IMPLEMENTATION OF LAGRANGE INTERPOLATION FOR PREDICTING FORWARD MOVEMENT OF AN AUTOMATED WHEELCHAIR

Authors

  • Martati Sekolah Tinggi Teknologi Bontang
  • Ariyen Duri' Universitas Kristen Indonesia
  • Lapu Tombi Layuk Sekolah Tinggi Teknologi Bontang

DOI:

https://doi.org/10.59562/metrik.v22i1.4672

Keywords:

Lagrange interpolation technique, Automated wheelchair movement, Motion Prediction, Special mobility needs

Abstract

Penelitian ini memanfaatkan data gerak yang direkam untuk memperkirakan gerakan maju kursi roda otomatis menggunakan teknik interpolasi Lagrange. Metode ini dipilih karena kapasitasnya untuk menghasilkan perkiraan yang tepat tanpa kompleksitas komputasi yang umumnya terkait dengan metode interpolasi diferensial terpisah seperti interpolasi Newton. Studi ini melibatkan pengukuran jarak lurus, jarak lateral, dan waktu yang dibutuhkan untuk setiap percobaan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa teknik interpolasi Lagrange menghasilkan perkiraan yang akurat pada titik evaluasi penting. Pada x=5000, interpolasi Lagrange memprediksi -5,43269 × 1015 dengan kesalahan 0,26665, sedangkan pada x=10000, prediksinya adalah -7,83405 × 1018 dengan kesalahan 0,78549. Studi ini menyimpulkan bahwa interpolasi Lagrange adalah metode yang efektif untuk memodelkan pergerakan kursi roda otomatis menggunakan data yang tersedia. Namun, perhitungan kompleks yang terlibat memerlukan manajemen distribusi data yang cermat dan peningkatan metode untuk mengatasi keterbatasan ini di masa depan. Studi ini berkontribusi pada pengembangan teknologi yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas hidup individu dengan kebutuhan mobilitas khusus. Hal ini diharapkan dapat memacu pengembangan sistem prediksi yang lebih canggih dan efisien untuk aplikasi kursi roda otomatis.

Kata kunci: Teknik interpolasi Lagrange, Gerakan kursi roda otomatis, Prediksi Gerakan, Kebutuhan mobilitas khusus

Downloads

Download data is not yet available.

References

S. Annirohman, “Rancangan Kursi Roda Elektrik Dengan Remot Dan Tuas,” Jurnal Teknik, vol. 12, no. 1, 2023.

J. Leaman and H. M. La, “A comprehensive review of smart wheelchairs: past, present, and future,” IEEE Trans Hum Mach Syst, vol. 47, no. 4, pp. 486–499, 2017.

M. Harper, “The Digital Wheelchair Project: Motion Tracking, Mathematical Modeling and Identification.,” NTNU, 2022.

M. S. Amrulloh, I. K. Somawirata, and M. I. Ashari, “Design Sistem Pengendalian Kecepatan Dan Pengereman Pada Kursi Roda Elektrik Untuk Kondisi Jalanan Menurun Dan Menanjak,” Magnetika: Jurnal Mahasiswa Teknik Elektro, vol. 8, no. 1, pp. 348–359, 2024.

E. Risdiyono, “Perancangan dan Pengembangan Desain Kursi Roda Elektrik dengan Fitur Berdiri untuk Penyandang Disabilitas,” 2020.

K. Velten, D. M. Schmidt, and K. Kahlen, Mathematical modeling and simulation: introduction for scientists and engineers. John Wiley & Sons, 2024.

M. A. Wahab, “Interpolation and extrapolation,” Proc. Topics Syst. Eng. Winter Term, vol. 17, pp. 1–6, 2017.

I. Darti, U. Habibah, and O. D. Wijaya, Metode Numerik dengan MATLAB. Universitas Brawijaya Press, 2021.

Y. Xia, Y. Wan, X. Luo, Z. Liu, and Q. Song, “Milling stability prediction based on the hybrid interpolation scheme of the Newton and Lagrange polynomials,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 112, pp. 1501–1512, 2021.

M. Buhmann and J. Jäger, Quasi-interpolation, vol. 37. Cambridge University Press, 2022.

S. Zhu and B. Aksun-Guvenc, “Trajectory planning of autonomous vehicles based on parameterized control optimization in dynamic on-road environments,” J Intell Robot Syst, vol. 100, no. 3, pp. 1055–1067, 2020.

S. Ivanov, L. Ivanova, and Z. Meleshkova, “Calculation and Optimization of Industrial Robots Motion,” in 2020 26th Conference of Open Innovations Association (FRUCT), IEEE, 2020, pp. 115–123.

R. Pratama, R. H. Sianipar, and I. K. Wiryajati, “Pengaplikasian Metode Interpolasi Dan Ekstrapolasi Lagrange, Chebyshev dan Spline Kubik Untuk Memprediksi Angka Pengangguran di Indonesia: Applications Method Lagrange Interpolation And Extrapolation, Chebyshev And Cubic Spline To Predict The Unemployment Rate In Indonesia,” Dielektrika, vol. 1, no. 2, pp. 116–121, 2014.

A. Firanto and D. Idayani, “Perbandingan performa metode Interpolasi Polinomial Newton-Gregory Maju dan Newton-Gregory Mundur dalam mengestimasi jumlah penduduk di Provinsi Papua,” Jurnal Matematika Sains dan Teknologi, vol. 23, no. 2, pp. 106–113, 2022.

M. Hariski, N. Kusumastuti, and Y. Yudhi, “Cubic Spline Interpolation To Approximate Sea Depth Between Teluk Suak and Lemukutan Island,” EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN, vol. 18, no. 1, pp. 1–13, 2024.

Downloads

Published

2024-12-31