Sistem Positioning pada Wahana Multicopter Menggunakan Metode Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Berbasis LiDAR dan Inertial Measurement Unit (IMU)

Positioning System on Multicopter Vehicles Using Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Method Based on LiDAR and Inertial Measurement Unit (IMU)

Dalam penerapannya, wahana multicopter memiliki berbagai kelebihan. Penelitian ini menggabungkan data LiDAR (Light Detection and Ranging) dan IMU (Inertial Measurement Unit) untuk meningkatkan akurasi sistem positioning pada wahana multicopter dengan metode SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sebuah solusi sistem positioning yang akurasinya tinggi dan dapat digunakan dalam berbagai macam lokasi dan kondisi, salah satunya adalah area yang tidak terjangkau oleh sinyal GNSS (Global Navigation Satelite System). Dengan menggabungkan data sensor LiDAR dan IMU, multicopter mampu mengestimasi posisi dan orientasi secara langsung dengan cara memetakan lingkungan sekitar dengan bantuan metode SLAM. Pengujian sistem ini menggunakan berbagai simulasi dan kondisi lapangan untuk mengamati kestabilan, kinerja, dan akurasi sistem positioning yang diteliti. Hasilnya membuktikan bahwa metode SLAM yang memanfaatkan LiDAR dan IMU memiliki kapabilitas untuk meningkatkan kualitas sistem positioning pada wahana multicopter, terutama dalam penerapan yang membutuhkan akurasi data positioning yang tinggi dan mempu beroperasi terhadap berbagai macam gangguan lingkungan.

In its application, multicopter vehicles have various advantages. This research combines LiDAR (Light Detection and Ranging) and IMU (Inertial Measurement Unit) data to improve the accuracy of the positioning system on multicopter vehicles using the SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) method. This research aims to create a positioning system solution that has high accuracy and can be used in various locations and conditions, one of which is areas that are not covered by GNSS (Global Navigation Satellite System) signals. By combining LiDAR and IMU data sensors, the multicopter is able to estimate position and orientation directly by photographing the surrounding environment with the help of the SLAM method. This system testing uses various simulations and field conditions to observe the stability, performance and accuracy of positioning of the system under study. The results prove that the SLAM method which utilizes LiDAR and IMU has the capability to improve the quality of the positioning system on multicopter vehicles, especially in applications that require high positioning data accuracy and are able to operate against various kinds of environmental disturbances.