SISTEM PEREKAAN GERAK LENGAN MANUSIA UNTUK KENDALI PERGERAKAN LENGAN ROBOT

Syamsiar Kautsar, Purwadi Agus Darwito

Abstract


Bahasa tubuh adalah salah satu cara manusia berkomunikasi secara non-verbal. Dengan berkembangnya sistem perangkat lunak, bahasa tubuh dapat digunakan untuk melakukan pengendalian ataupun pertukaran data dengan berbagai macam sistem mekanik. Salah satu cara perekaan bahasa tubuh manusia adalah menggunakan sensor kamera RGB-D Kinect. Pada penelitian ini, data 3D keluaran dari sensor kamera RGBD digunakan untuk mengendalikan lengan robot agar dapat bergerak menirukan gerakan natural lengan manusia. Lengan robot terdiri atas 4 derajat kebebasan / degree of freedom (DOF) yang dibuat meniru struktur sendi pada lengan kanan manusia. Sudut kerja tiap servo pada lengan robot didapat dari data koordinat x,y (dalam pixel) dan z (dalam mm) keluaran sensor Kinect yang kemudian diolah menggunakan persamaan trigonometri. Komplementari filter digunakan untuk memperhalus gerakan lengan robot. Dari 10 macam gerakan yang diujikan, didapatkan tingkat keberhasilan lengan robot untuk meniru gerakan lengan manusia sebesar 86%.


Full Text:

PDF

References


Artemiadis, Panagiotis K. dan Kyriakopoulos, Kostas J. (2011a), “ A Switching Regime Model for the EMG-Based Control of a Robot Arm”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part B: Cybernetics, Vol. 41, No. 1, hal. 53-63

Artemiadis, Panagiotis K. dan Kyriakopoulos, Kostas J. (2010b), “EMG-Based Control of a Robot Arm Using Low-Dimensional Embeddings”, IEEE Transactions on Robotics, Vol. 26, No. 2, hal. 393-398

Berman, Sigal dan Stern, Helman (2012), “Sensors for Gesture Recognition Systems”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part C: Applications and Reviews, Vol. 42, No.3, hal. 277-290

Chaaraoui, A.A., Padilla-Lopez, J.R., Climent-Perez, Pau dan Florez-Revuelta, Fransisco (2014), “Evolutionary Joint Selection to Improve Human Action Recognition with RGB-D devices”, Expert Systems with Applications, Vol. 41, hal. 786-794

Kofman, Jonathan, Wu, Xianghai, Luu, T.J., dan Verma, Siddharth (2005), “Teleoperation of a Robot Manipulator using a Vision- Based Human-Robot Interface”, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 52, No. 5, hal. 1206-1219

Megalingam, R.K., Saboo, Nihil, Ajithkuar, Nitin, Unny, Sreeram dan Menon, Deepansh, “Kinect Based Gesture Controlled Robotic Arm: A research work at HuT Labs”, IEEE International Conference in MOOC, Innovation and Technology in Education (MITE), hal. 294-299

Ren, Zhou, Yuan, Junsong, Meng, Jingjing dan Zhang, Zhengyou (2013), “Robust Part-Based Hand Gesture Recognition Using Kinect Sensor”, IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 15, No. 5, hal. 1110-1120

Shum, H.P.H, Ho, E.S.L., Jiang, Yang dan Takagi, Shu (2013), “Real-Time Posture Reconstruction for Microsoft Kinect”, IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 43, No. 5, hal. 1357-1369

Tashev, Ivan (2013), “Kinect Development Kit: A Toolkit for Gesture-and Speech-Based Human-Machine Interaction”, IEEE Signal Processing Magazine, hal. 129-131

Zanchettin, A.M., Bascetta, Luca dan Rocco, Paolo (2013), “Achieving Humanlike Motion, Resolving Redundancy for Anthromorphic Industrial Manipulators”, IEEE Robotics & Automation Magazine, hal. 131-138


Refbacks

  • There are currently no refbacks.