Perancangan Sistem Deteksi Objek Pada Robot Transporter Menggunakan Metode Darknet YOLOv8

  • Yudha Febrian Yudha Universitas Negeri Yogyakarta
  • Aditya Ari Yudha Aditya
  • Rasyid Ammary Yahya Rasyid
  • Naufal Indra Ardhana Indra
  • Melati Wangi Windari Melati

Abstract

Perkembangan teknologi robotika, khususnya pada robot transporter dapat meningkatkankualitas maupun kuantitas produksi berbagai pabrik. Robot transporter merupakan salah satu jenisrobot yang bertujuan untuk mengambil benda dan memindahkannya ke tempat lain. Pada penelitianini, metode darknet YOLOv8 diterapkan pada robot transporter untuk memberikan kemudahan dalamproses pelatihan dan deteksi objek. Algoritma YOLO (You Only Look Once) merupakan salah satumetode dalam bidang deep learning yang saat ini sangat populer dalam pendeteksian objek, danmemungkinkan deteksi objek dengan tingkat keakuratan tinggi. Dalam penelitian ini, ESP32 CAMdigunakan sebagai kamera deteksi objek dan modul WiFi pada robot transporter. Tujuan utama dalampenelitian ini adalah mengatasi tantangan deteksi objek dalam situasi dinamis, seperti perubahan objekdi sekitar robot transporter. Dengan demikian, diharapkan robot dapat merespons dengan cepatterhadap perubahan lingkungan, dan meningkatkan efisiensi tugas transportasi.
Published
2024-05-30
How to Cite
Yudha, Y. F., Aditya, A. A. Y., Rasyid, R. A. Y., Indra, N. I. A., & Melati, M. W. W. (2024). Perancangan Sistem Deteksi Objek Pada Robot Transporter Menggunakan Metode Darknet YOLOv8. Electrician : Jurnal Rekayasa Dan Teknologi Elektro, 18(2), 161-170. https://doi.org/10.23960/elc.v18n2.2595
Section
Articles