KONTROL POSISI ROBOT MANIPULATOR PLANAR TIGA DERAJAT KEBEBASAN BERBASIS VISUAL

  

KONTROL POSISI ROBOT MANIPULATOR PLANAR TIGA

DERAJAT KEBEBASAN BERBASIS VISUAL

Darwison, M. Ilhamdi Rusydi dan Bentar

  Laboratorium Elektronika Industri Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas

  

Email: darwison@ft.unand.ac.id

ABSTRAK

  

Penelitian ini bertujuan membuat kontrol posisi robot manipulator planar berbasis visual dengan

menggunakan sensor kamera sebagai pendeteksi keberadaan objek. Dengan menerapkan metoda

Jacobian Citra akan membuat pergerakan robot lebih cepat sampai ke objek yang terdeteksi. Input dari

Jacobian citra didapatkan dari tangkapan piksel benda oleh Kamera. Posisi dicapai dengan pengaturan

kecepatan sudut dari hasil Jacobian robot untuk masing-masing joint robot yang menggunakan

servomotor. Mikrokontroler digunakan sebagai pengontrol pergerakan dan komunikasi antara kamera

dengan komputer melalui modul wireless. Metoda Jacobian citra dan Jacobian robot di proses di

Komputer. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pergerakan dipengaruhi oleh nilai kedalaman benda

terhadap kamera (Z). Dengan nilai Z=1 error piksel terkecil [-1 0] dan waktu pencapaian 6s. Sedangkan

untuk Z=10 membuat tingkat akurasinya menjadi berkurang dengan error piksel terkecil [-9 -1] dan

waktu pencapaian 8s.

  Kata Kunci : robot manipulator planar, Jacobian dan kontrol posisi.

  kontrol posisi robot manipulator planar tiga

I. PENDAHULUAN derajat kebebasan berbasis visual.

1.1 Latar Belakang

  _[5]

  1.2 Tujuan Penelitian

  Robot manipulator (Lewis, 2004) Ada dua tujuan penelitian, yakni: adalah robot yang memiliki sistem mekanik

  1. Agar dapat merancang dan membuat yang terdiri dari susunan lengan, sendi dan sebuah sistem kontrol posisi robot dapat menghasilkan gerakan yang terkontrol _[2] manipulator planar tiga derajar

  (Ermadi, 2007) . Hal ini berdasarkan kebebasan. penelitian yang dilakukan oleh J. Cid-Monjaraz ₍₆₎

  2. Agar dapat robot manipulator planar

  dkk (2007) dengan judul “A visual servoing bergerak ke posisi yang tepat. controller for robot manipulators” membahas

  mengenai pengontrolan pergerakan robot

  1.3 Manfaat Penelitian

  manipulator planar berbasis visual. Selanjutnya Penelitian ini adalah suatu usaha untuk adalah penelitian dari Paulo Goncalves dkk ₍₄₎ dapat memberlakukan robot manipulator planar

  (2007) dalam paper mereka yang berjudul bergerak ke posisi yang tepat dengan “Comparing Visual Servoing Architecture for menerapkan metoda Jacobian citra dan Jacobian

  Planar Robot” membahas mengenai analisa

  robot. Keberhasilan metoda ini sebagai materi kinematik pada robot manipulator planar. penelitian diharapkan dapat memberikan hasil

  Namun rancangan robot manipulator planar ini yang lebih efektif dalam menyelesaikan masih terbatas pada tracking objek tanpa bisa masalah, sehingga dapat berguna untuk melakukan pemindahan objek dari satu titik ke kemajuan dunia industri dan khususnya bidang titik yang lain. Selain itu, robot manipulator yang berhubungan dengan masalah kontrol planar ini tidak dapat dikontrol dari jarak yang robot manipulator planar. jauh karena sistem komunikasi data masih menggunakan kabel dan posisi kamera yang

  1.4 Batasan Masalah tidak terintegrasi pada mekanik robot.

  Adapun masalah yang akan diteliti yaitu Berdasarkan hal tersebut maka dilakukan

  Bagaimana merancang kontrol posisi penelititan untuk merancang dan Implementasi (melibatkan kamera sebagai sensor posisi objek) robot manipulator planar agar dapat Vektor n, o, a, dan p yang diperlihatkan mengangkat beban (maksimal 0,5 gram) pada gambar 2 di atas. Dimana, a adalah vektor berbentuk bola sejauh jangkauan lengan robot pendekatan dari end-effector (ujung lengan), o sehingga menghasilkan pergerakan robot ke adalah vektor arah, n adalah vektor normal, dan _[8] posisi yang dituju dengan tepat. p adalah vektor posisi (Rusydi, 2008) .

  2.3 Jacobian

II. TINJAUAN PUSTAKA

  Matrik jacobian dapat dirumuskan sebagai berikut ini:

2.1 Matrik Transformasi Homogeneous

  Adapun matrik transformasi homoge- neous untuk gambar 1 adalah sebagai berikut: (4) dengan adalah kecepatan kartesian

  y adalah

   h   (5)

  y  q  Jq  Gambar 1. Hubungan link pada sebuah

   _[6] q manipulator (Monjaraz 2007) .

  Dan J(q) disebut dengan Jacobian Manipulator. Secara umum kecepatan kartesian dapat dituliskan,

  (1)

  

    (6)

  y

     

  Atau

  

   

  R P _{i i T}  

  A

  (2)

     

i 0 1 dimana  

     adalah kecepatan _T

     ^{x y z}

     

  linear dan   _{x y z} dimana R i adalah sebuah matrik rotasi dan P i    adalah kecepat- adalah sebuah vector translasi.

  

  an sudut, secara singkat dapat dikatakan _{x [8]} sebagai kecepatan sudut terhadap sumbu x .

2.2 Forward Kinematik

  Dengan menurunkan persamaan (5) maka Posisi dan arah dari ujung lengan seperti diperoleh percepatan dengan formula sebagai gambar 2 berpengaruh pada kerangka koordinat berikut: acuan manipulator yang diperoleh dari matrik T, dimana matrik T adalah sebagai berikut _[9]

  y  Jq   Jq

  (Sciavicco,1996) .    (7)

  n o a p R P    

  (3)

    T

      0 0 0 1 0 1

  2.4Jacobian Robot    

  Turunan pertama persamaan kinematik maju di atas menghasilkan persamaan kinematik diferensial dan matriks Jacobian _ Robot J R yang menyatakan kecepatan ujung lengan v terhadap kecepatan joint sebagai _[8] q berikut .

  Gambar 2.Ujung lengan robot

  ( ) p v J q q

  (20) Matriks Jacobian Citra untuk sebuah ciri citra berupa titik O i adalah sebagai berikut:

     

  (17) x = perkalian silang vektor

  Kamera menghitung intensitas dari cahaya pada setiap koordinat piksel (u,v). sebuah titik 3D dengan koordinat homogen x _titik = (x,y,z,1) diproyeksikan pada titik citra dengan koordinat homogen P=(u,v,1) ^[8] :

  (18) K adalah matrik interistik kamera :

  (19)

  u dan v adalah koordinat piksel-piksel, k _u

  dan

  k _v

  adalah faktor skala pada sepanjang sumbu dan (piksel/meter). adalah sudut antara sumbu dengan panjang fokus. Gambar 3 menunjukkan model perspektif kamera terhadap ruang 3D (Fu dkk, 1987) ^[3] .

  Gambar 3. Model Perspektif kamera terhadap ruang 3D terhadap bidang kamera.

  Parameter matrik intrinsik kamera tersebut adalah jarak fokus, kerapatan piksel dan sudut optik kamera.

  Perubahan posisi objek, m _i, dalam bidang citra memiliki hubungan dengan kecepatan kamera v, yang dinyatakan dalam matrik Jacobian Citra sebagai berikut:

  (21) Dimana : _{i c}

    

  J = Jacobian citra ke i 

  = Panjang fokus kamera (

  u

  ,

  v

  ) = Koordinat piksel kamera

  z

  =Kedalaman benda pada kamera Matriks Jacobian Citra untuk N buah ciri citra yang diamati adalah sebagai berikut:

  (22)

  2.6 Komponen Utama Robot

  2.6.1 Sistem Aktuator

  Aktuator adalah perangkat elektro- mekanik yang digunakan untuk melakukan gerakan, seperti servomotor DC (Darwison dkk, 2011) ^[1] pada gambar 4.

    

      

   ^{ }          

   (12) dan kecepatan linearnya adalah: _{1, 1, 1, i i i i i i}

  (8) _{P R o}

  J J J       

  (9) Dengan _{1 i}

  z 

  adalah vektor unit pada koordinat joint i. Pada Joint revolute kecepatan rotasinya adalah: _{1, 1 i i i i}

  v z 

     

  (10) _{1 i oi i i}

  q J v z   

   (11) _{1 oi i i}

  J v z

   

  v xr 

   

    

   (14) _{1, 1, 1 1}

  ( ) _{i pi i i i n i i i}

  q J xr v z x p p 

       

     (15) _{1 1} ( ) _{pi i i}

  J z x p p  

    (16) Jadi, _{1 1 1}

  1

  ( ) jika joint i bersifat revolute Jika joint i bersifat prismatic ^{i i i i i}

  z x p p z J z

     

2.5 Sistem Visual

2.6.2 Servomotor DC

  3.2 Perangkat Keras

  Servomotor DC adalah motor DC

  3.2.1 Mekanik

  dengan torsi besar yang memiliki kemampuan Robot Manipulator ini mempunyai dua yang baik dalam hal posisi, kecepatan dan buah joint yang bisa berotasi (revolute joint) akselerasi. dan 1 buah joint yang bisa bertranslasi

  Secara umum terdapat 2 jenis (prismatic joint). Mekanik Robot manipulator servomotor, yaitu servomotor standard sering ini sepenuhnya dibuat dengan menggunakan dipakai pada sistim robotika misalnya untuk bahan acrylic bening seperti gambar 6. membuat “ Robot Arm” ( Robot Lengan ) sedangkan servomotor Continous sering dipakai _[7] untuk robot mobil (Pitowarno, 2006) . _{18ms – 20ms kanan putar > 1,5ms = 1,5ms} < 1,5ms _{berhenti putar kiri}

  Gambar 4. Penggunaan servomotor DC Gambar 6. Mekanik Robot

III. METODOLOGI PENELITIAN

  3.2.2 Perancangan Sistem Minimum

  Kamera CMUcam3 dihubungkan dengan mikrokontroler ATMega 128L melalui

3.1 Garis Besar Perancangan Sistem

  converter RS-232. Mikrokontroller juga

  Adapun diagram blok penelitian seperti dihubungkan dengan komputer melalui modul gambar 5 yang terdiri dari 2 bagian yaitu

  Xbee Pro untuk proses jacobian citra dan perangkat keras (hardware) yang terdiri dari Jacobian robot seperti terlihat pada gambar 7. bentuk mekanik dan perancangan perangkat lunak (software) yang berfungsi untuk mengendalikan pergerakan dari robot manipulator.

  Mikrokontroler ATMega128L mem- punyai dua buah port serial yang digunakan untuk berkomunikasi dengan kamera CMUcam3 dan modul Xbee PRO (Xbee, _[10] 2011) dan port I/O yang difungsikan sebagai output untuk menggerakkan servomotor dengan menggunakan sinyal PWM.

  Gambar 7. Rangkaian sistem minimum

  Robot Manipulator Planar Pada komputer terdapat modul wireless

  Xbee PRO untuk menerima data titik tengah objek dan sudut aktual masing-masing joint robot dari mikrokontroler ATMega 128. Modul ini dihubungkan ke port serial RS-232 pada

  Gambar 5. Blok diagram sistem robot

  komputer sehingga protokol komunikasi yang manipulator planar digunakan mengikuti standar RS-232 seperti gambar 8.

  Gambar 8. Rangkaian Xbee Serial Adapter

  pada Komputer

  3.3 Perancangan Perangkat Lunak

  Perangkat lunak pada robot manipulator planar terdiri atas perangkat lunak user

  interface pada komputer menggunakan

  MATLAB 7.04 dan perangkat lunak mikrokontroler ATMega 128L menggunakan CodeVision AVR 1.24.8d Professional berbasis bahasa C. Sesuai dengan rangkaian sistemnya, mikrokontroler ATMega 128L dihubungkan dengan kamera CMUcam3, motor DC, motor servo, modul wireless Xbee PRO, dan push Gambar 9. Flowchart pada mikrokontroler

  button. Adapun flowchart program pada

  mikrokontroller adalah seperti terlihat pada gambar 9. Dan gambar 10 berikut merupakan

  flowchart program pada komputer.

  3.4 Parameter Robot Manipulator

  Robot manipulator ini terdiri dari 2 joint yang bisa berotasi dan 1 joint yang bisa translasi. Untuk mencari kinematikanya digunakan metode Denavit- Hartenberg yang mengandung beberapa parameter seperti sudut

  joint (θ ), jarak joint (d ), sudut putaran link _{i i}

  (α i ), dan panjang link (a i ). Untuk dapat melakukan pergerakan yang terkontrol dari robot manipulator planar ini, diperlukan beberapa tahapan yaitu:

  1. Menentukan parameter link dan joint dari robot manipulator planar seperti ditunjukkan oleh Gambar 11 yang menunjukkan koordinat masing-masing

  joint.

  Gambar 10. Flowchart pada komputer

  Pada sistem kendali ini ada masukan Pd sebagai koordinat piksel benda pada kamera, P

    

       

       

  =

  c. Matrik Transformasi pada joint 3 T ₃ = A ₁ ¹ A ₂ ² A ₃

  1 150 120 150 120 _{1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1} S S C S C C S C

        1 280

       

  1

       

  =

  b. Matrik Transformasi pada joint 2 T ^{2 = A 1 1} A ²

  150 _{1 1 1 1 1 1} S C S C S C

  1 280 1 150

        

     _{     }

  60

  a. Matrik Transformasi pada joint 1 T ^{1 = A 1} T ^{1 =}

       1

  3.5 Sistem Kendali Robot Berbasis Visual Citra

  60 150 120 150 120 _{1 2 1 1 2 1} S S C C

    _{ }

     

       

  dan matrik p, p =

     

  1 150 120 150 120 _{1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 1 2 1} S S C S C C S C

      _ ^ _{2 1} ^{2 1} C S _{, a =} 

       

  , s =

      _ ^ _{2 1 2} C ₁ S

       

  Maka dari matrik diatas didapatkan matrik: n =

       

  dengan tiga derajat kebebasan:

  Gambar 11. Rancangan Parameter joint _i 

       

  280 150

  

  1 ₁

  1 Adapun matrik transformasi dari robot planar

  d _i (mm) a _i (mm)

   _i 

  Joint i _i

  Tabel 1. Parameter Robot Manipulator 3- DOF

  dan d i Tabel 1 merupakan parameter yang terdapat pada masing-masing joint dan link dari robot planar.

       

  

   

  1

  1 120 120 _{2 2 2 2 2 2} S C S C S C

  c. Matrik homogen pada joint 3 ₂ A ^{3 =}

       

       

  1 220

  1

  1

  2 ₂

• 180 120 3 d
₃ =220

  2. Menentukan matrik transformasi homogen robot manipulator yang menyatakan hubungan tiap joint adalah sebagai berikut: Untuk mempermudah penulisan, selanjutnya cos _i

  

  dan sin _i

  

  dilambangkan C i dan S i . Berikut ini adalah matrik homogen robot manipulator planar dengan tiga derajat kebebasan (Zulvi, 2010) ^[11] untuk tiap- tiap joint : a. Matrik homogen pada joint 1

  A ₁ =

       

  

  1 280 1 150

  150 _{1 1 1 1 1 1} S C S C S C

  b. Matrik homogen pada joint 2 ¹ A ^{2 =}

        sebagai koordinat benda yang diinginkan pada

  v   _x   .

  koordinat piksel kamera (titik referensi), dan v

  v   _y 

    ₁

  merupakan hasil dari sistem yang berupa

    _.  v  _z dengan

   

  kecepatan pada masing-masing joint yang

   J

     _{R 2}    _.

  harus diberikan seperti gambar 12. x

      d

     _{y  }    

   P

     z  v d

  Sistem

  J R =  J J J  _{1 2 3} Kendali

  P Robot

  Pergerakan joint bersifat revolute dan

  Berbasis

  prismatik maka matrik jacobian robot

  Visual Gambar 12. Diagram sistem kendali robot

  berbentuk: berbasis visual 

  z x p ( p ) 

   _i   _{1 i 1} jika joint i bersifat revolute

   

  Ciri objek yang diambil hanya berupa titik z _{i  1} 

  

  J _i   tengah objek, maka: z

    _{i  1} 

  Jika joint i bersifat prismatic  

    

  u  u     _d

  Pd = dan P =

      v v _{d  }

   

  Untuk membentuk matrik jacobian robot ini diperlukan matrik p dan matrik z pada setiap Maka:

  joint yaitu: u  u

   d    150 C

  e = Pd – p =

   ^{1 }  

   

  ,   ,

  v  v _d   p   p 150 S _{1 1}

         280     

  Pada sistem pengendalian robot berbasis

     120 ( C C S S ) 150 C  _{1 2 1 2 1}

  visual ini terdiri dari sistem Jacobian Citra dan

    p  120 ( S C  C S )  150 S

  Jacobian Robot. Jacobian Robot berfungsi ^{2 1 2 1 2 1}

   

  untuk mentransformasikan posisi koordinat

    280  

  benda berdasarkan titik acuan menjadi maka, informasi kecepatan dan arah setiap joint. Pada

  120 ( C C  S S )  150 C   _{1 2 1 2 1}

  robot ini terdiri dari 2 buah joint yang diberikan

    p  120 ( S C  C S )  150 S

  kecepatan rotasi dan 1 buah joint diberikan ^{1 2 1 2 1}

   

  kecepatan linier, sehingga θ berupa matrik  

  60  

  berdimensi 3x1. Kecepatan ujung lengan robot dan manipulator V, terdiri dari kecepatan linier dan

       

  kecepatan rotasi pada sumbu x,y,z. V

     

  , dan

    Z

  Z   Z  _{1 2}

  merupakan matrik berdimensi 6x1. Hubungan

           1    1 

  V dan θ adalah V = J R θ , karena V kecepatan

  1      

  ujung lengan robot matrik berdimensi 6x1 dan θ adalah kecepatan joint matrik berdimensi 3x1,

  Maka matrik Jacobian Robot yang terbentuk sehingga: adalah sebagai berikut:

  a. Matrik Jacobian Robot untuk joint 1

    6 x 1  J [ _R 3 x 1 ] (revolute joint) adalah:

  J ^{1 =Z x(p–p )} Maka J merupakan matrik berdimensi _R

  6x3 dimana J R merupakan matrik jacobian robot.

  =

  V J v u   

       cz ^{cy cx cz cy cx c}

  V V

  V J z v u

     ^{. . .}

           

           

     

         

      

  1 ^{. .} _{cz cy} ^{cx cz cy cx c}

  V V

  Vektor kecepatan perubahan posisi piksel kamera dinormalisasi sehingga ż = 1 dan pergerakan linier kamera hanya pada sumbu z serta kamera tidak bisa berotasi sehingga Vcz = 0, ω cx = 0, ω cy = 0, ω cz = 0 dan Jc berdasarkan persamaan diatas adalah:

           

  J _c =      

       

    

   

   

  u v u v z v z v u v u z u z

       

   

  . . _{2 2} ^{2 2} IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

  4.1 Hasil Pengujian

  Pada pengujian ini sistem bekerja secara otomatis dengan menggunakan sensor berupa kamera CMUcam3 untuk mendeteksi objek berwarna yang akan memberikan informasi titik tengah objek (piksel) sebagai umpan balik bagi sistem robot. Adapun hasil pengujian sebagai berikut:

         

           

           

     

           

       1 ( 150 ) 120

  ( 150 ) 120 _{1 2 1 2 1 1 2 1 2 1} C S S C C S S C C S

  b. Matrik Jacobian Robot untuk joint 2 (revolute joint) adalah:

  J ₂ =Z ₁ x(p–p ₁ ) =

           

           

     1 ) ( 120

  ) ( 120 _{2 1 2 1 2 1 2 1} S S C C S C C S

  c. Matrik Jacobian Robot untuk joint 3 (prismatic joint) adalah:

  J ^{3 =}

     ^{1 i}

  1 3 x J x _c  _. p =J c .V c

  Z

  =

           

           

       

   

  1 ₂ Z

  Maka Matrik Jacobian Robot untuk Robot Planar dengan tiga derrajat kebebasan adalah:

  Sedangkan sistem Jacobian Citra berfungsi untuk mentransformasikan posisi koordinat berdasarkan piksel menjadi posisi koordinat berdasarkan titik acuan. Hubungan ṗ dan Vc adalah ṗ = Jc.Vc , ṗ adalah kecepatan posisi piksel matrik berdimensi 3x1 dan Vc adalah kecepatan kamera atau ujung lengan berdimensi 6x1, sehingga

     

  1 6 .

  a. Dengan posisi Pd = [102 137] yang merupakan koordinat piksel hasil tangkapan kamera dan P = [87 143] yang merupakan koordinat piksel referensi, dengan nilai faktor kedalaman Z = 1 dan objek diam.

  _{(p l) e s ik eu ( 20 10 30 Percobaan 1 at se l) ik p 20 10 40 30} Percobaan 3 _{eu ev t a la G -30 -20 -10 1 4 Waktu (detik) (z=1) 7 10 13 16 19 22 25 G}

ev al

_{-10 -20 1 4 Waktu (de tik) (z=5) 7 10 13 16 19 22 25} Gambar 15. Percobaan 3: kesalahan piksel

  titik 3 terhadap waktu(detik)

  Gambar 13. Percobaan 1: kesalahan piksel

  titik 1 terhadap waktu(detik) _{Percobaan 4} Posisi objek pada titik Pd menjadi input ₄₀ pada sistem kendali ini dan titik P diharapkan _{ik s e l) 20} berada pada posisi objek atau titik P akan _{(p t ev -20 1 4 7 10 13 16 19 22 25} ^eu berhimpit dengan titik Pd dalam koordinat la _{G a -40} piksel kamera. Dengan nilai Z = 1 sistem

• _-60 mengalami osilasi piksel 27 sampai -21 dan _{Waktu (detik) (z=5)} mulai menuju objek yang dituju pada detik ke 7

  Gambar 16. Percobaan 4: kesalahan piksel

  dengan error piksel terkecil [-1 0] seperti titik 4 terhadap waktu(detik) gambar 13.

  V. KESIMPULAN

  b. Untuk posisi Pd = [109 145] dan P = [87

  1. Robot mampu menuju titik yang dituju 143] dengan Z = 1 serta objek bergerak tanpa berosilasi adalah sesudah 6s dengan dihasilkan seperti gambar 14. error piksel terkecil [-1 0]. _{Percobaan 2}

  2. Semakin besar nilai Z keakuratan posisi _{e l) ik eu s 100 50} ujung lengan robot semakin rendah. _{G la a t ev (p -100 -50 1 4 7 10 13 16 19 22 25} DAFTAR PUSTAKA _{Waktu (detik) (z=1)} [1] Darwison, M. Ilhamdi Rusydi dan Imil Hamda Imran, Perancangan dan

  Pembuatan sistem Kontrol Kecepatan Gambar 14. Percobaan 2: kesalahan piksel

  Servomotor Continous Parallax dengan

  titik 2 terhadap waktu(detik)

  PID. Teknika No.35 Vol.1 thn.XVIII, Universitas Andalas Padang (2011).

  Dengan nilai Z = 1 sistem mengalami [2] Ermadi, Ade, Perancangan dan osilasi piksel 61 sampai -58 dan sampai ke

  Implementasi Robot Mobil Pendeteksi

  objek yang dituju pada detik ke 23 dengan error

  dan Pemadam Api Menggunakan Sensor piksel terkecil adalah [3 3]. Ultraviolet dan Ultrasonik Berbasiskan Mikrokontroler Renesas R8c/13,

  c. Untuk Z=5 dan objek diam, sistem Universitas Andalas Padang (2009). mengalami osilasi piksel 32 sampai -13

  [3] Fu, K.S, dkk., Robotics : Control, serta robot sampai ke objek yang dituju

  Sensing, Vision, and Intelligence.

  pada detik ke 7 dengan error piksel terkecil New York, The McGraw-Hill

  [5 5] seperti pada gambar 15 dan objek Companies (1987). bergerak seperti pada gambar 16.

  [4] Goncalves, Paulo dkk., Comparing

  Visual Servoing Architecture for Planar Robot(2007), Diunduh pada 11 mei 2011

  pukul 15:14 WIB dari

  http://med.ee.nd.edu/MED10/pdf/349.pdf

  [5] L.Lewis, Frank., Robot Manipulator

  Perancangan dan Simulasi Algoritma Visual Servoing Berdasarkan Citra Pada Robot Scara Adeptone, Tesis. Pada

  Servoing Penjejak Garis Pada Robot Lengan 3 Derajat Kebebasan Dengan Pengendali Proporsional. Universitas Andalas, Padang(2010).

  [11] Zulvi, Adilson, Tugas Akhir :Perancangan dan Implementasi Visual

  http://www.sparkfun.com/datasheets/Wir eless/Zigbee/XBee-Manual.pdf .

  Companies, New York (1996). [10] Xbee PRO Datasheet, diunduh pada tanggal 30 Mei 2011 pukul 19.36 wib dari

  Modelling and Control of Robot Manipulator, The McGraw-Hill

  Jurusan Teknik Elektro, Institut Teknologi Bandung, Bandung(2008). [9] Sciavicco, Lorenzo dan Bruno Siciliano,

  [8] Rusydi, Muhammad Ilhamdi,

  Control Theory and Practice”. U.S.A: Mercel Dekker inc(2004).

  Kontrol, dan Kecerdasan Buatan, Yogyakarta, CV.Andi Offset(2006).

  [7] Pitowarno, Endra, Robotika Desain,

  http://www.naun.org/journals/circuitssyst emssignal/cssp-39.pdf .

  (2007). diunduh tanggal 27 mei 2011 pukul 19.38 wib dari

  Controller for Robot manipulator,

  [6] Monjaraz, J. Cid dkk. , A Visual Servoing

  Biodata Penulis Darwison, dilahirkan di Payakumbuh, Sumatera Barat Indonesia. Pendidikan SD sampai SMA dilalui di kota Padang Sumatera Barat. Lulus SMA melanjutkan S1 Teknik Elektro bidang studi Elektronika ke ITS Surabaya. Selama mengikuti perkuliahan di ITS banyak pengalaman praktik yang didapat melalui sebagai asisten Praktikum, lomba dan Tugas Akhir Pernah mendapat pengalaman elektronika di beberapa perusahaan yang memproduksi antara lain semen, plastik, obat nyamuk bakar dan lain-lain. Tahun 1995 diterima sebagai dosen S1 Teknik Elektro di Universitas Andalas Padang sampai sekarang. Tahun 2002 menyelesaikan S2 Teknik Elektro bidang studi Sistem Isyarat Elektronik di UGM Yogyakarta. Aktif di laboratorium untuk penelitian di bidang kontrol, mekatronika dan biomedika, pembimbing penelitian PKMT mahasiswa. Tahun 2002 sebagai kepala labor Elektronika Industri sampai 2012. Mata kuliah yang diajarkan di Jurusan Teknik Elektro dan Fakultas lain di Unand adalah Elektronika, Sistem kontrol, Interface, Operasional Amplifier, Sistem Digital dan Mikroprosesor & Mikrokontroller. Penelitian yang dilakukan masih berkaitan dengan mikrokontroller, antara lain kontrol PLTB (Bayu), akses Moving Sign via HP, robot, petir, plasma dan gempa. Pengabdian di Pauh, PKBM Karang Putih dan KKN, mengadakan pelatihan interface & Mikrokontroller untuk mahasiswa / umum, dan pembinaan & pelatihan perancangan & pembuatan moving sign.