## IMPLEMENTASI TEKNOLOGI COMPUTER VISION SEBAGAI PENGENDALI MOBILE ROBOT BERBASIS KAMERA WEB
Samsul Arifin 1) , Erwien Tjipta Wijaya 2)
1,2) STMIK Asia Malang Email: s4ms.s0ul@gmail.com 1) , erwin.cipta@gmail.com 2 )

## Abstract
In  this  research  will  be  developed  autonomous  Mobile  Robot  navigation  system,  using  vision sensor in the form of web camera. The ability of the robot to find the path, avoiding obstacles in an  indoor  environment  becomes  the  key  to  the  success  of  navigation.  One  of  the  things  that underlies the robot navigation system is the process of image information processing from a web camera. So it takes a method that can process image information from the web camera into image data  more  easily  read  by  the  computer.  The  method  that  can  be  used  to  solve  this  problem  is Canny  Edge  Detection. Canny  Edge  Detection  has  some  of  the  most  optimum  edge  detection criteria  that  localize  the  image  well,  detect  objects  well  and  clear  response.  With  these advantages,  the  Canny  Edge  Detection  method  can  produce  a  more  representative  image approaching the real object. After the edge detection process is completed then the next step is to identify and identify paths or obstacles that exist. Paths and obstructions that have been identified will  be  used  as  models  to  determine  which  direction  the  robot  will  run.  The  whole  process  of computing  and  control  will  be  done  using  Raspberry  pi,  while  for  image  processing  using OpenCV application.
Keywords: Canny  Edge  Detection,  Closed  Environment,  Autonomous  Navigation, OpenCV, Raspberry pi, Mobile Robot.

## PENDAHULUAN
Dasar  pemikiran  yang  menjadi  landasan untuk  penelitian  ini  adalah  peningkatan kemajuan  teknologi computer  vision dalam bidang robotika. Kemajuan teknologi computer vision mengakibatkan dampak yang cukup signifikan dalam meningkatkan kemampuan dan kecerdasan robot. Pada suatu lingkungan
tertutup (indoor) yang didalamnya  terdapat  objek-objek,  robot diharuskan  untuk  bisa  menghindari  dan memilih jalur yang tepat.
Computer  vision  telah  menjadi  bagian penting dalam membangun robot cerdas pada masa mendatang. Robot membutuhkan informasi  visi  untuk  memutuskan  aksi  apa yang  akan  dilakukan.  Saat ini  penerapan  visi pada  robot  telah  dapat  ditemukan  dalam berbagai bidang antara lain: bidang kelautan, bidang  kedokteran,  bidang  militer  dan lainnya.  Visi  pada  robot  menjadi  sebuah informasi  yang  sangat  penting  karena menjadi  data  yang  lebih  detail  dibandingkan
jika  hanya  menggunakan  sensor  jarak  atau sensor  lainnya.  Misalnya  dengan  visi,  robot dapat mengenali apakah objek yang terdeteksi  merupakan  wajah  orang  atau bukan.
Proses  pengolahan  dari  input  citra  dari kamera  hingga  dapat  berguna  bagi  robot dikenal  sebagai  persepsi  visual,  dimulai  dari akuisisi  citra,  prapemrosesan  citra  untuk memperoleh  citra  yang  diinginkan  dan  bebas noise. Setelah diperoleh hasil citra yang lebih baik  tahap  berikutnya  adalah  dilakukan proses pendeteksian tepi dengan menggunakan metode Deteksi Tepi Canny. Deteksi Tepi Canny mempunyai beberapa  kriteria  pendeteksi  tepian  paling optimum  yaitu  melokalisasi  citra  dengan baik,  mendeteksi  objek  dengan  baik  dan respon yang jelas. Dengan kelebihan tersebut maka  metode  Deteksi  Tepi  Canny  dapat menghasilkan gambar yang lebih representative  sehingga mendekati  objek sesungguhnya.  Setelah  proses  deteksi  tepi
selesai  maka  langkah  berikutnya  adalah mengenali dan mengidentifikasi jalur ataupun halangan-halangan  yang  ada.  Jalur  dan halangan  yang  telah  teridentifikasi  akan digunakan  sebagai  model  untuk  menentukan kearah  mana  robot  akan  berjalan.  Seluruh proses komputasi dan kontrol akan dilakukan dengan menggunakan Raspberry pi, sedangkan untuk pengolahan citra menggunakan aplikasi OpenCV.
OpenCV  adalah  sebuah  aplikasi open source yang  menyediakan library untuk pengembangan  pemrosesan  citra  digital. OpenCV dapat dijalankan pada berbagai jenis platform,  salah  satunya  adalah Linux.  Hal inilah  yang  menjadi  alasan  dipilih  raspberry pi  sebagai  kontroller  robot.  Raspberry  pi dapat  berjalan  diatas  sistem  operasi  berbasis linux  yang  dinamakan Raspibian.  Selain  itu raspberry juga memiliki konektifitas usb yang dapat  langsung  terhubung  dengan  kamera web.  Demikian  konsep  dan  penerapan  vision pada  robot  dapat  dikembangkan  untuk membangun  sistem  robot  yang  berinovasi teknologi tinggi.
Kajian Penelitian Sebelumnya Lasti Warasih H. (2008) dalam penelitiannya  yang  berjudul  “ Perancangan Mobile  Robot  Dengan  Sensor  Kamera Menggunakan Sistem Kendali Fuzzy ” menyatakan  bahwa  algoritma  sistem  dengan penghalang  masih  kurang  baik  karena  tidak mempertimbangkan  ujung-ujung  area  yang ditangkap  sensor  kamera.  Sistem  sensor kamera yang digunakan sebagai umpan balik membutuhkan  waktu  cukup  lama  (sekitar 0,4s).
Awaluddhin Choliq Azis, Widya
Cahyadi  dan  Catur  Suko  Sarwono  (2015) da lam  penelitiannya  yang  berjudul  “ Aplikasi Tracking Object pada Sistem Web Streaming dengan  Protokol  TCP/IP  sebagai  Sistem Navigasi  Mobile  Robot  Berbasis  Mini  PC ” menyatakan  secara  keseluruhan  sistem  dapat berjalan  dengan  baik,  pendeteksian  obyek berhasil  pada  tingkat  lumen  cahaya  sebesar 47.1 lm hingga 21500 lm, pada rentang jarak deteksi baca 50 hingga 500 cm.
Secara  umum,  sistem  sensor  kamera  ini akan  menangkap  citra  yang  didalamnya terdapat  beberapa  objek  yang  berbeda,  yaitu objek  mobile  robot  dan  objek penghalang, jika ada.
Maka pertama-tama ditentukan pola dari objek-objek  yang  akan  dipakai  pada  sistem ini. Pola dari objek ini harus mempunyai ciri- ciri  khusus  yang  untuk  kemudian  dapat menjadi  ciri-ciri  yang  membedakan  antar objek,  dan  juga  dapat  mempermudah  sistem untuk  mendapat  informasi  posisi  dan  sudut objek.  Objek  berbentuk  segiempat  yang dibagi menjadi sembilan bagian kecil (blok).
Gambar 1. Pola untuk identifikasi objek
Pada  perancangan  ini  ditentukan  dua pola  yang  digunakan  pada  sistem,  dimana pola  pertama  untuk  mobile  robot  dan  pola kedua untuk objek penghalang.
Pemrosesan citra dilakukan pada PC dan terdiri  dari  tiga  tahap  yaitu  pemrosesan  citra awal untuk kepentingan perbaikan, pengambilan informasi objek untuk mendapat nilai  posisi  dan  sudut,  dan  pengenalan  objek untuk  mengetahui  identitas  objek  yang ditangkap. Proses ini secara lengkap digambarkan pada diagram alir yang ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir sistem sensor kamera

## METODE PENELITIAN
Desain sistem bertujuan
untuk merancang  kerangka  penelitian  bagaimana mengembangkan  sistem  vision  pada  Mobile Robot.  Dalam  proses  pengembangan  sistem dibutuhkan beberapa komponen utama meliputi kamera web, kontroler (raspberry pi) dan  aktuator.  Penekanan  pembahasan  dalam penelitian  ini  adalah  pada  kamera  web  dan raspberry  sebagai  unit  pemrosesan  citra. Secara umum perancangan sistem pemrosesan  vision  pada  robot  dapat  dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Gambaran Umum Sistem Robot Gambar  3 menjelaskan  hubungan  antar komponen  yang  ada  dalam  sistem  robot.
Kamera  web  berfungsi  untuk  mengakuisisi gambar  dari  lingkungan  menjadi  citra  RGB. Setelah  itu  aplikasi  OpenCV  yang  diinstalasi pada  raspberry  akan  melakukan  praproses gambar tadi untuk menghilangkan noise, agar dapat  diproses  dengan  metode  Deteksi  Tepi Canny. Hasil dari proses Deteksi Tepi Canny kemudian  akan  dideteksi  keberadaan  jalur agar dapat menentukan rule navigasi robot.
Perancangan  sistem  untuk  navigasi mobile  robot  berbasis  kamera  web  dilakukan dengan  menggunakan  program  openCV sebagai open source library dan Visual Studio 2012 sebagai IDE. Dalam tahap perancangan dan  pengembangan  sistem  navigasi  robot akan  dilakukan  di  PC  desktop  dan  juga  mini PC  secara  bergantian.  Pemrosesan  sistem navigasi mobile robot secara umum ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Flowchat Sistem Navigasi Pada Robot
1. Mengambil  citra  gambar  dari  kamera web.
2. Membagi gambar menjadi data
superpixel.
3. Mengkonversi  gambar  RGB  menjadi format grayscale
4. Menerapkan deteksi tepi canny
5. Menghitung  Hough  transform  dari  tepi gambar untuk menemukan garis
horizontal  yang  dapat  mewakili  batas lantai.
Gambar  yang  diambil  dari  kamera mempunyai  ukuran  default  yaitu  berukuran 640x480  pixel.  Untuk  mendapatkan  hasil yang  akurat  dibutuhkan  ukuran  pixel  yang lebih tinggi serta pengelompokan nilai warna yang  seragam  atau  mirip,  sehingga  gambar akan  dibagi  menjadi  data  superpixel.  Setelah data  dibagi  menjadi  superpixel  selanjutnya dikonversi  menjadi  gambar  dalam  bentuk skala  keabu-abuan  (grayscale).  Data  dalam bentuk  grayscale  akan  diproses  dengan deteksi  tepi  canny  untuk  mendapatkan  nilai dari  tepi  setiap  obyek  yang  ada  dalam gambar.  Gambar  yang  dihasilkan  setelah proses  deteksi  tepi  canny  akan  diproses dengan  Hough  transform  untuk  menemukan garis  horizontal  yang  mewakili  garis  batas lantai.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Pengolahan Citra
Proses pengolahan citra pada sistem navigasi robot  dimulai  dengan  praproses.  Tujuan utama  dari  praproses  ini  adalah  untuk mengurangi  noise-noise  yang ada  dalam gambar  citra.  Noise  ini  biasanya  timbul  dari pantulan-pantulan cahaya dari luar. Salah satu kelebihan dari openCV adalah sudah tersedia fungsi-fungsi untuk praproses maupun deteksi  tepi  canny. Fungsi  yang  digunakan untuk  memanggil  deteksi  tepi  canny  adalah ‘ Canny(detected_edge, lowThreshold, lowThreshold*ratio,  kernel  _size).  Sebelum proses  deteksi  tepi  canny  dilakukan  filter untuk mereduksi noise.
Gambar 5. Citra Awal Sebelum Proses
Gambar 6. Citra Setelah Deteksi Tepi
Canny(1)
Gambar  6  menunjukkan  hasil  citra  setelah dilakukan proses deteksi tepi canny. Parameter  kalibrasi  untuk  data  pada  Gambar
6 adalah:  Contrast : 27
 Brightness : 72
 Gausian Smooting : 8
 Batas atas Canny : 20
 Batas bawah Canny : 3
 Jarak robot dengan obyek : 17 cm
Untuk  mendapatkan  hasil  deteksi  tepi  canny yang  baik maka  dilakukan  uji  coba parameter-parameter  yang  sesuai  dengan kondisi cahaya pada ruangan.
Gambar 7. Citra Setelah Deteksi Tepi Canny (2)
Pada  gambar  7  dapat  terlihat  bahwa  hasil kalibrasi  proses  deteksi  tepi  canny  sudah lebih baik dengan parameter sebagai berikut:
 Contrast : 38
 Brightness : 24
 Gausian Smooting : 8
 Batas atas Canny : 32
 Batas bawah Canny : 3
 Jarak robot dengan obyek : 17 cm
Hasil akhir sementara dari proses pengolahan citra  ini  adalah  pada  tahap  hough  transform. Proses  hough  transform  dapat  melakukan perhitungan citra dengan baik. Sehingga bisa dideteksi  garis  horizontal  pada  setiap  daerah tepi.

## Implementasi Mekanik Robot
Body  robot  secara  keseluruhan  terbuat  dari bahan  acrylic  yang  dibentuk  menjadi  bulat. Roda  diletakkan  pada  masing-masing  sisi samping  termasuk  juga  driver  motor  dan rangkaian  supply.  Raspberry  sebagai  sistem
pengolahan citra diletakkan pada sisi atas dari robot  serta  kamera  web  pada bagian  depan robot. Hasil penerapan body robot ditujukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Bentuk Robot Keseluruhan

## KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  proses  pengujian maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut: Deteksi  tepi  canny  dapat  diterapkan  dengan baik  karena dapat  membatu  robot  untuk mendeteksi  obyek  yang  ada. Pada  kondisi ruangan  dengan  lantai  tipe  keramik  glossy masih  banyak  mengalami  gangguan  akibat adanya pantulan obyek yang dideteksi.

## REFERENSI
[1] Awaluddhin Choliq Azis, Widya Cahyadi,  Catur  Suko  Sarwono,  2015, Aplikasi  Tracking  Object  pada  Sistem Web Streaming dengan Protokol TCP/IP sebagai Sistem Navigasi Mobile Robot  Berbasis  Mini  PC,  elektronik Jurnal Arus Elektro Indonesia, Universitas Jember [2] Kukuh Darmawan Setyanto, Ike
Fibriani,  Sumardi,  2016, Pengendalian Mobile  Robot  Vision  Menggunakan Webcam  Pada  Objek  Arah  Panah Berbasis  Raspberry  Pi, Jurnal  Arus Elektro Indonesia, Universitas Jember [3] Lasti  Warasih  H.  ,  2008, Perancangan Mobile  Robot  Dengan  Sensor  Kamera
Menggunakan  Sistem  Kendali  Fuzzy, Teknik Elektro Universitas Indonesia.
[4] Barcelo G.C, Panahandeh G, Jansson M,
2013, Image-Based Floor Segmentation
in  Visual  Inertial  Navigation, KTH Royal Institut of Technology.