## Omnidirectional Camera untuk Positioning
Robot Soccer dengan Metode 2-Fixed-Point
Arif Irwansyah 1 , Arie Zuliyan Putra 2 , Reesa Akbar 3
Program Studi Teknik Elektronika, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Indonesia
1 arif@pens,ac,id, 2 arieputra2807@gmail.com, 3 reesa@pens.ac.id

## Abstrak
Kamera  omnidireksional  banyak  digunakan  sebagai  sensor  utama  pada  robot  soccer  yang bertanding  dalam  kompetisi Robocup  Junior  League .  Hal  ini  dikarenakan  kamera omnidireksional  mampu  menangkap  gambar  dari  area  sekitar  robot  pada  sudut  pandang 360  derajat  hanya  dalam  satu  frame  gambar.  Selanjutnya,  informasi  dari  gambar  tersebut dapat  digunakan  untuk  menentukan  lokasi  robot  di  lapangan.  Lokasi  yang  didapat merupakan  data  yang  sangat  penting  sebagai  dasar  untuk  menentukan  kontrol,  strategi, dan koordinasi robot. Pada penelitian ini, sebuah sistem kamera omnidireksional untuk self localization robot soccer dengan metode 2 fixed-point telah berhasil diimplementasikan. Sistem yang  dirancang  berhasil  mendapatkan gambar 360  derajat disekitar robot,  sekaligus  lokasi robot dilapangan. Dari hasil pengujian, sistem yang dirancang telah berhasil melakukan self localization dengan tingkat akurasi hingga 92,9 persen pada sumbu x dan 92,1 persen pada sumbu y.
Kata kunci: omnidireksional, self localization, 2 fixed-point, robot soccer

## Abstract
Omnidirectional cameras are widely used as the main sensor in soccer robots that compete in  the  Robocup  Junior  League  competition.  This  is  because  the  omnidirectional  camera  is capable of capturing images of the area around the robot at a 360 degree viewing angle in just  one  image  frame.  Furthermore,  the  information  from  the  image  can  be  used  to determine the location of the robot in the field. The location obtained is very important data as  a  basis  for  determining  robot  control,  strategy  and  coordination.  In  this  study,  an omnidirectional camera system for self-localization robot soccer with 2 fixed-point methods has been successfully implemented. The designed system succeeded in getting a 360 degree image around the robot, as well as the location of the robot in the field. From the test results, the  designed  system  has  succeeded  in  self-localization  with  an  accuracy  rate  of  up  to  92.9 percent on the x-axis and 92.1 percent on the y-axis.
Keywords: omnidirectional, self localization, 2 fixed-point, robot soccer

## 1. Pendahuluan
Robot  soccer merupakan  jenis  robot  yang  dirancang  untuk  memainkan  permainan sepak  bola  dengan  mengikuti  aturan  yang  telah  ditentukan.  Untuk  dapat  mengatur strategi dan mengendalikan gerakan robot, robot sepak bola dilengkapi dengan beberapa jenis  sensor.  Salah  satu  jenis  sensor  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi
Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 02 Oktober 2023 Hal 273 - 284
adalah  kamera.  Data  gambar  yang  diambil  oleh  kamera  akan  diproses  menggunakan metode  pengolahan  citra  ( image  processing )  agar  dapat  diubah  menjadi  informasi  yang berguna.  Informasi  yang  dihasilkan  akan  diproses  menggunakan  algoritma  kecerdasan buatan  pada  setiap  robot  untuk  pengambilan  keputusan.  Dengan  begitu,  robot  sepak bola  dapat  mengejar  target  dan  menghindari  halangan  dengan  kemampuan  yang dimilikinya.
Pada  penelitian  ini,  difokuskan  pada  perancangan  sistem  menggunakan  kamera omnidireksional untuk menentukan posisi robot terhadap lapangan pada Robocup Junior Soccer .  Kamera  yang  digunakan  sebagai  sensor  utama  adalah  kamera  omnidireksional. Sejumlah  penelitian  terkait  pada  implementasi  kamera  omnidireksional  untuk  robot diantaranya  adalah  penggunaan  kamera  omnidireksional  pada  makalah  yang  dibuat oleh Liu dkk [1] yang memanfaatkan kamera omniderektional untuk fungsi visual homing , yaitu suatu fungsi yang memungkinkan robot untuk bergerak kembali ke posisi referensi hanya dengan menggunakan informasi visual yang berbasis pada pencocokan key points pada gambar.  Metode  sejenis scale-invariant feature transform (SIFT) ini  cenderung  memerlukan proses  komputasi  yang  cukup  berat,  sementara  dalam robot  soccer umumnya  memerlukan proses  komputasi  yang  relative  ringan  agar  robot  bisa  merespon  dengan  cepat.  Jamzad dkk  [2]  memaparkan  perancangan  dan  konstruksi  untuk  membuat  kamera  omnidireksional sekaligus  juga  metode self  localization pada robot  soccer menggunakan  metode  referensi sudut  dari  beberapa  landmark  tetap  di  lapangan  dan  garis  batas  tegak  lurus  lapangan. Tidak ditampilkan hasil evaluasi keakuratan dari metode self localization yang digunakan. Gil  Lopez  dkk  [3]  memaparkan  dengan  rinci  sejumlah  jenis  cermin  dan  kombinasinya untuk  membentuk  kamera  omnidireksional  yang  optimal  tetapi  tidak  menjelaskan implementasi metode self localization .
Lin  dkk  [4]  menggunakan  omnidireksional  kamera  dan  metode Feature  Matching untuk localization robot  bergerak  melalui  lingkungan  virtual  yang  disimulasikan.  Robot yang  dibuat  berbasis industrial  PC untuk  menjalankan  algoritma Feature  Matching . Algoritma  ini  cukup  berat  apabila  dijalankan  pada platform umum  di  robot  soccer. Disamping  itu  pengujian  terkait  akurasi  metode self  localization yang  digunakan  belum dilakukan.  Sementara  itu  penelitian  oleh  V.  -D.  Hoang  dkk  [5]  menggunakan  kamera omnidireksional  dan 2D  LRF  sensor untuk  melakukan 3D  motion  estimation pada  area outdoor .
Implementasi pada Robocup Middle Size League dengan kamera omnidireksional untuk localization dilakukan  pada  penelitian  robot  oleh  I.K.  Wibowo  dkk  [6]  dan  Nurrohmah dkk[7],  kedua  makalah  memaparkan robot  soccer bernama  ERSOW  yang  menggunakan kamera omnidireksional. Pada makalah [6] tidak dijelaskan secara spesifik metode yang digunakan  untuk localization ,  sementara localization pada  makalah  [7]  menggunakan X- junction detection yang  berbasis  pada  metode Haar Cascade Classifier .  Hasil  pendeteksian lokasi lebih baik ketika jarak X-junction ke robot kurang dari 230 cm. Error pada rentang jarak 50 cm – 230 cm kurang dari 8%. Namun pada jarak di atas 230 cm, kesalahan akan meningkat.  Selanjutnya  penelitian  deteksi  posisi  obyek  bola  dan  arah  sudutnya  untuk robot soccer menggunakan  kamera omnidireksional  dilakukan oleh A. K. Mulya  dkk, [8] dan S. R. Santosa dkk [9].
Sebagaimana  penggunaan  pada  penelitian  terkait  sebelumnya,  keunggulan  dari kamera ini adalah dapat menangkap gambar sekitar dengan sudut pandang 360ᵒ hanya dalam  satu  frame.  Sehingga,  disamping  mendapatkan  informasi  gambar  disekeliling robot,  lokasi  dari robot  tersebut  juga  dapat  diperkirakan. Self-localization ini  didapatkan

## Omnidirectional Camera untuk Positioning Robot Soccer dengan Metode 2-Fixed-Point
Arif Irwansyah, Arie Zuliyan Putra, Reesa Akbar
dengan menentukan posisi robot berdasarkan tanda-tanda dasar lapangan, seperti garis lapangan  dan  gawang.  Salah  satunya  adalah  sisi-sisi  dan  ujung  dari  gawang  akan didapatkan  dengan  menggunakan  minimum  area  dari  gawang,  kemudian  dihitung koordinat perpotongan berdasarkan referensi yang ada untuk mendapatkan posisi robot.
Yang  membedakan  penelitian  ini  dibandingkan  pada  pekerjaan  terkait  pada penelitian robot soccer ERSOW [6] [7] adalah perancangan cermin omnidrireksional yang lebih  ringkas  menyesuaikan rule dan  ukuran  lapangan Robocup  Junior  Soccer, serta penggunaan metode 2-fixed point untuk mendapatkan lokasi robot di lapangan.

## 2. Metode
Sistem  yang  dibuat  diimplementasikan  dalam  beberapa  tahap,  berikut  merupakan tahapan dari sistem yang telah dibuat:
Gambar 1. Perancangan Sistem
Gambar  1  menunjukkan  sistem  yang  akan  dibuat  secara  keseluruhan.  Kamera omnidireksional  digunakan  sebagai  input  yang  akan  menangkap  gambar  dalam  sudut pandang  360 o .  Gambar  yang  dihasilkan  kamera  akan  diekstraksi  nilai  warna  pada pikselnya  ke  dalam color  space  HSV untuk  dapat  mendeteksi  gawang.  Hasil  dari segmentasi  akan  digunakan  untuk  mencari  minimum  area  dari  objek  sehingga  dapat digunakan  untuk  mendapatkan  radius  jarak  sisi-sisi  gawang  terhadap  robot.  Setelah radius  jarak  sisi  gawang  didapatkan  robot  akan  melakukan self  localization dengan metode 2 fixed-point dan menghasilkan keluaran berupa koordinat (x,y) robot di lapangan.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 02 Oktober 2023 Hal 273 - 284

## 2.1.   Kamera dengan Cermin Omnidireksional
Robot soccer dirancang agar dapat melihat dengan jangkauan 360ᵒ di dalam lapangan. Sehingga  digunakan  cermin  cembung  yang  akan  merefleksikan  gambar  sekitar  area robot.  Gambar  yang  direfleksikan  cermin  akan  ditangkap  oleh  kamera  seperti  pada Gambar 2.
Gambar 2. Perancangan Kamera Omnidireksional
Gambar  2,  memperlihatkan  desain  dari  kamera  omnidireksional  yang  digunakan  pada robot.  Cermin  cembung  yang  digunakan  memiliki  diameter  70  mm  dan  radius  lengkungan 55,25  mm  dengan  jarak  fokus  pada  cermin  27,625  mm.  Cermin  reflektor  dipasang  pada robot dengan jarak 80,5 mm dari kamera, sedangakan kamera yang terpasang pada robot berjarak 113 mm dari dasar lapangan.

## 2.2.   Perancangan struktur  dan cermin reflektor
Desain  struktur  pada  robot  disesuaikan  dengan  dimensi  yang  telah  diatur  pada aturan Robocup Junior Soccer open , dengan maksimal dimensi yang diperbolehkan adalah 22cm x 22cm x 22cm. Hasil rancangan sebagaimana terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Desain Robot dengan Cermin Reflektor
Desain  pada  robot  menggunakan  kamera  webcam  dan  tidak  menggunakan  kit kamera  omnidireksional  yang  sudah  siap  pakai,  sehingga  desain  harus  menyesuaikan kebutuhan dari jarak kamera dengan cermin reflektor yang digunakan, sehingga gambar yang  dihasilkan  cukup  baik  kualitasnya  untuk  dapat  diolah.  Jarak  antar  kamera  dan
kamera Mirror Image plane Focus Cermin Reflektor
cermin  reflektor  pada  robot  yang  dibuat  adalah  9  cm.  Pemasangan  kamera  dan  cermin reflektor dapat dilihat pada gambar 3.

## 2.3.   Ekstraksi Warna
Obyek yang harus dideteksi pada robot soccer memiliki warna yang unik dan cukup berbeda  dari  warna  obyek  lainnya.  Keunikan  warna  ini  dimanfaatkan  dengan  baik sebagaimana penelitian yang dilakukan oleh R. A. Fatekha dkk [10]. Pada aturan Robocup Junior  League  2020-2022 [11],  kondisinya  adalah  robot  berwarna  hitam  dengan  bola berwarna  oranye  yang  terletak  di  atas  lapangan  hijau  dengan  garis  putih,  sedangkan warna  gawang  biru  dan  kuning.  Perbedaan  warna  ini  dimanfaatkan  untuk  segmentasi obyek.  Ekstraksi  warna  dilakukan  dalam color  space HSV, pseudo-code proses  merubah warna dari BGR ke HSV ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Pseudo-code Proses Merubah Warna dari BGR ke HSV

## 2.4.   Deteksi Area Gawang
Setelah  mendapatkan  perbedaan  antara  gawang  dengan  obyek  lain  dengan memanfaatkan informasi  warna dari gawang, kemudian akan didapatkan minimal area dari  gawang  sehingga  akan  mempermudah  untuk  mendapatkan  titik  pada  ujung  dan tengah  gawang  yang  akan  digunakan  sebagai landmark untuk  lokalisasi  pada  robot. Pseudo-code untuk mendapatkan minimal area pada gawang ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Pseudo-code untuk Mendapatkan Minimal Area pada Gawang
Hasil  proses  segmentasi  dengan  ekstraksi  warna  untuk  mendapatkan  area  gawang ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Terlihat  bahwasannya  proses  pengolahan  citra  yang dilakukan berhasil mendeteksi area gawang.
_, frame = cap.read() hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #Berikutnya masking warna dari gawang: low = np.array([h_min, s_min, v_min]) high = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(hsv_frame, low, high)
contours,hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for cnt in contours: area = cv2.contourArea(cnt) if (area > 800): rect = cv2.minAreaRect(cnt) box1 = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box1) im = cv2.drawContours(frame,[box],0,(0,0,255),2)
Gambar Input Hasil Segmentasi Gambar Input Hasil Segmentasi
Gambar 6. Hasil Segmentasi untuk Deteksi Area Gawang

## 2.5.   Jarak Robot Dengan Gawang
Setelah ujung-ujung gawang p1 dan p2 ditentukan maka dengan mengetahui posisi piksel dari setiap ujung gawang akan dapat diketahui jarak robot dari p1 dan p2. Dengan diketahui  panjang  dari  gawang  60  cm  maka  jarak  masing-masing  p1  dan  p2  yang  akan selalu  sama  sehingga  dapat  dihitung  jarak  robot  dari  tengah  maupun  ujung  gawang. Berikut perhitungan estimasi jarak robot terhadap masing-masing ujung gawang:
Gambar 7. Titik p1 dan p2 pada Kamera Omnidirectional
Gambar 7 menunjukan titik koordinat p1 dan p2 pada gambar yang didapatkan robot, untuk mencari berapa piksel jarak antara p1 dan p2 digunakan rumus sebagai berikut:
Titik pusat robot (o)
Titik p1
Titik p2

## Omnidirectional Camera untuk Positioning Robot Soccer dengan Metode 2-Fixed-Point
Resultan piksel antar titik:
= + (1) (1) Perhitungan nilai pixel per cm: = + (2) (2) pixel per cm = / 60 (3) (3) sehingga jarak robot dari masing titik landmark: jarak = Zn / piksel per cm (4) (4) keterangan :
Zn  =  resultan antar koordinat pixel
Xn =  selisih koordinat pixel x
Yn  =  selisih koordinat pixel y
Karena  gambar  yang  didapatkan  oleh  robot  terdistorsi  oleh  cermin  yang  cembung maka  jarak  estimasi  yang  didapatkan  robot  dari  gawang  akan  mengalami  perbedaan dengan  jarak  aslinya.  Untuk  itu  dilakukan  kompensasi  terhadap  jarak  estimasi  yang didapatkan oleh robot dari perhitungan, sebelum dimasukan pada operasi self localization .
Gambar 8. Perbedaan Posisi Robot di Tengah dan Pinggir
Pada Gambar 8 dapat dilihat perbedaan saat robot berada di tengah dan di samping lapangan.  Semakin  robot  ke  samping  maka  akan  ada  selisih  antara  piksel row pada  p1 dan  p2.  Dengan  memanfaatkan  selisih  ini  maka  dapat  dibedakan  nilai  pengurang  saat robot  di  tengah  dan  di  samping  lapangan.  Konstanta  pengurang  agar  nilai  radius  tetap sesuai, berikut perhitungan yang digunakan:
Konst pengurang = remaping(r, fn(maks),fn(min),k(min),k(maks)) (5) r  = r – Konst pengurang (6)
Gambar 9. Resultan dan
Pada Gambar 9. dapat dilihat ilustrasi dari resultan dan . Untuk dapat menentukan jarak robot dari p1 dan p2 maka resultan dalam piksel yang telah didapatkan diubah ke dalam  cm  dengan  membagi  nilai  resultan  dengan  nilai  piksel  per  cm  yang  telah didapatkan sebelumnya. Berikut perhitungan yang digunakan:
jarak = ) / piksel per cm (7)

## 2.6. Self Localization dengan 2 fixed-point
Self-Localization adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  mengetahui  koordinat  robot dilapangan. Metode localization yang digunakan terinspirasi dari penelitian Hsu dkk [12] untuk  robot  soccer  serta  [13][14]  untuk  penggunaan  wireless  localization.  Metode  yang digunakan  untuk  penelitian  kali  ini  adalah  memanfaatkan  2  fixed-point  sebagai  acuan penentuan  lokasi.  Dengan  memanfaatkan  perpotongan  dari  2  lingkaran  untuk  menemukan koordinat dari robot, sebagaimana diilustrasikan pada Gambar 10.
Lingkaran  1  merupakan  lingkaran  yang  terbentuk  dari  titik     dengan  radius  jarak robot  r 1 .  Sedangkan  lingkaran  2  merupakan  lingkaran  yang  terbentuk  dari  titik dengan radius jarak robot r 2 . Dari 2 lingkaran tersebut akan diperoleh titik perpotongan yaitu  A  dan  A’.  Titik  perpotongan  yang  dipakai  sebagai  titik  robot  berada  merupakan titik yang masih berada di dalam koordinat lapangan.
Gambar 10. Self-Localization Robot di Lapangan
Berikut  merupakan  perhitungan  koordinat  perpotongan  2  buah  lingkaran,  digunakan rumus sebagai berikut:
Omnidirectional Camera untuk Positioning Robot Soccer dengan Metode 2-Fixed-Point Arif Irwansyah, Arie Zuliyan Putra, Reesa Akbar
(9)
dimana
D = jarak lebar gawang

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dan  Analisa  dimaksudkan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  sistem  yang dibuat ini dapat  berjalan  seperti yang diharapkan. Pada pengujian jarak robot terhadap masing-masing sisi lapangan dilakukan  dengan menaruh robot pada beberapa titik yang berbeda dan kemudian hasil estimasi r1 dan r2 akan dibandingkan dengan jarak sesungguhnya.
Dapat dilihat hasil pada pengujian jarak robot dari masing-masing sisi gawang pada Tabel  1  dan  Tabel  2,  dimana  pengujian  dilakukan  dari  koordinat  yang  berbeda-beda  di lapangan, didapatkan hasilnya error terkecil sekitar 1,04 persen (1 cm) dan error terbesar 3,70 persen (6 cm).
Tabel 1. Hasil Estimasi Jarak Robot Dari Sisi Kanan Gawang p2
No Koordinat (x,y) Robot di lapangan Jarak Real Robot (cm) Estimasi Jarak Dari Sisi Kanan (cm) Error (%) 1 (-52,-54) 98 100 2,04 2 (-26,-20) 84 81 3,57 3 (0,-54) 124 120 3,22 4 (-26,54) 73 74 1,36 5 (0,54) 98 95 3,06 Rata-rata error 2,65 Tabel 2. Hasil Estimasi Jarak Robot Dari Sisi Kiri Gawang p1 No Koordinat (x,y) Robot di lapangan Jarak Real Robot (cm) Estimasi Jarak Dari Sisi Kiri (cm) Error (%) 1 (-52,-54) 51 50 1,96 2 (-26,-20) 72 74 2,77 3 (0,-54) 96 97 1,04 4 (-26,54) 108 104 3,70 5 (0,54) 125 122 2,40 Rata-rata error 2,37
Dari  Tabel  1  dan  Tabel  2  yang  merupakan  hasil  dari  pengujian  dapat  dilihat  error rata-rata  r1  adalah  2,37  persen  dan  error  rata-rata  dari r2  adalah  2,65  persen.  Pengujian self  localization dilakukan  untuk  mengetahui  keakuratan  prediksi  koordinat  robot  terhadap lapangan.  Pengujian  dibuat  pada  20  titik  yang  tersebar  di  lapangan  seperti  pada  Gambar  8. Koordinat  (0,0)  berada  pada  tengah  lapangan,  sedangkan  untuk  koordinat  x  negatif merupakan  area  gawang  A  (kiri)  dan  koordinat  x  positif  merupakan  area  gawang  B (kanan).  Peletakan  koordinat  (0,0)  pada  tengah  lapangan  dikarenakan  untuk  memudahkan

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 22 No. 02 Oktober 2023 Hal 273 - 284
perhitungan self  localization dimana  saat  posisi  robot  pada  area  gawang  A  maka self localization dilakukan  dengan  mendeteksi  parameter  pada  gawang  A,  sedangkan  saat robot pada area gawang B robot melakukan self localization dengan mendeteksi parameter pada gawang B. Gambar 11 menunjukkan lokasi titik-titik peletakan robot untuk uji coba self localization dari robot.
Gambar 11. Posisi Titik Uji Self Localization
Tabel 3. Table Estimasi Koordinat Robot Terhadap Koordinat Sesungguhnya
No Xr Yr xr yr Err x (cm) Err y (cm) % Err x % Err y 1 -52 -54 -53 -47,4 1 6,6 1.9 12.2 2 -26 -54 -30 -52 4 2 15.4 3.7 3 0 -54 -0,4 -48,8 0,4 5,2 0.4 9.6 4 26 -54 22 -49 4 5 15.4 9.3 5 52 -54 50 -50 2 4 3.8 7.4 6 -52 -20 -53 -24 1 4 1.9 20.0 7 -26 -20 -18 -19,2 8 0,8 30.8 4.0 8 0 -20 -0,2 -18,1 0,2 1,9 0.2 9.5 9 26 -20 27,2 -22 1,2 2 4.6 10.0 10 52 -20 49 -18,3 3 1,7 5.8 8.5 11 -52 20 -50 17,5 2 2,5 3.8 12.5 12 -26 20 -25 18,8 1 1,2 3.8 6.0 13 0 20 -0,5 17,1 0,5 2,9 0.5 14.5 14 26 20 28,6 18,7 2,6 1,3 10.0 6.5 15 52 20 51 22 1 2 1.9 10.0 16 -52 54 -47 51,7 5 2,3 9.6 4.3 17 -26 54 -29 55 3 1 11.5 1.9 18 0 54 -2,5 54 2,5 0 2.5 0.0 19 26 54 24,5 52 1,5 2 5.8 3.7 20 52 54 48,5 51,5 3,5 2,5 6.7 4.6 Rata-rata 2,37 2,545 7.1 7.9 Keterangan : Xr  : koordinat x pada lapangan Yr  : koordinat y pada lapangan xr  : estimasi koordinat x pada lapangan yr  : estimasi koordinat y pada lapangan
Sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  3,  pada  penelitian  ini self localization robot  soccer telah  dapat  dicapai  dengan  hasil error rata  sumbu  x  adalah  7,1  persen  dan  sumbu  y adalah  7,9  persen.  Dari  pengerjaan  yang  telah  dilakukan  algoritma 2  fixed-point dapat berjalan dengan  baik.  Algoritma ini bekerja dengan  menghasilkan 2 titik koordinat dari perpotongan  2  lingkaran  yang  terbentuk  dari  p1  dan  p2.  Kemungkinan  penyebab error didapatkan dari distorsi cermin cembung (sebagaimana telah ditunjukkan pada gambar 8) belum secara sangat akurat dikompensasi oleh konstanta pengurang.

## Omnidirectional Camera untuk Positioning Robot Soccer dengan Metode 2-Fixed-Point
Dibandingkan  dengan  metode  pada  penelitian  [6][7]  yang  mendapatkan error rata- rata  8  persen,  hasil  yang  didapatkan  pada  metode 2 fixed-point ini  relative  setara  secara akurasi.  Meskipun  perbandingan  ini  bisa  jadi  tidak  mutlak  dapat  dibandingkan mengingat  konstruksi  kamera  omnidireksional  dan  ukuran  lapangan  yang  berbeda mengikuti  kelas robot  soccer, dimana  [6][7]  menggunakan rule dan  lapangan  untuk Robocup  Middle  Size  League ,  sementara  pada  penelitian  ini  diimplementasikan  untuk Robocup Junior League yang memiliki ukuran lapangan yang lebih kecil.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pemaparan  dan  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut:  Pada  penelitian  kali  ini  telah  dijelaskan penggunaan  metode 2 fixed-point untuk self localization yang  dilakukan  pada robot soccer untuk Robocup  Junior  League .  Jarak  radius  robot  dari  masing-masing  sisi  gawang  dapat ditentukan dengan menggunakan minimum area dari gawang, dan didapatkan rata-rata error 2,37  persen  radius  dari  sisi  kiri  gawang,  rata-rata error 2,65  persen  dari  sisi  kanan gawang. Self localization dilakukan  dengan  menerapkan  metode 2 fixed-point didapatkan rata-rata error sumbu x 7,1 persen dan sumbu y 7,9 persen.
Pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  penggunaan  kamera  dengan  kualitas  yang lebih  baik  serta  algoritma  yang  diterapkan  pada self  localization menambahkan  satu referensi lagi berbasis garis lapangan untuk meningkatkan akurasi.

## Daftar Pustaka
[1]  M.  Liu,  C.  Pradalier  &  R.  Siegwart  (2013),  "Visual  Homing  From  Scale  With  an Uncalibrated Omnidirectional Camera," in IEEE Transactions on Robotics, vol. 29, no. 6, pp. 1353-1365, Dec. 2013
[2]  Jamzad,  M.,  Hadjkhodabakhshi,&  A.  Mirrokni,  V  (2007),  “Object  Detection  and Localization Using Omnidirectional Vision in the Robocup Environment”. In Scientia Iranica 14(6). November. 2007.
[3]  Lopes,  G.,  Ribeiro,  F.,  Pereira,  N.  (2012).  Catadioptric  System  Optimisation  for Omnidirectional RoboCup MSL Robots. In: Röfer, T., Mayer, N.M., Savage, J., Saranlı, U. (eds) RoboCup 2011: Robot Soccer World Cup XV. RoboCup 2011. Lecture Notes in Computer Science(), vol 7416. Springer, Berlin, Heidelberg.
[4]  Lin,  H.-Y.;  He,  C.-H.  Mobile  Robot  Self-Localization  Using  Omnidirectional  Vision with Feature Matching from Real and Virtual Spaces. Appl. Sci. 2021, 11, 3360.
[5]  V. -D. Hoang and K. -H. Jo (2016), "A Simplified Solution to Motion Estimation Using an  Omnidirectional  Camera  and  a  2-D  LRF  Sensor,"  in  IEEE  Transactions  on Industrial Informatics, vol. 12, no. 3, pp. 1064-1073, June 2016
[6]  Wibowo, I.K., Bachtiar, M.M., Ulil, R.T., Romadon, Z.T., Jauharul, M., & Khoirul, M. (2017), "Desain Omnidirectional Vision pada ERSOW". In 5 th Indonesian Symposium on Robotic Systems and Control.
[7]  E.  A.  Nurrohmah,  B.  Sena  Bayu,  M.  M.  Bachtiar,  I.  Kurnianto  Wibowo  &  R. Adryantoro  (2020),  "Detecting  Features  of  Middle  Size  Soccer  Field  using Omnidirectional Camera for Robot Soccer ERSOW," 2020 International Conference on Smart Technology and Applications (ICoSTA), 2020, pp. 1-6
[8]  A. K. Mulya, F. Ardilla & D. Pramadihanto (2016), "Ball tracking and goal detection for  middle  size  soccer  robot  using  omnidirectional  camera,"  2016  International Electronics Symposium (IES) pp. 432-437
[9]  S. R. Santosa, B. S. B. Dewantara, I. K. Wibowo (2019), "Ball Detection Under Variety Lighting  using  Omnidirectional  Camera,"  2019  International  Electronics Symposium (IES), 2019, pp. 235-240
[10] R.  A.  Fatekha,  B.  S.  B.  Dewantara  &  H.  Oktavianto  (2021),  "Color  Based  Object Segmentation  on  Wheeled  Goalkeeper  Robot,"  2021  International  Electronics Symposium (IES), pp. 405-410
[11] Georgia  Gallant,  Javier  E.  Delgado  Moreno,  Hikaru  Sugiura,  Marco  Dankel,  Felipe Nascimento Martins, & Marek Suppa "Robocup Junior Soccer Rules 2020-2022" from http://junior.robocup.org/previous-years-rules/
[12] Chen-Chien  Hsu,  Ching-Chang  Wong,  Hung-Chih  Teng  &  Cheng-Yao  Ho  (2012) Dual-circle  self-localization  for  soccer  robots  with  omnidirectional  vision,  Journal of the Chinese Institute of Engineers, 35:6, 619-631
[13] Obeidat, H., Shuaieb, W.,  Obeidat, O. et al ((2021).  A Review of Indoor Localization Techniques and Wireless Technologies. Wireless Pers Commun 119, 289–327.
[14] A.  Maddumabandara,  H.  Leung  and  M.  Liu  (2015),  "Experimental  Evaluation  of Indoor Localization Using Wireless Sensor Networks," in IEEE Sensors