YouTuber Meluncurkan Robot AI Mandiri untuk Permainan Mengambil Bola

·oleh Henderson·Engineering
YouTuber Meluncurkan Robot AI Mandiri untuk Permainan Mengambil Bola
Poin Penting
  • Fetch adalah robot AI yang dapat menyelesaikan permainan mengambil bola secara mandiri.
  • Robot ini menggunakan papan Arduino UNO Q dan teknologi visi komputer untuk pengenalan objek.
  • Model ini dilatih untuk mengenali bola berwarna oranye dan gerakan tangan manusia, serta dapat menyesuaikan tindakan berdasarkan lingkungan.
  • Proyek ini telah dirilis sebagai sumber terbuka untuk referensi dan penggunaan oleh mereka yang berminat.

Seorang YouTuber telah mengungkapkan sebuah robot otonom baru berbasis kecerdasan buatan yang mampu menyelesaikan permainan mengambil bola secara mandiri. Robot ini bernama Fetch, sesuai dengan nama yang diberikan oleh pembuatnya. Robot ini menggunakan tumpukan perangkat keras tertutup yang beroperasi secara offline dan didorong oleh logika Arduino Uno berbasis bare metal. Robot ini mampu mengenali bola berwarna oranye dan mengambilnya kembali tanpa memerlukan input manusia, lalu mengembalikannya kepada pemiliknya. Bagian-bagian robot yang dicetak 3D hanya diikat dengan beberapa sekrup, dan desainnya terlihat ramah. Ketika bola berwarna oranye masuk ke dalam pandangannya, lengan yang dicetak 3D akan menjulur untuk mengambil bola tersebut.

Roda motor yang dilengkapi pada robot bertanggung jawab untuk pergerakan. Setelah mengambil bola, Fetch akan memindai ruangan untuk mencari pemiliknya. Cukup dengan mengangkat tangan, robot ini dapat mengenali dan mengembalikan bola tersebut.

Latar Belakang Teknologi Fetch

Robot ini mampu menyelesaikan tugas-tugas tersebut berkat teknologi otonom yang dimilikinya. Fetch dapat membedakan objek dan gerakan tangan manusia, yang dicapai melalui kecerdasan buatan. Robot ini menggunakan papan Arduino UNO Q yang dilengkapi dengan kamera dan visi komputer. Ia memiliki dua prosesor, di mana satu bertugas menganalisis gambar dan mendeteksi objek, sementara yang lainnya mengontrol motor dan servo robot. Sector 07 telah melatih visi komputer menggunakan Edge Impulse. Perangkat kecil ini menggunakan model YOLO-Pro untuk mendeteksi objek.

Model ini dilatih khusus untuk mengenali bola berwarna oranye dan tangan manusia, serta mengambil gambar 200 objek berbeda dengan kamera pada robot dalam berbagai kondisi pencahayaan, tekstur lantai, dan latar belakang, untuk membantu robot mengenali objek di berbagai lingkungan.

Setelah dilatih, model akan membuat bingkai di sekitar objek yang terdeteksi. Berdasarkan posisi objek, robot akan memutar rodanya untuk bergerak ke arah bola berwarna oranye atau menemukan tangan pemiliknya. Ia juga akan menghitung seberapa jauh lengan mekanis harus berada agar dapat mengambil atau melepaskan bola.

Fungsi dan Tantangan Robot

Fetch dilengkapi dengan berbagai fitur menarik. Di bagian depan robot terdapat mata animasi, telinga yang dapat bergerak sesuai dengan situasi, dan dapat memberikan respons suara menggunakan klip audio yang dibuat oleh ElevenLabs. Selama proses desain dan pembangunan robot, beberapa masalah muncul. Selama pengujian, robot kadang-kadang kesulitan mendeteksi bola dalam kondisi pencahayaan yang kuat, dan juga mengalami kesulitan saat melepaskan bola. Namun, masalah ini dapat diatasi dengan menyesuaikan kecepatan motor, waktu pengambilan, dan pengaturan deteksi. Robot ini kini telah mampu sepenuhnya menjalankan permainan mengambil bola secara mandiri.

Pembuat telah merilis proyek ini sebagai sumber terbuka, sehingga mereka yang berminat dapat mengakses file cetak, kode, komponen yang diperlukan untuk membangun robot, serta petunjuk perakitan di Arduino Project Hub.

Makna Teknologi Otonom Robot Fetch

Desain robot Fetch menunjukkan potensi kecerdasan buatan dalam operasi otonom, terutama dalam pengenalan objek dan interaksi manusia. Dengan menggunakan teknologi visi komputer yang canggih, Fetch dapat beroperasi secara efektif di lingkungan yang berubah-ubah, yang memiliki arti penting bagi perkembangan perangkat rumah pintar di masa depan. Selain itu, pendekatan sumber terbuka mendorong partisipasi dan inovasi komunitas, memungkinkan lebih banyak orang untuk belajar dan meningkatkan teknologi semacam ini, serta mendorong penyebaran dan kemajuan teknologi robotika.

H
Tentang penulis
Henderson