Pengembangan Algoritma Perencanaan Jalur Menggunakan Algoritma Enhanced Informed Probabilistic Road Map

Penelitian ini mengembangkan algoritma perencanaan jalur untuk kendaraan otonom dengan menggabungkan Informed PRM dan BIT*, yang kemudian diberi nama algoritma Enhanced Informed PRM. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan waktu komputasi dan kualitas jalur yang dihasilkan dalam lingkungan yang kompleks dengan rintangan. Algoritma perencanaan jalur sangat penting dalam berbagai macam aplikasi seperti otomatisasi, navigasi robot dan kendaraan otonom, dengan mempertimbangkan peta dan rintangan di sekitarnya. Metodologi yang digunakan mencakup inisialisasi titik awal dan akhir, pengukuran jarak, serta penerapan area ellipsoid untuk mempersempit pencarian jalur. Pengujian dilakukan menggunakan bahasa pemrograman LabVIEW, dengan fokus pada tiga algoritma: RRT*, Informed
RRT*, dan Enhanced Informed PRM. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Enhanced Informed PRM memiliki performa terbaik dalam hal biaya solusi, dengan rata-rata biaya solusi sebesar 518.17 dan waktu komputasi 3.36 detik. Sebaliknya, Informed RRT* memiliki biaya solusi yang lebih tinggi dan waktu komputasi yang lebih lama. RRT* menunjukkan hasil yang konsisten dengan biaya solusi yang bervariasi. Secara keseluruhan, algoritma Enhanced Informed PRM terbukti paling efektif dalam menemukan solusi optimal dengan cepat dalam skenario yang diuji. Dalam beberapa kasus, contohnya pada lingkungan uji coba Peta BIT* posisi ke 1 dan posisi 10, titik start dan titik goal dibalik menghasilkan solution cost yang berbeda dengan waktu komputasi yang juga berbeda. Pada peta BIT* posisi 1 titik start berada pada daerah lingkugan yang padat dan jalur yang dilalui banyak
iv obstacle saat menuju titik goal, maka membutuhkan waktu komputasi yang lebih lama yaitu 6.62 sekon dengan solution cost 432.79. Sedangkan pada posisi 10, titik start terletak pada lingkungan yang memiliki jalur lebih sedikit obstacle saat menuju titik goal, membutuhkan waktu komputasi yang lebih cepat yaitu 4 sekon dengan solution cost 404.65.