Estimasi Jarak Obstacle dan Titik Api Menggunakan Stereo Vision dan Metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) untuk Optimasi Gerakan pada Robot Pemadam Api

Muzakki, Muhammad Arfy (2019) Estimasi Jarak Obstacle dan Titik Api Menggunakan Stereo Vision dan Metode Scale Invariant Feature Transform (SIFT) untuk Optimasi Gerakan pada Robot Pemadam Api. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0915040031 - Muhammad Arfi Muzakky - Estimasi Jarak Obstacle dan Titik Api Menggunakan Stereo Vision dan Metode _i_Scale Invariant Feature Transform __i_(SIFT) untuk Optimasi Gerakanpada Robot Pemadam Api.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Kontes Robot Pemadam Api Indonesia (KRPAI) merupakan suatu kompetisi yang diselenggarakan oleh Direktorat Jendral Pendidikan Tinggi setiap tahun. Kompetisi ini diikuti oleh perwakilan mahasiswa dari berbagai kampus di Indonesia. Robot pemadam api telah mengalami perkembangan yang sangat pesat mulai dari desain robot, komponen-komponen elektronika yang digunakan, serta algoritma pemrograman yang beragam. Pada umumnya, robot pemadam api dalam mencari api dengan menggunakan sensor UVTron dan jarak api dengan sensor TPA81. Sedangkan untuk mendeteksi jarak obstacle boneka dan furniture menggunakan sensor proximity. Pada penelitian kali ini, peneliti mencoba mengganti sensor tersebut dengan menggunakan stereo vision. Dalam menentukan jarak obstacle dan pusat api memerlukan dua kamera yang disusun sejajar (kamera stereo). Data visual dari kamera stereo diolah dengan menggunakan mini PC. Dalam bernavigasi menelusuri ruangan robot menggunakan 5 buah sensor ultrasonik. Ketika robot aktif, kamera stereo akan mengirim data visual secara realtime ke mini PC. Data visual yang diterima mini PC selanjutnya diklasifikasi antara obstacle dan api dengan menggunakan Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Data yang sudah diklasifikasi kemudian dikalkulasi menggunakan metode pengukuran triagulasi untuk diketahui jaraknya. Kemudian mini PC akan mengirim sinyal ke mikrokontroler arduino agar robot melakukan gerakan selanjutnya. Berdasarkan percobaan yang telah dilakukan, diperoleh hasil dalam estimasi jarak pada objek obstacle boneka dan furniture masing-masing memiliki tingkat error sebesar 12,69 % dan 2,03 %. Sedangkan pada objek api diperoleh hasil dengan error berkisar 2,86 %.

Actions (login required)

View Item