pen gen alan sasaran otomatis pada rudal

5/12/2018 Pen Gen Alan Sasaran Otomatis Pada Rudal - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/pen-gen-alan-sasaran-otomatis-pada-rudal 1/8

PENGENALAN SASARAN

OTOMATIS



Nama Kelompok :

Muhammad Muliyadi(08.01.002)

Deni Kowianto(08.01.012)

Mahdi Purna Putra(08.01.083)

Nur Alvin CH(08.01.090)



SASARAN OTOMATISRUDAL Pada akhir-akhir ini, beberapa negara

berkembang dan negara maju khususnya negarayang memiliki tingkat teknologi kedirgantaraandan militer sangat bagus, mengembangkanbeberapa senjata perang mulai dari yang user friendly (mudah digunakan) dan bersifatmembantu masyarakat sampai senjata yangberbahaya dan mematikan. Salah satu contohyang user friendly adalah diciptakannya robotmiliter yang berfungsi untuk menjinakan bom,

menyapu ranjau pada daerah/ladang ranjau,pesawat pengintai tanpa awak, dan lain-lain.Sedangkan senjata-sanjata berbahaya umumnyadiciptakan untuk membuat pertahanan negaraseperti contohnya rudal/peluru kendali/ guided

missile yang tentunya memiliki sensor otomatis



Algoritma pada sistem rudal

Pada dasarnya pembuatan rudal type ini bergantung pada sensor-sensor dan algoritma yang digunakan. Ide yang mendasaripembuatan ini dibuat dengan penggabungan skema antara sensor,sistem hardware dan algoritma cerdas yang handal dan cocokdigunakan pada jenis atau tipe rudal yang akan digunakan. Adaberbagai jenis sensor yang dapat digunakan pada rudal penembakpesawat, diantaranya adalah sensor panas, sensor inframerah,

ultrasonik, GPS (Global Positioning System ), kamera, dan lain-lain.Sedangkan untuk kemampuan algoritma cerdas dapatdikombinasikan dengan hardware seperti mikrokontroler, dan lain-lain tergantung dari seberapa rumit algoritmanya dan memori yangtersedia. Roket terkendali penembak pesawat merupakan sistemyang sangat komplek dan sangat tidak mudah sehingga daribeberapa algoritma cerdas yang ada, dapat digunakan denganmengkombinasikan beberapa algoritma. Misalkan pada sistempengenalan jenis pesawat dapat digunakan algoritma pengenalanpola (contoh: Neural Network /NN, Fuzzy Inference System /FIS,Artificial Neural Fuzzy Inference System /ANFIS, Power Spectral Density /PSD, dan lain-lain). Untuk kecepatan gerak, sampling data image , dan kecepatan proses dapat digunakan juga algoritmacerdas, sistem adaptif seperti tapis Kalman, maupun teorema ataualgoritma lainnya.



Flow chart sasaran otomatisRudal

Gambar di samping adalah diagram alir untuk prosesyang terdapat dalam chip. Data masukan pada kamera merupakan objek pesawat, kemudian data

objek berupa citra diolah dengan algoritmapengenalan target (pada penelitian ini digunakanNeural Network/NN). Algoritma tersebut berfungsi agar rudal memastikan sasaran yang dituju adalahbenar berupa objek pesawat. NN/JST (JaringanSyaraf Tiruan) dilatih dengan berbagai jenis citra

pesawat, baik pesawat tempur, pengintai, maupunpesawat komersil atau pesawat penumpang. Setelahsasaran sesuai dengan target (sama dengan targetyang dikendalikan dari jarak jauh) maka lock system akan mengunci pesawat sasaran. Setelah sasaranterkunci maka algoritma pengendali bekerja, algoritmaini mengatur pergerakan roket (posisi, kecepatan, dan



Susunan Perangkat Rudal

Berikut ini adalah skema bagian pada salah satu jenis rudal. Padadasarnya susunan rudal adalah sama, yang berbeda hanya padasistem sensor yang digunakan dan proses pengolahan datanya.Sebagai contoh jika sensor yang digunakan pada rudal adalahsensor panas, maka sensor akan mencari panas (berupapembuangan dari mesin pesawat) atau hasil gesekan antarabadan pesawat dengan udara. Jika yang digunakan adalah sensorlaser maka sensor akan mencari objek atau pesawatdengan

bayangan dan atau pantulan dari sinar laser. jika sensor yangdigunakan adalah kamera, maka sasaran akan dikenali sebagai



KESIMPULAN

Walaupun perancangan ini masih berupa sistem yang merupakan langkahawal perancangan roket sebagai inovasi baru tetapi sudah dapat diketahuibeberapa kesimpulan, yaitu:

1. Kecepatan gerak pesawat sasaran dapat mudah diketahui dan diikuti olehrudal karena melalui lock sistem.

2. Sampling data image akan sangat bergantung dari resolusi yang

dihasilkan kamera, semakin tinggi resolusi yang dihasilkan maka data yangmasuk kedalam NN akan lebih cepat.

3. Kecepatan pemrosesan data pada masing-masing bagian sudahdiperhitungkan karena menggunakan algoritma cepat yang handal danmenggunakan sistem chip yang terintegrasi selain itu dikombinasikandengan motor penggerak yang memiliki tingkat akurasi danproses yang

cepat. 4. Pemrosesan data akan berdampak terhadap pergerakan rudal menjadi

sangat cepat dan memiliki ketelitian terhadap setiap perubahanposisi, gerakdan kecepatannya



TERIMA KASIH

pen gen alan sasaran otomatis pada rudal

Documents