Kontrol Attitude Unmanned Ground Vehicle (UGV) menggunakan Backpropagation Neural Network

Abstract

Unmaned Ground Vehicle (UGV) merupakan teknologi kendaraan darat tanpa awak yang berguna untuk mempermudah pekerjaan manusia dalam berbagai bidang seperti transportasi, aktivitas logistik industri, search and resque, pertahanan dan keamanan, juga beberapa bidang lainnya. Pengendalian attitude menjadi permasalahan karena membutuhkan ketelitian akibat adanya pengaruh kecepatan. Selain itu, bagaimana UGV tersebut mengikuti jalur yang ditentukan juga memerlukan pengendalian attitude yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji performa serta untuk mengatahui tingkat keberhasilan dan keakuratan pengendalian UGV menggunakan algoritma Backpropagaion Neural Network. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa algoritma ini berhasil mengikuti data uji yang diberikan dengan nilai MSE yang kecil.