1, 2) Teknik Komputer, Institut Teknologi Telkom Surabaya, Indonesia email: 1) alfarouq01@gmail.com, 2) dwi2edi@gmail.com
Abstrak – Indonesia  adalah  salah  satu  Negara  yang  memiliki tingkat rawan bencana yang cukup tinggi. Mulai dari bencana alam,  pembakaran  hutan,  dan  lain-lain.  Apabila  terjadi bencana tersebut maka dibutuhkan penyelamatan yang segera sedangkan  jumlah  tim  pencarian  dan  penyelamatan  ( search and rescue ; SAR) terbatas dan beberapa tempat susah  untuk dijangkau  manusia.  Dari  permasalahan  ini  maka  diperlukan robot  untuk  mempermudah  dalam  membantu  penyelamatan korban  bencana  yang  masih  hidup  dalam  hal  memberi informasi  posisi.  Sistem  robot  penyelamat  dirancang  dengan cross  platform  antara  robot  dan  PC.  Robot  yang  didesain memiliki thermostat sebagai pendeteksi temperatur,  kemudian kamera  untuk  mendeteksi  korban  dan  roda  untuk  bergerak. Robot  akan  dikendalikan  tim  pencarian  dan  penyelamatan. Robot  akan  menyisiri  daerah  bencana  untuk  menenukan korban yang masih hidup. Di dalam robot juga menggunakan algoritma Viola-Jones untuk deteksi muka. Hal ini digunakan untuk  membantu  menemukan  korban  yang  masih  hidup. Penyusuran  untuk  menemukan  korban  yang  selamat  pada umumnya  membutuhkan  waktu  seharian,  tetapi  sistem  yang telah  dirancang  dapat  melakukannya  lebih  cepat  yang  mana meningkatkan  kesempatan  korban  untuk  hidup.  Yang dimaksud masih hidup adalah korban yang masih bisa bangun, entah dalam keadaan duduk atau berdiri. Tingkat pengenalan wajahnya memiliki rata-rata galatnya 40,93% dengan keadaan dalam  satu  gambar  memiliki  berbagai  objek  lain  termasuk jumlah  korban  yang  banyak.  Bila  jumlah  korban  yang dideteksi  dalam  satu  gambar  hanya  kurang  dari  lima  maka galatnya dapat mendekati 0%. Dengan tingkat galat tersebut sistem ini bisa diaplikasikan.
Kata Kunci: Desain Robot, deteksi muka, sistem penyelamatan

## P ENDAHULUAN
Indonesia  menjadi  Negara  yang  paling  rawan  terhadap bencana  di  dunia  berdasarkan  data  yang  dikeluarkan  oleh Badan  Perserikatan  Bangsa-bangsa  (PBB)  untuk  Strategi Internasional  Pengurangan  Risiko  Bencana  (UN-ISDR). Tingginya posisi indonesia ini dihitung dari jumlah manusia yang  terancam  risiko  kehilangan  nyawa  pada  saat  bencana alam  terjadi.  Saat  terjadi  bencana  maka  datanglah  tim pencarian dan penyelamatan. Tim pencarian dan penyelamatan  sering  kali  kewalahan  dikarenakan  daerah bencana yang luas, susah untuk disisiri dan jumlah anggota yang terbatas. Dari permasalahan  ini  maka diperlukan cara atau sistem untuk melakukan pencarian korban yang masih hidup secara efisien.
Gambar 1. Model robot yang dibangun
Untuk  menyelesaikan  masalah  penyelamatan  maka sistem  yang  dirancang  adalah  membangun  robot  yang memiliki  tujuan  untuk  membantu  mempermudah  para  tim pencarian  dan  penyelamatan  menemukan  korban  bencana. Penyelamatan korban bencana yang dimaksud di sini adalah korban  bencana  yang  ada  di  darat  seperti  kecelakaan kendaraan, bencana alam. Selain itu sistem yang dirancang juga bisa digunakan untuk menemukan sandera. Kemudian korban  yang  masih  dalam  keadaan  hidup.  Keadaan  hidup yang  dimaksud  adalah  ketika  korban  masih  bisa  bangun, entah duduk atau berdiri.

## Sistem Robot Penyelamat Menggunakan Metode Deteksi Viola-Jones untuk Membantu Tim Pencarian dan Penyelamatan Menemukan Korban Bencana
Ardiansyah Al Farouq 1) Dan Dwi Edi Setyawan 2)
Gambar 2 . Model dasar robot penyelamat, detail bagian di setiap nomor yang tertera terdapat pada Tabel 1
Teknologi  pencarian  dan  penyelamatan  sampai  saat  ini masih  menggunakan  teknologi  lama  seperti  anjing  pencari sedangkan  perkembangan  teknologi  sudah  berkembang. Maka  pada  sistem  robot  yang  dibangun  dilengkapi  dengan sensor-sensor  yang  dapat  membantu  menemukan  korban bencana yang masih hidup kemudian memberikan informasi lokasinya  kepada  tim  pencarian  dan  penyelamatan.  Model robot dapat dilihat pada Gambar 1.
Robot  ini  hanya  digunakan  sebagai  pemberi  gambaran lingkungan sekitar dan lokasi korban kepada tim pencarian dan penyelamatan. Korban yang dapat dideteksi hanya yang berada  di  luar  puing-puing.  Korban  yang  dimaksud  adalah seperti  korban  gempa,  korban  tanah  longsor,  korban kebakaran dan korban  bencana  lain  yang  berada di daratan kering. Oleh sebab itu tetap diperlukan anjing pelacak untuk menemukan  korban  yang  berada  di  dalam  puing-puing walaupun anjing tidak dapat memberikan gambaran umum tentang lingkungan fisik seperti robot yang dibangun. Sistem pendeteksian  manusia  memiliki  jangkauan  efektifnya maksimal  6  meter  dengan  menggunakan  kamera  VGA  2 megapiksel. Dilengkapi sensor api yang memiliki jangkauan 2  meter  dan  sensor  jarak  untuk  mengetahui  objek  di depannya. Baterai hidup sekitar 2 jam pemakaian.
Keadaan  terkini  dalam  robotika  dalam  hal  penanganan bencana telah berkembang dan memberikan tinjauan umum teknologi  yang  sudah  tersedia  atau  sedang  dalam pengembangan.  Selama  beberapa  tahun  terakhir,  teknologi robotika  untuk  respons  bencana  terus  berkembang  dan berbagai solusi robotik tersedia atau dalam pengembangan[1].  Oleh sebab  itu tujuan dalam  merancang dan membuat robot ini adalah untuk digunakan dalam misi tanggap darurat yang akan mampu menjelajah ke medan dan lingkungan bencana yang berbahaya bagi tim pencarian dan penyelamatan.  Fungsi  utama  dari  robot  penyelamat  yang dibangun  adalah  untuk  mendeteksi  korban  yang  selamat menggunakan  transmisi  video  secara real-time dan mengirim  lokasi  robot  melalui  GPS  Bluetooth  yang dipasangkan pada robot. Kamera juga akan terhubung ke PC secara  nirkabel  untuk  transmisi  video  secara real-time karena  sistem  yang real-time sangat  penting[2,3,4].  GPS juga  akan  mengirim  data  lokasi  ke  PC  dan  akan  memiliki lokasi  di  mana  tim  pencarian  dan  penyelamatan  akan dikirim.  Robot  dikendalikan  dengan  Mikrokontroler  dan akan dijalankan melihat gambaran di  sekitar dengan  video dari
kamera yang terpasang pada robot. Dengan sistem robot ini maka  dapat  menjadi  alat  yang  efisien  untuk  mempercepat operasi pencarian korban[5,6,7].
METODOLOGI PENELTIAN
(A)
(B)
(C)
Gambar 3. Model detail di setiap casis dan perangkat robot dengan detail di setiap nomor yang tertera terdapat pada Tabel 1; (A) Casis paling bawah; (B) Casis bagian tengah;(C) Casis paling atas
Pada  Bagian  ini  akan  menjelaskan  desain  dan  bagian- bagian  yang  terdapat  pada  robot  yang  dibangun.  Desain robot yang dibangun memiliki 3 bagian, yaitu casis A, casis B, dan casis C. Di setiap casis tersebut memiliki perangkat
yang berbeda-beda tetapi saling berhubungan.
Tabel 1. Tabel Perangkat pada Robot
No. Ref. Nama Deskripsi 1 Motor Empat  motor  dengan  spesifikasi 500RPM dilengkapi rotary encoder untuk menghitung putaran motor. 2 Roda Karet
Empat  roda  yang  terbuat  dari karet. 3 Sensor Jarak Menggunakan ultrasonic atau infrared sebagai pengenalan objek yang terdapat di depan. 4 Sensor Api Menggunakan  thermostat  untuk mengetahui  apa  terdapat  api  atau suhu di sekitar robot. 5 Batrai Li-Po Sebagai sumber tegangan robot. 6 Rangkaian Sumber Tegangan Digunakan  sebagai  menyalurkan tegangan keseluruh perangkat. 7 Sub-Pengendali Digunakan untuk membaca sensor-sensor dan sebagai pengendali robot. Terdapat Arduino UNO sebagai pengendali dan dilengkapi GPS untuk mendapatkan posisi robot. 8 Modul Kamera Digunakan  untuk  menampilkan gambar di sekitar robot 9 Pengendali Utama Digunakan untuk memproses pengolahan gambar dan mengirim seluruh  informasi  sensor-sensor ke  komputer  tim  pencarian  dan penyelamatan.  Dan  menerima perintah  pengendalian  robot  dari komputer  tim  pencarian  dan penyelamatan.
Pada  casis  A  terdapat  empat  motor  disertai encoder beserta  roda.  Encoder  pada  motor  ini  berfungsi  untuk menghitung  putaran  motor  yang  telah  terjadi.  Kemudian pada  casis  B  terdapat  dua  sensor  jarak  untuk  mengetahui apabila  terdapat  suatu  objek  penghalang  di  depan  robot, sensor  api  untuk  mengetahui  temperatur  di  sekitar  robot, batrai  Li-Po  sebagai  sumber  tegangan,  rangkaian  sumber tegangan  untuk  mendistribusikan  tegangan  dari  sumber tegangan  ke  perangkat  lain,  arduino  uno  sebagai  sub- pengendali  yang  berfungsi  sebagai  perantara  komunikasi antara sensor-sensor yang terdapat dengan Raspberry Pi, dan GPS untuk mengetahui lokasi robot.
Pada casis C terdapat modul kamera untuk mendapatkan gambaran  di  sekitar  robot  dan  Raspberry  Pi  sebagai Pengendali utama robot yang digunakan sebagai pemrosesan
gambar kemudian mengirimkan gambar dan hasil proses ke komputer tim pencarian dan penyelamatan beserta informasi sensor-sensor lain. Untuk detailnya terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2 adalah model robot yang tampak dari samping kiri  dan  hanya  terlihat  beberapa  perangkat.  Sedangkan deskripsi di setiap casis dari Gambar 2 adalah pada Gambar 3. Sedangkan deskripsi detail di setiap perangkatnya adalah pada Tabel 1.
Pada  Gambar  3  adalah  gambaran  letak  perangkat  di setiap casisnya. Kotak terbesar pada gambar tersebut adalah bagian  casis,  sedangkan  kotak  lainnya  adalah  perangkat- perangkat  yang  terdapat  di  atasnya.  Terdapat  angka-angka pada  setiap  kotak  tersebut.  Angka-angka  tersebut  adalah angka referensi yang dijelaskan pada Tabel 1.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  Bagian  ini  membahas  tentang  bagaimana  proses setiap perangkat yang terdapat pada robot, cara kerja sistem yang  dibangun,  dan  metode  yang  digunakan  untuk mengenali manusia.
Proses  di  setiap  perangkat  yang  terdapat  pada  robot adalah  semua  sensor-sensor  yang  terdapat  (sensor  jarak, sensor api / sensor temperatur) akan dikumpulkan di dalam Arduino UNO. Pada Arduino UNO juga yang mengendalikan  motor  driver  untuk  menggerakkan  robot. Tidak  hanya  itu,  informasi  lokasi  yang  didapat  dari  modul GPS juga dikirim pada Arduino UNO. Kemudian data-data yang  didapat  dikirim  melalui  FTDI  ( Future  Technology Devices  International ).  FTDI  adalah  modul  USB  serial TTL( Transistor-Transistor  Logic )  yang  berkualitas.  FTDI akan  mengirim  data  secara  serial  ke  Raspberry  Pi.  Pada Raspberry  Pi  memproses  data  video  yang  diperoleh  dari modul  kamera.  Proses  yang  dimaksud  adalah  untuk mengenali  manusia. Setelah  itu Raspberry Pi tersebut akan mengirim data seperti hasil video yang didapat, dan sensor- sensor  yang  terpasang  kepada  komputer  tim  pencarian  dan penyelamatan.  Apabila  telah  menemukan  korban  bencana maka  tim  pencarian  dan  penyelamatan  bisa  langsung berangkat untuk melakukan operasi penyelamatan. Sedangkan  robot  bergerak  dikendalikan  dari  komputer  tim pencarian  dan  penyelamatan.  Untuk  detail  gambarnya disajikan pada Gambar 4.
Sedangkan  untuk  proses  penggunaannya  adalah  pada Gambar  5.  Gambar  5  adalah  proses  bagaimana  sistem berjalan  dari  robot  dikendalikan  oleh  tim  pencarian  dan penyelamatan  hingga  tim  pencarian  dan  penyelamatan mengirimkan timnya untuk melakukan operasi penyelamatan. Pada awal proses adalah pada tim  pencarian dan  penyelamatan  untuk  mengendalikan  robot  melalui komputer.
Gambar 4. Tabel diagram pada robot penyelamat yang dibangun
Gambar 5. Proses umum dalam menggunakan robot penyelamatan
Kemudian  robot  akan  bergerak  sesuai  yang  diinginkan pengendali ke daerah bencana. Dalam proses tersebut robot akan salalu memperbarui lokasi, gambar keadaan di sekitar robot, dan  temperatur sekitar. Data akan dikirimkan melalui komunikasi  tanpa  kabel  dengan  menggunakan  sistem User Datagram Protocol (UDP) ke komputer tim pencarian dan penyelamatan. Ketika robot dijalankan kemudian menemukan  korban,  maka  informasi  lokasi  yang  didapat
dari  robot  dapat  dijadikan  acuan  tim  pencarian  dan penyelamatan untuk segara dating pada lokasi tersebut.
Ketika  robot  bergerak  menyisiri  di  daerah  bencana, sistem  pada  robot  akan  melakukan  streaming  data  gambar secara real-time yang  didapat  dari  modul  kamera.  Pada modul  kamera  ini  juga  dilangkapi  dengan  mikrofon, sehingga audio akan terkirim secara bersamaan ke komputer tim  pencari  untuk  diproses  lebih  lanjut.  Kemudian  pada robot  dilengkapi  algoritma  sebagai  detektor  wajah.  Jadi setiap  gambar  yang  didapat  akan  diproses  apakah  terdapat wajah  pada  gambar  tersebut.  Jika  ditemukan,  maka  akan mengirimkan  pada  titik  posisi  robot  mengambil  gambar bahwa pada di lokasi tersebut terdapat korban.
Banyak sekali metode yang digunakan untuk mengenali wajah. Pada dasar algoritma pendeteksian wajah menggunakan  fitur  tepi,  karakteristik  warna  dari  setiap piksel,  fitur  Haar,  dan  banyak  lagi.  Di  sini  sistem  akan dibangun hanya menggunakan karakter warna dan fitur tepi karena sistem yang dibangun harus dapat berjalan real-time maka  algoritma  yang  dibangun  tidak  harus  banyak.  Selain itu,  sistem  yang  dibangun  harus  memiliki  performa  yang bagus.
Performa  dari  algoritma  pengenalan  wajah  yang dievaluasi menggunakan terminologi berikut[8]:
 Tingkat deteksi. Jumlah wajah yang dideteksi dengan benar bergantung pada jumlah wajah dan klasifikasi yang telah ditentukan.
 Salah positif. Ini adalah ketika bagian gambar dideklarasikan sebagai wajah tetapi bukan.
 Salah negatif. Ini adalah ketika bagian gambar adalah wajah tetapi tidak terdeteksi.
 Salah deteksi. Salah deteksi = salah positif + salah negatif.
Sistem deteksi wajah yang dibangun adalah mengklasifikasikan gambar berdasarkan peta nilai dari jenis fitur seperti Haar. Haar adalah fitur dari gambar digital yang digunakan untuk mengenali objek. Langkah pertama adalah penerapan fungsi yang mampu menghasilkan set fitur secara acak.  Langkah  kedua  adalah  realisasi  dari  algoritma peningkatan.  Prosedur  yang  dilakukan  adalah  memberi sekumpulan klasifikasi sederhana, kemudian diuraikan pada bagian  pembelajaran.  Contoh  bagian  wajah  yang  benar dianggap  positif  dan  yang  bukan  wajah  dianggap  negatif. Bagian  wajah  yang  digunakan  untuk  pembelajaran  bisa dibuat  tiap  sisi  kepala.  Langkah  ketiga  adalah  realisasi kaskade,  proses  optimasi  ini  dirancang  untuk  mengurangi jumlah  fitur  yang  digunakan  dan  sangat  berguna  untuk meningkatkan  kinerja  sistem.  Langkah  terakhir  adalah menguji  sistem  pada  data-data  percobaan  dan  mengamati prilakunya dalam hal tingkat deteksi dan akurasi.
Pada  algoritma  selanjutnya  adalah  didasarkan  pada deteksi  kulit  dengan  cara  mengambil  warna  dari  gambar HSV.  Kemudian  mencari threshold warna  kulit  manusia yang sesuai, seperti pada Gambar 6. Pada Gambar 6 adalah batasan  warna  HSV  dari  masih  banyak  gangguan  hingga tidak minim gangguan.
Gambar 6. Hasil percobaan untuk mendapatkan threshold warna kulit manusia dari HSV colorspace
Setelah  mendapatkan  warna  kulit,  selanjutnya  adalah melakukan proses pembelajaran klasifikasi.  Setelah itu akan mendapatkan  daerah  yang  diinginkan.  Keluaran  klasifikasi adalah “1” jika daerah seperti yang diinginkan(dalam hal ini adalah manusia), dan “0” adalah sebaliknya.
Gambar 7. Percobaan mendeteksi manusia
Tabel 2. Tabel Kesalahan
No Jumlah Manusia Salah Positif Salah Negatif Salah deteksi Galat(%) 1 1 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 3 3 0 0 0 0 4 4 0 0 0 0 5 5 2 0 2 40 6 6 1 1 2 33.33 7 7 2 1 3 42.85 8 8 2 1 3 37.5 9 9 0 1 1 11.11 10 10 2 2 4 40 11 11 0 5 5 45.45 12 12 5 5 10 83.33 13 13 3 0 3 23.07 14 14 5 6 11 78.57 15 15 7 6 13 86.66 16 16 7 4 11 68.75 17 17 7 5 12 70.58 18 18 6 3 9 50 19 19 6 3 9 47.36 20 20 7 5 12 60
Hasil  percobaan  ketika  melihat  manusia  terlihat  seperti pada  Gambar  7.  Posisi  manusia  yang  diditeksi  bisa  dalam keadaan berdiri, duduk, atau tidur selama objek yang dilihat oleh  robot  memiliki  karakteristik  yang  dianggap  sebagai manusia(memiliki  kepala/wajah).  Sedangkan  percobaan pengenalan  dilakukan  beberapa  kali  mulai  pada  gambar jumlah manusia yang seharusnya terdapat 1 manusia hingga 20  manusia.  Kemudian  dicari  jumlah  salah  positif,  salah negatif, dan salah deteksi. Kemudian salah deteksi tersebut dibandingkan  dengan  jumlah  manusia  yang  benar  untuk mendapatkan  galat.  Dari  percobaan  ini  mendapatkan  rata- rata  galat  yang  didapat  adalah  40,93%.  Sedangkan  untuk detail  tiap  galat  yang  didapat  terdapat  pada  Tabel  2.  Pada Tabel 2 terlihat ketika semakin padat atau semakin banyak jumlah manusia yang terdapat pada gambar yang diujicoba memiliki  tingkat  galat  yang  cukup  tinggi.  Hal  ini  terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik dari tingkat galat percobaan pencarian wajah manusia berdasarkan Tabel 2
Ketika jumlah manusia lebih dari 10, terlihat galatnya cukup  tinggi  di  atas  50%.  Walau  terdapat  beberapa gambar  tersebut  masih  memiliki  galat  di  bawah  30%, seperti ketika jumlah manusia yang terdapat pada gambar
adalah  13.  Jadi  galat  juga  tergantung  pada  keadaan gambar yang didapat. Semakin banyak gangguan seperti objek yang menyerupai manusia tapi bukan.
Galat  yang  didapatkan  menggunakan  Rumus  (1).  Di mana  data  salah  deteksi( 𝑔𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑑 )  dibagi  dengan  jumlah manusia ( 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 0 ) kemudian dikali 100%.
𝑔(%) =   ( 𝑔𝑎𝑙𝑎𝑡 𝑑 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 0 ⁄ ) ∗ 100% (1)

## K ESIMPULAN
Robot  yang  dibangun  berfokus  pada  membantu  tim pencarian dan penyelamatan dalam menemukan korban di daerah bencana yang susah atau tidak bisa dilalui oleh tim pencarian  dan  penyelamatan.  Dengan  sistem  yang dibangun telah dapat diimplementasikan. Dengan sensor- sensor  yang  telah  terpasang  pada  robot,  robot  dapat memberikan  informasi  lokasi  atau  gambaran  daerah bencana  di  sekitar  robot.  Daerah  yang  bisa  disisiri  oleh robot  hanya  daerah  daratan.  Dengan  sistem  yang dibangun  membuat  pekerjaan  tim  pencarian  dan penyelamatan  lebih  efisien,  karena  di  daerah  bencana terkadang  terbatasnya  tim  pencarian  dan  penyelamatan. Sehingga  korba  yang  diselamatkan  memiliki  tingkat untuk  hidup  lebih  besar.  Sedangkan  pada  algoritma pencarian wajah untuk menemukan korban memiliki rata- rata galat 40.93% yang didapat dari Tabel 2. Galat yang didapat  sedikit  besar,  hal  ini  dikarenakan  gambar  yang terdapat  di  daerah  bencana  yang  diuji  coba  banyak memiliki kesamaan dengan wajah.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  disampaikan  penulis  kepada  teman- teman Institut Teknologi Telkom  yang sudah  membantu saran-saran dalam mengerjakan penelitian ini. Terimakasih  juga  kepada  Yayasan  Tinggi  Pendidikan Telkom yang telah mendanai penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Maurer,  Johannes,  et  al.  "TEDUSAR  White  Book-State of the Art in Search and Rescue Robots." Graz University of Technology, University of Maribor, Tech. Rep. (2014).
[2] Pramadihanto,  Dadet,  et  al.  "Merging  of  Depth  Image Between  Stereo  Camera  and  Structure  Sensor  on  Robot “FloW”  Vision."  International  Journal  on  Advanced Science,  Engineering  and  Information  Technology  7.3 (2017): 1014-1025.
[3] Waskitho,  Suryo  Aji,  et  al.  "FloW  vision:  Depth  image enhancement by combining stereo RGB-depth sensor."  Knowledge  Creation  and  Intelligent  Computing (KCIC), International Conference on. IEEE, 2016.
[4] Al  Farouq,  Ardiansyah,  Raden  Sanggar  Dewanto,  and Dadet  Pramadihanto.  "Transformed  Stereo  Vision  and Structure  Sensor  for  Development  3D  Mapping  on" FLoW"  Humanoid  Robot  in  Real  Time."  Journal  of Telecommunication, Electronic and Computer Engineering (JTEC) 9.2-5 (2017): 129-133.
[5] Liu, Yugang, and Goldie Nejat. "Robotic urban search and rescue: A survey from the control perspective." Journal of Intelligent & Robotic Systems 72.2 (2013): 147-165.
[6] Ning, Meng, et al. "Design, Analysis, and Experiment for Rescue
Robot with Wheel-Legged
Structure."  Mathematical  Problems  in  Engineering  2017 (2017).
[7] Burke, Jennifer L., et al. "Moonlight in Miami: Field study of  human-robot  interaction  in  the  context  of  an  urban search and rescue disaster response training exercise."  Human–Computer  Interaction  19.1-2  (2004): 85-116.
[8] Chen,  Yao-Jiunn,  and  Yen-Chun  Lin.  "Simple  face- detection algorithm based on minimum facial features."  Industrial  Electronics  Society,  2007.  IECON 2007. 33rd Annual Conference of the IEEE. IEEE, 2007.
[9] Casper,  Jennifer,  and  Robin  R.  Murphy.  "Human-robot interactions  during  the  robot-assisted  urban  search  and rescue  response  at  the  world  trade  center."  IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics,  Part  B (Cybernetics) 33.3 (2003): 367-385.
[10] Davids,  Angela.  "Urban  search  and  rescue  robots:  from tragedy  to  technology."  IEEE  Intelligent  systems  17.2 (2002): 81-83.
[11] Baker,  Michael,  et  al.  "Improved  interfaces  for  human- robot  interaction  in  urban  search  and  rescue."  Systems, Man  and  Cybernetics,  2004  IEEE  International Conference on. Vol. 3. IEEE, 2004.
[12] Jacoff, Adam, et al. "Test arenas and performance metrics for urban search and rescue robots." Intelligent Robots and Systems, 2003.(IROS 2003). Proceedings. 2003 IEEE/RSJ International Conference on. Vol. 4. IEEE, 2003.