Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"[Teknologi robot yang berkembang pesat sekarang ini menyebabkan naiknya kebutuhan akan teknik pengolahan citra dan teknik memprediksi gerak objek. Salah satu cara yang paling umum dalam mendeteksi suatu benda adalah dengan menggunakan filter warna dan sensor untuk mendeteksi jarak. Namun, kelemahan metode tersebut terletak pada rentannya filter warna terhadap gangguan luar, serta lambatnya sensor dalam mengukur jarak. Dalam penelitian ini, digunakan sebuah Kalman Filter yang berfungsi untuk mengurangi efek gangguan dalam filter warna, serta membuat program tetap dapat memprediksi lokasi bola ketika bola hilang dari pandangan. Sebuah algoritma yang dapat memprediksi jarak dan koordinat bola tanpa menggunakan sensor juga dikembangkan demi mempercepat waktu proses. Setelah lokasi bola diketahui, sebuah algoritma untuk memprediksi koordinat jatuh bola juga dikembangkan. Koordinat jatuh ini nantinya dapat dimasukkan ke sistem penggerak robot yang mampu mengarahkan robot ke lokasi jatuhnya benda.

---

, Image processing and trajectory prediction play an important role in today’s

robotic technology and its applications are limitless. The most common method of

detecting an object is through the use of colour filter and a sensor to measure its

distance. However, most of the time, colour filter is very vulnerable to noise and

the robot would consume a huge chunk of processing time using distance sensor.

In this paper, a Kalman Filter is developed base on a constant velocity model.

This Kalman Filter will provide a better estimator on the object’s position and

estimate the position of the object when there are occlusions. In addition to the

Kalman Filter, a novel sensorless approach to measure an object’s distance is also

developed in order to improve processing time. After the coordinates of the object

are obtained, an algorithm that could predict its landing coordinates is also

developed by using MATLAB. This landing coordinates could then be fed into a

motor system in a robot which will then move towards the predicted coordinates.]"

"Latar belakang penelitian ini adalah munculnya beberapa isu global terkait dengan kendaraan bermotor. Isu tersebut antara lain isu keselamatan, isu lingkungan hidup, dan isu konservasi energi. Isu keselamatan lebih menyoroti pada angka tabrakan dan fatalitas yang cukup tinggi. Sehingga perlu dicari jalan untuk menurunkan angka tersebut. Sementara itu, isu lingkungan hidup dan isu konservasi energi lebih menyoroti pencarian energi baru, terbarukan yang pada akhirnya mengerucut pada energi listrik. Di sisi lain, perhatian Pemerintah Republik Indonesia (RI) ditujukan pada penggunaan angkutan Bus Rapid Transit (BRT) di wilayah perkotaan. Berdasarkan isu global dan perhatian Pemerintah maka dilakukan penelitian dengan tujuan mengembangkan penyerap energi tumbukan (PET) dan optimasi pemicu rusak untuk meningkatkan keselamatan tabrakan pada bus listrik. Metode penelitian pengembangan ini adalah analisis eksperimen menggunakan uji jatuh, analisis teori menggunakan mekanisme lipat dasar, serta analisis numerik menggunakan metode elemen hingga dan aplikasi Pam Crash sebagai alat bantu. Sementara itu, untuk optimasi menggunakan Response Surface Method (RSM). Eksperimen uji jatuh menggunakan menara tinggi 6 m dengan tinggi jatuh 1,5 m dan beban jatuh 80 kg (1.175 J). Alat ukur berupa load cell berkapsitas 88,9 kN dan kamera berkecepatan tinggi 960 fps. Hasil penelitian ini terkait, posisi pemicu rusak pada komponen PET (k-PET) yang memiliki gaya puncak yang rendah dan penyerapan energi yang tinggi terletak paling dekat dari arah datang gaya tumbukan yaitu 10 mm pada baja selongsong bujur sangkar dengan tebal dinding 0,6 mm serta desain struktur PET (s-PET) pada bus listrik dengan konfigurasi 2 (dua) k-PET pada cross member paling depan di mana nilai gaya puncak 4.900,53 kN mengurangi 11,4% dari 5.529,86 kN dan penyerapan energi 1.193.328 J. Desain s-PET memiliki kemampuan menyerap energi 48.497 J hanya 4% dari 1,26 MJ dan memenuhi standar UN ECE R29 di mana harus memiliki kemampuan menyerap energi ≥ 44.100 J.

---

The background of this research is the arising of several global issues related to motor vehicles. These issues were including safety issues, environmental issues, and energy conservation issues. Safety issues more highlight on the high number of accidents and fatalities. We need to find a way to reduce those number. Meanwhile, environmental issues and energy conservation issues further highlight the search for new or renewable energy which ultimately converges on electrical energy. On the other hand, the attention of the Government of the Republic of Indonesia (RI) was aimed at the use of Bus Rapid Transit (BRT) in urban areas. Based on global issues and the attention of the Government, the research was conducted with the aim of impact energy absorbers (IEA) developing and crush initiators optimization to improve the crashworthiness on electric buses.

The method for research development are the experimental analysis using drop test, theoretical analysis using basic folding mechanism, and numerical analysis using finite element method and also Pam Crash software as a tools. Meanwhile, for optimization using Response Surface Method (RSM). The drop test using a tower with 3 m high, effective drop height of 1,5 m and drop load of 80 kg or 1.175 J. The measuring instrument is an 88.9 kN load cell and a 960 fps high speed camera.

The results of this study related the position of the crush initiators in component of IEA (c-IEA) which had a low peak force and high energy absorption located close to the initial of the impact force which was 10 mm on a steel square tube with 0.6 mm wall thickness and structure of IEA (s-IEA) on an electric bus with a configuration of 2 (two) c-IEA on the front cross member where the value of the peak force is 4.900,53 kN reducing 11,4% from 5.529,86 kN and energy absorption is 1.193.328 J. The s-IEA had the ability to absorb 48.497 J only 4% of 1,26 MJ and comply to the UN ECE R29 where it had the ability to absorb the energy ≥ 44.100 J."

"Metode Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) untuk penerapan pada identifikasi dan aplikasi kendali sistem multi masukan multi keluaran (MIMO) dan sistem satu masukan satu keluaran (SISO) diharapkan dapat menjadi salah satu metode kendali cerdas alternatif selain mengandalkan metode kendali cerdas umum seperti Jaringan Syaraf Tiruan backpropagation. Sistem plant MIMO tersebut mengacu kepada sistem Pesawat Udara Nirawak SRITI yang menghasilkan 3 surface kendali. Metode ANFIS yang dibangun merupakan metode yang terdiri dari metode Jaringan Syaraf Tiruan Adaptif dan model sistem inferensi fuzzy. Algoritma pembelajaran identifikasi, invers, dan algoritma pembelajaran On-Line merupakan metode pembelajaran yang digunakan pada sistem ini. Melalui rancangan metode ANFIS ini kemudian dilakukan simulasi untuk memperlihatkan hasil identifikasi dan pembelajaran secara On-line sistem ketika masukan dan keluaran sistem Pesawat Udara Nirawak (UAV) diberikan. ANFIS dengan algoritma pembelajaran identifikasi dan invers telah dapat memberikan hasil respon yang baik, namun untuk menyempurnakan hasil metode pembelajaran Off-line sistem harus diberikan suatu pengestimasi tambahan yang menjadikannya sistem On-line. Hasil percobaan On-line telah menunjukkan keberhasilan sistem ANFIS dalam mengidentifikasi dan mempelajari sistem SISO dan MIMO.

---

Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) method for Multi Input Multi Output (MIMO) plant system identification and control application expected to become one of an alternative smart control method in addition to relying on another smart control method such as backpropagation neural network. That MIMO plant system refers to Unmanned AeroVehicle which produce 3 control surface.

ANFIS method which will be proposed consist of adaptive neural network method and Fuzzy Inference System model. Identification learning algorithm, inverse learning algorithm, and On-line learning are identification and control methods used in this system.

From this proposed ANFIS method then simulated to demonstrate the identification and learning’s output when UAV SRITI plant system's input and output were given. ANFIS with identification and inverse learning algorithm had given good response, but for more perfection of Off-line system method, there should be given some additional estimator to make it On-line. The On-line method result has demonstrated the success of ANFIS system in identifying and learning SISO and MIMO systems."

"Pada tugas akhir ini telah dilakukan perancangan dan evaluasi. Keseluruhan sistem dan pengembangan menggunakan FPGA Xilinx Spartan-3E. Smart Stick berfungsi sebagai alat bantu berjalan bagi orang buta dalam menentukan arah. Sistem Smart Stick menggunakan 3 buah sensor ultrasonik dengan posisi pemasangan pada bagian depan, kanan, dan kiri. Sensor ultrasonik sebagai modul input akan mendeteksi keberadaan objek disekitar Smart Stick. Pembatasan jarak baca sensor sejauh 100 cm yang berfungsi sebagai jarak aman bagi pengguna smart stick. FPGA yang digunakan adalah FPGA Xilinx Spartan-3E sebagai controller, buzzer sebagai modul output akan mengeluarkan bunyi peringatan sebagai tanda bahwa sensor mendeteksi adanya penghalang. Percobaan ini menunjukkan semua kinerja subsistem yang memuaskan.

---

In this final project Smart Stick has been designed and evaluated. The system and development use FPGA Xilinx Spartan-3E. Smart Stick serves as a tool for blind people to determine the direction for walking. Smart Stick system uses 3 pieces of ultrasonic sensors with mounting position on the front, right, and left. Ultrasonic sensors as the input module detect the presence of objects around the Smart Stick. The sensors read having distance limitation as far as 100 cm, this is a safe distance for the Smart Stick user. FPGA used is FPGA Xilinx Spartan-3E as a controller, buzzer as output modules will issue a warning sound as a sign that the sensor detects the presence of a barrier. The experiment show me all the subsystems performed satisfactorily."

"ABSTRAKPerkembangan biometrik sebagai alternatif untuk menggantikan proses otentikasi konvensional seperti pin, password, code mengalami peningkatan yang cukup significant. Peningkatan adopsi teknologi biometrik dalam industri e-commerce juga mendorong pasar biometrik semakin berkembang beberapa tahun ke depan. Vein merupakan salah satu biometric feature yang dapat diadaptasi sebagai suatu alat identifikasi pengenalan individu yang sedang banyak dikembangkan hingga saat ini, karena memiliki pola dan struktur vein khas serta memiliki kehandalan tersendiri jika dibandingkan dengan ciri biometrik lainnya, seperti terletak pada bagian dibawah kulit, sulit untuk dilihat dengan mata telanjang ataupun kamera biasa dan sulit untuk rusak dan memiliki liveness detection yang tidak dimiliki biometrik lainnya.Local Binary Pattern (LBP) dikenal salah satu deskriptor pengenalan gambar yang paling banyak digunakan gambar berbasis tekstur karena keunggulannya. Selain itu LBP merupakan salah satu pendekatan yang paling umum karena kesederhanaan komputasi, yang invarian terhadap perubahan pencahayaan dan kehandalan dalam klasifikasi citra karena menangkap sebagian besar fitur visual penting dari gambar. Local Binary Pattern (LBP) telah diimplementasikan secara luas untuk fitur ekstraksi tangan, mata, wajah, mata, dan gambar lainnya. Meskipun LBP memiliki banyak keuntungan, akan tetapi dari modifikasi LBP yang telah banyak dikembangkan masih menghasilkan deskriptor besar 8-bit untuk setiap piksel dan sensitif terhadap rotasi gambar. Pengembangan yang ada juga belum memiliki fungsi hybrid yakni mengurangi vektor ciri tetapi sekaligus meningkatkan kemampuan diskriminasi.Dalam disertasi ini, deskriptor baru diusulkan berasal dari LBP original yang dikembangkan oleh Ojala, yang disebut Diagonal Vertical Horizontal Local Binary pattern (DVHLBP) yang berhasil menangkap primitif sifat gambar seperti tepi, sudut, garis-ujungnya, bintik-bintik, daerah datar, dan lokal lainnya karakteristik seperti garis, yang belum dibahas dalam LBP konvensional.Konsep dasar dari Diagonal Vertical Horizontal Local Binary pattern (DVHLBP) dalam penelitian ini mengusulkan teknik ekstraksi ciri dengan operasi yang bisa mengakomodir masalah rotasi yang sering terjadi pada pengenalan vein dengan fungsi representasi bilangan biner. Fitur gambar harus mengambil variasi piksel diagonal serta variasi piksel horizontal dan vertikal di piksel sekitarnya, sehingga dapat berfungsi dengan baik bahkan dalam kasus rotasi dalam gambar. Kelebihan lain dari descriptor yang diusulkan adalah mempertimbangkan rata-rata/mean dari piksel pusat. Teknik ini menganalisis perbedaan intensitas antara piksel pusat dengan piksel tetangganya, dengan membandingkan pusat piksel dengan sepasang piksel berlawanan dalam diagonal yang sama. Dari beberapa skema multidirectional yang dilakukan yakni pada 8 matriks ketetanggan didapat pola biner yang tadinya 8-bit dalam LBP asli menjadi hanya 4-bit dalam DVHLBP. Selain itu penambahan mekanisme uniform pattern untuk proses feature selection juga dilakukan dimana secara otomatis hal tersebut mengurangi panjang histogram mengingat hanya ciri diskriminan yang diambil dan hal ini berdampak pula pada kebutuhan penyimpanan (storage) untuk hasil ekstraksi, hal ini berpengaruh pula pada kompleksitas ruang sistem yang dibangun O(n).Deskriptor yang diusulkan tetap mempertahankan informasi penting gambar sebuah vein (discrimination feature), invarian terhadap perubahan pencahayaan dan memiliki sifat rotasi invariant. DVHLBP yang diusulkan telah disimulasikan dan dilakukan analisis, dimana simulasi yang dilakukan menggunakan PUT Vein Data set dan CASIA Multispectral Data Set. Hasil simulasi menunjukkan bahwa usulan sistem dapat mencapai kinerja yang lebih baik dengan State-of-The Art dimana error rate (ERR) dari teknik yang diusulkan adalah sebesar 0,08 untuk telapak tangan (palm vein) dan 0.22 untuk pergelangan tangan (wrist vein) dengan akurasi rate sebesar 99,6 % pada palm vein dan 99.4% pada wrist vein. Dan dilihat dari sisi kompleksitas sistem O(n) mengalami efisiensi yang mencapai 50% dibuktikan dalam bentuk matematis.

---

ABSTRACTThe development of biometrics as an alternative to replacing conventional authentication processes such as pins, passwords, code experienced a significant increase. Increasing the adoption of biometric technology in the e-commerce industry also drives the biometric market to grow in the next few years. Vein is one of the biometric features that can be adapted as an individual identification identification tool which is being developed to date, because it has a distinctive vein pattern and structure and has its own reliability compared to other biometric features, such as located under the skin, it is difficult to seen with the naked eye or ordinary camera and difficult to damage and have liveness detection that other biometrics do not have.Local Binary Pattern (LBP) is known as one of the most widely used image recognition descriptors based on texture because of its superiority. In addition LBP is one of the most common approaches due to computational simplicity, which is invariant of lighting changes and reliability in image classification because it captures most important visual features of images. Local Binary Pattern (LBP) has been widely implemented for extraction features of hands, eyes, face, eyes and other images. Although LBP has many advantages, however, the LBP modification that has been widely developed still produces a large 8-bit descriptor for each piksel and is sensitive to image rotation. The existing development also does not have a hybrid function, namely reducing feature vectors but also increasing discrimination capabilities. In this dissertation, a new descriptor is proposed from the original LBP developed by Ojala, called the Diagonal Vertical Horizontal Local Binary pattern (DVHLBP) that successfully captures primitive traits images such as edges, angles, edges, spots, flat areas, and other local characteristics such as lines, which have not been discussed in conventional LBP.The basic concept of Diagonal Vertical Horizontal Local Binary Pattern (DVHLBP) in this study proposes feature extraction techniques with operations that can accommodate rotation problems that often occur in the introduction of veins with binary number representation functions. The image feature must take diagonal pixels variations as well as horizontal and vertical pixels variations in the surrounding pixels, so that it can function properly even in the case of rotations in the image. Another advantage of the proposed descriptor is considering the mean / mean of center pixel. This technique analyzes the difference in intensity between the central piksel and neighboring piksels, by comparing the center of the piksel with a pair of opposite piksels in the same diagonal. From several multidirectional schemes on 8 neighboor that are carried out, binary patterns are obtained which were 8-bits in the original LBP to be only 4-bits in DVHLBP. In addition, the addition of the uniform pattern mechanism for the feature selection process is also done where it automatically reduces the length of the histogram considering that only discriminant characteristics are taken and this also affects the storage requirements for extraction results, this also affects the complexity of the system space built O (n).The proposed descriptors retain important information on a vein image (discrimination feature), invariance of lighting changes and have rotational invariant properties. The proposed DVHLBP has been simulated and analyzed, where simulations were carried out using the PUT Vein Data set and CASIA Multispectral Data Set. The simulation results show that the proposed system can achieve better performance with State-of-the-Art where the error rate (ERR) of the proposed technique is 0.08 for the palm (palm vein) and 0.22 for the wrist (wrist vein) with an accuracy rate of 99.6% on the palm vein and 99.4% on the wrist vein. And in terms of system complexity O (n) has an efficiency that reaches 50% as evidenced in mathematical form."

"Prototipe sistem aktuator kendali sirip berbasis LabVIEW telah didesain dan dibuat. Sistem ini terdiri dari brushed DC motor, planetary gear, bevel gear, sensor rotasi dan perangkat lunak LabVIEW yang dipasang di komputer. Sistem ini dipergunakan untuk mengendalikan sudut putaran sirip. Kendali PID dipergunakan dalam sistem ini yang ditanamkan dalam mikrokontroler ATmega8538 dengan nilai Kp = 0.0037, Ki = 0.000022, dan Kd = 0.14985. Sudut referensi diberikan melalui LabVIEW dan diumpankan ke mikrokontroler melalui komunikasi serial. Dari hasil pengujian sistem diperoleh Tr = 0.42, Tp = 0.675, Ts = 0.8125, %OS = 5.375% dan steady state error = 14.75%.

---

Prototype of fin control actuator system based on LabVIEW has been designed and built. System consist of brushed DC motor, planetary gear, bevel gear, fin, electronic driver circuit, microcontroller, rotary sensor and software LabVIEW that installed in computers. The system is used to regulate fin angular position. PID control has been explored and embedded in microcontroller Atmega8535 with the value of Kp = 0.0037, Ki = 0.000022, and Kd = 0.14985. Angular position reference has been set in LabVIEW and fed to microcontroller via serial communication. From system testing result, it has shown Tr = 0.42, Tp = 0.675, Ts = 0.8125, %OS = 5.375% and steady state error = 14.75%."

"Tingginya tingkat pencurian pipa-pipa distribusi pada perusahaan minyak di Indonesia telah banyak menimbulkan kerugian. Dibutuhkan sebuah alat yang dapat mendeteksi adanya aktivitas yang dilakukan pada pipa-pipa tersebut. Pada umumnya aktivitas pada pipa akan menghasilkan getaran akustik. Ada berbagai metode yang dapat digunakan sebagai pendeteksi getaran akustik, diantaranya adalah menggunakan MEMS accelerometer, microphone, dan piezoelectric vibration sensors. Pada skripsi ini telah direalisasikan sebuah sistem pendeteksi getaran akustik pada pipa minyak berbasis MEMS Accelerometer ADXL345. Mikrokontroler arduino uno digunakan sebagai interface pengolahan sinyal dan software LabVIEW digunakan untuk menampilkan bentuk sinyal getaran akustik yang terdeteksi. Dari hasil eksperimen, pencurian pada pipa minyak dapat terdeteksi dengan mengidentifikasi besar amplitudo getaran dan durasinya.

---

The high level of theft on the distribution pipes of oil companies in Indonesia has caused a lot of losses. Needed a tool that can detect any activity performed on the pipes. In general, the activity on the pipeline will produce an acoustic vibrations. There are various methods that can be used as a detector of acoustic vibrations,including uses MEMS accelerometer, microphones, and piezoelectric vibration sensors. In this paper has realized an acoustic vibration detection system on an oil pipeline based ADXL345 MEMS Accelerometer. Arduino Uno microcontroller is used for the interface of signal processing and LabVIEW software is used to display the form of acoustic vibration signals. From the results of experiments, stealing the oil pipeline can be detected by identifying large vibration amplitude and duration."

"Sebuah prototipe sistem pengendali posisi motor dc telah dirancang dan dibangun sebagai pengendali sistem aktuator pergerakan sirip pada roket kendali berbasis mikrokontroler ATmega yang menggunakan metode pengendalian logika fuzzy. Pengaturan posisi gerak motor dilakukan dengan mengatur tegangan motor dan menggunakan metode PWM (Pulse Width Modulation). Mekanisme umpan-balik sistem mengunakan sebuah sensor putaran yang membaca posisi dari motor dc. Metode fuzzy yang dirancang memiliki 2 nilai crisp input (error dan Δerror) dan satu nilai crisp output yaitu perubahan tegangan. Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah metode centre of gravity (COG). Respon sistem ditampilkan dalam bentuk sudut posisi aktuator terhadap waktu dan didapatkan nilai Tr = 0,32 detik, Tp = 0,47 detik, Ts = 0,72 detik dengan nilai persentase overshoot sebesar 21,57% dan kesalahan tunak sebesar 20 %.

---

A prototype of dc motor position control system has been designed and built as a controller of fin control actuator system. This prototype uses fuzzy control method that has been embeded in ATmega microcontroller. Regulation of motor angular position has been inplemented by adjusting motor voltage and used PWM (Pulse Width Modulation). Feedback mechanism has been done using rotation sensor that reads the angular position of dc motor. Fuzzy method is designed to have two crisp input (error and Δerror) and one crisp output i.e voltage change. Defuzzification method used is Center Of Gravity (COG). From system respon, it has been shown that Tr = 0,32 sec, Tp = 0,47 sec, Ts = 0,72 sec, percentage of overshoot 21,57 % and steady-state error of 20 %."

"Pada masa sekarang ini, teknologi semakin berkembang dan terus berkembang dengan cepat. Terutama kebutuhan adanya teknologi automasi yang memerlukan pengembangan lebih dalam lagi sehingga dapat menghasilkan teknologi cerdas yang dapat merespon tanggapan dengan cepat. Penelitian ini melakukan percobaan penerapan jaringan saraf tiruan radial basis function menggunakan metode backward dan metode Orthogonal Least Square (OLS). Berdasarkan hasil percobaan dapat dilihat bahwa penerapan jaringan saraf tiruan radial basis function metode OLS memiliki proses pelatihan yang lebih cepat dibandingkan penerapan jaringan saraf tiruan radial basis function metode backward. Selain itu, tingkat keakuratan yang dimiliki jaringan saraf tiruan radial basis function metode OLS juga tinggi.

---

In recent years, technology get better and better. The need of automatic technology that need to be developed more serious so it can result smart technology that can response the stimulation quickly. This research do experimentation on radial basis function neural network using backward methode and Orthogonal Least Square (OLS) methode and then compared with backpropagation neural network.

Based on result of experimentation we can conclude that radial basis function neural network using Orthogonal Least Square (OLS) method has training processing time faster than radial basis function neural network using backward method. Beside of that, radial basis function neural network using Orthogonal Least Square (OLS) method has high accuracy too."

"Sistem bilateral teleoperation menggunakan dua jenis informasi yaitu teleoperation dan telepresence yang bergerak dua arah membentuk closed loop. Sistem ini memungkinkan operator dapat secara langsung mengendalikan sebuah manipulator pada jarak tertentu dengan merasakan feedback dari robot. Dalam skripsi ini dibahas mengenai rancang bangun robot SAR berkaki empat tiga sendi dengan teknik teleoperation menggunakan empat lengan dua sendi dengan menggunakan serial servo Kondo dan prosesor Vortex86DX. Konsep Master-Slave Transformation digunakan untuk mengakomodasi bilateral teleoperation. Sistem ini menggunakan forward kinematics untuk menentukan koordinat posisi pada sisi master dan slave transformation untuk menentukan respon slave. Evaluasi kinerja sistem dilakukan dengan memperhatikan respon slave terhadap perubahan posisi master. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, system ini masih memiliki time delay yang cukup besar akibat sistem mekanik yang kurang baik.

---

Bilateral teleoperation system use two kind of information which is teleoperation and telepresence exchanged forming a closed loop system. This system allow user to control the manipulator directly at a certain distance. This thesis explains about Design of SAR Robot with a 2 DOF - 3 DOF Bilateral Teleoperation using serial servo Kondo and Vortex86DX processor.

Master- Slave Transformation is used to acommodate bilateral teleoperation. This system use forward kinematics to define coordinat position at master and inverse kinematics to define the angle of servo at slave. The system evaluated by monitoring slave responses against master at position change. At evaluation of this system, it still has the big time delay relatively because of mechanical system lack."