Sistem Identifikasi dan Penanganan Objek Berbasis Computer Vision: Studi Kasus Robot KRSRI (Kontes Robot Search and Rescue Indonesia)

Robot Search And Rescue (SAR) merupakan suatu robot yang dirancang bertugas mencari dan menyelamatkan korban dari lokasi bencana ke tempat aman (safezone ). Pada Kontes Robot Search And Rescue Indonesia (KRSRI) tahun 2024 untuk mendapatkan poin pada saat melakukan misi penyelamatan, robot harus mengidentifikasi korban di antara dummy dengan orientasi korban menyerong 45 dan meletakannya tepat di dalam safezone . Penelitian ini menggunakan input dari kamera arducam dengan memanfaatkan teknologi Computer Vision dengan algoritma YOLOv4-Tiny yang memiliki kemampuan deteksi dan pengenalan yang cepat, ringan, dan adaptif dalam berbagai kondisi penyelamatan korban dengan output berupa pergerakan robot dan lengan manipulator. Hasil tugas akhir berhasil menerapkan model YOLOv4-Tiny pada robot SAR dengan kemampuan deteksi pada intensitas cahaya 6 – 1500 lux, jarak maksimum 60 cm, nilai mAP 99%, dan persentase IoU 91,58% secara real-time dengan rata – rata 14.52 FPS. Persentase keberhasilan 87,50% dengan rata – rata waktu 18,99 detik pada pengambilan korban tanpa adanya dummy dan 70,83%, dengan rata – rata waktu 46,78 detik pada pengambilan korban di antara dummy. Sedangkan untuk proses peletakan korban pada safezone abu dengan tingkat keberhasilan 86,67% dan rata – rata waktu 15,29 detik, safezone kuning dengan tingkat keberhasilan 93,33% dan rata – rata waktu 15,23 detik, dan safezone marker dengan tingkat keberhasilan mencapai 100% dan rata – rata waktu 14,29 detik. Dengan akurasi dan kecepatan yang tinggi tersebut, algoritma ini efektif untuk mendapat poin pada kompetisi Robot Search And Rescue Indonesia.