Sistem Pemandu Kendaraan Untuk Parkir Paralel Secara ...telekontran.te.unikom.ac.id/jurnal/vehicle-guidance-system-for.24/... · Perancangan sistem parkir ini dibuat dalam bentuk

7 TELEKONTRAN, VOL. 2, NO. 1, NOVEMBER 2014

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 : [email protected]

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

mailto:[email protected]


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


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


nol

b = nilai domain terkecil yang


satu

c = nilai domain terbesar yang


satu

d = nilai domain terbesar yang


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

Gambar 5. Skematik Sistem


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-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


20cm.

Jarak jauh dari sensor kiri-depan


dengan nilai domain dari 15cm hingga

lenih dari 30cm.

Gambar 12. Membership Function untuk

Sensor Belakang

Keterangan:

Jarak belakang dari sensor kiri-depan



30cm.

Jarak belakang dari sensor kiri-depan

direpresentasikan dengan kurva segita


50cm.

Jarak jauh dari sensor belakang


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”.


belakang “sedang” maka steering akan

“putar kiri”.



belakang “jauh” maka steering akan

“putar kiri”.

Rule 4 : jika jarak kiri-depan “sedang”

dan belakang “dekat” maka steering akan

“putar kiri”.


dan belakang “sedang” maka steering

akan “putar kiri”.


dan belakang “jauh” maka steering akan

“putar kanan”.

Rule 7 : jika jarak kiri-depan “jauh” dan

belakang “dekat” maka steering akan

“putar kanan”.


belakang “sedang” maka steering akan

“putar kanan”.


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.


Kedua


dengan T high sebesar 1,5ms menghasilkan

pergerakan motor servo dengan sudut 0.


Ketiga


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 NO

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 : http://intanbrilliant-monica.blogspot.com/2011/09/sejarah-logika-

fuzzy.html, diakses tanggal 25 November 2013.

Documents

Sistem Pemandu Kendaraan Untuk Parkir Paralel Secara ...telekontran.te.unikom.ac.id/jurnal/vehicle-guidance-system-for.24/... · Perancangan sistem parkir ini dibuat dalam bentuk