Perkembangan sistem robotika dalam hal ini mobile robot otonom memberikan dampak peluang luas untuk implementasi teknologi pengantaran barang dengan mengurangi intervensi manusia. Penelitian yang dilakukan memiliki tujuan merancang serta mengimplementasikan sebuah mobile robot yang dapat mengantarkan barang ke lokasi tujuan secara mandiri dengan memanfaatkan Light Detection and Ranging (LiDAR) dan algoritma Rapidly-exploring Random Tree (RRT). Sensor LiDAR digunakan sebagai perangkat pelokalan posisi robot serta pemindai lingkungan sekitar sebagai jalur lintasan bagi robot. Algoritma RRT digunakan sebagai metode perencanaan jalur untuk menghasilkan jalur navigasi dalam lingkungan kerja robot. Sistem diuji dalam skenario pengujian lingkungan indoor (dalam ruang) dengan menempatkan beberapa titik tujuan yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa robot mampu merespon kondisi lingkungan, membangun jalur atau lintasan, serta mencapai tujuan lokasi pengantaran yang sesuai. Kebaruan penelitian ini terletak pada jalur yang dihasilkan. Penelitian ini mengkombinasikan RRT serta pengikut jalur pure pursuit untuk menghasilkan gerak yang halus dalam melakukan tugas. Hasil yang didapat dengan melakukan pengujian tiap ruangan pada semua skenario lapangan sebanyak 3 kali sehingga setiap skenario lapangan berjumlah 9 kali percobaan pengujian, waktu pengujian dalam skenario lapangan simple RRT dapat membangun jalur dan robot mampu sampai tujuan dengan kebehasilan 100%. Kemudian pada skenario lapangan complex mendapatkan keberhasilan 100%. Pada skenario lapangan narrow passage (lorong sempit) RRT terkadang tidak bisa membangun jalur menyebabkan robot tidak sampai tujuan dengan presentase keberhasilan 88,8%.


Deskripsi Lain

Advancements in robotics specifically regarding autonomous mobile robots have opened up significant opportunities for implementing goods delivery technologies that minimize human intervention. This research aimed to design and implement a mobile robot capable of autonomously delivering goods to a destination using Light Detection and Ranging (LiDAR) and the Rapidly-exploring Random Tree (RRT) algorithm. The LiDAR sensor serves to localize the robot and scan the surrounding environment to map out a path. The RRT algorithm is employed for path planning to generate navigation routes within the robot's operating environment. The system was tested in indoor scenarios featuring multiple predetermined destination points. Test results demonstrate that the robot can respond to environmental conditions, generate paths, and successfully reach the designated delivery locations. The novelty of this research lies in the generated path; it combines RRT with a pure pursuit path-following method to ensure smooth movement during task execution. Testing involved three runs per room across all scenarios, resulting in a total of nine trials per scenario. In the simple scenario, RRT successfully generated paths, and the robot reached its destination with a 100% success rate. The complex scenario also yielded a 100% success rate. However, in the narrow passage scenario, RRT occasionally failed to generate a path preventing the robot from reaching its destination resulting in a success rate of 88.8%.