Sistem kendali kursi roda menggunakan algoritma Finite State Automata

Indonesia:

Keterbatasan mobilitas menjadi hambatan besar bagi penyandang disabilitas fisik. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kendali kursi roda berbasis perintah suara untuk meningkatkan kemandirian pengguna. Sistem dirancang secara terintegrasi, di mana perintah suara dari pengguna diproses melalui sebuah aplikasi Android dan kemudian dikirim ke mikrokontroler. Metode Finite State Automata (FSA) diterapkan sebagai logika utama untuk mengenali pola perintah dasar seperti maju, mundur, belok kanan, dan kiri. Perintah yang teridentifikasi kemudian dijalankan oleh aktuator motor pada kursi roda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali perintah suara dengan tingkat error 10%, yang membuktikan efektivitas sistem sebagai teknologi bantu yang dapat meningkatkan kemandirian mobilitas pengguna.

English:

Mobility limitations pose a significant obstacle for individuals with physical disabilities. This research aims to develop a voice command-based control system for wheelchairs to enhance user independence. The system is designed in an integrated manner, where user voice commands are processed through an Android application and then sent to a microcontroller. The Finite State Automata (FSA) method is applied as the core logic to recognize patterns of basic movement commands such as forward, backward, right, and left. The identified commands are then executed by the wheelchair's motor actuators. Test results show that the system can recognize voice commands with an error rate of 10%, demonstrating its effectiveness as an assistive technology for improving user mobility independence.

Arabic:

تعد محدودية الحركة عقبة كبيرة للأشخاص ذوي الإعاقة الجسدية. هدف هذا البحث إلى تطوير نظام تحكم في الكراسي المتحركة يعتمد على الأوامر الصوتية لتعزيز استقلالية مستخدميها. تم تصميم النظام بشكل متكامل، حيث تتم معالجة الأوامر الصوتية من المستخدم عبر تطبيق أندرويد ومن ثم إرسالها إلى المتحكم الدقيق. تم تطبيق خوارزمية آلة محدودة الحالات (Finite State Automata) كمنطق رئيسي للتعرف على أنماط الأوامر الأساسية مثل التقدم، التراجع، الانعطاف إلى اليمين واليسار. بعد ذلك، يتم تنفيذ الأوامر التي تم التعرف عليها بواسطة المحرك في الكرسي المتحرك. أظهرت نتائج الاختبارات أن النظام قادر على التعرف على الأوامر الصوتية بنسبة خطأ قدرها 10%، مما يثبت فعالية النظام كتقنية مساعدة يمكنها تعزيز استقلالية الحركة لدى المستخدمين.