Pembangunan Sistem Pengenalan Objek Pada Robot Tabletop Menggunakan Algoritma Yolov8

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi objek untuk robot yang berpartisipasi dalam kategori TableTop Challenge pada kompetisi Robogames. Sistem ini dirancang untuk mengenali objek berbentuk kubus dengan warna yang bervariasi (merah, hijau, biru) di atas meja. Algoritma YOLO (You Only Look Once) digunakan untuk mendeteksi objek secara real-time, sementara sensor ultrasonik ditambahkan untuk memvalidasi jarak dan memastikan bahwa objek yang terdeteksi adalah objek 3D yang sebenarnya, bukan representasi 2D seperti gambar pada pakaian penonton. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi objek dengan tingkat akurasi yang memadai pada intensitas cahaya 71 lux dengan rata-rata keberhasilan sebesar 94% untuk semua kelas. Namun, pada intensitas cahaya yang lebih rendah (23 lux), tingkat keberhasilan menurun menjadi 44%. Validasi menggunakan sensor ultrasonik berhasil membedakan 22% objek serupa sebagai 2D, sementara 78% masih dianggap sebagai objek 3D yang sebenarnya. Meskipun sistem berhasil mencapai tujuan utama, ada beberapa area yang perlu ditingkatkan, termasuk fleksibilitas validasi sensor ultrasonik berdasarkan posisi robot, penambahan lampu pada robot untuk mendukung deteksi di kondisi pencahayaan rendah, dan peningkatan variasi jarak objek pada data training.