Pengenalan Tanda Arah untuk Navigasi Automatic Guided Vehicle berbasis Raspberry Pi

Florentinus Budi Setiawan, Rachmat Hidayat, Leonardus Heru Pratomo, Slamet Riyadi
{"title":"Pengenalan Tanda Arah untuk Navigasi Automatic Guided Vehicle berbasis Raspberry Pi","authors":"Florentinus Budi Setiawan, Rachmat Hidayat, Leonardus Heru Pratomo, Slamet Riyadi","doi":"10.22146/jnteti.v12i1.4959","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Perkembangan zaman modern di sektor teknologi robotika dan mekanisasi telah meningkat sangat signifikan dalam beberapa dekade ini karena efisiensinya yang tinggi dari aspek waktu dan tenaga. Pada sistem mobilisasi barang untuk pemanfaatan perusahaan, khususnya bagian industri dan bagian pergudangan, salah satu robot yang digunakan adalah kendaraan berpemandu otomatis pengangkut barang atau yang biasa disebut sebagai automatic guided vehicle (AGV). Salah satu metode navigasi lama di AGV adalah penggunaan sebuah sensor untuk mengikuti pola garis pada objek yang terdeteksi, yaitu garis pada lantai. Metode tersebut kurang efektif karena lambat laun objek pola garis di lantai tersebut akan menghilang akibat efek dari gaya gesek roda AGV, sehingga tidak lagi dapat terdeteksi oleh sensor kamera. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah peningkatan metode navigasi AGV agar dapat menjadi sebuah inovasi yang berkelanjutan. Metode navigasi ini menggunakan empat objek gambar yang diposisikan pada area yang dilintasi robot AGV dan kamera sebagai sensor yang menghadap ke depan, sehingga AGV dapat dengan presisi mendeteksi pola objek gambar menggunakan bantuan computer vision menggunakan library perangkat lunak OpenCV. Selanjutnya, pola objek gambar yang sudah terdeteksi diproses oleh sebuah program yang dirancang pada perangkat komputer mini Raspberry Pi 4 Model B. Hasil pengujian membuktikan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek gambar yang berada di area yang terjangkau kamera dan berhasil menampilkan keluaran dari objek gambar tersebut. Sistem berhasil mengenali objek secara cukup akurat, dengan parameter jarak 10–95 cm dan melalui beberapa percobaan. Analisis kecepatan putaran roda depan dan belakang AGV dilakukan  menggunakan osiloskop dan takometer sebagai alat pengukur kecepatan atau rotasi roda.","PeriodicalId":31477,"journal":{"name":"Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi","volume":"100 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-02-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22146/jnteti.v12i1.4959","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Perkembangan zaman modern di sektor teknologi robotika dan mekanisasi telah meningkat sangat signifikan dalam beberapa dekade ini karena efisiensinya yang tinggi dari aspek waktu dan tenaga. Pada sistem mobilisasi barang untuk pemanfaatan perusahaan, khususnya bagian industri dan bagian pergudangan, salah satu robot yang digunakan adalah kendaraan berpemandu otomatis pengangkut barang atau yang biasa disebut sebagai automatic guided vehicle (AGV). Salah satu metode navigasi lama di AGV adalah penggunaan sebuah sensor untuk mengikuti pola garis pada objek yang terdeteksi, yaitu garis pada lantai. Metode tersebut kurang efektif karena lambat laun objek pola garis di lantai tersebut akan menghilang akibat efek dari gaya gesek roda AGV, sehingga tidak lagi dapat terdeteksi oleh sensor kamera. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah peningkatan metode navigasi AGV agar dapat menjadi sebuah inovasi yang berkelanjutan. Metode navigasi ini menggunakan empat objek gambar yang diposisikan pada area yang dilintasi robot AGV dan kamera sebagai sensor yang menghadap ke depan, sehingga AGV dapat dengan presisi mendeteksi pola objek gambar menggunakan bantuan computer vision menggunakan library perangkat lunak OpenCV. Selanjutnya, pola objek gambar yang sudah terdeteksi diproses oleh sebuah program yang dirancang pada perangkat komputer mini Raspberry Pi 4 Model B. Hasil pengujian membuktikan bahwa metode ini mampu mendeteksi objek gambar yang berada di area yang terjangkau kamera dan berhasil menampilkan keluaran dari objek gambar tersebut. Sistem berhasil mengenali objek secara cukup akurat, dengan parameter jarak 10–95 cm dan melalui beberapa percobaan. Analisis kecepatan putaran roda depan dan belakang AGV dilakukan  menggunakan osiloskop dan takometer sebagai alat pengukur kecepatan atau rotasi roda.
机械和机械技术部门的现代发展在过去几十年取得了显著进展,因为它在时间和能源方面的高效率。在企业利用的产品动员系统中,特别是工业和仓储部门,使用的机器人之一是自动引导货运车,也就是所谓的自动导航工具。在AGV中,一种古老的导航方法是使用传感器来跟踪可探测物体的线条模式,即地板上的线条。这种方法并不那么有效,因为地板上线条图案的物体会因为AGV车轮摩擦的影响而逐渐消失,从而不再被相机传感器检测到。因此,需要改进AGV导航方法,才能成为一种持续不断的创新。这种导航方法使用四种放置在AGV机器人经过的区域的图像对象和相机作为面向前方的传感器,这样AGV就可以通过ospov软件库,精确地检测图像对象模式。接下来,检测到的图像对象模式是由一个在覆盆子微型计算机设备上设计的程序处理的。系统能够相当准确地识别物体,参数为10 - 95厘米,并进行了多次测试。对AGV前轮和后轮速度的分析使用示波器和高度计作为一个测速装置或车轮的转动。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
审稿时长
24 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信