I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   37 ,   No .   3 ,  Ma r ch   20 25 ,   p p .   1 5 6 9 ~1 579   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 37. i 3 . p p 1 5 6 9 - 1 5 7 9          1569     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   Im pro v ing  unma nned arm o ured   mo bile robo t  na v i g a tion  a ccuracy  using  Ka lma n f ilter       T a ny a   P o ra ng ,  Dec hrit   M a neet ha m ,   P a dm a   Ny o ma n Cr is na pa t i   D e p a r t me n t   o f   M e c h a t r o n i c s E n g i n e e r i n g ,   R a j a m a n g a l a   U n i v e r si t y   o f   Te c h n o l o g y   T h a n y a b u r i ,   K h l o n g   H o k ,   T h a i l a n d       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   May   23 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Oct   5 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   Oct   8 ,   2 0 2 4       Th a il a n d ' s  re m a rk a b le   e c o n o m ic   p r o g re ss   h a s  e a rn e d   it   re c o g n i ti o n   a s  a   d e v e lo p m e n t  su c c e ss   sto r y ,   b u t   terro rism   re m a in s  a   si g n if ica n t  t h re a t,   p a rti c u larly   in   th e   so u t h e rn   p r o v in c e s.  T o   e ffe c ti v e ly   c o m b a t  t e rro rism ,   in telli g e n t  s y ste m s  li k e   m il i tary   r o b o ts  a re   b e i n g   in c re a sin g l y   u ti li z e d   wo rld wi d e ,   in c l u d in g   t h e   d e v e l o p m e n t  o f  v isio n - b a se d   ro b o ts  a n d   u n m a n n e d   m il it a ry   e q u ip m e n t .   T h e   T h a i  g o v e rn m e n t  a li g n s  wit h   t h is  tre n d   b y   a imin g   t o   m a n u fa c tu re   m il it a ry   ro b o ts,  i n c lu d in g   a rm o re d   m o b il e   ro b o t  (AMR)  e q u ip p e d   wit h   c a m e ra s  fo r  p e a c e k e e p in g   a n d   su r v e il lan c e   p u rp o se s.  Th e   d e v e lo p m e n t  o f  a n   a u t o m a ti c   tan k   sim u lati o n   ro b o t  c o n tr o l  s y ste m   in te g ra tes   g lo b a l  p o siti o n   sy ste m   ( G P S )   tec h n o l o g y ,   d i g it a l   c o m p a ss e s,  a n d   li d a r  se n so rs  to   e n h a n c e   e fficie n c y ,   d irec ti o n a l  c o n tr o l,   a n d   o b sta c le  a v o id a n c e .   Th e   stu d y   in v e stig a tes   th e   imp le m e n tatio n   o f  Ka lma n   fil ters   to   e n h a n c e   th e   p re c isio n   o f  n a v i g a ti o n   i n   AMR s   u se d   in   m il it a r y   c o n te x ts.  T h e   su g g e ste d   sy ste m   c o m b in e s  G P S ,   Li d a r  se n so rs,  a n d   d i g it a l   c o m p a ss e s,  u ti li z i n g   a d v a n c e d   se n so r  f u sio n   a lg o rit h m s  to   imp ro v e   d irec ti o n a l  c o n tro l  a n d   o b sta c le  a v o id a n c e .   Th e   sy ste m ' s  u se fu l n e ss   is  d e m o n stra ted   th r o u g h   field   tes ts  a n d   sim u lati o n s,   e sp e c ially   i n   c o m p l ica ted   c o n tex ts  wh e re   c o n v e n t io n a l   a p p ro a c h e s  m a y   fa c e   d iffi c u lt ie s.  Th e   fin d i n g s  h e lp   t o   t h e   p r o g re ss   o f  m il it a ry   ro b o ti c s  b y   p r o v i d i n g   a   stro n g   a n sw e r  f o r  imp r o v i n g   n a v ig a ti o n   a c c u ra c y   in   re a l - wo rld   situ a ti o n s.   K ey w o r d s :   Ar m o u r ed   m o b ile  r o b o t   Kalm an   f ilter   Militar y   r o b o tics   Nav ig atio n   W ay p o in t   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Dec h r it M an ee th am   Dep ar tm en t o f   Me ch atr o n ics E n g in ee r in g ,   Facu lty   o f   T ec h n ical  E d u ca tio n   R ajam an g ala  Un iv er s ity   o f   T e ch n o lo g y   T h a n y ab u r i   T am b o n   K h lo n g   Ho k ,   Am p h o e  T h an y a b u r i Path u m   T h an i  1 2 1 1 0 ,   T h ailan d   E m ail: d ec h r it_ m @ r m u tt.a c. th       1.   I NT RO D UCT I O N   Ov er   th e  p ast  f o r ty   y ea r s ,   T h ailan d ' s   ec o n o m y   h as  g r o wn   r em ar k ab l y ,   m o v i n g   th e  co u n tr y   f r o m   a   lo w - in co m e  to   an   u p p er - m i d d l e - in co m e  s tatu s   an d   g ar n er in g   p r aise  f o r   its   d ev elo p m en t  ac co m p lis h m en ts   [ 1 ] .   Ho wev er ,   th e  n atio n   is   s till   f ac in g   s ig n if ican t  th r ea ts   f r o m   t er r o r is m ,   p a r ticu lar ly   in   th e   s o u th er n   p r o v i n ce s   o f   Yala ,   Nar ath iwat,   an d   Pattan i  [ 2 ] .   Utilizin g   c u ttin g - ed g e  eq u ip m en t,  s u ch   m ilit ar y   r o b o ts ,   h as  b ec o m e  c r u cial   in   ad d r ess in g   th ese  s ec u r ity   is s u es.  Un m an n ed   r o b o t  tech n o lo g y   is   d ev elo p in g   q u ick l y   o n   a  g lo b al  s ca le,   an d   m an y   n atio n s   ar e  m a k in g   s ig n if ican t  in v estme n ts   in   it  [ 3 ] .   B y   en ab lin g   r em o te  o r   au to n o m o u s   o p er atio n s   th at  h elp   to   m i n im ize   d ea th s   an d   r ed u ce   th e   n ee d   o n   h u m a n   tr o o p s ,   th ese  m ilit ar y   r o b o ts   p lay   a  cr itical  r o le  i n   aid in g   ar m e d   f o r ce s   [ 4 ] .   I n   m o d er n   d ef en s e  s y s tem s   a n d   s ec u r it y   o p er atio n s ,   th e   r o le  o f   ar m o r ed   m o b ile  r o b o ts   ( AM R )   is   b ec o m in g   in cr ea s in g ly   s ig n if ican t  [ 5 ] .   T h ese  v eh icles  o f f er   a  v ar iety   o f   b e n ef its ,   in clu d i n g   r ed u ce d   r is k   to   p er s o n n el,   e n h an ce d   r ec o n n ai s s an ce   ca p ab ilit ies  a n d   in cr ea s ed   o p er atio n al   ef f icien cy   [ 6 ] .   T h e  d e v elo p m e n t   o f   u n m a n n ed   s y s tem s ,   p ar ticu lar ly   ar m o r e d   v eh icles,  h as  b e co m e  a  f o ca l  p o in t  in   m o d er n   d ef en s e  s tr ateg ies.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   3 ,  Ma r ch   20 25 :  1 569 - 1 5 7 9   1570   As  th ese  s y s tem s   ar e  d ep lo y ed   in   in cr ea s in g ly   c o m p lex   e n v ir o n m en ts ,   th e  n ee d   f o r   ac cu r ate  an d   r elia b le   n av ig atio n   s y s tem s   b ec o m es  p ar am o u n t.  Pre v io u s   r esear ch   h as  ex p lo r e d   v a r io u s   a p p r o a ch es  to   im p r o v e  th e   n av ig atio n   ac c u r ac y   o f   th ese  v eh icles,  y et  ch allen g es  r e m ain ,   p ar ticu la r ly   in   d y n a m ic  an d   o b s tacle - f illed   en v ir o n m en ts .   Ho wev er ,   en s u r in g   p r o p er   AM R   n av ig atio n   a n d   co n tr o l r em ain s   a  cr itical  ch allen g e,   esp ec ially   in   co m p lex   an d   d y n a m ic  en v i r o n m en ts .   Ar tific ial  in tellig en ce   ( AI )   h as  b ec o m e  in c r ea s in g ly   im p o r tan t  in   th e   d ef en s e  s ec to r ,   an d   o r g an izati o n s   ar e  r ea lizin g   its   p o ten tial  [ 7 ] .   I n   lin e  wit h   th is   tr en d ,   th e  T h ai  g o v er n m e n t  aim s   to   u tili ze   I n d u s tr y   4 . 0   c o n ce p ts   in   th e  d ef en s e   s ec to r   b y   p r o d u ci n g   m ilit ar y   r o b o ts   [ 8] - [ 1 0 ] .   Militar y   r o b o ts   eq u ip p ed   with   ca m er as   ar e  b ein g   d ev el o p ed   to   m ain tain   p ea ce   an d   ca r r y   o u t   s u r v eillan ce   in   co n f lict   z o n e s   a n d   a l o n g   b o r d e r s .   I n   p a r t i c u l a r ,   r es e a r c h   o n   m i l it a r y   t an k   r o b o t i c   s y s t e m s   h a s   b ee n   c ar r i e d   o u t   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .   On e  p r o m is in g   a p p r o ac h   to   o v er co m e  th is   ch allen g e  is   th e  ap p licatio n   o f   Kalm an   f ilter s   [ 1 3 ] .   Kalm a n   f ilter s   ar e  wid ely   u s ed   in   n av ig atio n   s y s tem s   to   est im ate  th e  s tate   o f   a  d y n a m ic  s y s tem   b ased   o n   a  s er ies  o f   n o is e  m ea s u r em en ts   [ 1 4 ] - [ 1 6 ] .   B y   in teg r atin g   d ata  f r o m   m u ltip le  s en s o r s   an d   r ef in in g   esti m ates  o v er   tim e,   Kalm an   f ilter s   ca n   s ig n if ican tly   im p r o v e  th e  ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   n a v ig atio n   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .   T h is   p ap er   f o cu s es  o n   th e  s im u latio n ,   d ev elo p m en t,  an d   e v alu atio n   o f   a  Kalm an   f ilter - b ased   AM R   n av ig atio n   s y s tem   f o r   u n m a n n ed   ar m o r ed   v eh icles.  W e  in v esti g ate  th e  ef f ec tiv e n ess   o f   th e  Kalm an   f ilter   i n   im p r o v in g   n av i g atio n   ac cu r a cy   in   v ar io u s   s ce n ar io s ,   in clu d in g   s tr aig h t - lin e  t r ajec to r ie s ,   s h ar p   tu r n s ,   an d   o b s tacle - f illed   en v ir o n m en ts .   T h e  co n tr o l  s y s tem   d esig n   in c lu d es  f ea tu r es  s u ch   as  co n tr o l lin g   th e  m o v em e n t  o f   th e  d r iv e r less   ca r   v ia  a  g lo b al  p o s itio n   s y s tem   ( GPS )   s y s t em ,   d ig ital  co m p ass ,   an d   lid ar   s en s o r s   to   im p r o v e   d ir ec tio n al  co n tr o l  a n d   o b s tacle   av o id an ce   [ 1 9 ] - [ 2 1 ] .   T h e  s i g n if ican ce   o f   th is   r esear ch   lies   in   ad d r ess in g   th e   g ap   b etwe en   ex is tin g   n av ig at io n   s y s tem s   an d   t h e  r e q u ir e m en ts   f o r   h ig h   p r ec is io n   in   m ilit ar y   ap p licatio n s .   W h ile  m an y   s tu d ies  h a v e  u tili ze d   s en s o r   f u s io n   tech n iq u es,  th e  in teg r ati o n   o f   Kalm a n   Fil ter s   o f f er s   a   p r o m is in g   a p p r o ac h   to   r ef in in g   n av ig atio n   ac cu r ac y .   Fo r   i n s tan ce ,   s tu d ies  b y   [ 2 2 ] - [ 2 4 ]   h a v e  d em o n s tr ated   th e   p o ten tial  o f   Kalm a n   Fil ter s   in   im p r o v in g   s tate  esti m atio n   in   m o b ile  r o b o ts .   Ho wev er ,   th ese  s tu d ies  o f ten   f o cu s ed   o n   co n tr o lled   e n v ir o n m en ts   o r   lack e d   co m p r eh e n s iv e  f ield   test in g .   T h is   p a p er   aim s   to   f ill  th is   g ap   b y   d ev elo p in g   a  r o b u s t  n av ig atio n   s y s tem   f o r   AM R s   th at  ca n   o p er ate  ef f ec tiv ely   in   r ea l - wo r ld   s ce n ar io s .   T h e   r esear ch   b u ild s   o n   t h e  wo r k   o f   p r e v io u s   co n tr i b u to r s   b u t  d is tin g u is h es  its elf   b y   its   f o cu s   o n   in teg r atin g   Kalm an   f ilter s   with   a  co m b i n atio n   o f   GPS,  lid ar   s en s o r s ,   an d   d i g ital  co m p ass es  f o r   e n h an ce d   n av ig atio n   ac cu r ac y .   T h e  f o llo win g   s ec tio n s   will  o u tlin e  th e  p r o b lem ,   r ev iew  r elev a n t  liter atu r e ,   an d   d escr ib e  t h e   m eth o d o l o g y   u s ed   to   ad d r ess   th e  id en tifie d   g ap s .   AM R   o p er atio n   is   f ac ilit a ted   b y   s ettin g   latitu d e  an d   lo n g itu d e  co o r d in ates  o n   a  m ap   an d   u tili zin g   th e   Ar d u in o   Me g a  b o a r d   as  th e   m ain   p r o ce s s o r ,   wh ich   wo r k s   to g eth er   with   th e   m o to r   co n tr o l  u n it,  d ig ital  co m p ass   an d   GPS  m o d u le.   T h e  s y s tem   is   d esig n ed   to   d eter m in e  th e  AM R ' s   p o s itio n   co o r d in ates,  tr an s m it  th e   co o r d in ates  t o   th e   co n tr o ller ,   an d   in c o r p o r ate  o b s tacle   av o id an ce   ca p ab ilit ies  f o r   d y n am i c   o b s tacle   av o id an ce   d u r in g   th e   m is s io n .   Ad d itio n a lly ,   a  co m p ass   is   in teg r ated   t o   h elp   co n t r o l  th e   d ir ec tio n   o f   m o v em en t  o f   t h e   AM R ,   en s u r in g   ac cu r ate  n a v ig atio n   to war d s   th e  d esire d   d esti n atio n .   B y   co n d u ctin g   ex p er i m en tal  s tu d ies  an d   an aly zin g   th e   r esu lts ,   we  aim   to   d em o n s tr ate  th e  p o ten ti al  o f   Kalm an   f ilter s   to   s ig n if ican tly   im p r o v e  th e   p er f o r m an ce   o f   u n m an n e d   ar m o r ed   v eh icle  n a v ig atio n   s y s tem s .   T h r o u g h   th is   r esear ch ,   we  s ee k   to   co n tr ib u te  to   th e  ad v an ce m en t  o f   T h aila n d ' s   d ef en s e  ca p ab ilit ies  b y   d ev elo p in g   r o b u s t  an d   p r ec is e  n av ig atio n   s o lu tio n s   f o r   u n m an n e d   ar m o r ed   v e h icles.  T h e  o r g an izatio n   o f   th is   wo r k   is   as  f o llo ws:   th e  s u b s eq u en t  s ec tio n   p r o v id e s   an   elab o r ate  m eth o d o lo g y   s ec tio n   th at  d eli n ea tes  th e  d esig n ,   d e v elo p m e n t,  an d   ev al u atio n   o f   th e   s u g g ested   na v ig atio n   s y s tem .   T h e  r esu lts   s ec tio n   co n tain s   em p ir ical  o b s er v atio n s ,   wh ich   ar e  a n aly ze d   in   r elatio n   to   p r io r   r esear ch ,   an d   th e   p a p er   f in is h es  with   a  d is cu s s io n   o f   im p licatio n s   o f   th is   s tu d y   an d   r e co m m en d atio n s   f o r   f u tu r e  r esear c h .       2.   M E T H O D   2 . 1 .     M ec ha nica l,  elec t ro nics ,   a nd   s o f t wa re   des ig n   As  an   in itial  s tag e  o f   t h is   r esear ch ,   t h e  m ec h an ical  d esig n   o f   th e   AM R   r esem b les  a  m i n iatu r e  tan k .   T h is   m o b ile  r o b o t  co n ce p t  ad o p ts   a  ca ter p illar   tr ac k   with   s ev er al  co m b in atio n s   o f   g ea r s ,   b ea r in g s ,   s tr u ts ,   co il  s p r in g s ,   ch ain s ,   a n d   two   DC   m o to r s ,   as  p r esen te d   in   Fig u r e   1 .   T h e  r ea r   d r i v in g   w h ee l  is   d ir ec tly   co n n ec te d   to   th e  DC   m o to r   s h af t a n d   s er v es a s   th e  m ain   m o v er   o f   th is   r o b o t.  T h e  m o v em e n t o f   th is   m o b ile  r o b o t a d ap ts   th e  d if f er en tial  d r i v e  s y s tem .   At  th is   p r o to ty p e  s t ag e,   th e  b o d y ,   to p   co v er ,   an d   ca ter p illar   tr a ck   o f   th e  tan k   ar e  m ad e  o f   ir o n .   T h er e  ar e  two   tr ac k s   o n   a  ca ter p illar   tr ac k   v eh icle   o n e  o n   ea ch   s id e.   T h ese  v eh icles  ar e  wid ely   u s ed   in   m in in g ,   ag r icu ltu r e,   d e f en s e,   an d   o th er   o f f - r o ad   i n d u s tr ies.     2 . 2 .     K ine m a t ic  m o del o f   a   t r a ck ed  v ehicle   Kin em atic  m o d els  wer e  d ev elo p ed   f o r   th e  AM R   b ased   o n   th e  co m p u ter   aid ed   d esi g n   ( C AD )   m ec h an ical  d esig n .   B ec au s e  o f   its   s u p er io r   h a n d lin g   o f   lo n g itu d in al  s lid es,  g r ea ter   tr ac tio n ,   an d   d ec r ea s ed   g r o u n d   co m p ac tio n ,   tr ac k e d   v eh icles a r e  b ec o m in g   m o r e  an d   m o r e  co m m o n   in   to u g h   ter r a in .   T h eir   in cr ea s in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       I mp r o vin g   u n ma n n e d   a r mo u r e d   mo b ile  r o b o t  n a vig a tio n   a cc u r a cy   u s in g   K a lma n   filt er   ( Ta n ya   P o r a n g )   1571   ap p licatio n   in   ag r ic u ltu r e  e m p h asizes   th e  n ec ess ity   o f   p r ec is e  m o d els  f o r   cr ea tin g   co n tr o ller s   th at  ca n   tr ac k   p ath s .   T h e  k in em atic  m o d el  o f   a  tr ac k ed   v eh icle  is   d er iv ed   in   th is   s ec t io n   an d   is   also   r elev an t  to   v eh icles  d r iv en   d if f er e n tly .   Steer in g   is   ac co m p lis h ed   b y   d r iv in g   t h e   lef t  an d   r i g h t  tr ac k s   at  d if f e r en t  s p ee d s ,   wh ich   ca u s es  th e  tr ac k ed   v eh icle   to   s k id .   T r ac k ed   v e h icles  h a v e  co n tin u o u s   t r ac k s ,   s im ilar   to   th o s e  f o u n d   o n   m il itar y   tan k s .   W e  s ee   th is   k in em atic  m o d el  in   Fig u r e  2 .             Fig u r e  1 .   3 D  C AD  m o d el  d esig n   th at  co n tain s   o f : 1 )   tan k   b o d y ; 2 )   ta n k   to p   co v e r ; 3 )   b ea r i n g   wh ee l; 4 )   r ea r   d r iv in g   w h ee l; 5 )   c o il sp r in g ;  6 )   s tr u t; 7 )   l o wer   r o ll; 8 )   m etal   tr ac k ;   an d   9 )   m etal  c h ain           Fig u r e  2 .   Kin em atic  m o d el  o f   AM R       T h e  ce n ter   o f   m ass   o f   th e  tr ac k ed   v eh icle  is   wh er e  th e  b o d y - f ix ed   co o r d in ate  s y s tem   is   s it u ated   [ 2 5 ] .   T h e  h ea d in g   an g le  in   th e  g l o b al  co o r d in ate  s y s tem   is   d en o te d   b y   θt,   wh ile  th e  o r ig i n   co o r d in ates a r e  x t a n d   y t.  T h e  tr ea d   wid th   o f   th e  v eh icle   is   m ar k ed   as b ,   wh ile   th e  h alf - tr ac k   len g th   is   in d icate d   as lt [ 2 6 ] .   T h e  v elo cities  f r o m   th e  tr ac k s   ac t  as  co n tr o l  in p u ts   f o r   th e  v eh icle' s   s p ee d   a n d   s teer in g   r ate  in   a  k in e m atic  m o d el.   T h e  tr ac k s   also   p r o d u ce   d r iv i n g   f o r ce s .   Similar   to   w h ee led   v eh icles,  tr ac k ed   v eh icles  also   u n d e r g o   s lip p ag e,   wh ich   ca n   b e  m o d elled   b y   tak in g   lo n g it u d in al  s lip   an d   s lip   an g le  in t o   ac co u n t  at  ea ch   t r ac k   [ 2 7 ] .   T h er e  ar e  n o   later al   f o r ce s   wh en   th e  v eh icle' s   m o tio n   d ir ec tio n   is   in   lin e  with   th e  tr ac k   m o tio n   d ir ec tio n .   Ho wev er ,   wh en   th e   tr av el  d ir ec ti o n   ch an g es  as  a   r esu lt  o f   o b s tr u ctio n s   o r   u n ev en   [ 2 8 ] .   T ab le  1   p r o v id es   a  co m p r eh e n s iv e  s u m m ar y   o f   th e  k i n em atic  m o d el.     T ab le  1 .   E q u atio n   d ef in itio n   N o me n c l a t u r e   O t   :   t a n k   O r i g i n   l   :   h a l f - t r a c k   l e n g t h   S sr   :   r i g h t   h a n d   s i d e   s l i p   v a l u e s   x t   :   x  c o o r d i n a t e   o f   t h e   t a n k   b   :   v e h i c l e   t r e a d   S sl   :   l e f t   h a n d   s i d e   s l i p   v a l u e s   y t   :   y   c o o r d i n a t e   o f   t h e   t a n k   θ t   :   h e a d i n g   a n g l e   α t   :   si d e   sl i p   a n g l e   V l   :   l i n e a r   v e l o c i t y   o f   l e f t   w h e e l   V r   :   l i n e a r   v e l o c i t y   o f   r i g h t   w h e e l   ω t   :   n e t   a n g u l a r   v e l o c i t y   V t   :   n e t   l o n g i t u d i n a l   v e l o c i t y   V ss   :   l a t h e r a l   v e l o c i t y              = ta n − 1 (  )   ( 1 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   3 ,  Ma r ch   20 25 :  1 569 - 1 5 7 9   1572    = 1 − = −   ( 2 )     ̇ = 2 [ ( 1 −  ) + ( 1 −  ) ] [ c os − s in ta n  ]   ( 3 )     ̇ = 2 [ ( 1 −  ) + ( 1 −  ) ] [ s in + c os ta n  ]   ( 4 )     ̇ = [ ( 1 −  ) + ( 1 −  ) ]   ( 5 )     = ( − )   ( 6 )     = 2 ( + )   ( 7 )     ̇ = c os + ̇    ( 8 )     ̇ = s in + ̇    ( 9 )     = +   ( 1 0 )     ̇  = − s in ta n  − 2 (  +  ) c os + 2 (  +  ) s in ta n    ( 1 1 )     ̇  = − c os ta n  − 2 (  +  ) s in + 2 (  +  ) c os ta n    ( 1 2 )     = (  −  )   ( 1 3 )     T h e  later al  f o r ce ,   ac tin g   p er p e n d icu lar   to   th e  v eh icle' s   o r ien tatio n ,   u n if o r m ly   a f f ec ts   th e  v e h icle.   T h e  s id e  s lip   an g le  α st   m ea s u r es  th e  d if f er en ce   b etwe en   th e  v e h icle's  h ea d in g   an d   its   ac tu al  d ir ec tio n   ( 1 ) ,   d e f in ed   u s in g   later al  v elo city   V ss   an d   n et  lo n g itu d i n al  v elo city   V t   at  th e  ce n ter   o f   g r av ity .   L o n g itu d in al  s lip   v alu es,  S sl   f o r   th e  lef t  tr ac k   an d   S sr   f o r   th e  r ig h t  tr ac k ,   ar e  d ef in ed   s ep ar ately   an d   m ay   n o t  alwa y s   co r r elate .   L o n g itu d in al   s lip   ( 2 )   [ 2 9 ]   ca n   s o m etim es  in cr ea s e  s p ee d ,   s u ch   as  wh en   clim b in g   a  s lo p e,   b u t  u s u a lly   h in d er s   f o r war d   m o tio n .   Fo r   th e  r ig h t   tr ac k ,   l o n g itu d i n al  s lip   is   d ef i n ed   u s in g   th e   lin ea r   s p ee d   r ω r ,   d r iv en   b y   th e   s p r o ck et  r o tatin g   at  an g u lar   s p ee d   ω r   w ith   a  r ad iu s   r ,   an d   n et  f o r war d   s p ee d   V r .   T h e  lef t  tr ac k 's  s lip   s s l  is   d eter m in ed   s im ilar ly   [ 1 7 ] .   T h e  k in em atic   m o d el   in clu d es  α st ,  S sr ,   An d   S sl .   T o   s im p lify   co n tr o ller   d e s ig n ,   in   ( 3 ) - ( 5 )   ar e   r ef o r m u lated   u s in g   th e  v eh ic le's  lin ea r   an d   an g u lar   v elo c ities ,   V t   an d   ω t ,   in s tead   o f   t h e  tr ac k s '   an g u lar   v elo cities  ω l   an d   ω r .   T h e  f in al   k in em atic  eq u atio n s ,   in co r p o r atin g   tr ac k   s lip s ,   ar e  p r esen ted   with   r elatio n s h ip s   b etwe en   v eh icle  an d   tr ac k   v el o cities.  Veh icle  s lid in g   in tr o d u ce s   ter m s   V dx , V dy ,  an d   ω d   [ 3 0 ] .     Fig u r e  3   illu s tr ates  th e  elec t r o n ics  an d   s o f twar e   d esig n ,   p r o v id i n g   a  d etailed   o v er v ie w  o f   th e   s y s tem ' s   ar ch itectu r e  an d   f u n ctio n ality .   Fig u r e  3 ( a)   wir i n g   d iag r am   illu s tr ates  h o w  d if f er en t  elec tr ical  co m p o n en ts   th at  ar e  ess en tial   to   a  s y s tem   p er h ap s   an   au to n o m o u s   ca r   o r   m ilit ar y   r o b o t   b e  in teg r ated   ( 1 )   R asp b er r y   Pi;   2 )   Ar d u in o   Me g a;  3 )   DC   m o t o r   d r iv er s ;  4 )   Step d o wn ;  5 )   Ub lo x   M8 N  G PS ;  6 )   C o m p ass ;  7 )   MPU6 0 5 0 ;  8 )   B lu eto o th ;   9 )   Mic r o SD  ca r d   m o d u le ;  1 0 )   YDL id ar   X4 ; 1 1 )   DC   m o to r s ;  an d   1 2 )   p o wer   s u p p ly ) .   T h ese  p ar ts   in clu d e  t h e  Ar d u in o   Me g a  a n d   R asp b er r y   Pi  m icr o co n tr o ller   b o ar d s ,   wh ic h   h an d le  lo w - lev el  co n tr o l  an d   h ig h - lev el  p r o ce s s in g ,   r esp ec tiv ely .   DC   m o to r   d r iv er s   co n tr o l  th e  d ir ec tio n   a n d   s p ee d   o f   th e  DC   m o to r s ,   an d   a  s tep d o wn   co n v er ter   m ain tain s   ap p r o p r iat e  v o ltag e  lev els  ac r o s s   th e  s y s tem .   W h ile  th e  MPU6 0 5 0   ac ce ler o m eter   an d   g y r o s co p e  p r o v id e  m o tio n   s e n s in g   ca p ab ilit ies,  m o d u les  lik e  th e  Ub lo x   M8 N  GPS  an d   co m p ass   o f f er   p r ec is e  p o s itio n in g   a n d   o r ien tatio n   d ata.   W ir eless   co m m u n icat io n   is   en a b led   v ia  B lu eto o th ,   an d   d ata  s to r a g e  is   m ad e  p o s s ib le  b y   a  Mic r o SD  ca r d   m o d u le.   T h e  YDL i d ar   X 4   L id ar   s en s o r   h elp s   in   m ap p in g   a n d   o b s tacle   d etec tio n .   A  p o wer   s u p p l y   u n it  p r o v id es  p o wer   to   t h e  s y s tem ,   g u ar an teein g   th at   ev er y   p ar t  o p er ates  as  it  s h o u ld .   T h ese  elem en ts   wo r k   to g et h er   to   cr ea te  a  u n if ied   s y s tem   th at  is   in ten d ed   to   f u n ctio n   well  in   a   v ar iety   o f   n av ig atio n ,   c o n tr o l,  a n d   o p er ati o n   s ettin g s .   T h e  s y s tem   f lo wch ar t   in   Fig u r e  3 ( b )   s h o ws  th e  s tep s   in v o l v ed   in   o p er atin g   a  m o b ile  r o b o t  th at  ca n   n av ig ate  way p o i n ts   an d   av o i d   o b s tacle s .   First,  th e  s y s tem   s ets  u p   n ec ess ar y   p ar ts   s u ch   th e  GPS,  co m p ass ,   L id ar ,   an d   in e r tial  m ea s u r em en t  u n it  ( I MU ) .   T h e  f ir s t  n a v ig atio n al  way p o in t  is   th en   r et r iev ed .   T h e  s y s tem   th en   d eter m in es  wh eth e r   th er e   ar e  an y   way p o in ts   lef t  to   r o u t e  to .   I n   th e  e v en t  th at  way p o i n ts   ar e  s till   p r esen t,   th e  r o b o t' s   cu r r en t  p o s itio n   a n d   o r ie n tatio n   ar e   ascer tain ed   b y   th e   s y s tem   u s in g   GPS  d a ta  an d   th e  c o m p ass   d ir ec tio n   f ilter ed   b y   Kalm an   Fil ter .   L id ar   d ata   is   g ath er e d   i n   tan d em   t o   id e n tify   an y   o b s tr u c tio n s   in   t h e  r o b o t' s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       I mp r o vin g   u n ma n n e d   a r mo u r e d   mo b ile  r o b o t  n a vig a tio n   a cc u r a cy   u s in g   K a lma n   filt er   ( Ta n ya   P o r a n g )   1573   p ath .   T h e  s y s tem   s tar ts   o b s tacle   av o id an ce   n av ig atio n   wh en   it  d etec ts   an   o b s tr u ctio n ,   ch a n g in g   th e  d ir ec tio n   o f   n av ig atio n   ac co r d in g   to   th e  co m p ass   h ea d in g .   T h e  s y s tem   ch ec k s   to   s ee   if   th e  cu r r en t  way p o in t  h as  b ee n   r ea ch ed   if   n o   o b s tacle s   ar e  f o u n d .   Af ter   r ea c h in g   t h e  wa y p o in t,  t h e  alg o r ith m   lo o k s   f o r   o th e r   o n es.  T h e  p r o ce d u r e  r e p ea ts ,   r etr iev in g   th e  n ex t  way p o in t,  if   th e r e   ar e  an y   m o r e  way p o in ts .   Af ter   n av ig at in g   all  way p o in ts ,   th e  s y s tem   s h u ts   o f f   th e  m o t o r s   an d   en d s   th e  p r o ce s s .   T h e  s y s tem   co n tin u o u s ly   ca lcu lates  th e  n av ig atio n   v ec to r   d u r in g   th e  p r o ce d u r e,   d ir ec tin g   th e  r o b o t' s   m o v em en t  in   ac co r d a n ce   with   th e  in ten d e d   p at h   d eter m in ed   b y   th e  wa y p o in ts   a n d   o b s t ac le  av o id an ce   f ac to r s .         ( a)       ( b )     Fig u r e  3 .   E lectr o n ics an d   s o f twar e  d esig n   ( a)   wir i n g   d ia g r a m   an d   ( b )   f l o wch ar t sy s tem       2 . 3 .    E v a lua t i o n   Fig u r e  4   p r esen ts   th e  ex p er im en tal  co o r d i n ates  an d   th e ir   co r r esp o n d in g   d etails,  p r o v id in g   a   co m p r eh e n s iv e  o v er v iew  o f   t h e  s etu p .   Field   test in g   is   d o n e  to   ass ess   th is   m o b ile  r o b o t' s   r ea d i n ess   at  th e   co o r d in ates 1 4 . 0 3 4 5 9 3 6 , 1 0 0 . 7 3 3 3 8 3 6 ,   as sh o wn   in   Fig u r e  4 ( a) .   T h e  way p o in t p ath s   in   th e  t esti n g   s ce n ar io   ar e  ca teg o r ized   in to   th r ee   s h ap es:  tr ian g le,   s q u ar e,   an d   r ec tan g le.   T h e  tar g et  p ath way s   in   Fi g u r e s   4 ( b )   to   4 ( d )   s h o w  s ev er al  way p o in ts ,   ea c h   o f   wh ic h   r ep r esen ts   a  d if f e r en t  tr ajec to r y   t h at  th e  r o b o t  m u s t  f o llo w.   T h ese   f ield   test s   ev alu ate  th e  r o b o t's   ca p ab ilit ies  an d   p er f o r m a n ce   in   v ar io u s   p ath   co n f ig u r ati o n s ,   o f f er in g   im p o r tan t   in f o r m atio n   ab o u t  its   o p e r atio n al  ef f icac y   an d   p o s s ib le  ar e as  f o r   d e v elo p m e n t .   T h e  d ata   f r o m   th e  c o m p ass   s en s o r ,   GPS,  an d   Kalm an   f ilte r   r esu lts   ar e   th en   r ec o r d e d .   T h ese  r esu lts   ar e  th e n   e v alu ated   u s in g   f o r m u la   r o o t  m ea n   s q u a r e  p e r ce n tag e   er r o r   ( R MSPE )   ( 1 4 )   to   test   th e  a cc u r ac y   le v el  o f   th e   s en s o r s   an d   Kalm an   Fil ter   co m p ar ed   to   th e  g iv en   tar g et  way p o in ts   [ 3 1 ] .       =   √ 1 ∑ ( − ̂ ) 2 = 1  ( ) × 100   ( 1 4 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   3 ,  Ma r ch   20 25 :  1 569 - 1 5 7 9   1574           ( a  )   ( b  )   ( c  )   ( d )     Fig u r e  4 .   T h e   ex p er im en tal  co o r d in ates a n d   s ce n ar io   f o r :   ( a)   lo ca tio n   ( b )   r ec tan g le ,   ( c)   s q u a r e,   an d     ( d )   tr ian g le  way p o i n ts       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   3 . 1 .     M ec ha nica l  a nd   elec t ro nics   a s s em bly   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  th e  m e ch an ical  d esig n   ass em b ly   o f   t h e  Ar m o u r ed   m o b ile  r o b o t.   T h e  cr ea tio n   o f   th is   r o b o t is b ased   o n   p r e - m ad e  C AD  d esig n s .   Fig u r e  5   p r esen ts   th e  o u tlin e  o f   th e  h ar d w ar e/m ec h an ics th at  h av e  b ee n   m ad e.   Fig u r es  5 ( a)   an d   5 ( b )   s h o w   th e  s id e   an d   to p   v iews  o f   th e   r o b o t.   I t  ca n   b e   s ee n   th at   th e  ta n k   b o d y ,   tan k   to p   c o v er ,   b ea r in g   wh ee l,  r ea r   d r iv in g   wh ee l,   co i l  s p r in g ,   s tr u t,   lo wer   r o ll,  m et al  tr ac k ,   an d   m etal  ch ain s   ar e  alr ea d y   in s talled   o n   th e  two   r ig h t  an d   lef t  s id es  o f   th e  r o b o t.  Fig u r es  5 ( c)   a n d   5 ( d )   p r esen t  a   s er ies  o f   elec tr o n ics  co n n ec ted   to   ea ch   o th er   to   cr ea te  th e  n av ig at io n   co n tr o l  f o r   th e  Ar m o u r ed   m o b ile  r o b o t .   T h e   DC   m o to r   is   lo ca ted   at  th e  b ac k   o f   th e   r o b o t a s   th e  p r im e  m o v er .           ( a)     ( b )         ( c)   ( d )     Fig u r e  5 .   AM R   im p lem en tatio n   in   th e :   ( a )   s id e  v iew,   ( b )   to p   v iew,   ( c)   elec tr o n ics co m p o n e n t,  an d     ( d )   DC   m o to r s   in s tallatio n       3. 2 .    So f t wa re   deplo y m ent   a nd   f ield t est   T h e  k in em atic  m o d el  o f   th e  AM R   with   tr ac k ed   wh ee ls   wa s   th en   v alid ated   b y   a p p ly in g   th e  f o r m u la   to   th e  s im u latio n .   T h e  s im u lat io n   was  ca r r ied   o u t  b y   f o llo wi n g   th r ee   s ce n ar io s ,   n a m ely   wa y p o in ts   in   th e  f o r m   o f   tr ian g les,  s q u a r es,  an d   r e ctan g les.  T h ese  s ce n ar io s   co n s is t  o f   g eo m etr ic  s h ap es  d ef in ed   b y   s ets  o f   way p o in ts   an d   c o r r esp o n d in g   co m p letio n   tim es.  T h e  r esu lts   o f   th e   s im u latio n   ar e   p r es en ted   in   Fig u r e   6 ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       I mp r o vin g   u n ma n n e d   a r mo u r e d   mo b ile  r o b o t  n a vig a tio n   a cc u r a cy   u s in g   K a lma n   filt er   ( Ta n ya   P o r a n g )   1575   wh er e  Fig u r e  6 ( a)   r e p r esen ts   a  s im u latio n   with   tr ian g u lar   way p o in ts ,   Fig u r e  6 ( b )   with   s q u ar e  way p o in ts ,   an d   Fig u r e  6 ( c)   with   r ec tan g u l a r   way p o in ts .   I n   ad d itio n   to   tr ac k in g   an d   f o llo win g   th e  g iv en   p o in ts ,   th e  s im u latio n   also   in clu d ed   an   o b s tacle   in   t h e  f o r m   o f   a  s q u ar e - s h ap e d   p ix el.   B y   in co r p o r atin g   a  lid a r   s en s o r ,   th e  r o b o t  m an ag ed   t o   n a v ig ate  ev asiv el y   an d   m ain tain   ef f ec tiv e  tr ac k in g   in   all  th r ee   s ce n ar io s .   T h e   tr ian g u lar   s ce n ar io   is   d ef in ed   b y   th e   way p o i n ts   [ 1 0   5 ;  3 0   5 ;  2 0   1 7 . 5 ;   1 0   5 ]   a n d   tak es   7 0   s ec o n d s   to   c o m p lete.   I n   th e  s q u ar e   s ce n ar io ,   th e  way p o in ts   [ 1 3   5 ;   2 3   5 ;  2 3   1 5 ;  1 3   1 5 ;  1 3   5 ]   o u t lin e  th e  s h ap e,   with   a  co m p letio n   tim e  s et  at  52  s ec o n d s .   T h e  r ec tan g le  s ce n ar io ,   d ef in ed   b y   way p o in ts   [ 1 0   5 ;  2 5   5 ;  2 5   1 5 ;  1 0   1 5 ;  1 0   5 ] ,   r eq u ir es  6 6   s ec o n d s   to   co m p lete.   T h ese  s ce n ar i o s   lik ely   s er v e  as  n av ig atio n   o r   m o v em en t  ch alle n g es  w h er e  p a r ticip an ts   o r   s y s tem s   tr av er s e  th e  s p ec if ied   way p o in ts   wit h in   th e  allo ca ted   tim e  f r am es .         ( a)       ( b )       ( c)     Fig u r e  6 .   W ay p o in t  s im u latio n :   ( a)   tr ian g le ,   ( b )   s q u ar e,   a n d   ( c)   r ec tan g le       Af ter   th e  s im u latio n   is   co m p l ete,   th e  way p o in t  alg o r ith m   i s   em b ed d ed   in   th e  AM R .   T h e  Fig u r e  7   s h o ws  ex p er im en tal  r esu lts   s h o wca s in g   o b s tacle   av o id an c e  tech n iq u es  u tili zin g   L id ar   r ea d in g s .   I t  p r esen ts   v is u aliza tio n s   f r o m   th r ee   d is tin ct  s ce n ar io s :  in   Fig u r e  7 ( a)   wir ed   o b s tacle   d etec tio n ,   lik e ly   u tili zin g   s en s o r s   co n n ec ted   v ia  wir es;  Fig u r e  7 ( b )   in d o o r   L id ar   r ea d in g   v is u aliza tio n ,   d em o n s tr atin g   o b s tacle   p er ce p tio n   with i n   in d o o r   e n v ir o n m en ts ;  an d   Fig u r e  7 ( c)   o u td o o r   L id ar   r ea d in g   v is u aliza tio n ,   illu s tr atin g   o b s tacle   in ter p r etatio n   in   o u td o o r   s ettin g s .   As  a  r esu lt  o f   f ield   test in g ,   co m p ass   an d   GPS  d ata  wer e   r ec o r d ed   a n d   co m p a r ed   b et wee n   tar g et  way p o in t  v al u es,  s en s o r   v al u es,  an d   s en s o r   v alu es  to   w h ich   th e  Kalm an   f ilter   h a d   b ee n   ap p lied .   T h e   ex p er im en tal  r esu lts   c o m p ar in g   v ar io u s   s ce n ar io s   u s in g   GPS  s en s o r   r ea d in g s   an d   Kalm an - f ilter ed   GPS  d ata,   p r esen ted   th r o u g h   v is u aliza tio n s   as  s h o wn   in   Fig u r e  8 .   I t   o u tlin es  co m p ar is o n s   b etwe en   r aw  GPS  s en s o r   r ea d in g s   an d   Kalm a n - f ilter ed   GPS  d ata  f o r   s q u ar e,   r ec tan g u lar ,   an d   tr ia n g u lar   p ath s .   Sp ec if ically ,   it  s h o ws   th e  Fig u r e  8 ( a)   s q u ar ed   GPS  s en s o r   r ea d in g ,   Fig u r e   8 ( b )   s q u ar e d   GPS  Kalm an   f il ter ed ,   Fig u r e   8 ( c )   r ec tan g u lar   GPS  s en s o r   r ea d i n g ,   Fig u r e   8 ( d )   r ec ta n g u lar   GPS  Kalm an   f ilter ed ,   Fig u r e  8 ( e)   tr ian g u lar   GPS  s en s o r   r ea d in g ,   an d  Fig u r e  8 ( f )   tr ian g u lar   GPS  Kalm an   f ilter ed .   I n   ea c h   s ce n ar io ,   two   o b s t ac les  ar e  p r o v id e d ,   an d   th e   r o b o t  is   ab le   to   n a v i g ate,   av o i d in g   an d   f o llo win g   th e  g i v en   way p o in ts .   Me an wh ile,   ex p er im e n tal  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   3 ,  Ma r ch   20 25 :  1 569 - 1 5 7 9   1576   r esu lts   ar e  s h o wn   in   Fig u r e   9 ,   wh ich   c o m p ar es  c o m p as s   s en s o r   r ea d in g s   in   th e   s q u ar e  in   Fig u r e  9 ( a) ,   r ec tan g le  in   Fig u r e  9 ( b ) ,   a n d   t r ian g le  in   Fig u r e  9 ( c )   s ce n ar i o s   b ef o r e  a n d   af te r   ap p l y in g   a   Kalm an   f ilter .   T h e   co m p ar is o n   p r o v id es  in f o r m a tio n   ab o u t  h o w  well  th e  f ilte r   wo r k s   to   in cr ea s e  ac c u r ac y   an d   d ep en d ab ilit y .   Th ese  s itu atio n s ,   wh ich   ar e  li k ely   to   v ar y   in   co m p lex ity ,   e n ab le  ev alu atio n   o f   th e  f ilter ' s   ca p ac ity   to   r ed u ce   n o is e  an d   m is tak es in   s en s o r   d ata,   im p r o v i n g   th e  r o b o t' s   n av ig atio n   ac cu r ac y .             ( a)   ( b )   ( c)     Fig u r e  7 .   Ob s tacle   av o id an ce   u s in g   lid ar :   ( a)   wir ed   o b s tacle ,   ( b )   in d o o r ,   an d   ( c)   o u td o o r   v is u aliza tio n             ( a)     ( b )     ( c )           ( d )   ( e )   (f)     F i g u r e   8 .   E x p e r i m e n t a l   r es u l ts   v i s u a l is a ti o n   o f   a l l   s c e n a r i o s   c o m p a r i n g :   ( a )   s q u a r e d   G PS   s e n s o r   r e a d i n g ,     ( b )   s q u ar e d   GPS k alm an   f iter e d ,   ( c)   r e ctan g le  GPS s en s o r   r e ad in g ,   ( d )   r ec ta n g le  GPS k alm an   f iter ed ,     ( e)   tr ian g le  GPS s en s o r   r ea d i n g ,   an d   ( f )   tr ia n g le  GPS k alm an   f iter ed       T ab le  2   p r esen ts   R MSPE  v alu es  f o r   GPS  s en s o r   r ea d in g s   a n d   Kalm an   f ilter ed   GPS  d ata,   as  well  as   Kalm an   f ilter ed   co m p ass   d ata ,   ac r o s s   d if f er en t  g e o m etr ic  s ce n ar io s .   Fo r   th e  s q u ar e  s ce n ar io ,   th e  GPS  s en s o r   R MSPE  i s   1 . 0 2 5 5 9 ,   wh ile  th e  GPS  Kalm an   R MS PE  is   s lig h tly   h ig h er   at  1 . 3 5 9 2 2 ,   in d icatin g   a  s lig h t  in cr ea s e   in   er r o r   af ter   Kalm an   f ilter in g .   Ho wev er ,   th e  co m p ass   Kalm an   R MSPE  is   co n s id er ab ly   h ig h er   at  8 . 2 6 7 0 8 ,   s u g g esti n g   s ig n if ican t  er r o r   in   co m p ass   d ata  af ter   Kalm an   f ilter in g .   I n   t h e  r ec tan g le  s ce n ar io ,   b o th   G PS   s en s o r   an d   Kalm an   R MSPE  v alu es  ar e  h ig h er   co m p ar e d   to   th e  s q u ar e   s ce n ar io ,   with   GPS  s en s o r   R MSPE  at  2 . 9 1 3 2 9   an d   GPS  Kalm an   R MSPE  at  2 . 6 6 2 4 8 .   T h e  co m p ass   Kalm an   R MSPE  d ec r ea s es  n o tab ly   to   1 . 8 2 3 8 1   in   th is   s ce n ar io .   Fin ally ,   in   t h e  tr ian g le  s ce n ar i o ,   th e  G P S  s en s o r   R MSPE  i s   h ig h est  at  8 . 5 4 0 6 5 ,   b u t  it   d ec r ea s es  s ig n if ican tly   t o   1 . 0 3 1 7 0   af ter   Kalm an   f ilter in g ,   in d icatin g   s u b s tan tial  e r r o r   r e d u ctio n .   T h e  co m p ass   Kalm an   R MSPE  f o r   th e  tr ian g le  s ce n ar io   is   4 . 9 4 3 4 5 ,   in d icatin g   m o d e r ate  er r o r   r e d u ctio n   co m p a r ed   to   th e   GPS  Kalm an   R MS PE.   Ov er all,   th ese  r esu lts   s u g g est  v ar y in g   lev els  o f   er r o r   r e d u ctio n   ac h iev ed   th r o u g h   Kalm an   f ilter in g   ac r o s s   d if f er en t  g eo m etr ic  s ce n ar i o s ,   with   n o tab le  im p r o v em e n ts   o b s er v ed   p ar ticu la r ly   in   GPS  d ata  ac cu r ac y .   T h e   r esu l ts   em p h asis e  th e  a d v a n tag es  o f   th e  s u g g ested   s y s tem ,   in clu d in g   its   ca p ac ity   to   en s u r e  p r ec is e  n av ig atio n   e v en   wh en   im p e d im en ts   ar e   p r esen t.  Nev er th eless ,   th e   p r e s en ce   o f   elev ated   R MSPE  v alu es  in   s p ec if ic  ca s es  in d icate s   th e  n ee d   f o r   e n h an ce m en ts ,   s u ch   as  th e  o p ti m is atio n   o f   s en s o r   f u s io n   tech n iq u es  an d   th e  f in e - tu n in g   o f   th e  Kalm an   f ilter   p ar am eter s .   T h e  s tu d y ' s   r esu lts   alig n   with   p r io r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       I mp r o vin g   u n ma n n e d   a r mo u r e d   mo b ile  r o b o t  n a vig a tio n   a cc u r a cy   u s in g   K a lma n   filt er   ( Ta n ya   P o r a n g )   1577   r esear ch   b u t   p r o v id e  n o tab le   im p r o v em en ts   in   p r ac tical  u s ef u ln ess ,   esp ec ially   in   in tr ic ate  s ettin g s   wh er e  co n v en tio n al  ap p r o ac h es m a y   b e  in a d eq u ate.           ( a)     ( b )       ( c)     Fig u r e  9 .   E x p er im e n tal  r esu lts   co m p ar in g   co m p ass   s en s o r   K alm an   f ilter ed   r ea d in g   u s in g :   (a )   s q u ar e,     ( b )   r ec tan g le,   an d   ( c)   t r ian g le  s ce n ar io s       T ab le  2 .  Kalm an   f ilter   p er f o r m an ce   S c e n a r i o   G P S   sen s o r   R M S P E   G P S   K a l ma n   R M S P E   C o m p a s s  K a l ma n   R M S P E   S q u a r e   1 . 0 2 5 5 9   1 . 3 5 9 2 2   8 . 2 6 7 0 8   R e c t a n g l e   2 . 9 1 3 2 9   2 . 6 6 2 4 8   1 . 8 2 3 8 1   Tr i a n g l e   8 . 5 4 0 6 5   1 . 0 3 1 7 0   4 . 9 4 3 4 5       4.   CO NCLU SI O N   T h e  co m p le x   d etails  o f   d e v el o p in g ,   p u ttin g   i n to   p r ac tice,   an d   test in g   th e  Ar m o u r e d   m o b ile  r o b o t   h av e  all  b ee n   co v er ed   i n   th is   p ap er ,   with   s p ec ial  atten tio n   p aid   to   th e  r o b o t' s   m ec h an ical  lay o u t,  n a v ig atio n al   alg o r ith m s ,   an d   s en s o r   in teg r a tio n .   T h e  ef f ec tiv en ess   an d   f u n ctio n ality   o f   t h e  r o b o t' s   n av ig atio n   s y s tem   h av e   b ee n   clo s ely   ex am i n ed   an d   ass es s ed   v ia  s tr in g en t  f ield   test in g   an d   s im u latio n s .   T h e   o u tco m es  o f   th e   s im u latio n s   an d   f ield   test in g   h av e  g iv e n   im p o r tan t   n ew   in f o r m atio n   o n   t h e  ca p a b ilit ies  an d   co n s tr ain ts   o f   th e   ar m o u r e d   m o b ile  r o b o t.  T h e   r o b o t  h as  p r o v en   to   b e  p r o f icien t  at  n av ig atin g   a  v ar iet y   o f   s itu atio n s   an d   s u cc ess f u lly   av o id in g   o b s tacle s ,   as  ev id en ce d   b y   t h e  s u c ce s s f u l  v alid atio n   o f   its   n av i g atio n   alg o r ith m s ,   esp ec ially   th e  in te g r atio n   o f   GP S,  L id ar ,   a n d   Kalm an   f ilter in g .   T h e   ex p e r im en tal  d ata  h as  d em o n s tr ated   th e   im p o r tan ce   o f   s o p h is ticated   s i g n al  p r o ce s s in g   m eth o d s   in   i m p r o v i n g   t h e   n a v ig atio n   ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y .   T h e  A r m o u r ed   m o b ile  r o b o t  h as  also   d em o n s tr ated   its   v er s atility   an d   ad ap t a b ilit y   b y   s u cc e s s f u lly   co m p letin g   p r ed eter m in e d   p ath wa y s   an d   o b s tacle   av o id an ce   m an eu v er s ,   as  well  as  b y   n av ig atin g   a  v a r iety   o f   ter r ain s   an d   co m p licated   s ettin g s .   T h ese   ac co m p lis h m en ts   d e m o n s tr ate  th e  r o b o t' s   p o ten tial  f o r   u s e  in   r ea l - w o r ld   ap p licatio n s ,   s u ch   as  in d u s tr ia l  au to m atio n   an d   s ea r c h   a n d   r escu e  o p er ati o n s .   I n   o r d e r   to   f u r th er   ad v a n ce   th e   ca p ab ilit ies  an d   ap p licab ilit y   o f   th e  Ar m o u r e d   m o b ile  r o b o t  in   a  v ar iety   o f   e n v ir o n m en t s   an d   task s ,   f u tu r e   wo r k   co u ld   co n ce n tr ate  o n   im p r o v i n g   s en s o r   f u s io n   te ch n iq u es  to   im p r o v e  p er ce p tio n   ac cu r ac y ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  37 ,   No .   3 ,  Ma r ch   20 25 :  1 569 - 1 5 7 9   1578   im p lem en tin g   au t o n o m o u s   d ec is io n - m ak in g   alg o r ith m s   f o r   d y n am ic  p ath   p la n n in g ,   in teg r atin g   m ac h in e   lear n in g   an d   AI   f o r   ad ap tiv e  n av ig atio n   s tr ateg ies,  en h an ci n g   en er g y   ef f icien cy   an d   d u r a b ilit y   f o r   lo n g - te r m   au to n o m y ,   an d   in v esti g atin g   way s   to   im p r o v e   h u m an - r o b o t   in ter ac tio n .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h e  Dep ar tm en t  o f   Me ch a tr o n ics  E n g in ee r i n g   at  R ajam an g ala  Un iv er s ity   o f   T ec h n o lo g y   T h an y ab u r i,  in   p ar ticu la r ,   h as p r o v id e d   th e  au th o r s   with   ess e n tial h elp   an d   r eso u r ce s   d u r in g   th is   r esear ch .   T h e  au th o r s   wo u ld   lik e  also   to   ex p r ess   th eir   g r atitu d e  to   ev er y   o n e  o f   th e  in s tr u cto r s ,   s taf f ,   an d   s tu d en ts   wh o   h elp ed   m a k e  th is   p r o ject  p o s s ib le.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   P .   K r a i p o r n s a k ,   “ G o o d   g o v e r n a n c e   a n d   e c o n o mi c   g r o w t h :   a n   i n v e st i g a t i o n   o f   Th a i l a n d   a n d   sel e c t e d   A s i a n   c o u n t r i e s , ”   Eu r a si a n   J o u rn a l   o f   Ec o n o m i c s  a n d   Fi n a n c e ,   v o l .   6 ,   n o .   1 ,   p p .   9 3 – 1 0 6 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 5 6 0 4 / e j e f . 2 0 1 8 . 0 6 . 0 1 . 0 0 9 .   [ 2 ]   C .   Y a ma h a t a ,   D .   M .   S e e k i n s,   a n d   M .   Ta k e d a ,   S o c i a l   T r a n sf o rm a t i o n s  i n   I n d i a ,   My a n m a r ,   a n d   T h a i l a n d :   v o l u m e   i   s o c i a l ,   p o l i t i c a l   a n d   e c o l o g i c a l   p e rs p e c t i v es .   2 0 2 1 .   [ 3 ]   A .   B .   R a s h i d ,   A .   K .   K a u s i k ,   A .   A .   H .   S u n n y ,   a n d   M .   H .   B a p p y ,   “ A r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   i n   t h e   m i l i t a r y :   a n   o v e r v i e w   o f   t h e   c a p a b i l i t i e s ,   a p p l i c a t i o n s,  a n d   c h a l l e n g e s, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n t e l l i g e n t   S y s t e m s ,   v o l .   2 0 2 3 .   W i l e y - H i n d a w i ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 3 / 8 6 7 6 3 6 6 .   [ 4 ]   D .   P a t i l ,   M .   A n sari ,   D .   Te n d u l k a r ,   R .   B h a t l e k a r ,   V .   N .   P a w a r ,   a n d   S .   A sw a l e ,   “ A   su r v e y   o n   a u t o n o m o u s m i l i t a r y   serv i c e   r o b o t , ”   i n   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Em e r g i n g   T r e n d s   i n   I n f o rm a t i o n   T e c h n o l o g y   a n d   E n g i n e e r i n g ,   i c - ETI T E   2 0 2 0 ,   I n st i t u t e   o f   El e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c s   En g i n e e r s I n c . ,   F e b .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c - ETI TE4 7 9 0 3 . 2 0 2 0 . 7 8 .   [ 5 ]   Q .   P .   H a ,   L.   Y e n ,   a n d   C .   B a l a g u e r ,   “ R o b o t i c   a u t o n o m o u s   s y st e ms  f o r   e a r t h m o v i n g   i n   m i l i t a r y   a p p l i c a t i o n s , ”   Au t o m a t i o n   i n   C o n st r u c t i o n ,   v o l .   1 0 7 .   El s e v i e r   B . V . ,   N o v .   0 1 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a u t c o n . 2 0 1 9 . 1 0 2 9 3 4 .   [ 6 ]   M .   C o o n e y ,   M .   S h i o mi ,   E.   K .   D u a r t e ,   a n d   A .   V i n e l ,   “ A   b r o a d   v i e w   o n   r o b o t   s e l f - d e f e n se :   r a p i d   sc o p i n g   r e v i e w   a n d   c u l t u r a l   c o m p a r i so n , ”   R o b o t i c s ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r o b o t i c s 1 2 0 2 0 0 4 3 .   [ 7 ]   C .   M a v r o g i a n n i s  e t   a l . ,   “ C o r e   c h a l l e n g e s  o f   s o c i a l   r o b o t   n a v i g a t i o n :   a   s u r v e y ,”  AC M  T ra n s  H u m   R o b o t   I n t e r a c t ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 5 8 3 7 4 1 .   [ 8 ]   W .   P u r i w a t   a n d   S .   Tr i p o p sa k u l ,   “ P r e p a r i n g   f o r   I n d u st r y   4 . 0 - w i l l   y o u t h s  h a v e   e n o u g h   e ss e n t i a l   s k i l l s?:   A n   e v i d e n c e   f r o m   Th a i l a n d , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   I n st ru c t i o n ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   8 9 – 1 0 4 ,   J u l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 9 3 3 3 / i j i . 2 0 2 0 . 1 3 3 7 a .   [ 9 ]   R .   P i l l a i ,   A .   G .   B a n e r j e e ,   a n d   S .   K .   G u p t a ,   “ A   h e t e r o g e n e o u s   r o b o t s   c o l l a b o r a t i o n   f o r   s a f e t y ,   se c u r i t y ,   a n d   r e sc u e   r o b o t i c s:   d e si g n ,   a r c h i t e c t u r e ,   a n d   a l g o r i t h ms, ”   R o b o t i c s  a n d   A u t o n o mo u s  S y s t e ms,   v o l .   3 8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 2 9 - 1 5 1 ,   F e b .   0 1 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 1 6 9 1 8 6 4 . 2 0 2 4 . 2 3 0 9 6 2 2 .   [ 1 0 ]   W .   B u d i h a r t o ,   E.   I r w a n sy a h ,   J .   S .   S u r o s o ,   a n d   A .   A .   S .   G u n a w a n ,   “ D e si g n   o f   o b j e c t   t r a c k i n g   f o r   mi l i t a r y   r o b o t   u s i n g   p i d   c o n t r o l l e r   a n d   c o m p u t e r   v i si o n , ”   I C I C   Ex p ress   L e t t e rs ,   v o l .   1 4 ,   n o .   3 ,   p p .   2 8 9 – 2 9 4 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 4 5 0 7 / i c i c e l . 1 4 . 0 3 . 2 8 9 .   [ 1 1 ]   C .   G .   P a c h ó n - S u e s c ú n ,   C .   J .   E n c i s o - A r a g ó n ,   a n d   R .   J i m é n e z - M o r e n o ,   “ R o b o t i c   n a v i g a t i o n   a l g o r i t h m   w i t h   m a c h i n e   v i s i o n , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 0 8 – 1 3 1 6 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 0 i 2 . p p 1 3 0 8 - 1316.   [ 1 2 ]   M .   J a v a i d ,   A .   H a l e e m ,   R .   P .   S i n g h ,   a n d   R .   S u m a n ,   “ S u b s t a n t i a l   c a p a b i l i t i e s   o f   r o b o t i c s   i n   e n h a n c i n g   i n d u s t r y   4 . 0   i m p l e m e n t a t i o n , ”   C o g n i t i v e   R o b o t i c s ,   v o l .   1 .   K e A i   C o m m u n i c a t i o n s   C o . ,   p p .   5 8 – 7 5 ,   J a n .   0 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o g r . 2 0 2 1 . 0 6 . 0 0 1 .   [ 1 3 ]   P .   N .   C r i s n a p a t i ,   D .   M a n e e t h a m ,   a n d   E .   T r i a n d i n i ,   “ T r o l l s :   a   n o v e l   l o w - c o s t   c o n t r o l l i n g   s y s t e m   p l a t f o r m   f o r   w a l k - b e h i n d   t r a c t o r , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   p p .   8 4 2 – 8 5 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 1 . p p 8 42 - 858.   [ 1 4 ]   P .   N .   C r i s n a p a t i   a n d   D .   M a n e e t h a m ,   “ Tw o - d i m e n s i o n a l   p a t h   p l a n n i n g   p l a t f o r m  f o r   a u t o n o mo u s   w a l k   b e h i n d   h a n d   t r a c t o r , ”   Ag ri c u l t u r e   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 2 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a g r i c u l t u r e 1 2 1 2 2 0 5 1 .   [ 1 5 ]   I .   N .   K i t i a sh v i l i ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   s y n o p t i c   m a g n e t o g r a ms f o r   p r e d i c t i o n   o f   s o l a r   a c t i v i t y   u si n g   e n se mb l e   k a l m a n   f i l t e r , ”   2 0 1 9 .   [ 1 6 ]   T .   W u   a n d   J .   Y .   H u n g ,   “ S t a t e   e s t i m a t i o n   f o r   a   t r a c t o r - t r a i l e r   s y s t e m   u s i n g   a d a p t i v e   u n s c e n t e d   K a l m a n   f i l t e r , ”   i n   C o n f e r e n c e   P r o c e e d i n g s   I E E E   S o u t h e a s t c o n , I n s t i t u t e   o f   E l e c t r i c a l   a n d   E l e c t r o n i c s   E n g i n e e rs ,  2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S E C O N . 2 0 1 7 . 7 9 2 5 3 4 2 .   [ 1 7 ]   H .   A .   Je y e d   a n d   A .   G h a f f a r i ,   “ N o n l i n e a r   e s t i m a t o r   d e si g n   b a se d   o n   e x t e n d e d   K a l ma n   f i l t e r   a p p r o a c h   f o r   s t a t e   e st i ma t i o n   o f   a r t i c u l a t e d   h e a v y   v e h i c l e , ”   Pro c e e d i n g s o f   t h e   I n s t i t u t i o n   o f   Me c h a n i c a l   E n g i n e e rs,  Pa r t   K :   J o u r n a l   o f   M u l t i - b o d y   D y n a m i c s ,   v o l .   2 3 3 ,   n o .   2 ,   p p .   2 5 4 – 2 6 5 ,   J u n .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 1 4 6 4 4 1 9 3 1 8 7 7 2 1 7 3 .   [ 1 8 ]   M .   W i c k e r t   a n d   C .   S i d d a p p a ,   “ Ex p l o r i n g   t h e   e x t e n d e d   K a l m a n   f i l t e r   f o r   G P S   p o s i t i o n i n g   u s i n g   s i mu l a t e d   u ser  a n d   s a t e l l i t e   t r a c k   d a t a , ”   I n   S c i Py ,   p p .   8 4 - 9 0 ,   2 0 1 8 .   [ 1 9 ]   J.  P a t o l i y a ,   H .   M e w a d a ,   M .   H a ss a b a l l a h ,   M .   A .   K h a n ,   a n d   S .   K a d r y ,   “ A   r o b u st   a u t o n o mo u s   n a v i g a t i o n   a n d   ma p p i n g   s y st e m   b a se d   o n   G P S   a n d   L i D A R   d a t a   f o r   u n c o n s t r a i n t   e n v i r o n me n t , ”   E a rt h   S c i e n c e   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p p .   2 7 0 3 – 2 7 1 5 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 1 4 5 - 0 2 2 - 0 0 7 9 1 - x.   [ 2 0 ]   S .   Zh o u   e t   a l . ,   “ R o b u st   p a t h   f o l l o w i n g   o f   t h e   t r a c t o r - t r a i l e r s  s y st e m  i n   G P S - d e n i e d   e n v i r o n m e n t s , ”   I EEE  R o b o t i c a   A u t o m a t i c a   L e t t e rs ,   v o l .   5 ,   n o .   2 ,   p p .   5 0 0 – 5 0 7 ,   A p r .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L R A . 2 0 1 9 . 2 9 5 6 3 8 0 .   [ 2 1 ]   Z.   Z h a n g ,   “ P a t h   p l a n n i n g   o f   a   f i r e f i g h t i n g   r o b o t   p r o t o t y p e   u s i n g   G P S   n a v i g a t i o n , ”   i n   AC M  I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   Pr o c e e d i n g   S e r i e s ,   A sso c i a t i o n   f o r   C o m p u t i n g   M a c h i n e r y ,   J u n .   2 0 2 0 ,   p p .   1 6 – 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 0 2 5 9 7 . 3 4 0 2 6 1 2 .   [ 2 2 ]   R .   N .   J a z a r ,   T h e o ry   o f   a p p l i e d   ro b o t i c s:   k i n e m a t i c s,  d y n a m i c s,   a n d   c o n t r o l ,   se c o n d   e d i t i o n ,   S e c o n d   E d i t i o n .   S p r i n g e r   S c i e n c e   a n d   B u s i n e ss  M e d i a . ,   2 0 1 0 .   [ 2 3 ]   J.  L.   M a r t í n e z ,   A .   M a n d o w ,   J .   M o r a l e s,  S .   P e d r a z a ,   a n d   A .   G a r c í a - C e r e z o ,   “ A p p r o x i ma t i n g   k i n e m a t i c s f o r   t r a c k e d   mo b i l e   r o b o t s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   R o b o t i c s R e s e a r c h ,   v o l .   2 4 ,   n o .   1 0 ,   p p .   8 6 7 – 8 7 8 ,   O c t .   2 0 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 0 2 7 8 3 6 4 9 0 5 0 5 8 2 3 9 .   [ 2 4 ]   N .   S t r a w a ,   D .   I .   I g n a t y e v ,   A .   C .   Z o l o t a s,   a n d   A .   Tso u r d o s ,   “ O n - l i n e   l e a r n i n g   a n d   u p d a t i n g   u n ma n n e d   t r a c k e d   v e h i c l e   d y n a m i c s, ”   El e c t r o n i c s   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 – 3 8 ,   Ja n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 0 0 2 0 1 8 7 .   [ 2 5 ]   J.  Ta g h i a   a n d   J .   K a t u p i t i y a ,   S p ri n g e r   T ra c t s  i n   A d v a n c e d   R o b o t i c s  1 3 8   A p p l i e d   G u i d a n c e   Me t h o d o l o g i e s  f o r  O f f - ro a d   Ve h i c l e s ,  v o l .   1 3 8 .   2 0 2 0 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / w w w . s p r i n g e r . c o m/ seri e s/ 5 208 .   [ 2 6 ]   D .   M a n e e t h a m,  P .   N .   C r i s n a p a t i ,   a n d   Y .   Th w e ,   “ A u t o n o mo u s  o p e n - so u r c e   e l e c t r i c   w h e e l c h a i r   p l a t f o r m  w i t h   i n t e r n e t - of - t h i n g s   a n d   p r o p o r t i o n a l - i n t e g r a l - d e r i v a t i v e   c o n t r o l , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   E l e c t ri c a l   a n d   C o m p u t e r  E n g i n e e r i n g ,   v o l .   1 3 ,   n o .   6 ,   p p .   6 7 6 4 – 6 7 7 7 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 3 i 6 . p p 6 7 6 4 - 6 7 7 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.