SISTEM VISI UNTUK KENDALI AUTONOMUS ROBOT HUMANOID DENGAN METODE COLOR THRESHOLDING DAN DETEKSI CONTOUR PADA KEJUARAAN HUROCUP CABANG SPRINT

Irawan, Andri Setiaji (2020) SISTEM VISI UNTUK KENDALI AUTONOMUS ROBOT HUMANOID DENGAN METODE COLOR THRESHOLDING DAN DETEKSI CONTOUR PADA KEJUARAAN HUROCUP CABANG SPRINT. Other thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.

[thumbnail of COVER_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf]
Preview
Text
COVER_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (320kB) | Preview
[thumbnail of PENGESAHAN PEMBIMBING_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf]
Preview
Text
PENGESAHAN PEMBIMBING_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (454kB) | Preview
[thumbnail of PENGESAHAN PENGUJI_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf]
Preview
Text
PENGESAHAN PENGUJI_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (467kB) | Preview
[thumbnail of ABSTRAK_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf]
Preview
Text
ABSTRAK_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (254kB) | Preview
[thumbnail of DAFTAR ISI_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf]
Preview
Text
DAFTAR ISI_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (279kB) | Preview

Abstract

ABSTRAK
Sistem visi robot dibutuhkan pada kejuaraan HuroCup cabang sprint untuk mendeteksi
marker. Marker digunakan sebagai acuan robot dalam berjalan maju secara lurus dan berganti
fase menjadi berjalan mundur. Sehingga akurasi sistem visi dalam deteksi marker diperlukan
agar robot tidak berjalan keluar dari lajur lintasan.
Metode yang digunakan dalam mendeteksi marker terbagi menjadi empat proses utama,
yaitu segmentasi warna, pembentukan kontur, perhitungan luas area kontur, dan perhitungan titik
centroid kontur. Proses segmentasi merupakan proses pembentukan citra biner dari pemisahan
objek marker dengan background berbasis Hue, Saturation, Value (HSV). Selanjutnya citra biner
dibentuk dalam satu kesatuan kontur area yang selanjutnya diproses untuk menghasilkan nilai
luas area dan nilai titik centroid. Hasil nilai dari luas dan titik centroid digunakan sebagai
parameter dalam penentuan gerakan robot.
Hasil pengujian akurasi sistem visi dapat memberikan arahan pergerakan robot terhadap
hasil deteksi marker dengan arahan yang sesuai sebanyak 95 kali dan arahan yang tidak sesuai
sebanyak 3 kali. Dengan total pengujian 98 kali percobaan akurasi rata-rata yang dimiliki oleh
system visi sebesar 96.93%. Error akurasi yang dihasilkan dengan nilai rata-rata error pada
arahan kanan sebesar sebesar 6% dengan selisih 13.7 piksel, rata-rata error pada arahan kiri
sebesar 7% dengan selisih 17.8 piksel, rata-rata error pada arahan lurus sebesar 23% dengan
selisih 56.19 piksel, dan rata-rata error keseluruhan sebesar 12% dengan selisih 29.26 piksel.
Dalam pengujian processing time dilakukan sebanyak 7 kali, dan setiap pengujian robot bergerak
sejauh 50cm. Sistem visi yang telah diintegrasikan dengan pergerakan robot menghasilkan
processing time rata-rata keseluruhan sebesar 43.583 ms. Sehingga dari penelitian ini diharapkan
dapat menunjang keikutsertaan robot humanoid dalam kejuaraan HuroCup cabang sprint.
Kata Kunci : Robot Vision, Robot Sprint, Humanoid, Segmentasi HSV, HuroCup Sprint

Item Type: Thesis (Other)
Subjek: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: x. Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User: Basir Umaryadi
Date Deposited: 21 Jan 2020 01:26
Last Modified: 21 Jan 2020 01:26
URI: http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/22191

Actions (login required)

View Item View Item