Rancang bangun sistem vision robot sosial menggunakan metode Artificial Neural Networks (ANN)

Munawwaroh, Madinatul (2018) Rancang bangun sistem vision robot sosial menggunakan metode Artificial Neural Networks (ANN). Diploma thesis, UIN Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (71kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (76kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (296kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (77kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (87MB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (42MB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (47kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (217kB) | Request a copy

Abstract

Robot adalah suatu alat yang dapat membantu pekerjaan manusia diberbagai bidang. Pada penelitian ini dibangun robot humanoid UUnBot (Ultra Unique humaNoid) yang bertujuan untuk hiburan, edutainmet, persahabatan, perawatan anak autis, dan lain-lain. Robot ini dibangun dari 16 DoF (Degree of Freedom) sebagai penggerak, pada bagian kepala terdiri dari 6 DoF pada bagian tangan terdiri dari 10 DoF. Mikrokontroler Arduino digunakan untuk menggerakan kepala dan tangan robot. Sedangkan software yang digunakan untuk mengatur gerakan robot menggunakan IDE Arduino, Python 2.7, dan AMR Voice. Penelitian ini dibagi menjadi empat bagian yaitu perancangan robot kepala, tangan, pengenalan warna, dan obstacle avoider. Untuk bagian kepala, robot dikontrol agar dapat berekspresi, berbicara, dan pengenalan beberapa jenis warna. Pada bagian tangan robot, dikontrol agar dapat bergerak seperti sedang menari dan mengambil suatu benda. Sistem color detection menggunakan Artificial Neural Network (ANN), pada proses pengujiannya menghasilkan nilai rata-rata akurasi keberhasilan sebesar 95%. Selanjutnya metode obstacle avoider menggunakan sensor HC-SR04. Setelah empat metode ini sudah melalui tahap pengujian, maka metode ini dapat diimplementasikan ke robot sosial. Hasil implementasi metode-metode ini sangat baik. Robot humanoid UUnBot dapat menghibur orang karena memiliki kemapuan menari, berbicara, berekspresi, pengenalan warna, dan obstacle avoider

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Robot Humanoid; Software Python; Hardware; Arduino; Artificial; Neural Network (ANN)
Subjects: Applied Physics > Electronics
Applied Physics > Computer Engineering
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Fisika
Depositing User: Madinatul Munawwaroh
Date Deposited: 22 Nov 2018 08:47
Last Modified: 22 Nov 2018 08:47
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/16870

Actions (login required)

View Item View Item