IMPLEMENTASI SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING PADA ROBOT PEMAIN SEPAKBOLA UNTUK MENGETAHUI LOKASI ROBOT PADA KONDISI BOLA MATI MENGGUNAKAN SENSOR KINECT; SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING IMPLEMENTATION ON FOOTBALL PLAYING ROBOT FOR LOCATION LEARNING ON DEAD BALL CONDITION WITH KINECT SENSOR

MUHAMMAD RAMDAN IZZULMAKIN, Triyogatama Wahyu Widodo

2014 | Skripsi | PROGRAM STUDI ELEKTRONIKA DAN INSTRUMENTASI

Keberadaan sepakbola sebagai hiburan yang populer juga telah menjamah ke dunia robotika. Di dalam pengembangan kecerdasan buatan robot pemain sepakbola, pengetahuan mengenai posisi perlu dimiliki oleh robot, termasuk pada kondisi bola mati yang sangat berguna dalam perencanaan strategi. Oleh karena itu diperlukan kemampuan robot untuk menentukan lokasi dirinya pada peta yang dibangunnya sendiri pada lingkungan sepakbola robot ini sehingga pada penelitian ini diterapkan Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) pada robot pemain sepakbola dengan sensor Kinect yang difokuskan pada kondisi bola matinya. Proses SLAM dilakukan dengan algoritma Extended Kalman Filter yang diterapkan pada pengukuran untuk lokalisasi. Sistem dibangun dalam lingkup Robot Operating System (ROS). SLAM pada penelitian dibangun dengan memperhatikan data perpindahan posisi robot dan kecepatan yang bernilai 0, selain itu data orientasi (arah) dan posisi robot disimulasikan. Titik acuan yang dipilih pada sistem ini adalah tiang gawang. Titik acuan ini diukur jaraknya dari robot dengan data kedalaman dari sensor Kinect. Hasil dari penelitian ini merupakan implementasi SLAM pada kondisi bola mati pada robot pemain sepakbola. Implementasi ini diujikan dengan simulasi dengan variasi posisi robot tertentu pada lapangannya. Hasil pengujian didapat kesalahan pengukuran maksimal dari sistem sebesar 0.804m dan kesalahan minimal pengukuran dari sistem sebesar 0.010m. Pengujian lama pemrosesan juga dilakukan pada sistem dengan spesifikasi menggunakan processor AMD A-8 4500m (1.9 GHz) dengan sistem operasi Linux Ubuntu 11.10 kernel 3.0.0-r2-generic. Lama pemrosesan total termasuk waktu transfer data pada resolusi (640 px×480 px) membutuhkan waktu rata-rata 1.01 s . Pada resolusi (320 px×240 px) membutuhkan waktu rata-rata 0.326 s. Pada resolusi (160 px×120 px ) membutuhkan waktu rata-rata 0.174 s . Lama pemrosesan tanpa termasuk waktu transfer data yang diukur saat sistem telah memiliki data RGB dan kedalaman adalah sebesar 16.7ms identik untuk semua resolusi.

Kata Kunci : SLAM, Robocup, ROS, Kinect