Kolaborasi 2 Arm Robot dalam Sebuah Tugas Pick and Place dengan Metoda Task Allocator Berbasis pada Computer Vision

Robot lengan merupakan perangkat otomatisasi yang umum digunakan dalam sektor manufaktur. Pada awalnya, tugas-tugas ini dilakukan oleh manusia, tetapi proses manual ini memiliki sejumlah kelemahan, seperti keterbatasan kecepatan dan akurasi manusia, kelelahan, dan risiko kecelakaan kerja. Untuk mengatasi kendala-kendala tersebut, robot mulai menggantikan manusia dalam tugas pick and place. Awalnya, satu robot melaksanakan tugas pick and place. Namun, dengan perkembangan teknologi, dua robot mulai bekerja sama dalam tugas tersebut. Meskipun demikian, kolaborasi dua robot dalam tugas pick and place juga menimbulkan sejumlah tantangan. Studi ini mengimplementasikan deteksi objek menggunakan YOLOv5 dengan HSV dengan karakteristik komputasi yang rendah sehingga memungkinkan untuk mendukung operasi pick and place pada robot pole-arm. Komunikasi antara sistem deteksi objek dan robot dilakukan melalui python dengan komunikasi menggunakan serial arduino. Kamera diatur dengan transformasi perspektif untuk memungkinkan konversi koordinat objek yang akurat, mengingat perbedaan dalam proyeksi dari dunia 3D ke 2D. Pelatihan yang dilakukan menghasilkan mAP 0,5 sebesar 97,7% dan mAP 0,5:0,95 sebesar 60%. Hasil pengujian deteksi menunjukkan tingkat presisi deteksi objek sebesar 1, recall sebesar 0,977, dan F1 score sebesar 0,96. Metode Task Allocator yang berhasil membuat pengambilan lebih efisien dengan waktu lebih cepat sebesar 27 detik. Proses pick and place mencapai tingkat keberhasilan rata-rata dari 3 pengujian sebesar 91,667%, 85%, dan 86,667%, menunjukkan kinerja yang baik dalam aplikasi praktis di lingkungan pengujian.