Perancangan Sistem Communication-Based Train Control (CBTC)
Berbasis Sensor Fusion
1,3 Yul Yunazwin Nazaruddin, 1 Ismail Faruqi, 1 Muhammad Brahma Waluya *) , 2,3 Tua Agustinus Tamba & 1 Augie Widyotriatmo
1 Kelompok Keahlian Instrumentasi dan Kontrol, Institut Teknologi Bandung, Indonesia
2 Departemen Teknik Elektro, Universitas Katolik Parahyangan, Indonesia
3 National Center for Sustainable Transportation Technology, Indonesia
brahmaw11@gmail.com *)

## Abstrak
Meningkatnya  jumlah  penduduk,  terutama  di  kota-kota  besar  dunia  menyebabkan  kebutuhan  akan transportasi  juga  meningkat.  Salah  satu  moda  transportasi  yang  banyak  dikembangkan  untuk menjawab kebutuhan tersebut adalah kereta api. Communication-Based Train Control (CBTC) adalah salah  satu  pengembangan  dari  sistem  pengoperasian  kereta  api  yang  menggunakan  sistem  blok bergerak. Pada sistem blok bergerak, jarak aman antar kereta api tidak lagi ditentukan oleh blok-blok rel dengan panjang  yang  tetap, melainkan berdasarkan kecepatan serta posisi dari kereta api yang beroperasi pada suatu rel. Dengan demikian jarak aman antar kereta api dapat diminimalkan. Pada penelitian ini, digunakan miniatur kereta api untuk merancang sistem CBTC. Sensor yang digunakan adalah  enkoder, Indoor  Positioning  System (IPS), Radio  Frequency  Identification (RFID).  Data  posisi dan  kecepatan  dari  ketiga  sensor  tersebut  diolah  menggunakan  algoritma sensor  fusion berbasis Unscented Kalman Filter (UKF) untuk mendapatkan data posisi kereta api yang lebih akurat. Estimasi posisi kemudian digunakan untuk merancang algoritma kontrol sinkronisasi pada blok bergerak. Dari penelitian ini diketahui bahwa algoritma UKF dapat menghasilkan estimasi posisi kereta api dengan baik sehingga algoritma kontrol sinkronisasi pada blok bergerak juga dapat diterapkan dengan baik.
Kata Kunci:  Communication-Based Train Control, sensor fusion, Unscented Kalman Filter, sistem persinyalan blok bergerak

## 1 Pendahuluan
Populasi manusia  di seluruh  dunia  mengalami  peningkatan  yang  pesat, terutama  di kota- kota  besar.  Peningkatan  kepadatan  penduduk  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kemampuan  transportasi  dalam  melayani  kebutuhan  publik  [1].  Salah  satu  moda transportasi  publik  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  kereta  api.  Namun  kapasitas kereta api terkadang tidak cukup untuk menampung padatnya penumpang. Oleh karena itu diperlukan peningkatan frekuensi dan kapabilitas layanan kereta api [2].
Solusi  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  adalah  dengan  mengganti  sistem  persinyalan blok tetap yang ada dengan sistem persinyalan blok bergerak. Communication-Based Train Control (CBTC)  adalah  sistem  persinyalan  blok  bergerak  yang  menggunakan  komunikasi radio frekuensi dua  arah  antara  kereta api dengan  perangkat kontrol yang terdistribusi di sepanjang jalur  untuk saling bertukar informasi mengenai  posisi serta Limit of Movement Authority (LMA)  masing-masing  kereta  api  [3].  Secara  teoretik,  sistem  CBTC  dapat menambah  jumlah  kereta  yang  beroperasi  sehingga  frekuensi  kedatangan  kereta  dapat dipercepat agar tidak terjadi penumpukan penumpang di stasiun.
Untuk  menjamin  reliabilitas  dan  keamanan  sistem  CBTC,  diperlukan  sensor  yang  akurat dan  presisi.  Pada  umumnya sensor yang digunakan  pada  kereta api adalah sensor posisi dan  kecepatan.  Kedua  sensor tersebut  akan  menghasilkan  pengukuran  yang lebih  akurat dan presisi apabila digunakan secara bersamaan. Metode ini dinamakan sensor fusion [4] dan pertama kali dikenalkan oleh Schmid dan Mirabadi [5].
Untuk menambah jumlah kereta yang beroperasi, digunakan algoritma kontrol sinkronisasi yang dikembangkan oleh Takagi [6]. Kontrol sinkronisasi dapat meminimalkan jarak aman antar kereta api, sehingga waktu antar kedatangan kereta api lebih cepat jika dibandingkan dengan sistem persinyalan blok tetap [7].
Pada  penelitian  ini  digunakan  miniatur  kereta  api  sebagai  model  kereta  api  sebenarnya. Bagian 2 akan menjelaskan mengenai penentuan posisi kereta api yang dilakukan dengan algoritma sensor  fusion dan  juga  cara  untuk  menjaga  jarak  aman  kereta  menggunakan algoritma  kontrol  sinkronisasi.  Bagian  3  akan  menjelaskan  permodelan  sistem  beserta skema sensor  fusion dan  kontrol  sinkronisasi.  Pada  bagian  4  akan  ditampilkan  hasil  dari eksperimen skala laboratorium beserta analisisnya. Bagian 5 berisi kesimpulan.

## 2 Dasar Teori

## 2.1 Communication Based Train Control
Communication-Based  Train  Control (CBTC)  adalah  sebuah  perkembangan  terkini  dari sistem  persinyalan  kereta  api.  Di  era  digital,  seluruh  perangkat  dapat  terhubung  lewat jaringan  komunikasi  data,  termasuk  sistem  persinyalan  kereta  api.  CBTC  memiliki karakteristik  mampu  menentukan  posisi  kereta  dengan  akurat  dan  presisi,  serta  mampu melakukan komunikasi data dua arah secara kontinu dengan kapasitas data besar antara kereta api dengan perangkat yang terdistribusi di sepanjang rel untuk memastikan kereta tetap berada pada jarak amannya dengan kereta lain [8], diilustrasikan pada Gambar1.
Gambar1 Limit of Movement Authority pada(a) SistemPersinyalan Blok Tetapdan (b) Blok Bergerak

## 2.2 Sensor Fusion
Sensor  fusion adalah  proses  menggabungkan  data-data  dari  sensor  untuk  mendapatkan data yang lebih dapat dipercaya walaupun data dari masing-masing sensor yang digunakan kurang dapat dipercaya atau memliki ketidakpastian tertentu. Data yang diproses  dengan sensor fusion akan memiliki ketidakpastian yang lebih kecil atau dalam kata lain  estimasi akan lebih akurat. Salah satu metoda yang digunakan untuk sensor fusion adalah Kalman Filter yang dapat memprediksi dan mengkoreksi pengukuran sensor [9].

## 2.3 Unscented Kalman Filter
Unscented  Kalman  Filter (UKF)  adalah  sebuah  algoritma  estimator  Bayesian  yang merupakan  pengembangan  dari  algoritma Kalman  Filter untuk  sistem  nonlinear.  Berbeda dengan Extended  Kalman  Filter (EKF)  yang  menggunakan  matriks  Jacobian  untuk mengaproksimasi  fungsi  nonlinear,  UKF  menggunakan  prinsip  transformasi  titik  sigma untuk mendekati fungsi nonlinear [10].
Algoritma UKF memiliki struktur rekursif yang terdiri dari tahap prediksi dan koreksi. Tahap prediksi  variabel  keadaan  dimulai  dengan  menentukan  titik  sigma untuk  menangkap karakteristik dari distribusi probabilitas sistem dan bobot masing masing titik tesebut . ̂(     |     )  ( ) (1)
̂(     |     )   √( ) (     |     ) (2)
̂(     |     )   √( ) (     |     ) (3) (    )
(4)
(    )
(5) (    )
(6)
dimana ̂(     |     ) adalah  nilai  rata-rata  awal, (     |     ) adalah  kovarian kesalahan  awal, adalah  dimensi  dari  variabel  keadaan,  dan adalah  parameter  skala algoritma UKF. Titik sigma tersebut ditransformasikan menggunakan fungsi nonlinear
( |     )     ( (     |     )   (     )   ) (7)
dimana , , dan merupakan variable keadaan, masukan, dan luaran system pada iterasi Variabel and menujukkan  gangguan  proses  dan  gangguan  pengukuran.  Nilai  hasil transformasi  tersebut  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  rata-rata  dari  variable  keadaan ̂( |     ) menggunakan metode Weighted Statistical Linear Regression (WSLR) dan juga digunakan  perhitungan  prediksi  kesalahan serta  kovarian  prediksi ( |     ) dengan merupakan matriks gangguan proses.
̂( |     )   ∑ ( |     ) (8)
̂ ( |     )    ̂( |     ) (9) ( |     )   ∑ ̂ ̂ (10)
Tahap  kedua  adalah  prediksi  variable  pengukuran  dengan  menentukan  titik  sigma dengan  bobot  yang  sama  dengan  tahap  sebelumnya.  Kemudian  titik  sigma  tersebut ditransformasikan  melalui  fungsi  nonlinear  pengukuran .  Hasil  dari  transformasi digunakan  untuk  memprediksi  nilai  rata-rata  variabel  pengukuran ̂( |     ) dan  juga perhitungan kesalahan residual ( |     ) dan kovarian residual ( |     ) dengan adalah matriks gangguan pengukuran.
(     |     ) ( |     ) (11)
(     |     ) ( |     )    √ ( |     ) (12)
(     |     ) ( |     )    √ ( |     ) (13)
( |     )    ( (     |     )   )
(14) ̂( |     )   ∑ ( |     ) (15) ( |     ) ( |     )    ̂( |     ) (16) ( |     )   ∑ ( |     ) ( |     ) (17)
Tahap  ketiga  adalah  penentuan kalman  gain yang  diperoleh  dari  hasil  kovarian  silang .
( |     )   ∑ [ ̂ ( |     )] ( |     ) (18)
( ) ( |     ) ( |     ) (19)
Tahap  keempat  adalah  koreksi  yang  menghasilkan  nilai  estimasi  dari  variable  keadaan ̂( | ) dan  nilai estimasi kovarian ( | ) . Kedua  variabel tersebut akan  digunakan  pada iterasi selanjutnya sebagai nilai awal.
̂( | )      ̂( |     )    ( ) ( ) (20) ( | )    ( |     )    ( ) ( |     ) ( ) (21)
dimana ( ) adalah  inovasi  yang  merupakan  selisih  pengukuran  aktual  dari  sensor ( ) dengan prediksi pengukuran ̂( |     ) .
( )     ( )     ̂( |     ) (22)

## 2.4 Kontrol Sinkronisasi
Kontrol  sinkronisasi  adalah  suatu  teori  kontrol  yang  dikembangkan  oleh  Takagi  untuk mensinkronkan pergerakan antar kereta pada system persinyalan blok bergerak. Tujuannya adalah  untuk  menjaga  agar  kereta  depan  (A)  dan  kereta  belakangnya  (B)  selalu  berada pada jarak minimum dalam berbagai kondisi. Dalam penelitian ini digunakan variasi system blok  bergerak  murni  [11]  dengan  asumsi “tembok  bata”, dimana  kereta A dapat  berhenti secara  tiba-tiba, sehingga  kereta  B  harus  mengerem  dari  jarak  minimum.  Jarak  minimum antar  kereta didefinisikan  sebagai  penjumlahan  margin  aman dan  jarak pengereman kereta api.
( ) ( ) (23) dimana adalah  selisih  antara  posisi  ekor  kereta  A  dengan  kepala  kereta  B.
dan adalah kecepatan kereta B dan perlambatan maksimumnya. Apabila kedua kereta sudah  berada  pada  jarak  minimumnya,  maka  kontrol  sinkronisasi  akan  aktif  dan menyesuaikan  kecepatan  kereta  B terhadap  kereta  A dengan  cara  mengatur perlambatan kereta B .
(     ) (24)
Namun apabila kereta B berhenti ( ) dan berada pada jarak minimum dengan kereta A,  misalkan  di  sebuah  stasiun,  maka  kontrol  sinkronisasi  tidak  dapat  digunakan.  Oleh karena  itu  Takagi  mengembangkan  suatu  algoritma  control  tambahan  dimana  pada  saat kedua  kereta  mulai  bergerak,  kereta  B  akan  bergerak  lebih  lambat  daripada  kereta  A namun  jarak  minimumnya  tetap  dipertahankan.  Algoritma  tersebut  disebut  control keberangkatan,  dimana bernilai  0  hingga  1, dan adalah  percepatan kereta A dan B.
(25) (   √              ) (26)

## 3 PerancanganSistem

## 3.1 KonfigurasiSistem
Sistem  CBTC  dimodelkan  dengan  miniature  kereta  api  LEGO  yang  dilengkapi  dengan berbagai  sensor  dan  aktuator,  diilustrasikan  pada  Gambar  2.  Sensor  yang  digunakan berupa  sensor  posisi Indoor  Positioning  System (IPS)  yang  berfungsi  menggantikan  GPS, sensor Radio  Frequency  Identification (RFID)  yang  berfungsi  menggantikan  balise,  dan sensor  tachometer  untuk  mengukur  kecepatan.  Sementara  aktuator  yang  digunakan adalah  motor  DC.  Pengontrol  yang  digunakan  adalah  Node  MCU  yang  menggantikan on- board unit . Zone controller digantikan oleh komputer yang menjalankan program MATLAB. Protokol komunikasi tetap menggunakan Wi-Fi 802.11 dengan bantuan Message Queuing Telemetry Transport (MQTT).
Data  pengukuran  dari  setiap  sensor  yang  berupa  posisi  dan  kecepatan  kereta  api  akan dikirimkan oleh pengontrol Node MCU kepada computer melalui protocol komunikasi MQTT. Kemudian  MATLAB  akan  mengolah  data  tersebut  dengan  program sensor  fusion dan control  sinkronisasi.  Hasilnya  berupa  perintah  kecepatan  yang  akan  dikirimkan  balik  ke Node MCU melalui MQTT untuk menggerakan Motor DC sehingga kereta api dapat berjalan sesuai dengan kecepatan yang diinginkan.

## Gambar 2 Konfigurasi perangkat keras dan lunak pada sistem

## 3.2 Skema Sensor Fusion
Skema  sensor  fusion  dilakukan  menggunakan  tiga  sensor  yaitu  IPS,  RFID,  dan  enkoder. Sensor encoder yang digunakan untuk mengukur kecepatan kereta memiliki sampling time yang tinggi  namun akurasi yang rendah. Sensor IPS, sebagai pengganti Global Positioning System (GPS) memiliki akurasi dan sampling time sedang. Sedangkan sensor RFID sebagai pengganti balise memiliki  akurasi  paling  tinggi  namun sampling  time yang  rendah.  Pada lintasan uji hanya terdapat 12 titik tag RFID.
Data  dari  ketiganya  kemudian  diakuisisi  oleh  mikrokontroler  node  MCU  yang  akan mengirimkan  data  pembacaan  masing-masing  sensor  secara  nirkabel  melalui  protokol MQTT  ( Message  Queuing  Telemetry  Transport )  ke  perangkat  lunak  Matlab  untuk  diolah lebih lanjut menggunakan algoritma Unscented Kalman Filter (UKF).

## 3.3 Skema Kontrol Sinkronisasi
Algoritma kontrol sinkronisasi disimulasikan menggunakan dua kereta LEGO yang bergerak pada lintasan persegi. Pada lintasan tersebut dipasang tiga stasiun yaitu stasiun A, stasiun B,  dan  stasiun  utama.  Kereta  yang  bergerak  di  depan  disebut  kereta  A  dan  yang mengikutinya disebut kereta B. Kereta A diharuskan berhenti selama 1-3 detik di stasiun A dan  stasiun  utama. Kereta  B juga  diharuskan  berhenti  selama  1-3 detik di stasiun  B dan stasiun  utama.  Kedua  kereta  harus  menjaga  jarak  minimumnya  selama  jalannya  simulasi agar tidak terjadi tabrakan.
Saat simulasi berlangsung, kereta akan menjalankan program control sinkronisasi apabila jarak minimum antar dua kereta terpenuhi. Apabila kedua kereta berhenti di stasiun utama, maka  control  keberangkatan  akan  dijalankan.  Setiap  kereta  dapat  mengetahui  posisi  dan kecepatannya  dari  hasil  pengolahan  sensor  fusion  dan  menjalankan  program  control berdasarkan data tersebut.

## 4 Hasil dan Analisis

## 4.1 Hasil Penentuan Posisi Kereta Api Menggunakan Sensor Fusion
Pada  penelitian  ini  dilakukan  percobaan  sebanyak  tiga  kali  menggunakan  dua  miniature kereta api. Berikut merupakan hasil penentuan posisi dari sensor enkoder, sensor IPS dan algoritma UKF.
Gambar 3 Perbandingan Penentuan Posisi (a) Prediksi Enkoder (b) Pengukuran IPS (c) Estimasi UKF
Berdasarkan  Gambar  3(a)  dapat  terlihat  bahwa  sensor  encoder  memiliki  kesalahan  yang besar  dalam  penentuan  posisi  kereta  api,  sementara  baik  sensor  IPS  maupun  algoritma UKF  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  hasil  dari  sensor  encoder seperti terlihat pada Gambar 3(b) dan Gambar 3(c). Namun terlihat bahwa hasil penentuan posisi  dengan  algoritma  UKF  memiliki  kerapatan  data  yang  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  sensor  IPS.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  algoritma  UKF  telah  dapat menggabungkan akurasi dari sensor IPS dan kerapatan data sensor enkoder.
Performa  masing-masing  metode  penentuan  posisi  tersebut  kemudian  dievaluasi  secara kuantitatif dengan cara menghitung nilai Root Mean Square Error (RMSE) dari tiap metode. Pada Error! Reference source not found. dapat terlihat bahwa nilai RMSE dari algoritma UKF lebih  kecil  dibandingkan    RMSE  dari  masing-masing  sensor.  Hal  tersebut  menunjukkan
secara  kuantitatif  performa  dari  algoritma  UKF  telah  dapat  memperbaiki  data  dari  tiap sensor. Hasil terbaik diperoleh dengan skema penggabungan data dari sensor enkoder, IPS, dan RFID.
Tabel 1 Nilai Root Mean Square Metode Penentuan Posisi Kereta Api

## 4.2 Hasil Kontrol Sinkronisasi pada Sistem CBTC
Untuk  menganalisa  performa  kontrol  sinkronisasi,  akan  dilakukan  perbandingan  antara sistem  persinyalan  blok  tetap  dengan  sistem  CBTC  yang  dilengkapi  oleh  kontrol sinkronisasi. Perbandingan kedua sistem tersebut  dianalisa kedalam dua faktor yaitu jarak antar kereta dan waktu yang ditempuh oleh kedua kereta dalam satu putaran.
Hasil percobaan ditunjukkan dalam bentuk grafik jarak terhadap waktu, dapat dilihat pada Gambar  4.  Pada  sistem  persinyalan  blok  tetap,  jarak  antar  kedua  kereta  adalah  1,89  m, sedangkan  pada  sistem  CBTC,  jarak  antar  kereta  hanya  0,91  m.  Perbedaan  antar  kedua sistem  ini  cukup  signifikan,  dimana  sistem  CBTC  mampu  mengurangi  jarak  antar  kereta hingga
dibandingkan  dengan  sistem  persinyalan  blok  tetap.
Dengan  ini  sistem  CBTC  terbukti  dapat  menambah  jumlah  kereta  yang  beroperasi  pada lintasan.
Kemudian  analisa  kedua  adalah  dengan  membandingkan  waktu  tempuh  satu  putaran untuk  kedua  sistem.  Waktu  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  persinyalan  blok  tetap  adalah 15,72 detik, sedangkan sistem CBTC hanya membutuhkan waktu 6,84 detik.  Oleh karena itu, sistem  CBTC  lebih  unggul karena  dapat mengurangi waktu  tempuh  hingga dibandingkan dengan sistem persinyalan blok tetap. Dengan ini sistem CBTC terbukti dapat mencapai stasiun lebih cepat sehingga frekuensi datangnya kereta pun akan semakin sering.
Sumbu x Sumbu y Sumbu x Sumbu y Sumbu x Sumbu y Prediksi 34,21 23,75 34,87 31,46 34,5368 27,6047 IPS 28,99 18,87 25,39 31,25 27,1901 25,0603 UKF (Enkoder + IPS) 11,84 10,68 14,47 12,43 13,1559 11,5536 UKF  (Enkoder + IPS + RFID) 0,57 0,43 0,76 0,71 0,66382 0,57015 Metode Kereta A RMSE (cm) RMSE (cm)
Kereta B Rata-Rata
RMSE (cm)
Gambar 4 Perbandingan Profil Jarak terhadap Waktu pada (a) Sistem Persinyalan Blok Tetap dan (b)
Sistem Communication Based Train Control

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1. Sistem CBTC telah dirancang dengan menggunakan algoritma Unscented Kalman Filter dan algoritma control sinkronisasi.
2. Skema sensor fusion berbasis algoritma UKF dengan menggabungkan data dari sensor enkoder, IPS, dan RFID  memiliki nilai RMSE 0,66 cm dan 0,57cm pada sumbu x dan y.
3. Sistem CBTC dapat mengurangi jarak rata-rata antara dua kereta hingga 52% sehingga waktu  tempuh  kereta  berkurang  hingga  56%  dibandingkan  system  persinyalan  blok tetap.

## 6 Pustaka
[1] S. Aminah, Transportasi Publik dan Aksesibilitas , Surabaya, 2006.
[2]   M. Brenna, F. Foiadelli, M. Longo, D. Zaninelli, P. Bellini, and M. Sicurello, Increasing of subway  lines  capability  through  moving  block  signaling  systems:  Modeling  and simulation , in 2016 AEIT International Annual Conference (AEIT), 2016.
[3]   Robert  D.  Pascoe,  Thomas  N.  Eichorn, What  is  communication-based  train  control?, IEEE Vehicular Technology Magazine , vol. 4, no. 4, pp. 16-21, 2009.
[4]   M. Larsson, Sensor Fusion Application to Railway Odometry , Stockholm.
[5]   Mirabadi, N. Mort, and F. Schmid, Application of Sensor Fusion to Railway Systems , in IEEE/SICE/RSJ  International  Conference  on  Multisensor  Fusion  and  Integration  for Intelligent Systems, Washington, DC, 1996.
[6]   R.  Takagi, Synchronisation  control  of  trains  on  the  railway  track  controlled  by  the moving block signalling system, IET Electrical Systems in Transportation , vol. 2, no. 3, pp. 130-138, September 2012.
[7]   H.  Takeuchi,  C.  J.  Goodman  and  S.  Sone, Moving  block  signalling  dynamics: performance  measures  and  re-starting  queued  electric  trains ,  IEE  Proceedings  - Electric Power Applications , vol. 150, no. 4, pp. 483-492, 8 July 2003.
[8] IEEE  Standard  for  Communications-Based  Train  Control  (CBTC)  Performance  and
Functional Requirements , IEEE std 1474.1-2004 (Revisions of IEEE Std 1474.1-1999 ), pp. 1-45, 2004.
[9]   R. E. Kalman, A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems , Transaction ASME J. Basic En g., vol. 82, pp. 34-45, 1960.
[10]  S.  J.  Julier  and  J.  K.  Uhlmann, A  New  Extension  of  The  Kalman  Filter  to  Nonlinear System ,  in  The  11th  Symposium  on  Aerospace/Defense  Sensing,  Simulation,  and Controls, 1997.
[11]  L. Pearson, Moving Block Signalling, England, 1973.