## PEMBUATAN HAAR-CASCADE DAN LOCAL BINARY PATTERN SEBAGAI SISTEM PENDETEKSI HALANGAN PADA AUTOMATIC GUIDED VEHICLE
Riza Agung Firmansyah Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Instirut Teknologi Adhi Tama Surabaya Email: rizaagungf@itats.ac.id

## Enggar Alfianto
Fakultas Teknologi Informasi, Jurusan Sistem Komputer Instirut Teknologi Adhi Tama Surabaya Email: enggar@itats.ac.id

## ABSTRAK
Automatic  Guided  Vehicle  (AGV)  merupakan  salah  satu  jenis  robot  yang  bekerja  mengikuti  suatu jalur.  Dalam  penelitian  ini,  AGV  digunakan  di  lingkungan  perkantoran  kampus.  Lingkungan  kampus menyebabkan jalur yang dilewati sulit dikondisikan dalam kondisi steril karena banyak objek penghalang. Hal  ini  membuat  robot  harus  memiliki  sistem  pendeteksi  halangan  yang  mampu  membedakan  halangan diam dan bergerak. Dalam penelitian ini penghalang diam  berupa bak sampah dan penghalang bergerak adalah manusia. Untuk mendeteksi penghalang tersebut digunakan haar-cascade sebagai pencarian kasar dan local binary pattern (LBP) sebagai pencarian halus. Haar-cascade dibuat dengan memanfaatkan opencv haar  training.  Training  dilakukan  dengan  menggunakan  300  citra  positif  dan  2317  citra  negative  pada masing-masing objek. Haar-cascade classifier didapatkan setelah dilakukan training hingga 10 stage. Haar- cascade diuji pada jarak dibawah 4 meter dari objek. Pencarian halus menggunakan LBP dilakukan saat haar-cascade mendeteksi adanya objek lebih dari satu. Dari pengujian yang telah dilakukan, sistem berhasil mendeteksi adanya halangan dengan tingkat keberhasilan 81,7%.
Kata kunci: automatic guided vehicle; haar-cascade; local binary pattern; sistem pendeteksi halangan.

## ABSTRACT
Automatic Guided Vehicle (AGV) is one type of robot that works following a path. In this study, AGV is used in campus or office environments. Campus environment causes the passage path is difficult to be conditioned in sterile conditions because of many obstacles. This makes the robot must have an obstacle detection system that is able to classify between static and moving obstacles. This research use trash bin as static obstacles and human as moving obstacles. To detect the obstacles, this research use haar-cascade as a rough search and local binary pattern as a fine search. Haar-cascade is made by opencv haar training. Training  was  done  using  300  positive  images  and  2317  negative  images  on  each  object.  Haar-cascade classifier is obtained after training up to 10 stages. Haar-cascade was tested at a distance below 4 meters from the object.  A fine search using a local binary pattern is performed  when the haar-cascade detects more than one object. From the tests that have been done, the system managed to detect an obstacle with the success rate of 81,7%
Keywords: automatic guided vehicle; haar-cascade; local binary pattern; obstacle detection.

## 1. PENDAHULUAN
Automatic  Guided  Vehicle (AGV)  merupakan  salah  satu  aplikasi  robot  yang  digunakan  untuk mengangkut  benda  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain  secara.  AGV  digunakan  pada  industri  dalam  proses manufaktur, perakitan, dan pergudangan [1] dikarenakan efisiensinya tinggi, handal, ketahanan yang kuat, fleksibel, dan akurasi gerak yang tinggi. Sebab itu maka AGV juga merambah ke beberapa bidang. Selain untuk aplikasi industri, AGV juga digunakan pada perkantoran, pergudangan, pertanian, dan rumah sakit [2].
Dalam penelitian ini, AGV di operasikan di lingkungan perkantoran kampus untuk mengantar barang antar ruangan. Antar ruangan dihubungkan oleh sebuah koridor maupun lorong. Sehingga munculnya objek
penghalang  ( obstacle )  di  jalur  pergerakan  robot  akan  sering  terjadi.  Penghalang  yang  dimaksud  dalam penelitian ini adalah manusia maupun objek lain seperti tempat sampah, meja atau kursi.
Untuk  mencegah  robot  menabrak  sebuah  objek  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pendeteksi  dan penghindar  halangan.  Namun  dalam  penelitian  ini  lebih  difokuskan  untuk  mendeteksi  jenis  penghalang. Dengan diketahuinya jenis penghalang maka dapat diketahui pula penghalang tersebut bertipe diam ( static obstacle ) atau bergerak ( moving obstacle ). Hal ini cukup penting mengingat sistem penghindar halangan dipengaruhi  pula  oleh  tipe  penghalang.  Penghalang  yang  dideteksi  dalam  penelitian  ini  adalah  manusia sebagai moving  obstacle dan  tempat/bak  sampah  sebagai static  obstacle .  Untuk  mendeteksi  kedua penghalang tersebut maka diperlukan teknik pengolahan citra.
Pengolahan citra perlu digunakan sebab beberapa sistem deteksi halangan yang menggunakan sensor ultrasonic [3]  tidak mampu mengetahui jenis penghalang. Penggunakan ultrasonic dan infrared [4] hanya mampu  mengetahui  adanya  penghalang  statis.  Penelitian  [5]  mampu  mendeteksi  material  objek  namun belum  diuji  pada  objek  manusia.  Dengan  menggunakan  teknik  pengolahan  citra  diharapkan  jenis penghalang dapat diketahui. Salah satu teknik pengolahan citra yang bisa digunakan adalah haar-cascade . Haar-cascade biasa digunakan untuk mendeteksi objek seperti mobil [6], pejalan kaki [7] dan objek lainya.  Namun  penggunaanya  jarang  digunakan  pada  mobile  robot.  Sehingga  dalam  penelitian  ini  akan dicoba dalam aplikasi mobile robot. Selain haar-cascade , teknik pengolahan citra seperti deteksi warna [8] [9], deteksi kontur  [10] dan extended histogram oriented gradient (EHOG)  [6] telah diimplementasikan oleh  beberapa  robot.  Namun  penggunaan  deteksi  warna  dan  kontur  tidak  mampu  mengenali  jenis penghalang karena bekerja dengan membedakan warna objek. Sedangkan penggunaan EHOG cukup baik namun sangat dipengaruhi iluminasi cahaya.
Penggunaan haar-cascade cukup baik dalam mendeteksi objek. Namun dalam kondisi tertentu haar- cascade mendeteksi  objek  palsu  sehingga  akan  memunculkan  beberapa  kandidat  objek. Objek  palsu  ini biasanya berupa objek yang pola atau bentuknya hampir sama dengan objek yang akan dideteksi. Untuk mengatasi hal tersebut maka dalam penelit ian ini diimplementasikan local binary pattern (LBP) sebagai pencarian  halus  ( fine  search ).  Hal  ini  disebabkan  LBP  biasa  digunakan  untuk  pattern  recognition  [11]. Penelitian  ini  masih  dalam  tahap  pengujian haar-cascade dan local  binary  pattern sehingga  pengujian belum diimplementasikan pada robot secara langsung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa  tahap.  Tahapan  tersebut  antara  lain  pengumpulan  citra sampel,  proses  training,  pengujian  deteksi  objek  dengan haar-cascade ,  dan  pengujian fine  search menggunakan local binary pattern . Proses pembuatan mekanik robot dan perangkat keras tidak dilakukan dalam penelitian ini. Hal ini dikarenakan penelitian ini menggunakan robot yang sudah ada sebelumnya.

## 2.1 Automatic Guided Vehicle yang Digunakan
Automatic  Guided  Vehicle (AGV)  sebagian  besar  digunakan  di  dalam  sistem  manufaktur  untuk bongkar  muat  material.  Penggunaan  utama  AGV  adalah  untuk  mengirimkan  barang  dari  satu  lokasi  ke lokasi  lain  dengan  lebih  mudah  [12].  Saat  bergerak,  AGV  pada  umumnya  mengikuti  pemandu  ( guide ) berupa garis, magnetic tape , RFID, dan beberapa jenis lainya. Dalam penelitian ini, AGV berada di lingkungan perkantoran/kampus sehingga penggunaan pemandu berupa garis dan sejenisnya harus dihindari. Jika hal ini dilakukan maka akan mengurangi kebersihan dan kerapian lingkungan.  Agar AGV mampu digunakan dalam area perkantoran tanpa memasang garis pada lantai,  jalur  pemandu  yang  digunakan  harus  merupakan  benda  asli  yang  berada  di  area  tersebut.  Jalur pemandu yang digunakan bisa berupa dinding ruangan, pagar, dan lain-lain.
AGV yang digunakan menggunakan tiga buah sensor navigasi. Sensor tersebut antara lain kamera, ultrasonic rangefinder , dan kompas digital. Sensor ultrasonic digunakan untuk mendeteksi dinding yang selanjutnya digunakan sebagai pemandu ( guide ). Sensor kompas digital digunakan untuk membaca arah hadap  AGV.  Sedangkan  kamera  digunakan  untuk  mendeteksi  penghalang.  Namun  dalam  penelitian  ini lebih difokuskan pada sensor kamera untuk mendeteksi penghalang. AGV yang digunakan ditunjukan pada Gambar 1.

## 2.2 Obstacle Detection Pada Mobile Robot
Untuk melakukan deteksi halangan dapat digunakan sensor ultrasonic [3]. Deteksi halangan dilakukan dengan melakukan pembacaan jarak menggunakan sensor ultrasonic . Jika jarak yang terbaca kurang dari nilai batas maka sistem mendeteksi adanya objek penghalang. Cara yang sama juga dilakukan [4] namun sensor yang digunakan adalah infrared . Ultrasonic dan infrared yang  umumnya  digunakan  sebagai  pengukur  jarak  dapat  digunakan  untuk mengetahui jenis material [5]. Material yang berhasil dikenali adalah kertas, plastik, kayu, dan beberapa objek  lain.  Pengenalan  jenis  material  dilakukan  dengan  membandingkan  data  pembacaan  jarak  antara ultrasonic dan infrared . Namun pengenalan belum diuji pada objek manusia.

## Gambar 2. Deteksi Penghalang Berdasarkan Warna [8]
Sistem deteksi dan penghindar halangan  [8]  menggunakan  deteksi  warna  untuk  menentukan posisi penghalang.  Penghalang  yang digunakan berupa berupa tabung berwarna  kuning  yang diletakkan secara acak  di  sekitar  robot.  Unit  pemroses  yang  digunakan  adalah  Raspberry  PI  yang  dihubungkan  dengan arduino uno dengan komunikasi serial. Kamera yang digunakan adalah kamera webcam WB100 dengan resolusi  5  MP  yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Penggunaan  deteksi  warna  cukup  mudah dilakukan saat penghalang berwarna sama. Namun belum bisa digunakan jika penghalang berbeda warna.
Deteksi penghalang yang lain adalah dengan menggunakan metode segmentasi warna [9]. Citra yang telah  diperoleh  selanjutnya  diolah  berdasarkan  model  warna  HSV.  Setelah  dilakukan  proses threshold , deteksi  kontur,  dan  ekstraksi  fitur  selanjutnya  sistem  mengirimkan  koordinat  objek  penghalang menggunakan komunikasi UART.
Deteksi objek penghalang bisa juga dengan mendeteksi kontur objeknya kontur [10]. Deteksi kontur tersebut dilakukan dengan meletakan kamera di atas área kerja. Kamera tersebut menambil citra robot dan penghalangnya dari atas. Cara ini menghasilkan hasil yang cukup bagus namun tidak bisa diterapkan dalam penelitian ini. Hal tersebut dikarenakan área kerja robot luas sehingga tidak mungkin terjangkau seluruhnya oleh kamera.

## Gambar 3. Hasil Create Sample Yang Berupa Vectorfile
MULAI Vectorfile, citra positif, citra negative, xml Masukan Citra positif dan negatif dalam Jalankan opencv createsample.exe Vectorfile didapatkan? Jalankan opencv haartraining.exe Xml classifier didapatkan? Simpan file classifier.xml Selesai

## Gambar 4. Diagram Alir Proses Haar-Cascade

## 2.3 Haar-Cascade
Haar-cascade merupakan  sebuah classifier (penggolong)  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek yang  telah  dilatih  sebelumnya. Haar-cascade yang  dibuat  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mendeteksi tempat/bak sapah. Proses diawali dengan mengumpulkan citra tempat/bak sampah sebagai citra positif sebanyak 300 buah dan citra negative sebanyak 2317 buah. Setelah seluruh citra terkumpul maka dibuat  vector  dari  citra  tersebut  menggunakan  aplikasi  opencv  createsamples.exe.  Hasil  proses  tersebut berupa file dengan ekstensi *.vec yang ditunjukan pada gambar 3 sedangkan diagram alir proses training haar-cascade ditunjukan oleh Gambar 4.

## Gambar 5. Proses Haartraining pada Stage Satu
Setelah  citra  positif  dan  negative  disiapkan  langkah  selanjutnya  melakukan  proses  training.  Proses training dilakukan dengan menggunakan aplikasi opencv haartraining.exe. Saat proses training dijalankan maka komputer akan menunjukan tampilan seperti pada gambar 5. Setelah training selesai dilakukan maka akan  didapatkan  file  cascade classifier dengan  ekstensi  *.xml.  Proses  yang  sama  juga  dilakukan  untuk mendeteksi penghalang berupa manusia yang dalam hal ini dilakukan dengan mendeteksi kaki.
MULAI PREPARASI AMBIL GAMBAR DETEKSI OBJEK (TEMPAT SAMPAH) OBJEK TERDETEKSI ? TAMPILKAN YA TIDAK A A DETEKSI OBJEK (MANUSIA) OBJEK TERDETEKSI ? TAMPILKAN YA TIDAK SELESAI B B
Gambar 6.  Diagram Alir Proses Deteksi Objek (Penghalang)
Algoritma  deteksi  objek  nantinya  akan  diimplementasikan  ke  dalam  raspberry  PI  dengan memanfaatkan file cascade-classifier yang didapatkan. Objek yang akan dideteksi ada dua jenis sehingga proses deteksi dilakukan dalam dua tahap. Pertama adalah mendeteksi keberadaan tempat/bak sampah. Dan kedua adalah mendeteksi keberadaan manusia yang berada di lorong/koridor. Proses ini diilustrasikan oleh diagram alir gambar 6.

## Gambar 7. Hasil Deteksi Sistem Yang Mendeteksi Bak Sampah Dan Kaki
Proses  diawali  dengan  mengambil  sebuah  sampel  gambar  dari  pembacaan  kamera.  Selanjutnya menggunakan  deteksi  objek  menggunakan haar-cascade untuk  mencari  tempat/bak  sampah.  Jika ditemukan, selanjutnya posisi tempat/bak sampah ditandai dengan persegi panjang berwarna biru. Namun jika tidak ditemukan maka langsung dilakukan proses deteksi manusia menggunakan haar-cascade . Hasil deteksi  tempat/bak  sampah  dan  manusia  dapat  dilihat  pada  gambar  7.  Object  detection  yang  dilakukan menggunakan haar-cascade kadang memunculkan lebih dari satu kandidat objek. Hal ini dapat disebabkan adanya kemiripan pola, warna, atau faktor lainya. Sebagai contoh, kondisi ini ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8. Kondisi Saat Detector Mengenali Objek Palsu / Menyerupai

## 2.4 Local Binary Pattern
Local  binary  pattern (LBP)  memiliki  performa  yang  sangat  baik  saat  digunakan  pada  klasifikasi tekstur dan inspeksi permukaan. LBP dapat didefinisikan sebagai perbandingan nilai intensitas piksel pusat dengan nilai neighborhood pixel . Sebagai contoh pada citra berukuran 3x3, nilai intensitas pada pusat citra dibandingkan  dengan neighborhood  pixel .  Dengan  cara  membandingkan  nilai  piksel  pusat  citra  dengan nilai neighborhood pixel , jika piksel pusat lebih besar maka diberi nilai 1 dan jika piksel pusat lebih kecil maka diberi nilai 0. Untuk mendapatkan nilai LBP dari citra grayscale dapat digunakan persamaan (1) dan (2). Proses konversi citra grayscale menjadi LBP diilustrasikan pada Gambar 9.
𝑠(𝑔 0 , 𝑔 𝑖 ) = { 0, 𝑔 𝑖 < 𝑔 0 1, 𝑔 𝑖 ≥ 𝑔 0 1 ≤ 𝑖 ≤ 8 (1)
𝐿𝐵𝑃(𝑔 0 ) = 𝑠(𝑔 0 , 𝑔 𝑖 ). 2 𝑖−1 (2)
Kemiripan  suatu  pola  pada  citra  LBP  dapat  diketahui  berdasarkan  histogram  yang  didapatkan. Histogram  adalah  representasi  grafis  untuk  distribusi  warna  dari  citra  digital.  Histogram  tersebut  dapat digunakan  untuk  mewakili  suatu  citra  tertentu.  Sehingga  untuk  mencari  kemiripan  suatu  gambar  dapat dilakukan  dengan  mencocokan  histogramnya. Histogram  matching adalah  salah  satu  metode  dalam pengolahan citra digital yang berfungsi untuk mengetahui kesamaan atau kemiripan antara dua histogram atau  lebih. Histogram  matching pada  umumnya  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan histogram intersection yang ditunjukan (3). Jika H1 dan H2 memiliki kesesuaian yang besar, maka nilai x2 akan bernilai mendekati nol.
𝑥2 (𝐻1, 𝐻2) = 1 2 ∑ (𝐻1 𝑖 − 𝐻2 𝑖 ) 2 (𝐻1 𝑖 + 𝐻2 𝑖 ) 𝑖 (3)
Dimana, x2 adalah Nilai kesamaan histogram H 1 adalah Histogram yang dijadikan acuan H 2 adalah Histogram yang akan dicari kesamaanya
LBP  =10001111b = 143 152 130 187 142 125 155 91 83 30 1 1 1 1 C 1 0 0 0 Grayscale 3 X 3 pixel Grayscale Threshold
Gambar 9. Ilustrasi Konversi Grayscale Menjadi LBP

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Training Menggunakan Opencv Haartraining
Proses training dilakukan dengan menggunakan 300 citra positif dan 2317 citra negatif pada tiap objek yang akan di deteksi. Prosedur yang dilakukan seperi yang telah dijelaskan di bab II.C. Dalam penelitian ini training dilakukan sebanyak 10 stage . Semakin tinggi stage hasil deteksi menjadi lebih akurat namun memerlukan waktu semakin lama. Proses training ini membutuhkan waktu hingga lebih tujuh jam. Gambar 10 menunjukan waktu yang dibutuhkan haartraining pada tiap stage .
Gambar 10. Waktu Yang Dibutuhkan Haartraining pada Tiap Stage

## 3.2 Hasil Pengujian Deteksi Halangan Menggunakan Haar-Cascade
Pengujian  pertama  dilakukan  untuk  menguji  tingkat  keberhasilan haar-cascade dalam  mendeteksi penghalang. Pengujian ini dilakukan dengan menaruh objek penghalang pada koridor. Selanjutnya robot digerakan pada jarak 6 meter hingga mendekati objek penghalang. Pada proses tersebut, kamera mengambil gambar  dan  dilajutkan  dengan  proses  deteksi.  Gambar  yang  diambil  sebanyak  1000  buah  dan  dihitung jumlah keberhasilan sistem dalam mendeteksi objek.

## Gambar 11. Sistem Berhasil Mendeteksi Adanya Tempat/Bak Sampah
Sistem dianggap berhasil jika mampu mendeteksi penghalang dengan tepat, baik secara posisi, jenis penghalang,  maupun  jumlah  penghalang.  Sebagai  contoh  gambar  7  dan  gambar  11  merupakan  hasil keberhasilan  sistem  mendeteksi  penghalang.  Sedangkan  pada  gambar  12  dianggap  gagal  karena  tidak memenuhi  kriteria  keberhasilan.  Dari  pengujian  yang  dilakukan,  sistem  berhasil  mendeteksi  objek sebanyak  786  kali.  Dengan  hasil  tersebut haar-cascade mampu  mendeteksi  objek  dengan  tingkat keberhasilan 78,6 %.

## Gambar 12. Kegagalan Sistem Mendeteksi Posisi Dan Jumlah Objek Dengan Benar
Pada  gambar  12  dapat  dilihat  bahwa  sistem  menemukan  2  objek  bak  sampah.  Namun  sebenarnya hanya ada satu bak sampah yang berada pada area jangkauan kamera. Objek lain bisa dikatakan sebagai objek palsu. Dari pengamatan sekilas, terlihat bahwa objek asli dan palsu memiliki kesamaan pola. Pola tersebut berada di bagian atas yang lebih gelap dibanding area bawah. Untuk memilih objek mana yang merupakan objek asli diperlukan sebuah pencarian halus.

## 3.3 Hasil Pengujian Deteksi Halangan dengan Penambahan LBP
Hasil  deteksi  menggunakan haar-cascade menunjukan  nilai  yang  cukup  bagus.  Namun  untuk meningkatkan keberhasilan sistem, proses pencarian halus menggunakan local binary pattern (LBP) perlu dilakukan. Proses ini hanya dilakukan saat haar-cascade mendeteksi lebih dari satu objek (objek palsu). Prosedur yang dilakukan sama dengan pengujian pertama. Dari 1000 sampel gambar, terdapat 38 gambar yang terdeteksi ada objek palsu. Sehingga proses pencarian halus hanya dilakukan pada 38 gambar tersebut. Salah satu gambar yang mendeteksi adanya objek palsu ditunjukan oleh gambar 12.

## Gambar 13. Hasil Konversi Citra RGB Menjadi LBP
Proses  pencarian  halus  dilakukan  dengan  mengkonversi  citra  objek  dan  kandidatnya  menjadi  citra LBP.  Namun  sebelumnya  citra  tersebut  diubah  ukuranya  menjadi  24x48  piksel.  Citra  LBP  selanjutnya dicari histogramnya dan dilakukan pross histogram matching menggunakan persamaan 3. Kandidat yang memiliki nilai histogram matching paling kecil dianggap sebagai objek yang dicari. Hasil gambar 11 saat dikonversi menjadi LBP ditunjukan pada gambar 13. Sedangkan hasil akhir pencarian halus menggunakan LBP ditunjukan oleh gambar 14. Dari 38 gambar yang diproses, sistem berhasil mendapatkan 31 hasil yang sesuai sehingga total gambar yang berhasil ditemukan adanya objek sebanyak 817.

## Gambar 14.  Hasil Akhir Pencarian Halus Menggunakan LBP

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, sistem pendeteksi halangan mampu mendeteksi adanya objek penghalang beserta jenisnya. Sehingga sistem ini dapat dijadikan masukan dari sistem penghindar halangan yang mampu menghindari penghalang statis maupun dinamis. Dari 1000 pengujian, kombinasi haar-cascade sebagai pencarian kasar dan local binary pattern sebagai pencarian halus berhasil mengenali objek sebanyak 817 kali atau 81.7 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini merupakan luaran dalam penelitian dosen pemula 2018. Sehingga dalam kesempatan ini penulis mengucapkan terima kasih kepada DRPM Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan Ristekdikti  yang  telah  memberikan  hibah  penelitian.  Ucapan  terima  kasih  juga  penulis  ucapkan  kepada rekan  dosen  Institut  Teknologi  Adhi  Tama  Surabaya  yang  telah  banyak  membantu  penulis  dalam menyelesaikan penelitian ini

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. Faber Archila and M. Becker, “Mathematical models and design of an AGV  (Automated Guided Vehicle),” in 2013 IEEE 8th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), 2013, pp. 1857–1862.
[2]  X.  Zou,  D.  Huang,  D.  Feng,  and  X.  Wu,  “Design  of  a  double-deck  automatic  guided  vehicle  with magnetic traction for material transporting,” in 2014 IEEE International Conference on Mechatronics
and Automation, 2014, pp. 1674–1679.
[3]  Y. M. Abueejela and H. A.  Ali, “Wheeled Mobile Robot Obstacle Avoidance Using Compass and Ultrasonic,” Univers. J. Control Autom., vol. 6, no. 1, pp. 13–18, 2018.
[4]  R. Ismail, Z. Omar, and S. Suaibun, “Obstacle-avoiding robot with IR and PIR motion sensors,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 152, no. 1, p. 012064, Oct. 2016.
[5]  S.  Adarsh,  S.  M.  Kaleemuddin,  D.  Bose,  and  K.  I.  Ramachandran,  “Performance  comparison  of Infrared  and  Ultrasonic  sensors  for  obstacles  of  different  materials  in  vehicle/  robot  navigation applications,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 149, no. 1, p. 012141, Sep. 2016.
[6]  D.  Neumann,  T.  Langner,  F.  Ulbrich,  D.  Spitta,  and  D.  Goehring,  “Online  vehicle  detection  using Haar-like,  LBP  and  HOG  feature  based  image  classifiers  with  stereo  vision  preselection,”  in  2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2017, pp. 773–778.
[7]  K.-P. Chou et al., “Fast Deformable Model for Pedestrian Detection with Haar-like features,” in 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 2017, pp. 1–8.
[8]  B. Winarno and M. W. P. Pratama, “Pengendalian Gerak Robot Penghindar Halangan Menggunakan Citra dengan Kontrol PID,” JEECAE (Journal Electr. Electron. Control. Automot. Eng., vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[9]  D.  E.  J.  Sudirman,  “Sistem  Kontrol  Gerak  Sederhana  Pada  Robot    Penghindar  Halangan  Berbasis Kamera  Dan Pengolahan Citra,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, vol. 5, no. 1, pp. 4-3–31, Feb. 2017.
[10]  Z.  Abidin,  K.  Joni,  and  A.  F.  Ibadillah,  “Rancang  Bangun  Robot  Penghindar  Halangan  Berbasis Kamera Menggunakan Deteksi Kontur,” J. INFOTEL, vol. 9, no. 3, pp. 248–256, Aug. 2017.
[11]  R.  A.  Firmansyah,  D.  Purwanto,  and  R.  Mardiyanto,  “Pendeteksi  Docking  Station  Menggunakan Rotation  Invariant  Local  Binary  Pattern  Pada  Visual  Based  Service  Robot,”  Semnasteknomedia Online, vol. 3, no. 1, pp. 3-2–19, Feb. 2015.
[12]  J.  Sankari  and  R.  Imtiaz,  “Automated  guided  vehicle(AGV)  for  industrial  sector,”  in  2016  10th
International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO), 2016, pp. 1–5.