Sistem Pemandu Kendaraan Untuk Parkir Paralel Secara Otomatis. Vehicle Guidance System for Automatic Parallel Parking

Sistem Pemandu Kendaraan Untuk Parkir Paralel Secara Otomatis

Vehicle Guidance System for Automatic Parallel Parking

Ari Tri Overa, Muhammad Aria

Universitas Komputer Indonesia Jl. Dipati ukur No 112, Bandung Email : jenk_elpe@yahoo.com

Abstrak

Paper ini

akan membahas tentang sistem pemandu kendaraan untuk parkir paralel secara otomatis.

Perancangan sistem parkir ini dibuat dalam bentuk prototype mobil yang terdiri dari rangkaian

mikrokontroler ATmega 32, sensor ultrasonik SR-04, optocoupler, motor dc dan motor servo.

Sensor ultrasonik SR-04 dan optocoupler merupakan masukan dari sistem ini yang akan diproses

oleh mikrokontroler ATmega 32 dan nantinya akan menghasilkan keluaran ke motor dc dan motor

servo. Sistem parkir otomatis ini diawali dengan prototype mobil mencari ruang parkir yang sesuai

dengan ukuran yang ditentukan dan kemudian melakukan manuver parkir masuk ke ruang parkir.

Kontrol logika Fuzzy yang digunakan pada sistem parkir ini terdapat pada proses manuver parkir.

Masukan dari kontrol logika Fuzzy ini yaitu sensor ultrasonik yang dipasang di prototype mobil

bagian kiri-depan dan belakang. Setiap masukan tersebut akan diolah menggunakan logika Fuzzy

untuk menentukan besar dan arah putaran dari motor servo sebagai steering dari prototype mobil.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pertama yaitu sistem pemandu kendaraan parkir paralel secara

otomatis ini dapat bekerja cukup baik dengan rata-rata tingkat keberhasilan 85% untuk deteksi

space dan 75% untuk proses parkir hingga selesai dengan ukuran space sepanjang 72 cm dan lebar

40 cm. Kedua yaitu algoritma Fuzzy telah berhasil diimplementasikan ke mikrokontroler dan telah

dibandingkan dengan hasil perhitungan Matlab serta manual dimana menunjukkan hasil yang sama

untuk masukan yang sama pula. Ketiga yaitu hasil pengukuran jarak dari sensor ultrasonik SR-04

menunjukkan hasil yang hampir sama dengan ukuran yang sebenarnya. Keempat yaitu penggunaan

optocoupler sebagai counter dapat digunakan. Kelima yaitu duty cycle pada pengujian PWM

merupakan bagian utama dalam mengatur kecepatan motor DC. Keenam yaitu sinyal kontrol yang

dibuat untuk mengatur motor servo sama dengan dengan sinyal kontrol yang dijadikan acuan.

Ketujuh yaitu pengujian sistem secara bertahap mulai dari maju mendeteksi space hingga mundur

melakukan proses parkir dilakukan untuk mendapatkan ukuran space serta jarak yang ideal untuk

melakukan parkir secara keseluruhan yaitu sepanjang ±72 cm dan lebar ±40 cm.

Kata Kunci : Paralel Parkir, Logika Fuzzy, Parkir Otomatis, Pemandu Kendaraan Parkir, Counter Space Parkir

Abstract

In this paper will be discussed on an automatic parallel parking system. Parking system design is

made in the form of a prototype car which consists of a microcontroller ATmega 32, SR-04

ultrasonic sensors, optocoupler, dc motors and servo motors. SR-04 ultrasonic sensors and

optocoupler are input of the system. They are will be processed by the microcontroller ATmega 32

and will produce output to dc motors and servo motors. The automated parking system begins with

a prototype car looking for a parking space in accordance with the specified size and then enter the

parking maneuver into parking spaces. Fuzzy logic control is used in the parking system was found

in the parking maneuver. Input of the fuzzy logic control is the ultrasonic sensors mounted on the

left side-car prototype front and rear. Any input will be processed using fuzzy logic to determine the

magnitude and direction of rotation of the steering servo motors of the prototype car. The results

showed that first is the automatic parallel parking assistance system

this can work quite well with

the average success rate of 85% for detection of space and 75% for the process to complete the

parking space size of 72 cm long and 40 cm wide. Second is Fuzzy Algorithms have been

successfully implemented into the microcontroller and has been compared with the results of the

calculation of Matlab and manual which shows the same results for the same input as well. Third is

the results of the ultrasonic sensor measures the distance from the SR-04 showed almost the same

results with the actual size. Fourth is the use of the optocoupler can be used as a counter. Fifth is to

test the PWM duty cycle is a major part in regulating the speed of a DC motor. Sixth is The control

signal is made to set the servo motor is equal to the control signal is used as a reference. Seventh is

the system in stages starting from the advanced detecting space to reverse the process is done to get

the size of the parking space and distance are ideal for the overall parking along the ± 72 cm and ±

40 cm wide.

Keywords : Parallel Parking, Fuzzy Logic, Automated Parking, Guide Vehicle Parking, Counter Space

Parking, AssistanceVehicle For Parallel Parking

VI. PENDAHULUAN

Banyaknya produksi dan pengguna mobil saat ini menjadikan sarana parkir yang tersedia tidak memadai. Salah satu cara atau metoda parkir kendaraan roda empat adalah parkir secara paralel yaitu, metoda parkir dengan posisi kendaraan dalam satu garis (sejajar) dengan kendaraan lain. Kemampuan melakukan manuver parkir secara paralel ini merupakan salah satu bagian tersulit bagi pengemudi, terutama bagi lansia dan mereka yang baru dalam belajar mengemudi. Lahan parkir yang sempit, batasan pergerakan mobil, serta jarak antara mobil menyulitkan pengemudi untuk melakukan proses parkir ini. Kesulitan - kesulitan tersebut menjadi salah satu alasan menjadikan proses parkir secara paralel ini dilakukan secara otomatis, guna mengurangi resiko serta tekanan bagi pengemudi. Maka pada paper ini akan membahas tentang sistem pemandu kendaraan untuk parkir paralel secara otomatis.

VII. DASAR TEORI

Logika Fuzzy

A.

Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan 1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan" dan "sangat" (Zadeh 1965).

Tahapan membangun sistem Fuzzy tergantung metoda yang digunakan, karena banyak metoda untuk membangun sistem Fuzzy. Namun secara garis besar dapat disimpulkan sebagai berikut :

a. Fuzzification

Proses Fuzzification yaitu mengubah nilai suatu masukan menjadi suatu fungsi keanggotaan Fuzzy. Pada proses ini

Membership Function ditentukan.

Membership Function adalah suatu kurva

yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data kedalam nilai keanggotaannya.

 Representasi Kurva Segitiga

Kurva segitiga pada dasarnya merupakan gabungan antara 2 garis linear.

Gambar 1. Representasi Kurva Segitiga Representasi kurva segitiga adalah sebagai berikut:

(1) Atau

(2) Dimana:

a = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol

b = nilai domain yang mempunyai derajat keanggotaan satu

c = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol

x = nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan Fuzzy

 Representasi Kurva Trapesium

Kurva trapesium pada dasarnya seperti bentuk segitiga, hanya saja ada beberapa titik yang memiliki nilai keanggotaan 1.

Gambar 2. Representasi Kurva Trapesium Representasi kurva segitiga adalah sebagai berikut:

(3)

Atau

(4) Dimana:

a = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan nol

b = nilai domain terkecil yang mempunyai derajat keanggotaan satu

c = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan satu

d = nilai domain terbesar yang mempunyai derajat keanggotaan nol

x = nilai input yang akan diubah ke dalam bilangan Fuzzy

b. Fuzzy Logic Inference

Mengaplikasikan aturan (Fuzzy Rule) pada masukan Fuzzy yang dihasilkan dalam proses

Fuzzification dan mengevaluasi tiap aturan

dengan masukan yang dihasilkan dari proses

Fuzzyfikasi dengan mengevaluasi hubungan

atau derajat keanggotaannya. Pada bagian ini dilakukan operasi Fuzzy yaitu mengkombinasikan dan memodifikasi 2 atau lebih himpunan Fuzzy. ada 3 operasi dasar yang diciptakan oleh Zadeh:

 Operator AND, berhubungan dengan operasi intersection pada himpunan, α predikat diperoleh dengan mengambil nilai minimum antar kedua himpunan.

(5)

 Operator OR, berhubungan dengan operasi union pada himpunan, α predikat diperoleh dengan mengambil nilai maximum antar kedua himpunan.

(6)

 Operasi NOT, berhubungan dengan operasi komplemen pada himpunan, α predikat diperoleh dengan mengurangkan nilai keanggotaan elemen pada himpunan dari 1.

(7) c. Defuzzification

Proses Defuzzification merupakan pengubahan kembali data-data Fuzzy kembali kebentuk numeric yang dapat dikirimkan ke peralatan pengendalian. Proses

Defuzzification dapat dilakukan dengan beberapa cara, diantaranya:

 Centroid Of Area, (8)  Bisector Of Area, (9)  Mean Of Maximum, (10)

d. Fuzzy Inference System

Sistem Inferensi Fuzzy (Fuzzy Inference

System/FIS) disebut juga Fuzzy Inference Engine

adalah sistem yang dapat melakukan penalaran dengan prinsip serupa seperti manusia melakukan penalaran dengan nalurinya. Terdapat beberapa jenis FIS yang dikenal yaitu Mamdani, Sugeno dan lain sebagainya.

Sensor Jarak Ultrasonik SR-04

B.

Prinsip kerja dari sensor SR-04 adalah sebagai berikut :

 Gelombang ultrasonik akan dibangkitkan dan dipancarkan melalui transmitter secara menyebar.

 Gelombang ultrasonik yang dipancarkan tersebut kemudian akan merambat sebagai sinyal / gelombang bunyi dengan kecepatan bunyi yang berkisar 340 m/s. Sinyal tersebut

kemudian akan dipantulkan dan akan diterima kembali oleh bagian receiver ultrasonik.

 Setelah sinyal tersebut diterima kembali, kemudian sinyal tersebut akan diproses untuk menghitung jaraknya. Jarak dihitung berdasarkan rumus :

S = 340.t/2 (11)

dimana S adalah jarak antara sensor ultrasonik dengan bidang pantul, dan t adalah selisih waktu antara pemancaran gelombang ultrasonik sampai diterima kembali oleh bagian penerima ultrasonik.

Optocoupler

C.

Prinsip kerja dari optocoupler adalah sebagai berikut:

 Jika antara photo-transistor dan LED terhalang maka photo-transistor tersebut akan

off sehingga output dari kolektor akan

berlogika high.

 Sebaliknya jika antara photo-transistor dan LED tidak terhalang maka phototransistor dan LED tidak terhalang maka photo-transistor tersebut akan on sehingga output-nya akan berlogika low.

PWM Sebagai Pengatur Kecepatan

D.

Motor DC

Motor DC adalah piranti elektronik yang mengubah energi listrik menjadi energi mekanik berupa gerak rotasi. Salah satu cara untuk menurunkan kecepatan motor yaitu dengan menurunkan rata-rata tegangan yang diberikan. Yaitu dengan cata memutus dan menghubungkan kembali supply tegangan listrik dengan sangat cepat. Cara kerja inilah yang diadopsi oleh PWM.

(12)

Cepat lambatnya motor DC dapat diatur berdasarkan duty cycle yang diberikan. Duty cycle merupakan perbandingan atau rasio lamanya suatu sistem bernilai logika high dan low. Variasi duty

cycle ini memberikan harga tegangan rata–rata

yang berbeda–beda.

PWM Sebagai Pengatur Kecepatan

E.

Motor Servo

Motor servo adalah sebuah motor DC yang dilengkapi rangkaian kendali dengan sistem

closed feedback yang terintegrasi dalam motor

tersebut. Pemberian pulsa sebagai pengontrolan motor servo dapat dilakukan dengan metoda PWM.

Secara umum untuk mengakses motor servo tipe standard adalah dengan cara memberikan pulsa high selama 1,5 ms dan mengulangnya setiap 20 ms, maka posisi servo akan berada ditengah atau netral (0°). Untuk pulsa 1 ms maka akan bergerak berkebalikan arah jarum jam dengan sudut -90°. Dan pulsa high selama 2 ms akan bergerak searah jarum jam sebesar 90°

Mikrokontroler

F.

Mikrokontroler adalah sebuah chip yang berfungsi sebagai pengontrol rangkaian elektronik dan umunya dapat menyimpan program didalamnya. Mikrokontroler umumnya terdiri dari CPU (Central Processing Unit), memori, I/O tertentu dan unit pendukung seperti

Analog-to-Digital Converter (ADC) yang sudah terintegrasi

di dalamnya.

VIII. PERANCANGAN SISTEM

Pada perancangan sistem pemandu kendaraan untuk parkir paralel secara otomatis ini, secara umum terdiri dari tiga bagian utama, yaitu masukan (input), proses dan keluaran (output). Ketiga proses tersebut akan bekerja jika tombol untuk parkir otomatis ditekan. Gambar 3 menunjukkan blok diagram sistem.

Pada blok diagram terdapat tiga bagian utama dari sistem, yaitu pertama masukan berupa data jarak dari sensor ultrasonik dan counter dari

optocoupler, kedua proses berupa mikrokontroler

yang akan memproses data masukan menggunakan logika Fuzzy, dan ketiga adalah keluaran berupa putaran motor DC maju atau mundur dan perubahan sudut motor servo (steering).

Gambar 3. Blok Diagram Sistem

Gambar 4. Prototype Mobil

Start

Tombol Parkir Ditekan

Inisialisasi

 Jarak Kiri – Belakang

 Jarak Kiri Depan

 Jarak Belakang  Jarak Depan  Optocoupler  Motor DC (mobil)  Steering  Mobil Maju

 Cek Jarak Kiri-Belakang

 Steering Normal Jarak Kiri-Belakang >=30 cm  Optocoupler aktif  Counter +1 Counter >=22 Mobil Berhenti Selama 2 Detik Counter = 0 A A  Mobil Mundur  Proses Fuzzy

 Steering (out Fuzzy)

Jarak Belakang <=5 cm

 Mobil Maju

 Steering (Putar Kiri)

Jarak Depan <=8 cm  Mobil Berhenti  Steering Normal End Yes Yes Yes Yes No No No No Yes No

 Mobil Berhenti Selama 1 Detik

 Steering Normal

Gambar 6. Diagram Alur Sistem

Perancangan Perangkat Keras

A.

Dalam perancangan sistem parkir otomatis pada paper ini akan dimodelkan pada mobil-mobilan remote control. Model mobil-mobil-mobilan yang dirancang memiliki 4 buah sensor ultrasonik sebagai pendeteksi jarak, 1 buah optocoupler sebagai penghitung ruang parkir, 1 motor DC sebagai penggerak mobil, 1 buah motor servo sebagai steerring mobil, 1 buah driver motor, dan

1 buah sistem minumum ATmega 32 sebagai pusat pengendalian mobil. Gambar 4 menunjukkan prototipe mobil yang dirancang.

Perancangan sistem kontrol yang meliputi pembuatan rangkaian-rangkaian elektronik yang saling terintegrasi membentuk sistem kendali dengan tujuan mengendalikan kerja sistem agar dapat bekerja sesuai dengan keinginan. Gambar 5 menunjukkan skematik rangkaian yang digunakan.

Perancangan Perangkat Lunak

B.

Perancangan perangkat lunak (software) bertujuan untuk menentukan setiap alur eksekusi dari perangkat sistem parkir otomatis yang dirancang. Setiap masukan akan diterima dan diproses oleh perangkat lunak (software) yang nantinya akan menentukan keluaran (output) dari sistem. Berikut alur kerja (flowchart) dari sistem yang dirancang. Gambar 6 menunjukkan diagram alir program yang digunakan.

Gambaran Sistem

C.

Secara umum cara kerja dari sistem pemandu kendaraan untuk parkir paralel secara otomatis ini adalah pertama-tama mendeteksi ruang parkir yang tersedia. Proses deteksi ini menggukan sensor ultrasonik dan optocoupler untuk menghitung putaran roda kendaraan dengan luas ruang parkir yang tersedia. Jika ruang (space) parkir yang tersedia sesuai dengan ukuran mobil, maka proses parkir akan dijalankan secara otomatis dengan menghitung jarak-jarak antara benda yang ada di sekitar mobil.

Sistem parkir secara otomatis ini terdiri dari 2 proses yaitu proses mencari ruang (space) parkir dan proses parkir itu sendiri. Pada proses parkir ini terdiri dari dari 2 tahapan, yaitu proses mobil mundur melakukan manuver parkir dan proses maju di dalam ruang parkir.

a. Mobil Maju Mencari Space Parkir

Tahap pertama yaitu mobil akan maju mencari ruang parkir yang sesuai dengan ukuran mobil. Pada tahap ini, sensor ultrasonik yang akan berkerja hanya sensor di sebelah kiri-belakang. Ruang (space) parkir yang bisa digunakan yaitu sesuai dengan ukuran mobil, seperti pada Gambar 7.

Gambar 7. Ruang (Space) Parkir

Jika sensor mendeteksi ruang parkir, maka

optocoupler akan aktif menghitung panjang ruang

yang akan digunakan. Jika ruang parkir sesuai dengan ukuran mobil, maka mobil akan berhenti dan siap melakukan proses parkir.

Gambar 8. Mobil Maju Mencari Ruang (space) Parkir

b. Proses Parkir

Pada proses kedua ini terdiri dari 2 tahapan, yaitu mundur melakukan manuver parkir dan maju di dalam ruang parkir itu sendiri, berikut penjelasan dari masing-masing tahapan tersebut.

 Mobil Mundur Melakukan Manuver Parkir

Tahap kedua, yaitu mobil akan mundur masuk ke dalam ruang parkir, melakukan manuver masuk ke dalam ruang (space) parkir. Pada tahap ini sensor yang aktif adalah sensor kiri-depan dan belakang. Proses Fuzzy terjadi pada tahap ini. Arah-arah serta besarnya steering dari prototype mobil pada tahap kedua ini berdasarkan dari input-input dari kedua sensor tersebut dan akan diolah secara logika Fuzzy menghasilkan besarnya puataran steering selama proses pada tahap kedua ini berlangsung.

Gambar 9. Mobil Mundur Melakukan Manuver Masuk Ke Dalam Ruang (space)

Parkir

 Tahap ketiga, yaitu mobil akan maju jika sensor belakang mendeteksi jarak terdekat dengan benda atau halangan yang berada di belakang mobil.

Pada tahap ini, sensor yang aktif yaitu sensor depan dan sensor belakang pada mobil.

Gambar 10.

Mobil Maju Masuk Ke Dalam

Ruang (space) Parkir

Logika Fuzzy Pada Sistem Parkir

D.

Otomatis Secara Paralel

Logika Fuzzy pada sistem parkir otomatis terdapat pada proses yang kedua, yaitu proses mobil masuk dalam ruang (space) parkir. Input

Fuzzy dari sistem parkir ini berupa jarak yang

didapat dari 2 buah sensor ultrasonik yaitu kiri-depan dan belakang. Sedangkan output dari Fuzzy ini berupa putaran atau besarnya sudut putar motor servo sebagai steering dari prototype mobil ini.

Setiap input dari logika Fuzzy ini mempunyai nilai keanggotaan (membership function) yang direpresenatasikan dalam bentuk kurva segitiga dan trapesium. Operator “AND” digunakan untuk mengkombinasikan dan memodifikasi kedua input jarak dari sensor ultrasonik. Berikut membership

function dari setiap input-an dan output Fuzzy:

Gambar 11. Membership Function untuk Sensor Kiri-Depan

Keterangan:

 Jarak dekat dari sensor kiri-depan direpresentasikan dengan kurva trafesium dengan nilai domain diantara 0cm – 15cm.

 Jarak sedang dari sensor kiri-depan direpresentasikan dengan kurva segita dengan nilai domain diantara 10cm – 20cm.

 Jarak jauh dari sensor kiri-depan direpresentasikan dengan kurva trafesium dengan nilai domain dari 15cm hingga lenih dari 30cm.

Gambar 12. Membership Function untuk Sensor Belakang

Keterangan:

 Jarak belakang dari sensor kiri-depan direpresentasikan dengan kurva trafesium dengan nilai domain diantara 0cm – 30cm.

 Jarak belakang dari sensor kiri-depan direpresentasikan dengan kurva segita dengan nilai domain diantara 10cm – 50cm.

 Jarak jauh dari sensor belakang direpresentasikan dengan kurva trafesium dengan nilai domain dari 30cm hingga lenih dari 60cm.

Gambar 13. Output Berupa Steering

Prototype Mobil

Keterangan:

 P.Kiri : putar kiri dimana steering pada

prototype mobil dapat bergerak maksimal

sejauh -72°.

 Tetap : dimana steering dari prototype mobil berapa pada posisi normal yaitu sebesar 0°.

 P.Kanan : putar kanan dimana steering pada prototype mobil dapat bergerak maksimal sejauh 72°.

Sedangkan untuk rule Fuzzy diperoleh dengan dengan cara mengukur dan melakukan percobaan pada sistem parkir ini. Rule pada sistem parkir otomatis ini sebanyak 15 rule dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 1. Rule Fuzzy

Kiri-depan Belakang

Dekat Sedang Jauh

Dekat Tetap P.kiri P.kanan Sedang P.kiri P.kanan P.kanan Jauh P.kiri P.kanan P.kanan

Keterangan dari rule di atas:

 Rule 1 : jika jarak kiri-depan “dekat” dan belakang “dekat” maka steering akan “tetap”.

 Rule 2 : jika jarak kiri-depan “dekat” dan belakang “sedang” maka steering akan “putar kiri”.

 Rule 3 : jika jarak kiri-depan “dekat” dan belakang “jauh” maka steering akan “putar kiri”.

 Rule 4 : jika jarak kiri-depan “sedang” dan belakang “dekat” maka steering akan “putar kiri”.

 Rule 5 : jika jarak kiri-depan “sedang” dan belakang “sedang” maka steering akan “putar kiri”.

 Rule 6 : jika jarak kiri-depan “sedang” dan belakang “jauh” maka steering akan “putar kanan”.

 Rule 7 : jika jarak kiri-depan “jauh” dan belakang “dekat” maka steering akan “putar kanan”.

 Rule 8 : jika jarak kiri-depan “jauh” dan belakang “sedang” maka steering akan “putar kanan”.

 Rule 9 : jika jarak kiri-depan “jauh” dan belakang “jauh” maka steering akan “putar kanan”.

IX. PENGUJIAN DAN ANALISIS

Pengujian Logika Fuzzy

A.

Pengujian dari logika Fuzzy ini dilakukan dengan membandingkan hasil output yang didapat menggunakan simulasi Matlab, pengujian program yang dibuat menggunakan Codevison AVR dan pengujian perhitungan manual.

Dari ketiga pengujian tersebut, dapat lihat perbandingan dari setiap output yang dihasilkan. Tabel berikut menguraikan perbandingan hasil pengujian dari ketiga cara yang telah dilakukan :

Tabel 2. Hasil Pengujian Logika Fuzzy

No Input Output Kiri-Depan (cm) Belakang (cm) Simulasi Matlab Program Codevision AVR Perhitungan Manual 1 10 27 61,2 61,2 61,2 2 15 30 0 0 0 3 12 45 21,6 21,6 21,6

Dari tabel hasil pengujian logika Fuzzy terlihat bahwa output dari program yang dibuat menggunakan Codevision AVR bernilai sama dengan simulasi Matlab maupun perhitungan manual

Pengujian Sensor SR-04

B.

Pengujian dilakukan sebanyak 25 kali dengan menghubungkan sensor dengan mikrokontroler dengan jarak halangan yang berbeda. Jarak yang terukur oleh sensor akan ditampilkan ke LCD dibandingkan dengan jarak yang sebenarnya. Berikut hasil pengujian dari sensor jarak SR-04: Tabel 3. Hasil Pengujian Sensor SR-04

Tampilan di LCD (cm) Jarak sebenarnya (cm) 4,9 5 5,7 6 6,6 7 8,1 8 8,9 9 10,3 10 11,3 11 12,2 12 13 13 13,9 14 15 15 16,2 16 16,9 17 18 18 18,9 19 19,7 20 24,9 25 29,7 30 35,2 35 40,2 40 45 45 50,1 50 55,1 55 60,2 60

Berdasarkan tabel di atas dapat disimpulkan bahwa kemampuan sensor SR-04 dalam mendeteksi halangan hingga sejauh 60 cm menghasilkan nilai yang hampir sama dengan pengukuran sebenarnya, meskipun dalam pengujian sensor ini sering terjadi error pada jarak-jarak tertentu.

Pengujian Optocoupler

C.

Pengujian dilakukan dengan memberikan tegangan sebesar 5V pada rangkaian, kemudian memutar roda cacah yang terdapat pada

optocoupler. Roda cacah ini berfungsi agar output

yang dihasilkan saat roda cacah diputar berupa tegangan yang berlogika high dan low.

Tabel 4. Hasil Pengujian Optocoupler

Tegangan

input

Posisi roda cacah Tegangan

output Logika biner 5Volt Menghalangi cahaya IR LED 4,9Volt 1 Meloloskan cahaya IR LED 0,85Volt 0

Dari tabel pengujian diatas terlihat bahwa

optocoupler yang digunakan menghasilkan tegangan output sebesar 4,9Volt berlogika high dan 0,85Volt berlogika low. Logika high dan low ini akan menjadi input mikrokontroler, sehingga dapat digunakan untuk menghitung panjang ruang parkir yang dilewati oleh prototype mobil.

Pengujian PWM Sebagai Pengatur

D.

Kecepatan Motor DC

Berikut hasil pengujian PWM sebgai pengatur kecepatan motor DC ini:

Tabel 5. Hasil Pengujian Motor Servo

V Full T high T low T total Duty Cycle V=DutyCycle ×Vfull V rata-rata 5 V 0 10 10 0 0 V 0,9V 10 10 20 0,5 2,5 V 3,2V 20 10 30 0,67 3,35 V 3,7V 30 10 40 0,75 3,75 V 3,9V 50 10 60 0,83 4,15 V 4V 30 15 45 0,67 3,35 V 3,8V

Dari tabel diatas terlihat bahwa semakin besar

duty cycle yang diberikan, maka tegangan

rata-rata motor DC juga semakin besar sehingga kecepatan motor DC juga akan semakin cepat.

Duty cycle yang diberikan dapat diaatur dengan

mengganti nilai T high atau T low dari lebar pulsa PWM sesuai dengan keinginan.

Pengujian PWM Sebagai Pengatur

E.

Kecepatan Motor Servo

Pengujian dilakukan sebanyak 3 kali dengan menggunakan software Proteus untuk mensimulasikan hasil dari program yang telah dibuat mengunakan software CodeVision AVR untuk mengatur sudut motor servo ini. Berikut hasil dari pengujian motor servo:

Gambar 14. Sinyal Kontrol Motor Servo Sebagai Acuan Dalam Pengujian

Gambar di atas merupakan sinyal kontrol yang digunakan untuk mengubah sudut motor servo. Sinyal di ataslah yang dijadikan acuan untuk menentukan T high dan T low untuk pengontrolan motor servo ini.

Gambar 15. Hasil Pengujian Motor Servo Pertama

Pada gambar terlihat lebar pulsa sebesar 20ms dengan T high sebesar 1ms menghasilkan pergerakan motor servo dengan sudut -90.

Gambar 16. Hasil Pengujian Motor Servo Kedua

Pada gambar terlihat lebar pulsa sebesar 20ms dengan T high sebesar 1,5ms menghasilkan pergerakan motor servo dengan sudut 0.

Gambar 17. Hasil Pengujian Motor Servo Ketiga

Pada gambar terlihat lebar pulsa sebesar 20ms dengan T high sebesar 2ms menghasilkan pergerakan motor servo dengan sudut +90.

Dari ketiga hasil simulasi diatas terlihat bahwa program yang dibuat untuk pengontrolan motor servo ini dapat digunakan, karena lebar pulsa yang dihasilkan dari program yang dibuat telah sama dengan lebar pulsa yang dijadikan

acuan yaitu dengan cara memberikan pulsa high selama 1,5 ms dan mengulangnya setiap 20 ms, maka posisi servo akan berada ditengah atau netral (0°). Untuk pulsa 1 ms maka akan bergerak berkebalikan arah jarum jam dengan sudut -90°. Dan pulsa high selama 2 ms akan bergerak searah jarum jam sebesar 90°.

Pengujian Sistem Pemandu

F.

Kendaraan Untuk Parkir Paralel

Secara Otomatis

(a)

(b)

(c)

Gambar 18. (a) Sequence Mobil Maju Mencari Ruang (space) Parkir. (b) Sequence Mobil Mundur Melakukan Manuver Masuk Ke Dalam Ruang (space)

Parkir.

(c) Sequence Mobil Maju Masuk Ke Dalam Ruang (space) Parkir

Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui kemanpuan dari sistem mulai dari mendeteksi

space parkir hingga proses parkir selesai

dilakukan. Pada pengujian kali ini dilakukan sebanyak 20 kali dengan berbagai jarak posisi

start dengan ukuran space yang telah ditentukan

yaitu sebesar panjang 72 cm dan lebar 40 cm. Gambar 18 menunjukkan contoh proses parkir mulai dari mendeteksi space hingga proses parkir selesai dilakukan. Tabel 6 menunjukkan hasil pengujian dari proses secara keseluruan ini.

Tabel 6. Hasil Pengujian Sistem Pemandu Kendaraan Untuk Parkir Paralel Secara

Otomatis

N O

Jarak Start

Deteksi Space Proses Parkir Waktu Berhasil Gagal Berhasil Gagal

1 3 cm   10.03 2   - 3   10.98 4   11.38 5   10.47 6 5 cm   10.36 7   10.36 8   10.21 9   - 10   - 11 7 cm   09.77 12   09.97 13   - 14   10.14 15   11.00 16 10 cm   - 17   10.68 18   10.26 19   11.26 20   10.53 Total : 17 3 15 5 157.4 Rata-rata :

Pada tabel di atas terlihat bahwa proses parkir secara keseluruhan ini dapat dilakukan dengan baik pada jarak posisi start atau jarak prototype dengan mobil yang telah terparkir sebelumnya kecil dari 10 cm dan ukuran space panjang 72 cm dan lebar 40 cm dengan rata-rata tingkat keberhasilan sebesar 85% untuk deteksi space dan 75% untuk proses parkir hingga selesai dilakukan dengan rata-rata waktu selama 7.87 detik. Kegagalan dalam melakukan deteksi maupun proses parkir ini terjadi karena error dari sensor ultrasonik yang digunakan. Meskipun jarak yang terukur dari sensor ultrasonik hampir sama dengan ukuran yang sebenarnya namun pada pengujian sistem secara keseluruhan dimana semua masukan akan diproses secara bersamaan mengakibatkan error akibat sensor ini semakin sering terjadi.

X.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

A.

Berdasarkan hasil perancangan dan pengujian serta analisis data dari sistem pemandu

kendaraan untuk parkir otomatis ini, dapat diambil beberapa kesimpulan yang berkaitan dengan hasil analisis data yang mengacu kepada tujuan perancangan dan pembuatan sistem parkir otomatis ini.

1. Sistem pemandu parkir paralel secara otomatis ini dapat bekerja cukup baik dengan rata-rata tingkat keberhasilan 85% untuk deteksi space dan 75% untuk proses parkir hingga selesai dengan ukuran space sepanjang 72 cm dan lebar 40 cm.

2. Algoritma Fuzzy telah berhasil diimplementasikan ke mikrokontroler dan telah dibandingkan dengan hasil perhitungan Matlab serta manual dimana menunjukkan hasil yang sama untuk masukan yang sama pula.

3. Hasil pengukuran jarak dari sensor ultrasonik SR-04 menunjukkan hasil yang hampir sama dengan ukuran yang sebenarnya.

4. Penggunaan optocoupler sebagai counter dapat digunakan, karena output dari

optcoupler ini menghasilkan logika high dan low ke mikrokontroler.

5. Duty cycle pada pengujian PWM merupakan bagian utama dalam mengatur kecepatan motor DC

6. Sinyal kontrol yang dibuat untuk mengatur motor servo sama dengan dengan sinyal kontrol yang dijadikan acuan.

7. Pengujian sistem secara bertahap dilakukan untuk mendapatkan ukuran space serta jarak yang ideal untuk melakukan parkir secara keseluruhan. Proses deteksi space akan bekerja dengan baik apabila panjang ukuran

space lebih dari 70 cm dan lebar 40 cm

dengan jarak start kecil dari 15 cm. Sedangkan untuk mundur melakukan proses parkir akan bekerja dengan baik dengan jarak

start kecil dari 10 cm dan panjang space

parkir diantara 72 cm – 80 cm serta lebar 40 cm.

Saran

B.

Untuk pengembangan dan peningkatan lebih lanjut dari sistem pemandu kendaraan untuk parkir paralel secara otomatis ini ada beberapa poin yang perlu diperhatikan dalam perancangannya.

1. Menambah membership function dari logika

Fuzzy yang digunakan sebagai pusat pengendalian, karena semakin banyak

membership function yang dirancang akan

menghasilkan output yang lebih baik lagi.

2. Menggunakan jenis sensor jarak yang lebih baik dan lebih banyak bertujuan untuk mengatasi error yang sering terjadi pada sistem yang telah dirancang.

3. Menambah sensor yang digunakan seperti sensor kompas, GPS dan kamera bertujuan agar proses parkir secara otomatis ini dapat bekerja lebih baik dan dalam berbagai posisi awal dari prototype mobil.

4. Penggunaan cukup banyak sensor serta output berupa motor DC dan motor servo membutuhkan konsumsi daya yang cukup besar, sehingga penggunaan baterai yang baik harus menjadi perhatian dalam perancangan.

Perancangan posisi sensor, membership

function dari logika fuzzy, serta rule-rule fuzzy

didapat

berdasarkan

percobaan

dengan

menggunakan

prototype

mobil

yang

digunakan.

Apabila

terdapat

perbedaan

ukuran dari prototype mobil yang akan

digunakan, maka posisi sensor, membership

function dari logika fuzzy, serta rule-rule fuzzy

harus dilakukan percobaan ulang untuk

mendapatkan nilai-nilai yang sesuai dengan

ukuran dari prototype tersebut. Karena

perbedaan ukuran prototype mobil akan

berpengaruh dalam melakukan manuver

parkir ini.

In the present version of educational simulator of PSO, only unconstrained optimization problems can be solved. The PSO algorithms for constrained optimization problems will be integrated to simultor soon.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Faizun, Mohammad. 2010. “Pemograman Mikrokontroler ATMega Dengan CV AVR Dan Simulasi Proteus Edisi Kedua”.Yogyakarta : Edumacs Publisher

[2] Yanan Zhao And G.Collins,Jr. 2005. “Robust Automatic Parallel Parking In Tight Spaces Via Fuzzy Logic”.

[3] Yanan Zhao And G.Collins,Jr. 2005. “Fuzzy Logic of Autonomous Vehicle for Parallel Parking Maneuver”. [4] Young-Woo Ryu, Se-Young Oh, and Sam-Yong Kim 2008.

“Robust Automatic Parking without Odometry Using an Evolutionary Fuuzy Logic Controller”.

Monica (2011). “Sejarah Logika Fuzzy.” Terdapat di :