## Gestur Berbasis Estimasi Sudut Gulung untuk Pengendalian Manipulator
Muhammad Fuad Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura fuad@trunojoyo.ac.id, ibrahim.fuad@gmail.com

## Abstrak
Salah  satu  tantangan  dalam  pengendalian  robot  manipulator  dengan  menggunakan  gestur  tubuh secara  intuitif  terletak  pada  kesulitan  penentuan  sudut  gulung  dari  end-effector.  Penelitian  ini mengusulkan suatu metoda untuk melakukan estimasi sudut gulung dengan menafsirkan perubahan tata letak dari fitur-fitur citra yang terbaca dari aliran data video. Sebuah kamera web yang dipasang pada lengan pengguna menangkap perubahan dari lingkungan dan mengubah informasi ini menjadi perintah  untuk  mengendalikan  sudut  gulung.  SCORBOT  -ER  9  Pro  digunakan  dalam  percobaan dengan menerapkan kemampuan untuk mengendalikan sumbu kelima dari manipulator ini.
Kata Kunci: gestur tubuh, sudut gulung, SCORBOT -ER 9 Pro, kamera web

## 1 Pendahuluan
Pengendalian  robot  manipulator  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  cara.  Menggunakan fasilitas teach  pendant ,  atau  memanfaatkan  antar  muka  pemrograman  secara off-line berbasis PC yang dilengkapi kontroler robot [1] merupakan teknik yang lazim dipakai dalam pengendalian robot jenis ini. Proses mengajarkan lintasan yang harus dilalui robot dengan cara  pemrograman  cukup  mudah  dilakukan  namun  membutuhkan  waktu  yang  tidak singkat. Di samping itu, cara ini juga memerlukan adanya pelatihan kepada operator yang akan  memandu  proses  ini  agar  dapat  melaksanakan  proses  ini  dengan  benar.  Hal  ini menegaskan  bahwa  pengendalian  manipulator  dengan  pemrograman  tidak  dapat dilakukan  sebarang  orang  yang  tidak  memiliki  cukup  pengetahuan  mengenai  robot. Dengan  kata  lain,  pemrograman  robot  manipulator  bukan  merupakan  cara  pengendalian yang intuitif.
Berlandaskan  fakta  ini,  lahirlah  riset  dalam  bidang  interaksi  antara  manusia  dan  robot ( Human-Robot  interaction ,  HRI)  untuk  mengeksplorasi  suatu  pendekatan  dalam pengendalian robot yang dilakukan secara alami dengan menggunakan bahasa tubuh atau gestur.  Diharapkan  dari  riset  HRI  berbasis  gestur  tubuh,  dapat  dicapai  suatu  teknik pengendalian  yang intuitif sehingga dapat dengan mudah digunakan oleh pengguna yang bahkan tidak atau kurang memiliki pengetahuan tentang robot. Beberapa perangkat yang digunakan dalam riset gestur untuk HRI diulas dalam [2].
Perangkat  yang  digunakan  di  antaranya  berupa  sarung  tangan  bersensor  ( wired  gloves ), pakaian  khusus  yang  dilengkapi  dengan  sensor Electro  Myo  Graphy (EMG),  hingga menggunakan  sistem  komputasi  visual  yang  memanfaatkan  kamera.  Perangkat  yang disebutkan  terakhir  memiliki  keunggulan  dari  segi  harga  yang  relatif  lebih  murah dibandingkan dengan perangkat yang lain.
Pengenalan  gestur  secara  visual  memanfaatkan  kamera  PTZ  dengan  mengkombinasikan beberapa  teknik  di  antaranya  deteksi  warna,  pencocokan  bentuk, dan Dynamic  Time Warping (DTW)  dikerjakan  dalam  [3]  untuk  mengendalikan  gerakan  memungut  bola  dari robot  mobil  ActivMedia  PIONEER  -2DX.  Gerakan  robot  berotasi  dalam  sumbu  Y  sebesar sudut yaw dikendalikan  berdasarkan  interpretasi  sudut  yang  terbentuk  dari  terangkatnya
lengan operator. Terdapat beberapa tipe kamera yang dapat digunakan dalam riset ini. Di antaranya  terdapat  jenis  kamera  yang  menyediakan  kemampuan  untuk  mengestimasi jarak  obyek  yang  berada  di  dalam  jangkauan  tertentu  dalam  lingkup  sudut  tangkapan kamera. Kinect, sebuah sensor untuk mesin permainan yang pada empat tahun terakhir ini dimanfaatkan dalam riset terkait HRI berbasis gestur.
Terdapat  beberapa  capaian  yang  mendayagunakan  Kinect  dalam  Implementasi  gestur untuk  pengendalian  manipulator  berdasarkan  teknik inverse  kinematics ,  seperti  dibahas pada  bagian  riset  pendahulu  dalam  [4].  Posisi  dari end-effector suatu  robot  manipulator ditentukan  berdasarkan  gestur  satu  tangan.  Sedangkan  orientasi  diperoleh  dari  tangan yang lain dengan  perangkat bantuan smartphone terintegrasi sensor accelerometer , atau dengan  menginterpretasikan  gestur  dari  tangan  tersebut.  Dengan  demikian,  pada umumnya untuk mengendalikan sebuah lengan robot menggunakan gestur secara visual, dibutuhkan dua tangan dan satu atau dua sensor. Riset [4] mengimplementasikan teknik forward kinematics dan gestur berbasis ciitra skeleton pada robot manipulator SCORBOT - ER  9Pro  dengan  kemampuan  5  derajat  kebebasan  ( Degree  Of  Freedom, DOF)  sehingga dapat  mengendalikan  4  dari  5  sendi.  Sendi base merepresentasikan  sudut  putar  pada sumbu  Y  ( yaw ).  Sedangkan  sendi shoulder , elbow ,  dan wrist ,  kombinasi  ketiganya menyatakan sudut angguk pada sumbu X ( pitch ).
Sendi  kelima  yang  belum  dapat  dikendalikan  dengan  gestur  berbasis  citra skeleton ini, membutuhkan kemampuan estimasi terhadap sudut gulung dari pergerakan lengan bawah dari  operator.  Kemampuan  ini  digunakan  untuk  melakukan  kontrol  terhadap  gerak  rotasi dari end-effector di sumbu Z sebesar sudut gulung ( roll angle ).
Riset  [5]  meneliti  teknik  untuk  estimasi  sudut  gulung  dengan  menerapkan statistical learning pada  histogram  orientasi  gradien  dari  video  yang  diletakkan  pada  kendaraan bermotor roda dua. Arah hadap robot mobil dalam [6] dipersepsikan sebagai sudut putar di sumbu Y ( yaw ) berdasarkan kemunculan vanishing point dalam bidang horizontal. Orientasi robot  mobil  sebagai  hasil  gerak  rotasi  terhadap  sumbu  Y  dalam  [7]  didekati  dengan pelacakan pasangan fitur visual dengan RANSAC. Sudut gulung robot mobil diperoleh dari ekstraksi local  direction  detector yang  dihitung  menggunakan  teknik  statistik  dan dinyatakan  dalam  arah  gravitasi  dan  horizon  diteliti  dalam  [8].  Penelitian  mengenai estimasi sudut gulung dengan menerapkan algoritma citra gradien pada garis horizon yang terbaca  kamera  diteliti  dalam  [9]  untuk  meningkatkan  kemampuan  pengendalian  suatu Automatic Aerial Vehicle (AAV).
Riset ini memiliki kontribusi untuk merepresentasikan pengendalian pada sendi kelima dari SCORBOT -ER 9 Pro 5 DOF menggunakan gestur tangan secara visual dengan melakukan interpretasi terhadap perubahan yang terjadi pada  posisi fitur-fitur citra.  Aliran data video dari  kamera  web  digunakan  sebagai  masukan  pada  proses  estimasi  sudut  gulung sedemikian  hingga  dapat  dihasilkan  luaran  berupa  kemampuan  pengendalian  gerakan menggulung ( roll ) dari end-effector .

## 2 Metode Penelitian
SCORBOT  -ER  9  Pro  terdiri  dari  lima  sendi,  yaitu Base , Shoulder , Elbow , Pitch ,  dan Roll seperti ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1 Sendi dalam SCORBOT -ER 9 Pro [1]
Masing-masing sendi memiliki spesifikasi jangkauan rotasi sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 1. Gerak Yaw berputar di sumbu Y dikerjakan dengan memutar sendi Base dengan jangkauan  270˚.  Kombinasi  gerakan  dari  sendi Shoulder , Elbow ,  dan Wrist  Pitch menghasilkan  gerak Pitch berputar  di  sumbu  X.  Masing-masing  dari  ketiga  sendi  ini berturut-turut  memiliki  jangkauan  145˚,  210˚,  dan  196˚.  Sendi Wrist  Roll mampu melakukan  gerak Roll sehingga  dapat  berotasi  pada  sumbu  Z  lebih  dari  pada  dua  kali putaran  penuh sehingga  mencapai nilai 737˚. Pada  riset  sebelumnya  [4] telah dilakukan pemetaan antara robot manipulator pada jenis yang sama dengan sendi yang bersesuaian dari  sebuah  lengan.  Proses  pemetaan  berhasil  mengendalikan  empat  sendi  dan  masih kesulitan dalam mengendalikan sendi kelima.
Riset  ini  mengusulkan  suatu  pendekatan  untuk  untuk  merotasi  sendi  kelima  dari  robot manipulator ini terhadap sumbu Z dengan gestur gerakan menggulung dari lengan  bawah. Gambar 2 mengilustrasikan sebuah tangan kanan dengan sumbu Y mengarah tegak lurus ke atas, sumbu X tegak lurus terhadap sumbu Y dalam arah horisontal, sedangkan sumbu Z  tegak  lurus  terhadap  dua  sumbu  yang  lain  dalam  arah  keluar  dari  telapak  tangan. Gerakan tangan memutar searah jarum jam terhadap sumbu Z dinyatakan sebagai gerak negatif, sedangkan gerakan tangan memutar berlawanan arah jarum jam terhadap sumbu Z merepresentasikan gerak positif.
Table 1 Spesifikasi jangkauan dari sendi [1]
Sendi Nama Sendi Rotasi Jangkauan Rotasi 1 Base Yaw 270˚ 2 Shoulder Pitch 145˚ 3 Elbow 210˚ 4 Wrist Pitch 196˚ 5 Wrist Roll Roll 737˚
Gambar 2 Arah gerak gestur tangan untuk mengendalikan sendi w rist r oll
Arah gerakan tangan positif atau negatif sebagai gestur untuk menerbitkan perintah sudut gulung untuk memutar Wrist Roll didasarkan pada karakteristik dari plant . Nilai negatif dari sudut gulung akan merotasi sendi kelima searah jarum jam. Sebaliknya, nilai positif akan menyebabkan  sendi  berputar  berlawanan  arah  jarum  jam.  Gestur  gerakan  pada  riset  ini dipersepsikan  sebagai  perintah  sudut  gulung  dengan  memanfaatkan  sebuah  kamera. Lengan  pengguna  dilengkapi  dengan  sebuah  kamera  web  sedemikian  hingga  jika pengguna menggerakkan tangan maka kamera menangkap citra dan mempersepsikannya sebagai suatu perintah sudut gulung.
Formula untuk menghitung besaran sudut gulung  didasarkan  pada transformasi dari fitur visual  pada  bidang  citra.  Deteksi  fitur  menggunakan  algoritma  Harris  atau  SURF dimanfaatkan  untuk  mendapatkan  fitur-fitur  visual.  Fitur  visual  dari  dua  buah  citra dibandingkan  untuk memperoleh sudut gulung. Fitur  visual  pada  citra  awal  dibandingkan dengan  fitur  visual  pada  citra  berikutnya.  Kedua  pasang  fitur  visual  dipasangkan  dengan algoritma cross  correlation atau  dengan K-Nearest  Neighbor (KNN).  Terdapat  banyak pasangan fitur visual yang jumlahnya diperkecil dengan menggunakan RANSAC. Pasangan titik  dalam  jumlah  lebih  kecil  ini  yang  dihitung  transformasinya  menggunakan  hukum cosinus  dalam  Trigonometri.  Urutan  langkah  dalam  proses  estimasi  sudut  gulung  yang terdiri  dari  deteksi  fitur  visual,  penentuan  pasangan  fitur  visual  yang  bersesuaian, eleminasi data outlier dari pasangan fitur, dan perhitungan besaran dan arah sudut gulung disajikan pada diagram blok dalam Gambar 3.
Gambar 3 Diagram blok proses persepsi gestur untuk estimasi sudut gulung Urutan proses deteksi fitur visual, pemasangan fitur visual yang bersesuaian, dan eleminasi outlier menghasilkan  pasangan  titik  fitur  dalam  jumlah  terbatas  yang  diperoleh  dari sepasang citra. Citra awal merepresentasikan gestur dalam posisi bersiap. Citra berikutnya mewakili kondisi saat gestur sudut gulung telah diperagakan.
Jika  diketahui  titik  fitur  visual  pada  citra  awal,  titik  fitur  visual  pada  citra  berikutnya,  dan titik pusat origin dari sumbu koordinat Cartesius di tengah layar maka dapat dihitung sudut gulung  terhadap  sumbu  Z.  Sudut  gulung  ini  diapit  dengan  dua  buah  garis  dan  berada  di hadapan  sebuah  garis  lain.  Dua  buah  garis  yang  mengapit  sudut  ini  yaitu  garis  yang menghubungkan  titik  origin  dan  titik  fitur  visual  di  citra  awal;  dan  garis  yang menghubungkan  titik  origin  dan  titik  fitur  visual  di  citra  berikutnya.  Garis  yang  berada  di hadapan sudut gulung ini merupakan  garis yang menghubungkan  titik fitur visual di citra awal  dan  titik  fitur  visual  di  citra  berikutnya.  Dengan  bermodalkan  tiga  garis  ini,  sudut gulung dapat dihitung dengan memanfaatkan hukum Cosinus.
Gambar 4 menampilkan ilustrasi penerapan Trigonometri dalam perhitungan sudut gulung. Titik  A  merupakan  simbol  titik  fitur  visual  pada  citra  awal.  Titik  B  menyatakan  titik  fitur visual pada citra berikutnya. Titik pusat origin koordinat Cartesius dilambangkan dengan O.
Panjang ruas garis OA, OB, dan AB dapat dihitung berdasarkan pasangan titik fitur visual A dan B relatif terhadap O. Panjang ruas garis ini dihitung menggunakan persamaan (1) yang dikenal dengan formula Euclidean Distance .
Setelah panjang setiap ruas garis dalam segitiga OAB diketahui, besaran  sudut gulung  Ψ dapat  ditentukan  dengan  menggunakan  hukum  Cosinus  seperti  ditampilkan  pada persamaan (2).
Gambar 4 Perhitungan sudut gulung dengan penerapan trigonometri
OA2 = (xO - xA)2 + (yO - yA)2 OB2 = (xO - xB)2 + (yO - yB)2 AB2 = (xA - xB)2 + (yA - yB)2 (1) Ψ = arcos[ (OA2+OB2 - AB2) / 2*OA*OB ] (2)

## 3 Hasil dan Pembahasan
Disediakan  25  citra  dalam  format  jpg  untuk  menguji  algoritma  estimasi  sudut  gulung dengan menerapkan persamaan (1) seperti ditampilkan pada Gambar 5. Citra dalam posisi netral  diwakili  dengan  file  0.jpg  yang  menyatakan  sumbu  vertikal  kamera  berada  pada posisi  tegak  lurus  terhadap  bidang  datar.  Selanjutnya,  berturut-turut  citra  dimodifikasi dengan  melakukan  rotasi  terhadap  sumbu  Z  di  titik  pusat  citra  sejauh  15 ˚ searah  jarum jam dan berlawanan arah jarum jam.
Tahap pertama dari proses estimasi sudut gulung diawali dengan melakukan akuisisi data. Dua  buah  citra  disusun  berdampingan  sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Citra Awal  merepresentasikan  citra  yang  dibaca  dari  kamera  pada  suatu  saat  tertentu.  Citra Berikutnya  menggambarkan  citra  yang  tertangkap  kamera  setelah  gestur  diperagakan. Dalam contoh ini, citra Berikutnya merupakan hasil rotasi 30 ˚ dari citra Awal. Deteksi fitur visual  diterapkan  pada  kedua  citra  sehingga  diperoleh  sejumlah  fitur  yang  dinyatakan dengan titik-titik merah seperti diperlihatkan pada Gambar 7.
Gambar 5 Citra dalam proses uji algoritma estimasi sudut gulung
Gambar 6 Citra awal (kiri) dan citra berikutnya (kanan) disusun berdampingan
Gambar 7 Deteksi fitur visual pada citra dengan Harris Algoritma Cross-Correlation diterapkan pada dua citra untuk memasangkan fitur-fitur visual yang bersesuaian.  Pasangan  fitur berupa  titik-titik merah dihubungkan  dengan  garis-garis berwarna biru sebagaimana diilustrasikan pada Gambar  8. Dalam contoh ini, terdapat 17 pasang fitur.
Untuk memperkecil jumlah data dan menghilangkan data yang salah, diterapkan algoritma RANSAC. Data yang salah atau outlier dihilangkan dari kumpulan data sedemikian hingga tersisa 5 pasang fitur seperti ditunjukkan pada Gambar 9.
Koordinat  dari  masing-masing  titik  fitur  visual  ditampilkan  beserta  sumbu  koordinat Cartesius  seperti  ditampilkan  pada  Gambar  10.  Sumbu  koordinat  digambarkan  berupa garis berwarna hijau.
Seluruh titik fitur visual yang bersesuaian dari dua citra dikumpulkan dan digambarkan ke dalam  suatu  bidang  dua  dimensi  yang  dilengkapi  dengan  sumbu  koordinat  Cartesius seperti diilustrasikan pada Gambar 11.
Gambar 8 Pemasangan fitur visual yang bersesuaian pada dua citra dengan Cross-
Correlation Gambar 9 Penghilangan outlier dengan RANSAC
Gambar 10 Menampilkan sumbu cartesius dan koordinat dari setiap pasang titik fitur visual
Gambar 11 Perhitungan Sudut Gulung Menggunakan Hukum Cosinus.
Setiap pasang fitur yang saling terhubung dengan titik pusat origin menghasilkan sebuah segitiga. Setiap segitiga dapat dihitung panjang sisi-sisinya berdasarkan koordinat titik-titik penyusunnya  dengan  menggunakan  Persamaan  (1).  Setelah  setiap  sisi  dari  segitiga diketahui  panjangnya,  sudut  gulung  dapat  dihitung  dengan  menerapkan  Persamaan  (2). Estimasi sudut gulung dinyatakan sebagai rata-rata dari jumlahan setiap sudut gulung yang ada  di  dalam  setiap  segitiga.  Estimasi  sudut  gulung  menghasilkan  nilai  30.36 ˚ untuk pasangan  citra  yang  menerapkan  Harris  dalam  deteksi  fiturnya  dan Cross-Correlation dalam tahap pemasangan titik fitur yang bersesuaian.
Berbeda  dengan  hasil  yang  ditunjukkan  algoritma  Harris,  deteksi  fitur  visual  yang mengimplementasikan  algoritma  SURF  menghasilkan  lebih  banyak  titik  fitur  seperti ditunjukkan  pada  Gambar  12.  Jumlah  pasangan  fitur  yang  diperoleh  dengan  penerapan algoritma K-NN jauh melebihi dari luaran Cross-Correlation sebagaimana ditampilkan pada Gambar  13.  Eleminasi outlier dilengkapi  dengan  visualisasi  koordinat  menyisakan  12 pasangan fitur seperti ditunjukkan pada Gambar 14. Dari pasangan fitur yang sudah bersih
dari outlier ,  dapat  disusun  12  segitiga  seperti  diperlihatkan  pada  Gambar  15.  Rata-rata dari jumlahan sudut gulung dari setiap segitiga, dengan menggunakan SURF untuk deteksi fitur  dan  K-NN  untuk  pemasangan  fitur,  menghasilkan  estimasi  sudut  gulung  sebesar 30.05 ˚ .
Pengujian  terhadap  algoritma  estimasi  sudut  gulung  dilakukan  terhadap  25  data  citra seperti ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 12 Implementasi SURF untuk deteksi fitur
Gambar 13 Penerapan K-NN untuk pemasangan fitur
Gambar 14 Eleminasi outlier dan visualisasi koordinat
Gambar 15 Estimasi sudut gulung
Citra  tanpa  rotasi  atau  0˚  diatur  sebagai  citra  awal.  Sedangkan  24  citra  yang  lain diposisikan sebagai citra berikutnya. Hasil estimasi sudut gulung dari dua  pendekatan ini ditampilkan dalam Tabel 2.
Table 2 Perbandingan hasil estimasi sudut gulung antara Harris dan Cross-Correlation dengan SURF dan k-NN
Citra Awal Citra Berikut nya Estimasi Sudut Gulung (dalam ˚ ) Harris, Cross-Correlation SURF, K-NN Ψ Error Ψ Error 0 15 38.41 23.41  34.39 19.39 0 30 30.36 0.36 30.05 0.05 0 45 46.81 1.81 45.17 0.17 0 60 58.62 1.38 59.37 0.63 0 75 75.18 0.18 74.97 0.03 0 90 90.49 0.49 89.42 0.58 0 105 104.10 0.9 104.61 0.39 0 120 119.27 0.73 120.79 0.79 0 135 133.28 1.72 135.34 0.34 0 150 148.80 1.2 150.09 0.09 0 165 152.71 12.29  144.95 20.05 0 180 171.60 8.4 168.60 11.4 0 -15 46.94 31.94  38.77 23.77 0 -30 29.76 0.24 30.10 0.1 0 -45 47.64 2.64 43.79 1.21 0 -60 59.30 0.7 60.26 0.26 0 -75 74.26 0.74 75.01 0.01 0 -90 89.67 0.33 90.39 0.39 0 -105 85.04 19.96  105.24 0.24 0 -120 121.27 1.27 120.19 0.19 0 -135 134.38 0.62 134.70 0.3 0 -150 152.65 2.65 150.18 0.18 0 -165 160.15 4.85 159.75 5.25 0 -180 171.60 8.4 168.50 11.5 Rata-rata Error 5.30 4.05
Secara  umum,  rata-rata error dari  kombinasi  SURF  dan  K-NN  lebih  kecil  1.25  dari  pada kombinasi  Harris  dan Cross-Correlation .  Kedua  pendekatan  ini  memiliki  keterbatasan dalam  jangkauan  sudut  yang  bisa  diestimasi.  Sudut  yang  lebih  kecil  dari  pada  30 ˚ atau sudut yang lebih besar dari  pada  150 ˚ tidak dapat diestimasi dengan  baik.  Hal ini  dapat dijelaskan berdasarkan sifat suatu segitiga dengan total jumlah sudut 180 ˚ , persamaan (2)
tidak dapat menghasilkan nilai sudut gulung yang benar ketika suatu rotasi mendekati 0 ˚ atau mendekati 180 ˚ . Implementasi dari persamaan (1) dan persamaan (2) dalam estimasi sudut gulung ini hanya dapat menghasilkan besaran sudut namun tidak dapat menyajikan arah putaran. Sehingga pada saat aplikasi diujicobakan pada robot manipulator SCORBOT - ER  9Pro,  sendi Wrist  Roll hanya  dapat  bergerak  berlawanan  arah  jarum  jam  sebagai manifestasi  dari  perintah  gerakan  berupa  sudut  gulung  yang  bernilai  positif.  Gambar  16 menampilkan  sendi Wrist  Roll yang  bergerak  berdasarkan  gestur  gerakan  tangan  yang menggulung sebesar 30 ˚ .
Gambar 16 Wrist roll berotasi 30˚ mengikuti gestur

## 4 Kesimpulan
Suatu pendekatan untuk mengendalikan gerakan sendi Wrist Roll dari SCORBOT -ER 9 Pro secara alamiah dan intuitif diusulkan dalam riset ini dengan menggunakan gestur berupa gerakan tangan menggulung. Estimasi sudut gulung diimplementasikan dengan melakukan persepsi terhadap  perubahan  tata  letak dari fitur-fitur  visual  pada  citra  yang terbaca  dari aliran  data  video.  Cara  kerja  dari  gestur  ini  dengan  memanfaatkan  gerakan  lengan pengguna  yang  dilengkapi  sebuah  kamera  web.  Sistem  menangkap  perubahan  dari lingkungan  sebagai  akibat  gerakan  tangan.  Perubahan  visual  diubah  sebagai  informasi rotasi dari titik fitur dengan menggunakan algoritma estimasi sudut gulung. Besaran sudut ini  dikirim  ke  server  yang  terhubung  dengan  robot  SCORBOT  -ER  9  Pro  sebagai  perintah untuk  mengendalikan  gerakan  menggulung  dari end-effector .  Algoritma  estimasi  sudut gulung  ini  mampu  bekerja  pada  jangkauan  sudut  antara  30˚  hingga  150˚.  Riset selanjutnya diarahkan untuk meneliti estimasi pada jangkauan sudut yang lebih luas dan dilengkapi dengan kemampuan untuk mendeteksi arah gerakan gestur.

## 5 Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  diucapkan  kepada  Lab.  Sistem  Otomasi  &  Robotika,  Lab. Robotics  and Intelligent Systems , Lab. Multimedia Computing atas fasilitas aktuator, sensor serta lokasi percobaan sehingga riset ini dapat dilaksanakan.

## 6 Daftar Pustaka
[1] Scorbot ER 9Pro User Manual, Intelitek Inc., 2008
[2] M. Fuad, “Pengembangan Deteksi Gestur Tangan Berbasis Citra Depth Menggunakan Pencocokan Fitur,” Seminar Nasional Ilmu Komputer (SEMINASIK). Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta, Indonesia. pp. 114–149, 18 Oktober 2014.
[3] K.  Qian,  C.  Hu,  “Visually  Gesture  Recognition  for  an  Interactive  Robot  Grasping Application,” in International Journal of Multimedia & Ubiquitous Engineering, vol. 8, no. 3, May 2013, pp. 189–196.
[4] M.  Fuad,  “Skeleton  Based  Gesture  to  Control  Manipulator,”  International  Conference on  Advanced  Mechatronics,  Intelligent  Manufacture,  and  Industrial  Automation
(ICAMIMIA).  Insitut  Teknologi  Sepuluh  Nopember.  Surabaya,  Indonesia.  16  Oktober 2015.
[5] M.  Schlipsing,  J.  Schepanek,  and  J.  Salmen,  “Video-Based  Roll  Angle  Estimation  for Two-Wheeled  Vehicles”  in  Proceedings  of  the  IEEE  Intelligent  Vehicles  Symposium, 2011, pp. 876–881.
[6] M.  Fuad,  “Estimasi  Arah  Hadap  Robot  Menggunakan  Kamera  RGB-D  untuk  Navigasi dalam  Koridor,”  Seminar  Nasional  Sistem  &  Teknologi  Informasi  (SNASTI),  2012,  pp. ICCS 1 - 6.
[7] M. Fuad, “Visual Odometry Menggunakan Sensor Kinect,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia (SNASTIA), 2013, pp. B 23 - 31.
[8] X.  Liu,  Z.  Chao,  and  C.  Zhou,  K.  Ai,  M.  Tan,  “A  Universal  Vision-Based  Roll  Angle Estimation  Method  for  Mobile  Robots”  in  the  IEEE  9 th Conference  on  Industrial
Electronics and Applications (ICIEA), 2014, pp. 468–472.
[9] F. Gavilan, M.R. Arahal, C. Ierardi, “Image Debluring in Roll Angle Estimation for Vision Enhanced  AAV  Control,”  International  Federation  of  Automatic  Control  Conference, 2015, pp. 31 - 36.