Sistem Obstacle Avoidance pada DDMR Menggunakan VFH dan LIDAR untuk Implementasi pada Eksplorasi Gua

Sistem navigasi otonom untuk eksplorasi gua telah dikembangkan dan diimplementasikan pada Differential Drive Mobile Robot (DDMR) menggunakan algoritma Vector Field Histogram (VFH) berbasis sensor LiDAR. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem obstacle avoidance yang mampu mendeteksi rintangan statis dan mempertahankan eksplorasi berkelanjutan tanpa pemetaan. Robot dikonfigurasi dengan empat roda penggerak independen yang dilengkapi encoder, sensor LiDAR single-point 180°, serta Raspberry Pi 4 sebagai on-board computer dan Arduino Mega 2560 sebagai mikrokontroler. Pengujian sistem VFH menunjukkan kesesuaian implementasi algoritma dengan hasil perhitungan manual, dengan nilai error kurang dari 2% pada seluruh parameter navigasi yang diuji. Sensor LiDAR mampu mendeteksi rintangan pada sisi kiri, kanan, dan depan robot dengan tingkat keberhasilan 100% serta rata-rata error pengukuran antara 1,18% hingga 2,5%. Pengujian eksplorasi berkelanjutan dilakukan dalam tiga skenario dengan konfigurasi obstacle yang berbeda, yaitu satu obstacle, tiga obstacle formasi segitiga, dan lima obstacle formasi acak. Tingkat keberhasilan tertinggi dicapai pada skenario kedua (60%), diikuti skenario pertama dan ketiga (masing-masing 40%), dengan tingkat keberhasilan keseluruhan sebesar 46,7%. Total jarak tempuh dari seluruh percobaan adalah 208,2 meter dengan rata-rata 13,88 meter per percobaan. Kegagalan yang terjadi disebabkan oleh faktor fisik robot berupa slip roda, perbedaan karakteristik motor, keterbatasan sudut pandang sensor LiDAR 180°, serta kebuntuan lokal pada lingkungan dengan kepadatan obstacle tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma VFH terbukti valid secara matematis dan mampu menghasilkan keputusan navigasi yang tepat, namun keberhasilan implementasi di lapangan sangat bergantung pada kondisi mekanik robot, karakteristik permukaan area pengujian, serta kemampuan sensor dalam mendeteksi lingkungan secara menyeluruh.