Sistem Pengikut Manusia pada Robot Servis Menggunakan Model YOLO dan Kamera Stereo

Ramadhan, Muhammad Ilham (2023) Sistem Pengikut Manusia pada Robot Servis Menggunakan Model YOLO dan Kamera Stereo. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 07111940000158-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 1 September 2025. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Kemampuan mengikuti seseorang merupakan fitur penting bagi robot servis yang bekerja berdampingan dengan manusia. Untuk merancang sistem pengikut manusia pada robot servis, diperlukan akurasi yang tinggi tapi juga tanpa mengorbankan kecepatan komputasi agar sistem berjalan secara real-time. Tugas akhir ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem pengikut manusia untuk robot servis dengan memanfaatkan model pendeteksi objek You Only Look Once (YOLO) dan kamera stereo. Sistem ini dirancang agar robot dapat menjaga jarak yang tetap dari target yang diikuti dan menjaga orientasinya sehingga target tetap berada di tengah pandangan robot. Perancangan sistem ini juga memanfaatkan algoritma pelacak dari OpenCV yang dikoreksi dengan model YOLOv7 setiap 20 frame untuk menghasilkan proses yang lebih cepat. Pengontrol PID digunakan untuk menghasilkan kecepatan linear dan angular robot berdasarkan jarak relatif orang yang dijadikan target dari robot dan posisinya pada frame. Robot Operating System (ROS) digunakan untuk mem-publish kecepatan pada node yang sesuai. Berdasarkan hasil pengujian algoritma pelacak, pelacak Boosting memiliki hasil terbaik untuk digunakan. Selanjutnya, sistem ini diuji untuk mengontrol robot servis di dalam ruangan dengan berbagai variasi kondisi. Dari pengujian-pengujian tersebut, robot berhasil untuk mengikuti seseorang dengan eror RMS sebesar 41.88 mm dan standar deviasi sebesar 35.59 mm saat robot berhenti di jarak 1 m dari target. Nilai eror terbesar yang didapat bernilai 320.369 mm yang terjadi ketika sistem dijalankan pada ruangan gelap. Sistem ini berjalan dengan frame rate rata-rata sebesar 17.18 FPS.
======================================================================================================================================
The ability to follow a person is an important feature for service robots working alongside humans. To design a human follower system for service robots, high accuracy is required but also without sacrificing computational speed so that the system runs in real-time. This final project aims to design a human follower system for service robots by utilizing the You Only Look Once (YOLO) object detection model and a stereo camera. This system is designed so that the robot can maintain a fixed distance from the target it follows and maintain its orientation so that the target remains in the center of the robot's view. The design of this system also utilizes the tracking algorithm from OpenCV which is corrected with the YOLOv7 model every 20 frames to produce a faster process. The PID controller is used to generate the linear and angular speed of the robot based on the relative distance of the target person from the robot and its position in the frame. Robot Operating System (ROS) is used to publish speed on the appropriate node. Based on the results of testing the tracking algorithm, the Boosting tracker has the best results to use. Furthermore, this system is tested to control service robots indoors with various conditions. From these tests, the robot succeeded in following someone with an RMS error of 41.88 mm and a standard deviation of 35.59 mm when the robot stopped at 1 m
from the target. The largest error value obtained is 320.369 mm which occurs when the system runs in a dark room. This system runs with an average frame rate of 17.18 FPS.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	kamera stereo, pelacakan, pengikut manusia, ROS, YOLO, human follower, stereo camera, tracking
Subjects:	Q Science > Q Science (General) > Q325.5 Machine learning. Support vector machines. T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ211 Robotics. T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3070 Automatic control
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Muhammad Ilham Ramadhan
Date Deposited:	24 Jul 2023 07:30
Last Modified:	24 Jul 2023 07:30
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/99120

Actions (login required)

View Item