Navigasi Inersial

Sistem navigasi yang menggunakan sensor inersial untuk menghitung posisi, orientasi, dan kecepatan suatu objek.

Navigasi Inersial adalah sebuah sistem navigasi yang menggunakan sensor gerakan (akselerometer), sensor rotasi (giroskop), dan komputer untuk menghitung secara berkelanjutan posisi, orientasi, dan kecepatan (arah dan kecepatan gerakan) dari objek yang bergerak tanpa memerlukan referensi eksternal. Sistem ini dapat mendeteksi perubahan posisi geografis, perubahan kecepatan, dan perubahan orientasi dengan mengukur akselerasi linier dan kecepatan angular yang diterapkan pada sistem.

Sejarah dan Evolusi Navigasi Inersial

Awal Pengembangan: Navigasi Inersial awalnya dikembangkan untuk roket. Robert Goddard, pelopor roket Amerika, bereksperimen dengan sistem giroskopik yang sederhana. Sistem ini menarik perhatian para pelopor Jerman kontemporer termasuk Wernher von Braun.

Perkembangan selama Perang Dunia II: Sistem panduan V2 Jerman awal Perang Dunia II menggabungkan dua giroskop dan sebuah akselerometer lateral dengan komputer analog sederhana untuk mengatur azimut roket selama penerbangan. Sistem ini menyediakan inovasi banyak sebagai platform terintegrasi dengan panduan loop tertutup.

Kontribusi Charles Stark Draper: Charles Stark Draper sering dikaitkan dengan penciptaan navigasi inersial praktis. Pada tahun 1945, ia mulai mengembangkan sistem pemboman otomatis untuk Angkatan Udara AS yang menghasilkan kemajuan dalam mengukur akselerasi dengan akselerometer presisi dan giroskop referensi. Pada tahun 1953, sistem besar dan rumit yang disebut SPIRE (SPace Inertial Reference Equipment) siap diuji coba dalam penerbangan transkontinental di atas pembom B-29 yang dimodifikasi.

Penerapan Militer dan Sipil: Pada tahun 1958, kapal selam bertenaga nuklir USS Nautilus menggunakan sistem SINS (Ships Inertial Navigation System) yang bersaing untuk melakukan perjalanannya yang terkenal di bawah Kutub Utara. Pada tahun 1960, navigasi inersial telah menjadi teknologi inti kritis untuk semua kapal selam militer AS, pembom strategis, dan misil balistik. Sistem ini juga menemukan jalannya ke dalam pesawat komersial dan militer.

Evolusi dan Aplikasi Modern: Seiring waktu, sistem navigasi inersial menjadi lebih kecil, lebih sederhana, dan lebih murah. Penggunaannya telah menyebar luas di luar tujuan strategis militer Perang Dingin. Navigasi inersial sangat penting dalam navigasi angkasa, tetapi bahkan smartphone dasar hari ini sering menampilkan kemampuan yang hanya beberapa dekade lalu memiliki berat ratusan pon dan biaya jutaan dolar.

Navigasi Inersial menjadi sangat penting dalam memandu pergerakan kapal dan kendaraan lain di laut. Dengan meningkatnya kecanggihan teknologi, sistem ini terus mengalami evolusi, mengatasi tantangan seperti drift integrasi dan meningkatkan akurasi melalui integrasi dengan sistem navigasi lain seperti GPS. Dengan demikian, sistem ini menjadi salah satu alat navigasi yang paling canggih dan kritis, memberikan kemampuan navigasi yang independen dan akurat bagi pelaut di seluruh dunia.

Komponen Utama Sistem Navigasi Inersial

Inertial Measurement Unit (IMU)

IMU adalah modul yang menggabungkan gyroscopes dan accelerometers. Gyroscopes mengukur dan melaporkan tingkat rotasi angular, sedangkan accelerometers mengukur dan melaporkan kekuatan spesifik atau percepatan.

Accelerometer: Sensor utama yang bertanggung jawab untuk mengukur percepatan inersial, atau perubahan kecepatan seiring waktu. Accelerometer dapat ditemukan dalam berbagai jenis, termasuk accelerometer mekanik, kuarsa, dan MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems).
Gyroscope: Sensor inersial yang mengukur tingkat rotasi angular objek terhadap frame referensi inersial. Ada berbagai jenis gyroscope di pasaran, termasuk gyroscope mekanik, fiber-optic, ring laser, dan kuarsa/MEMS.
Magnetometer (Opsional): Sensor yang mengukur kekuatan dan arah medan magnetik. Magnetometer MEMS biasanya menggunakan magnetoresistance untuk mengukur medan magnet sekitar.

Unit Pemrosesan

Unit ini menyediakan algoritma penyaringan untuk memproses dan menggabungkan data sensor mentah. Sistem navigasi inersial menggunakan dua komponen inti: IMU dan unit komputasi.

Algoritma dan Perangkat Lunak

Algoritma penyaringan inersial memungkinkan pemodelan sensor inersial individual yang sesuai dengan parameter lembar data spesifik. Algoritma ini dikembangkan, disesuaikan, dan diterapkan untuk memperhitungkan properti lingkungan dan noise, sehingga meniru efek dunia nyata.

Beberapa fungsi yang dilakukan oleh algoritma ini termasuk kalibrasi pengukuran IMU dengan varian Allan, penggabungan data mentah dari sensor accelerometer, gyroscope, dan magnetometer untuk estimasi orientasi, serta streaming dan penggabungan data dari sensor IMU dan GPS untuk estimasi pose. Algoritma ini juga memungkinkan lokalizasi kendaraan menggunakan penyetelan filter otomatis dan penggabungan data mentah dari sensor IMU, GPS, altimeter, dan enkoder roda untuk navigasi inersial di area yang tidak memiliki GPS.

Integrasi Data Sensor

Data mentah dari berbagai sensor di IMU, seperti accelerometer, gyroscope, dan magnetometer, disatukan untuk menghasilkan estimasi orientasi yang lebih akurat. Data ini juga digabungkan dengan informasi dari sistem GNSS/GPS untuk memperbaiki akurasi posisi absolut dan mengurangi kesalahan akumulasi dari sistem navigasi inersial.

Sistem Navigasi Inersial, dengan komponen-komponen intinya, mampu memberikan informasi navigasi yang akurat dan terpercaya, terutama di lingkungan di mana sinyal eksternal seperti GPS tidak tersedia atau tidak dapat diandalkan. Teknologi ini menjadi sangat penting dalam aplikasi yang memerlukan keakuratan navigasi tinggi, seperti dalam penerbangan, maritim, dan aplikasi militer.

Prinsip Kerja Navigasi Inersial

Sistem Navigasi Inersial (INS)

Cara Kerja INS

INS menggunakan sensor gerak untuk menghitung posisi, orientasi, dan kecepatan suatu objek secara berkelanjutan tanpa memerlukan referensi eksternal.

Pengukuran dan Perhitungan Posisi, Orientasi, dan Kecepatan:

INS mengukur akselerasi linier dan rotasi menggunakan akselerometer dan gyroscope. Dari data ini, INS menghitung perubahan posisi dan orientasi objek relatif terhadap titik awalnya.

Dead Reckoning

Dead Reckoning adalah proses menghitung posisi saat ini berdasarkan posisi sebelumnya dan perubahan yang terukur dari waktu ke waktu. INS menggunakan prinsip ini untuk menentukan posisi dan arah pergerakan objek.

Batasan dan Akurasi

Kesalahan dan Koreksi Sensor: Semua sensor dalam INS memiliki elemen kesalahan karena keterbatasan teknologi atau material. Kesalahan ini menumpuk semakin jauh objek dari posisi awalnya.

Penggunaan GNSS untuk Posisi Absolut: Untuk menentukan posisi absolut objek, INS sering diintegrasikan dengan penerima GNSS/GPS. Hal ini memungkinkan INS untuk mengoreksi kesalahan dan meningkatkan akurasi posisi.

Penentuan Arah Mutlak: INS menggunakan magnetometer untuk menentukan arah mutlak relatif terhadap Kutub Utara Magnetik. Data dari magnetometer kemudian digabungkan dengan informasi dari World Magnetic Model (WMM) untuk menghitung orientasi objek relatif terhadap Kutub Utara Sejati.

AI dalam INS

INS modern menggunakan algoritma berbasis AI untuk memproses dan menyaring data sensor, memberikan kemampuan untuk mendeteksi dan menghapus bias serta kesalahan yang disebabkan oleh gangguan dan noise. Ini menghasilkan akurasi navigasi yang lebih tinggi dan estimasi dead-reckoning yang lebih andal.

Navigasi Inersial dengan prinsip kerjanya yang kompleks dan canggih merupakan teknologi kunci dalam banyak aplikasi yang memerlukan navigasi mandiri dan akurat, dari kendaraan darat hingga pesawat dan kapal selam.

Teknologi dan Metodologi

INS terdiri dari sensor inersial (accelerometer dan gyroscope) dan komputer untuk menghitung posisi, kecepatan, dan orientasi kendaraan. Ada dua jenis pengaturan IMU: stable-platform dan strapdown system. Stable-platform system menggunakan prinsip kekekalan momentum sudut untuk menjaga orientasi sensor tetap konstan terhadap kerangka inersial, sedangkan strapdown system menggunakan sensor yang ikut berputar dengan objek yang bergerak dan memerlukan komputasi untuk mengubah koordinat sensor ke koordinat inersial. Dalam kalibrasi sensor, faktor seperti ketidakstabilan bias accelerometer dan gyroscope sangat penting untuk diidentifikasi dan dikalibrasi dengan metode seperti Allan Variance dan Least Square.

Kalibrasi dan Kesalahan

Kalibrasi dan kesalahan adalah aspek penting dalam Navigasi Inersial, karena sensor inersial memiliki sumber error dan bias yang dapat menyebabkan akumulasi kesalahan yang semakin besar seiring dengan waktu dan dapat berdampak signifikan pada akurasi data navigasi.

Kalibrasi sensor adalah proses untuk menentukan parameter error dan bias dari sensor inersial, seperti noise, drift, skala, misalignment, dan kalibrasi. Kalibrasi sensor dapat dilakukan dengan berbagai cara, seperti menggunakan bandul, turntable, atau sistem referensi lain. Kalibrasi sensor bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan reliabilitas pengukuran posisi, kecepatan, dan orientasi dari objek yang bergerak

Sumber kesalahan dan bias pada sistem navigasi inersial dan teknik fusi data dengan sistem navigasi lain seperti GPS atau GLONASS dapat berasal dari beberapa faktor, antara lain:

Kesalahan dan bias pada sensor inersial, seperti noise, drift, skala, misalignment, dan kalibrasi14. Kesalahan dan bias ini dapat menyebabkan akumulasi kesalahan yang semakin besar seiring dengan waktu (error growth)1.

Kesalahan dan bias pada sistem satelit, seperti kesalahan ephemeris, selective availability, kesalahan jam satelit, dan kesalahan orbit. Kesalahan dan bias ini dapat menyebabkan perbedaan antara posisi yang dihitung dan posisi yang sebenarnya dari satelit, yang berpengaruh pada akurasi pengukuran posisi dari penerima.

Kesalahan dan bias pada propagasi sinyal, seperti pembiasan ionosfer, pembiasan troposfer, multipath, dan interferensi. Kesalahan dan bias ini dapat menyebabkan perubahan pada kecepatan dan arah sinyal radio yang dipancarkan oleh satelit, yang berpengaruh pada akurasi pengukuran jarak dan waktu dari penerima.

Kesalahan dan bias pada lingkungan pengamat, seperti gerakan dinamis, medan magnet, dan gravitasi14. Kesalahan dan bias ini dapat menyebabkan perubahan pada kondisi operasional dari sensor inersial dan penerima satelit, yang berpengaruh pada akurasi pengukuran posisi, kecepatan, dan orientasi dari objek yang bergerak14.

Kesalahan dan bias pada sistem penerima, seperti noise, kesalahan jam, dan kesalahan pemrosesan data. Kesalahan dan bias ini dapat menyebabkan perbedaan antara data yang diterima dan data yang diolah, yang berpengaruh pada akurasi pengukuran posisi, kecepatan, dan waktu dari objek yang bergerak.

Kesalahan dan bias pada teknik fusi data, seperti model matematika, algoritma, dan parameter2. Kesalahan dan bias ini dapat menyebabkan perbedaan antara data yang digabungkan dan data yang dihasilkan, yang berpengaruh pada akurasi dan reliabilitas estimasi posisi, kecepatan, dan orientasi dari objek yang bergerak2.

Integrasi dengan Sistem Lain

sistem navigasi lain: Integrasi INS dengan sistem navigasi lain seperti GPS, GLONASS, dll, melibatkan penggunaan algoritma seperti Unscented Kalman Filter. Integrasi ini dapat meningkatkan akurasi INS, terutama dalam hal orientasi (roll, pitch, yaw), kecepatan, dan posisi.

Teknik Fusi Data: Teknik fusi data adalah teknik yang menggabungkan informasi dari berbagai sumber data yang berbeda untuk menghasilkan estimasi yang lebih baik daripada estimasi dari masing-masing sumber data. Teknik fusi data yang umum digunakan untuk integrasi sistem navigasi inersial dengan sistem navigasi lain adalah Kalman filter, extended Kalman filter, unscented Kalman filter, dan particle filter. Teknik fusi data seperti Adaptive Extended Kalman Filter digunakan untuk mengintegrasikan data dari GNSS (seperti GPS) dan IMU. Hal ini sangat berguna dalam kondisi di mana GNSS mengalami gangguan sinyal, meskipun akurasi masih bisa terpengaruh ketika GNSS tidak tersedia.

kelebihan dan kekurangan sistem navigasi inersial

Kelebihan

Otonomi dan Keandalan: Sistem navigasi inersial (INS) memberikan otonomi yang tinggi karena tidak bergantung pada sinyal eksternal, seperti satelit atau landmark. Hal ini membuat INS sangat andal dalam berbagai kondisi, termasuk ketika sinyal eksternal tidak tersedia atau terganggu. Hal ini membuat INS ideal untuk aplikasi yang membutuhkan navigasi mandiri, seperti sistem persenjataan, kendaraan otonom, dan pesawat tanpa awak.

Keakuratan dalam Kondisi Tertentu: INS, khususnya ketika dikombinasikan dengan sistem GNSS (Global Navigation Satellite System), mampu memberikan informasi posisi dan orientasi yang akurat. Integrasi INS/GNSS memungkinkan peningkatan efisiensi operasional dalam berbagai aplikasi, seperti survei, dengan menyediakan data yang andal bahkan dalam kondisi di mana sinyal GNSS terblokir.

Kelebihan lain dari navigasi inersial adalah keandalannya. INS tidak terpengaruh oleh gangguan elektromagnetik, sehingga dapat memberikan data navigasi yang akurat bahkan di lingkungan yang keras. Hal ini membuat INS ideal untuk aplikasi yang membutuhkan navigasi yang sangat akurat, seperti penerbangan militer dan navigasi kapal selam.

Kekurangan

Drift dan Akumulasi Kesalahan: Sistem navigasi inersial rentan terhadap kesalahan dan bias pada sensor inersial, yang dapat menyebabkan perbedaan antara estimasi dan kondisi sebenarnya yang semakin besar seiring dengan waktu (error growth). Kesalahan dan bias ini dapat berasal dari berbagai sumber, seperti noise, drift, skala, misalignment, dan kalibrasi. Kesalahan drift dan akumulasi kesalahan ini dapat diminimalkan dengan menggunakan sensor inersial yang akurat dan dengan menerapkan algoritma koreksi kesalahan. Namun, kesalahan ini tidak dapat dihilangkan sepenuhnya.

Konteks yang Lebih Luas

Kelebihan dan kekurangan navigasi inersial dapat dipertimbangkan dalam konteks yang lebih luas. Dalam konteks militer, misalnya, otonomi dan keandalan INS sangat penting untuk sistem persenjataan dan kendaraan otonom. Drift dan akumulasi kesalahan dapat menjadi masalah, tetapi dapat diminimalkan dengan menggunakan sensor inersial yang akurat dan dengan menerapkan algoritma koreksi kesalahan.

Dalam konteks sipil, misalnya, otonomi dan keandalan INS juga penting untuk aplikasi seperti sistem transportasi otonom dan peralatan luar angkasa. Drift dan akumulasi kesalahan dapat menjadi masalah, tetapi dapat diminimalkan dengan menggunakan sensor inersial yang akurat dan dengan menerapkan algoritma koreksi kesalahan.

Secara umum, navigasi inersial memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan dalam setiap aplikasi. Pemilihan navigasi inersial sebagai solusi navigasi yang tepat harus disesuaikan dengan kebutuhan dan persyaratan aplikasi tersebut.

Keterbatasan dalam Jangka Panjang: Dalam jangka panjang, akurasi INS dapat terdegradasi karena akumulasi kesalahan. Untuk mengatasi hal ini, sering kali diperlukan integrasi dengan sistem eksternal, seperti GNSS, untuk memperbarui dan mengkalibrasi data INS secara periodik.

Aplikasi Sistem Navigasi Inersial (INS)

Penerbangan dan Antariksa

INS digunakan secara luas dalam penerbangan dan antariksa. Di bidang ini, sistem navigasi inersial membantu dalam menentukan posisi, orientasi, dan kecepatan pesawat atau pesawat ruang angkasa. INS sangat penting dalam situasi di mana sinyal eksternal seperti satelit tidak dapat diandalkan atau tidak tersedia, seperti pada pesawat ruang angkasa yang melakukan perjalanan jauh dari Bumi.