Kontrol Tracking Pada Quadrotor Menggunakan Nonlinear Quadratic Tracking Dengan Extended Kalman Filter

Quadrotor merupakan salah satu jenis Unmanned Aerial Vehicle (UAV) sebagai sistem MIMO dan bersifat nonlinear. Mekanisme gerak rotasi dan gerak translasi pada quadrotor memiliki sifat nonlinear yang tinggi dan input kontrol yang saling berinteraksi satu sama lain. Permasalahan interaksi antar input kontrol menyebabkan sistem tidak stabil. Karakteristik ini menyebabkan quadrotor mengalami kesulitan dalam melakukan tracking secara otomatis. Nonlinear Quadratic Tracking (NLQT) adalah metode kontrol nonlinear yang merupakan pengembangan dari metode kontrol Linear Quadratic Tracking (LQT). NQLT ini digunakan untuk mengatasi masalah tracking pada quadrotor dengan tetap mempertahankan sifat linear pada matrik B. Sedangkan Extended Kalman Filter (EKF) digunakan sebagai state estimator yang digunakan untuk mengatasi noise pengukuran. Berdasarkan hasil pengujian sebelum penambahan estimator EKF, metode NQLT menunjukkan performa yang baik dari quadrotor dalam melakukan tracking. Secara quantitatif, quadrotor dapat melakukan tracking sinyal referensi dengan error posisi untuk sumbu-x sebesar 0.0099m dan sumbu-y sebesar 0.0095m dengan noise pengukuran dengan mean nol dan varian 0.009. Setelah penambahan EKF pada sistem kontrol, dengan noise pengukuran yang sama sistem menghasilkan error posisi untuk masing-masing sumbu-x dan sumbu-y adalah 0.0062m ================================================================= Quadrotor is one of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) which is a MIMO system and has a non-linear dynamics. The nonlinearity properties of rotational motion and translational motion of quadrotor are very high and the control inputs interact each other. The interaction between the control inputs lead to system instability. This characteristic causes difficulties in tracking quadrotor automatically. Quadratic Nonlinear Tracking (NLQT) is used to overcome the problem of tracking in quadrotor with maintaining the linear nature of the matrix B. NQLT is developed from Linear Quadratic control method Tracking (LQT). The Extended Kalman Filter (EKF) is used as a state estimator to overcome the noise measurement. Based on the test results before the addition of the EKF, the proposed method provides the excellent performance of quadrotor in tracking. Quantitatively, the quadrotor can track the given reference signal with the position errors of quadrotor are 0.009 on the x-axis and 0.0099m on the y-axis 0.0095m for the measurement noise with zero mean and variance of 0.009. The addition of the EKF on the control system, and by using the same noise properties, the position error along the x-axis and y-axis respectively are 0.0062m and 0.0062