Perbandingan Metode CF dan k-NN untuk Identifikasi Warna pada Robot Soccer

Abstract

Robot soccer adalah salah satu divisi dari Kontes Robot Cerdas Indonesia (KRCI). Tugas robot ini adalah bermain bola berdasarkan rule standar internasional yang telah ditetapkan organisasi RoboCup. Sesuai dengan rule pertandingan robot soccer, bahwa warna setiap objek yang berada dalam lapangan pertandingan memiliki warna tertentu. Objek-objek yang dimaksud adalah bola, gawang, garis-garis putih, dan warna lapangan itu sendiri. Pada penelitian ini objek yang diteliti adalah bola (orange) dan gawang (kuning). Tingkat akurasi dan waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi menjadi pertimbangan dalam mendisain fungsi vision robot soccer. Penelitian ini digunakan dua metode untuk mengidentifikasi warna objek pada robot soccer yaitu Color Filtering (CF) dan k-Nearest Neighbor (k-NN) untuk mengklasifikasi warna per-pixel dalam citra, kemudian dilanjutkan deteksi objek, mencari titik pusat koordinat dan pengukuran jarak objek dengan aksi scanning dan tracking. Dari hasil penelitian ini didapatkan waktu komputasi dengan CF adalah 0,097 detik dan k-NN adalah 0,27 detik, sedangkan rerata error estimasi jarak bola dengan rentang pengukuran 10 cm sampai dengan 360 cm menggunakan CF adalah 6,02% dan k-NN 7,19%.Kata Kunci—Robot Soccer, k-Nearest Neighbor (k-NN), Color Filtering.