Implementasi Filter Kalman pada Sensor Jarak Berbasis Ultrasonik
Imroatul Hudati(1*), Ervan Surya Aby Nugroho(2), Nerissa Diana Resty(3)
(1) Universitas Gadjah Mada
(2) Universitas Gadjah Mada
(3) Universitas Gadjah Mada
(*) Corresponding Author
Abstract
Abstract – The existance of noise in sensor system can lead to the decreasing of control system performance.. The existence of this noise due to several reasons, like the low specifications of the device, interference with external signals, the complexity of the measurements state. Therefore, it’s necessary to prevent or attempt to get a control response from a system with good performance. In this study, Kalman Filter algorithm (FK) was utilized for ultrasonic sensor use. Kalman filter estimates the proper measured values from ultrasonic sensor. The type of ultrasonic sensor used is HC-SR04 which capable to detect the distances range from 3 cm to 350 cm. The AFK is implemented using the ATMEGA328P microcontroller on the Arduino Uno board. The algorithm is then tested with 5 different distances. The results show that AFK is able to reduce ultrasonic sensor measurement noise. The analysis show that the standard deviation significantly decrease. Showed by the average of the standard deviation of the five tests decreasing from 0.3831 to 0.0173 or almost 95,5%.
Keywords : distance sensor, noise, signals, Kalman filter, HC-SR04
Intisari – Kehadiran derau pada pengukuran dari perangkat sensor dapat memberikan dampak yang besar terhadap penurunan performa sistem kendali. Kehadiran dari noise tersebut bisa diakibatkan dari banyak faktor, misalnya terkait rendahnya spesifikasi perangkat, gangguan sinyal luar (eksternal), kerumitan dari pengukuran yang dilakukan. Dengan dampak yang diberikan tersebut maka perlu adanya pencegahan atau upaya untuk mendapatkan respons kendali dari sistem dengan performa yang baik. Terlebih apabila sensor tersebut diterapkan pada palang pintu kereta api yang pastinya akan mendapat banyak noise dari lingkungan sekitar. Pada penelitian ini, algoritma Filter Kalman (AFK) digunakan pada sensor ultrasonik. Filter tersebut dibuat untuk mengatasi derau pengukuran dari sensor. Jenis sensor ultrasonik yang digunakan adalah HC-SR04 yang dapat mendeteksi jarak pengukuran mulai dari 3 cm sampai dengan 350 cm. AFK tersebut diimplementasikan menggunakan microcontroller ATMEGA328P yang ada pada board Arduino Uno. Algoritma tersebut diuji dengan lima jarak pengukuran yang berbeda-beda. Hasilnya menunjukkan bahwa AFK mampu memberikan estimasi yang tepat dari sensor ultrasonik. Analisa data menunjukkan bahwa variabel standar deviasi pengukuran memiliki penurunan yang signifikan. Hal tersebut dibuktikan dengan nilai rata-rata dari standar deviasi dari kelima pengujian turun dari 0.3831 menjadi 0.0173 atau mengalami penurunan sekitar 95,5%.
Kata kunci : sensor jarak, derau, sinyal, Filter Kalman, HC-SR04
Full Text:
PDFReferences
[1] R.E. Kalman, “A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems,” Journal of Basic Engineering, Vol. 82, No. 1, pp. 35-45, 1960
[2] A. Alawiah and A.R. Al Tahtawi, “Sistem Kendali dan Pemantauan Ketinggian Air pada Tangki Berbasis Sensor Ultrasonik,” KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, Vol. 01, No. 01, pp. 25-30, 2017.
[3] F. Suryatini, J. Kustija, and E. Haritman, “Robot Cerdas Pemadam Api Menggunakan Ping Ultrasonic Range Finder dan Uvtron Flame Detector Berbasis Mikrokontroler ATmega128,” Electrans, Vol. 12, No. 1, pp. 29-38, 2013.
[4] N.C. Basjaruddin, Kuspriyanto, Suhendar, D. Saefudin, and V.A. Azis, “Hardware Simulation of Automotive Braking System Based on Fuzzy Logic Control,” Journal Of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology, Vol. 7, No. 1, pp. 1-6, 2016.
[5] B. H. Iswanto, I. F. Parmono, and M. Delina, “Kalman filtering to real-time trace water level measurements using ultrasonic sensor,” Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1402, no. 4, p. 044105, 2019.
[6] Z. Wang, “Motion Measurement Using Inertial Sensors, Ultrasonic Sensors, and Magnetometers with Extended Kalman Filter,” IEEE Sensors Journal, Vol. 12, No. 5, pp. 943-953, 2012.
DOI: https://doi.org/10.22146/juliet.v2i2.71147
Article Metrics
Abstract views : 5291 | views : 4929Refbacks
- There are currently no refbacks.
SINTA 4 accredited based on Decree of the Minister of Research, Technology and Higher Education, Republic of Indonesia Number 225/E/KPT/2022, Vol. 2 No. 1 (2020) - Vol. 6 No. 1 (2025)
e-ISSN: 2746-2536