## Robot Logistik berbasis IoT untuk Memonitoring Pasien dan Pengiriman Logistik Selama Pandemi COVID-19
Isa Hafidz 1* , Dimas Adiputra 1 , Billy Montolalu 2 , Wahyu Andy Prastyabudi 3 , Helmy Widyantara 3 , Mas Aly Afandi 4 ,
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro, Institut Teknologi Telkom Surabaya, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
2 Teknik Komputer, Fakultas Teknik Elektro, Institut Teknologi Telkom Surabaya, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
3 Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri dan Informasi, Institut Teknologi Telkom Surabaya, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
4 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
* Corresponding author, e-mail: isa@ittelkom-sby.ac.id
Abstract — Coronavirus disease (COVID-19) is a disease  that  disrupts the respiratory tract and infects many people. However, until now, there is still no cure. Therefore a robot service is proposed to minimize direct contact between nurses and patients who are equipped with PPE (Personal Protective Equipment). Robot Service is a robot carrying logistics for patients in the Isolation Room. The robot is expected to be able to help medical personnel work and reduce the risk of medical personnel being exposed to the virus while in the Isolation Room. This robot has a feature to rotate and move along the hospital hallway, using either automatic or normal mode. This robot is also equipped with an Omni infrared camera that can see the environmental conditions around the robot so that it can make it easier for operators to run this robot with a Wi-Fi communication system. With this robot, medical workers can deliver the needs of patients without having to meet face to face, so that the risk of being exposed to the virus can be reduced.
Keywords: Coronavirus, Hospital, Medical Personnel, Robot
Abstrak — Penyakit virus Corona (COVID-19) merupakan penyakit yang mengganggu saluran pernafasan dan banyak menginfeksi banyak orang. Namun, hingga saat ini masih belum ditemukan pengobatannya. Oleh sebab itu diusulkan sebuah robot service untuk meminimalisir kontak langsung antara perawat dan pasien  yang  dilengkapi  dengan  APD  (Personal  Protective  Equipment).  Robot  Service  adalah  robot pembawa logistik untuk pasien di Ruang Isolasi. Robot tersebut diharapkan dapat membantu tenaga medis bekerja  dan  mengurangi  risiko  tenaga  medis  terpapar  virus  selama  berada  di  Ruang  Isolasi.  Robot  ini memiliki  fitur  untuk  berputar  dan  bergerak  di  sepanjang  lorong  rumah  sakit,  baik  menggunakan  mode otomatis maupun mode normal. Robot ini juga dilengkapi dengan kamera omni infrared yang dapat melihat kondisi  lingkungan  sekitar  robot,  sehingga  dapat  memudahkan  operator  dalam  menjalankan  robot  ini dengan sistem komunikasi Wi-Fi. Dengan robot ini, tenaga medis dapat menyampaikan kebutuhan pasien tanpa harus bertatap muka, sehingga risiko terkena virus dapat dikurangi.
Kata Kunci : Coronavirus, Robot, Rumah Sakit, Tenaga Medis.

## Pendahuluan
Virus  Corona  2019  (Covid  19)  merupakan sebuah  virus  penyebab  penyakit  pernafasan  akut parah  yang  dinamakan  sindrom  pernafasan coronavirus 2 (SARS CoV 2). Virus ini merupakan keluarga virus RNA yang memiliki rantai tunggal positif  yang  dikenal  dengan  coronaviridae  [1]. Seperti  virus  influenza,  SARS  CoV  2 mempengaruhi  sistem  pernafasan,  sehingga penderitanya  memiliki  gejala  penyakit  seperti
batuk,  demam,  sesak  nafas,  serta  kelelahan. Pembawa  coronavirus  ini  berasal  dari  gen kelelawar  dan  juga  virus  yang  pertama  kali dilaporkan  di  kota  Wuhan  [2],  [3].  Peningkatan pesat dalam jumlah insiden COVID 19 di seluruh dunia  telah  mendorong  perlunya  penanggulangan efek dari pandemi ini.
Wabah COVID-19 yang masif telah mendorong berbagai  ilmuwan,  peneliti,  laboratorium,  dan organisasi  di  seluruh  dunia  untuk  melakukan
penelitian  berskala  besar  untuk  membantu mengembangkan  vaksin  dan  strategi  pengobatan lainnya.  Dalam  beberapa  bulan  setelah  wabah COVID-19,  beberapa  makalah  yang  meneliti berbagai  aspek  mengenai  virus  tersebut  telah diterbitkan [4] - [6].
Sistem  perawatan  kesehatan  di  seluruh  dunia saat ini ditantang untuk melakukan pelayanan yang minim  kontak  (social  distancing)  guna  menekan penyebaran  virus  corona.  Karena  itu  rumah  sakit perlu  mempertimbangkan  cara  yang  digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitasnya.  Optimasi  dan  otomasi  proses logistik  adalah  salah  satu  cara  di  mana  efisiensi penggunaan  sumber  daya  di  lingkungan  rumah sakit dapat ditingkatkan.
Latar  belakang  teknologi  saat  ini,  perangkat medis  IoT  mewakili  arah  pengembangan  di  masa depan [7]. Internet of Things (IoT) adalah jaringan perangkat:  ia  menggunakan  Internet,  jaringan telekomunikasi tradisional, dan pembawa informasi  lainnya  untuk  memungkinkan  semua objek  biasa  yang  dapat  melakukan  fungsi independen  untuk  mewujudkan  jaringan  yang saling  berhubungan  [8].  IoT  dapat  dipandang sebagai  infrastruktur  global  untuk  masyarakat informasi  [9],  memungkinkan  layanan  lanjutan dengan menghubungkan hal-hal (fisik dan virtual) berdasarkan  teknologi  informasi  dan  komunikasi (TIK)  yang  ada  dan  berkembang.  Dalam  latar belakang  teknologi  saat  ini,  perangkat  medis  IoT mewakili arah pengembangan masa depan.
Beberapa produk yang tersedia secara komersial sudah ada  seperti  MiR100  oleh Mobile Industrial Robot dan Swisslog  AGV s  [10].  Namun, pengembangan  teknologinya  masih  berlanjut dengan  tujuan  meningkatkan  kekokohan  fungsi navigasi,  meningkatkan  antarmuka  pengguna  dan menurunkan biaya produksi. Cabang kedua terkait dengan  pengembangan  teknologi  dikenal  sebagai robot  assisst .  Sistem  saat  ini  dapat  dikategorikan sebagai jembatan antara AGV dan robot humanoid.
Penggunaan  robot  rumah  sakit  pertama diperkenalkan  sebagai  bagian  dari  proyek HelpMate pada tahun 1992 [11]. Alat ini dirancang untuk memberikan persediaan farmasi dan catatan pasien.  Sistem  navigasi  HelpMate  memanfaatkan struktur lingkungan secara spesifik dengan bantuan sensor.  Keadaan  ruangan  dan  lorong  rumah  sakit digunakan  memetakan  jalur  robot.  Implementasi lain  yang  menarik  dalam  domain  rumah  sakit diwujudkan  dalam  penelitian  lokalisasi  hibrida dengan  menggunakan  metode  Multi  Hypothesis
Localization (MHL) [12]. Robot assisst yang juga mengalami perkembangan teknologi yaitu bernama HOSPI  [13].  Robot  ini  merupukan  robot  logistik yang bekerja di rumah sakit dimana diproduksi oleh Panasonic.  HOSPI  saat  ini  sedang  diuji  dalam empat rumah sakit di Jepang.
Secara  keseluruhan,  kemajuan  teknologi  robot yang telah dikerjakan dalam lima tahun terakhir dan juga hasil proyek pecontohan menjelaskan bahwa teknologi  yang  implementatif  diperlukan  untuk mengurangi  dampak  penyebaran  dan  korban  dari COVID-19  di  masyarakat.  Namun,  robot  logistik yang telah disebutkan pada riset sebelumnya tidak dapat membawa logistik dingin dan logistik dalam jumlah  yang  banyak.  Di  sisi  lain,  kendali  robot otomatis tidak cocok untuk diterapkan di Indonesia karena  alasan  keselamatan.  Maka,  diusulkan sebuah  prototype  robot  logistik  oleh  Institut Teknologi  Telkom  Surabaya  (ITTS)  yang  dapat dibuat  secara  mandiri  sebagai  sarana  membantu petugas  medis  yang  ada  di  rumah  sakit.  Tidak hanya  itu,  terdapat  beberapa  kebaruan  di  robot logistik ini. Pertama, rak tingkat untuk menambah kapasitas beban robot logistik. Yang kedua adalah lemari pendingin untuk menambah variasi logistik yang dapat dibawa. Dan yang ketiga adalah kendali jarak jauh menggunakan kamera dan remot kontrol berbasis  IoT  agar  robot  logistik  dapat  berjalan sendiri namun tetap dalam kendali manusia. Studi ini mengimplementasikan ketiga macam keterbaruan tersebut pada prototype robot logistik rumah sakit dan menganalisis performansinya.

## Metode Pembuatan

## 2.1 Desain Mekanik
Bentuk  dan  ukuran  robot  perlu  menyesuaikan dimensi  ruangan  di  rumah  sakit,  seperti  lift, koridor, dan kondisi medan jalan. Selain itu, alat ini juga  harus  memiliki  ruang  yang  cukup  untuk membawa  kebutuhan  logistik  pasien.  Dalam implementasinya,  dimensi dari  robot ini memiliki panjang 70 cm, lebar 55 cm, serta tinggi 180 cm. Hal ini memungkinkan robot untuk dapat bergerak secara  dinamis  dan  berputar  360  derajat  dengan radius  putar  1.5  m.  Selain  itu  digunakan  rangka aluminium jenis Connect 20 x 40 cm dan lebar 2 cm yang solid namun mudah dimodifikasi. User dapat mengubah desain sesuai dengan kebutuhan pasien.
Untuk menggerakkan robot ini, maka digunakan motor  jenis  stepper  PG  45  dengan  incremental encoder  dengan  torsi  25  kgfcm.  Seluruh  motor terhubung dengan sumber tegangan pada terminal
12  V.  Kontrol  putaran  robot  menggunakan  driver motor L298N.
Gambar 1. Sketsa 3D Robot Service pada Berbagai Sudut
Spesifikasi  ini  sesuai  dengan  beban  dengan kapasitas maksimal robot, yaitu 150 kg. Sedangkan massa kosong  robot  terhitung  seberat  8  Kg . Jenis roda  penggerak  belakang  menggunakan  model Otoped Wheel dengan diameter Roda sebesar 180 mm.  Bahan  yang  digunakan  adalah  roda  karet. Sedangkan untuk roda depan digunakan Secara  keseluruhan,  jenis Omni  Wheel dengan ukuran diameter 100mm.
Kecepatan  maksimum  yang  bisa  dioperasikan hingga  0.8  m/s  dan  dapat  diatur  hingga  0.2  m/s. Pengereman  jarak  dari  kecepatan  maksimum  dan beban penuh adalah 4 cm. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, robot dapat membawa beban rak lemari  serta  lemari  pendingin  portable  yang terpasang kuat pada base alat.

## 2.2 Desain Elektrik
Robot  medis  ini  menggunakan  komponen perangkat  keras  terbaru.  Skema  dari  sistem  dapat dilihat  pada Gambar  2.   Mikrokontroller  Arduino R3 dan ATMega 328 SMD merupakan sebuah set
otomasi  yang  menjalankan  perintah  navigasi, komputasi  daya,  serta  perangkat  I/O  utama  pada robot. Selain dapat mengendalikan komponen I/O pada  level  rendah  disediakan  tombol  panel  reset dan  LED  untuk  kondisi  daruruat.  Set  perangkat elektronik  ini  juga  terhubung  dengan  kulkas mobicool,  tab  layer  sentuh  Huawei,  driver  motor stepper, kamera omni Ez-Viz, dan aki.
Protokol Powerlink  Ethernet juga  telah didukung  dengan  jaringan  TCP/IP. Wi-Fi  router mampu  berkomunikasi  pada  kecepatan  2.4  GHz dan 5 GHz. Protokol Powerlink Ethernet berfungsi sebagai  backbone  peralatan  komunikasi  Robot. Pengguna dapat merasakan kenyamanan yang lebih dengan  menggunakan  sentuhan  tambahan  panel terpasang langsung di pintu cabinet dengan modul tab layer sentuh.
Selain  itu  juga  ditambahkan  lemari  pendingin sebagai  tempat  penyimpanan  obat-obatan  sebagai pendukung  alat  bantu  logistik  pembawa makanan dan obat obatan. Temperatur lemari ini dapat diatur sesuai  kebutuhan,  dimana  memiliki  spesifikasi konsumsi tegangan dan daya 12V, 33W. Kulkas ini memiliki  kapasitas  aktual  sebesar  20  liter  dengan fungsi pendingin dan penghangat. Suhu minimum yang  bisa  digunakan  adalah  25  derajat  celcius dengan dimensi 46.5 x 30.8 x 35.1 cm

## 2.3 Kontrol Robot
Pelokalan  dan  pemetaan  yang  komprehensif sangat  penting  untuk  semua  jenis  AGV  yang canggih.  Namun,  konsep  ini  tidak  menyelesaikan yang  mendasar  ketika  robot  akan  bergerak  ke tujuan pada lingkungan yang dikenal. Oleh karena itu,  dibutuhkan  integrasi  tingkat  fungsionalitas lebih  lanjut  yang  dikenal  dengan  konsep Path Planning .
Alat  ini  perlu  menentukan  posisi  sebenarnya untuk  kemudian  berjalan  menuju  posisi  targetnya pada  koordinat  yang  ditentukan.  Oleh  sebab  itu, perlu membuat lintasan diantara dua titik tersebut. Dimungkinkan  beberapa  pendekatan  berbeda merujuk  pada  dimensi  lingkungan,  ukuran  robot, dan kondisi lingkungan terkait.  Dalam kasus ini, dimana  robot  bekerja  pada  lingkungan  yang dinamis  dengan  banyak  gerakan,  solusi  paling mudah  adalah  untuk  mengimplementasikan perencana  lintasan.  Konsep  ini  sesuai  untuk  area public.  Kendaraan  akan  mampu  menghindari rintangan secara dinamis, saat bepergian ke target tujuan.
Gambar 2. Rangkaian Skematik Rangkaian Robot Service Gambar 3 menunjukkan perbandingan visualisasi  Gerakan  robot  dari  hasil  perhitungan dan kondisi sebenarnya. Faktor paling utama dari Path  Planning adalah  fungsi  perencanaan. Beberapa  pendekatan  dari konsep  ini yang  paling populer  di  antaranya  adalah  Murni  Algoritma Pelacakan Jalur [14]- [16].
Kita dapat memisalkan lokasi robot saat ini ( x, y )  pada  koordinat  global.  Jangkauan  kamera kedepan  dimisalkan  dengan  jarak  konstan L . Keadaan L menjelaskan  bahwa  kamera  robot dipasang  tanpa  dapat  dirubah  rubah  posisinya selama  robot  beroperasi,  sehingga  jarak  kamera terhadap  lintasan  depan  robot  dijelaskan  dalam kondisi  tersebut.  Algoritma  menghitung  radius R track dari  busur  yang  dipadukan  dengan  lokasi kendaraan  saat  ini  ( x,  y )  dapat  dituliskan  sebagai berikut
𝑥 + 𝑦 = 𝐿 (1) 𝑎 + 𝑦 = 𝑅 (2) 𝑥𝑙 + 𝑎 = 𝑅 (3)
Dengan  mengekspresikan  persamaan  3  dan meletakkannya  ke  persamaan  2.  Maka  dapat diperoleh pada persamaan matematis.
(𝑅 − 𝑥 ) + 𝑦 = 𝑅 (4)
𝑅 − 2𝑅 𝑥 + 𝑥 + 𝑦 = 𝑅 (5) Sehingga 𝑅 = (6)
Gambar 3. Visualisasi Algoritma Kontrol Saat Gerakan Robot Berputar
Nilai  lacak  yang  telah  dicari  menentukan  jari jari  rotasi  lingkaran  robot.  Kelengkungan  jari-jari berbanding terbalik dengan nilai Lacak, atau dapat dituliskan (1 / Lacak). Algoritma ini diulang setiap siklus. Untuk kondisi lainnya, titik pandang depan dan  jari-jari  busur  yang  baru  akan  ditentukan dihitung kembali. Persamaan gerak dinamis dapat diturunkan  dengan  menggunakan  persamaan Lagrange [17]
̇ − = 𝑄 (7)
Dimana L adalah turunan dari energi kinetik, T , dan  potensial, U ,  energi, 𝑞 adalah  koordinat umum,  dan 𝑄 adalah  gaya  keseluruhan  yang  ada pada  sisem  mekanis.  Diasumsikan  bahwa  robot service  bergerak  hanya  pada  bidang  datar,  maka energi potensialnya adalah 0 (𝑈 = 0) .
Gambar  4. Visualisasi  Algoritma  Kontrol  Saat Gerakan Robot Berputar
Gambar  4  mengilustrasikan  visualisasi  secara matematis arah jalan robot. Untuk mencari energi kinetik dari robot dapat dijelaskan pada persamaan berikut ini.
𝑇 = 𝑇 + 𝑇 + 𝑇 (8)
Dimana 𝑇 adalah  energi  kinetik  dari  rotasi roda  dan  rotor  dari  DC  motor, 𝑇 adalah  energi kinetik  dari  rotasi  robot,  dan 𝑇 adalah  energi kinetik  dari  translasi  robot.  Secara  berurutan masing masing dalam bentuk satuan (𝑘𝑔𝑚𝑚 /𝑠 ) . Nilai  dari  energi  tersebut  dapat  diekspresikan dalam bentuk persamaan dibawah ini.
𝑇 = 𝑚𝑣 = (𝑥 + 𝑦 ) (9)
𝑇 = 𝐼 𝜃 ̇ (10)
𝑇 = 𝐼 𝜃 ̇ + 𝐼 𝜃 (11)

## Hasil dan Diskusi
Kemampuan  robot  dieksplorasi  di rumah  sakit soewandi  Surabaya,  Indonesia.  Robot  ini digunakan untuk mengangkut logistik makanan dan obat-obatan  di  ruang  perawatan  pasien.  Terdapat rak  bertingkat  untuk  menambah  kapasitas pengangkutan  robot,  serta  kulkas  pendingin  kecil untuk  obat  obatan,  seperti yang ditunjukkan  pada Gambar  5.  Untuk  tujuan  ini,  khusus  kabinet  rak, dilengkapi dengan kunci yang dikendalikan secara magnetic.
Ketika  sedang  beroperasi,  perangkat  ini  harus dapat  menangani  situasi  lalu  lintas  yang  berbeda secara  memadai  dan  menangani  berbagai komplikasi terkait lingkungan. Data yang diperoleh selama operasi uji awal membantu peneliti  dalam pengembangan  dan  penyelesaian  komprehensif fitur  navigasi  dan  penghindaran  tabrakan  dalam software ITTS VideoCall.
Gambar 5. Robot Service Ketika Siap Digunakan di Rumah Sakit
Panel  sentuh  layanan  4,3  inch  dipasang  di platform dasar memungkinkan pengguna, khususnya dokter dan pasien, untuk berkomunikasi jarak  jauh.  Gambar  6  dan  7  menunjukkan  layar panel  kontrol  manual  sebagaimana  dirancang dalam Android  Studio .  Pengujian  respon  wireless remote  control  terhadap  jarak  jangkauan  sumber atau Hotspot Wifi dapat dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian Komunikasi Wireless Robot terhadap Jangkauan Sumber Wifi
No Jarak (Meter) Rata-rata waktu respon (Milliseconds) Gagal Response 1 10 516 0 2 20 530 0 3 30 580 1 4 40 800 6 5 50 988 10
Saat  ini,  Pathfinder  menawarkan  mode  kemudi manual dan otomatis. Mode manual sangat penting selama  fase  implementasi.  Saat  beralih  ke  mode Manual, Pathfinder mengatur perintah kemudi yang dikeluarkan  oleh  remote  control,  dengan mengkombinasikan  mikrokontroller  Arduino  dan aplikasi  Android.  Kombinasi  ini  memungkinkan ketepatan  kontrol  gerak  seluruh  platform,  dan  ini sangat  penting  saat  mengatur  alur  perjalanan kendaraan. Gambar 6 menunjukkan Kamera Omni sebagai  penangkap  gambar  kondisi  lingkungan di sekitar robot dengan tampilan dari sudut 360 derajat dan  mampu  mendukung  komunikasi  real  time dengan speaker suara.
Piranti  ini  juga  didukung  4  lampu  LED Inframerah  sehingga  pengemudi  tetap  dapat merekam  di  keadaan  minim  cahaya.  Software komunikasi  yang  digunakan  diberi  nama  ITTS VideoCall.
Gambar 6. Joystik Android pada Penggunaan Mode Manual
Gambar 7. Penampakan Kamera EzViz pada Aplikasi ITTelkom Videocall untuk Pengemudian Robot dan Komunikasi

## Kesimpulan
Penyakit  COVID-19  adalah  penyakit  menular yang disebabkan oleh corona virus jenis baru, yang masih  belum  ditemukan  metode  pengobatannya. Diperlukan sebuah robot meminimalisir terjadinya kontak  langsung  antara  perawat  dengan  pasien. Robot  Service  merupakan  sebuah  kendaraan pembawa  logistik  kebutuhan  pasien.  Keberadaan alat ini mampu membantu kerja tenaga medis dan mengurangi  risiko  tenaga  medis  terpapar  virus selama di Ruang Isolasi. Keterbaruan dari robot ini yaitu  rak  bertingkat  yang  dapat  diatur  ukurannya untuk  membawa  logistic  makanan,  kemudian terdapat lemari pendingin untuk penyimpanan obat obatan,  serta  didukung  pengendali  jauh  dengan menggunakan  kamera  dan  remot  control  berbasis IoT.Robot ini memiliki fitur untuk bergerak maju, mundur,  geser  ke  kiri,  geser  ke  kanan  hingga
gerakan berputar 360 derajat. Selain itu, piranti ini juga  dilengkapi  oleh  kamera  omni  yang  dapat melihat  kondisi  lingkungan  sekitar  kendaraan, sehingga  dapat  memudahkan  operator  maupun tenaga medis untuk pengoperasiannya. Dokter dan pasien  bahkan  dapat  berkomunikasi  melalui perangkat software ITTS VideoCall yang terdapat pada  android.  Robot  Service  menggunakan  dua motor  dan  dua  driver untuk  menggerakkan motor dengan  beban  maksimum  150  kg.  Sebuah  alat komunikasi  dipasang  yang  terhubung  dengan jaringan Wi-Fi Rumah Sakit.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Institut  Teknologi  Telkom  Surabaya,  khususnya Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat (LPPM)  yang  telah  memfasilitasi  penelitian  ini. Selain itu juga kepada Pemerintah Kota Surabaya, dan Rumah Sakit Soewandi Surabaya atas bantuan baik  materiil  maupun  non-materril  dalam pengerjaan robot service.

## Daftar Pustaka
[1] Zhou, L., Liu, H.G. 2020. “Early Detection and  Disease  Assessment  of  Patients  With Novel  Coronavirus  Pneumonia”.  National Library  of  medicine  [online],  43  (3),  167- 170,(https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/3216 4079/, diakses 24 April 2020).
[2] Chen  N,  Zhou  M,  Dong  X,  Qu  J,  Gong  F, Han  Y  et  al.  Epidemiological  and  clinical characteristics  of  99  cases  of  2019  novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. Lancet. 2020;395(10223):507-513.
[3] World  Health  Organization,  Coronavirus disease  2019 (COVID-19)  Situation  Report 46, 2020
[4] [4]  R.  Baldwin  and  E.  Tomiura,  “Thinking ahead about the trade impact of COVID-19,” Economics in the Time of COVID-19, p. 59, 2020.
[5] [5]  N.  Chen,  M.  Zhou,  X.  Dong,  J.  Qu,  F. Gong, Y. Han, Y. Qiu, J. Wang, Y. Liu, Y. Wei  et  al.,  “Epidemiological  and  clinical characteristics  of  99  cases  of  2019  novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study,” The Lancet, vol. 395, no. 10223, pp. 507–513, 2020.
[6] [6] F. Jiang, L. Deng, L. Zhang, Y. Cai, C. W.  Cheung,  and  Z.  Xia,  “Review  of  the clinical  characteristics  of  coronavirus
disease  2019  (COVID-19),”  Journal  of
General Internal Medicine, pp. 1–5, 2020.
[7] S. Deng, H. Wu, W. Tan, Z. Xiang, and Z. Wu,  ‘‘Mobile  service  selection  for composition:  An  energy  consumption perspective,’’ IEEE Trans. Autom. Sci. Eng., vol. 14, no. 3, pp. 1478–1490, Jul. 2017.
[8] R.  Buyya  and  A.  V.  Dastjerdi,  Internet  of Things:  Principles  and  Paradigms,  1st  ed. San  Mateo,  CA,  USA:  Morgan  Kaufmann, 2016.
[9] S.  Deng,  L.  Huang,  J.  Taheri,  J.  Yin,  M.
Zhou, and A. Y. Zomaya, ‘‘Mobility-aware service composition in mobile communities,’’  IEEE  Trans.  Syst.,  Man, Cybern., Syst., vol. 47, no. 3, pp. 555–568,
Mar. 2017.
[10] Bacik, J.,  Durovsky,  F.,  Biros,  M.,  Kyslan, K.,  Perdukova,  D.,  &  Padmanaban,  S. (2017). Pathfinder-Development of Automated  Guided  Vehicle  for  Hospital Logistiks. IEEE  Access , 5 ,  26892–26900. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2767 899
[11] J. Evans, B. Krishnamurthy, B. Barrows, T. Skewis, and V. Lumelsky, ‘‘Handling real- world motion planning: A hospital transport robot,’’  IEEE  Control  Syst.,  vol. 12,  no.  1, pp. 15–19, Feb. 1992.
[12] P.Jensfeltand,  S.Kristensen,  ‘‘Active  global localization for a mobile robot using multiple hypothesis  tracking,’’  IEEE  Trans.  Robot. Autom.,  vol.  17,  no.  5,  pp.  748–760,  Oct. 2001.
[13] Panasonic  HOSPI.  [Online].  (Aug.  15, 2017).Available: http://news.panasonic.com/ global/topics/2015/44009.html
[14] K. Berntorp, ‘‘Path planning and integrated collision avoidance for autonomous vehicles,’’  in  Proc.  Amer.  Control  Conf. (ACC), Seattle, WA, USA, 2017, pp. 4023– 4028.
[15] R.  C.  Coulter,  Implementation  of  the  Pure Pursuit Path Tracking Algorithm. Pittsburgh, PA, USA: Carnegie Mellon Univ. Jan. 1992.
[Online]. Available:
https://goo.gl/zixSBRA.G., Fan, Z., Dawids, S., et al.: ‘Service robots for hospitals: a case study  of  transportation  tasks  in  a  hospital’. IEEE  Int.  Conf. Automation  and  Logistiks, Shenyang, China, 2009, pp. 289–294.
[16] G. Grisetti, R. Kümmerle, C. Stachniss, and W.  Burgard,  ‘‘A  tutorial  on  graph-based
SLAM,’’  IEEE  Intell.  Transp.  Syst.  Mag., vol. 2, no. 4, pp. 31–43, Feb. 2010.
[17] S.  M.  LaValle.  Planning  Algorithms. Cambrige  University  Press,  New  York, 2006.
[18] E.  Ivanjko,  T.  Petrinić,  and  I.  Petrović, “Modelling of mobile robot dynamics,” Fac. Electr. Eng. …, no. January 2010, 2010.