## I. P ENDAHULUAN
Dalam  sistem  navigasi mobile  robot ,  pengukuran jarak menjadi kebutuhan utama untuk mengetahui keberadaan  objek  atau  halangan,  sehingga  robot dapat menentukan arah geraknya.  Banyak  metoda yang telah dikembangkan untuk mengetahui jarak robot terhadap objek. Sebuah penelitian menggunakan  sensor  ultrasonik  untuk  mengukur jarak  [1],  namun  hasil  penelitian  menyebutkan bahwa masih terdapat daerah yang tidak terjangkau sensor (blind  spot) sebesar  14 o .  Untuk  mengatasi masalah  tersebut,  peneliti  lain  menggunakan sebuah kamera. Dengan memasang tanda (marker) dengan dimensi yang sudah diketahui, maka dapat diperoleh persamaan yang menunjukkan hubungan antara  ukuran  piksel  dengan  jarak  sesungguhnya [2]. Pengukuran jarak juga bisa dilakukan dengan menggunakan  dua  buah  kamera (stereo  camera) [3]  namun  dengan  kondisi  pencahayaan  ruangan yang  sudah  diatur  supaya  tidak  mempengaruhi hasil pengukuran jarak.
Pada  penelitian  ini  digunakan  sensor Kinect  yang akan  menghasilkan  sebuah  citra depth ,  dimana setiap pikselnya menghasilkan warna yang berbeda tergantung  jarak  sensor  terhadap  objek.  Dengan melakukan  ekstraksi  nilai hue dari  citra depth , maka  dapat  ditentukan  hubungannya  terhadap
jarak.  Sensor  Kinect  dapat  bekerja  dengan  baik dalam  kondisi  pencahayaan  yang  sangat  rendah bahkan dalam kondisi gelap total karena sensor ini memancarkan cahaya infra merah.

## II. S ENSOR K INECT
Microsoft  Kinect  XBOX  adalah  sebuah  sensor RGB- Depth yang menghasilkan citra depth dengan frame rate 30 Hz. Resolusi gambar yang dihasilkan adalah  640  x  480  piksel.  Setiap  piksel  pada  citra depth berukuran 11 bit sehingga dapat menghasilkan sensitivitas pengukuran jarak sebanyak  2048  level  [4].  Sensor  Kinect  juga menghasilkan citra RGB dengan resolusi 640 x 480 piksel.  Pada  penelitian  ini  digunakan  library OpenKinect  -  libfreenect-v0.1.1  dan  AForge.Net Framework  untuk  mengakses  Sensor  Kinect. Gambar  2  memperlihatkan  Citra depth yang dihasilkan  oleh  sensor,  dimana  setiap  warna merepresentasikan jarak sensor terhadap objek.

## Pengukuran Jarak Berdasarkan Ekstraksi Nilai Hue Pada Citra Depth Menggunakan
Sensor Kinect

## Hendawan Soebhakti
Politeknik Negeri Batam, Parkway Batam Centre, Batam e-mail : hendawan@polibatam.ac.id
Abstract –  Distance  measurement  is  the  main  requirement  in  a  mobile  robot  navigation  system.  By knowing the distance to the object, the robot can maneuver to avoid the object. Today, the uses of vision sensors such as cameras become the first choice in mobile robot navigation system. By using the vision sensor,  in  addition  to  measuring  the  distance,  shape  and  color  of  objects  can  also  be  known.  In  this research we used a Kinect sensor that can produce RGB and depth images. A polynomial equation can be established by measuring the change of hue value that proportional to distance. The results showed the average measurement error is 3.39% with accuracy of 1 cm.
Keyword: Kinect sensor, depth image, hue value, polynomial equation, distance.
Abstrak –    Pengukuran  jarak  menjadi  kebutuhan  utama  pada  sistem  navigasi  mobile  robot.  Dengan mengetahui  jarak  terhadap  objek,  maka  robot  dapat  bermanuver  menghindari  objek  tersebut.  Pada perkembangannya,  penggunaan  sensor  vision  seperti  kamera  menjadi  pilihan  utama  dalam  sistem navigasi mobile robot. Karena dengan sensor vision, selain dapat mengukur jarak, bentuk dan warna objek juga dapat diketahui. Pada penelitian ini digunakan sensor Kinect yang dapat menghasilkan citra RGB  dan  citra depth .  Sebuah  persamaan  garis  polinomial  dapat  dibentuk  dengan  cara  mengukur perubahan  nilai  hue  terhadap jarak.  Hasil  penelitian menunjukkan  rata-rata error pengukuran  adalah 3.39% dengan ketelitian 1 cm.
Kata kunci: Sensor Kinect, citra depth, nilai hue, persamaan garis polinomial, jarak.
Article History Received 20 August 2012 Accepted 21 September 2012
Jurnal Integrasi vol. 4, no. 2, 2012, 184-186 ISSN: 2085-3858 (print version)
(a)                                                   (b) Gambar 2. (a) Citra RGB, (b) Citra Depth
III. K ONVERSI C ITRA D EPTH M ENJADI J ARAK Untuk  mengkonversi  citra depth menjadi  jarak, maka  sebelumnya  harus  dilakukan  pengukuran nilai hue dari citra depth pada setiap interval jarak antara  sensor  Kinect  dengan  objek.  Tabel  1 memperlihatkan  hasil  pengukuran  nilai hue pada setiap interval jarak 20 cm. Pengukuran dilakukan mulai jarak 80 cm, karena dibawah 80 cm, nilai hue = 0. Grafik pada Gambar 3 menunjukkan hubungan antara  nilai hue dengan jarak  yang  dapat  didekati dengan persamaan garis polinomial. Pada penelitian ini diperoleh persamaan garis polinomial seperti pada persamaan (1).
𝑦 = 00007𝑥 3 − 0.011𝑥 2 + 1.303𝑥 + 63.14
(1)
dimana 𝑦 adalah  jarak  (cm)  dan 𝑥 adalah  nilai hue .

## T ABEL 1. H ASIL PENGUKURAN JARAK DAN NILAI
HUE
Jarak (cm) Nilai hue Jarak (cm) Nilai hue 80 10.82 220 144.23 90 28.00 230 148.94 100 43.29 240 152.94 110 56.23 250 157.64 120 69.17 260 159.76 130 79.52 270 162.58 140 90.11 280 166.11 150 98.82 290 169.64 160 107.29 300 171.76 170 115.05 310 174.58 180 120.7 320 176.7 190 128.23 330 179.05 200 133.88 340 181.64 210 139.05 350 184
Gambar 3. Hubungan jarak dan nilai hue

## IV. H ASIL E KSPERIMEN

## A. Pengukuran Jarak
Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  pengukuran jarak  oleh  sensor  RGB- Depth maka  dilakukan pengukuran  jarak  objek  ke  sensor  mulai  jarak  80 cm sampai 350 cm dengan hasil seperti pada Tabel 2.  Dari  hasil  pengukuran  tampak  bahwa  rata-rata error pengukuran adalah 3,39 %. Error ini terjadi karena pendekatan garis polinomial pada Gambar 3 tidak  tepat  sama  dengan  garis  hasil  pengukuran jarak  dengan  nilai hue .  Gambar  4  menunjukkan pengukuran  jarak  sebuah  objek  berdasarkan  nilai hue dari citra depth .
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Citra RGB, (b) Pengukuran jarak berdasarkan nilai hue citra depth

## T ABEL 2. H ASIL PERBANDINGAN PENGUKURAN JARAK SENSOR KINECT
Jarak Aktual (cm) Jarak Pengukuran (cm) Error (%) 80 76.81 3.99 90 92.34 2.60 100 104.61 4.61 110 114.76 4.33 120 123.44 2.87 130 131.99 1.53 140 141.98 1.41 150 151.49 0.99 160 161.19 0.74 170 172.97 1.75 180 183.26 1.81 190 193.37 1.77 200 205.44 2.72 210 216.64 3.16
y = 7E-05x 3 - 0.0114x 2 + 1.3031x + 63.147 0 50 100 150 200 250 300 350 400 0 50 100 150 200 Ja ra k (cm ) Nilai Hue Pengukuran Polinomial
220 227.08 3.22 230 237.05 3.07 240 249.60 4.00 250 259.61 3.84 260 269.43 3.63 270 285.07 5.58 280 294.51 5.18 290 301.84 4.08 300 314.53 4.84 310 325.14 4.88 320 338.96 5.92 330 345.64 4.74 340 353.45 3.96 350 362.46 3.56 Rata-rata Error (%) 3.39

## B. Ketelitian Pengukuran
Untuk  mengetahui  ketelitian  pengukuran  jarak sensor  Kinect,  maka  dilakukan  pengukuran  jarak dengan interval 1 cm dimana rentang pengukuran adalah 80 cm sampai dengan 100 cm. Pengukuran dilakukan sebanyak 31 kali pada setiap pengukuran.  Gambar    5  menunjukkan  hasil pengukuran jarak setiam cm dimulai dari jarak 80 cm sampai 100 cm. Hasilnya menunjukkan bahwa ketelitian pengukuran adalah 1 cm.
Gambar 5. Hasil pengukuran jarak per cm

## V. K ESIMPULAN
Pengukuran jarak dengan sensor Kinect dengan mengekstraksi  nilai hue pada  citra depth menghasilkan  pengukuran  dengan  rata-rata  error sebesar 3.39% dengan rentang pengukuran 80 cm sampai dengan 350 cm dengan ketelitian sebesar 1 cm.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T.T
Cheng and M.N Mahyuddin, “Implementation  of  Behaviour-Based  Mobile Robot for Obstacle Avoidance Using a Single Ultrasonic  Sensor”, 2009  Conference  on Innovative Technologies in Intelligent Systems and  Industrial  Applications  (CITISIA2009) Malaysia , IEEE, 2009, pp. 244-248
[2] T.  Saitoh,  N.  Tada  and  R.  Konishi, “Indoor Mobile Robot Navigation by Center Following based  on  Monocular  Vision ”,  Computer System, Austria, 2008, pp.351-366.
[3] L. Zheng, Y. Chang and Z. Li, “A Study of 3D Feature  Tracking  and  Localization  Using  A Stereo  Vision  System”,  IEEE,  2010, pp.402-407.
[4] J.  Stowers,  M.  Hayes  and  A.B.  Smith, “Altitude  Control  of  a  Quadrotor  Helicopter Using  Depth  Map  from  Microsoft  Kinect Sensor”, Proceeding of the 2011 IEEE , Turkey,
2011, pp. 358-362.
75 80 85 90 95 100 105 1 11 21 31 H asi l Pen gukur an (c m) Pengukuran ke- 80 cm 81 cm 82 cm 83 cm 84 cm 85 cm 86 cm 87 cm 88 cm 89 cm 90 cm 91 cm 92 cm 93 cm 94 cm 95 cm 96 cm 97 cm 98 cm 99 cm 100 cm