PERANCANGAN SISTEM KENDALI PADA LENGAN ASSISTIVE SOCIAL ROBOT MENGGUNAKAN KAMERA
Riky Tri Yunardi 1* dan Ronny Mardiyanto 2
1 Departemen Teknik, Fakultas Vokasi, Universitas Airlangga
2 Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
* Corresponding author, e-mail: rikytriyunardi@vokasi.unair.ac.id
Abstrak —Teknologi  robotika  telah  banyak  diaplikasi  dan  dikembangkan  dalam  bidang  rehabilitasi. Assistive Social Robot merupakan suatu teknologi robotika yang dapat berinteraksi dengan pengguna dan memberi  bantuan  dalam  pemulihan  proses  rehabilitasi.  Aksesibilitas  ketika  mengambil  sebuah  benda dengan menggunakan sistem lengan robot sangat dibutuhkah. Kamera merupakan sensor optik yang paling banyak diaplikasikan untuk mendeteksi posisi objek. Artikel ini membahas mengenai sistem kendali lengan robot  menggunakan  kamera.  Informasi  jarak  dan  posisi  objek  digunakan  untuk  mengendalikan  gerakan lengan  robot  robot  yang  berbentuk gripper .  Pengujian  yang  dilakukan  meliputi:  pengujian  mendeteksi kontur  objek,  pengujian  pengukuran  jarak  objek,  serta  pengujian  kendali  lengan  robot.  Dari  hasil menunjukkan kecepatan  kinerja  sistem  kendali  yang  telah  dirancang  dalam  melakukan  tugas  untuk mengambil sebuah objek dari posisi awal sampai akhir memerlukan waktu 28,05 detik.
Kata Kunci : Assistive social robot, lengan robot, kamera
Abstract —Robotics  technology  has  widely  applied  and  developed  in  the  rehabilitation  field.  Assistive Social  Robot  is  a  technology  that  can  interact  with  users  and  improve  progress  in  rehabilitation. Accessibility when taking an object using a robotic arm system is needed. A camera is the optical sensor that has been applied to detect the position of the object. In this paper explain a design of control system of robotic arm by using a camera. Information of the distance and position are used to organizing the control of the robotic arm movement, that form of a gripper. Tests conducted include: testing to detect the contour of the object, testing the measurement of object distance, and testing the robot arm control. From the results shows the speed of performance of control system that has been designed in performing the task to pick up an object from the initial position to the end takes 28.05 seconds.
Keywords : Assistive social robot, robotic arm , camera
Copyright © 2017 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  robotika  telah  banyak  diaplikasi dan dikembangkan dalam berbagai bidang salah satunya  dalam  bidang  rehabilitasi.  Berdasarkan data dari U.S. Department of Commerce Bureau of the census [1] keterbatasan kemampuan fisik yang  dialami  oleh  manusia  dalam  menjalankan aktivitas sehari-hari antara lain: berjalan, makan dan  minum,  mandi,  menyiapkan  makanan  atau mengerjakan  pekerjaan  rumah  ringan  lainnya. Assistive social robot merupakan suatu teknologi yang  dibuat  untuk  menghasilkan  suatu  sistem robot yang dapat berinteraksi dengan pengguna secara  efektif  dalam  memberi  bantuan  dan meningkatkan  kemajuan  dalam  pemulihan  atau rehabilitasi [2].
Beberapa  aplikasi  sistem Assistive  social
robot diantaranya  untuk  kebutuhan  orang  tua dalam  memberikan  bantuan  mobilitas  dan memantau  tanda-tanda  vital  tubuh  [3],  robot penuntun  dengan  navigasi  antara  manusia  yang dapat  mendeteksi  halangan  di  depan  [4]  dan untuk meningkatkan aksesibilitas ketika mengambil sebuah benda dengan menggunakan sistem lengan robot [5].
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  pada makalah  ini  akan  dibahas  tentang  perancangan sistem  kendali  lengan  robot  yang  dapat mendeteksi  posisi  dan  mengestimasi  jarak sebuah objek menggunakan kamera.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Terdapat beberapa penelitian yang berhubungan  dengan assistive  social  robot
dengan  berbagai  bidang  penelitian  yang  telah dilakukan. Sebuah konstruksi lengan robot yang dibangun  untuk  aplikasi  mengambil  dan memindahkan  sebuah  bola  berwarna  telah dibahas  oleh  Huang  [6].  Proses  estimasi  posisi objek  dilakukan  berdasarkan  pendeteksian  tepi permukaan objek.
Jenis  robot  asistive  yang  telah  diteliti  untuk membantu  mobilitas  bagi  pengguna  yang  pada umumnya merupakan orang yang telah berumur antara lain Cre-O-Bot oleh Graf [4] dan PAMM oleh  Spenko  [3]  yang  memiliki  ukuran  atau ketinggian  hampir  setinggi  jangkauan  tangan. Dalam  perkembangnya  sebagai smart  walker ditambahkan  serangkaian  sensor  ultrasonik untuk  mendeteksi  halangan  yang  derada  di depannya  sehingga  dapat  berhenti  sendirinya untuk mencegah terjadinya tumbukan.
Yanco [7] dan Simpson [8] telah melakukan penelitian robot  mobile  autonomous yang  pada umumnya  berupa  kursi  roda  listrik.  Robot  ini digunakan  bagi  pengguna  yang  memiliki keterbatasan gerak pada kakinya. Bagi pengguna yang memiliki keterbatasan pada gerakan tangan oleh Topping [9] ditambahkan sebuah manipulator  arm  yang  digunakan untuk mengarahkan  makanan  mendekati  mulutnya ketika  sedang  makan  yang  bernama  Robot Handy I.
Salah  satu  penelitian  lain  tentang  lengan robot lain dengan menggunakan platform lengan robot  STAIR  (STanford  AI  Robots),  telah dikembangkan  oleh  Saxena  [10]  pada  aplikasi untuk  meletakkan  berbagai  macam  peralatan makan  pada  rak  dengan  berbasis  visual menggunakan kamera untuk menentukan lokasi bendanya.  Sebuah  metodologi  yang  berbasis umpan  balik  visual  untuk  melakukan  tugas mengambil  dan  meletakkan  benda  juga  telah dikembangkan  oleh  Kouskouridas  [11].  Dalam mengestimasi posisi objek melibatkan hubungan antara gambar dalam bidang 2D.
Wang  [12]  dan  Song  [13],  membahas penelitian pada sistem hand-eye robot mengunakan  informasi  visual  dari  dua  buah kamera. Metoda yang digunakan untuk memisahkan  antara  posisi  objek  dengan  latar belakang menggunakan kombinasi edge detection dan color segmentation yang dianggap cukup efektif.
Grebenstein  [14]  dan  Sancez-Lopez  [15], membuat  sebuah  penelitian  pada  sistem  lengan robot  yang  dapat  mendeteksi  possisi  sebuah
objek  menggunakan  kamera.  Oleh  Sherma, pengujian yang telah dilakukan untuk
mendeteksi benda yang bergerak dan mengirim data  pada  sistem  lengan  robot  menggunakan algoritma mean shift . Sedangkan Sancez-Lopez menggunakan color segmentation untuk mengklasifikasi benda yang dipilih dan mengatur  gerakan end-effector -nya  menuju benda tersebut.

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Spesifikasi Prototipe Assistive Social Robot
Pada  penelitian  ini  menggunakan  sebuah prototipe assistive  social  robot yang  telah dilengkapi  sebuah  lengan  robot  yang  bekerja pada cylindrical  coordinat .  Manipulator  yang digunakan  untuk  menggambil  sebuah  benda menggunakan  lengan  robot  yang  ujungnya ditambahkan  dengan gripper sebagai  alat penggenggam. Gripper merupakan  sebuah tool yang  diletakkan  pada end-effector pada  lengan robot berfungsi untuk menggenggam objek yang akan  diambil.  Pada  bagian shoulder dapat bergerak  translasi  ke  atas  dan  bawah,  sehingga dapat digunakan untuk mengambil sebuah objek di atas meja dengan tinggi meja yang bermacam- macam.  Prototipe assistive  social  robot ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Prototipe assistive social robot
Kamera  digital  yang  digunakan  adalah PSeye camera. Kamera ini memiliki keunggulan dari kecepatannya yang dapat mendukung frame rate hingga  75  fps  pada  resolusi  VGA  (640  x 480)  dan  sampai  120  fps  pada  resolusi  QVGA (320  x  240).  Kamera  diletakkan  pada end-
effector lengan  robot  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2.  Peletakan  kamera  pada end-effector lengan robot

## 3.2. Perancangan Deteksi Bentuk Objek
Metode  pendeteksian  berbasis  kontur adalah  algoritma  pendeteksian  yang  melacak objek berdasarkan kontur objek dan memperbaharui  kontur  tersebut  pada frame beturut-turut.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang sesuai dengan yang diharapkan, maka dibutuhkan beberapa proses pengolahan citra.
Pada  proses  segmentasi  posisi  objek  dari latar  belakangnya  dapat  dilakukan  dengan  cara dengan  menetukan  nilai threshold untuk menentukan  wilayah  permukaan  objek.  Hal  ini digunakan  untuk  mempermudah  dalam  proses selanjutnya  ketika  mencari  kontur  melalui binary image . Segmentasi dengan menggunakan thresholding sangat  dipengaruhi  oleh  masalah pencahayaan,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan pengkonversian dari ruang warna RGB menjadi HSV.
Proses selanjutnya proses segmentasi objek dari  latar  belakannya  yaitu  dengan  menetukan nilai threshold untuk  menentukan  wilayah permukaan objek. Melaui citra HSV yang telah dihasilkan,  objek  dipilih  menggunakan mouse click pada  tampilan  layar  monitor.  Dengan mendapatkan masing-masing nilai hue , saturation dan value pada  satu  titik  piksel permukaan  objek,  dengan  memberikan  ambang batas  maksimum  dan  batas  minimum,  dalam perancangan ditentukan nilai threshold maksimum  dan  minimum  sebesar  30.    Piksel warna  yang  memiliki  nilai  di  dalam  batas ambang  akan  diubah  menjadi  warna  putih, sedangkan  di  luar  nilai  tersebut  akan  diubah menjadi warna hitam. Sehingga akan didapatkan
hasil  gambar  berupa binery  image g(x,y)  yang mempresentasikan sebuah luasan suatu objek.
Dalam proses thresholding, hasil yang yang didapatkan  masih  banyak  mengandung  derau atau noise yang  dapat  berupa  titik-titik  piksel seperti Gambar 3. Gambar 3.  Hasil proses thresholding mengandung derau
Proses  deteksi  kontur  dilakukan  setelah proses  segmentasi  dilakukan  dan  mendapatkan luasan permukaan objek yang dipilih. Setelah itu diteruskan  untuk  ditemukan  setiap  kontur  yang ada  pada  citra  digital.  Namun  dalam  proses segmentasi terdapat beberapa luasan yang tidak hilang  dalam  proses filtering .  Sehingga  ketika dilakukan  pencarian  kontur,  seluruh  luasan tersebut akan membentuk kurva yang terbentuk dari  kumpulan  titik-titik  piksel  menggunakan pendekatan  tepi  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Gambar 4.  Hasil proses deteksi kontur permukaan objek
3.3. Pendeteksian Posisi Objek
Untuk mendeteksi posisi objek yang berada diatas  meja,  gambar  yang  di- capture kamera yang  telah  terpilih  menggunakan mouse  click akan  dideteksi  posisi  koordinat  dan  ukurannya menggunakan  deteksi  kontur.  Posisi  koordinat dan  ukuran  objek  tersebut  akan  dijadikan sebagai informasi penentuan posisi x dan y objek tersebut.  Dalam  proses  pendeteksian  posisi objek perlu diketahui titik koordinat paling kiri,
kanan,  atas  dan  bawah  dari  kontur  yang  telah terbentuk. Dengan mengetahui titik-titik tersebut dapat diperoleh dengan sebuah bounding box.
Dari  keempat  posisi  koordinat  tersebut diproses kembali untuk mencari titik tangah atau koordinat  piksel  yang  berada  di  tengah  objek seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5.  Proses  penentuan  posisi  x  dan  y objek

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengujian Mendeteksi Kontur Objek
Gambar 6.  Proses mendeteksi kontur dari beberapa objek di atas meja Pengujian mendeteksi kontur objek dilakukan untuk mengetahui kemampuan sistem yang  telah  dirancang  menggunakan  kamera dalam mengekstraksi berbagai bentuk dan posisi objek  di  atas  meja  pada  gambar  hasil capture kamera  pada  layar  monitor  menggunakan perintah mouse click sebanyak 10 kali pemilihan pada masing-masing objek menggunakan metoda kode rantai. Proses pengujian mendeteksi  kontur  dari  beberapa  objek  di  atas meja ditunjukkan pada Gambar 6. Posisi  titik  tengah  objek  ditentukan berdasarkan  luasan  kontur  yang  terbentuk, dimana  kontur  terbesar  diasumsikan  sebagai luasan  terpilih  sebagai  objek  yang  ingin dideteksi. Didapatkan kesalahan rara-rata dalam mengekstraksi  posisi  tengah  objek  yang dilakukan  untuk  posisi  koordinat  x  adalah  12,8 piksel dan koordinat y  adalah 15,2 piksel dengan tingkat kesalahan 1,4%.

## 4.2. Pengujian Pengukuran Jarak Objek
Pada  pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  berapa  jarak  objek  yang  mampu diukur  dengan  menggunakan  kamera  dan  sinar laser  pointer .  Pengujian  dilakukan  dengan  cara meletakkan sebuah objek berupa gelas di depan kamera yang akan diamati.
Gambar 7.  Grafik  hubungan  jarak  dan  nilai
selisih jarak
Hubungan  antara  nilai  selisih  jarak  piksel dengan  jarak  dapat  didekati  dengan  persamaan garis  polinomial  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  7.  Berdasarkan  hasil  dari  pengujian hubungan  jarak  dan  nilai  selisih  jarak  piksel, dapat  disimpulkan  bahwa  pengukuran  jarak objek  dengan  menggunakan  kamera  memiliki performa  yang  baik  pada  jarak  objek  antara  5 sampai 25 cm.

## 4.3. Pengujian Kendali Lengan Robot
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menguji kecepatan  kinerja  sistem  kendali  yang  telah dirancang  dalam  melakukan  tugas  untuk mengambil  sebuah  objek.  Pengujian  dilakukan dengan menggunakan sebuah objek berupa gelas di atas meja dengan jarak objek 21 cm dan sudut arah hadap kamera θ 0 seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 8.
(a) Tampak Atas
(b) Tampak Samping
Gambar 7. Pengujian kendali lengan robot
Pada  posisi  awal,  lengan  robot  diatur dengan  posisi  objek  berada  di  luas  area pandangan  kamera.  Selanjutnya  lengan  robot akan  bergerak  menghadap  ke  sudut  arah  posisi objek  hingga  mencapai set  point titik  tengah kontur objek. Setelah posisi lengan robot sejajar dengan objek maka sensor akan mengukur jarak antara gripper dengan  objek. Gripper pada lengan robot bergerak mendekat lalu menggenggam  objek  dan  mengangkatnya  lalu kembali  ke  posisi  semula  dengan  objek  tetap tergenggam. Selanjutnya, lengan akan mengarah
ke  sudut  posisi  akhir  dan  lengan  akan memanjang untuk meletakkan objek  yang  telah digenggam untuk diletakkan di posisi akhir yang telah ditentukan.
Gambar 8. Hasil pengujian kendali lengan robot
Pada  pengujian  kecepatan  kinerja  sistem kendali menggunakan manipulator lengan robot dengan cylindrical coordinat ketika menggambil sebuah  objek  di  atas  meja  dari  posisi  awal sampai akhir memerlukan waktu 28,05 detik.

## 5. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pengujian terhadap sistem yang  dibangun  dengan  menggunakan  metoda yang telah dirancang, dapat disimpulkan bahwa sistem  lengan  robot  dapat  mendeteksi  posisi sebuah  objek  dan  mengestimasi  jarak  objek tersebut  dengan  menggunakan vision  sensor berupa kamera halaman. Metoda deteksi kontur digunakan  sebagai  algoritma  untuk  mendeteksi luas permukaan objek dengan cara mengekstraksi  fitur  permukaan  objek  yang memiliki  warna  spesifik  memiliki  nilai error rata-rata mencapai  1,4%.  Kamera  sebagai instumentasi  pengukur  jarak  objek  yang  telah didesain  mampu  mendeteksi  jarak  antara  5  cm sampai  25  cm.  Pada  pengujian  keseluruhan sistem  ketika  menggambil  sebuah  objek  di  atas meja memerlukan waktu rata-rata 28,05 detik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Brault,  Matthew  W.  "Americans  with disabilities:  2010." Current  population reports 7 (2012): 0-131.
[2] Feil-Seifer,  David,  and  Maja  J.  Mataric.
"Defining  socially  assistive  robotics."
Rehabilitation  Robotics,  2005.  ICORR 2005.  9th  International  Conference  on . IEEE, 2005.
[3] Spenko,  Matthew,  Haoyong  Yu,  and Steven Dubowsky. "Robotic personal aids for  mobility  and  monitoring  for  the elderly." IEEE  Transactions  on  Neural Systems  and  Rehabilitation  Engineering
14.3 (2006): 344-351. [4] Graf, Birgit, et al. "Robotic home assistant Care-O-bot® 3-product vision and innovation platform." Advanced Robotics and  its  Social  Impacts  (ARSO),  2009
IEEE Workshop on . IEEE, 2009.
[5] Tsui, Katherine, et al. "Development and evaluation  of  a  flexible  interface  for  a wheelchair mounted robotic arm."
Proceedings  of  the  3rd  ACM/IEEE international conference on Human robot interaction . ACM, 2008.
[6] Huang, Tian,  et  al.  "Planar parallel  robot mechanism with two translational degrees of  freedom."  U.S.  Patent  No.  7,090,458. 15 Aug. 2006.
[7] Yanco,  Holly.  "Wheelesley:  A  robotic wheelchair system: Indoor navigation and user  interface." Assistive  technology  and artificial intelligence (1998): 256-268.
[8] Simpson,  Richard  C.,  Daniel  Poirot,  and Francie  Baxter.  "The  Hephaestus  smart wheelchair  system." IEEE  Transactions on  Neural  Systems  and  Rehabilitation Engineering 10.2 (2002): 118-122.
[9]   Topping,  Michael  J.,  and  Jane  K.  Smith. "The  development  of  handy  1.  A  robotic system  to  assist  the  severely  disabled." Technology  and  Disability 10.2  (1999):
95-105.
[10]    Saxena,  Ashutosh,  et  al.  "A  vision-based system  for  grasping  novel  objects  in cluttered environments."
Robotics
research .  Springer  Berlin  Heidelberg, 2010. 337-348. [11]  Kouskouridas, Rigas, Angelos
Amanatiadis, and Antonios Gasteratos.
"Guiding  a  robotic  gripper  by  visual feedback  for  object  manipulation  tasks." Mechatronics (ICM), 2011 IEEE International Conference on . IEEE, 2011. [12]   Wang,  Jie,  et  al.  "Research  on  Hand-Eye Robot." Mechatronics  and  Automation, Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on . IEEE, 2006.
[13]   Song,  Won-Kyung,  Heyoung  Lee,  and Zeungnam  Bien.  "KARES:  Intelligent wheelchair-mounted  robotic  arm  system using  vision  and  force  sensor." Robotics and Autonomous Systems 28.1 (1999): 83- 94.
[14]   Grebenstein,  Markus,  et  al.  "The  DLR hand arm system." Robotics and Automation (ICRA), 2011 IEEE International Conference on . IEEE, 2011.
[15]   Sanchez-Lopez,  Jose  Ruben,  Antonio Marin-Hernandez,  and  Elvia  R.  Palacios- Hernandez.  "Visual  detection,  tracking and  pose  estimation  of  a  robotic  arm  end effector." Proc. Robotics Summer Meeting (Veracruz,  Mexico,  27–28  June  2011) . 2011.

## Biodata Penulis
Riky  Tri  Yunardi ,  lahir  di  kota  Jambi  pada tahun 1989. Menamatkan jenjang pendidikan S1 Teknik  Elektro  di  Universitas  Brawijaya, Malang tahun 2011. Pendidik S2 Teknik Elektro ditempuh  di  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember,  Surabaya  tahun  2014, melalui program  Beasiswa  Unggulan  Tahun  2012 Kemendikbud.  Sekarang  bekerja  sebagai  dosen di  Departemen  Teknik,  Fakultas  Vokasi, Universitas Airlangga. Ketertarikan penelitian di bidang  teknik  elektronika,  robotika  dan  sistem otomasi.
Ronny Mardiyanto , lahir di kota Madiun pada tahun 1981. Menamatkan jenjang pendidikan S1 Teknik  Elektro  di  ITS  Surabaya  tahun  2003. Pendidik  S2  Teknik  Elektro  ditempuh  di  ITB Bandung tahun 2006. Dan Pendidik S3 di Saga University, Jepang tahun 2011. Sekarang bekerja sebagai  dosen  di  Departemen  Teknik  Elekro, ITS Surabaya. Ketertarikan penelitian di bidang robotika, human  machine  interaction dan machine vision .