BKG

Amri, Syaiful (2014) Analisis Perbandingan Metode Identifikasi Warna Objek pada Robot Soccer. Magister thesis, Universitas Brawijaya.

Indonesian Abstract

Robot soccer adalah salah satu divisi dari Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI). Tugas robot ini adalah bermain bola sesuai dengan rule standar internasional yang telah ditetapkan organisasi RoboCup . Sensor-sensor yang digunakan pada robot soccer ini harus merupakan representasi dari indera yang dimiliki oleh manusia. Sensor kamera adalah solusi yang paling tepat untuk memenuhi kebutuhan fungsi vision , dimana sensor kamera ini bisa mengenali objek yang lebih spesifik, diantaranya untuk mengidentifikasi objek (warna dan bentuk), dan mengukur jarak objek yang merupakan fitur yang penting pada robot soccer . Objek yang dimaksud pada robot soccer adalah objek-objek yang ada pada lapangan pertandingan robot soccer seperti bola, gawang, garis putih, warna lapangan dan robot lawan. Objek yang diteliti pada penelitian ini adalah bola dan gawang. Terdapat dua pertimbangan dalam mendesain fungsi vision robot soccer yaitu tingkat akurasi dan waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi, sehingga pada penelitian ini digunakan beberapa metode klasifikasi diantaranya Color Filtering ( CF ), k-Nearest Neighbor (k-NN) dan Naive Bayes (NB) untuk segmentasi citra berdasarkan warna, yang kemudian dilanjutkan deteksi objek, pencarian titik pusat koordinat dan pengukuran jarak objek dengan aksi scanning dan tracking . Dari hasil penelitian ini didapatkan rerata error estimasi jarak yang terkecil dengan rentang pengukuran 10 cm sampai dengan 360 cm adalah pada metode klasifikasi Naive Bayes dengan rerata error 3,6%, sedangkan waktu komputasi tercepat yang dibutuhkan untuk identifikasi warna objek adalah pada metode Color Filtering dengan waktu 0,097 detik. Dilihat dari estimasi error jarak dan waktu komputasi, metode k-NN berada diantara kedua metode lainnya yaitu rerata error estimasi jarak 7,19% dan dengan waktu komputasi 0,27 detik.

English Abstract

Robot soccer is a division of Indonesian Intelligent Robot Contest (Indonesia: KRCI) organized by Directorate General of Higher Education since 2009. Robots task is playing soccer according to rules of international standards that have been set by RoboCup organization. sensor vision used in robot soccer should be a representation of human senses. A camera is an appropriate solution to meet needs of sensor vision, since camera can recognize specific objects, identify m, and can be used to measure distance of object. objects used in robot soccer contest are a ball, goal, white lines, color field and robot opponents. level of accuracy and time required for identification were considered in designing robot soccer. This study used three methods of classification; i.e. Color Filtering (CF), Naive Bayes (NB) and k-Nearest Neighbor ( k-NN ). steps included image segmentation based on color, following by object detection. Searching for coordinates of center point and object distance measurement were performed by using scanning and tracking. result showed that smallest average of distance estimation error of 3.6%, with measurement range of 10 cm up to 360 cm, using Naive Bayes classification method was obtained. While fastest computation time required to identify color of object was 0.097 seconds using Color Filtering method. k-NN had average of distance estimation error of 7.19% and computation time of 0.27 seconds.

Other Language Abstract

UNSPECIFIED

Item Type: Thesis (Magister)
Identification Number: TES/629.892/AMR/a/041405230
Subjects: 600 Technology (Applied sciences) > 629 Other branches of engineering > 629.8 Automatic control engineering
Divisions: S2 / S3 > Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Depositing User: Endro Setyobudi
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/158894
Full text not available from this repository.

Actions (login required)

View Item View Item