Pengembangan Metode SAMSOA pada Multi-UAV untuk Surveillance dan Pemupukan Lahan Pertanian

Abstract

Dalam koordinasi multi-UAV, metode zig-zag telah terbukti sebagai cara paling efisien dalam menelusuri suatu wilayah dalam segi persebaran spasial. Namun, metode ini tidak adaptif terhadap kerusakan sistem. Penelitian ini mengusulkan metode koordinasi multi-UAV dengan perencanaan gerak dinamis berdasarkan search-attack self-organized algorithm (SAMSOA). SAMSOA dikembangkan dari Ant Colony Optimization (ACO) dan digunakan untuk menyelesaikan misi search-attack. Pada penelitian ini, SAMSOA akan dimodifikasi untuk surveillance dan pemupukan secara bersamaan. Evaluasi algoritma dilakukan dengan membandingkan SAMSOA dan metode zig-zag konvensional dalam dua skenario dimana; (1) seluruh UAV dapat berkerja dengan normal dan; (2) beberapa UAV rusak. Performa algoritma dianalisis berdasarkan waktu total untuk menyelesaikan misi. Hasil simulasi menunjukan bahwa dalam semua skenario, SAMSOA membutuhkan waktu penyelesaian lebih sedikit dari metode konvensional.