Evaluasi Kalibrasi Kamera Monokular terhadap Akurasi Estimasi Pose ArUco Marker pada Robot Omnidirectional
DOI:
https://doi.org/10.26740/jte.v15n2.p180-184Keywords:
ArUco Marker, kalibrasi kamera, pose estimation, reprojection error, robot omnidirectionalAbstract
Kalibrasi kamera merupakan tahap penting pada sistem vision berbasis ArUco Marker karena parameter intrinsik dan koefisien distorsi menentukan ketelitian estimasi pose marker. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi hasil kalibrasi kamera monokular dan pengaruhnya terhadap akurasi estimasi posisi serta orientasi yaw pada robot omnidirectional. Metode yang digunakan meliputi pengambilan citra checkerboard, deteksi titik sudut, perhitungan camera matrix dan distortion coefficient menggunakan OpenCV, serta validasi hasil kalibrasi melalui deteksi ArUco Marker dan pose estimation. Kalibrasi dilakukan menggunakan checkerboard 10 x 7 dengan ukuran kotak 0,022 m dan 93 citra kalibrasi. Hasil kalibrasi menghasilkan reprojection error sebesar 0,081185 px. Sistem vision bekerja pada resolusi 860 x 480 piksel dengan rata-rata 23,90 FPS atau interval pembaruan frame 41,8 ms. Validasi deteksi menunjukkan keberhasilan 100% pada jarak 30-120 cm dan sudut 0-60 derajat. Hasil estimasi pose menunjukkan rata-rata error posisi X sebesar 0,33 cm, jarak terhadap marker sebesar 7 cm, dan yaw sebesar 7,16 derajat. Hasil ini menunjukkan bahwa kalibrasi kamera yang diperoleh sudah memadai untuk mendukung estimasi pose ArUco Marker sebagai umpan balik posisi robot, meskipun akurasi jarak dan yaw masih dipengaruhi oleh jarak marker, sudut pandang, dan distorsi perspektif.
Downloads
References
Adámek, R., Brablc, M., Vávra, P., Dobossy, B., Formánek, M., & Radil, F. (2023). Analytical models for pose estimate variance of planar fiducial markers for mobile robot localisation. Sensors, 23(12), 5746. https://doi.org/10.3390/s23125746
Garrido-Jurado, S., Muñoz-Salinas, R., Madrid-Cuevas, F. J., & Marín-Jiménez, M. J. (2014). Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion. Pattern Recognition, 47(6), 2280-2292. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2014.01.005
Kalaitzakis, M., Carroll, S., Ambrosi, A., Whitehead, C., & Vitzilaios, N. I. (2020). Experimental comparison of fiducial markers for pose estimation. 2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 781-789.https://doi.org/10.1109/ICUAS48674.2020.9213977
Kim, D., Bong, J. H., & Jeong, S. (2024). Enhancing pose estimation using multiple graphical markers with spatial and temporal outlier detection. Applied Sciences, 14(22), 10225. https://doi.org/10.3390/app142210225
Oh, J. S., & Kim, M. Y. (2025). Regression-based docking system for autonomous mobile robots using a monocular camera and ArUco markers. Sensors, 25(12), 3742. https://doi.org/10.3390/s25123742
OpenCV Documentation. (2026a). Camera calibration. OpenCV. https://docs.opencv.org/4.x/dc/dbb/tutorial_py_calibration.html
OpenCV Documentation. (2026b). Detection of ArUco markers. OpenCV. ttps://docs.opencv.org/4.x/d5/dae/tutorial_aruco_detection.html
Zhang, Z. (2000). A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(11), 1330-1334. https://doi.org/10.1109/34.88
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Abstract views: 0
,
PDF Downloads: 0






