Publisher

UMBUMB

Journal SINERGISINERGI Abstract

Robot mobil layanan memainkan peran yang lebih kritis dalam masyarakat saat ini karena semakin banyak orang seperti penyandang disabilitas atau lansia yang membutuhkan bantuan robot mobil. Kemampuan robot otonom untuk mengikuti seseorang menunjukkan pentingnya peran keseluruhan robot mobil layanan dalam membantu manusia. Tujuan dari kertas ini berfokus pada pengembangan robot yang mengikuti seseorang. Robot dilengkapi dengan sensor yang diperlukan seperti sensor Microsoft Kinect dan sensor laser Hokuyo. Empat metode pelacakan yang sesuai dijelaskan dalam proyek ini yang diimplementasikan dan diuji pada algoritma mengikuti orang. Metode pelacakan yang diimplementasikan adalah deteksi wajah, deteksi kaki, deteksi warna, dan deteksi blob orang. Semua implementasi algoritma dalam proyek ini dilakukan menggunakan Robot Operating System (ROS). Hasil menunjukkan bahwa robot mobil dapat melacak dan mengikuti orang target berdasarkan gerakan orang.

Conclusion

Sistem pengikutan orang telah berhasil dikembangkan dengan melibatkan penentuan metode deteksi dan pelacakan yang paling sesuai.Person blob tracking menunjukkan kemampuan terbaik dalam mengikuti orang dibandingkan metode lainnya.Akses gratis ke platform sumber terbuka untuk visi komputer seperti OpenCV dan PCL juga merupakan komponen penting untuk menjalankan proyek ini secara mulus.

Future Research

Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan algoritma pelacakan yang lebih efisien untuk menangani kondisi penghalang (occlusion) dengan memanfaatkan data depth dari sensor seperti Kinect atau LRF. Selain itu, penelitian juga bisa mengeksplorasi penggunaan sensor tambahan seperti kamera stereo atau LiDAR untuk meningkatkan akurasi deteksi dan pelacakan dalam lingkungan kompleks. Terakhir, pengoptimalan konsumsi sumber daya komputasi menjadi penting, terutama untuk metode deteksi wajah yang memerlukan proses pengolahan data tinggi, dengan mempertimbangkan penggunaan model machine learning ringan atau edge computing untuk mengurangi ketergantungan pada perangkat keras berkapasitas besar.

References

1. Autonomous 2D SLAM and 3D mapping of an environment using a single 2D LIDAR and ROS | IEEE Conference... ieeexplore.ieee.org/document/8215333Autonomous 2D SLAM and 3D mapping of an environment using a single 2D LIDAR and ROS IEEE Conference ieeexplore ieee document 8215333
2. ROS on the PR2 [ROS Topics] | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore. ros pr2 topics ieee journals... doi.org/10.1109/MRA.2010.938502ROS on the PR2 ROS Topics IEEE Journals Magazine IEEE Xplore ros pr2 topics ieee journals doi 10 1109 MRA 2010 938502
3. Using the Kinect as a navigation sensor for mobile robotics | Proceedings of the 27th Conference on Image... doi.org/10.1145/2425836.2425932Using the Kinect as a navigation sensor for mobile robotics Proceedings of the 27th Conference on Image doi 10 1145 2425836 2425932
4. Person tracking and following with 2D laser scanners | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore. person... doi.org/10.1109/ICRA.2015.7139259Person tracking and following with 2D laser scanners IEEE Conference Publication IEEE Xplore person doi 10 1109 ICRA 2015 7139259
5. Novel design of a social mobile robot for the blind disabilities | IEEE Conference Publication | IEEE... ieeexplore.ieee.org/document/6776710Novel design of a social mobile robot for the blind disabilities IEEE Conference Publication IEEE ieeexplore ieee document 6776710

Metadata

File size	235.8 KB
Pages	6
DMCA	Report