NAVIGASI OTOMATIS ROBOT BERBASIS COLOR TRACKING DAN RASPBERRY PI 4

 

 NAVIGASI OTOMATIS ROBOT BERBASIS COLOR TRACKING DAN RASPBERRY PI 4

Kelas RE-3C Kelompok C6 Sistem Terbenam

Jurusan Teknik Elektro, Prodi Teknologi Rekayasa Elektronika, Politeknik Negeri Semarang
Jl. Prof. Soedarto, Tembalang, Kec. Tembalang, Kota Semarang, Jawa Tengah, 50275

Danu Satrio¹, Hilmy Ade Gyasi², R.Rendy Widyacandra Anditya³, Zahra Nurani Rahmawati⁴

danu.43423205@mhs.polines.ac.id ¹,  hilmy.43423211@mhs.polines.ac.id ², rendy.43423218@mhs.polines.ac.id ³, zahra.43423225@mhs.polines.ac.id ⁴

 

Abstrak

Robot otonom masa kini dituntut mampu bergerak mandiri dengan mengenali objek secara otomatis. Namun, penggunaan teknologi Kecerdasan Buatan (AI) konvensional untuk pengenalan objek sering kali membutuhkan komputasi yang berat dan biaya perangkat keras yang mahal. Sebagai solusinya, penelitian ini merancang sistem navigasi otomatis pada robot menggunakan metode pelacakan warna (color tracking) yang lebih cepat, ringan, dan efisien dengan memanfaatkan kamera HP sebagai sensor visual real-time. Sistem ini bekerja dengan mengunci target warna agar objek tetap berada di tengah bidang pandang kamera, sehingga robot dapat bergerak responsif (maju, mundur, belok) mengikuti perpindahan objek, sekaligus melakukan penyortiran barang berdasarkan warna pada simulasi jalur produksi. Dengan mengoptimalkan Raspberry Pi 4 sebagai pusat pemroses data gambar dan pengendali motor, robot ini mampu bernavigasi secara presisi dan akurat di berbagai kondisi pencahayaan.

 

Kata Kunci: Color Tracking, Kamera HP, Navigasi Otomatis, Robot Otonom, Raspberry Pi 4.

 

 

BAB I   Pendahuluan

1.1 Latar Belakang

Perkembangan teknologi robotika saat ini menuntut robot untuk mampu mengenali objek secara otomatis agar dapat beroperasi secara mandiri (autonomous). Namun, implementasi teknologi Kecerdasan Buatan (AI) konvensional untuk pengenalan objek sering kali membutuhkan komputasi yang berat dan biaya perangkat keras yang mahal. Sebagai alternatif, metode pelacakan warna (color tracking) menjadi solusi yang lebih cepat, ringan, dan efisien untuk diterapkan pada robot otonom.

Sistem color tracking ini dapat dirancang secara ekonomis namun tetap andal dengan memanfaatkan kamera HP sebagai sensor visual untuk menguji dan mengunci warna objek tertentu secara real-time. Data visual dari kamera HP tersebut kemudian diproses agar objek target selalu berada di tengah bidang pandang untuk menentukan arah pergerakan robot. Agar proses penguncian warna dan pengendalian motor dapat berjalan secara simultan tanpa adanya kendala (delay), diperlukan unit pemroses yang bertenaga namun tetap efisien dari segi ukuran.

Oleh karena itu, penggunaan Raspberry Pi 4 menjadi pilihan yang sangat tepat dalam proyek ini. Sebagai single-board computer dengan spesifikasi performa tinggi, Raspberry Pi 4 mampu mengeksekusi algoritma pemrosesan gambar dengan cepat, sekaligus mengatur respons pergerakan motor robot secara presisi (maju, mundur, belok) serta mendukung fungsi otomasi seperti penyortiran barang berdasarkan warna pada jalur produksi.

Berdasarkan potensi tersebut, proyek ini merancang sistem Navigasi Otomatis Robot Berbasis Color Tracking dan Raspberry Pi 4 agar robot dapat bergerak mandiri mengikuti target warna yang ditentukan secara presisi dan efisien.

 

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan, maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1.        Bagaimana merancang dan membangun sistem robot otonom yang mampu bernavigasi secara otomatis dengan memanfaatkan kamera HP sebagai sensor visual utama?

2.        Bagaimana mengimplementasikan metode color tracking yang ringan dan efisien agar kamera dapat mengunci target warna secara real-time dan menjaganya tetap di tengah bidang pandang?

3.        Bagaimana mengoptimalkan kinerja Raspberry Pi 4 dalam memproses data gambar dari kamera HP sekaligus mengendalikan motor robot agar menghasilkan pergerakan (maju, mundur, belok) yang responsif?

4.        Bagaimana mengintegrasikan fungsi penyortiran otomatis pada robot untuk memilah barang berdasarkan warna pada simulasi jalur produksi?

5.        Bagaimana tingkat akurasi dan keberhasilan robot dalam melacak koordinat warna target saat diuji pada berbagai kondisi intensitas pencahayaan?

 

1.3 Tujuan

Berdasarkan latar belakang masalah yang telah dipaparkan, tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

1.         Merancang dan membangun sistem robot yang mampu bernavigasi secara otomatis (autonomous) dengan memanfaatkan kamera sebagai sensor visual.

2.         Mengimplementasikan metode color tracking menggunakan algoritma computer vision untuk menjaga objek berwarna tertentu tetap berada di tengah bidang pandang kamera serta melacaknya secara real-time.

3.         Mengoptimalkan Raspberry Pi 4 sebagai pusat pemroses data citra sekaligus pengontrol pergerakan motor robot agar menghasilkan respons navigasi yang cepat, akurat, dan responsif (maju, mundur, belok) mengikuti perpindahan objek.

4.         Menerapkan fungsi penyortiran otomatis untuk memilah barang berdasarkan warna yang dideteksi pada simulasi jalur produksi.

5.         Menguji tingkat keberhasilan, akurasi, dan performa robot dalam mengikuti koordinat warna target pada berbagai kondisi pencahayaan.

 

1.4 Manfaat

1.      Bagi Perkembangan Teknologi dan Akademis

·       Menjadi bahan rujukan atau studi literatur bagi penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan pengembangan robot otonom (autonomous robot) berbasis computer vision.

·       Memberikan gambaran atau visualisasi nyata mengenai efektivitas implementasi metode color tracking yang ekonomis namun andal menggunakan single-board computer.

2.      Bagi Penulis dan Pembaca

·       Menerapkan dan memperdalam pemahaman mengenai integrasi perangkat keras (hardware seperti Raspberry Pi 4) dengan perangkat lunak (software pemrosesan citra).

·       Solusi Otomasi: Menjadi dasar untuk dikembangkan lebih lanjut ke ranah industri, seperti robot pengantar barang otomatis di pabrik atau gudang yang berbasis jalur warna.

 

BAB II    Perancangan Sistem

2.1 Alat dan Bahan

1.      Raspberry Pi 4

2.      Kamera HP

3.      Motor DC

4.      LED

5.      Buzzer

 

2.2 Software

1.      Droidcam

2.      MobaXterm

  

2.3 Diagram Blok Sistem

 

2.4 Penyusunan Rangkaian

2.5 Flowchart

 

2.6 Cara Kerja Sistem

Sistem dimulai dengan menginisialisasi dan menghubungkan program ke DroidCam (Kamera HP). Jika koneksi gagal, program langsung berhenti dengan menampilkan pesan eror. Jika berhasil, sistem akan mengambil frame gambar dari kamera secara real-time. Apabila frame tidak terbaca, program akan memunculkan peringatan lalu selesai.

Namun, jika frame berhasil terbaca, gambar akan masuk ke tahap Proses Citra untuk dihitung luas area warna hijaunya. Sistem kemudian mengecek apakah luas area hijau > 5000. Jika ya, status diset sebagai "Hijau Terdeteksi", dan jika tidak, berstatus "Hijau Tidak Terdeteksi". Setelah informasi status tersebut ditampilkan ke layar, sistem akan memeriksa input tombol Ctrl + C. Selama tombol tersebut tidak ditekan, program akan terus mengulang siklus pengambilan dan pemrosesan gambar dari awal. Program baru akan benar-benar selesai jika pengguna menekan tombol Ctrl + C.

 

BAB III    Penutup

3.1 Kesimpulan

Proyek yang dirancang ini mengintegrasikan Raspberry Pi 4 sebagai pemroses utama dengan kamera HP (via DroidCam) sebagai sensor visi untuk sistem navigasi robot. Berdasarkan alur yang direncanakan, Raspberry Pi 4 akan memproses feed video dari kamera secara real-time untuk mendeteksi warna hijau, di mana suatu objek ditentukan sebagai target navigasi jika luas areanya melebihi 5000 piksel. Hasil pemrosesan citra tersebut dipetakan sebagai instruksi untuk mengontrol pergerakan Motor DC, serta memicu LED dan Buzzer sebagai indikator kondisi objek. Secara keseluruhan, sistem kemudi otomatis ini dirancang untuk bekerja dalam siklus perulangan yang kontinu dan hanya akan berhenti jika pengguna menekan tombol Ctrl + C.