Hasil Pencarian

Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 150173 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Yohanes Fridolin Hestrio
"Permasalahan utama pada humanoid robot adalah vision dan motion. Untuk masalah vision terletak bagaimana untuk melihat dan mengidentifikasi suatu objek, sedangkan untuk motion yaitu kestabilan ketika berjalan. Tujuan penelitian ini adalah mengoptimalkan penelitian yang sudah ada sebelumnya dan melakukan standarisasi kecepatan dan tingkat kestabilan humanoid robot sehingga permasalahan utama yang akan diangkat penelitian ini adalah motion. Umumnya, penelitian pada humanoid robot menggunakan metode static walking dan dynamic walking. Penggunaan metode static walking pada robot menekankan pada keseimbangan setiap pose berjalan, sedangkan dynamic walking menekankan pada efisiensi mobilitas robot saat berjalan. Kombinasi dari kedua metode ini dapat memperoleh keseimbagan dan efisiensi pergerakan robot dimana pada penelitian ini di aplikasikan dengan metode zero moment point dan kinematika terbalik. Selain itu juga, ada beberapa faktor pendukung untuk keseimbangan yakni desain robot dan sistem aliran data pada robot yang akan mempermudah pergerakan robot.
Pada penelitian ini, untuk mendukung zero moment point dan kinematika terbalik digunakan inertial measurement unit dengan penerapan metode Kalman filter serta PD controller. PD controller menggunakan feedback dari IMU untuk memperbaiki posisi servo yang didapatkan dari perhitungan zero moment point dan kinematika terbalik ketika dalam kondisi berjalan. Penelitian ini diselesaikan dengan pengujian real dan dibandingkan dengan simulasi untuk mendapatkan stabilitas dan kecepatan dari robot. Hasilnya stabilitas humanoid didapatkan sebesar 5.367 mm pada sumbu X dan 10.567 mm pada sumbu Y, dan kecepatan minimal 0.0524 m/s dan maksimal 0.0633 m/s pada rumput dengan ketinggian 3 cm dan kecepatan minimal 0.0933 m/s dan maksimal 0.1048 m/s pada rumput dengan ketinggian 1.5 cm.

The main problems in humanoid robots are vision and motion. For the vision, the problem is how to detect and identify an object. For the motion, the problem is walking stability. The goal of this research is to optimize previous research and standardize the velocity and stability of humanoid robot, the main problem presented in this research is motion. Commonly, research on humanoid robots use static walking and dynamic walking methods for its stability. The usage of static walking methods on robots emphasize on the stability of every pose, while dynamic walking emphasizes on its efficiency in mobility while walking. The combination of both walking methods can achieve a stable and efficient humanoid robot movement, in which applies the rule of Zero Moment Point and Invers Kinematic. Other than that, there are other supporting factors in stability, such as the mechanical design and electrical system which helps the movement of humanoid robots.
In this research, we will use inertial measurement unit for supports Zero Moment Point and Invers Kinematic methods with the application of Kalman filter and PD controller on data from inertial measurement unit. PD controller use feedback data from IMU for adjusting the position of servos that was calculated by Zero Moment Point and Invers Kinematic methods when the robot is in a walking state. This research will be done by comparing results from simulation and direct examination of a humanoid robot to get its stability margin and velocity. The result of humanoid robot stability margin is 5.367 mm in X axis and 10.567 mm in Y axis, and its minimum velocity 0.0524 m s and maximum velocity 0.0633 m s on grass with altitude 3 cm and minimum velocity 0.0933 m s and maximum velocity 0.1048 m s on grass with altitude 1.5 cm.
"
Lengkap +
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2017
S67811
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Ghana Nazala Putra
"Humanoid Robot Soccer adalah sebuah robot yang dapat bermain sepak bola layaknya manusia secara otomatis. Untuk membuat sebuah robot humanoid sepak bola dibutuhkan sistem tertanam yang mumpuni dan terpadu disebabkan oleh kebutuhan akan beberapa sensor sebagai pendukung kecerdasan yang diambil secara kontinu dan kalkulasi yang besar pada sistem pengendalian dan pengolahan citranya. Penelitian skripsi ini fokus pada perancangan dan penerapan Odroid XU-4 Komputer Papan Tunggal sebagai pengendali utama didukung dengan sensor Inertial Measurement Unit dan aktuator Dynamixel MX-28T dan MX-64T. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perangkat yang diusulkan mumpuni untuk menjadi sistem tertanam pada Humanoid Robot Soccer.

Humanoid Robot Soccer is a robot with human like form tha could play soccer autonomously. To create Humanoid Robot Soccer, a robust, compact and rich of feature embedded system is needed caused by the need of many sensors data sampled continously, weight of running process and complex calculation espesially for its control system and image processing. This thesis focus on designing and implementing Odroid XU 4 Single Board Computer as Main Controller support by Inertial Measurement Unit sensors and Dynamixel MX 28T and MX 64T actuators for Humanoid Robot Soccer. The result of this reasearch indicate that the purposed device is qualified to be an embedded system in Humanoid Robot Soccer."
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S67020
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Harianto Adriprasetyo
"Lokalisasi robot adalah permasalahan dalam melakukan estimasi posisi dan orientasi robot dalam suatu lokasi yang diketahui sebelumnya. Untuk melakukan lokalisasi diri, robot harus memproses gambar dari kamera menjadi landmark, yaitu persimpangan crossing garis lapangan. Landmark yang terdeteksi kemudian dibandingkan dengan peta landmark garis lapangan, untuk dihitung oleh algoritma lokalisasi vision-based, yang menghasilkan data lokalisasi posisi dan orientasi. Data lokalisasi dari algoritma vision-based digabungkan dengan metode particle filter, bersama dengan odometri dan pembacaan data kompas. Hasil yang didapat antara lain persentase keberhasilan deteksi crossing 93.33 , lokalisasi dengan rata-rata error posisi sebesar 57.66cm, dan mengurangi error akibat kidnapped robot problem hingga sebesar 87.88

Robot localization is the problem of estimating the position and orientation of a robot, given a known absolute location. To achieve self localization, robot must be able to process camera images into landmarks, which is the crossing of field lines. The detected landmarks are compared to a field line landmark map to be further processed by a vision based localization algorithm, resulting in robot position and orientation estimate. The resulting localization data is then integrated with particle filter, along with odometry and compass readings. Among the achievements made in this research are 93.33 field line landmark detection success rate, self localization with 57.66cm average positional error, and reducing up to 87.88 of errors caused by the beginning of a kidnapped robot problem."
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S68851
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005
S37774
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Mark Gabriel Priyono
"Permasalahan utama pada pergerakan robot humanoid adalah kestabilan ketika berjalan. Tujuan penelitian ini adalah mendesain robot dengan basis biaya yang rendah dan melakukan standarisasi kecepatan dan tingkat kestabilan robot. Umumnya, riset pada humanoid robot menggunakan metode static walking atau dynamic walking. Penggunaan static walking pada robot menekankan pada keseimbangan setiap pose berjalan sedangkan dynamic walking menekankan pada efisiensi mobilitas robot. Kombinasi dari kedua metode ini dapat memperoleh keseimbagan dan efisiensi pergerakan robot dimana pada penelitian ini di aplikasikan dengan metode zero momen point dan kinematika terbalik. Penggunaan metode elemen hingga dilakukan untuk mengoptimasi titik massa dari humanoid robot dan memilih material yang optimal sehingga dapat mengurangi biaya produksi dari humanoid robot. Penelitian ini diselesaikan dengan pengujian real dan dibandingkan dengan simulasi untuk mendapatkan stabilitas dan kecepatan dari robot untuk membuktikan pergerakan yang cepat dan mudah. Hasilnya stabilitas humanoid didapatkan sebesar 3.44 mm dan kecepatannya 8.11 m/s.

Main problem of humanoid locomotion is walking stability. Goal of this research is designing low-cost humanoid robot and standarize the velocity and stability of robot. Commonly, research of humanoid robot use the method of static walking or dynamic walking for its stability. The usage of static walking on robots emphasize on stability pose while dynamic walking emphasizes on its mobility efficiency. The combination of both walking methods can achieve a stable and efficient humanoid robot movement, in which applies the rule of Zero Moment Point and Invers Kinematic. Using finite elemen analysis to optimize centre of mass from humanoid robot and select optimum material so it will decrease the production cost of humanoid robot. This research will be done by simulation and real examiner to get a stability margin and also velocity of robot to ensure a quick and easy robot motion planning. The result of humanoid robot stabiliy margin is 3.44 mm and its velocity 8.11cm/s."
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2016
S63756
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Wisnu Indrajit Vitandri Oemar
"Para roboticist selalu berusaha agar robot dapat menghampiri bentuk dan kemampuan manusia sehingga robot dapat berinteraksi bersama manusia dengan baik. Untuk dapat berinteraksi dengan manusia, robot sebisa mungkin dibuat agar memiliki gerakan yang mirip dengan manusia. Imitation Learning atau sering disebut dengan Motion Capture, adalah salah satu teknik pengendalian robot humanoid dengan manusia sebagai aktor dan robot sebagai agen yang akan mengimitasi gerakan aktor. Metode ini menawarkan kefleksibelan dan kemudahan dalam mememodifikasi sistem robot.
Pada penelitian ini telah dikembangkan sebuah sistem motion capture untuk mentransformasikan gerakan lengan manusia ke lengan robot humanoid secara real time, dengan setiap lengan terdiri dari 3 DOF serta dilakukan perancangan database motion agar robot dapat melakukan gerakan yang telah dilakukannya. Proses tracking dengan Microsoft Kinect dilakukan pada rate frekuensi 20 Hz dengan dengan satu loop proses komputasi mapping membutuhkan waktu rata-rata 340 us. Rata-rata error pendeteksian vektor skeleton yang dideteksi adalah 1.74 cm.

The roboticist always trying to get the robot to approach the form and abilities so that the robot can interact with humans as well. To be able to interact with humans, robot made as much as possible in order to have similar movement to human. Imitation Learning or often called Motion Capture, is one of the humanoid robot control techniques with human as an actor and the robot as an agent who will imitate the movement of the actor. This method offers flexibility and ease to modify robot system.
In this research, we have developed a motion capture system to transform human arm movement to humanoid robot in real time, with each arm consisting of 3 DOF and we have designed database motion so that robot can redo the movement which it can do previously. Tracking process with Microsoft Kinect performed at frequency of 20 Hz with a single loop computation mapping process takes an average of 340 us. The average error detection of skeleton vector is 1.74 cm.
"
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2012
S42468
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
"Riset di bidang robotika di dunia terus berkembang, namun perkembangan ini
kurang dirasakan di negara kita. Hal inilah yang menjadi alasan diperlukannya
sebuah langkah awal riset di bidang robotika. Salah satu bentuk riset tersebut adalah
riset mengenai robot humanoid. Riset mengenai robot humanoid ini merupakan riset
pertama di Fakultas Teknik Universitas Indonesia yang diharapkan nantinya dapat
terus berkembang. Sebagai tahap awal penelitian ini hanya terbatas pada
perancangan dan analisa, mulai dari perancangan bentuk dan geometri, analisa
FEM, analisa kestabilan baik statik maupun dinamik, sampai perancangan proses
manufaktur. Khusus pada skripsi ini, penelitian hanya sebatas perancangan bentuk,
geometri, dan penentuan derajat kebebasan dari robot humanoid yang diberi nama
“Makara”.
Dalam perancangan bentuk dan geometri dilakukan beberapa tahap, mulai
dari pengambilan data ukuran tubuh manusia, pemahaman karakteristik manusia,
dan penentuan sejumlah asumsi pada komponen mekanik penyusunnya sehingga
diperoleh suatu rancangan CAD. Penentuan derajat kebebasan dilakukan
berdasarkan survei Iapangan dan studi banding yang telah dilakukan sebelumnya.
Pada bagian perancangan model CAD juga dijelaskan mengenai alasan bentuk
rancangan robot humanoid “Makara”. Dengan menentukan beberapa asumsi, data
diolah dan dianalisa untuk menentukan apakah asumsi yang digunakan sudah tepat.
Dari pengolahan data dan analisa terlihat bahwa hasil perancangan dapat dipakai
sebagai acuan dalam penelitian selanjutnya."
Lengkap +
Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005
S37778
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Akthur Febrian Sutanto
"Riset ini menjabarkan tentang pengembangan pertama dari robot konsep humanoid "Makara". "Makara", yang merupakan robot manusia cerdas yang bisa melakukan seluruh aktivitas pergerakan manusia berikut dengan segala karakteristik pergerakannya, merupakan penelitian pertama di Universitas Indonesia yang akan terus dikembangkan pada beberapa tahun kedepan Desain robot ini diputuskan memiliki 20 derajat kebebasan: 6 derajat di kedua kaki, 2 derajat di badan, 1 derajat di kedua bahu, dan 2 derajat di kedua tangan. Sasaran utama dari pengembangan pertama ini adalah perancangan desain struktur bentuk dan geometris robot, analisa FEM dari seluruh komponennya, perancangan pergerakan untuk jalan normal robot, dan perancangan proses manufaktur dan perakitan dari robot tcrsebut. Seluruh proses perancangan ialah berbasis CAD-CAM.
Topik tentang perancangan proses manufaktur dan perakitan robot akan dijelaskan di buku ini. Didalamnya akan dibahas lebih lanjut mengenai pemilihan bahan dan proses manufaktur, pembuatan spesifikasi detail dari komponen, dan estimasi biaya manufaktur. Hasil yang diharapkan dari perancangan proses manufaktur dan perakitan ini adalah keluarnya data Bill of Materials yang mana diperlukan dalam pembuatan robot yang sebenarnya.
Rancangan robot "Makara" ini masih perlu untuk dikembangkan lebih lanjut karena masih banyak pergerakan manusia yang harus dipelajari, yang secara tidak langsung akan mempengaruhi bentuk komponen robot. Meski dengan mekanisme yang minimum dan spesirikasi yang terbatas, robot ini memiliki berat yang ringan, struktur yang tegar (stabil) dan telah siap untuk diproduksi.

This research presents the first development of a conceptual humanoid robot platform for MAKARA. MAKARA, which is planned to have an articial intelligence to mimic human's motions and behaviors, is the first humanoid research in University of Indonesia that will be continuously developed for the following years. The design of humanoid robot MAKARA is decided to have 20 Degrees Of Freedom (DOF): 6 DOF in each leg, 2 DOF body, 1 DOF in each shoulder and 2 DOF in each arm. The primary goal of this first development are designing all of the parts & mechanical components that construct and support the robot ability, FEM analizing of the robo's parts, trajectories planning for normal walking, and designing the manufacture & assemblv processes of the MAKARA. All of this flow processes were designed based on CAD-CAM.
The manufacturing and assembly robo design's topics are presented on this book. This topics will more discuss about material and processes selection, detailing parts, and the estimated of manufacturing cost. The output of this design was the Bill of Materials (BOM) from the robot, which is needed for the real manufacture processes.
The design of MAKARA is still needed to be improved in the next researches because there're still a lot of human's motions that needed to be studied that affects to the robo's parts. But due to its minimum mechanisms and specification requirements, the MAKARA robot is lightweight, robust, and ready to be manufactured.
"
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005
S37770
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Thomas Rofer, editor
"This book includes the thoroughly refereed post-conference proceedings of the 15th Annual RoboCup International Symposium, held in Istanbul, Turkey, in July 2011. The 12 revised papers and 32 poster presentation presented were carefully reviewed and selected from 97 submissions. The papers are orginazed on topical sections on robot hardware and software, perception and action, robotic cognition and learning, multi-robot systems, human-robot interaction, education and edutainment and applications."
Berlin: [, Springer-Verlag], 2012
e20410399
eBooks  Universitas Indonesia Library
cover
Adhelia Irawan
"Seni tari pada umumnya dilakukan oleh manusia dan diturunkan ke generasi muda sebagai bentuk pelestarian tarian tersebut. Sebagai bentuk lain dari pelestarian seni tari digunakanlah Robot Humanoid. Robot akan akan melakukan pembelajaran gerakan manusia (imitation learning) melalui kemera Microsoft Kinect, yang dapat menangkap gerakan manusia (motion capture). Gerakan tersebut juga dikompensasi untuk penyeimbangan robot dengan metode Zero Moment Point (ZMP). Sistem ini dilakukan dengan framework dari Robot Operating System (ROS) dan berhasil melakukan imitation learning dengan rate 5Hz pada pengiriman data ke joint robot serta waktu sampling sekitar 10Hz.

The art of dance is generally performed by humans and handed down to the younger generation as a way to preserve the dance. As another form of preservation is used Humanoid Robot. The Robot will be imitation learning of human movement through the Microsoft Kinect camera, which can capture human motion (motion capture). The movement is also compensated for balancing robot with Zero Moment Point (ZMP) method. This system is done with the framework of the Robot Operating System (ROS) and managed to imitation learning with rate 5Hz for sending data and the sampling time 10Hz."
Lengkap +
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2016
S65292
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>