Text
Implementasi ram based neural networks pada sistem navigasi mobil dengan efisiensi data memori
Sistem navigasi robot mobil adalah pergerakan yang diinginkan untuk
kendali pada suatu sistem Robot mobil. Sistem Navigasi robot mobil telah banyak
dikembangkan untuk berbagai aplikasi serta untuk membantu penyelesaian
masalah. Beberapa penelitian telah dilakukan pada sistem navigasi yang
menggunakan metode jaringan syaraf berbasis RAM. Seperti penelitian yang
membahas masalah arisitektur, kapasitas penggunaan memori dalam pembelajaran
dari jaringan syaraf dan meningkatkan ketahanan dari metode diperlukan
peningkatan kemampuan generalisasi serta kecepatan pelatihan dan implementasi
hardware sederhana, tanpa adanya efisiensi klasifikasi pola lingkungan. Penelitian
kali ini memanfaatkan metode jaringan syaraf tiruan berbasis RAM yang mampu
mengefisiensi Memori yang digunakan untuk sistem navigasi.
Penelitian ini dimulai dengan merancang sebuah program komputer
dengan menggunakan bahasa C#. Program hasil rancangan tersebut digunakan
untuk menguji sistem navigasi dengan menggunakan sejumlah Pola Klasifikasi
lingkungan dengan menggunakan 5 sensor infra merah dan didapatkan hasil
bahwa Sensor S1, S2 dan S4 tingkat keberhasilan sebesar 96,47% untuk jarak
terjauh dan tingkat keberhasilan untuk jarak terdekat sebesar 99,22%. Untuk
Sensor S3 dan S5 tingkat keberhasilannya sebesar 97,65% untuk jarak terjauh dan
tingkat keberhasilan untuk jarak terdekat adalah sebesar 99,31% serta pergerakan
robot lebih baik ketika robot mobil membaca masing-masing pola lingkungan
seperti yang telah dilatih pada jaringan syaraf tiruan berbasis RAM hal ini sesuai
dengan efisiensi penggunaan data memori sebesar 5 bit dimana masing-masing
data tersebut adalah10000b, 01110b, 01101b, 01010b dan 01001b .
No copy data
No other version available