## Pengenalan Tanda Arah untuk Navigasi Automatic Guided Vehicle berbasis Raspberry Pi
Florentinus Budi Setiawan 1 , Rachmat Hidayat 2 , Leonardus Heru Pratomo 3 , Slamet Riyadi 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Katolik Soegijapranata, Jl. Pawiyatan Luhur Selatan.IV No.1 Semarang 50234 INDONESIA (tlp:024-8441555;
1 f.budi.s@unika.ac.id, 2 rachmatha2508@gmail.com, 3,4 tu.elektro@unika.ac.id)
[Diterima: 4 Juli 2022, Revisi: 28 Oktober 2022] Corresponding Author : Florentinus Budi Setiawan
INTISARI — Perkembangan zaman modern di sektor teknologi robotika dan mekanisasi telah meningkat sangat signifikan dalam beberapa dekade ini karena efisiensinya yang tinggi dari aspek waktu dan tenaga. Pada sistem mobilisasi barang untuk pemanfaatan  perusahaan,  khususnya  bagian  industri  dan  bagian  pergudangan,  salah  satu  robot  yang  digunakan  adalah kendaraan berpemandu otomatis pengangkut barang atau yang biasa disebut sebagai automatic guided vehicle (AGV). Salah satu metode navigasi lama di AGV adalah penggunaan sebuah sensor untuk mengikuti pola garis pada objek yang terdeteksi, yaitu garis pada lantai. Metode tersebut kurang efektif karena lambat laun objek pola garis di lantai tersebut akan menghilang akibat efek dari gaya gesek roda AGV, sehingga tidak lagi dapat terdeteksi oleh sensor kamera. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah  peningkatan  metode  navigasi  AGV  agar  dapat  menjadi  sebuah  inovasi  yang  berkelanjutan.  Metode  navigasi  ini menggunakan empat objek gambar yang diposisikan pada area yang dilintasi robot AGV dan kamera sebagai sensor yang menghadap ke depan, sehingga AGV dapat dengan presisi mendeteksi pola objek gambar menggunakan bantuan computer vision menggunakan library perangkat lunak OpenCV. Selanjutnya, pola objek gambar yang sudah terdeteksi diproses oleh sebuah  program  yang  dirancang  pada  perangkat  komputer  mini  Raspberry  Pi  4  Model  B.  Hasil  pengujian  membuktikan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek gambar yang berada di area yang terjangkau kamera dan berhasil menampilkan keluaran dari objek gambar tersebut. Sistem berhasil mengenali objek secara cukup akurat, dengan parameter jarak 10–95 cm dan melalui beberapa percobaan. Analisis kecepatan putaran roda depan dan belakang AGV dilakukan  menggunakan osiloskop dan takometer sebagai alat pengukur kecepatan atau rotasi roda.
KATA KUNCI — Robotika, AGV, Computer Vision , OpenCV , Raspberry Pi.

## I. PENDAHULUAN
Dalam  sistem  pengiriman  otomatis  [1], automatic  guided vehicle (AGV)  adalah  bagian  yang  sangat  penting.  AGV merupakan  jenis  kendaraan  pengiriman  barang  yang  dapat mengarahkan  dirinya  sendiri  dengan  mengikuti  program  dan rute pemandu untuk melakukan gerakan, seperti bergerak maju, berhenti,  dan  berbelok,  serta  berhenti  di  stasiun  kerja  yang diprogram.  Kendaraan  ini  digunakan  untuk  memuat  maupun membongkar barang [2]. AGV dapat diklasifikasikan menjadi dua kategori. Kategori pertama adalah AGV dengan guide path yang  dilengkapi  dengan  pemancar  dan  penerima inframerah reflektif  untuk  melacak guide  path ,  sedangkan  yang  kedua adalah AGV tanpa guide path yang digerakkan menggunakan remote control dengan gelombang radio [3].
AGV  dapat  memanfaatkan  penanda  atau  pola  di  lantai untuk  melakukan  navigasi  dirinya  sendiri  di  lingkungan tertentu  [4].  Alat  ini  juga  dapat  memanfaatkan  penglihatan menggunakan sebuah magnet atau laser untuk metode navigasi, tergantung  pada  aplikasinya,  yang  juga  sering  dimanfaatkan dalam aplikasi bidang industri untuk memindahkan bahan atau barang  dari  satu  tempat  ke  tempat  yang  lain  di  fasilitas manufaktur  atau  gudang  [5].  AGV  dapat  membantu meningkatkan  produktivitas  dan  mengurangi  biaya  dengan memfasilitasi otomatisasi pabrik atau gudang. AGV memiliki beragam  aplikasi  yang  sebagian  besar  digunakan  untuk mengangkut berbagai jenis material, termasuk palet, gulungan, rak, gerobak, dan kontainer [6].
Bidang  industri  meningkatkan  penggunaan  robot  untuk transportasi  dan  pemrosesan  material  [7].  Sistem  robotika  ini menggunakan  banyak  teknologi  pengindraan  inovatif  dan teknik kontrol untuk meningkatkan keserbagunaannya. Sistem transportasi ini bergantung pada akurasi dan pengulangan dari AGV  yang  digunakan  untuk  memindahkan  material  dan
peralatan  di  sekitar  ruang  kerja.  Kunci  untuk  mendapatkan akurasi yang diinginkan adalah kalibrasi AGV yang tepat dan terstruktur. Berbagai pendekatan yang berbeda untuk navigasi AGV  telah  banyak  dibahas  dalam  literatur.  Pendekatan navigasi  dapat  dipisahkan  menjadi  dua  kategori  besar,  yaitu yang  melakukan  perhitungan  secara  manual  dan  yang mengandalkan  referensi  pemosisian  eksternal.  Perhitungan manual  sebagian  besar  bergantung  pada  estimasi  akurat  dari jarak dan arah perjalanan AGV [8].
Kalibrasi  AGV  yang  buruk  dan  tidak  sesuai  aturan  dapat menyebabkan  kesalahan  pemosisian  yang  serius.  Kesalahan kecil  pada  pengemudian  dan  jarak  yang  diukur  akan terakumulasi  dan  menghasilkan  kesalahan  pemosisian  yang besar  dan  tidak  presisi  [9].  Untuk  AGV  yang  mengandalkan sebuah  sumber  daya  pengaturan  kendali  navigasi  eksternal, kemampuan mengarahkan servo secara akurat ke lokasi yang diinginkan dapat dipengaruhi oleh kualitas kalibrasi kendaraan. Penelitian  ini  mempresentasikan  algoritme computer  vision menggunakan model matematika untuk pengolahan citra [10] dalam memperoleh informasi dari gambar atau data.
Penglihatan manusia dalam menghadapi beberapa gambar yang  berbeda  dapat  langsung  dianalisis  menurut  pemahaman masing-masing.  Akan  tetapi,  penggunaan  komputer  untuk analisis  gambar  akan  menghasilkan  lebih  banyak  metode interpretasi, yang secara keseluruhan lebih rumit. Oleh karena itu,  dipilih  penggunaan  tipe  data  citra  untuk  analisis  objek. Sebuah  gambar  yang  diinterpretasikan  melalui  model probabilitas  fisik,  dan  akhirnya  algoritme computer  vision , dapat terbentuk. Penelitian ini merupakan penyempurnaan dari sistem  deteksi  tanda  arah  [11]. Computer  vision yang digunakan  dalam  penelitian  ini  akan  menampilkan  keluaran pada monitor, atau dapat dikatakan hanya tertampil hasil dari
pembacaan  tanda  arah  saja.  Maka,  dalam  penelitian  ini diimplementasikan  pembacaan  tanda  arah  ini  dengan  sebuah mobil  yang  beroperasi  dengan  otomatis,  atau  dapat  disebut sebagai  AGV  [11].  Dalam  proses  penerapan  metode  ini, algoritme computer vision dapat secara fleksibel mengidentifikasi gambar secara akurat dengan memanfaatkan empat  buah  gambar  untuk  navigasinya.  Penggunaan  metode region  of  interest (ROI)  pengolahan  citra  ini  dapat meningkatkan  akurasi  identifikasi  yang  diperoleh  jika dibandingkan  dengan  beberapa  metode  lainnya.  Makalah  ini tersusun atas empat bagian: Bagian I adalah pendahuluan, lalu Bagian II membahas tentang metodologi, Bagian III membahas hasil dan pembahasan, serta Bagian IV berisi kesimpulan.

## II. METODE YANG DIUSULKAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall .  Metode waterfall digunakan  sebagai  acuan  untuk memastikan  keberhasilan  proyek  penelitian  [12].  Dalam metode waterfall ,  seluruh  proses  pengembangan  perangkat dibagi menjadi beberapa fase terpisah yang saling melengkapi. Model  ini  merupakan  hasil  dari  satu  fase  yang  bertindak sebagai  sebuah  masukan  untuk  fase  berikutnya  secara berurutan.  Bagian  tersulit  dari  setiap  penyelidikan  ilmiah bukanlah  memecahkan  masalah  tertentu,  tetapi  merumuskan pertanyaan  yang  memusatkan  perhatian  pada  aspek-aspek penting dari fenomena yang sedang diselidiki [13]. Berikut ini adalah bagan tahapan penelitian dalam melakukan pembuatan robot AGV, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.

## A. PERANCANGAN MODEL AGV
Tahap yang pertama dilakukan adalah perancangan model desain  AGV.  Pembuatan  alat  ini  dilakukan  melalui  proses desain 3D, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Penelitian ini membahas tentang perancangan pengenal tanda arah yang memanfaatkan computer  vision sebagai  navigasi  AGV  [14]. Alat ini menggunakan komputer mini Raspberry Pi 4 Model B sebagai otaknya [15]. Komputer mini tersebut berperan sebagai komputer pusat yang memerintahkan gerakan AGV pada jalur yang  telah  ditentukan.  Pengolahan  citra  juga  dilakukan menggunakan  komputer  mini  Raspberry  Pi  4  model  B.  Lalu, untuk  kemudi  roda  depan  digunakan  motor  servo  digital MG996R  torsi  tinggi  [16].  Sensor  AGV  ini  menggunakan Raspberry Pi Camera V2 yang merupakan board kamera resmi baru yang dirilis oleh Raspberry Pi, sedangkan untuk akselerasi di  bagian  roda depan dan belakang,  digunakan driver L928N sebagai modul driver motor DC [17] dan pengendali kecepatan putaran  roda  dari  motor  DC  tersebut  [18].  Komputer desktop
digunakan sebagai penampil atau s creen mirroring ketika AGV dioperasikan.  Sebagai  sumber  daya  kelistrikan  AGV, digunakan  baterai  LiPo  yang  dapat  di  isi  ulang,  sedangkan bagian  sasis  AGV  menggunakan  sasis  mobil remote  control kecil 4WD dan papan akrilik sebagai penyangga robot AGV.

## B. PENGATURAN PERANGKAT LUNAK AGV
Perancangan  desain  AGV  dilakukan  menggunakan perangkat lunak 3D SketchUp [19]. Algoritme dirancang dan diimplementasikan  menggunakan  Python  3.9.1  [20]  dan computer  vision  library OpenCV  [21]  untuk  perintah pengolahan  citra.  Kemudian,  algoritme  pengaturan  kendali kecepatan dan kendali kemudi AGV diimplementasikan dalam bahasa  Python  [22],  sedangkan viewer  board Raspberry  Pi  4 model  B  dijalankan  dengan  laptop  menggunakan  perangkat lunak VNC Viewer [23].

## C. KONVERSI NILAI WARNA RGB KE NILAI HSV
Gambar  yang  ditangkap  oleh  kamera  biasanya  berada dalam ruang warna red , green, blue (RGB). Ruang warna ini perlu diubah menjadi ruang warna lain. Pendekatan yang paling populer  dalam  teknik  segmentasi  warna  adalah  model  warna hue , saturation, value (HSV) [24]. Model warna RGB terutama digunakan  dalam  aplikasi  grafik  komputer.  Model  warna  ini umumnya  dibangun  berdasarkan  ruang  koordinat  Cartesian yang merepresentasikan sumbu x, y, dan z. Di sisi lain, model warna HSV dibangun berdasarkan representasi hue , saturation , dan value. Hue mewakili  warna  asli  itu  sendiri; saturation menunjukkan  kemurnian  warna  yang  berhubungan  dengan simpangan  baku  di  sekitar  panjang  gelombang  dominan; sedangkan value mewakili  kecerahan  warna,  dalam  hal  ini menggambarkan terang atau gelapnya warna dan berkisar dari 0 (gelap) hingga 1 (terang). Value terkait dengan jumlah warna putih [25].
Selain  teknik  berbasis warna,  teknik  berbasis  bentuk  juga telah  digunakan  dalam  tahap  deteksi  objek.  Teknik  deteksi bentuk  ini  menggunakan dataset common  object  in  context (COCO). Pada kenyataannya, teknik berbasis bentuk lebih sulit diterapkan  karena  tanda-tanda  yang  dideteksi  memiliki tampilan dan bentuk yang beragam. Ini terjadi karena deteksi bentuk  tanda  sulit  dilakukan  jika  gambar  terlalu  kecil  dan buram  akibat  kamera  menangkap  gambar  dalam  jarak  jauh pada kondisi dan sudut pencahayaan yang berbeda-beda [26]. Algoritme  yang  menggunakan  deteksi  warna  HSV  dan  RGB dijelaskan sebagai berikut. Sebuah piksel ditandai berdasarkan
Gambar 1. Bagan alur penelitian.
Gambar 2. Desain 3D prototipe AGV tampak samping.
rentang HSV. Batas-batas untuk  algoritme  ruang warna HSV digambarkan seperti pada (1).
(𝑃 ℎ𝑢𝑒_𝑙𝑜𝑤 ≥ 0,06) atau (𝑃 ℎ𝑢𝑒_ℎ𝑖𝑔ℎ ≤ 1) dan (𝑃 𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 ≥ 0,75) dan (𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 ≥ 0,65). (1)
Persamaan  (1)  menunjukkan  bahwa 𝑃 ℎ𝑢𝑒_𝑙𝑜𝑤 dan 𝑃 ℎ𝑢𝑒_ℎ𝑖𝑔ℎ mewakili  nilai hue , 𝑃 𝑠𝑎𝑡𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 adalah  nilai saturation ,  dan 𝑃 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 mewakili  nilai value .  Di  sisi  lain,  segmentasi  warna menggunakan algoritme RGB menggunakan batas warna yang berbeda.  Selain  itu,  digunakan  dekomposisi  akromatik  untuk mencari  ROI  kandidat  gambar  tanda  arah.  Persamaan dekomposisi akromatik ditunjukkan pada (2).
𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝑅, 𝐺, 𝐵) = (|𝐵−𝑅|+|𝐺−𝐵|+|𝑅−𝐺| 3𝐸 . (2)
Pada  (2),  nilai 𝑅, 𝐺, dan 𝐵 mewakili  kecerahan  bayangan, sedangkan E adalah  nilai  total  warna  akromatik  yang  telah diekstraksi. Akromatik berarti kecerahan atau kegelapan warna dalam sebuah gambar yang berwarna hitam dan putih. Dalam implementasinya,  nilai E diatur  sebesar  20.  Nilai  ini  dipilih karena memberikan hasil terbaik dalam segmentasi warna RGB. Berdasarkan algoritme yang diusulkan, citra tersebut kemudian diubah menjadi citra biner untuk memisahkan area ROI [27].
Jika  algoritme  menemukan  piksel-piksel  yang  tergolong pola  tanda  arah,  piksel-piksel  tersebut  akan  diubah  menjadi piksel  warna  putih,  sedangkan  piksel  warna  hitam  mewakili latar  belakang.  Kemudian,  piksel  putih  akan  disegmentasi menggunakan kotak pembatas dan proses morfologi biner akan menghilangkan derau yang tidak diinginkan serta menggabungkan beberapa celah yang mungkin muncul karena proses thresholding yang tidak lengkap [28].

## D. PROSES TAHAPAN PROGRAM
Dalam  pembuatan  alat  ini,  program  terbagi  menjadi beberapa  subprogram,  yaitu  pemanggilan library ,  inisialisasi kamera,  definisi  tanda  arah,  identifikasi  tanda  arah,  dan pergerakan jalan AGV. Subprogram pemanggilan library berisi tentang  daftar library yang  digunakan  dalam  penyusunan program. Apabila library tidak dipanggil, program tidak akan berfungsi sebagaimana mestinya. Inisialisasi kamera berfungsi untuk mengatur resolusi kamera, kecerahan kamera, arah rotasi kamera,  dan frame  rate kamera.  Definisi  tanda  arah  berisi beberapa prapemrosesan yang digunakan untuk mendefinisikan gambar yang hendak dibaca. Pada subprogram identifikasi  tanda  arah  dilakukan  pembacaan  arah  dengan metode  ROI  yang  ada  di  dalamnya,  sedangkan  subprogram pergerakan arah AGV berisi mekanika pergerakan motor servo dan  motor  DC.  Kedua  motor  ini  saling  terintegrasi  sesuai dengan pola yang diinginkan. Semua subprogram ini menjadi satu kesatuan hingga menjadi algoritme pembacaan tanda arah.

## E. PROSES DETEKSI POLA PADA GAMBAR NAVIGASI
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk  mencapai keberhasilan dalam mengidentifikasi tanda arah ataupun objek gambar  agar  prototipe  AGV  dapat  berpindah  posisi  dengan memanfaatkan computer  vision dan  sensor  Raspberry  Pi Camera V2. Gambar dari video real-time dari kamera diubah menjadi  citra grayscale untuk  mengurangi  kompleksitas dimensi  warnanya,  karena  masukan  warna  RGB  saja  tidak cukup  untuk  mendeteksi  objek  di  depan  kamera.  Untuk mencapai  akurasi  yang  maksimal,  derau pada  citra grayscale harus  dikurangi.  Perlu  ditentukan  ROI  dalam  proses pengurangan derau tersebut agar pola terdeteksi. Selanjutnya, citra tersebut harus didefinisikan atau diubah ke nilai HSV.
Jika nilai HSV untuk warna biru telah terdefinisi, dilakukan pengenalan pola yang berwarna putih di area warna biru. Lalu, gambar objek akan diperhalus menggunakan algoritme kernel . Setelah melalui proses algoritme kernel , pola gambar dideteksi menggunakan operasi morfologi dan kemudian fungsi contours , setelah melewati keempat ROI.
Nilai tuple satu  dan  nol  dibandingkan,  kemudian  pola dideteksi menggunakan look up table yang merupakan bagian dari metode pengenalan ROI. Jika nilai segmen lebih besar dari nilai threshold ,  nilai  segmen  ditetapkan  sebagai  1;  dan  jika tidak,  nilai  segmen  ditetapkan  sebagai  0.  Nilai  segmentasi harus sesuai dengan look-up table agar dapat menentukan arah navigasi pada AGV.
Jika terdeteksi gambar move forward , AGV akan bergerak maju; jika terdeteksi gambar turn back , AGV akan putar balik; jika  terdeteksi  gambar turn  left ,  AGV  akan  berbelok  ke  kiri; dan jika terdeteksi gambar turn right , AGV akan berbelok ke kanan.  Gambar  3  memperlihatkan marking ROI  pada deteksi tanda  arah  menggunakan  metode  ROI.  Diagram  alir  proses pengolahan citra ditunjukkan pada Gambar 4.

## F. MODEL KINEMATIK AGV
Model  prototipe  AGV  didasarkan  pada  model  kinematik yang  baik  untuk  representasi  kecepatan  lambat  [29].  Untuk merancang  prototipe  AGV,  didefinisikan  model  kinematika yang mengatur mekanisme pergerakannya. Model kinematika kendaraan dimaksudkan untuk simulasi real-time . Oleh karena itu,  waktu  komputasi  perlu  dijaga  serendah  mungkin. Selanjutnya,  akan  dibahas  pemodelan  rinci  robot  penggerak diferensial, terutama model kinematika. Robot memiliki empat roda penggerak yang mengontrol gerak AGV. Prototipe robot AGV  ini  mempertimbangkan differential  drive  kinematics robot yang memanfaatkan kecepatan roda sebagai pengontrol gerak AGV. Roda depan dan belakang dihubungkan oleh poros logam atau sasis. Dari model AGV ini, konfigurasi empat roda mengilustrasikan  derajat  kebebasan  AGV;  yang  pertama memungkinkan  AGV  bergerak  maju  dan  mundur  dan  yang kedua memungkinkan AGV berputar atau berbelok kanan dan
Gambar 3. Marking ROI.
kiri, dengan mengatur nilai 𝛾 (dalam  rad). Koordinat  global  ( 𝑋, 𝑌) AGV  diilustrasikan  pada  Gambar  5. Parameter 𝑣 𝑏 adalah  kecepatan  roda  belakang  AGV  (m/s); 𝑣 𝑓 adalah  kecepatan  roda  depan  AGV  (m/s); 𝑙 𝑎 dan 𝑙 𝑏 mewakili jarak dari pusat massa AGV ke poros R dan P (m); sedangkan 𝑙 𝑓 adalah  jarak  dari  poros  AGV  ke  titik  Q.  Kinematika  AGV dirumuskan seperti pada (3) sampai (5).
𝑋 ̇ = 𝑉 . cos(Ψ +  𝛽) (3) 𝑌̇ = 𝑉 . 𝑠𝑖𝑛( Ψ + 𝛽) (4)
Ψ̇ = 𝑉 .  𝑐𝑜𝑠𝛽 𝑙 𝑎 +𝑙 𝑏 + 𝑙 𝑓 . (5)
Parameter β mewakili sudut slip AGV (dalam  rad), arah AGV ditentukan oleh poros yang ditentukan oleh sudut 𝛾 , dan kecepatan awal AGV ditentukan oleh kecepatan roda belakang 𝑣 𝑏 ,  dengan  nilai  sudut  slip β dan  kecepatan  linear AGV dituliskan pada (6) dan (7).
𝛽 = 𝑡𝑎𝑛 −1 ( 𝑙 𝑓 .  tan 𝛾 𝑙 𝑎 +𝑙 𝑏 + 𝑙 𝑓 ) (6)
𝑉 = 𝑣 𝑏 .𝑐𝑜𝑠 𝛾+ 𝑣 𝑏 2 cos 𝛽 . (7)
Posisi  AGV  kemudian  ditentukan  dengan  menerapkan integrasi pada (3) sampai (5) terhadap waktu 𝑡 (s) seperti yang ditunjukan pada (8) sampai (10).
𝑋 =   ∫ 𝑉 . 𝑐𝑜𝑠( 𝑡 0 Ψ +  𝛽) 𝑑𝑡 (8) 𝑌 =   ∫ 𝑉 .  𝑠𝑖𝑛 ( 𝑡 0 Ψ +  𝛽) 𝑑𝑡 (9)
Ψ =   ∫ 𝑉 . 𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑙 𝑎 +𝑙 𝑏 + 𝑙 𝑓 𝑡 0 (𝑡𝑎𝑛 𝛾) 𝑑𝑡 . (10)
Nilai  parameter 𝑙 𝑎 , 𝑙 𝑏 , 𝑙 𝑓 ,  𝑣 𝑏 , cos 𝛽, cos 𝛾, dan  tan 𝛾 dianggap sebagai konstanta, sehingga
𝑋 = 𝑉 .  𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑙 𝑎 + 𝑙 𝑏 +   𝑙 𝑓 ∙   (𝑡𝑎𝑛 𝛾) ∙   [sin ( 𝑉 .  𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑙 𝑎 + 𝑙 𝑏 +   𝑙 𝑓 ∙   (𝑡𝑎𝑛 𝛾) ∙ 𝑡 +  𝛽) −   sin 𝛽] (11)
𝑌 = 𝑉 .  𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑙 𝑎 + 𝑙 𝑏 +   𝑙 𝑓 ∙   (𝑡𝑎𝑛 𝛾) ∙    [𝑐𝑜𝑠 𝛽 − 𝑐𝑜𝑠 ( 𝑉 .  𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑙 𝑎 + 𝑙 𝑏 +   𝑙 𝑓 ∙   (𝑡𝑎𝑛 𝛾) ∙ 𝑡 +  𝛽)] (12)
Ψ = 𝑉 .  𝑐𝑜𝑠 𝛽 𝑙 𝑎 + 𝑙 𝑏 +   𝑙 𝑓 ∙   (𝑡𝑎𝑛 𝛾) ∙ 𝑡. (13)
Parameter 𝑋 , 𝑌 ,  dan Ψ masing-masing  adalah  koordinat global  ( 𝑋 , 𝑌 )  dari  AGV  dan  sudut  belok  AGV  pada  saat  itu [30].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. PENGUJIAN PENGOLAHAN CITRA
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  saat  kamera menangkap  pola  objek  yang  dideteksi.  Jika  pola  terdeteksi benar,  akan  muncul  kotak  persegi  berwarna  merah  sebagai pemisah  antara  objek  yang  diidentifikasi  sebagai  pola  dan objek  lain  yang  tidak  terdeteksi  sebagai  pola  tanda  arah. Kemudian, dihasilkan teks keterangan yang akan muncul pada objek  yang  teridentifikasi  sebagai  pola.  Empat  gambar digunakan  sebagai  masukan  navigasi  AGV.  Gambar  6 menunjukkan hasil identifikasi tanda arah untuk navigasi AGV. Pada  Gambar  6(a)  sampai  Gambar  6(d)  dapat  dilihat  bahwa ketika  tanda  arah  dideteksi  oleh  kamera  robot  AGV,  sistem akan  langsung  mendeteksi  pola  dan  hasil  ditampilkan  pada layar monitor. Apabila tanda arah pada Gambar 6(a) dideteksi, akan  dihasilkan  teks  “Move  Straight”, kemudian  AGV  akan berjalan  lurus.  Jika  tanda  arah  pada  Gambar  6(b)  dideteksi,
Gambar 4. Diagram alir proses pengolahan citra.
C S R D P Q Gambar 5. Kerangka kinematik model AGV.
akan dihasilkan teks “Turn Back” dan AGV akan bermanuver putar  balik.  Selanjutnya,  jika  tandan  arah  pada  Gambar  6(c) dideteksi,  akan  dihasilkan  “Turn  Left”, kemudian  AGV  akan bermanuver  belok  kiri,  dan  yang  terakhir,  apabila  tanda  arah pada  Gambar  6(d)  dideteksi,  akan  dihasilkan  “Turn  Right”, kemudian AGV akan bermanuver belok kanan. Jika tanda arah ini  dibalik  atau  diputar  arahnya,  tanda  arah  tidak  dapat terdeteksi. Pengujian hasil deteksi marka dan putaran roda pada AGV akan ditampilkan pada topik pembahasan selanjutnya.
Hasil pengujian deteksi arah untuk navigasi AGV dengan parameter  jarak  melalui  beberapa  percobaan  pengujian ditunjukkan pada Tabel I. Pada jarak 10 cm sampai dengan 80 cm, didapatkan persentase keberhasilan deteksi sebesar 100% dengan total tiga kali percobaan. Pada jarak 90 cm dan 95 cm dengan tiga kali percobaan, diperoleh persentase keberhasilan sebesar 33,3%. Untuk menghitung total persentase keberhasilan, digunakan persamaan berikut.
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 × 100 % = 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 (14)
20 27 × 100% = 81,4 %.
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 adalah  total  keberhasilan  dalam mendeteksi  objek  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan, 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑐𝑜𝑏𝑎𝑎𝑛 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 adalah  total  percobaan  yang  telah dilakukan.  dari  (14),  diperoleh 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑘𝑒𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 deteksi objek sebesar 81,4%.

## B. HASIL PENGUKURAN KECEPATAN AGV
Pada tahap ini dilakukan pengukuran putaran roda belakang AGV dengan parameter ukur pulse width modulation (PWM) menggunakan  osiloskop  dan  takometer digital.  Pengukuran dilakukan dengan mengatur duty cycle PWM dari 25% sampai dengan  95%.  Kecepatan  putaran  roda  AGV  dipengaruhi  oleh besar  kecilnya duty  cycle PWM.  Pengukuran  pertama dilakukan  dengan  mengubah duty  cycle PWM  menjadi  60%. Gambar  7(a)  menunjukkan  isyarat  PWM  yang  tertampil  di
osiloskop,  sedangkan  Gambar  7(b)  menunjukkan  kecepatan yang dihasilkan, yaitu sebesar 233,4 rpm.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengimplementasikan algoritme  pengolahan  citra  menggunakan  metode  ROI  dalam mendeteksi empat pola pada objek berupa gambar tanda arah. Deteksi dilakukan oleh prototipe AGV, dengan total persentase keberhasilan  sebesar  81.4%.  Tahapan  proses  navigasi  AGV telah bekerja dengan baik. Pengolahan citra yang memanfaatkan computer  vision dapat  membaca  perintah dengan  baik  pula.  Parameter  pengujian  berupa  jarak  antara objek gambar dengan kamera. Selain itu, motor DC dan modul driver L298N pada AGV memiliki kinerja sangat baik dalam mengatur  torsi,  kecepatan,  maupun duty  cycle PWM.  Robot AGV  ini  dapat  menjadi  contoh  sebagai  acuan  untuk pengembangan robot selanjutnya. Penelitian lebih lanjut dapat memanfaatkan  metode-metode  pengolahan  citra  yang  lain, seperti metode pattern recognition maupun metode sign traffic recognition .
T ABEL I P ENGUJIAN D ETEKSI A RAH N AVIGASI
No. Jarak Percobaan ke- 1 2 3 1 10 cm Berhasil Berhasil Berhasil 2 25 cm Berhasil Berhasil Berhasil 3 65 cm Berhasil Berhasil Berhasil 4 70 cm Berhasil Berhasil Berhasil 5 75 cm Berhasil Berhasil Berhasil 6 80 cm Berhasil Berhasil Berhasil 7 85 cm Berhasil Berhasil Gagal 8 90 cm Berhasil Gagal Gagal 9 95 cm Berhasil Gagal Gagal
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 6. Hasil pengujian gambar pada navigasi dengan ukuran yang berbeda, (a) bergerak maju, (b) belok kanan, (c) berputar balik arah, (d) belok kiri.
(a) (b)
Gambar 7. Hasil pengukuran menggunakan osiloskop dan takometer, (a) PWM dengan duty cycle 60%, (b) hasil kecepatan dari PWM dengan duty cycle 60%.

## ID-68

## KONFLIK KEPENTINGAN
Semua  penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi,  Florentinus  Budi  Setiawan  dan  Rachmat Hidayat; metodologi, Leonardus Heru Pratomo; desain sistem, Florentinus  Budi  Setyawan  dan  Rachmat  Hidayat;  perangkat lunak, Rachmat Hidayat; analisis, Rachmat Hidayat; penulisan- penyusunan  draf  asli,  Florentinus  Budi  Setyawan;  penulisan- peninjauan  dan  penyuntingan,  Florentinus  Budi  Setyawan, Leonardus Heru Pratomo, dan Slamet Riyadi.

## REFERENSI
[1]  J.H. Chou, “Automatic Guided Vehicle,” Proc. 1995 Int. IEEE/IAS Conf.
Ind.  Autom.  Control  Emerg.  Technol. ,  1995,  hal.  241–245,  doi: 10.1109/iacet.1995.527570.
[2]  E.M. Ngandu, N. Luwes, dan K. Kusakana, “Navigation System for an Automatic  Guided  Vehicle,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  Vol.  1577,  hal.  1-11, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1577/1/012030.
[3]  S. Legowik, R.V Bostelman, T. Hong, dan E.R. Messina, “Guideline for Automatic Guided Vehicle Calibration,” National Institute of Standards and  Technology,  Gaithersburg,  MD,  AS,  Interagency/Internal  Report, NISTIR 8168, Mar. 2017., doi: 10.6028/NIST.IR.8168.
[4]  X.  Zhang  dan  S.  Xu,  “Research  on  Image  Processing  Technology  of Computer  Vision  Algorithm,” 2020  Int.  Conf.  Comput.  Vision,  Image
Deep Learn. (CVIDL) , 2020, hal. 122–124, doi:
10.1109/CVIDL51233.2020.00030.
[5]  R.  Bostelman,  T.  Hong,  dan  G.  Cheok,  “Navigation  Performance Evaluation for Automatic Guided Vehicles,” IEEE Conf. Technol. Pract. Robot Appl. (TePRA) , 2015, hal. 1-6, doi: 10.1109/TePRA.2015.7219684.
[6]  M.  Antony  dkk.,  “Design  and  Implementation  of  Automatic  Guided Vehicle  for  Hospital  Application,” 2020  5th  Int.  Conf.  Commun.,
Electron. Syst. (ICCES) , 2020, hal. 1–6, doi:
10.1109/ICCES48766.2020.09137867.
[7]  M.N. Tamara dkk., “Electronics System Design for Low Cost AGV Type Forklift,” 2018 Int. Conf. Appl. Sci., Technol. (iCAST) , 2018, hal. 464– 469, doi: 10.1109/iCAST1.2018.8751559.
[8]  X. Zhou, T. Chen, dan Y. Zhang, “Research on Intelligent AGV Control System,” Proc. 2018 Chinese Autom. Congr. (CAC) , 2019, hal. 58–61, doi: 10.1109/CAC.2018.8623384.
[9]  J.  Lee,  C.H.  Hyun,  dan  M.  Park,  “A  Vision-Based  Automated  Guided Vehicle System with Marker Recognition for Indoor Use,” Sensors Vol. 13, No. 8, hal. 10052–10073, Agu. 2013, doi: 10.3390/s130810052.
[10]  J.V. Stone, “Computer Vision: What Is The Object?,” Artif. Intell. Simul. Behav. , 1993, hal. 199–208.
[11]  D.  Priyanka  dkk.,  “Traffic  Light  and  Sign  Detection  for  Autonomous Land  Vehicle  Using  Raspberry  Pi,” 2017  Int.  Conf.  Invent.  Comput. Inform. (ICICI) , 2018, hal. 160–164, doi: 10.1109/ICICI.2017.8365328.
[12]  W.  Nugraha,  M.  Syarif,  dan  W.S.  Dharmawan,  “Penerapan  Metode SDLC  Waterfall  dalam  Sistem  Informasi  Inventori  Barang  Berbasis Desktop,” JUSIM (J. Sist. Inf. Musirawas) , Vol. 3, No. 1, hal. 22–28, Mei 2018, doi: 10.32767/jusim.v3i1.246.
[13]  C. Gao dan G. Hembroff, “Implications of Modified Waterfall Model to the Roles and Education of Health IT Professionals,” 2012 IEEE Netw. Oper. Manage. Symp. , 2012, hal. 1368–1369, doi: 10.1109/NOMS.2012.6212076.
[14]  A.  Chakraborty,  “Image  Processing  and  Image  Pattern  Recognition  a
Programming Tutorial,” 2018 First Int. Conf. Artif. Intell. Ind. , 2018, hal. 122–123,  10.1109/AI4I.2018.8665702
[15]  R. Helbet, V. Monda, A.C. Bechet, dan P. Bechet, “Low Cost System for Terrestrial  Trunked  Radio  Signals  Monitoring  Based  on  Software Defined Radio Technology and Raspberry Pi 4,” 2020 Int. Conf., Expo. Elect., Power Eng. (EPE) , 2020, hal. 438–441, doi: 10.1109/EPE50722.2020.9305536.
[16]  TowerPro, “MG996R High Torque Metal Gear Dual Ball Bearing Servo,” MG996R datasheet, Agu. 2015.
[17]  B.  Hamzi  dkk.,  “Implementation  of  Data  Driven  Control  System,” Electron. , V ol. 8, N o. 2, hal. 1801–1804, 2021.
[18]  S.S.  Babu  dan  A.  Sukesh,  “Current  Programmed  Controlled  DC-DC Converter  for  Emulating  the  Road  Load  in  Six  Phase  Induction  Motor Drive  in  Electric  Vehicle,” 2020  Int.  Conf.  Power  Electron.,  Renew.
Energy Appl. (PEREA) , 2020, hal. 1-6, doi:
10.1109/PEREA51218.2020.9339779.
[19]  A.A. Putri dan T. Aditya, “3D Modelling and Visualization of Drinking Water  Supply  System  Using  3D  GIS,” 2017  7th  Int.  Annu.  Eng.  Sem. (InAES) , 2017, hal. 1-6, doi: 10.1109/INAES.2017.8068574.
[20]  F. Liu dan Z. Yang, “Design of VMware vSphere Automatic Operation and  Maintenance  System  Based  on  Python,” 2018  Int.  Conf.  Adv. Mechatron. Syst. (ICAMechS) , 2018, hal. 283–286, doi: 10.1109/ICAMechS.2018.8506789.
[21]  X.  Farhodov  dkk.,  “Faster  RCNN  Detection  Based  OpenCV  CSRT Tracker  Using  Drone  Data,” Int.  Conf.  Inf.  Sci.,  Commun.  Technol. (ICISCT) , 2019, hal. 1–3, doi: 10.1109/ICISCT47635.2019.9012043.
[22]  A. Ohno, S. Matsumoto, M. Ohshita, dan K. Kaida, “A Learning Support System  of  C  Programming  Language  for  Novices  as  a  Platform  for Learning Analytics,” 2020 9th Int. Congr. Adv. Appl. Inform. (IIAI-AAI) , 2020, hal. 270–273, doi: 10.1109/IIAI-AAI50415.2020.00060.
[23]  H.N.  Chi,  P.J.  Lee,  dan  C.L.  Lo,  “Visual  Tracking  Cleaner  −  A  Robot Implements on the Whiteboard,” 2020 Int. Conf. Syst. Sci., Eng. (ICSSE) , 2020, hal. 1-4, doi: 10.1109/ICSSE50014.2020.9219288.
[24]  N.M.  Ali,  N.K.A.  Md  Rashid,  dan  Y.M.  Mustafah,  “Performance Comparison  Between  RGB  and  HSV  Color  Segmentations  for  Road Signs Detection,” Appl. Mech. Mater. , Vol. 393, hal. 550–555, Sep. 2013, doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.393.550.
[25]  G.  Kumar,  P.P.  Sarthi,  P.  Ranjan,  dan  R.  Rajesh,  “Performance  of  K- Means Based Satellite Image Clustering in RGB and HSV Color Space,” 2016 Int. Conf. Recent Trends Inf. Technol. (ICRTIT) , 2016, hal. 1-5, doi: 10.1109/ICRTIT.2016.7569523.
[26]  A. Ajmal, C. Hollitt, M. Frean, dan H. Al-Sahaf, “A Comparison of RGB and HSV Colour Spaces for Visual Attention Models,” 2018 Int. Conf. Image,  Vis.  Comput.  New  Zeal.  (IVCNZ) ,  2018,  hal.  1-6,  doi: 10.1109/IVCNZ.2018.8634752.
[27]  S. Sudha, K.B. Jayanthi, C. Rajasekaran, dan T. Sunder, “Segmentation of RoI in Medical Images Using CNN- A Comparative Study,” TENCON 2019 - 2019 IEEE Reg. 10 Conf. (TENCON) , 2019, hal. 767–771, doi: 10.1109/TENCON.2019.8929648.
[28]  C. Shi-Gang dkk., “Study on Segmentation of Lettuce Image Based on Morphological  Reorganization  and  Watershed  Algorithm,” 2018  Chin. Control,  Decis.  Conf.  (CCDC) ,  2018,  hal.  6595–6597,  doi: 10.1109/CCDC.2018.8408290.
[29]  A.J. Weinstein dan K.L. Moore, “Pose Estimation of Ackerman Steering Vehicles  for Outdoors Autonomous Navigation,” 2010 IEEE Int. Conf. Ind. Technol. , 2010, hal. 579–584, doi: 10.1109/ICIT.2010.5472738.
[30]  N.  Alfiany  dkk.,  “Kinematics  and  Simulation  Model  of  Autonomous Indonesian ‘Becak’ Robot,” 2020 IEEE Reg. 10 Symp. (TENSYMP) , 2020, hal. 1692–1695, doi: 10.1109/TENSYMP50017.2020.9230782.