Cheap and Fast Implementation of Linear and Cubic Piecewise Interpolation for Robot Path Smoothing on Arduino Uno Board

Jurnal Listrik, Instrumentasi, dan Elektronika Terapan Pub Date : 2022-12-09 DOI:10.22146/juliet.v3i2.71227

Tri Satya, J. Hendry, Aditya Putra Yudhananta, Zubainindra Bagus F. Meliawan

{"title":"Cheap and Fast Implementation of Linear and Cubic Piecewise Interpolation for Robot Path Smoothing on Arduino Uno Board","authors":"Tri Satya, J. Hendry, Aditya Putra Yudhananta, Zubainindra Bagus F. Meliawan","doi":"10.22146/juliet.v3i2.71227","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Intisari – Teknologi mobile robot telah menjadi bagian dari keseharian manusia. Perkembangannya yang cepat telah menghasilkan robot–robot yang digunakan untuk tujuan khusus seperti layanan kebersihan, memindahkan barang di gudang, dan otomasi lainnya. Robot–robot ini biasanya memiliki kemampuan navigasi otomatis yang dihasilkan dari pelatihan berupa peta jalur yang akan dilalui. Permasalahannya adalah cukup banyak metode dengan tujuan tersebut yang tidak menyertakan metode penghalusan jalur saat membelok. Penambahan teknik tersebut memang memberatkan kerja otak robot apalagi jika metode yang digunakan cukup kompleks sehingga membutuhkan perangkat keras yang mahal. Penelitian ini mengusulkan pendekatan metode linear dan cubic terhadap persamaan aslinya. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai mean squared error keduanya 0,7789 dan 0,7365 dengan waktu komputasi sekitar 0,809 detik dan 0,836 detik. Maka kedua pendekatan ini cukup menjanjikan untuk diterapkan pada perangkat keras yang murah untuk aplikasi mobile robot.Kata kunci – mobile robot, penghalusan jalur, interpolasi, linear, cubicAbstract – Mobile robot technology has become our daily need. The pace of development has yielded various useful robots that can do specific tasks like cleaning services, transporting stuff in a warehouse, and automation. These robots usually have self-navigation ability that comes from a pre-training map in the form of trajectories. The problem is most of the methods do not consider the path smoothing at a turning point. This is because it can burden the robot processor. Hence, in this research, we implemented an estimation of the two most popular methods in path smoothing based on interpolation which are linear and cubic interpolations. The result shows that the mean squared error between the estimated and original formula of interpolation is around 0.7789 and 0.7365 with execution times around 0.809 seconds and 0.836 seconds, respectively. Hence, both estimation methods can be very promising to be implemented in real-world mobile robots application.Keywords – mobile robot, path smoothing, interpolation, linear, cubic","PeriodicalId":142215,"journal":{"name":"Jurnal Listrik, Instrumentasi, dan Elektronika Terapan","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Listrik, Instrumentasi, dan Elektronika Terapan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22146/juliet.v3i2.71227","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Intisari – Teknologi mobile robot telah menjadi bagian dari keseharian manusia. Perkembangannya yang cepat telah menghasilkan robot–robot yang digunakan untuk tujuan khusus seperti layanan kebersihan, memindahkan barang di gudang, dan otomasi lainnya. Robot–robot ini biasanya memiliki kemampuan navigasi otomatis yang dihasilkan dari pelatihan berupa peta jalur yang akan dilalui. Permasalahannya adalah cukup banyak metode dengan tujuan tersebut yang tidak menyertakan metode penghalusan jalur saat membelok. Penambahan teknik tersebut memang memberatkan kerja otak robot apalagi jika metode yang digunakan cukup kompleks sehingga membutuhkan perangkat keras yang mahal. Penelitian ini mengusulkan pendekatan metode linear dan cubic terhadap persamaan aslinya. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai mean squared error keduanya 0,7789 dan 0,7365 dengan waktu komputasi sekitar 0,809 detik dan 0,836 detik. Maka kedua pendekatan ini cukup menjanjikan untuk diterapkan pada perangkat keras yang murah untuk aplikasi mobile robot.Kata kunci – mobile robot, penghalusan jalur, interpolasi, linear, cubicAbstract – Mobile robot technology has become our daily need. The pace of development has yielded various useful robots that can do specific tasks like cleaning services, transporting stuff in a warehouse, and automation. These robots usually have self-navigation ability that comes from a pre-training map in the form of trajectories. The problem is most of the methods do not consider the path smoothing at a turning point. This is because it can burden the robot processor. Hence, in this research, we implemented an estimation of the two most popular methods in path smoothing based on interpolation which are linear and cubic interpolations. The result shows that the mean squared error between the estimated and original formula of interpolation is around 0.7789 and 0.7365 with execution times around 0.809 seconds and 0.836 seconds, respectively. Hence, both estimation methods can be very promising to be implemented in real-world mobile robots application.Keywords – mobile robot, path smoothing, interpolation, linear, cubic

查看原文本刊更多论文

在Arduino Uno板上快速实现机器人路径平滑的线性和三次分段插值

本质——机器人移动技术已经成为人类日常生活的一部分。快速发展产生了机器人——用于特殊目的的机器人，如清洁服务、仓库搬运物品和其他自动化。机器人——机器人通常具有自动导航能力，这是通过路线图培训产生的。问题在于，许多有目的的方法，在转弯时不包括车道的微妙之处。这种技术的增加确实对机器人大脑的工作产生了不利影响，尤其是当使用的方法足够复杂，需要昂贵的硬件时。这项研究提出了线性和立方的方法来对抗原始方程。结果表明，平均误差为0.7789和0.7365，计算时间约为0.809秒和0.836秒。这两种方法都很有前途，可以用于机器人移动应用的廉价硬件。关键字——移动机器人，路径的微调，接口，线性，立方体——移动技术已经成为我们的日常需要。开发的工具有多种用途，比如清洁服务、仓库和自动运输等特殊任务的机器人。这些机器人通常都有自导航能力，这些能力来自于会前培训文件夹的trajectories。问题是大多数方法在转弯时没有意识到道路是光滑的。这是因为它能消耗机器人的处理器。因此，在这项研究中，我们实现了路径中两种最受欢迎的方法的估计，这种方法是线性和立方型的。最近的广告显示，估计和最初的接口公式之间的平均间隔是0.789和0.0 7365，持续时间是0.809秒和0.836秒，再持续。因此，预测方法都可以承诺在真正的世界移动机器人应用程序中实现。网络语音——移动机器人，路径平滑，接口，线性，立方

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Jurnal Listrik, Instrumentasi, dan Elektronika Terapan

自引率

0.00%

发文量