## 
Abstrak —Robot Manipulator banyak digunakan dalam berbagai  proses,  salah  satunya  dibidang  kedokteran. Dokter menggunakan alat bantu berupa robot manipulator  sebagai  alat  mentranslasikan  pergerakan tangan untuk melakukan pembedahan. Pada aplikasi lain, pergerakan  robot  manipulator  menggunakan joystick dan membutuhkan kemampuan untuk mengontrol pergerakan robot. Berdasarkan pemaparan tersebut, penulis membuat sistem kendali robot manipulator menggunakan pergerakan  tangan.  Sistem  kendali  yang  menghubungkan robot  manipulator  dengan  kamera stereo menggunakan koneksi TCP IP. Metode yang digunakan dalam penelitan ini  yaitu  metode offline dan online .  Metode  offline  yaitu hasil  data  yang  diterima  dari  kamera stereo akan ditampilkan visual robot manipulator pada PC. Sedangkan  metode  online,  data  yang  di  terima  dari  input akan  di  kirim  ke  PC  server  menggunakan  komunikasi TCP  IP  untuk  mengendalikan  robot  manipulator. Simpulan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  robot manipulator  dapat  bergerak  sesuai  dengan  pergerakan tangan secara offline maupun online. Kecepatan pergerakan  robot  manipulator  mendekati  kecepatan pergerakan  tangan  ketika  kecepatan  internal  dari  robot manipulator maksimal.
Kata  kunci:  kontrol  robot  manipulator,  kamera  stereo, online , offline , simulasi

## I. PENDAHULUAN
ROBOT adalah salah satu sarana yang dapat membantu tugas atau  kerja  manusia.  Robot  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai  sektor  seperti  sektor  rumah  tangga,  perkantoran, industri,  pertambangan,  hiburan,  hingga  dunia  kesehatan. Robot  sebagai  mesin  yang  dapat  diprogram  sesuai  keinginan, telah  mampu  meringankan  pekerjaan  manusia.  Bahkan pekerjaan  yang  paling  rumitpun  dapat  digantikan  oleh  peran
robot.  Sehingga  banyak  masyarakat  yang  mengatakan  bahwa robot adalah perangkat cerdas.
Robot sebagai alat yang cerdas, digunakan hampir disemua sektor  rumah  sakit.  Rumah  sakit  di  dalam  maupun  di  luar negeri.  Berkat  kemampuan  robot,  peran  para  dokter  telah banyak  dibantu  dalam  menangani  pasien  seperti  mendeteksi penyakit,  melakukan  operasi  berat  maupun  ringan,  dan  lain sebagainya.  Tindakan  medis  yang  dulu  dikerjakan  secara manual,  saat  ini  telah  dapat  dilakukan  secara  digital  dengan resiko yang semakin kecil.
Salah  satu  Robot  yang  banyak  digunakan  di  rumah  sakit adalah  robot  manipulator.  Manipulator  adalah  lengan  yang mampu membuat robot bergerak untuk memutar, melipat, atau menjangkau  objek.  Gerakan  ini  disebut  derajat  kebebasan robot  atau  jumlah  sumbu  yang  ada  pada  robot.  Manipulator terdiri  dari  beberapa  segmen  dan  sambungan  ( joint ).  Robot manipulator  banyak  digunakan  dalam  proses  operasi.  Saat posisi pasien berjauhan dari dokter, dokter membutuhkan alat bantu  berupa  robot  manipulator  sebagai  alat  mentranslasikan pergerakan tangan untuk melakukan pembedahan. Komunikasi  antara  robot  manipulator  dengan input kontrol menggunakan  TCP/IP.  Komunikasi  menggunakan  TCP/IP memungkinkan user dapat  berada  diberbagai  tempat  selagi terkoneksi dengan internet.
Sensor  yang  populer  saat  ini  yaitu  kamera stereo .  Kamera stereo digunakan  untuk  meringankan  kerja  komputer. Image processing dilakukan  dalam system embedded yang  sudah tersedia  dalam  perangkat  kamera stereo .  Beberapa  produk yang  sudah  mengaplikasikan image processing dalam system embedded antara  lain  Leap  Motion,  Intel  Kinect,  Intel Realsense  dan  Orbbec  Astra.  Kamera Stereo selain mengeluarkan raw data (berupa  data  RGB),  juga  mampu mengeluarkan  data  hasil image processing. Sehingga user dimudahkan  memanipulasi  citra  hasil  kamera  tersebut  dan proses  data  tidak  membutuhkan resource komputer  yang besar.
Di  masa  depan,  teknologi  ini  akan  dapat  digunakan  pada mini PC  maupun  android  yang  tidak  memerlukan resource komputer  yang  besar. Output hasil  dari  kamera stereo yang akan  dimunculkan  di  PC  berupa  data  koordinat  serta  visual gesture tangan user .  Berdasarkan  paparan  tersebut,  penulis ingin  merealisasikan  pengontrolan  robot  manipulator  dengan

## KENDALI LENGAN ROBOT MANIPULATOR MENGGUNAKAN KAMERA STEREO
M. Ary Alfianto 1 , Budi Sugandi 1* , dan Handri Toar 1
1 Politeknik Negeri Batam, Batam, Indonesia
* Email: budi_sugandi@polibatam.ac.id
kamera stereo dan  merancang  sebuah  sistem  kendali  yang terstruktur dengan menggunakan komunikasi TCP/IP.

## II. DASAR TEORI

## A. Tracking Gerak Tangan
Tangan  manusia adalah  sebuah struktur  mekanik  kompleks yang  terdiri  atas  beberapa  segmen  tulang,  ligamen-ligamen yang  menghubungkan  antara  segmen  tulang  secara  leluasa, otot-otot  yang  berperan  sebagai  motor  gerak,  tendon  yang berperan untuk menghubungkan otot dengan tulang, dan kulit serta  saraf-saraf  halus  yang  menyelubungi  otot  dan  tulang. Tulang-tulang  saling  terhubung  pada  persendian  dan  tidak berubah ukuran. Otot-otot menghasilkan tenaga penggerak dan menggerakkan sendi-sendi.
Kajian  dari  penelitian-penelitian  tentang  estimasi  terhadap pose  tangan  berbasis  visi  komputer  telah  dilakukan  oleh  Erol pada  tahun  2007  [1].  Dalam  kajian  tersebut  diuraikan  bahwa beberapa kesulitan dalam  mendesain sistem  untuk  melakukan estimasi pose tangan yaitu sebagai berikut:
1. Masalah dimensi yang tinggi
Tangan  manusia  adalah  sebuah  obyek  artikulasi  yang memiliki lebih dari 20 DOF ( Degree of Freedom ). Karena ada interdependensi diantara ruas-ruas jari ketika bergerak, maka  derajat  kebebasan  tangan  pada  kenyataan  tidak sampai  20  DOF.  Sehingga  banyak  parameter  yang  harus dicari.
2. Self-occlusion
Tangan  merupakan  obyek  artikulasi  maka  proyeksi terhadap  pose  tangan  menghasilkan  beragam  bentuk dengan  banyak  oklusi  oleh  bagian-bagian  tangan  itu sendiri.  Hal  ini  membuat  proses  segmentasi  diantara bagian-bagian  dan  ekstrasi  fitur-fitur  level  tinggi  menjadi sulit dilakukan.
3. Kecepatan pemrosesan
Sistem visi komputer realtime harus memproses data yang besar meskipun digunakan pada sekuen tunggal. Sehingga aplikasi sistem membutuhkan tenaga komputasi yang besar pula,  seperti  menggunakan hardware khusus  dan pemrosesan paralel.
4. Lingkungan yang tidak terkendali
Sistem  IMK  banyak  digunakan  di  lingkungan  dengan beragam  keadaaan  latar  belakang  ( background )  dan kondisi  pencahayaan.  Hal  ini  masih  menjadi  tantangan  di bidang visi komputer.
5. Kecepatan pergerakan tangan
Tangan  sanggup  melakukan  gerakan  dengan  sangat  cepat. Kecepatan  gerakan  tangan  dapat  mencapai  5  meter/detik untuk gerakan tipe translasi, dan 300 o /detik untuk gerakan tipe  orientasi.  Saat  ini  kamera  hanya  sanggup  mendukung frekuensi frame 30-60  Hz.  Selain  itu  banyak  algoritma tracking visi  komputer  kesulitan  memproses  kecepatan
tracking 30  Hz.  Kombinasi  antara  kecepatan  gerakan tangan  yang  tinggi  dan sampling  rate yang  rendah menghasilkan algoritma tracking yang lebih sulit [2].
B. Robot Manipulator
Sebuah robot industri terdiri dari manipulator robot, power supply ,  dan  pengendali.  Robot  Manipulator  tediri  dari beberapa  sendi  yang  dihubungkan.  Pergelangan  digunakan untuk mengarahkan posisi benda di lokasi kerja. Robot manipulator  diciptakan  dari  urutan link dan  kombinasi bersama. Link adalah  anggota  kaku  yang  menghubungkan sendi. Sumbu adalah komponen bergerak dari robot manipulator  yang  menyebabkan  gerakan  relatif  antara link sebelah.  Sendi  mekanis  digunakan  untuk  membangun  lengan manipulator robot. Sendi mekanis terdiri dari lima jenis utama yaitu dua dari sendi yang linear dan tiga jenis rotari. Dua dari sendi linier adalah gerakan relatif antara link yang berdekatan atau  disebut  dengan  non-rotasi.  Sedangkan  tiga  jenis  rotari yaitu gerakan relatif yang melibatkan rotasi antara link [3].
Beberapa  bagian  lengan  robot  manipulator  berdasarkan salah  satu dari empat  konfigurasi,  masing-masing anatomi  ini menghasilkan  fungsi  kerja  yang  berbeda  dan  cocok  untuk berbagai aplikasi, yaitu sebagai berikut:
1. Gantry
Robot  ini  memiliki  sendi  linear  dan  dipasang  di  atas kepala. Gantry  juga  disebut  robot  Cartesian  dan  bujur sangkar.
2. Silinder
Robot  anatomi  silinder  dibuat  dari  sendi  linear  yang terhubung ke basis rotary joint . 3. Polar
Basis  bersama  pada  robot  polar  memungkinkan  untuk memutar.  Sedangkan  sendi  adalah  kombinasi  dari  jenis rotari dan linear. Ruang kerja yang dibuat oleh konfigurasi ini adalah bulat.
4. Bersendi
Arm paling  popular  di  konfigurasi  robot  industri. Lengan terhubng  dengan  sendi  memutar  dan link di  dalamnya terhubung dengan sendi putar.
Dari  masing-  masing  fungsi  tersebut,  robot  manipulator hanya menggunakan fungsi silinder, polar dan bersendi. Robot manipulator ditunjukan pada Gambar 1.

## C. Leap Motion Controller
Pirani kamera Stereo yang digunakan pada sistem ini adalah Leap Motion . Leap Motion seperti yang terlihat pada Gambar 2 adalah perangkat yang terdiri dari dua kamera dan tiga LED inframerah.  Perangkat  ini  memiliki  lensa  sudut  yang  cukup lebar  sehingga  area  interaksi  yang  dimiliki  juga  besar. Sebelumnya,  berbagai  tampilan Leap  Motion Controller terbatas  sekitar  2  kaki  (60  cm)  di  atas  perangkat.  Dengan software Orion beta mampu  diperluas  menjadi  2,6  kaki  (80 cm).
Leap  Motion Controller yang  menghasilkan  koordinat dalam  satuan  millimeter  di  dalam  kerangka Leap  Motion seperti Gambar 3.  Posisi ujung jari dijadikan sebagai (x, y, z) =  [100,  100,  -100],  atau    x  =  +  10cm,  y  =  10cm,  z  =  -10cm. Leap  Motion dapat  mendeteksi  telapak  tangan  maupun  jari, sedangkan  dalam  penelitiaan  ini  pendeteksiaan  jari  hanya digunakan  pada grap  action.  Grap  action berfungsi  sebagai program  perintah emergency  stop untuk  menonaktifkan program.
Interaction  Box (Gambar  4)  merupakan  area  bujur  sangkar dalam Leap Motion . Interaction Box adalah area yang apabila tangan  pengguna  atau  jari  tetap  berada  dalam  kotak  ini  maka koordinat tangan masih akan terdeteksi.
Ukuran  dari Interaction  Box (Gambar  5)  ditentukan  oleh bidang Leap  Motion dan  pengaturan  ketinggian  interaksi pengguna  (pada  panel  kontrol Leap  Motion ). Software pengontrol  menyesuaikan  ukuran  kotak  berdasarkan  tinggi untuk  menjaga  bagian  bawah  sudut.  Jika  pengguna  mengatur interaksi  ketinggian  yang  lebih  tinggi  maka  kotak  menjadi lebih  besar.  Pengguna  dapat  mengatur  ketinggian  interaksi berdasarkan tinggi pengguna [4].
Beberapa  kelas  API  ( Application  Program  Interface ) Leap Motion antara lain:
1. Kelas Leap Controller
Kelas Controller merupakan  antarmuka  utama  pada Leap Motion  Controller ,  membuat  sebuah instance dari  kelas Controller untuk  mengakses frame data  pelacakan  dan infromasi konfigurasi. Data frame dapat dipakai kapan saja dengan menggunakan fungsi Controller: frame() . Pemanggilan frame() atau frame(0) untuk  mendapatkan frame terbaru. Sebuah Controller menyediakan sampai 60 frame dalam history frame.
2. Kelas Leap Vektor
Vektor merupakan matematika tiga komponen/ titik seperti arah atau posisi dalam ruang tiga dimensi. Perangkat lunak Leap  Motion mengadopsi  sistem  koordinat  kartesian
Gambar 1. Robot Manipulator Denso RC7.
Gambar 2. Leap Motion
Gambar 3. Koordinat Leap Motion .
Gambar 4. Area Interaction Box pada Leap Motion
Gambar 5. Size Iteraction Box
tangan  kanan.  Nilai  yang  diberikan  dalam  satuan millimeter.  Titik  pusat  berasal  dari  titk  tengah  alat Leap Motion  Controller .  Sumbu  X  dan  Z  terletak  pada  bidang horizontal.  Sumbu  X  berjalan  sejajar  dengan  sisi  panjang alat.  Sumbu  Y  terletak  pada  bidang vertical ,  dengan  nilai positif kearah atas dari alat. Sumbu Z memiliki nilai positif dengan  gerakan  tangan  mengarah  ke  user  atau  menjauh dari layar komputer. Sumbu Z merupakan kedalaman data dari pergerakan tangan pengguna ke sensor Leap Motion.

## III. PERANCANGAN SISTEM

## A. Rancangan Sistem
Pada  penelitian  ini  akan  dibuat  sistem  kendali  manipulator dengan  diagram  blok  seperti  pada  Gambar  6.  Seperti  yang terlihat  pada  diagram  blok, Gesture tangan  di  baca  oleh kamera  stereo.  Kemudan  didapatkan  data  dari  kamera  stereo, lalu  secara offline akan  menampilkan  visualisasi  manipulator berdasarkan data yang didapat dari kamera stereo. Selanjutnya data akan dikirim dengan Ethernet ke robot Manipulator. B. Perbandingan Sistem Offline dan Online
Sistem offline adalah  ketika  gerakan  tangan  hanya menampilkan simulasi  tanpa  menggerakan robot  manipulator, sedangkan  sistem online yaitu  Gerakan  tangan  dapat menggerakan aktuator sehingga dibutuhkannya media koneksi berupa  ethernet.  Berdasarkan  penggunaan  sistem  kontrol secara offline dan  hasil  perbandingan  berdasarkan  dari  kedua output ,  maka  dapat  didesain  sistem  seperti  terlihat  pada Gambar 7.

## C. Gambaran Proses Pengujian
Proses  pengujian  penelitian  ini  diawali  dengan  pembacaan gesture tangan oleh kamera stereo. Kemudian data dikirim ke laptop  untuk  diolah,  sehingga  dapat  menampilkan  visual  dari gesture tangan yang dideteksi. Data yang diterima dari kamera stereo akan  dikirimkan  ke  robot  manipulator  menggunakan program C#, data yang terkirim berikutnya menggerakan robot manipulator sesuai  gesture tangan.  Proses  pengujian  dapat dilihat pada Gambar 8.

## IV. HASIL DAN ANALISIS

## A. Pengambilan Data
Pengambilan data dari kamera stereo , diambil hanya dengan menggunakan  tangan  kanan  dan  dimulai  pada  titik  pusat interaction  Box yaitu centre (0,  200,  0).  Kamera stereo menggunakan pengaturan default, sehingga tidak memerlukan proses  kalibrasi  jika  terjadi  perubahan  sudut  berupa  gerakan Pitch , Yaw dan Roll .  Data  diambil  sebanyak  tiga  kali  yaitu pitch 1, pitch 2  dan pitch 3.  Kemudian  ketiga  data  tersebut akan dihitung nilai rata-rata agar akurasi alat lebih baik. Hasil pengambilan data kamera stereo dapat dilihat pada Tabel I. Tabel  I  menjelaskan  bahwa  data  yang  dihasilkan  oleh kamera stereo adalah berupa data dengan satuan derajat. Hasil error didapat  dari  selisih  antara  data average atau  rata-rata pitch 1,2 dan 3 terhadap sudut. Data yang  terbaca mengalami sedikit perubahan disetiap pembacaan nilai. Grafik perbandingan data kamera stereo dapat dilihat pada Gambar 9. Berdasarkan Gambar grafik dapat dijelaskan bahwa perbedaan setiap pembacaan nilai pitch tidak terlalu besar, sehingga tidak berdampak besar pada aktuator.
Gambar 6. Diagram Blok
Gambar 7. Diagram Blok Sistem Kontrol Offline dan Online
Gambar 8. Proses Pengujian

## B. Perbandingan Data Kamera Stereo dan Data Robot Manipulator
Data  yang  dihasilkan  oleh  kamera stereo tidak  dapat langsung  digunakan  oleh  robot  manipulator.  Sehingga dibutuhkan  pengambilan  data  pada  kamera stereo dan  robot manipulator  untuk  dihitung  nilai  fungsi.  Perbandingan  data yaw pada  kamera stereo dan  robot  manipulator  dapat  dilihat pada  Tabel  II.    Sudut  tangan yaw dapat  dilihat  pada  Gambar 10.Data kamera stereo dibaca ketika posisi tangan membentuk sudut yaw 0°,  90°  dan  180°  seperti  pada  Gambar  10.  Data yang  terbaca  akan  dimasukan  ke  sebuah  fungsi  yang  didapat dari  rumus  regresi  linier  dan  menghasilkan  data  robot manipulator yang sesuai.
Data kamera stereo dibaca ketika posisi tangan membentuk sudut pitch 0°,  90°  dan  180°  seperti  pada  Gambar  11.  Data yang  terbaca  akan  dimasukan  ke  sebuah  fungsi  yang  didapat dari  rumus  regresi  linier  dan  menghasilkan  data  robot manipulator yang sesuai. Sudut tangan pitch dapat dilihat pada Gambar 11.

## C. Perbandingan Data Kecepatan Manipulator Terhadap Pergergerakan Sudut Yaw
Manipulator tidak bergerak secara realtime dengan gerakan tangan  karena  kecepatan  motor  pada  manipulator  yang bervariasi.  Data  kecepatan  gerakan  robot  per  detik  dapat dilihat pada Tabel IV.

## TABEL I
DATA KAMERA STEREO (PITCH) Sudut Pitch 1 Pitch 2 Pitch 3 Average Error 90 o 70 o 77 o 72 o 73 o
17 o 80 o 69 o 72 o 69 o 70 o 10 o 70 o 65 o 60 o 58 o 61 o 9 o 60 o 49 o 50 o 45 o 48 o 12 o 50 o 41 o 43 o 42 o
42 o
8 o 40 o 24 o 28 o 25 o 25,67 o 14,33 o 30 o 9 o 26 o 26 o 20,33 o 9,67 o 20 o 10 o 13 o 25 o 16 o 4 o 10 o -2 o 10 o 15 o 7,67 o 2,33 o 0 o -3 o 0 o 5 o 0,67 o 0,67 o -10 o -15 o -12 o -8 o
-11,67 o 1,67 o -20 o -22 o -17 o -16 o
-18,33 o 1,67 o -30 o -33 o -15 o -19 o -22,33 o 7,67 o -40 o -39 o -28 o -23 o -30 o
10 o -50 o -47 o -46 o -38 o -43,67 o 6,33 o -60 o -53 o -65 o -52 o
-56,67 o 3,33 o -70 o -60 o -69 o -60 o -63 o
7 o -80 o -72 o -81 o -70 o -74,33 o 5,67 o -90 o -82 o -75 o -89 o -82 o 8 o Average Error 7,28 o TABEL II PERBANDINGAN DATA YAW PADA KAMERA STEREO DAN ROBOT MANIPULATOR Sudut Tangan Data Kamera Stereo ( x) Data Robot Manipulator (y) Rumus 0° -90° 90° y = -x 90° 0° 0° 180° 90° -90° TABEL III
PERBANDINGAN DATA PITCH PADA KAMERA STEREO DAN ROBOT
MANIPULATOR Sudut Tangan Data Kamera Stereo ( x) Data Robot Manipulator (y) Rumus 0° 90° 63° y = -0.0913x + 83 90° 0° 83° 180° 72° 100°
Gambar 9. Grafik Data Kamera Stereo Gambar 10. Sudut Tangan Yaw Gambar 11. Sudut Tangan Pitch

## TABEL IV
DATA GERAK YAW ROBOT  BERDASARKAN KECEPATANNYA
Yaw Kecepatan (%) 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 10 o 0,28 detik 0,36 detik 0,55 detik 0,64 detik 0,68 detik 0,73 detik 0,78 detik 0,94 detik 1,23 detik 2,06 detik
30 o 0,44 detik 0,54 detik 0,74 detik 0,8 detik 0,97 detik 0,99 detik 1,04 detik 1,49 detik 1,73 detik 3,97 detik
50 o 0,6 detik 0,75 detik 0,85 detik 0,9 detik 1,05 detik 1,13 detik 1,31 detik 1,84 detik 2,77 detik 4,08 detik
70 o 0,65 detik 0,89 detik 1,02 detik 1,09 detik 1,2 detik 1,35 detik 1,63 detik 2,05 detik 2,97 detik 6,66 detik
90 o 0,69 detik 1,08 detik 1,12 detik 1,36 detik 1,45 detik 1,52 detik 1,88 detik 2,42 detik 3,44 detik 7,45
detik
Data  pada  Tabel  IV  menunjukan  kecepatan  internal  dari robot  manipulator.  Pada  saat  kecepatan  100%,  manipulator mendekati  kecepatan  pergerakan  tangan.  Sedangkan    hasil data dengan  kecepatan 10%  membuat robot  mengalami delay mencapai 7.45 second untuk menuju sudut 90°.

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini antara lain sebagai berikut:
1. Robot manipulator dapat  dikontrol  menggunakan  kamera stereo yang  dikomunikasikan  menggunakan LAN atau wireless . 2. Pergerakan  pada  robot manipulator akan  mendekati kecepatan gesture tangan apa bila kecepatan internal robot manipulator bekerja maksimal.
3. Rumus  regresi  dapat  mengkonversi  hasil  pembacaan kamera stereo menjadi  data  untuk  menggerakan  robot manipulator .

## R EFERENSI
[1] Erol, A. et al., “Vision-based hand pose estimation: A review,” Computer Vision and Image Understanding, vol. 108, no. 1, pp. 52–73, 2007.
[2] Mahtarami,  A.,  and  Hariadi,  M.,  “Tracking  Gerak  Tangan Berbasis Pyramidal Lucas-Kanade”, digilib.its.ac.id , 2009.
[3] RobotWorx, “Industrial Robot”, https://www.robots.co. [Aug 2017]
[4] Leap  Motion  Developer,  “Leap  Motion  Coordinate  Mapping” https://developer.leapmotion.com. [Aug 2017]