DETEKSI DAN TRACKING WAJAH PADA ROBOT MANIPULATOR 2 DOF BERBASIS KONTROL SELF CONSTRUCTING FUZZY NEURAL NETWORK

Kusno Suryadi

Sari


Self Constructing Fuzzy Neural Network (SCFNN) digunakan sebagai metode pengambilan keputusan
dalam mengindentifikasi dan tracking obyek wajah yang diimplementasikan pada robot manipulator 2 derajat
kebebasan, yaitu gerakan arah memutar pada sumbu X, perputaran terhadap sumbu Y dan berhenti. Keuntungan
dari penggunaan metode SCFNN adalah tidak perlu menginisialisasi rule, konvergen secara cepat dan presisi.
SCFNN diusulkan sebagai perbaikan hasil dari penggunaan ANN dan Fuzzy Logic Control, karena SCFNN
merupakan penggabungan dari kelebihan kedua metode tersebut. Kontrol SCFNN digunakan sebagai tahap akhir
dari sistem tracking obyek yang diambil berdasarkan proses citra wajah yaitu besar error yang terjadi
berdasarkan posisi wajah yang terdeteksi terhadap titik tengah kamera. Berdasarkan hasil pengujian sistem
steady state error rata-rata pada proses tracking dengan posisi obyek yang berbeda adalah sebesar 1,4 pixel
untuk gerakan kearah sumbu x dan 1,2 pixel untuk arah sumbu y dan overshoot sebesar 0%, serta settling time
sebesar 1,66 detik hingga 1,72 detik.

Teks Lengkap:

PDF (English)

Referensi


Boyoon Jun and Gauray S. Sukhatme. Detecting

moveing object using a single camera on a

mobile robot in outdor environtment. Proceeding

of the 8th Conference on intelegent autonomous

system. Hal 980-987. Amsterdam, Belanda 2004.

C.H. Messom, G. Sen Gupta, S. Demidenko and

Yuen Sion, Improving Predictive control of

mobile robot, Instrumentation and measuremen

technology conference vail, CO, USA, 20-22

may 2003.

Calos Perez, Oscar Reinoso, M.Asuncio Vicente,

Robot hand tracking using an adaptif fuzzy logic

controller, WSCG 2004, WSCG Poster

proceedings.

Dongbing Gu, dkk. Learning fuzzy logic controller

for reactive robot behaviours, Department of

Computer Science, University of Essex

Wivenahoe Park, Colchester CO4 3SQ,UK.

Proceedings of IEEE/ASME International

Conference on Advanced Intelligent

Mechatronics, kobe, Japan, 20-24 juli 2003.

Sutedjo, dkk. Penerapan self constructing fuzzy

neural network sebagai observer fluksi pada

motor induksi tiga fasa, Institut teknologi

sepuluh November Surabaya, Seminar nasional

aplikasi teknologi informasi, UII yokyakarta,

Juni 2005.

Wan-Dewang,dkk. the design SCFNN based

nonlinier channel equalizer, Gradued school of

engineering science and technology, Department

of Electrical Engineering National Yunlin

University of Science and Technology

Yulin ,640 Taiwan, January 2005.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.