Dalam bidang pendidikan, robot digunakan sebagai bahan riset dan pengembangan untuk menghasilkan sesuatu yang lebih baik. Berbagai bentuk robot pun dikembangkan, salah satunya adalah robot berkaki. Robot berkaki sering digunakan untuk mengatasi rintangan yang sulit dilalui oleh robot beroda. Robot berkaki juga banyak digunakan untuk berbagai kompetisi. Masalah yang sering dihadapi dalam pengembangan robot berkaki adalah mengontrol pergerakan robot agar bisa bergerak dengan fleksibel dan efisien. Pada penelitian ini merancang dan mengimplementasikan Inverse Kinematics dan Trajectory Planning untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan menggunakan platform robot hexapod (berkaki 6) yang memiliki 3 derajat kebebasan atau 3 DOF (Degree of Freedom) di setiap kakinya. Dengan penerapan Inverse Kinematics dan Trajectory Planning, pergerakkan robot lebih halus dan mudah diatur sehingga robot akan bergerak sesuai dengan input yang diinginkan, dalam hal ini robot akan dikontrol menggunakan Smartphone. Dengan melakukan pengujian sebanyak 13 kali dengan sudut yang berbeda, robot telah berhasil melewati lintasan dengan tingkat rata-rata keberhasilan sebesar 98.85%.

In the field of education, robots are used as research and development material to produce something better. Various forms of robots were developed, one of which was a legged robot. Legged robots are often used to overcome obstacles that are difficult to pass by wheeled robots. Legged robots are also widely used for various competitions. The problem often faced in the development of legged robots is to control the movement of the robot so that it can move flexibly and efficiently. In this study designing and implementing Inverse Kinematics and Trajectory Planning to overcome these problems using the hexapod robot platform (legged 6) which has 3 degrees of freedom or 3 DOF (Degree of Freedom) on each leg. With the application of Inverse Kinematics and Trajectory Planning, the robot's movement is smoother and easier to manage so that the robot will move according to the desired input, in this case the robot will be controlled using a Smartphone. By testing 13 times at different angles, the robot has passed the track with an average success rate of 98.85%.

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal