## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018

## ROBOT OPERATING SYSTEM (ROS) DAN GAZEBO SEBAGAI MEDIA PEMBELAJARAN ROBOT INTERAKTIF
Abdul Jalil abdul.jalil.fw@gmail.com STMIK Handayani Makassar

## Abstrak
Robot  merupakan  sebuah prototype yang  dapat  dikontrol  secara  otomatis  untuk  membantu pekerjaan  manusia.  Beberapa  unsur  utama  dalam  membuat  sistem  robot  adalah  membangun peralatan  mekanik,  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Keterbatasan  biaya  dalam  membuat perangkat  keras  robot  dan  kemampuan  pemrograman  merupakan  hambatan  utama  dalam mempelajari dan mengembangkan robot. Berkembangnya komunitas robot pada saat ini menjadikan Robot  Operating  System (ROS)  dan  Gazebo  sebagai  media  interaktif  untuk  belajar  dan  membuat simulasi  robot.  ROS  merupakan  sebuah middleware yang  dilengkapi  dengan  tools  dan  library  untuk membuat  perangkat  lunak  robot,  sedangkan  Gazebo  merupakan  sebuah  aplikasi  simulasi  3D  yang dapat  digunakan  untuk  membangun  desain  perangkat  keras  robot.  Dalam  penulisan  ini,  peneliti membuat sebuah simulasi robot  penghindar benda menggunakan sensor lidar dan kamera, simulasi robot  ini  dibangun  menggunakan  ROS  dan  Gazebo  dan  dapat  digunakan  sebagai  media pembelajaran robot interaktif.
Kata Kunci: Robot Operating System (ROS), Gazebo, Robot.

## Abstract
A robot is a prototype that is able to control by automatically to help the human work. Some of the  parts  to  build  a  robot  system  are  making  the  mechanical  system,  hardware,  and  software.  The limitation  of  cost  to  make  the  robot  hardware  and  programming  skills  are  an  obstacle  to  learn  and develop  the  robot  system.  The  development  of  the  robot  community  nowadays  makes  the  Robot Operating System (ROS) and Gazebo as an interactive media to learn and make the robot simulation. ROS is a middleware that equipped with tools and libraries to create a robot software, while Gazebo is a 3D simulation application to build a robot hardware  design. On this paper, the researcher makes a robot  simulation  to  avoid  the  object  using  Lidar  sensor  and  camera,  the  simulation  has  developed using ROS and Gazebo that be able to use as a media for robot learning interactive.
Keyword: Robot Operating System (ROS), Gazebo, Robot.

## 1.  Pendahuluan
Perkembangan  Robot  saat  ini  bukan  hanya  digunakan  untuk  keperluan  industri  dan  pabrik, namun sudah menjadi bahan pelajaran penting baik di  sekolah-sekolah maupun di perguruan tinggi. Maraknya  perlombaan  dan  kontes  robot  menjadi  bukti  bahwa  dunia  robot  sudah  tidak  asing  lagi  di mata  masyarakat  serta  sudah  menjadi  ajang  untuk  mengadu  bakat  dibidang  robotika.  Penerapan robot  sebagai  media  pembelajaran  telah  diaplikasikan  pada  sebuah prototype robot  humanoid  [1], robot  ini  dapat  berinteraksi  dengan  manusia  ketika  manusia  berjalan  di  depan  robot.  Robot  secara harfiah  diciptakan  untuk  dapat  membantu  dan  mempermudah  pekerjaan  manusia  serta  telah  di aplikasikan pada industri, rumah sakit, militer, dan kehidupan masyarakat. Robot berasal dari bahasa Chech yaitu robota yang berarti ‘pekerja’. Kata robot di perkenalkan dalam bahasa Inggris pada tahun 1921 oleh Wright Karel Capek pada sebuah drama, “ Rossum ’s Unive rsal Robots ” (RUR) [2]. Berkembangnya  kemajuan  teknologi  mengharuskan  keterlibatan  akademisi  untuk mewujudkan  industri  4.0,  adapun  salah  satu  bidang  industri  4.0  adalah robotics  and  human-robot collaboration [3].  Peran  sekolah  dan  perguruan  tinggi  dalam  mengajarkan  robot  kepada  siswa  dan mahasiswa menjadi salah satu unsur keberhasilan akademis dalam membangun revolusi industri 4.0. Namun  keterbatasan  fasilitas  dan  mahalnya  perangkat  keras  robot  menjadi  salah  satu  hambatan dalam mengajar  dan  memperkenalkan  robot di  dunia  akademisi.  Berkembangnya  ilmu  pengetahuan robot saat ini membuat para peneliti dan komunitas membangun Robot Operating System (ROS) dan Gazebo  sebagai  aplikasi  untuk  membuat  simulasi  robot  baik  dari  sisi  perangkat  lunak  maupun perangkat keras. Pada penulisan ini peneliti akan memaparkan bagaimana  ROS dan Gazebo dapat digunakan  sebagai  media  pembelajaran  robot  interaktif  dengan  melihat  beberapa  penelitian  terkait serta  mensimulasikan  sebuah mobile robot  yang  dapat  menghindar  dari  benda  ketika  beroperasi menggunakan sensor Lidar dan kamera.

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018

## 2.  Metode
Pada  penelitian  ini  dibangun  sebuah  simulasi  robot  yang  dapat  menghindari  objek menggunakan sensor lidar dan kamera. Simulasi robot tersebut dibangun menggunakan  ROS untuk membangun  perangkat  lunak  robot  dan  Gazebo  untuk  membangun  perangkat  keras  robot.  Kedua aplikasi ini kemudian digunakan untuk menghasilkan sebuah simulasi robot yang dapat diaplikasikan sesuai dengan kondisi lingkungan yang sebenarnya.

## 2.1.   Pengertian ROS
ROS adalah Sistem Operasi Robot bersifat open source yang didalamnya terdapat library dan tools untuk membuat perangkat lunak robot [4][5][6][7][8]. ROS merupakan sebuah middleware robot yang dapat menghubungkan  perangkat keras robot dengan sistem operasi komputer secara fleksibel. ROS  bertujuan  untuk  memudahkan  pengembang  robot  dalam  membuat  perangkat  lunaknya  tanpa harus  membuat  kode  sumber  dari  awal  serta  dapat  dikembangkan  bersama-sama.  Berikut  adalah gambar logo ROS.

## Gambar 1. Logo ROS [14]

## 2.2. Sejarah ROS
Menurut  beberapa  sumber  [4][5][6][9],  ROS  merupakan  sebuah  project  besar  yang dikembangkan oleh banyak komunitas dan peneliti robot. Sejak pertengahan tahun 2000, Universitas Stanford  telah  melibatkan STanford  AI  Robot (STAIR)  dan Personal  Robot (PR)  untuk  menciptakan sebuah prototype perangkat lunak fleksibel dan dinamis yang dapat digunakan pada sistem robotika. Menurut pengembangnya [15], mereka telah mendesain ROS untuk mensupport filosofi modular dan tools berbasis pengembangan software .
ROS  mulai  dikembangkan  sejak  November  2007  oleh Stanford  Artificial  Intelligence Laboratory (SAIL)  yang  disupport  oleh Stanford  AI  Robot  Project .  Pada tahun  2008,  Willow  Garage yang  merupakan  sebuah  Institute  penelitian  robot  telah  bekerjasama  dengan  lebih  dari  20  Institusi untuk  saling  berkolaborasi  dan  mengembangkan  ROS  dalam  model  pengembangan  federasi.  ROS bersifat open-source yang  berlisensi  BSD  dan  ditulis  menggunakan  bahasa  pemrograman  C++  dan Python.  Platform  ini  secara  bertahap  banyak  digunakan  dan  dikembangkan  oleh  komunitas  dan peneliti robot.

## 2.3. Perkembangan ROS
Hingga saat ini ROS terus dikembangkan oleh banyak peneliti serta banyak digunakan untuk pengembangan  proyek  otomasi,  baik  itu  untuk  keperluan  industri,  penelitian  dan  pendidikan.  ROS dijadwalkan rilis setiap bulan Mei dengan support sistem antara dua hingga lima tahun. Berikut adalah tabel perkembangan distribusi ROS.
Tabel 1. Jenis-jenis distribusi ROS dan perkembangannya [12].
Distro Tanggal Rilis Support Sistem ROS Melodic Morenia Mei 2018 Mei 2023 ROS Lunar Lorgerhead 23 Mei 2017 Mei 2019 ROS Kinetic Kame 23 Mei 2016 April 2021 ROS Jade Turtle 23 Mei 2015 Mei 2017 ROS Indigo Igloo 22 Juli 2014 April 2019 ROS Hydro Medusa 4 September 2013 Mei 2015 ROS Groovy Galapagos  31 Desember 2012 Juli 2014 ROS Fuerte Turtle 23 April 2012 - ROS Electric Emys 30 Agustus 2011 - ROS Diamondback 2 Maret 2011 - ROS C Turtle 2 Agustus 2010 - ROS Box Turtle 2 Maret 2010 -

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
Berdasarkan informasi tabel 1 dapat di lihat bahwa ROS terus berkembang dan di aplikasikan sejak  tahun  2010.  Hingga  saat  ini  ROS  terus  dikembangkan  menjadi  ROS2  oleh  beberapa  peneliti yang  saling  berkontribusi  [10][11].  Tujuan  pengembangan  ROS2  adalah  untuk  mengembangkan sistem  yang  sudah  ada  pada  ROS.  Salah  satu  perbedaan  antara  ROS  dan  ROS2  adalah  terletak pada  sistem  komunikasinya,  dimana  ROS  menggunakan  TCP/UDP  untuk  saling  berkomunikasi sedangkan ROS2 menggunakan Data Distributed System (DDS), selain itu ROS2 sudah mensupport untuk sistem komunikasi multi-robot.

## 2.4. Konsep ROS
ROS  memiliki  3  konsep  yaitu level  filesystem , level grafik  komputasi  dan level komunitas [13]. Level filesystem merupakan level sumber daya ROS yang ada pada sistem. Langkah awal saat menggunakan atau mengembangkan ROS adalah dengan membuat konsep layaknya sebuah sistem operasi. Pada sebuah filesystem ROS terdapat folder , dan setiap folder mempunyai deskripsi file yang berbeda-beda sesuai dengan fungsinya masing-masing [5]. Level filesystem ROS meliputi packages, metapackages, packages manifests, metapackage manifests, message dan service . Level grafik komputasi adalah jaringan peer-to-peer pada proses ROS yang memproses data bersama-sama [13]. ROS akan saling terkoneksi ketika semua proses saling terhubung. Setiap node dalam sistem akan saling terhubung, melihat informasi dan berinteraksi dengan node lainnya. Secara mendasar grafik komputasi ROS terdiri atas level nodes, master, parameter server, message, topics, services, dan bags .  Konsep level komunitas  ROS  adalah  komunitas  dapat  membagi resource ROS secara terpisah untuk dapat saling bertukar pengetahuan dan perangkat lunak [5]. Resource tersebut meliputi distribusi ROS, repository, ROS wiki, bug ticket system , mailing list , ROS answe r dan blog.

## 2.5. Gazebo
Gazebo  merupakan  sebuah  aplikasi  simulasi open  source yang  dapat  mengolah perkembangan  mesin  dinamis  yang  dikembangkan  oleh Open  Source  Robotics  Foundation [25]. Gazebo  dapat  mensimulasikan  perancangan  robot  serta  melatih  sistem artificial  intelligent dengan kemampuan simulasi yang akurat, perancangan simulasi dapat di desain baik didalam maupun diluar ruangan  yang  kompleks  [26].  Aplikasi  gazebo  beroperasi  pada  sistem  operasi  Linux  dengan kemampuan grafis yang cukup tinggi. Berikut adalah gambar dari tampilan aplikasi simulasi Gazebo.
Gambar 2. Aplikasi simulasi Gazebo.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
ROS dan Gazebo adalah aplikasi robot open source yang sangat baik digunakan untuk media pembelajaran  robot.  ROS  merupakan middleware yang  dapat  membantu  dalam  pembuatan  aplikasi robot,  mulai  dari  driver,  state-of-the-art  algoritma  serta  tools  yang powerfull untuk  membuat  projek robotika,  sedangkan  Gazebo  adalah  sebuah  aplikasi  simulasi  3D  yang  akurat  dan  efisien  untuk simulasi  robot  baik  didalam  maupun  diluar  ruangan.  Dukungan  grafis  yang  sangat  tinggi  dan keakuratan  sudut  gerak  robot  membuat  gazebo  sangat  baik  digunakan  untuk  simulasi  gerak  robot. Penggabungan  ROS  dan  Gazebo  sebagai  simulasi  robot  telah  banyak  digunakan  untuk  membantu peneliti dalam membuat robot. Berikut adalah beberapa penelitian simulasi robot menggunakan ROS dan Gazebo.
Pada penelitian [16], telah dibangun sebuah framework untuk simulasi sistem quadrotor UAV menggunakan  ROS  dan  Gazebo.  Sistem  penerbangan  yang  saling  terintegrasi  menggunakan tools

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
ROS  memberikan  akses  simulasi quadrotor UAV  dengan  sistem low  level sensor  pada  sistem penerbangan  yang  dinamis  menggunakan  sensor  LIDAR  dan  SLAM  sebagai  aplikasi open  source . Penelitian  lainnya  adalah  menggunakan  ROS  dan  Gazebo  untuk  simulasi  tiga  dimensi  dalam menentukan  lokasi  dan  pemetaan  menggunakan  algoritma mapping .  Algoritma  ini  telah  diterapkan pada sistem multi-robot gMapping dan multi-robot Hector Mapping [17].
Pada penelitian lain, sebuah robot kinetic dibuat menggunakan ROS dan disimulasikan pada model  tiga  dimensi  Gazebo.  Robot  tersebut  diharapkan  dapat  diaplikasikan  untuk  kebutuhan masyarakat  [18].  Sebuah mobile  robot simulasi  tiga  dimensi  telah  diaplikasikan  menggunakan  ROS dan  Gazebo,  simulasi  robot  tersebut  digunakan  sebagai  robot  yang  dapat  bernavigasi  secara outonomous [19]. ROS dan Gazebo juga telah diaplikasikan untuk membuat simulasi RoboCup, yaitu robot yang disimulasikan untuk bermain bola [20].
Sebuah robot crawler dengan model tiga dimensi telah diaplikasikan menggunakan ROS dan Gazebo,  robot  ini  disimulasi  untuk  melihat  performa  model  dan  simulasi  robot  crawler  rusia menggunakan  visualisasi motion ROS/RVIz  [21].  Robot  pemrograman  jaringan  telah  diaplikasikan menggunakan ROS untuk kebutuhan pelatihan dan pendidikan, robot ini disimulasikan menggunakan ROS  dan  jaringan  [22].  Simulasi  robot  manipulator  telah  diaplikasikan  menggunakan  ROS  dan Gazebo  untuk  mengimplementasikan  sebuah  kontrol  robot  pada  sebuah  sistem  waktu  yang  singkat [23].  Penelitian  lainnya  adalah  membuat  simulasi  robot  lengan  yang  dapat  bergerak  sebanyak  lima titik derajat menggunakan (DOF) servo visual, robot ini disimulasikan menggunakan ROS dan Gazebo [24].
Penulis telah membuat sebuah simulasi mobile robot yang dapat mendeteksi benda kemudian menghindarinya  menggunakan  sensor  Lidar  dan  Kamera.  Fungsi  sensor  Lidar  adalah  untuk mendeteksi objek berdasarkan informasi data  dari cahaya laser, sedangkan kamera berfungsi untuk mendeteksi  objek  berupa  gambar  yang  kemudian  diolah  oleh  sistem  robot.  Pada  gambar  3  dapat dilihat  model  desain  simulasi  dari  robot  penghindar  benda.  Robot  yang  didesain  tersebut  dapat menghindar  dari  benda  ketika  berada  didepan  robot.  Gambar  4  memperlihatkan  bagaimana  gerak navigasi robot pada saat menghindar dari benda.

## Gambar 3. Desain simulasi mobile robot penghindar benda
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  dapat  dilihat  bahwa ROS dan  Gazebo  dapat  dijadikan  sebagai  media  pembelajaran  robot  interaktif,  baik  itu  dikalangan akademisi, peneliti, penghobi dan industri.  Simulasi robot menggunakan Gazebo akan sangat efektif jika dipadukan dengan ROS, dimana Gazebo berfungsi untuk membuat desain perangkat keras robot sedangkan ROS untuk membangun perangkat lunaknya.
Mahalnya  perangkat  keras  robot  membuat  banyak  pelajar  dan  siswa  dikalangan  akademisi tidak  mampu  untuk  membeli  bahan-bahan  robot.  Ini  akan  menghambat  mereka  dalam  melakukan pembelajaran  robot.  Dengan  adanya  ROS  dan  Gazebo  diharapkan  akan  sangat  membantu  bagi pelajar,  mahasiswa  dan  masyarakat  yang  ingin  belajar  robot  secara  mandiri  maupun  akademis. Berkembangnya  komunitas  ROS  yang  ada  saat  ini  akan  lebih  memudahkan  bagi  siapa  saja  yang ingin  mengembangkan  robot  tanpa  harus  mengeluarkan  biaya  yang  cukup  mahal  dan  mudah. Terdapat banyak sumber kode yang dapat dikembangkan untuk membuat robot sendiri tanpa harus membuat  kode  program  dari  awal.  Pengembang  dan  peneliti  cukup  melihat  source  yang  ada
Objek / benda Deteksi sensor lidar Sensor Lidar Kamera Robot mobile Deteksi kamera

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
sebelumnya  kemudian  mengembangkannya  sesuai  dengan  robot  yang  akan  dibangun.  Selain  itu dukungan  website  dan  grup  komunitas  yang  besar  membuat  ROS  semakin  menjanjikan  untuk dijadikan sebagai sistem operasi robot masa depan.
Gambar 4. Arah navigasi robot saat menghindar dari benda

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Simulasi robot penghindar benda/objek telah disimulasikan menggunakan ROS dan Gazebo. Kedua  aplikasi  tersebut  dapat  digunakan  untuk  membuat  dan  menjalankan  simulasi  robot  sesuai dengan  keadaan  lingkungan  yang  sebenarnya.  Tantangan  revolusi  industri  4.0  dalam mengembangkan  robotika  menjadikan  ROS  dan  Gazebo  dapat  digunakan  sebagai  media pembelajaran robot interaktif sehingga peran sekolah dan perguruan tinggi dalam mengajarkan robot kepada  masyarakat  akan  lebih  efisien,  efektif,  dan  lebih  murah.  Saran  untuk  penelitian  kedepannya adalah  desain  robot  yang  telah  disimulasikan  akan  dilanjutkan  dengan  menerapkan  langsung  pada robot nyata.

## Daftar Pustaka
[1] A. Jalil, “ Rancang Bangun Robot Humanoid ,” Proceeding, Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK APTIKOM), ISSN: 2338-2899, 2016.
[2] Taufiq Dwi Septian Suyadhi , “ Buku Pintar ROBOTIKA.  Bagaimana Merancang dan Membuat Robot Sendiri ,” Yogyakarta: Penerbit Andi , 2010.
[3] Hoedi Prasetyo,Wahyudi Sutopo , “ INDUSTRI 4.0: TELAAH KLASIFIKASI ASPEK DAN ARAH PERKEMBANGAN RISET ,” Jurnal Teknik Industri, Vol. 13, No. 1, Januari 2018.
[4] Aaron Martinez and Enrique Fernandez, “ Learning ROS for Robotics Programming, “ Published by  Packt  Publishing  Ltd.  Livery  Place,  Birmingham  B3  2PB,  UK. ISBN  978-1-78216-144-8, 2013.
[5] Enrique  Fernandez,  Luiz  Sanchez  Crespo,  Anil  Mahtani and  Aaron  Martinez ,  “ Learning  ROS for  Robotics  Programming  second  edition ,” Published  by  Packt  Publishing  Ltd.  Livery  Place, Birmingham B3 2PB, UK. ISBN 978-1-78398-758-0, 2015.

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
[6] http://www.ros.org/. [ online ], diakses pukul 20.05, tanggal 11 Oktober 2018.
[7] J.  M.  O ’Kane,  “ A  Gentle  Introduction  to  ROS, ” Independently  published,  available  at http://www.cse.sc.edu/_jokane/agitr/ , 2013.
[8] Andreas  Bihlmaier,  Heinz  W¨orn ,  “ Increasing  ROS  Reliability  and  Safety  through  Advanced Introspection Capabilities, ” Institute for Anthropomatics and Robotics (IAR), Intelligent Process Control and Robotics Lab (IPR), Karlsruhe Institute of Technology (KIT).
[9] http://www.ros.org/history/. [online ], diakses pukul 15.20, tanggal 13 Oktober 2018.
[10] http://design.ros2.org/. [ online ], diakses pukul 16.40, tanggal 14 Oktober 2018.
[11] http://design.ros2.org/articles/changes.html. [ online ], diakses pukul 14.15, Tanggal 16 Oktober 2018.
[12] http://wiki.ros.org/Distributions. [ online ], diakses pukul 15.20, tanggal 17 Oktober 2018.
[13] http://wiki.ros.org/ROS/Concepts. [ online ], diakses pukul 10.40, tanggal 19 Oktober 2018.
[14] http://www.ros.org/wp-content/uploads/2013/10/rosorg-logo1.png.  [ online ],  diakses  pukul 14.53, tanggal 21 Oktober 2018.
[15] Morgan  Quigley,  Brian  Gerkey,  Ken  Conley,  Josh  Faust,  Tully  Footey,  Jeremy  Leibs,  Eric Berger, Rob Wheeler, Andrew Ng , “ ROS: an open-source Robot Operating System ,” Computer Science  Department,  Stanford  University,  Stanford,  CA.  Willow  Garage,  Menlo  Park,  CA. Computer Science Department, University of Southern California.
[16] Johannes  Meyer,  Alexander  Sendobry,  Stefan  Kohlbrecher,  Uwe  Klingauf1  dan  Oskar  von Stryk, “ Comprehensive Simulation of Quadrotor UAVs using ROS and Gazebo, “ Department of Mechanical  Engineering,  TU  Darmstadt,  Germany.  Department  of  Computer  Science,  TU Darmstadt, Germany.
[17] Erkan  Uslu,  Furkan  Cakmak,  Nihal  Altuntas,  Salih  Marangoz,  Mehmet  Fatih  Amasyali  and Sirma Yavuz , “ An Architecture for Multi-Robot Localization and Mapping in the Gazebo/Robot Operating  System  Simulation  Environment ,” Simulation:  Transactions  of  the  Society  for Modeling and Simulation International . p 1-10, DOI: 10.1177/0037549717710098, 2017.
[18] Thomas  Linner,  Alaguraj  Shrikathiresan,  Maxim  Vetrenko,  Bernhard  Ellmann  dan  Thomas Bock , “ Modeling and Operating Robotic Environments Using Gazebo/Ros ,” Chair for Building Realization and Robotics, Technische Universität München, Germany dan Building Technology and Construction Management, IIT Madras, India.
[19] Kenta  Takaya,  Toshinori  Asai,  Valeri  Kroumov,  dan  Florentin  Smarandache ,  “ Simulation Environment for Mobile Robots Testing Using Ros and Gazebo, ” 20th International Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC) , October 13-15, Sinaia, Romania , 2016.
[20] Weijia Yao, Wei Dai, Junhao Xiao, Huimin Lu, Zhiqiang Zheng , “ A Simulation System Based on ROS  and  Gazebo  for  RoboCup  Middle  Size  League, ” Proceedings  of  the  2015  IEEE Conference on Robotics and Biomimetics Zhuhai, China , December 6-9, 2015.
[21] Maxim  Sokolov,  Roman  Lavrenov,  Aidar  Gabdullin,  Ilya  Afanasyev  dan  Evgeni  Magid ,  “ 3d Modelling  and  Simulation  of  a  Crawler  Robot  in  Ros/Gazebo ,” MATEC  Web  of  Conferences , Conference Paper December 2016. DOI: 10.1145/3029610.3029641, 2016.
[22] Gustavo  A.  Casa˜n,  Enric  Ce rvera,  Amine  A.  Moughlbay,  Jaime  Alemany  dan  Philippe Martinet, “ ROS-based Online Robot Programming for Remote Education and Training, “ 2015 IEEE  International  Conference  on  Robotics  and  Automation  (ICRA)  Washington  State Convention Center Seattle , Washington, May 26-30, 2015.
[23] Wei Qian, Zeyang Xia, Jing Xiong, Yangzhou Gan, Yangchao Guo, Shaokui Weng, Hao Deng, Ying Hu, Jianwei Zhang , “ Manipulation Task Simulation using ROS and Gazebo ,” Proceedings of  the  2014  IEEE  International  Conference  on  Robotics  and  Biomimetics ,  Bali,  Indonesia, December 5-10, 2014.
[24] Parisa Masnadi Khiabani, Babak Sistanizadeh Aghdam, Javad Ramezanzadeh and Hamid D. Taghirad ,  “ Visual  Servoing  Simulator  by  Using  ROS  and  Gazebo ,” Proceedings  of  the  4 th International Conference on Robotics and Mechatronics , Tehran, Iran, October 26-28, 2016.
[25] Enrico Mingo  Hoffman,  Silvio Traversaro,  Alessio Rocchi,  Mirko Ferrati,  Alessandro Settimi, Francesco Romano,  Lorenzo Natale,  Antonio Bicchi,  Francesco Nori,  Nikos G. Tsagarakis, “ Yarp Based Plugins for Gazebo Simulator, ” J. Hodicky (Ed.): MESAS 2014 , LNCS 8906, pp. 333 – 346, 2014.
[26] http://gazebosim.org/. [ online ], diakses pukul 19.40, tanggal 25 Oktober 2018.