Pengembangan Motion Capture Lima Jari Dengan Algoritma Complementary Filter
DOI:
https://doi.org/10.34818/eoe.v8i6.16999Abstract
Motion capture merupakan proses untuk memperoleh data yang menggambarkan gerakan manusia atau hewan. Gerak yang ditangkap merupakan gerakan-gerakan yang nyata untuk kemudian diaplikasikan ke dalam media digital. Terdapat dua jenis alat untuk MoCap, yaitu alat MoCap yang menggunakan penanda (marker) dan alat MoCap yang tanpa menggunakan penanda (markerless). Sensor IMU merupakan salah satu alat marker MoCap memiliki kelebihan dan kekurangan. Pada penelitian ini, data gerakan direkam menggunakan sensor MPU-9250 dan Multiplekser untuk menghubungkan alamat I2C pada lima sensor MPU-9250. Data yang berupa nilai motion dikirimkan ke Firebase dan secara otomatis gerakan hasil konversi dibuat dalam bentuk skeleton (rig) dan berisi gerakan kelima jari, yang mana gerakan tersebut dapat digunakan sebagai bahan pembuatan animasi. Berdasarkan dari hasil pengujian, simulasi perangkat keras MoCap lima jari berbasis sensor IMU, data sensor IMU menggunakan Complementary Filter dan tanpa menggunakan filter menghasilkan nilai error pitch, roll dan yaw. Nilai eror terkecil menggunakan Complementary Filter pada kelima jari diperoleh 0.06110% dan nilai error terkecil tanpa filter diperoleh sebesar 7.29331%. Kata kunci: Motion Capture, I2C, MPU-9250, FirebaseReferences
[1] Shingade, A., Ghotkar, A. Animation of 3D Human Model Using Markerless Motion Capture Applied To Sports.
Jurnal ACM. 2014.
[2] I Dewa, Ema Utami, Sukoco Optimalisasi Teknik Markerless Motion Capture Menggunakan Multisensor Pada
Pembuatan Animasi 3D . Jurnal ACM. 2015.
[3] Chandra, Development Of Hardware Control Bow And Arrow Based On IMU. 2020.
[4] Furniss, Maureen, 2004. "Motion Capture", MIT Communications Forum.
[5] Menache, Alberto, dan Morgan Kaufmann 2000. "Understanding motion capture for computer animation and video
games".
[6] M. Kitakawa and B. Windsor, “MoCap for Artists: workflow and techniques for motion capture,” Massachusetts,
USA.: Elsevier, 2008.
[7] Usmart Charles Store, “New 2017 ESP32 Development Board WiFi+Bluetooth Ultra-Low Power Consumption
Dual Cores ESP-32 ESP32S Hot Sale,” Internet: https://www.aliexpress.com/item/New -2017-ESP32-
Development-Board-WiFiBluetooth-Ultra-Low owerConsumption-Dual-Cores-ESP-32, 2018. [Akses: 6
November 2020].
[8] Ajie, S. 2016. Bekerja dengan I2C LCD dan Arduino. URL: http://saptaji.com/2016/06/27/bekerja-dengan-I2C-lcddan-arduino/. (Diakses pada 6 Oktober 2020) Gunawan, Ade Putra. (2012). Robot Kesetimbangan Menggunakan
Pengendali PID (Software).
[9] A. Jiménez, F. Seco, J. Prieto, and J. Guevara, 2009. “A comparison of pedestrian dead-reckoning algorithms using
a low-cost MEMS IMU,” in Proc. IEEE Int. Symp. Intell. Signal Process., pp. 37–42.
[10] H. J. Luinge and P. H. Veltink, 2004 “Inclination measurement of human movement using a 3-d accelerometer with
autocalibration,” vol. 12, pp. 112–121.
