Navigasi Robot Sepak Bola Beroda Menggunakan Particle Filter Localization

Novendra Setyawan, Nur Alif Mardiyah, Zulfatman Zulfatman, Dwi Nur Fajar

Sari

"Dimana saya?" adalah pertanyaan utama, yang merupakan representasi lokalisasi atau penentuan psisi, dimana hal tersebut adalah permasalahan yang harus dijawab oleh robot sepak bola beroda. Deadreconing adalah metode paling populer yang digunakan dalam pergerakan robot beroda. Namun, kesalahan posisi yang meningkat adalah topik utama dari metode deadreconing. Selanjutnya dalam makalah ini diusulkan lokalisasi sepak bola beroda menggunakan filter partikel melalui Omnivision. Model sensor dan model gerak dari filter partikel juga dibahas, dimana model sensor diperoleh dari segmentasi dan ekstraksi ciri landmark lapangan sepak bola. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memperkirakan posisi robot secara akurat dengan kesalahan 15%. 

Teks Lengkap:

PDF

Referensi

N. Setyawan, N. Mardiyah, K. Hidayat, and Z. Has, “Object Detection of Omnidirectional Vision Using PSO-Neural Network for Soccer Robot,” in 2018 5th International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), 2018, pp. 117–121.

N. Setyawan, N. A. Mardiyah, and K. Hidayat, “Deteksi Dan Prediksi Trajektori Objek Bergerak Dengan Omni-Vision Menggunakan PSO-NN Dan Interpolasi Polynomial,” Multitek Indones., vol. 13, no. 1, pp. 66–80, 2019.

N. A. Mardhiyah and N. Setyawan, “Pengenalan Posisi Multi Objek Menggunakan Neural Network dan Scan Lines Pada Robot Sepak Bola,” in Prosiding SENTRA (Seminar Teknologi dan Rekayasa), 2019, no. 5, pp. 58–64.

A. N. Fitriana, K. Mutijarsa, and W. Adiprawita, “Color-based segmentation and feature detection for ball and goal post on mobile soccer robot game field,” 2016 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2016 - Proc., pp. 1–4, 2017, doi: 10.1109/ICITSI.2016.7858232.

Setiawardhana, R. Dikairono, T. A. Sardjono, and D. Purwanto, “Visual ball tracking and prediction with unique segmented area on soccer robot,” 2017 Int. Semin. Intell. Technol. Its Appl. Strength. Link Between Univ. Res. Ind. to Support ASEAN Energy Sect. ISITIA 2017 - Proceeding, vol. 2017-Janua, pp. 362–367, 2017, doi: 10.1109/ISITIA.2017.8124110.

G. W. Kurniawan, N. Setyawan, and E. A. Hakim, “PID Trajectory Tracking Control 4 Omni-Wheel Robot,” SinarFe7, vol. 2, no. 1, pp. 345–350, 2019.

T. A. Bahtiyar, F. Ardilla, B. S. Marta, and D. Pramadihanto, “Effectiveness of bicycle path planning method and pure pursuit method on omni-directional mobile robot,” in 2015 International Conference on Control, Electronics, Renewable Energy and Communications (ICCEREC), 2015, pp. 91–97.

S. Augustin, G. Indiveri, P. Ploeger, and S. Augustin, “An Omni-Vision based Self-Localization Method,” pp. 276–281.

P. Lima et al., “Omni-directional catadioptric vision for soccer robots,” vol. 36, pp. 87–102, 2001.

A. J. R. Neves, A. J. Pinho, D. A. Martins, and B. Cunha, “An efficient omnidirectional vision system for soccer robots: From calibration to object detection,” Mechatronics, vol. 21, no. 2, pp. 399–410, 2011, doi: 10.1016/j.mechatronics.2010.05.006.


DOI: http://dx.doi.org/10.30651/cl.v5i1.9419

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.