## Sistem Penjejakan Obyek Dengan Stero Vision

## Achmad Fiqhi Ibadillah
Program Studi Teknik  Teknik Elektro, Universitas Trunojoyo Madura Gedung F Kampus UTM Jl. Raya Telang Bangkalan E-mail: fiqhi.achmad@gmail.com
Abstrak
Baru-baru  ini,  banyak  penelitian  dilakukan  pada  penginderaan  visual  pada  robot,  untuk memonitor  pergerakan  robot. Stereo  visiom adalah  metode  penginderaan  yang  masih  banyak dikembangkan sampai hari ini,  ruang lingkup pembelajaran termasuk di bidang computer vision yang mencoba  untuk  mengadopsi  karya  sistem  visual  manusia  dengan  menggunakan  dua  kamera. Stereo vision umumnya  dibutuhkan  di  bidang  robotika,  salah  satunya  adalah  mengambil  informasi  jarak objek tiga dimensi ke area di depan kamera pada robot secara otomatis. Jarak tertertu  digunakan untuk memposisikan robot untuk melakukan pekerjaan tertentu, seperti perakitan robot di industri. Dari latar belakang  ini,  penulis  ingin  membangun  sistem  robot  otomatis  menggunakan stereo  vision sebagai pelacak objek berdasarkan jarak objek. Dua buah web camera ditempatkan sesuai dengan jarak dan posisi tetap tertentu. Ukuran gambar yang ditangkap pada setiap kamera adalah 640x480 pixel. Dari gambar yang ditangkap oleh kedua kamera, kita bisa mengamati celah antara posisi objek yang disebut disparitas, metode pencocokan. Nilai disparitas dua 20x20 pixel sub gambar dari sepasang sub-gambar 640x480 pixel digunakan untuk menghitung jarak objek nyata. Jika data teknis masing-masing kamera dan  sudut  pandang  dua  kamera  diketahui,  jarak  objek  dapat  dihitung  dengan  perhitungan  geometri. Tetapi data teknis tersebut tidak tersedia, jadi kami membutuhkan pendekatan lain untuk menghitung jarak  objek  menggunakan  nilai  disparitasnya.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  kesalahan  antara  jarak aktual dan terdeteksi adalah 5%, dan resolusi kamera mempengaruhi dalam mengurangi kesalahan. Kata  Kunci  Stereo vision, object tracking, camera, color detection, disparity.

## PENDAHULUAN
Stereo  vision  adalah  sistem  pengelihatan yang  pada  umumnya  digunakan  oleh kebanyakan  jenis  hewan  dimana  kedua matanya  menghasilkan  hanya  satu  gambar yang  diproses  di  dalam  otak[1].  Hal  ini berbeda  dengan  mono  vision,  dimana informasi  dari  tiap-tiap  mata  diproses  secara terpisah. Kebanyakan manusia memiliki stereo vision  kecuali  bagi  mereka  yang  memiliki kelainan  seperti  kebutaan,  perbedaan  fokus mata, dan mata juling.
Stereo  vision  umumnya  sangat  diperlukan dalam  bidang  robotika,  salah  satunya  yaitu untuk  mengambil  informasi  jarak  obyek  tiga dimensi terhadap kamera pada daerah di depan robot otomatis. Banyak software yang saat ini digunakan  untuk  formasi  dan  interpretasi gambar  dibahas  pada  beberapa  buku[2,3,4,5]. Jarak  tersebut  digunakan  untuk  pemposisian robot  dalam  melakukan  pekerjaan  tertentu, Seperti pada robot assembly di dalam industri. Dari  latar  belakang  tersebut,  penulis  ingin membangun  suatu  sistem  robot  otomatis menggunakan  stereo  vision  sebagai  penjajak obyek berdasarkan jarak obyek.
Adapun sistem stereo vision pada robot ini akan digunakan untuk menentukan jarak antara kamera  dengan  obyek.  Pengambilan  gambar diperoleh  dari  dua  kamera  CCD  yang terkalibrasi stereo. Sebelum pengukuran jarak, tiap-tiap  kamera  memiliki  parameter  intrinsik seperti  focal  length.  Setelah  melalui  berbagai percobaan  untuk  mencari  parameter  intrinsik masing-masing  kamera,  dengan  formula tertentu stereo  kamera  ini dapat  menghasilkan jarak relatif antara obyek dengan kamera.

## A.  Sistem Visual
Sebagaimana  layaknya  mata  dan  otak, sistem  visual  buatan  atau  vision  system (computer  vision)  adalah  suatu  sistem  yang mempunyai  kemampuan  untuk  menganalisis obyek  secara  visual,  setelah  data  obyek  yang bersangkutan  dimasukkan  dalam  bentuk  citra (image).  Sebuah  sistem  visual  mempunyai kemampuan  untuk  memperbaiki  informasi yang berguna dari sebuah pemandangan (scene) hasil  proyeksi  dua-dimensi.  Aplikasi  sistem visual  dapat ditemukan  pada  bermacammacam jenis  pekerjaan.Pengertian  pengolahan  citra (image  processing)  sedikit  berbeda  dengan
pengertian  mesin  visual  (machine  vision), meskipun keduanya seolah-olah dapat dipergunakan  dengan  maksud  yang  sama. Terminologi  pengolahan  citra  dipergunakan bila  hasil  pengolahan  data  yang  berupa  citra, adalah  juga  berbentuk  citra  yang  lain,  yang mengandung  atau  memperkuat  informasi khusus  pada  citra  hasil  pengolahan  sesuai dengan  tujuan  pengolahannya.  Sedangkan terminologi  mesin  visual  digunakan  bila  data hasil  pengolahan  citra  langsung  diterjemahkan dalam  bentuk  lain,  misalnya  grafik  yang diinterpretasikan  untuk  tujuan  tertentu,  gerak peralatan  atau  bagian  dari  peralatan  mekanis, atau aksi lainnya yang berarti bukan merupakan citra lagi.

## B. Geometri Citra
Untuk  dapat mengerti  dan melakukan  operasi pengolahan    citra,  pertama  kali  kita  harus memahami  dengan  baik  apa  dan  bagaimana sifat-sifat    citra    itu    sendiri.    Ada    dua    hal penting    dan    sangat  mendasar    pada  proses pembentukan citra yang harus dipahami antara lain:
 Geometri    formasi    citra    yang menentukan    lokasi    suatu    titik  dalam pemandangan  yang  diproyeksikan  pada bidang citra.
 Fisik    cahaya    yang    menentukan kecerahan  suatu  titik  pada bidang  citra sebagai fungsi pencahayaan
pemandangan  dan  sifat-sifat permukaan. Model    dasar    untuk    proyeksi    suatu    titik pada    pemandangan    ke  dalam  bidang  citra diperlihatkan  pada  gambar  1.  Pada  model  ini pusat  proyeksi    sistem    pembentukan    citra berpotongan    dengan    titik    awal    dari koordinat    sistem    tiga-dimensi,    yaitu    x,    y, dan    z.    Posisi    horizontal  diwakili    oleh    x, posisi    vertikal    oleh    y    dan    jarak    dari kamera  ke  suatu titik  obyek  oleh  z.  Garis pemandangan    dari    suatu    titik    dalam pemandangan    adalah    sebuah    garis    yang menyentuh    titik    tersebut    dan  titik    pusat proyeksi,    sedangakan    jarak    dari    titik    ke kamera    dinyatakan  dengan    z,    yang    sejajar dengan  sumbu  z.  Dalam  sistem  optik  pada kamera  yang  sesungguhnya,  citra  hasil pembentukan  berada  di  belakang  pusat proyeksi    dengan    jarak    f.  Untuk memudahkan,    dalam    ilustrasi    ini diasumsikan  bahwa  bidang  citra  berada  di depan  pusat  proyeksi    seperti  diperlihatkan pada gambar 1b.
Gambar 1 Diagram proyeksi pembentukan citra; (a) citra di belakang pusat proyeksi, (b) citra di depan pusat proyeksi
Jarak    suatu    titik    (x,y,z)    dalam pemandangan    dari    sumbu    z  dinyatakan dengan 𝑟 = (𝑥 + 𝑦 ) , sedangkan jarak  titik hasil    proyeksi    pada  citra    (x’,y’)  dinyatakan dengan 𝑟 = 𝑥 + 𝑦 .

## C. Citra Digital
Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua  variabel, f(x,y) ,  dimana x dan  y  adalah koordinat  spasial  dan  nilai f(x,y) adalah intensitas  citra  pada  koordinat  tersebut.  Citra digital  tersebut  merupakan array 2  dimensi dimana  tiap-tiap  sel  pada array tersebut digunakan  untuk  menyimpan  warna.  Sel tersebut  merupakan  bagian  terkecil  dari gambar  yang  disebut  dengan pixel  (picture element) .  Ukuran  citra  digital  di  ukur  dari panjang  dan  tinggi  citra  digital  tersebut. Panjang  citra  adalah jumlah  kolom pixel pada citra,  sedangkan  tinggi  adalah  jumlah  baris pada  citra.Salah  satu  contoh  bentuk  citra digital adalah citra monokrom atau citra hitam putih yang merupakan citra satu kanal, dimana citra f(x,y) merupakan  fungsi  tingkat  keabuan dari  hitam  ke  putih;  x  menyatakan  variabel baris dan y menyatakan variabel kolom.

## C.1 Citra RGB
Pada  dasarnya  cahaya  mempunyai  tiga buah  warna  dasar,  yaitu:  merah  (red),  hijau (green),  dan  biru  (blue).  Hasil  dari  gabungan warna  dasar  tersebut  dapat  menghasilkan warna-warna  lain.Untuk  penyimpanan  warna pada  suatu  pixel,  unsur  warna  dasar  cahaya disimpan  dalam  bentuk  variable  tipe  long integer. Dimana setiap jenis warna menempati tempat  sebesar  8  bit  dengan  kisaran  untuk masing-masing  warna  red,  green,  dan  blue
antara  0-255.  Maka  kombinasi  warna  yang dihasilkan  adalah  255*255*255  atau  sebesar 1677726 jenis warna.

## C.2 Citra Grayscale
Grayscale adalah warna-warna pixel yang berada dalam rentang gradasi warna hitam dan putih. Grayscale didapat dari konversi citra RGB dengan rumusan sebagai berikut :
C.3 Citra HSV
HSV  merupakan  kepanjangan  dari Hue, Saturation dan Value. Hue merupakan variabel yang  menyatakan  warna  dari  merah  hingga violet. Nilai dari hue berkisar antara 0 sampai dengan  360. Saturation merupakan  variabel yang menyatakan kemurnian dari suatu warna. Semakin  kecil  nilai  dari  saturation,  maka
warna  yang  ditampilkan  condong  ke  warna abu-abu. Value merupakan  variabel  yang menyatakan brightness dari suatu warna.Skala dari  value  berkisar  antara  0%  sampai  dengan 100%.
Gambar 2  Diagram kerucut HSV color space D. Thresholding
Salah satu metode yang sering digunakan dalam  pengolahan  citra  digital  adalah thresholding . Thresholding adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  memisahkan antara obyek dan background nya . Thresholding merupakan  teknik  yang sederhana  dan  efektif  untuk  segmentasi  citra. Proses thresholding sering  disebut  dengan proses  binerisasi.    Berikut  ini  beberapa algoritma thresholding biner yang digunakan:

## E. Smoothing Gaussian[6]
Smoothing  terhadap  citra  bertujuan  untuk mengurangi  respon  system  terhadap  noise.
Smoothing ini dilakukan dengan mengkonvolusi citra dengan operator Gaussian g(x,y) yang dinyatakan sebagai:
Dimana  x  adalah  jarak  dari  titik  asal  pada sumbu horisontal, y adalah jarak dari titik asal pada  sumbu  vertikal,  dan  σ  adalah  deviasi standar  dari  distribusi Gaussian .  Ketika diterapkan  dalam  dua  dimensi,  formula  ini menghasilkan  permukaan  yang  kontur  adalah lingkaran konsentris dengan distribusi Gaussian dari titik pusat.

## E. Transformasi Hough[7]
Transformasi  Hough  adalah  teknik ekstraksi  fitur  yang  digunakan  dalam  analisis gambar,  visi  komputer,  dan  pengolahan gambar  digital.  Tujuan  dari  teknik  ini  adalah untuk mendeteksi  garis dengan  menggunakan  parameter  sebagai berikut:
d adalah jarak dari titik asal ke garis sepanjang vektor  garis  tegak  lurus  terhadap  garis. θ adalah sudut antara x axis dan vektor ini.

## F. Deteksi Tepi
Tepi  merupakan  batasan-batasan  antar  daerah dengan  tingkat  keabuan  yang  nyata.  Jika  tepi bersifat  diskontinuitas  pada  suatu  citra, menjadikan  bentuk  pada  suatu  citra  yang terjadi  cukup  sering  berguna  pada  mekanisme terpisah  untuk  pendeteksiannya.  Di  sini dihadirkan  suatu  teknik  dasar  konvolusi  yang menghasilkan  suatu  uraian  citra  yang menyangkut bentuk pada suatu citra masukan. Transformasi Hough dapat  digunakan  untuk mendeteksi  bentuk  dimana  keluaran  adalah suatu uraian parameter dari bentuk citra. Deteksi tepi ( Edge Detection ) pada suatu citra adalah  suatu  proses  yang  menghasilkan  tepi- tepi  dari  obyek-obyek  citra,  yang  bertujuan sebagai berikut :
 Untuk  menandai  bagian  yang  menjadi detail citra
 Untuk  memperbaiki  detail  dari  citra  yang kabur, yang terjadi  karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra Suatu  titik  (x,y)  dikatakan  sebagai  tepi  ( edge ) dari  suatu  citra  bila  titik  tersebut  mempunyai perbedaan  yang  tinggi  dengan  tetangganya. Gambar  3  berikut  ini  meng-gambarkan bagaimana tepi suatu gambar diperoleh.

## Gambar 3 Proses Deteksi Tepi Citra
G. Mikrokontroler AVR ATMEGA 16
AVR adalah kependekan dari Alv and Vegard Risc  processor. Merupakan  penemu  penemu teknologi  RISC  pada  mikrikontroler  buatan ATMEL.  Mikrokomputer  mempunyai  tiga bagian  utama  yaitu Central  Processing  Unit (CPU),  memori  (RAM  dan  ROM)  dan peripheral input dan output (I/O). Mikrokontroler  adalah  suatu  mikrokomputer yang  dibangun  pada  suatu  chip. Port I/O  dan sistem memori dibangun di dalam mikrokontroler.,  sehingga  memungkinkan komponen  ini  untuk  dihubungkan  dengan peripheral  lainnya.  Beberapa  bagian  dalam mikrokontroler  ialah: timer , parallel  port , counter , serial port , kontrol interup, ROM dan RAM.  Mikrokontroler  merupakan  suatu komponen elektronik yang termasuk ke dalam komponen general  multi  purpose yang  dapat digunakan  untuk  berbagai  macam  aplikasi. Pada  Gambar  4  diperlihatkan  konfigurasi  pin- pin  dari  mikrokontroler  ATMEGA  16  dari Atmel ini :
Gambar 4 Konfigurasi pin ATMEGA 16.

## H. Stereo Vision
Beberapa tahun belakangan ini, komputer grafik  mengalami  kemajuan  luar  biasa  dalam merepresentasikan model 3D sehingga mendorong  para  peneliti  untuk  merancang berbagai  teknik  rekonstruksi  model  3D  yang sesuai  dengan  kebutuhan.  Hampir  semua implementasi  stereo  vision  terdiri  dari  2 kamera,  dimana  setiap  kamera  menghasilkan gambar  2  dimensi  seperti  yang  terdapat  pada gambar  5  di  bawah.  Stereo  vision  bisa menghasilkan  gambar  3  dimensi  dari  proses gambar  2  dimensi  sebanyak  2  atau  lebih.
Proses  untuk  menghasilkan  gambar  3  dimensi menciptakan suatu peta yang dapat menggambarkan dimana kesamaan antara titik- titik gambar 2 dimensi dan 3 dimensi.
Gambar 5 Konfigurasi stereo vision dengan menggunakan 2 kamera[8]
Rekonstruksi titik 3D pada kamera stereo dari titik proyeksi gambar 2D dalam bidang gambar kiri  dan  kanan.  Adapun  formula  yang digunakan  untuk  menghitung    jarak  titik  3D yaitu sebagai berikut:
Secara  umum  apabila  dua  obyek  diletakkan sedikit  berjauhan  dalam  satu  pengamatan, maka  perbedaan  mata  kiri  dan  mata  kanan dapat diketahui bahwa obyek yang dekat lebih banyak  tampak bergerak  daripada obyek  yang lebih  jauh.  Selisih  perbedan  (disparity)  inilah yang  dijadikanuntuk  mengetahui  posisi  letak dari obyek-obyek.
Pada gambar 6 disparity stereo menunjukkan 2 buah  kamera  yaitu  kamera1  dan  kamera2 diatur  sedemikian  rupa  berjarak  sejauh X dengan  sudut  proyeksi  yang  sejajar.  Dari gambar  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  obyek A lebih  jauh  dibandingkan  dengan  obyek B . Setelah  proyeksi  obyek  pada  layar  dengan kamera  stereo  (kamera1  dan  kamera2) diperoleh  titik A1 dan A2 menyimpang  lebih sedikit dari garis Normal 1 dan garis Normal 2 , daripada  titik B1 dan B2 yang  jauh  lebih banyak  menyimpang  dari  garis Normal  1 dan Normal  2 .  Sehingga  dapat  diketahui  bahwa disparity  obyek A (penjumlahan  selisih  antara A1 - Normal1 dengan  selisih A2 - Normal2 ) lebih  kecil  dibandingkan  disparity  obyek B (penjumlahan  selisih  antara B1 – Normal1 dengan  selisih B2 - Normal2) maka  dapat disimpulkan  obyek  dengan  disparity  besar menyatakan  bahwa  obyek  tersebut  dekat dengan  proyeksi  kamera,  dan  sebaliknya  jika obyek  dengan  disparity  kecil  menyatakan bahwa  obyek  tersebut  jauh  dengan  proyeksi kameranya.  Perebedaan  antara  gambaran  dua proyeksi  pengamatan  menghasilkan  selisih perbedaan  horisontal  yang  biasa  disebut dengan binocular  disparity atau retinal disparity.

## Gambar 6 Disparity Stereo

## BAHAN DAN METODE
Pada bab ini akan dibahas perancangan alat mulai  dari  desain  mekanik,  desain  elektronik, serta  desain software .  Perancangan  alat  dibuat secara  bertahap  dimulai  dari  desain  mekanik, setelah  selesai  maka  dilanjutka  dengan  desain rangkaian elektronik atau hardware , dan tahap akhir  adalah  desain software .  Hal  ini dimaksudkan  supaya  hasil  dari  tiap  desain dapat diintegrasikan dengan desain selanjutnya,  dan  hasil  yang  didapatpun  lebih maksimal.  Secara  garis  besar  langkah-langkah dalam  perencanaan  alat  ditunjukkan  pada Gambar 7.
Gambar 7 Blok diagram perencanaan robot
A. Perencanaan Perangkat Lunak

## A.1 Perangkat Lunak Estimasi Jarak Menggunakan Kamera Stereo
Pada    tahap    ini  akan  dilakukan perencanaan    software    estimasi  jarak menggunakan  kamera  stereo.    Hasil    dari software    ini    berupa    estimasi    jarak  obyek (bola)  terhadap  kamera  stereo.  Dalam  tugas akhir ini digunakan lapangan/medan berwarna hijau  dan  2  bola  berwarna  oranye  dan  biru. Estimasi  jarak  ini  digunakan  untuk  menjaga jarak antara robot dan bola dengan warna yang telah ditentukan.
Gambar 8 Proses pembuatan software estimasi jarak menggunakan kamera stereo
Sebelum  membahas  software  yang digunakan untuk estimasi jarak, ada parameter penting    yang  harus  dicari  dalam  perhitungan algoritma stereo  vision yaitu  parameter focal length ( f )  dimana  parameter  ini  menentukan kuat  tidaknya  kamera  dalam  mefokuskan  atau menyimpangkan  cahaya,  dimana  tiap-tiap kamera  memiliki f yang  berbeda-beda  tidak mengacu  pada  merk  maupun  tipe  tiap-tiap kamera.
Gambar 9 Obyek yang digunakan dalam tugas akhir

## A.1.1 Konversi RGB ke HSV[9]
Citra bola yang ditangkap oleh kamera berupa citra bola digital dalam  RGB.  Konversi  RGB ke  HSV  bertujuan  untuk  mendapatkan  warna yang  lebih  presisi  dimana  HSV  mampu mendefinisikan  dengan  jelas  sesuai  dengan persepsi pengeliahatan manusia, yang mana hal ini  tidak  selalu  mampu  dilakukan  oleh  RGB dan CMYK.

## Gambar 10 Flowchart konversi RGB ke HSV

## A.1.2 Filter elemen H dari HSV
Citra  HSV  bisa  didapatkan  dari  merubah gambar RGB menjadi gambar HSV. Dari HSV ini  dapat  diambil  nilai  Hue-nya  saja,  dimana nilai  Hue-nya  dapat  menunjukkan  nilai intensitas  warna  dan  dipengaruhi  dari intensitas  cahaya.  Dimana  dengan  mengambil nilai  Hue  saja,maka  perbedaan  wana  sudah dapat  diketahui.  Proses    perencanaan    filter elemen  H  dari  HSV  ditunjukkan    dalam sebuah  flowchart  seperti  pada gambar 11

## Gambar 11 Flowchart konversi RGB ke HSV

## A.1.3 Threshold binary
Proses  binarisasi  citra  bertujuan  untuk mengubah  citra hue dengan 360  derajat warna menjadi    citra    hitam-putih    ( black    –  white ). Cara    yang    termudah    untuk    melakukan binerisasi    citra    adalah  dengan    menentukan nilai    ambang    ( Threshold    value ),    dan menggolongkan   semua    piksel   dengan    nilai diatas    ambang    (threshold)  sebagai  warna putih,  dan  piksel  yang  lain  sebagai  warna hitam.
Permasalahan    pada    binerisasi    citra adalah  bagaimana menentukan  nilai  ambang yang  benar.  Oleh  karena  itu,  pada  aplikasi
software  interpretasi  gerakan  mata  ini  nilai ambang  ( threshold )  dapat diatur dengan cara menggeser slider threshold. Pada  proses  ini  akan  didapatkan  citra  bola berwarna    hitam  dan  daerah  disekitar bola/lapangan  yang    lainnya  berwarna  hitam, dimana  dengan  kita  mendapatkan    citra    bola yang  berwarna  putih  kita  akan  lebih mudah untuk   melakukan  deteksi  titik tengah posisi bola  yang  terlebih  dahulu  harus  melewati proses  find  contour.    Proses  perencanaan program    threshold  binary  ditunjukkan    oleh sebuah  flowchart seperti pada gambar 12.
Gambar  12  Flowchart  proses  threshold binary
A.1.4 Find Circle Proses find circle citra  bertujuan  untuk mencari titik tengah atau center point dari bola yang  ditangkap  kamera  dan  bentuk  dari  bola, dalam  hal  ini  yaitu  untuk  mendeteksi  bentuk lingkaran.
Adapun  metode  yang  digunakan  untuk proses find circle ini memanfaatkan transformasi  Hough.  Transformasi  Hough
merupakan  metode  yang  dapat  digunakan
untuk  mengisolasi  fitur  tertentu  dalam  sebuah citra.  Metode  Hough  klasik  biasanya digunakan  untuk  mendeteksi  bentuk  geometri yang  dapat  dispesifikasikan  dalam  bentuk parametrik (garis, lingkaran, elips).
Pada  proses  ini  akan  didapatkan  citra bola    yang  digambarkan  hanya  dalam  bentuk lingkaran  dan  titik  tengah    dari  lingkaran tersebut.    Proses  perencanaan    program find circle ditunjukkan    oleh    sebuah    flowchart seperti pada gambar 13.
Gambar 13 Flowchart proses find circle

## A.2 Perangkat Lunak Mikrokontroler
Perangkat    lunak    pada    ATmega32 ditulis    dalam    bahasa  C  menggunakan compiler    codevision.  Fungsi–fungsi  yang digunakan  dalam    program    untuk  ATmega16 diantaranya  adalah  komunikasi  serial, fungsi I/O  port  mikrokontroler,  dan  Timer/Counter1. Adapun  alur  program  secara  sederhana ditampilkan pada diagram alir berikut ini

## Gambar 14 Flowchart software kontroller
B. Desain Rangkaian Elektronika

## B.1 Desain minimum sistem
Mikrokontroller    berfungsi    untuk menerjemahkan  sinyal  kontrol yang  dikirim oleh    software    estimasi  jarak  menggunakan stereo  vision  menjadi  perintah  yang    berupa arah  robot  dan    kecepatan.  Rangkaian mikrokontroller  berfungsi  untuk  mengontrol motor  berdasarkan  data  serial  yang  dikirim oleh  PC .    Dalam    hal   ini    yang    dibutuhkan dari mikrokontroller antara lain:
 Jalur  data  komunikasi  serial  RS-232 antara PC dengan mikrokontroller
 Pengaturan  kecepatan  2  motor  DC dilakukan dengan mengatur duty cycle sinyal    PWM.  Pin  output  PWM  dari mikrokontroller  dihubungkan  dengan driver masing-masing motor.
 Pin kontrol arah tiap-tiap driver motor digunakan  untuk  menggerakkan  robot maju atau mundur
 LCD karakter 16x2 yang terletak pada
PORTB digunakan  sebagai  interface
data yang dikirim oleh   PC
Gambar 15 Rangkaian mikrokontroller B.2 Desain Rangkaian Serial RS-232 Rangkaian komunikasi serial
dibutuhkan    agar    board    kontroller  dapat berkomunikasi    secara    serial    dengan komputer.    Oleh    karena    itu,  maka    logika serial    antara    mikrokontroler    dan    komputer harus  sama. Data serial yang dikeluarkan oleh PC  bekerja  pada  level  RS-232,  artinya  logika ‘1’ berada pada level tegangan -3 volt hingga - 15  volt  dan  logika  ‘0’  berada  pada  level tegangan  +3  volt  hingga  +15  volt.  Sedangkan data serial  pada mikrokontroler  bekerja  pada level  TTL,  artinya  logika  ‘1’ berada  pada level  tegangan  5  volt  dan  logika  ‘0’  berada pada  level tegangan  0  volt.  Oleh  karena  itu pada    rangkaian    mikrokontroler  diperlukan konverter untuk merubah  level  tegangan TTL menjadi  level RS-232 dan juga sebaliknya dari level RS232 ke level TTL.
Dalam perencanaan rangkaian
komunikasi    serial    digunakan    IC  MAX232 sebagai  konverter  level  tegangan.  Kemudian dibuat rangkaian seperti pada gambar 16.
Gambar 16 Rangkaian serial RS-232

## B.     B.3 Perencanaan Driver Motor
Untuk  menggerakkan  sebuah  motor, digunakan relay dan mosfet tipe IRFZ44,yang mampu  memberikan  arus  maksimum  sebesar 49  A  ke  motor.  Input  driver  ini  ada  2  jalur, terdiri  dari  input  data  arah  pergerakan  motor dan  input  untuk  PWM  (Pulse  Width Modulation).  Untuk  mengatur  kecepatan motor, pada input PWM inilah akan diberikan lebar pulsa yang bervariasi dari
mikrokontroler.
Gambar 17 Rangkaian Driver Motor
Rangkaian  diatas terdapat  satu input  arah dan  satu  input  PWM  yang  berasal  dari  output pin mikrokontroller yang langsung disambung dengan  optocoupler  yang  berfungsi  untuk memisahkan tegangan 5v  dari mikrokontroller dengan  tegangan  24V  dari accu yang digunakan  sebagai  trigger  mosfet  yang berfungsi  sebagai switching PWM  dan transistor  yang  berfungsi  sebagai  driver  untuk merubah arah putaran motor.

## C. Mekanik Robot
Mekanik  Robot  ini  terdiri  dari  motor penggerak,  roda  utama  dan  roda  bebas  serta kerangka  robot  itu  sendiri.  Motor    penggerak berfungsi    sebagai    penggerak    roda-roda utama  pada    robot  sehingga    dapat    bergerak kearah  yang  kita  inginkan dengan  kecepatan yang    telah    ditentukan.    Motor    penggerak dapat  bergerak    setelah    mendapat    perintah dari    driver    motor.    Motor    yang  digunakan sebagai    bagian    dari  mekanik    robot  adalah jenis  motor  DC  24  Volt.  Motor  DC  yang digunakan dapat dilihat pada gambar 18.
Gambar 18 Motor DC 24 Volt Roda  adalah  komponen  penting  dalam pembuatan    robot.  Roda    utama    berfungsi sebagai    media    yang    menghubungkan kerangka  robot  dengan  permukaan    tanah sehingga  robot  dapat  berjalan  sebagaimana mestinya.    Sedangkan    roda    bebas   berfungsi untuk  mempermudah  pergerakan  robot  pada saat  belok.  Perencanaan    roda    dan gearbox dapat  dilihat  pada gambar 19.
Gambar 19 Hasil perancangan roda  dan gearbox
Setelah  dibuat  desain  perencanaan  tiap- tiap    bagian    dengan  ukuran-ukuran    serta spesifikasi    yang  diinginkan,    selanjutnya dilakukan  pembuatan  kerangka  dan  mekanik robot  dengan  hasil  sebagaimana  ditunjukkan pada gambar 20.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  pengujian  perlu dilakukan  berbagai  persiapan  baik  persiapan perangkat lunak maupun perangkat keras yang dibutuhkan.  Karena  aplikasi  ini  berhubungan dengan estimasi jarak dan penjajak bola, maka sistem  pada  alat  ini  berkaitan  erat  dengan pencarian pemrosesan data gambar, penentuan posisi,  pengiriman  data  serial,  dan  estimasi jarak. Secara umum, hasil pengujiannya bukan merupakan  data  yang  betul-betul  akurat, melainkan  sebuah  estimasi.  Sehingga  tidak jarang  pula  kesalahan  yang  disebabkan  oleh perangkat  terutama  pada  kamera  CCD  yang posisinya  tidak  sejajar  secara  sempurna. Adapun spesifikasi kamera dan komputer yang digunakan yaitu sebagai berikut:

## Tabel 1 Spesifikasi kamera stereo

## A.  Pengujian  Komunikasi  Serial  Dengan Komputer
Adapun  data  yang  dikirim  oleh  software komputer
ke mikrokontroller untuk
memerintah robot berjalan menjajak bola yaitu sebagai berikut:
Tabel 3 Data serial dari komputer ke mikrokontroller

## B. Pengukuran Jarak
Pengukuran  jarak  ini  dilakukan  untuk melakukan estimasi jarak antara kamera stereo dengan bola. Jarak yang terbaca oleh software komputer  akan  menentukan  jarak  yang  harus dipenuhi  oleh  robot  dalam  melakukan penjajakan.  Adapun  hasil  pengukuran  antara jarak  yang  dihasilkan  oleh  software  komputer
(jarak  terbaca)  dan  jarak  aktual  yaitu  sebagai berikut:

## Tabel 3 Pengujian jarak
Dibawah  ini  merupakan  gambar  grafik perbandingan  antara  jarak  aktual  dan  jarak terbaca.
Gambar 21 Perbandingan antara jarak aktual dan terbaca

## KESIMPULAN
Sebagai  penutup,  ada  beberapa  hal yang dapat disimpulkan dari tugas akhir ini:
1.  Sifat  intrinsik  kamera  dapat  diketahui dengan  menggunakan  software  Matlab  pada camera calibration toolbox
2.  Eror  antara  jarak  aktual  dan  jarak  terbaca tidak lebih besar dari 5%
3. Resolusi kamera yang digunakan yaitu 640 x
480,  karena  semakin  besar  resolusi  kamera yang digunakan maka semakin jauh jarak yang bisa terukur
4.  Jarak  maksimal  yang  bisa  terukur  dengan baik  adalah  360  cm,  dan  jarak  minimal  yang diukur adalah 60 cm
5. Referensi penjajakan bola yaitu posisi center bola pada frame, dan jarak

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  http://www.vision3d.com/stereo.html [2]  R.  I.  Hartley  and  A.  Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision . Cambridge University Press, 2000.
[3]  Joseph  L.  Mundy  and  Andrew  Zisserman, editors. Geometric  Invariance  in  Computer Vision ,  chapter  23,  Appendix  {  Projective Geometry for Machine Vision, pages 463{519. MIT Press, 1992.
[4]  J.  G.  Semple  and  G.  T.  Kneebone. Algebraic  Projective  Geometry .  Oxford University Press, 1952.
[5]  Andrew  Zisserman.  Graduate  computer vision  series  lecture  notes.  Oxford  University Department  of  Engineering  Science  internal, 1997.
[6]  Shapiro,  L.  G.  &  Stockman,  G.  C: " Computer  Vision ",  page  137,  150.  Prentice Hall, 2001
[7]  Richard  O.  Duda  and Peter  E. Hart  (April 1971).  " Use  of  the  Hough  Transformation  to Detect Lines and Curves in Pictures ". Artificial Intelligence Center (SRI International). [8] Dr. Ir. Djoko Purwanto, M.Eng ., Imaging Geometry, Materi Perkuliahan Machine Vision, Surabaya  :  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2009.
[9]  Joblove,  G.H.  and  Greenberg,  D.(1978). Colorspaces  for  computer  graphics. Computer Graphics ( SIGGRAPH  '78  Proceedings ), 12(3):20-25.