Makalah Tugas Akhir

Aplikasi Kontroler Fuzzy Q-Learning Pada
Sistem Robot Mandiri Yang Terintegrasi
Kamera Cmucam 3.0
M. Taufiq Ramadhan Ruliyadi, Rusdhianto Effendie
Jurusan Teknik Elektro FTI - Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
semakin tinggi nilai reward yang didapatkannya atau harga
variabel Q bertambah begitu juga sebaliknya.
Abstrak — Perkembangan teknologi robotika pada saat ini
sudah mencapai tahap dimana robot yang diciptakan dibuat
semirip mungkin dengan manusia baik dari segi penampilan,
kemampuan, bahkan cara berpikir. Salah satu kemampuan
manusia yang ditiru adalah penglihatan.
Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu robot mandiri.
Dengan menggunakan kamera CMUCAM 3.0 sebagai sensor,
robot dapat mempelajari lingkungan sekitar. Setelah dapat
mempelajari lingkungan sekitar, robot diharapkan dapat
menelusuri jalur, menghindari rintangan, dan menemukan objek
yang dijadikan sasaran. Dengan kemampuannya ini, robot
diharapkan dapat diaplikasikan atau diletakkan pada berbagai
lingkungan terutama yang belum diketahui kondisi sekitarnya.
Sebagai eksekutor data yang didapat dari CMUCAM digunakan
mikrokontroler ATMEGA16.
Untuk metode kontrol pada robot digunakan fuzzy q-learning.
Metode ini akan memberikan reward dan punishment tergantung
dari keberhasilan atau kegagalan robot ketika mengeksekusi
suatu kejadian. Setelah melakukan perancangan, implementasi,
pengujian, dan analisis didapatkan bahwa kemampuan robot
mempelajari lingkungan sekitar dipengaruhi oleh jumlah
tabrakan yang terjadi dan variasi jenis objek yang dikenali oleh
robot dalam satu siklus belajar. Kemampuan belajar robot akan
semakin meningkat jika dalam satu siklus pembelajaran terjadi
tabrakan pada objek halangan yang berbeda jenis. Pada tugas
akhir ini, untuk jumlah objek halangan dua buah dan variasi
dua macam, didapatkan jumlah siklus belajar yang ideal untuk
robot mandiri sekitar 3 kali.
II. FUZZY Q-LEARNING
Reinforcement learning ialah metode pembelajaran
yang bersifat unsupervised dengan mengandalkan reward
yang diperoleh agent (misal: robot) dari lingkungannya.
Metode ini sederhana dan efektif untuk proses yang
berlangsung secara online dan cepat seperti yang terjadi
pada robot. Gambar 2.1 menunjukkan skema dasar
reinforcement learning.
Gambar 2.1 Skema dasar reinforcement learning
Salah satu jenis reinforcement learning yang paling
populer ialah Q learning yang bersifat sederhana, konvergen
dan off policy. Hal ini membuatnya cocok untuk aplikasi
real time seperti robot. Algoritma Q Learning ialah sebagai
berikut.
Generalisasi Q-learning dilakukan ketika bekerja
dengan state dan aksi kontinyu seperti pada robot. Dalam
kasus ini tabel fungsi Q akan membesar untuk menampung
pasangan state aksi yang baru. Pada kasus ini, pembelajaran
memerlukan waktu yang sangat lama dan keperluan memori
yang besar. Akibatnya, metode ini sulit diterapkan.
Penggunaan logika fuzzy\ untuk memodifikasi Q-learning
agar dapat bekerja pada state dan aksi yang kontinyu
didasarkan pada:
1. Fuzzy Inference System merupakan aproksimator
yang universal dan kandidat yang bagus untuk
menyimpan nilai Q
2. Pengetahuan awal dapat dimasukkan dalam aturan
fuzzy, sehingga dapat mengurangi waktu pelatihan
Pada Fuzzy Q learning, pembelajaran tidak dilakukan
setiap state pada state space. Oleh karena itu diperlukan
optimasi pada beberapa state yang mewakili. Dengan
demikian, digunakan interpolasi fuzzy untuk memperkirakan
state dan aksi.
Kata kunci — fuzzy q-learning, kamera CMUCAM 3.0, robot
mandiri, epoch.
I. PENDAHULUAN
Perkembangan robot sampai saat ini sudah sangat
maju. Penelitian-penelitian sekarang juga diarahkan ke
dalam bidang pembuatan robot mandiri yang dapat
mempelajari lingkungan sekitarnya. Untuk dapat
mempelajari lingkungan sekitarnya, sebuah robot mandiri
harus memiliki kemampuan mendeteksi rintangan atau
objek sasaran yang dituju.
Untuk mendukung kemampuan ini, robot mandiri
harus dilengkapi dengan sensor misalnya kamera. Dengan
kamera sebagai sensor maka robot mandiri mampu
memvisualisasikan objek dan keadaan sekitarnya. Dari hasil
data gambar tersebut kemudian diproses (image processing)
sehingga didapatkan sebuah persamaan untuk pola tindakan
robot.
Agar robot dapat terus menyesuaikan diri dengan
keadaan sekitarnya, maka dibutuhkan kontroler yang dapat
terus memperbaharui bentuknya. Itulah sebanya robot
dikatakan mandiri. Kontroler fuzzy Q-learning dapat
menjadi salah satu pilihan. Metode kontroler ini akan
memberikan reward dan punishment tergantung dari
keberhasilan atau kegagalan robot ketika mengeksekusi
suatu kejadian. Semakin tinggi keberhasilan robot, maka
III. PERANCANGAN SISTEM
3.1. Pemilihan Elemen-elemen Pembangun
1. Pemilihan Sensor
CMUCam 3.0 mempunyai sensor kamera berwarna
dan kontroler pengolah data gambar yang terintegrasi
1
4.
Sensor Pendukung (Limit Switch)
Berdasarkan keterbatasan dari sensor kamera
CMUCAM 3.0 untuk sepenuhnya mengenali lingkungan di
sekitarnya, maka digunakan sensor pendukung yaitu limit
switch. Limit switch digunakan untuk mengetahui terjadinya
tabrakan ketika bagian depan robot bersentuhan dengan
suatu objek atau halangan.
sehingga operasi pengolahan data dapat dilakukan dengan
lebih cepat. Bentuk fisik CMUCam ver3.0 dapat dilihat pada
Gambar 3.1.
(a)
Gambar 3.1 CMUCam ver3.0
Modul CMUCam ini akan diletakkan pada bagian
depan dari robot. Di sini kamera tidak dapat bergerak secara
aktif karena tidak diberikan penggerak berupa motor servo.
Untuk mengatur arah pandangan maka pengguna harus
mengatur sudut dari kamera dan mengencangkannya dengan
baut.
(b)
Gambar 3.4 Sensor limit switch (a) bentuk fisiknya dan (b) realisasinya
Pemilihan Elemen Final Control
Karena aktuator yang dipilih adalah motor DC dan
pengaturan kecepatan adalah dengan menggunakan PWM
yang lebar pulsanya dikendalikan oleh mikrokontroler.
Maka elemen final control yang dipilih adalah berupa suatu
modul driver motor dc.
5.
2.
Pemilihan Kontroler
Kontroler yang dipilih adalah mikrokontroler AVR
ATMEGA16 yang mempunyai PWM (Pulse Width
Modulation) internal sehingga pengaturan kecepatan motor
penggerak dapat dilakukan dengan lebih mudah.
Gambar 3.2 Sistem Minimum Mikrokontroler AVR ATMega16
Untuk keperluan komunikasi data dengan modul
kamera, AVR mempunyai protokol serial RS232. Sehingga,
dengan ini data gambar dari sensor kamera dapat langsung
diolah di mikrokontroler.
Gambar 3.5 Skematik Rangkaian Driver Motor DC
3.
Pemilihan Elemen Penggerak
Pada Tugas Akhir ini, penulis menggunkan dua buah
motor DC lengkap dengan gearbox yang mempunyai daya
masukan rendah. Perbandingan rasio input-output untuk
gearbox adalah 1:21. Tegangan kerja adalah 12 volt dengan
kecepatan 400 rpm dan torsi 6,5 kgf/cm.
Rangkaian driver motor dc yang dibuat sebagian
besar menggunakan komponen optocoupler dan mosfet seri
IRF 9540 dan IRF 540. Untuk skematik rangkaian dapat
dilihat pada Gambar 3.5.
3.2. Perancangan dan Implementasi Rangka Robot
Dengan berbagai pertimbangan baik dari dimensi dan
uji kekuatan bahan, maka untuk sasi robot dipilih bahan
dasar akrilik dengan ketebaln 3 mm. Sebagai penghubung
antara sasi dengan perangkat elektronik, digunakan plat
almini dan spacer yang berbahan dasar dari almini pula.
Almini dipilih karena memiliki jenis kekuatan bahan
material yang cukup kuat. Lihat Gambar 3.6.
Tidak jauh beda dari sasis robot CMU, untuk
penyangga kamera CMUCAM juga digunakan bahan dasar
almini sebagai base frame dan 2 buah spacer untuk
Gambar 3.3 Motor penggerak
2
menyangga kamera CMUCAM. Lebih detailnya dapat
dilihat pada Gambar 3.7.
Gambar 3.6 Sasis Robot CMU dengan Bahan Dasar Akrilik
Gambar 3.7 Bentuk Riil Penyangga Kamera CMUCAM
3.3. Penggabungan Elemen-elemen Pembangun
Gambar 3.8 merupakan hubungan koneksi elemenelemen pembangun yang telah dipilih. CMUCam
mempunyai satu buah port serial level TTL yang dapat
digunakan untuk komunikasi serial dengan kontroler
lainnya. Baud rate yang digunakan dalam sistem adalah
115.200. Gambar 3.9 menunjukan hubungan komunikasi
dan alur sinyal pada sistem yang akan dibangun.
3.4. Pemrograman Sensor Kamera CMUCam 3.0
Sebelum dapat digunakan, maka sensor kamera
CMUCam 3.0 harus dimasukkan program terlebih dahulu.
Pada saat pertama membeli sebenarnya CMUCam telah
memiliki sensor default-nya sendiri. Namun jika terjadi
error pada sistem, kita dapat men-download file .hex dari
program
tersebut
di
http://www.cmucam.org/attachment/wiki/cmucam2emulation kemudian pilih file cmucam2_lpc2106cmucam3.hex. Setelah itu, lakukan upload program tersebut
ke dalam CMUCam 3.0.
3.5. Pembacaan Data Sensor Kamera CMUCam 3.0 Oleh
Mikrokontroler
Untuk pembacaan data dari kamera, maka sensor
kamera CMUCam dan mikrokontroler dihubungkan secara
serial dengan level tegangan TTL. Setelah itu
mikrokontroler mengirimkan command atau instruksi
kepada sensor kamera untuk mengirimkan data RGB hasil
pembacaan sensor. Instruksi yang digunakan dalam hal ini
adalah GM\r. Instruksi ini akan mengirimkan hasil
pembacaan RGB rata-rata dari besar frame atau window
yang telah di-setting. Default dari sensor kamera CMUCam
untuk besar frane yang dicuplik adalah dari koordinat
kartesian (0,0) sampai (88,144). Untuk membaca data suatu
objek diperlukan lebar frame yang lebih kecil. Di sini akan
digunakan instruksi VW [x y x2 y ]\r. Untuk daftar instruksi
dan penjelasan penggunaan instruksi tersebut dapat dilihat
pada Lampiran B-4.
Dalam implementasinya, lebar frame yang digunakan
hanya 12 pixel atau 12 koordinat. Konfigurasi dari koordinat
yang dicuplik dalam sensor kamera dapat dilihat pada
Gambar 3.10. Jadi, dalam implementasinya, cuma ada tiga
baris dalam kamera yang akan diproses. Banyak baris yang
dicuplik dibatasi sampai tiga karena pada saat pergantian
instruksi dari perubahan frame kemudian mengambil data
RGB, sensor kamera CMUCam 3.0 memerlukan delay
sekitar 25 ms (didapat dari hasil percobaan) agar data yang
dikirimkan tidak terjadi kesalahan.
Gambar 3.8 Penggabungan elemen-elemen pembangun sistem
Gambar 3.10 Model pembacaan data gambar pada kamera dan input dari
proses fuzzy q-learning
Gambar 3.9 Hubungan Komunikasi Data dan alur sinyal pada sistem
Setiap perubahan frame dalam satu baris dihitung
menggunakan counter. Semakin besar counter menandakan
jarak suatu objek terhadap kamera semakin jauh. Untuk
lebih memahami tentang hubungan koordinat pixel dengan
posisi objek terhadap kamera, dapat merujuk pada Bab IV
sub-bab 4.1.2 (Pengujian CMUCam Untuk Identifikasi
Proyeksi).
Satu baris dalam setiap input di-set memiliki 20 kali
perubahan frame. Sehingga, jika ada tiga buah input, dalam
satu kali pemrosesan satu gambar penuh ada 60 kali
Semakin lama mengitari lingkungannya, maka robot
semakin pintar dalam mengenali semua objek halangan dan
dapat menemukan objek sasaran. Dalam program kontroler
ini, dibatasi jumlah objek halangan hanya 5 buah. Hal ini
dikarenakan lamanya proses pengenalan objek yang
disebabkan kamera CMUCam 3.0 memiliki waktu delay
sekitar 25-100 ms dalam memproses data gambar,
tergantung besar frame yang dianalisa, untuk mendapatkan
nilai RGB yang dimaksud.
Setelah robot memiliki kemampuan mengenali objek
halangan dan sasaran, robot dapat dilepas kembali untuk
melakukan uji coba kehandalan kontroler fuzzy q-learning
tersebut. Semakin sedikit tabrakan yang terjadi, maka
semakin handal kontroler tersebut. Bentuk flowchart dari
sistem dan kontroler fuzzy q-learning dapat dilihat pada
Gambar 3.11 dan Gambar 3.12.
perubahan frame. Jadi total, mikrokontroler akan
memproses data suatu gambar penuh sekitar (25 ms x 60
kali) 1,5 detik. Waktu total tersebut terlalu lama sehingga
menjadi kendala dari robot dalam hal kecepatan merespon
perubahan keadaan di sekitarnya.
3.6. Pemrograman Robot Mandiri Dengan Kontroler Fuzzy
Q-learning
Robot mandiri pertama kali dilepas pada saat belum
mengetahui sama sekali tentang keadaan lingkungan di
sekitarnya atau dengan kata lain robot belum bisa
menentukan apakah data gambar yang ditangkap oleh
kamera merupakan objek halangan atau bukan. Namun,
sebelumnya robot telah diinisialisai tentang objek sasaran
yang dicari atau dituju. Setelah beberapa saat mengitari
lingkungan, robot dipastikan akan menabrak suatu objek dan
sensor limit switch akan diaktifkan. Setelah menabrak, robot
akan menyimpan data RGB dari objek tersebut sebagai
halangan dan kontroler fuzzy q-learning akan mulai bekerja
menentukan aksi yang tepat untuk robot. Jika robot berhasil
melewati halangan maka kontroler akan menambah nilai
reward untuk robot dan jika tidak berhasil maka kontroler
akan memberikan nilai punishment. Nilai reward dan
punishment itu akan masuk ke dalam variabel Q. setelah
robot berhasil melewati halangan tersebut, maka nilai Q dan
nilai RGB untuk objek tersebut akan disimpan.
Gambar 3.12 Flowchart Sub Program Fuzzy
IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Pengujian CMUCam Sebagai Sensor
1. Pengujian Pengambilan Nilai RGB Beberapa
Warna
Pengujian ini dilakukasn dengan program dasar yang
telah termasuk dalam paket pembelian CMUCam dan diuji
dengan menggunakan sebuah komputer dengan software
CMUCam GUI. Data-data pada Tabel 4.1 sampai Tabel 4.3
diambil pada tanggal 17 Juni 2011, pukul 23.26 di kamar
kos Gebang Wetan 23B dengan kondisi pencahayaan yang
cukup (lampu di sisi timur dan tengah).
Dari tabel tersebut dapat diketahui bahwa kadar RGB
untuk setiap warna berbeda sehingga perlu adanya sebuah
inisialisasi kondisi RGB khusunya untuk objek. Sedangkan
untuk logika menghindari halangan hanya digunakan sistem
perubahan data RGB sebuah benda. Jika dalam sensor
Gambar 3.11 Flowchart Sistem Robot Mandiri
4
2.
CMUCAM mendeteksi benda dengan data RGB yang relatif
tidak berubah dan ternyata bukan data RGB obyek, maka
benda tersebut adalah sebuah halangan.
Pengambilan data juga dilakukan untuk jarak yang
berbeda beda pada contoh objek berwarna biru laut. Data
diambil pada waktu yang sama dan tempat yang sama tanpa
penerangan tambahan dari depan robot. Data hasil
percobaan dapat dilihat pada Tabel 4.3. Dari sana terlihat
bahwa nilai RGB relatif stabil walaupun jarak objek yang
ditangkap berubah-rubah.
Pengujian CMUCam Untuk Identifikasi Proyeksi
Pengambilan data ini dilakukan dengan cara
melakukan uji coba perubahan jarak objek terhadap robot
dan mengambil data koordinat X dan Y pada citra untuk
posisi bola tersebut. Dimana kordinat Y merupakan suatu
representasi jarak sesungguhnya dan koordinat X adalah
merupakan representasi simpangan objek terhadap titik
tengah posisi kamera.
Format paket T pada CMUCam mempunyai bentuk
T mx my x1 y1 x2 y2 pixels confidence\r
Tabel 4.1 Data Nilai Rata-Rata RGB Untuk Beberapa Warna
(Objek Kertas Warna)
No.
Warna Kertas
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Jingga
Kuning
Biru laut
Hijau muda
Hijau tua
Merah
Merah muda
Cokelat
Hitam
Red
68
75
46
54
49
71
63
51
48
Rata-rata
Green
59
88
49
84
61
43
42
47
46
Dengan mx, my adalah koordinat pixel untuk warna yang
sedang di track. x1, y1, x2, y2 merupakan jendela pembatas
dari warna yang diambil oleh CMUCam. Dengan benda
yang semakin besar, maka jendela pembatas ini mempunyai
lebar yang semakin besar juga. Pixels memberikan nilai
pixel yang di-track oleh CMUCam, confidence memberikan
nilai kepastian dari suatu pengukuran.
Percobaan dilakukan dengan menaruh objek (dalam
hal ini digunakan lampu senter) di depan kamera CMU pada
jarak yang berbeda beda dan membandingkan posisinya
terhadap pixel y. Hasil percobaan dapat dilihat pada Tabel
4.4.
Blue
42
47
68
54
53
45
58
51
52
Tabel 4.2 Data Nilai RGB (Maksimum dan Minimum) untuk
Beberapa Warna (Obyek Kertas Warna Origami)
Nomor
Pengambilan
Data 1 (MIN)
MAX
Data 2 (MIN)
(MAX)
Data 3 (MIN)
(MAX)
R
G
B
94
62
24
124
111
71
79
101
21
111
149
55
16
27
67
29
49
87
Data 4 (MIN)
43
100
28
(MAX)
77
150
70
Data 5 (MIN)
21
53
37
(MAX)
63
96
70
Data 6 (MIN)
85
22
22
MAX
122
57
51
Data 7 (MIN)
67
27
49
(MAX)
105
57
72
Data 8 (MIN)
23
29
25
(MAX)
72
66
60
Data 9 (MIN)
26
19
23
(MAX)
64
63
61
Tabel 4.4 Data hasil identifikasi proyeksi
Warna
Kertas
No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Jingga
Kuning
Biru laut
Hijau muda
Hijau tua
Merah
Ungu
Jarak Objek (cm)
12
15
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
130
140
Pixel Y
0
9
38
66
83
93
100
106
111
115
117
119
121
124
126
150
127
Cokelat
4.2. Pengujian Sistem Terintegrasi
Pengujian yang dilakukan pada keseluruhan sistem
ini bertujuan untuk menganalisa performa dari robot mandiri
dalam menemukan objek sasaran atau target. Dalam hal ini,
yang diperhatikan adalah peningkatan kemampuan belajar
robot setiap kali terjadi siklus belajar atau pengujian baru.
Sehingga, nantinya dapat diketahui kahandalan kontroler
fuzzy q-learning dalam sistem robot mandiri yang telah
dirancang.
Pengujian dilakukan dengan menaruh robot mandiri
dalam posisi start kemudian pada lingkungan tempat
pengujian diletakkan objek halangan dan objek sasaran. Satu
siklus belajar di sini adalah satu siklus dimana robot mulai
dilepas hingga saat robot berhasil menemukan objek
sasaran. Setelah robot melakukan satu siklus belajar yang
mana robot masih belajar membedakan antara objek
halangan dengan target, maka robot kembali dilepas pada
posis start yang sama seperti sebelumnya. Robot akan terus
Hitam
Tabel 4.3 Data Nilai RGB Untuk Kertas Origami Warna Biru Laut
Berdasarkan Pada Jarak Pengambilan Gambar
No
Jarak
(cm)
Red
(min)
Red
(max)
Green
(min)
Green
(max)
Blue
(min)
Blue
(max)
1
30
22
60
29
70
83
142
2
50
24
45
38
70
77
113
3
70
25
46
41
73
79
113
4
90
16
29
27
49
67
87
5
110
28
47
41
55
64
70
5
kembali diperintahkan untuk mempelajari lingkungan
sekitar sampai dengan robot tanpa gagal membedakan antara
objek halangan dengan targetnya. Dari keseluruhan proses
tersebut, maka akan didapatkan jumlah siklus belajar ideal
untuk robot agar dapat mengenali keseluruhan lingkungan.
Setelah itu robot kembali diuji dengan mengubah banyaknya
jumlah objek halangan. Perlu diperhatikan pada lingkungan
tempat uji bahwa pada jumlah objek halangan yang sama,
baik letak maupun jenis objek halangan dan target maupun
cahaya penerangan sekitar tempat uji, dari satu siklus belajar
yang satu ke siklus belajar berikutnya tidak dirubah atau
dengan kata lain statis. Data hasil pengujian dapat dilihat
pada Tabel 4.5.
4.
5.
Tabel 4.5 Data hasil kemampuan belajar robot
No
1
2
3
4
5
Variasi Objek
Halangan
1
2
3
4
5
Jumlah Objek
Halangan
1
2
3
4
5
Jumlah Siklus
Belajar
1
2
2
3
4
dijelaskan pada Bab III sub bab 3.3.6 (Pembacaan
Data Sensor Kamera CMUCam 3.0 Oleh
Mikrokontroler),
waktu
total
mikrokontroler
memproses data suatu gambar penuh sekitar 1,5
detik.
Dalam hal kemampuan robot mempelajari lingkungan
sekitar, didapatkan hubungan bahwa semakin banyak
objek halangan yang diletakkan maka robot
cenderung semakin banyak membutuhkan siklus
belajar atau dengan kata lain proses belajar yang
dilakukan oleh robot semakin lama.
Untuk kontroler fuzzy q-learning, jumlah siklus
belajar yang dilakukan robot bergantung pada jumlah
tabrakan yang terjadi dan variasi jenis objek yang
dikenali oleh robot dalam satu siklus belajar.
Kemampuan belajar robot akan semakin meningkat
jika dalam satu siklus pembelajaran terjadi tabrakan
pada objek halangan yang berbeda.
REFERENSI
[1]
Tabel 4.5 memberikan gambaran mengenai
kemampuan belajar robot. Dapat dilihat bahwa semakin
banyak objek halangan yang diletakkan, maka robot
semakin banyak membutuhkan siklus belajar. Perlu
diperhatikan, bahwa jumlah siklus belajar ini adalah jumlah
siklus belajar ideal, artinya jumlah siklus belajar ini tidak
pasti setiap dilakukan pengujian. Hal ini karena pada satu
siklus belajar, jumlah tabrakan yang terjadi dan variasi jenis
objek yang dikenali oleh robot berbeda. Semakin sering
terjadi tabrakan pada objek halangan yang berbeda pada
siklus-siklus awal pembelajaran, membuat robot memahami
lingkungan sekitar lebih baik dan tidak terlalu kesulitan
menghindari objek halangan dan menemukan objek sasaran
pada saat siklus belajar berikutnya
Jadi, untuk kontroler fuzzy q-learning, didapatkan
kesimpulan bahwa jumlah siklus belajar yang dilakukan
robot bergantung pada jumlah tabrakan yang terjadi dan
variasi jenis objek yang dikenali oleh robot dalam satu
siklus belajar. Kemampuan belajar robot akan semakin
meningkat jika dalam satu siklus pembelajaran terjadi
tabrakan pada objek halangan yang berbeda.
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
Anam, Khairul, (2008), Skema Behavior-Based Control Dengan
Pembelajaran Fuzzy Q-learning Untuk Sistem Navigasi Autonomous
Mobile Robot, Tesis S2, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Surabaya.
N. N, David, (2008), Perancangan Sistem Visual Servo Control
Pada Intelligent Mobile Robot Dengan Menggunakan Struktur
Image Based Visual Servoing (IBVS), Skripsi S1, Institut Teknologi
Sepuluh Nopember Surabaya.
Riswandanu, Anggie, (2010), Deteksi Objek Menggunakan Kamera
Dengan Pendekatan Neural Network Pada Robot Soccer Field,
Skripsi S1, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
H. M, Ravi, (2010), Penerapan Behavior Based Robotic Pada
Sistem Navigasi dan Kontrol Robot Soccer, Skripsi S1, Institut
Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
L. Dong-Wook, S. Sang-Wook, dan S. Kwee-Bo, 2008, Online
Evolution for Cooperative Behavior in Group Robot Systems.
International Journal of Control, Automation, and Systems, vol. 6,
no. 2, pp. 282-287, April 2008.
Malvino, Albert Paul, Prinsip-prinsip Elektronika Buku Satu,
Salemba Teknik, Jakarta, 2003.
Herviyanto, Ary, dan P., Wisnu Adi, Pemrograman Bahasa C Untuk
Mikrokontroler ATMEGA8535, Andi Yogyakarta, Yogyakarta,
2008.
Andrianto, Heri, Pemrograman Mikrokontroler AVR ATMEGA 16
Menggunakan Bahasa C (Code Vision AVR), INFORMATIKA
Bandung, 2008.
RIWAYAT PENULIS
Penulis
bernama
lengkap
Muhammad
Taufiq
Ramadhan
Ruliyadi. Lahir di Samarinda, 20 April
1988. Menempuh pendidikan dari
tingkat SD sampai SMA di daerah
asalnya yaitu, Samarinda. Setelah lulus
dari SMA Negeri 10 Samarinda pada
tahun 2006, penulis merantau ke Jawa
untuk melanjutkan studi pada bidang
elektro di Diploma 3 Jurusan Teknik Elektro, Institut
Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya. Setelah 3
tahun menempuh pendidikan D3, pada tahun 2009 penulis
berhasil lulus dengan IPK 3,42 dan melanjutkan alih jalur
studi S1 Teknik Elektro ITS pada tahun yang sama. Selama
studi perkuliahan penulis aktif di beberapa kegiatan
organisasi dan menjadi asisten praktikum.
V. KESIMPULAN
Setelah melakukan perancangan, implementasi,
pengujian, dan analisa, dapat diambil beberapa kesimpulan
bahwa:
1. Nilai RGB untuk setiap tempat pada lapangan selalu
berubah-ubah. Hal ini dipengaruhi intensitas cahaya
dan jarak penangkapan gambar atau posisi objek.
2. Kemampuan robot dalam menentukan range nilai
RGB suatu objek sangat berpengaruh terhadap proses
mengenali objek. Karena jika terlalu besar dalam
menentukan range suatu objek, maka objek yang lain
pun dapat dianggap sebagai objek yang sama namun
jika range terlalu kecil, maka terkadang objek yang
dimaksud terkadang dapat dideteksi dan terkadang
tidak.
3. Kecepatan kamera dalam menangkap citra gambar
juga sangat berpengaruh dalam hal keakuratan dan
kecepatan kontroler dalam merespon perubahan
lingkungan sekitar. Berdasarkan algoritma yang telah
6