Perpustakaan Digital ITB

Pelayanan kesehatan merupakan salah satu aspek penting dalam memastikan kesejahteraan masyarakat. Namun, di tengah dinamika perkembangan populasi dan kompleksitas tantangan kesehatan, masalah terkait kurangnya jumlah tenaga kesehatan menjadi sorotan utama. Pengembangan teknologi medis menjadi salah satu solusi yang sedang banyak dikembangkan. Salah satu teknologi medis untuk menangani masalah tenaga kesehatan yaitu pengembangan robot medis. Teknologi robot medis terdiri dari beberapa fitur yang dapat mengatasi masalah kekurangan tenaga medis. Salah satu fitur yang terdapat pada robot medis yaitu sistem pendeteksian rintangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi rintangan menggunakan kamera 3D LiDAR yang diintegrasikan dengan Robot Operating System (ROS) dan algoritma deteksi YOLOV8. Sistem machine vision merupakan integrasi antara kamera 3D LiDAR dengan algoritma YOLOV8. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan kemampuan robot dalam menghindari rintangan di lingkungan dalam ruangan. Kamera 3D LiDAR digunakan sebagai sensor utama untuk mendeteksi dan memetakan rintangan di sekitar robot. Algoritma YOLOV8 digunakan untuk meningkatkan kemampuan deteksi objek dari data visual yang diperoleh oleh kamera 3D LiDAR. Algoritma ROS mampu mengukur jarak rintangan didepan robot menggunakan kamera 3D LiDAR dengan akurasi 97% – 99%. Model YOLOV8 berhasil mendeteksi pintu dan meja dengan akurasi masing-masing 90% dan 92%. Algoritma sistem yang dibangun mampu menghitung lebar pintu dan tinggi meja dengan akurasi 94% – 96%. Sistem pendeteksi yang dibangun diharapkan dapat diimplementasikan pada berbagai robot otonom yang beroperasi di lingkungan dalam ruangan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi navigasi. Kata kunci: Robot Medis, Kamera 3D LiDAR, ROS, YOLOV8, Deteksi Rintangan, Navigasi. ?