skip to main content

PREDIKSI ARAH DATANG BOLA MENGGUNAKAN KALMAN FILTER PADA ROBOT KIPER SEPAKBOLA

*Daniyah Daniyah  -  Jurusan Teknik Elektro, Universitas Islam Sultan Agung Semarang, Indonesia
Bustanul Arifin  -  Jurusan Teknik Elektro, Universitas Islam Sultan Agung Semarang, Indonesia
Imam Much Ibnu Subroto  -  Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Sultan Agung Semarang, Indonesia
Dikirim: 16 Okt 2019; Diterbitkan: 30 Jun 2020.
Akses Terbuka Copyright (c) 2020 Transmisi under http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0.

Citation Format:
Sari
Robot kiper merupakan robot yang bertugas menjaga gawang dari masuknya bola oleh robot tim lawan. Permasalahan yang dihadapi dalam merancang robot kiper adalah bagaimana meningkatkan respon robot kiper terhadap bola sehingga kemungkinan terjadinya goal oleh robot lawan lebih sedikit. Robot kiper ini dirancang dengan menerapkan Kalman Filter. Kalman Filter merupakan suatu digital filter yang menggunakan algoritma dalam proses sinyal. Fungsi Kalman Filter sendiri adalah sebagai estimator stokastik untuk memprediksi arah bola terhadap robot kiper sepak bola beroda. Proses prediksi dapat dilakukan dengan mendeteksi bola terlebih dahulu sebagai acuan. Untuk pendeteksian bola sendiri menggunakan metode HSV yaitu Hue, Saturation, Value kemudian akan diolah menggunakan Kalman Filter sehingga mendapatkan nilai-nilai yang diperlukan dalam memprediksi arah datang bola. Penelitian ini menggunakan robot yang berdimensi 52 × 52 × 80 cm sesuai dengan aturan pada Kontes Robot Sepak Bola Indonesia Beroda dengan pemrograman Python dan menggunakan OpenCV untuk pengolahan citra-nya juga Filterpy untuk menerapkan fungsi Kalman Filter. Hasil dari penelitian ini adalah robot kiper yang menggunakan Kalman Filter dapat mengenali bola dari sudut pengujian yang sudah dilakukan dan dapat mengenali prediksi dari arah bola yang datang dari Kalman Filter yang digunakan pada robot kiper.
Fulltext View|Download
Kata Kunci: ball tracking; filterpy; hsv; kalman filter; opencv; python; robot sepak bola; rule based system;

Article Metrics:

  1. A. Fuady, I. A. Sulistijono, and O. Setiaji, “Flow Direction Prediction of The Ball Movement for Humanoid Robot Soccer Goalkeeper.”
  2. S. D. S. Saragih, “Implementasi dan Deteksi Pola Wajah Pada Citra Digital Menggunakan Skin Color dan K-Means Clustering,” 2016
  3. Y. Prakoso, “Desain dan Implementasi Pengukuran Posisi Bola Menggunakan Kamera 360 Derajat Pada Robot Sepak Bola,” 2017
  4. Efrizal, “Peramalan Berdasarkan Algoritma Kalman Filter Model Multivariat Structural Time Series Dalam Representasi State Space,” Universitas Lampung, 2017
  5. A. N. A. Syarifuddin, D. A. Merdekawati, and E. Apriliani, “Perbandingan Metode Kalman Filter, Extended Kalman Filter, dan Ensambel Kalman Filter pada Model penyebaran virus HIV/AIDS,” Limits J. Math. Its Appl., vol. 15, no. 1, p. 17, 2018
  6. E. Suryani, U. Salamah, Wiharto, and A. A. Wijaya, “Identifikasi Penyakit Acute Myeloid Leukemia ( AML ) Menggunakan ‘ Rule Based System ’ Berdasarkan Morfologi Sel Darah Putih Studi Kasus : AML2 dan AML4,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. 2014(SEMANTIK 2014) Semarang, 15 Novemb. 2014, vol. 2014, no. November, pp. 193–199, 2014
  7. Daniyah, A. B. Yogatama, S. Fadmasetya, and C. Annam, “Prediction of Ball Direction on USEROS Goalkeeper Robot Using Kalman Filter,” in Indonesia Symposium On Robotic System and Control 2019, 2019

Last update:

No citation recorded.

Last update: 2024-05-23 12:48:27

No citation recorded.