Pengontrolan Robot Humanoid Menggunakan Metode Speech Recognation Berbasis Mikrokontroller Raspberry Pi

Gun Gun Maulana

Abstract


Robot adalah mesin yang dirancang untuk dapat melakukan tugas tertentu dan dapat melakukan multitasking berdasarkan pemrograman yang dilakukan oleh user.  Namun kendala saat ini adalah user mengalami kesulitan dalam mengendalikan robot karena harus memahami Bahasa pemrograman yang komplek serta penggunaan kabel yang rumit saat pemasangannya, oleh karena itu penulis menyajikan system pengontrollan menggunakan metode speech recognition dan skeleton tracking menggunakan sensor Kinect agar robot dapat diperintah mengikuti suara dan gerakan manusia tanpa harus menguasai Bahasa pemrograman, agar pengontrollan lebih fleksible penulis mengusulkan system pengontrolan robot yang dikendalikan dari jarak jauh melalui jaringan Wi-Fi, dengan menggunakan raspberryPI sebagai mikrokontrollernya, dimana data inputan dari user akan diproses oleh visual studio untuk mendapatkan informasi suara dan sudut dari user, kemudian informasi tersebut dikirimkan ke mikrokoonttoller melalui jaringan wifi untuk  menggerakan robot tersebut. Hasil percobaan menunjukkan bahwa robot dapat dikendalikan dari jarak jauh melalui suara dan  gerakan manusia dengan cukup akurat yaitu sebesar 97.2%t.


Keywords


Speech Recognition, Skeleton Tracking. Robot Humanoid, Kinect, WiFi

Full Text:

PDF

References


DAFTAR PUSTAKA

C. Tarunajaya, O. K. Wijaya, R. L. Kuwandy, H. Ngarianto, A. A. Gunawan, and W. Budiharto, “Designing of Medium-Size Humanoid Robot with Face Recognition Features,” IPTEK J. Technol. Sci., vol. 26, no. 2, 2016.

E. Sulistyo, “Sistem Komunikasi Robot Humanoid Dalam Aplikasi Robot Penari,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. 2015 Fak. Tek. Univ. Muhammadiyah Jakarta, no. November, pp. 1–5, 2015.

T. A. S, S. Widodo, and M. Kom, “Pengendalian Robot Mobile Berbasis Web Dan Internet Protocol Melalui Jaringan Wifi,” vol. 13, pp. 1–8, 2015.

W. Wang, “Humanoid Android Robot Subsystems,” 2014.

G. G. Maulana, Y. Erdani, A. Budiyarto, and W. Purnomo, “DESIGN AND BUILDING MOTION CAPTURE SYSTEM USING TRANSDUCER MICROSOFT KINECT TO CONTROL ROBOT,” pp. 1–6.

D. S. Ekasari, U. L. Yuhana, and Ri. R. Hariadi, “Rancang Bangun Modul Pengenalan Bahasa Isyarat Menggunakan Teknologi Kinect,” J. Tek. Pomits, vol. 2, no. 1, pp. 1–5, 2013.

B. B. I. of T. MA, W. B. J. U. XU, and S. B. J. U. WANG, “A Robot Control System Based on Gesture Recognition Using Kinect,” TELKOMNIKA Indones. J. Electr. Eng., vol. 11, no. 5, pp. 2605–2611, 2013.

I. J. Ding and S. K. Lin, “Performance Improvement of Kinect Software Development Kit-Constructed Speech Recognition Using a Client-Server Sensor Fusion Strategy for Smart Human-Computer Interface Control Applications,” IEEE Access, vol. 5, pp. 4154–4162, 2017.

W. Wanangsyah, T. Wurijanto, and T. Sutanto, “Aplikasi Virtual Punch Training Menggunakan Microsoft Xbox Kinect,” Jsika, vol. 3, no. 1, pp. 94–101, 2014.

A. R. Wiratno and K. Hastuti, “Implementation of Firebase Realtime Database to track BRT Trans Semarang,” vol. 4, no. 2, pp. 95–103, 2017.

V. Vujovic, M. Maksimović, V. Vujović, N. Davidović, V. Milošević, and B. Perišić, “Raspberry Pi as Internet of Things hardware : Performances and Constraints Raspberry Pi as Internet of Things hardware : Performances and Constraints,” Des. Issues, vol. 3, no. JUNE, p. 8, 2014.

A. Nayyar and V. Puri, “Raspberry Pi-A Small , Powerful , Cost Effective and Efficient Form Factor Computer : A Review International Journal of Advanced Research in Raspberry Pi- A Small , Powerful , Cost Effective and Efficient Form Factor Computer : A Review,” no. December, 2015.

B. Koyuncu and M. Güzel, “Software Development for the Kinematic Analysis of a Lynx 6 Robot Arm,” Int. J. Comput. Electr. Autom. Control Inf. Eng., vol. 1, no. 6, pp. 230–235, 2007.

Google Firebase, “Firebase Realtime Database,” Firebase Realt. Database Guid., p. Firebase Realtime Database, 2017.

P. Menggunakan and M. Continuously, “PERANCANGAN SISTEM TRANSMISI SPINDEL MESIN BUBUT PMS- VARIABLE TRANSMISSION DENGAN PENDEKATAN METODE RETROFIT,” no. November 2016, pp. 8–9, 2019.

M. Nazri and B. Ismail, “Gesture Recognition Robot via Kinect Sensor,” no. December, 2016.




DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v4i1.11447

Article Metrics

Abstract view : 653 times
PDF - 503 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)

Creative Commons License
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License