Navigasi otonom robot soccer menggunakan kamera berbasis segmentasi warna Hue Saturation Value

INDONESIA:

Perkembangan teknologi robotika telah memberikan dampak besar dalam berbagai bidang, termasuk dalam dunia olahraga melalui robot soccer. Salah satu tantangan utama dalam pengembangan robot soccer adalah menciptakan sistem navigasi otonom yang mampu menggantikan kendali manual yang bergantung pada kecepatan respon manusia. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem navigasi otonom berbasis segmentasi warna HSV (Hue, Saturation, Value) yang mampu mendeteksi bola dan mengarahkan robot bergerak secara mandiri. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi dan kamera sebagai unit pemrosesan dan akuisisi data visual, serta menerapkan metode segmentasi warna HSV untuk mendeteksi bola tenis berwarna hijau. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu mendeteksi bola secara akurat pada jarak 50 hingga 250 cm dengan akurasi sebesar 93,33% dan tidak terdapat kesalahan false negative. Selain itu, sistem juga menunjukkan ketahanan terhadap variasi pencahayaan dengan tingkat keberhasilan 100% pada kondisi terang (390 lux), 90% pada pencahayaan sedang (200 lux), dan 70% pada pencahayaan redup (16 lux). Rata-rata waktu respon sistem adalah 83,1 milidetik, yang menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja secara real-time. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan segmentasi warna HSV dapat digunakan secara efektif untuk navigasi otonom robot berbasis kamera dalam lingkungan indoor dengan pencahayaan dan jarak yang bervariasi.

ENGLISH:

The advancement of robotics technology has significantly impacted various fields, including sports through robot soccer. One of the main challenges in developing robot soccer is designing an autonomous navigation system that replaces manual control, which depends on human reaction speed. This research aims to design and implement an autonomous navigation system based on HSV (Hue, Saturation, Value) color segmentation capable of detecting a ball and guiding the robot to move independently. The system uses a Raspberry Pi and a camera as the main processing and visual acquisition units, and applies HSV color segmentation to detect a green tennis ball. Based on the test results, the system can accurately detect the ball at a distance of 50 to 250 cm with an accuracy of 93.33% and no false negative errors. Additionally, the system demonstrates robustness to lighting variations, achieving 100% success in bright conditions (390 lux), 90% in moderate lighting (200 lux), and 70% in low light (16 lux). The average response time is 83.1 milliseconds, indicating that the system operates in real-time. These results suggest that HSV-based color segmentation can be effectively used for autonomous robot navigation using cameras in indoor environments with varying lighting and distance condition.

ARABIC:

لقد أحدث تطور تكنولوجيا الروبوتات تأثيرًا كبيرًا في مختلف المجالات، بما في ذلك عالم الرياضة من خلال روبوت كرة القدم. إحدى التحديات الرئيسية في تطوير روبوت كرة القدم هي إنشاء نظام تنقل ذاتي قادر على استبدال التحكم اليدوي المعتمد على سرعة استجابة الإنسان. تهدف هذه الدراسة إلى تصميم وتنفيذ نظام تنقل ذاتي قائم على التجزئة اللونية للقيمة التشبع اللوني (تدرج اللون، والتشبع، والقيمة) قادر على اكتشاف الكرة وتوجيه الروبوت للتحرك بشكل مستقل. يستخدم النظام راسبيري باي وكاميرا كوحدة معالجة واستحواذ بيانات بصرية، ويطبق طريقة التجزئة اللونية لتدرج اللون، والتشبع، والقيمة لاكتشاف كرة التنس الخضراء. بناءً على نتائج الاختبار، يمكن للنظام اكتشاف الكرة بدقة على مسافة تتراوح بين 50 إلى 250 سم بدقة 93.33٪ ولا توجد أخطاء سلبية كاذبة. اضافة إلى ذلك، أظهر النظام مقاومة للتغيرات في الإضاءة بمعدل نجاح 100٪ في ظروف الإضاءة الساطعة (390 لوكس)، و90٪ في الإضاءة المتوسطة (200 لوكس)، و70٪ في الإضاءة الخافتة (16 لوكس). متوسط وقت استجابة النظام هو 83.1 مللي ثانية، مما يشير إلى أن النظام قادر على العمل في الوقت الفعلي. تشير هذه النتائج إلى أن نهج التجزئة اللونية لتدرج اللون، والتشبع، والقيمة يمكن استخدامه بفعالية للتنقل الذاتي للروبوت القائم على الكاميرا في البيئات الداخلية مع اختلاف الإضاءة والمسافة