Drone quadcopter dikenal mampu melayang, bergerak lincah di ruang sempit, dan membawa sistem autopilot dengan biaya relatif terjangkau. Namun, semua kemampuan itu sangat bergantung pada kualitas sistem kendali sikap atau attitude control. Salah satu gerakan penting dalam kendali drone adalah pitch—gerakan menunduk atau mendongak yang memengaruhi arah maju-mundur drone.
Dalam praktiknya, banyak drone masih menggunakan sistem kontrol PID (Proportional–Integral–Derivative) karena ringan secara komputasi, mudah diterapkan, dan cukup fleksibel untuk penyesuaian di lapangan. Meski demikian, efektivitas PID sangat ditentukan oleh ketepatan nilai parameter yang digunakan. Jika tidak sesuai, drone bisa terlihat stabil tetapi sebenarnya lambat merespons instruksi.
Penelitian berjudul Flight-Log-Based Performance Analysis of a PID Controller for Pitch Response in a Quadcopter UAV ini memeriksa performa kontroler PID awal pada kanal pitch dengan menganalisis data flight log atau catatan penerbangan nyata. Data tersebut diekspor dari perangkat lunak UAV Log Viewer dan diolah untuk melihat hubungan antara pitch yang diperintahkan dengan pitch yang benar-benar terjadi selama penerbangan.
Alih-alih menggunakan simulasi, tim peneliti memilih pendekatan empiris berbasis data penerbangan aktual. Mereka menganalisis satu segmen valid berdurasi 89,96 detik dengan total 2.649 sampel data. Fokus utama ada pada tiga variabel: desired pitch (sudut pitch yang diperintahkan), current pitch (sudut pitch aktual), serta posisi horizontal dalam koordinat utara-timur.
Nilai awal PID yang digunakan adalah:
- Kp = 0,8
- Ki = 0,1
- Kd = 0,05
Parameter ini diposisikan sebagai konfigurasi awal, bukan hasil optimasi akhir.
Hasil analisis menunjukkan adanya masalah serius dalam kemampuan drone mengikuti perintah pitch. Rentang pitch yang diinginkan berubah cukup besar, dari -1,34° hingga 4,14°. Namun pitch aktual justru hanya bergerak sempit di kisaran -0,73° hingga -0,50°.
Artinya, drone hampir tidak menanggapi variasi perintah yang diberikan.
Secara kuantitatif, performanya tercermin pada indikator berikut:
- MAE (Mean Absolute Error): 1,65°
- RMSE (Root Mean Square Error): 2,04°
- IAE (Integrated Absolute Error): 148,46°
- Korelasi pitch: 0,03
- Error maksimum absolut: 4,81°
Angka-angka ini menunjukkan bahwa meskipun drone tetap terbang tanpa kehilangan kendali, respons terhadap perintah pitch sangat lemah.
Menariknya, dari sisi lintasan horizontal, drone masih bergerak dalam area terbatas. Jejak posisi menunjukkan rentang sekitar 35,32 meter ke arah utara dan 16,65 meter ke arah timur, dengan panjang lintasan total 109,75 meter. Hal ini menandakan bahwa sistem belum mengalami divergensi atau perilaku tidak stabil selama pengujian.
Namun, stabilitas spasial ini tidak berarti sistem kendali sudah optimal.
“Konfigurasi awal gain masih aman untuk pengumpulan data, tetapi belum memadai untuk pelacakan pitch yang responsif,” tulis tim peneliti dari Universitas Pertahanan RI dan BRIN dalam publikasi mereka.
Temuan tersebut memberi pesan penting bagi pengembang drone: sistem yang tampak tenang belum tentu akurat. Dalam dunia penerbangan tanpa awak, kestabilan visual harus dibedakan dari kemampuan mengikuti perintah secara presisi.
Riset ini juga menegaskan manfaat besar analisis berbasis flight log. Dengan memanfaatkan data historis penerbangan, peneliti dapat mengevaluasi kualitas kontrol tanpa harus langsung membangun model matematis kompleks. Pendekatan ini lebih praktis untuk laboratorium pendidikan, pengujian prototipe, maupun pengembangan drone skala industri.
Meski demikian, penelitian ini memiliki keterbatasan. Data hanya berasal dari satu sesi penerbangan, tanpa pengulangan dalam kondisi lingkungan yang sama. Selain itu, analisis hanya berfokus pada kanal pitch dan belum memasukkan data aktuator, keluaran motor, maupun estimasi gangguan seperti angin.
Karena itu, hasil studi ini lebih tepat dipandang sebagai diagnosis awal, bukan validasi final sistem kontrol.
Untuk pengembangan berikutnya, peneliti merekomendasikan penyesuaian ulang parameter PID agar otoritas kontrol meningkat. Pengujian mendatang juga perlu melibatkan beberapa kombinasi gain, data motor, serta percobaan berulang agar peningkatan performa dapat diukur secara lebih kuat.
Bagi industri drone, hasil ini menjadi pengingat bahwa tuning kontrol bukan sekadar prosedur teknis, melainkan inti dari keselamatan dan efektivitas sistem.
0 Komentar