| dc.description.abstract | Perkembangan industri automasi, khususnya dalam teknologi robotika, telah membawa
revolusi dalam perekonomian Asia Tenggara, termasuk Indonesia, yang sedang bertransisi
menuju negara maju pada tahun 2045. Meskipun Indonesia memiliki potensi besar,
penggunaan teknologi otomasi dan robotika di negara ini masih tergolong rendah dibandingkan
dengan negara tetangga. Salah satu inisiatif pemerintah adalah Kontes Robot Indonesia (KRI),
yang bertujuan untuk meningkatkan kompetensi mahasiswa dalam bidang robotika. Dalam
konteks ini, tim KRSBI-B dari Universitas Islam Indonesia menggunakan segmentasi warna
untuk mendeteksi objek, namun metode ini memiliki keterbatasan, terutama dalam hal kalibrasi
dan sensitivitas terhadap pencahayaan.
Untuk mengatasi kendala tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi
objek berbasis computer vision yang dapat diterapkan pada robot dalam simulasi Gazebo.
Penelitian ini mencakup pengembangan model deteksi, integrasi dengan simulasi Gazebo, dan
kemampuan robot untuk mengambil tindakan berdasarkan hasil deteksi. Fokus penelitian ini
terbatas pada pengembangan model deteksi objek, menggunakan Python 3.9.16, Robot
Operating System (ROS), dan Ubuntu Linux, serta mendeteksi objek umum seperti bola dan
gawang. Hasil dari penelitian model atas objek bola dan gawang mendapatkan akurasi 51.1%
hingga 80.1% dan dapat mendeteksi sampai dengan jarak ~2.8 meter. | en_US |
