Perancangan Sistem Deteksi Objek Bola dan Gawang Pada Robot Sepakbola Humanoid Menggunakan Metode Darknet YOLO
Design of Ball and Goal Object Detection System for Humanoid Soccer Robot Using Darknet YOLO Method
Dalam bidang robotika terdapat salah satu jenis robot yang memiliki kemampuan bermain sepak bola yaitu robot sepak bola humanoid. Robot ini diharapkan memiliki kemampuan utama untuk mendeteksi objek di lapangan, khususnya objek bola dan gawang. Oleh karena itu, perlu dikembangkan suatu sistem pendeteksi objek bola dan gawang dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga robot dapat mengidentifikasi objek yang tepat untuk melakukan tugas selanjutnya.
Penelitian ini menggunakan platform robot ROBOTIS OP3 yang terintegrasi dengan webcam Logitech C920. Sistem deteksi yang digunakan adalah Darknet YOLO yang merupakan salah satu aplikasi deep-learning. Jaringan YOLO yang digunakan dalam penelitian ini adalah YOLOv3 Tiny, dan tahap pelatihannya melibatkan framework Darknet. Pada tahap pelatihan jaringan diperoleh nilai rata-rata loss (average loss) sebesar 0,2805 dan nilai mean Average Precision (mAP) sebesar 96,3%.Pada tahap pengujian jaringan, bingkai gambar yang dihasilkan dari sistem deteksi objek yang terdeteksi diberi label "bola" dan "gawang" beserta bounding box.
Pada penelitian ini, sistem deteksi yang telah dikembangkan menghasilkan nilai akhir performa jaringan dalam pengujian menggunakan validasi set dengan nilai akurasi 0,96, presisi 0,97, recall 0,96, dan F1-score 0,97 sedangkan secara real-time pengujian menghasilkan nilai akhir performansi jaringan dengan nilai akurasi 0,94, presisi 0,98, recall 0,91, dan F1-score 0,94. Selanjutnya objek bola memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 98% sedangkan objek gawang memiliki nilai akurasi terendah sebesar 92%, kedua nilai akurasi tersebut diperoleh pada kondisi pengujian real-time.
In the field of robotics, there is one type of robot that has the ability to play soccer, namely the humanoid soccer robot. This robot is expected to have the main ability to detect objects on the field, especially ball and goal objects. Therefore, it is necessary to develop a ball and goal object detection system with a high degree of accuracy, so that the robot can identify the right object to carry out the next task.
This study uses the ROBOTIS OP3 robot platform which is integrated with the Logitech C920 webcam. The detection system used is Darknet YOLO which is a deep-learning application. The YOLO network used in this research is YOLOv3 Tiny, and the training stage involves the Darknet framework. At the network training stage, an average loss value of 0.2805 was obtained and a mean Average Precision (mAP) value of 96.3%. At the network testing stage, the image frames generated from the detected object detection system are labeled "ball" and "goal" along with the bounding box.
In this study, the detection system that has been developed produces the final value of network performance in testing using set validation with an accuracy value of 0.96, precision of 0.97, recall of 0.96, and F1-score of 0.97 while in real-time the test produces the final value of network performance with an accuracy value of 0.94, precision of 0.98, recall of 0.91, and F1-score of 0.94. Furthermore, the ball object has the highest accuracy value of 98% while the goal object has the lowest accuracy value of 92%, both accuracy values are obtained under real-time test conditions.