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.

[img] Text
COVER_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (320kB)
[img] Text
PENGESAHAN PEMBIMBING_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (454kB)
[img] Text
PENGESAHAN PENGUJI_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (467kB)
[img] Text
ABSTRAK_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (254kB)
[img] Text
DAFTAR ISI_123150147_Andri Setiaji Irawan.pdf

Download (279kB)

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)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: 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