Wall Follower Robot dengan Fuzzy Logic (Level 1)

Kali ini kita akan membahas bagaimana cara mengontrol robot wall follower dengan menggunakan metode fuzzy logic

bagi yang belum tau metode fuzzy logic seperti apa bisa di gugel dulu sebentar, bagi yang sudah tau bisa langsung mengikuti tahap tahap berikut ini

Langkah demi langkah untuk membuat fuzzy logic yaitu

1. Fuzzyfikasi

2. Inferensi

3. Defuzzyfikasi

udah aja gitu selesai...

Nah buat wall follower cara membuat fuzzyfikasi, inferensi dan defuzzyfikasinya seperti apa,
seperti di bawah ini

Spesifikasi Robot

- Arduino Mega

- Sensor Jarak HCSR 04 (2 buah)

- Driver Motor H-Bridge Mosfet

- LCD16x2

- Gearbox + Motor + Ban

- Frame

misal kita punya robot kaya gambar di bawah ini

GAMBAR ROBOT

dimana kira hanya menggunakan 2 buah sensor jarak untuk mendeteksi jarak kanan dan depan saja

#Tahap pertama Fuzzyfikasi

Fuzzyfikasi merupakan proses untuk mengubah input sistem yang mempunyai nilai menjadi variabel linguistik menggunakan fungsi keanggotaan yang disimpan dalam informasi fuzzy

Pertama kita harus membuat fuzzyfikasi dari setiap sensor,

pada kasus ini sensor yang digunakan hanya 2 buah saja

dibawah ini merupakan fuzzyfikasi sensor depan dan sensor kanan

#Langkah ke dua Inferensi
inferensi atau rule merupakan aturan aturan yang ditetapkan sebagai basis pengetahuan fuzzy
disini juga merupakan proses untuk mengubah input fuzzy menjadi output fuzzy

Cara baca gambar di atas yaitu

misal rule 1, Jika Depan Dekat dan Kanan Dekat Maka Motor Kiri Pelan dan Motor Kanan Cepat

dan seterusnya

#Langkah ke tiga Defuzzyfikasi
defuzzyfikasi adalah teknik dimana mengubah output fuzzy yang diperoleh dari inferensi menjadi nilai menggunakan fungsi keanggotaan yang sesuai dengan saat dilakukan fuzzyfikasi.,
pasti pada bingung kan




CUs aja ke contoh soal
misal gini

nah tuh contoh kasusnya

lantas apa yang harus dilakukan

Langkah pertama yaitu fuzzyfikasi

Step 1 Fuzzyfikasi

nih fuzzyfikasi sensor depan sama sensor kanan (kaya gambar diatas sebenernya)

penjelasanya udah di atas

kemudian

#Step 2 INFERENSI (sama kaya yang di atas juga)

lah sama juga, terus yang beda dimana dong

disini niiih

 |

V

#Step 3 Mencari Alfa Predikat dan

kan udah tuh bikin inferensinya

buat cara nyari alfa predikatnya kaya gini

oia disini kita menggunakan fungsi AND atau ambil yang terkecil (kalau ga ngerti baca baca lagi tentang teori fuzzy nya)

nih liat coretan dibawah ini

laaah itu apaan

jadi gini ceritanya kan kita lagi nyari alfa predikat, nah si alfa predikat ini di dapet nya dari setiap rule kan

jadi karena kita punya 6 rule maka otomatis ada 6 alfa predikat

misal buat nyari alfa predikat ke 4, liat di rule 4, 

RULE 1

IF     Depan JAUH dan Kanan DEKAT     MAKA     Motor Kiri PELAN dan Motor Kanan CEPAT

karena sensor depan kebaca 50 dan kanan 2 maka:

miu untuk sensor depan menghasilkan 1

miu untuk sensor kanan menghasilkan 0.8

sekarang bandingkan miu sensor depan sama sensor kanan, dan ambil yang terkecil

maka hasilnya 0.8

#Step 4

#Step 5

Defuzzyfikasi

menggunakan metore Rata-Rata (average)

nah itu ada nilai 25,  75, sama 125, dari mana tuh

karena ini menggunakan teori SUGENO dengan menggunakan metode RATA-RATA (AVERAGE)

nilai 25, 75, 125 adalah nilai tegas yang merepresentasikan bahwa

kecepatan motor:    Pelan = 25, Sedang = 75, Cepat = 125