RANCANG BANGUN ROBOT PERMAINAN CATUR BERBASIS KAMERA

Transkripsi

1 TUGAS AKHIR RANCANG BANGUN ROBOT PERMAINAN CATUR BERBASIS KAMERA Oleh : Ian Agung Prakoso Dosen Pembimbing : Ir. Djoko Purwanto, M.Eng., Ph.D. Bidang Studi Elektronika Jurusan Teknik Elektro FTI ITS Surabaya 2010

2 Outline Latar Belakang Tujuan Perumusan Masalah Perencanaan dan Pembuatan Alat Pengujian software dan hardware

3 Latar Belakang Salah satu konstruksi awal robot permainan catur adalah Turk yang dibuat pada tahun 1976 oleh Wolfgang Von Kompelen yang sebenarnya digerakkan oleh manusia di dalam robot tersebut. Salah satu sistem robot permainan catur adalah chesster [1] [1].Meppelink, David J. dan Martin, Fred., A Tangible Interface to Computerized Chess. University of Massachusetts Lowell. <URL:http: //teaching.cs.uml.edu/techrpts/papers/meppelinkmartinchesster.pdf >

4 Sistem Permainan Catur yang menjadi latar belakang Tugas Akhir

5 Tujuan Membuat robot manipulator untuk menggerakkan buah catur Membuat sistem image processing untuk mengetahui keberadaan buah catur pada papan catur yang sebenarnya.

6 Perumusan Masalah Pendeteksian posisi dari papan catur melalui sensor visual. Pengubahan sebuah gerakan buah catur yang kita inginkan menjadi serangkaian urutan perintah dan data untuk menggerakkan lengan robot. Pendeteksian keberadaan dan warna buah catur pada kotak hitam atau putih yang kita inginkan. Kamera sebagai sensor visual yang digunakan sebanyak 1 buah dan terletak statis di atas papan catur. Lengan robot yang digunakan bertipe 3 DOF robot. Papan catur yang digunakan berukuran 50x50 cm2.

7 Perencanaan dan Pembuatan Alat

8 Diagram Blok Sistem

9 Perancangan Perangkat Keras Sistem Mekanik Sistem Elektrik

10 Perancangan Perangkat Keras Sistem Mekanik Konfigurasi robot yang digunakan adalah konfigurasi SCARA 3 DOF (Degree of Freedom). Open loop system untuk sistem kontrol geraknya. Kemudian digunakan motor stepper sebagai penggerak. Terdapat sensor limit switch sebagai pembatas gerak robot namun bukan sebagai feedback sistem secara keseluruhan.

11 Sistem mekanik robot manipulator Perancangan Perangkat Keras Mekanik Robot Permainan Catur Berbasis Kamera Sistem mekanik Gripper Posisi webcam

12 Perancangan Perangkat Keras Sistem Elektrik Rangkaian sistem minimum mikrokontroler ATMega 32 sebagai penyimpan program kontroler. Rangkaian driver motor stepper bertipe bipolar. Rangkaian driver solenoid sebagai penggerak gripper Rangkaian power supply untuk menyuplai tegangan motor stepper dan solenoide Rangkaian Limit Switch untuk mereset dan inisialisasi robot. Jalur komunikasi serial standar RS232.

13 Perancangan Perangkat Keras Rangkaian Sistem Minimum Mikrokontroler ATMega 32 Mikrokontroler ATMega 32 sebagai rangkaian penerjemah data serial dari PC menjadi firing sequence untuk mengontrol motor Stepper dan mengontrol ON/OFF solenoide

14 Komunikasi serial RS-232 antara uc dengan PC menggunakan IC max232 Perancangan Perangkat Keras Jalur Komunikasi Serial RS 232

15 Perancangan Perangkat Keras Rangkaian Driver Motor Stepper Rangkaian Driver Motor Stepper tipe Bipolar Menggunakan rangkaian H-Bridge Motor Stepper Universal difungsikan sebagai tipe bipolar

16 Perancangan Perangkat Keras Rangkaian Driver Solenoide Rangkaian Driver Solenoide menggunakan Transistor Switching Rangkaian Power Supply untuk driver solenoid

17 Perancangan Perangkat Lunak Program pada PC (MS. Visual C & Open CV) Program Mikrokontroler (Code Vision AVR)

18 Diagram Alir Program Pada Komputer

19 Perancangan Perangkat Lunak Program pada PC Akuisisi Citra oleh Web Camera * Inisialisasi chessboard * Deteksi buah catur * Path Planner * Inverse Kinematik ** *Blok Computer Vision **Robot Interface

20 Perancangan Perangkat Lunak Akuisisi Citra oleh Web Camera Program akan mengakuisisi citra tersebut dengan skala RGB dengan nama frame kemudian dilakukan proses Perspective Transform pada Open CV untuk mendapatkan citra baru bernama dst. void cvwarpperspective( const CvArr* src, CvArr* dst, const CvMat* map_matrix, int flags = CV_INTER_LINEAR + CV_WARP_FILL_OUTLIERS, CvScalar fillval = cvscalarall(0)); (a) Image sebelum proses Perspective Transform. (b) Image setelah proses Prespective Transform.

21 Perancangan Perangkat Lunak Inisialisasi chessboard Inisialisasi chessboard diperlukan untuk mendapatkan koordinat titik tengah dari tiap kotak hitam-putih dari papan catur. int cvfindchessboardcorners( const void* image, CvSize pattern_size, CvPoint2D32f* corners, int* corner_count = NULL, int flags = CV_CALIB_CB_ADAPTIVE_THRESH ); Setiap corner disini didefinisikan sebagai titik tengah dalam setiap 4 kotak dalam chessboard void cvfindcornersubpix( const CvArr* image, CvPoint2D32f* corners, int count, CvSize win, CvSize zero_zone, CvTermCriteria criteria); Koordinat Pixel Sebuah corner

22 Perancangan Perangkat Lunak Algoritma deteksi buah catur digunakan untuk menentukan kondisi suatu petak apakah kosong ataukah terisi buah catur hitam ataukah terisi buah catur putih. Algoritma deteksi buah catur dibuat menggunakan prinsip filter warna yang diterapkan pada citra berskala RGB yang telah diubah ke dalam skala HSV oleh Open CV. Filter warna menggunakan proses thresholding nilai Hue, Saturation, Value setiap pixel pada ROI (Region of Interest) citra berskala HSV. Kemudian dilakukan penghitungan jumlah pixel warna merah dan warna biru melalui nilai counter Deteksi buah catur

23 Perancangan Perangkat Lunak Path Planner Pola pergerakan buah catur dengan metode Continuous Path sesuai dengan hasil path yang dihasilkan dari algoritma Path Planner. Pergerakan robot harus diinisialisasi pada awalnya agar robot manipulator mulai bergerak pada posisi awal yang telah ditentukan. Inisialisasi menggunakan fungsi dari limit switch. Pada Tugas akhir ini setiap robot manipulator selesai melakukan fungsi place maka robot akan me-reset posisinya sendiri kembali ke posisi awal yang telah ditentukan. Kemampuan repeatibility robot ditentukan berdasarkan kemampuan robot untuk kembali mendekati posisi awal yang telah ditentukan.

24 Perancangan Perangkat Lunak Inverse Kinematik α θ 2 β θ 1 Inverse Kinematic adalah analisa kinematik untuk mendapatkan besar sudut dari masing masing joint jika kita mempunyai data koordinat posisi (x,y,z). P(x,y) dimana, θ = cos 2 1 x 2 + x = l cosθ + l ( θ + θ ) y = l sinθ + l ( θ + θ ) y cos l 2l l l θ 1 2 = tan sin y x 1 ( l1 + l2 cosθ 2 ) x. l2 sinθ 2 ( l1 + l2 cosθ 2 ) + yl2 sinθ 2 2

25 Perancangan Perangkat Lunak Program Mikrokontroler Fungsi Konversi_data () Fungsi Konversi_data() merubah paket data serial yang telah dirubah ke array karakter2[k] menjadi array karakter 1[i][j]. Karakter1[i][0] merupakan bagian array yang menentukan apakah gerakan robot merupakan gerak motor stepper atau solenoid. Karakter1[i][1] merupakan bagian array yang menentukan jumlah delay ketika motor stepper bergerak. Karakter1[i][2] merupakan bagian array yang menentukan arah gerak motor stepper dan solenoid. Karakter1[i][3] merupakan bagian array yang menentukan jumlah counter (firing sequence) pada motor stepper. Fungsi Run_Motor() Fungsi Run_motor() merupakan fungsi untuk mengirimkan firing sequence yang berupa pulsa dari mikrokontroler ke driver motor stepper dan driver solenoid

26 Pengujian Alat

27 Pengujian Alat Penghitungan Resolusi Gerak Robot Pengujian Perangkat Keras Pengujian Perangkat Lunak Pengujian Gabungan

28 Penghitungan Resolusi Gerak Robot (1) Penghitungan Resolusi Gerak Robot untuk Gerakan Translasi pada DOF-1 Penghitungan pertama untuk gerakan translasi naik dengan memberikan setiap kenaikannya 2000 step dengan delay per-step sebesar 3 ms sehingga persamaan garis lurusnya untuk gerak translasi naik adalah y= x Penghitungan kedua untuk gerakan translasi turun dengan memberikan setiap penurunannya 2000 step dengan delay per-step sebesar 3 ms dan persamaan garis lurusnya untuk gerak translasi turun adalah y= x

29 Penghitungan Resolusi Gerak Robot (2) Penghitungan Resolusi Gerak Robot untuk Gerakan Rotasi pada DOF-2 Perhitungan pertama untuk gerakan rotasi searah jarum jam pada DOF-2 dengan memberikan 10 step dan delay per-step sebesar 60 ms untuk setiap gerakan dan persamaan garis lurusnya untuk gerak rotasi searah jarum jam pada DOF-2 adalah y= x Perhitungan kedua untuk gerakan rotasi berlawanan jarum jam pada DOF-2 dengan memberikan 10 step dan delay per-step sebesar 60 ms untuk setiap gerakan dan persamaan garis lurusnya untuk gerak rotasi berlawanan jarum jam pada DOF-2 adalah y= x

30 Penghitungan Resolusi Gerak Robot (3) Penghitungan Resolusi Gerak Robot untuk Gerakan Rotasi pada DOF-3 Perhitungan pertama untuk gerakan rotasi searah jarum jam pada DOF-3 dengan memberikan 20 step dan delay per-step sebesar 60 ms untuk setiap gerakan dan persamaan garis lurusnya untuk gerak rotasi searah jarum jam pada DOF-3 adalah y= x Perhitungan kedua untuk gerakan rotasi berlawanan jarum jam pada DOF-3 dengan memberikan 20 step dan delay per-step sebesar 60 ms untuk setiap gerakan dan persamaan garis lurusnya untuk gerak rotasi berlawanan jarum jam pada DOF-3 adalah y= x

31 Penghitungan Resolusi Gerak Robot (4) Persamaan untuk mengubah koordinat suatu titik P(xp,yp) menjadi P(xr,yr)dalam koordinat kartesian robot, x y ( x * panjang pixel) b r = p 1 + ( c y )* panjang pixel) a r = p 1 + panjang1pixel cm pixel = JarakTitik Tengah( a1 a8) JarakTitik Tengah( a1 a8) Kalibrasi Pixel dengan Area Kerja Robot Koordinat Pixel (dimulai dari pojok kiri bawah) dan koordinat kartesian robot (dimulai dari pojok kiri atas)

32 Pengujian Perangkat Keras Tabel.Pengujian Pengiriman Data Serial Data Kirim Data Terima Pengujian Pengiriman Data Serial Kategori Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil

33 Tujuan : Mendapatkan kondisi yang optimal untuk deteksi corner chessboard terutama dari sisi pengaturan pencahayaan. Mendapatkan parameter perspective transform agar tampilan chessboard pada image yang akan diolah mendekati bentuk persegi. Tabel 3. Nilai optimal variabel pada proses perspective transform Variabel dstquad[0].x dstquad[0].y dstquad[1].x dstquad[1].y dstquad[2].x dstquad[2].y dstquad[3].x dstquad[3].y Nilai -5 (frame->height)*(1.04) ((frame->width)*(1))+5 (frame->height)* frame->width 0 Pengujian Perangkat Lunak Pengujian Inisialisasi Chessboard

34 Tujuan : Mendapatkan range nilai Hue, Saturation, Value yang optimal dalam pendeteksian buah catur hitam (warna merah) dan pendeteksian buah catur putih (warna biru) serta range nilai counter warna merah dan warna biru untuk penentuan kategori isi tiap petak. Tabel. Range Nilai Hue, Saturation,Value Warna Merah Biru Hue (H) H<10; H>150 80<H<115 Saturation (S) S>30 60<S<200 Value (V) V>165 V>105 Tabel. Range counter untuk warna merah dan warna biru Pengujian Perangkat Lunak Pengujian Deteksi Buah Catur Warna Merah Biru Counter Counter merah > 190 Counter biru > 280

35 Tujuan : Mengetahui seberapa akurat algoritma untuk menghasilkan path Pengujian ini dilakukan dengan memberikan halangan pada jalur pergerakan buah catur. Pengujian Perangkat Lunak Pengujian Path Planner (1) Gambar. Hasil Path Planner

36 Tabel. Hasil Pengujian Path Planner Buah Catur Type Pawn Rock Bishop Knight Posisi Awal b2 e5 e4 d5 Posisi Akhir a3 b3 c3 e8 a5 h5 e1 h7 a8 c2 h1 e7 f6 f4 e3 c3 b4 b6 c7 Pengujian Prosentase Pengujian Perangkat Lunak Pengujian Path Planner (2) Dari table pengujian didapatkan rata rata keberhasilan algoritma path planner sekitar 99,6%.

37 Pengujian Penggabungan Tujuan : Mengetahui hasil pergerakan yang dilakukan oleh robot manipulator sesuai dengan posisi yang diberikan. Mengetahui repeatability dari robot manipulator Terdiri atas : Pengujian repeatability Pengujian error posisi

38 Pengujian Penggabungan Pengujian repeatability (1) Repeatability adalah kemampuan robot untuk kembali pada posisi yang sama. Selisih error didapat dengan menghitung selisih antara error posisi dengan error posisi pertama. Pada pengujian ini buah catur digerakkan dari d4 ke e4 sebanyak 10 kali lalu dihitung error posisinya menggunakan algoritma template matching pada Open CV.

39 Tabel Hasil pengujian repeatability Pengujian ke error posisi (pixel) Selisih error (pixel) Pengujian Penggabungan Pengujian repeatability (2) Nilai rata-rata selisih error adalah 4 pixel. Berdasarkan hasil kalibrasi pixel didapatkan panjang pixel sebesar 1/9 pixel/cm sehingga selisih error ratarata adalah cm. Nilai repeatibility untuk robot manipulator ini adalah cm.

40 Pengujian Penggabungan Pengujian error posisi (1) Pengujian hasil pergerakan juga dilakukan dengan menghitung error posisi rata-rata dari 10 pergerakan yang berbeda. Error posisi juga dihitung dengan menggunakan algoritma template matching pada Open CV.

41 Tabel. Hasil pengujian error posisi Pengujian Penggabungan Pengujian error posisi (2) Pengujian ke- Pergerakan error posisi (pixel) 1 d4-e4 8 2 d5-e d6-e6 d1-e1 d2-e2 d3-e Didapatkan nilai error posisi rata-rata sebesar 9.5 pixel atau sebesar 1.06 cm. 7 c4-d4 8 8 c5-d5 9 9 c3-d c2-d c1-d1 11

42 Kesimpulan

43 Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh dalam Tugas Akhir ini adalah: Dalam prosedur Inisialisasi chessboard parameter brightness webcam yang optimal berada pada nilai 4. Filter warna HSV dengan metode thresholding cukup baik digunakan dalam pendeteksian warna merah dan biru. Rata rata keberhasilan algoritma path planner sekitar 99,6%. Error posisi rata rata hasil pergerakan sebesar 1.06 cm. Nilai repeatibility untuk robot manipulator ini adalah cm.

44 SEKIAN terima kasih