Implementasi Komputasi Paralel dalam Pergerakan Lengan Robot Menggunakan Inverse Kinematic

Abstrak

Metode gerak lengan robot secara konvensional adalah dengan kinematika maju (forward kinematic), dimana dilakukan pergerakan dengan menentukan simpangan waktu masing masing sendinya agar mencapai suatu titik. Berbeda dengan kinematika balik (inverse kinematic), dimana pergerakan yang dilakukan dengan menentukan besar sudut yang diperlukan untuk melakukan suatu gerak. Kinematika maju sering dianggap metode yang memanfaatkan trial and error dimana metode ini kurang efektif karena memakan waktu yang lama. Sementara itu inverse kinematic menawarkan solusi yang lebih praktis dengan perhitungan komputasi yang lebih kompleks. Dengan semakin berkembangnya mikrokontroler kompleksitas komputasi pada inverse kinematic dapat di kerjakan dengan lebih cepat dengan menggunakan komputasi parallel yang dapat memanfaatkan seluruh core yang ada pada mikrokontroler. openMP adalah direktori program C++ yang menggambarkan penggunaan antarmuka program aplikasi untuk melakukan perhitungan paralel di lingkungan memori secara bersamaan. openMP menjadi salah satu program yang dapat dimanfaatkan untuk melakukan komputasi parallel. Hasilnya openMP mampu membagi program sehingga Program squensial membebankan prosesnya pada core 1 (30,74 %). Pada program paralel beban prosesnya cukup terbagi rata meskipun terlihat lebih membebankan pada core 2 (30,7%) dan 3 (20,38 %). Penelitian ini dimaksutkan untuk membandingkan gerakan, kecepatan dan akurasi gerak robot lengan dengan menggunakan metode paralel dan sekuensial. Hasil perhitungan akurasi dari kedua metode sama, keduanya sama - sama memiliki noise dan error yang sama yaitu sebesar 0.4 cm dari sumbu x, 1.5 cm dari sumbu y dan 1.06 cm dari sumbu z. Selain itu error juga terjadi pada sudut servo, dimana rata - rata error pada sudut 1 sebesar 1^o, pada sudut 2 sebesar 1.24^o, dan pada sudut 3 sebesar 4.1^o. Bila dibandingkan dari segi kecepatan, metode paralel menjalankan seluruh tugas dengan lebih cepat 20 detik (36,4% dari waktu sekuensial) untuk 4 servo dan 10 detik (22,2% dari waktu squensial) untuk 3 servo.