## SISTEM PENAPISAN DERAU PADA SENSOR INERSIA WAHANA TANPA AWAK QUADROTOR

## Meilia Safitri
Program Vokasi, Program Studi Teknik Elektromedik Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Email: meilia.safitri@vokasi.umy.ac.id
Nur Hudha Wijaya Program Vokasi, Program Studi Teknik Elektromedik Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Email: nurhudhawijaya@umy.ac.id

## ABSTRAK
Dalam penelitian ini dirancang algoritme penapisan yang bertujuan untuk mengurangi derau yang ada pada hasil pengukuran sensor inersia quadrotor. Kalman filter digunakan untuk menapis derau yang tercampur pada data hasil pengukuran sensor accelerometer dan gyroscope . Selain itu, algoritme zero velocity compensator dirancang untuk menghilangkan pergeseran ketika quadrotor berada dalam keadaan statis. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan algoritme zero velocity compensator yang dirancang telah mampu mengurangi pergeseran ( drift ) pada  saat  quadrotor  dalam  keadaaan  diam,  selain  itu  Kalman filter yang  digunakan  pada  sensor accelerometer dan  sensor gyroscope telah  dapat  mengurangi  derau yang  tercampur  pada raw  data , sehingga hasil integrasi perpindahan lebih baik dibandingkan dengan hasil integrasi tanpa penapisan.
Kata kunci: kalman filter, zero velocity compensator, IMU.

## ABSTRACT
In  this  study  a  filtering  algorithm  that  aims  to  reduce  existing  noise  on  the  measurement  of  the inertial  sensors  in  quadrotor  is  designed.  Kalman  filter  is  used  to  filter  the  noise  mixed  in  the measurement data of accelerometer and gyroscope censor. Meanwhile, to eliminate the drift that occurs when  the  quadrotor  in  static condition,  the  zero  velocity  compensator  algorithm  is  employed.  Based  on the conducted experiment, the designed zero velocity compensator has been succesfully eliminate the drift when  quadrotor  in  static  condition.  Moreover  the  proposed  Kalman  filter  that  is  used  in  accelerometer and  gyroscope  censor  has  been  able  to  reduce  the  noise  mixed  in  raw  data,  with  the  result  that  the estimation of Kalman filter is better than the estimation without filtering.
Keywords: kalman filter, zero velocity compensator, IMU.

## 1. PENDAHULUAN
Wahana udara tanpa awak, unmanned aerial vehicle (UAV), merupakan wahana terbang tanpa ada yang  mengendalikan  penerbangan  wahana  tersebut.  Sebuah  UAV  dapat  berupa  pesawat  terbang  yang dikendalikan  dari  jarak  jauh  atau  pesawat  yang  terbang  secara autonomous atau  pesawat  dengan  sistem otomatis yang lebih dinamis dan kompleks. Salah satu jenis UAV yang banyak menarik perhatian peneliti dalam dekade terakhir ini adalah quadrotor. Quadrotor merupakan jenis UAV yang memanfaatkan empat buah rotor non-coaxial untuk bermanuver. Kemampuan-kemampuan quadrotor seperti hovering, piroutte, dan sideslip membuat  jenis  wahana  udara  tanpa  awak  ini  semakin  lihai  dalam  bermanuver  selain  itu, kemampuan quadrotor untuk melakukan vertical take off and landing (VTOL) membuat wahana ini tidak membutuh  area  yang  besar  untuk  melakukan  pendaratan  dan  lepas  landas[1].  Saat  ini  pengembangan quadrotor  menjadi  semakin  luas.  Walaupun  pengembangan  quadrotor  yang  terbesar  masih  pada  bidang militer  akan  tetapi  pengembangan  quadrotor  dibidang  kesehatan,  perpetaan,  pertanian  juga  semakin banyak.
Salah satu unsur penting pada quadrotor adalah kemampuan navigasi yang baik. Dalam merancang sebuah sistem navigasi pada quadrotor terdapat beberapa hal yang harus dihadapi [2] yaitu, beban ( payload ) yang terbatas, odometry tidak langsung, dan dinamika yang cepat. Keterbatasan beban yang dapat dibawa oleh sebuah quadrotor membuat  pemilihan  sensor  yang  dapat  digunakan  juga  terbatas.  Selain  harus  memiliki  bentuk  yang  kecil  dan ringan,  pemilihan  sensor  juga  harus  memperhatikan  konsumsi  daya  sensor.  Disamping  itu,  dalam  perancangan
sistem  navigasi  juga  harus  mempertimbangkan  aspek  kompleksitas  dalam  proses  komputasi.  Proses  komputasi yang  berat  membuat  unit  pemeroses  harus  melakukan  perhitungan  yang  sangat  banyak  dalam  waktu  singkat sehingga membuat konsumsi daya meningkat. Dengan semua batas-batasan dan tantangan yang ada, perancangan sistem  navigasi  pada  quadrotor  semakin  sulit  sekaligus  menantang  untuk  dilakukan.  Apalagi  dalam  keadaan lingkungan yang tidak terjangkau oleh sinyal GPS semakin menambah tingkat kesulitan dalam merancang sebuah sistem navigasi dalam quadrotor. Dalam perancangan sistem navigasi quadrotor pada daerah yang tidak terjangkau oleh GPS, hanya dapat bergantung pada inertial measurement unit (IMU) dan sensor exteroceptive seperti laser range finder [3] [4] [5] dan kamera [6] [7] [8] [9]. Penggunaan laser range-finder dalam sistem navigasi quadrotor mempunyai kemampuan yang baik bila digunakan dalam lingkungan  yang  mempunyai struktur fisik atau  yang  unik, namun  bila digunakan dalam lingkungan yang homogen misalnya didalam koridor suatu gedung hasil yang didapat tidak begitu akurat.  Di  lain  pihak,    penggunaan  sensor  kamera  baik  kamera  biasa, stereo  camera, maupun  kamera RGB-D  sangat  baik  bila  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  3D,  namun  sensor  ini  mempunyai kelemahan pandangan secara angular dan membutuhkan komputasi yang intensif serta harga dari sensor ini cukup mahal.
Pada penelitian ini dikembangkan algoritma Kalman filter pada sistem navigasi yang berbasis sensor IMU. Sensor IMU memliki keunggulan yaitu harganya yang murah, ringan, dan memiliki komputasi yang ringan. Disamping itu penggunaan algoritma Kalman filter dalam penapisan noise sensor IMU membuat sistem navigasi yang dikembangkan memiliki komputasi yang ringan namun, tetap memiliki kemampuan yang baik dalam mengestimasi posisi UAV.

## 2. MODEL SISTEM PARROT ARDRONE 2.0

## Gambar 1. Sistem Pergerakan Parrot ARDrone 2.0
Penelitian ini menggunakan quadrotor jenis Parrot ARDrone 2.0 yang memiliki 6 derajat kebebasan ( six  degree  of  freedom )  dengan  sistem  pergerakan  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  1.  Posisi  quadrotor pada sumbu-x, sumbu-y, dan sumbu-z ditulis sebagai,
  T p z y x  . (1)
Pergerakan roll, pitch, dan yaw yang dibentuk oleh sudur Euler dinotasikan dengan, 
 T      . (2)
Persamaan  (1)  dan  (2)  diperoleh  dengan  mengintegrasikan  data  hasil  pengukuran  sensor accelerometer dan sensor gyroscope . Hasil  integrasi  data  pengukuran  sensor accelerometer dan  sensor gyroscope selalu  berada  dalam kerangka quadrotor, namun posisi dan arah quadrotor berada pada kerangka global. Agar hasil integrasi data  pengukuran  sensor accelerometer dan  sensor gyroscope berada  dalam  kerangka  global,  diperlukan suatu  transformasi  koordinat  untuk  mengubah  perpindahan  linear  dan  perpindahan  angular  dalam kerangka quadrotor menjadi perpindahan linear dan angular pada kerangka global.
Tranformasi  dari  kerangka  quadrotor  menjadi  kerangka  global  dilakukan  dengan  menggunakan matriks rotasi. Menurut [10] urutan rotasi matriks dimulai dari rotasi kerangka quadrotor terhadap sumbu- z kerangka global, kemudian dilanjutkan dengan rotasi terhadap sumbu-y dan yang terakhir adalah rotasi terhadap  sumbu-x.  Matriks  rotasi  terhadap  sumbu-x,  sumbu-y,  dan  sumbu-y  diberikan  oleh  persamaan (3), (4), dan (5),
,
cos sin 0 sin cos 0 0 0 1 ) (
    
      
     x R
(3)
,
cos 0 sin 0 1 0 sin 0 cos ) (                  y R (4) . 1 0 0 0 cos sin
0 sin cos ) (                  z R (5)
Berdasarkan  urutan  rotasi,  matriks  transformasi  kerangka  quadrotor  menjadi  kerangka  global  didapatkan melalui persamaan (6),
) ( ) ( ) (    x y z B W R R R R   
(6)
sehingga diperoleh persamaan (7) yang merepresentasikan matriks transformasi dari kerangka quadrotor menjadi kerangka global,
                                             c c c s s c s s s c c c s s s s c s s c s c s c c s s c c R B W (7)
dengan,   cos  c ,   sin  s ,   cos  c ,   sin  s ,   cos  c , dan   sin  s . Hubungan antara sudut Euler ( φ, θ, ψ ) dengan posisi pada kerangka quadrotor diberikan oleh persamaan (8),
         
            b b b B W w w w z y x R z y x
(8)
dengan x w , y w dan z w merupakan posisi pada kerangka global serta x b , y b dan z b merupakan posisi pada kerangka quadrotor.

## 3. PERANCANGAN SISTEM PENAPISAN

## 3.1 Gravity Compensator
Percepatan  linear  yang  dialami  oleh  quadrotor  akan  diukur  oleh  sensor accelerometer ,  akan  tetapi sensor accelerometer tidak hanya mengukur percepatan linear quadrotor namun juga percepatan gravitasi. Keberadaan  percepatan  gravitasi  yang  terukur  oleh  sensor accelerometer ini  akan  mengganggu  hasil pengukuran  karena  quadrotor  seolah-olah  mengalami  percepatan  sebesar  percepatan  gravitasi  ke  aarh sumbu-z. Kompensator  gravitasi  bertujuan  untuk  menghilangkan  pengaruh  percepatan  gravitasi  pada pembacaan  sensor accelerometer .  Persamaan  kompensator  gravitasi  diperoleh  berdasarkan  transformasi koordinat, persamaan ini diberikan oleh persamaan (9),
                     bz by bx B W g g g R g 0 0
(9)
sehingga persamaan kompensator gravitasi dapat dituliskan sebagai persamaan (10),
                 
 

  g T g g g
B W bz by bx 0 0 ) ( 1 (10)
dengan g adalah  percepatan  gravitasi  bumi  (9,812865328  m/s 2 ),  sedangkan g bx , g by ,  dan g bz merupakan kompensator gravitasi untuk data sumbu x, y , dan z .

## 3.2 Kalman Filter
Kalman filter merupakan  algoritme  yang  banyak  dipakai  dalam  hal  penapisan noise serta  untuk memperkirakan state dari  sistem  [11].  Proses  rekursif  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Rudofl.  E Kalman  dalam papernya di  tahun  1960.  Dalam  Kalman filter sistem  diasumsikan  sebagai  sistem  yang linear dan semua variabel yang diamati direpresentasikan dalam distribusi Gaussian Dalam  teori  kendali  modern, state pada  quadrotor  yang  diberikan  oleh  persamaan  (7)  dapat direpresentasikan sebagai persamaan linear yang diberikan oleh persamaan (11),
, 1 k k k k w Bu A       (11)
sedangkan hubungan antara state proses dan hasil pengukuran dinyatakan dalam persamaan (12),
. k k k v Cx z
  (12)
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  penapisan  yang  dirancang  dilengkapi  dengan  algoritme zero  velocity compensator (ZVC). Zero  velocity  compensator adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menghilangkan dampak yang ditimbulkan oleh noise pada sensor yang membuat pergeseran posisi dan arah sensor ketika sensor dalam  keadaaan  diam.  Menurut  [12],  agar  sensor  dapat  secara  otomatis  mengetahui  dalam  keadaan  diam  dapat dilakukan dengan  membandingkan simpangan baku data dari  sensor  (σ s ) dengan  nilai tertentu  (σ th ). Jika deviasi standar  data  kurang  dari  nilai  tersebut,  maka  sensor  dianggap  dalam  keadaan  diam,  dan  sebaliknya.  Saat  sensor berada dalam keadaan diam, maka kecepatan angular, perpindahan angular, percepatan linear, kecepatan linear, dan perpidahan linear sensor dianggap 0.
Zero velocity compensator juga dapat digunakan untuk mengatasi perubahan offset pada sensor. Ada kalanya, nilai offset data sensor pada saat diam setelah digerakkan berbeda dengan nilai offset data sensor pada saat diam sebelum digerakkan (terjadi histerisis) sehingga, pada saat sensor diam selain hasil estimasi Kalman filter yang akan dibuat  menjadi 0, nilai offset sensor juga diperbarui. Pengimplementasi zero velocity compensator pada Kalman filter diberikan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Pengimplementasian Zero Velocity Compensator Pada Kalman Filter

## 4. HASIL DAN ANALISIS

## 4.1 Penapisan Pada Keadaan Statis
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  mengetahui  apakah zero  velocity  compensator yang  dirancang  telah  mampu  menghilangkan drift yang  terjadi  ketika  quadrotor  dalam  keadaan  diam. Hasil penapisan derau ketika quadrotor dalam keadaan statis ditunjukkan oleh Gambar 3 dan Gambar 4.
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -0.1 0 0.1 Time (sec) P e rc e p a ta n ( m /s e c 2 ) Percepatan Linear pada Sumbu-x Input Output 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -0.1 0 0.1 Time (sec) P e rc e p a ta n ( m /s e c 2 ) Percepatan Linear pada Sumbu-y Input Output 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -0.1 0 0.1 Time (sec) P e rc e p a ta n ( m /s e c 2 ) Percepatan Linear pada Sumbu-z Input Output
Gambar 3. Percepatan Quadrotor Saat Keadaan Statis
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -5 0 5 x 10 -3 Sampling K e c e p a ta n a n g u la r (r a d /s e c ) Kecepatan Angular pada Sumbu-x Input Output 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -5 0 5 x 10 -3 Sampling K e c e p a ta n a n g u la r (r a d /s e c ) Kecepatan Angular pada Sumbu-y Input Output 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 -5 0 5 x 10 -3 Sampling K e c e p a ta n a n g u la r( ra d /s e c ) Kecepatan Angular pada Sumbu-z Input Output

## Gambar 4. Hasil Penapisan Kecepatan Angular Quadrotor
Berdasarkan  Gambar  3  dan  Gambar  4,  terlihat  bahwa zero  velocity  compensator yang  dirancang  telah berhasil membuat hasil pengukuran percepatan linear dan kecepatan angular sensor (garis warna biru) menjadi nol (garis warna hijau).

## 4.2 Perpindahan Linear Dan Angular
Untuk  mengetahui  apakah  algoritme  penapisan yang  dirancang  pada  sensor accelerometer dapat  berjalan dengan baik, quadrotor sejauh 2 meter terhadap sumbu-x, kemudian sejauh  2 meter terhadap sumbu-y, dan sejauh  1,5  meter  terhadap  sumbu-z.  Gambar  5  merupakan  hasil  estimasi  Kalman filter ketika  quadrotor digerakkan secara linear terhadap masing-masing sumbu.
0 100 200 300 400 500 600 0 2 4 6 8 Waktu (msec) P o s is i (m ) Estimasi Posisi Quadrotor pada Sumbu-x Posisi Sebenarnya Integrasi Langsung
Kalman Filter
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 -3 -2 -1 0 1 Sampling P o s is i (m ) Estimasi Posisi Quadrotor pada Sumbu-y Posisi Acuan
Integrasi Langsung Kalman Filter 0 100
200 300 400 500 600 -2 -1 0 1 2 Sampling P o s is i (m ) Estimasi Posisi Quadrotor pada Sumbu-z Posisi Acuan
Integrasi Langsung
Kalman Filter

## Gambar 5. Hasil Estimasi Posisi Quadrotor
Berdasarkan  eksperimen  yang  dijalankan  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  5,  garis  berwarna  biru merupakan posisi acuan, posisi biru merupakan hasil integrasi secara langsung dan garis berwarna merah adalah hasil estimasi Kalman filter , ketika quadrotor digerakkan sejauh 2 m pada sumbu-x diperoleh hasil estimasi  sebesar  7,329  m  dengan  menggunakan  integrasi  secara  langsung  dan  1,96  m  dengan menggunakan  Kalman filter, sedangkan  pada  sumbu-y,  ketika  quadrotor  digerakkan  sejauh  -2  m  hasil estimasi dengan itegrasi langsung sebesar -0,3 m dan -2,17 m dengan menggunakan Kalman filter. Ketika quadrotor  digerakkan  sejauh  -1,5  m  pada  sumbu-z  diperoleh  hasil  sebesar  1,01m  dengan  menggunakan itegrasi  langsung  dan  hasil  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  Kalman filter adalah  sebesar  -1,7  m. Dengan  melihat  hasil-hasil  tersebut  terlihat  bahwa  Kalman filter yang  dirancang  telah  berhasil mengurangi derau yang tercampur pada data pengukuran sensor accelerometer . Selanjutnya  untuk  mengetahui  apakah  algoritme  penapisan  ini  berhasil  mengurangi  derau  pada sensor gyroscope ,  kerangka  quadrotor  diputar  sebesar  90 ⸰ terhadap  sumbu-x,  sumbu-y,  dan  sumbu-y. Berikut  merupakan  hasil  estimasi  Kalman filter ketika  dilakukan  pergerakan  angular  terhadap  kerangka quadrotor.
0 100 200 300 400 500 600 700 0 0.5 1 1.5 2 Sampling S u d u t ro ll( ra d ) Estimasi Sudut Roll Sudut Acuan Integrasi Langsung Dengan Kalman Filter
0 100 200 300 400 500 600 700 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 Sampling S u d u t P it c h (r a d ) Estimasi Sudut Pitch Sudut Acuan
Integrasi Langsung Dengan Kalman Filter
0 100 200 300 400 500 600 0 0.5 1 1.5 2 Sampling S u d u t y a w (r a d ) Estimasi Sudut Yaw Sudut Acuan
Integrasi Langsung
Dengan Kalman Filter

## Gambar 6. Hasil Estimasi Sudut Quadrotor
Hasil  akhir  estimasi  sudut  yang  diperoleh  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  6,  dengan  garis berwarna  biru  merupakan  sudut  acuan,  garis  berwarna  hijau  merupakan  hasil  integrasi  secara  langsung dan garis berwarna merah menunjukkan hasil estimasi dengan Kalman filter, adalah sebesar 87 ⸰ dengan integrasi  langsung  dan  92,8 ⸰ dengan  estimasi  menggunakan  Kalman filter pada  sudut roll, sedangkan pada sudut pitch diperoleh estimasi sudut sebesar 92 ⸰ dengan itegrasi langsung dan 92,8 ⸰ . Pada sudut yaw diperoleh  sudut  sebesar  92,6 ⸰ dengan  estimasi  tanpa  penapisan  dan  93 ⸰ dengan  menggunakan  Kalman filter.

## 5. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dirancang algoritme penapisan yang bertujuan untuk mengurangi derau yang ada pada hasil pengukuran sensor inersia quadrotor. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan algoritma zero  velocity compensator yang  dirancang  telah  mampu  mengurangi  pergeseran  ( drift )  pada  saat  quadrotor  dalam keadaaan diam, selain itu Kalman filter yang digunakan pada sensor accelerometer dan sensor gyroscope telah dapat mengurangi derau yang tercampur pada raw data , sehingga hasil integrasi perpindahan lebih baik dibandingkan dengan hasil integrasi tanpa penapisan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  H.  Shim,  H.  J.  Kim,  and  S.  Sastry.  2000.  “Control  System  Design  for  Rotorcraft-based Unmanned Aerial Vehicles using Time-domain System Identification,” Proc. 2000 IEEE Int. Conf. Control Appl. , no. 2, pp. 808–813.
[2]  M.  Achtelik,  A.  Bachrach,  R.  He,  S.  Prentice,  and  N.  Roy.  2009.  “Autonomous  Navigation  and Exploration  of  a  Quadrotor  Helicopter  in  GPS-denied  Indoor  Environments,” Int.  Aer.  Robot. Compet.
[3]  A.  Bachrach,  S.  Prentice,  and  N.  Roy.  2009.  “RANGE  -  Robust  Autonomous  Navigation  in  GPS- denied Environments,” J. F. Robot.
[4]  C.  Christmann,  A.  Wu,  H.  Hashimoto,  C.  Ong,  R.  Kalghatgi,  and  E.  N.  Johnson,  “Self-Contained Ranging  Sensor  Aided  Autonomous  Guidance  ,  Navigation  ,  and  Control  for  Indoor  Flight,” Am. Inst. Aeronaut. Astronaut. , pp. 1–21.
[5]  A.  Bry,  A.  Bachrach,  and  N.  Roy,  “State  estimation  for  aggressive  flight  in  GPS-denied environments using onboard sensing,” 2012 IEEE Int. Conf. Robot. Autom. , no. Icra 2012, pp. 1–8, May 2012.
[6]  D. Li, Q. Li, N. Cheng, Q. Wu, J. Song, and L. Tang. 2013. “Combined RGBD-inertial based state estimation for MAV in GPS-denied indoor environments,” 2013 9th Asian Control Conf. , pp. 1–8, Jun.
[7]  M. Achtelik, A. Bachrach, R. He, S. Prentice, and N. Roy. 2009. “Stereo vision and laser odometry for  autonomous  helicopters  in  GPS-denied  indoor  environments,” Int.  Soc.  Opt.  Eng. ,  pp.  733219- 733219–10, May.
[8]  L. R. García Carrillo, A. E. Dzul López, R. Lozano, and C. Pégard. 2011. “Combining Stereo Vision and Inertial Navigation System for a Quad-Rotor UAV,” J. Intell. Robot. Syst. , vol. 65, no. 1–4, pp. 373–387, Aug.
[9]  R.  Voigt,  J.  Nikolic,  C.  Hurzeler,  S.  Weiss,  L.  Kneip,  and  R.  Siegwart,  “Robust  embedded egomotion estimation,” 2011 IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robot. Syst. , pp. 2694–2699, Sep. 2011.
[10]  R. M. Murray, Z. Li, and S. S. Sastry. 1994. A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation . Berkeley: University of California,
[11]  J. J. Engel. 2011. “Autonomous Camera-Based Navigation of a Quadrotor,” DER TECHNISCHEN UNIVERSITA¨ T MU¨ NCHEN.
[12]  C.  Chiu.  2008.  “Error  Reduction  Techniques  for  a  MEMS  Accelerometer-based  Digital  Input Device,” The Chinese University of Hong Kong.