Master Program

Semester 1

4 Oktober 2010

Saya masuk Program Master in English Toyohashi University of Technology, di bawah naungan Active Intelligent System Laboratory (AISL) dengan supervisor Prof. Jun Miura (selanjutnya disebut sensei) dan beasiswa dari MEXT. Saya agak kaget, ketika pertama kali saya datang ke kampus dan menemui Sensei, beliau langsung mengajak diskusi tentang riset yang akan saya lakukan selama menjalani program Master. Sebelumnya, kami sudah melakukan komunikasi lewat e-mail, dan tema yang saya ajukan adalah Navigasi Robot menggunakan Neuro Fuzzy. Catatan yang bisa saya dapatkan dari diskusi pertama ini :

1. Sensei adalah orang Jepang yang berbahasa Inggris dengan sangat baik.
2. Sensei berpendapat bahwa Neuro Fuzzy dalam bidang robotic adalah teknik yang sudah usang.
3. Berkaitan dengan poin kedua, sensei menemukan bahwa kelemahan utama dari tema yang saya ajukan adalah kurangnya studi literatur terhadap paper2 berkualitas. Sensei memberi tahu bahwa tidak semua paper terindex itu berkualitas. Bahkan, menurut sensei, hanya sebagian kecil dari conference2 yang ada di IEEE Xplore yang berkualitas. Padahal sebelumnya saya mengira bahwa semua paper di IEEE Xplore itu bagus. Lalu bagaimana nasib paper antah berantah di luar itu ??
4. Sebagai lanjutan dari diskusi pada poin ketiga, sensei memberi daftar jurnal dan conference yang menjadi patokan untuk studi literatur. Daftar jurnal dan conference ini pula yang menjadi target tujuan publikasi anggota lab, termasuk saya. Sensei tidak mau paper yang dibuat, dimasukkan ke dalam conference/ jurnal di bawah standard tersebut, kecuali kasus khusus.
5. Sensei memberi tahu bahwa meeting progress research akan dilakukan tiap minggu. (saya sempat berfikir, apa ndak kecepetan ??apa progress yang bisa di dapat dalam waktu satu minggu ??)
6. Terakhir, sensei menegaskan bahwa tidak ada persyaratan publikasi untuk Master, tetapi beliau menghimbau agar saya memiliki publikasi (dan saya tau, himbauan adalah perintah :D)

Fiuh, sebuah diskusi berat untuk orang yang baru pertama kali belajar di luar negeri. Oh iya, ini adalah daftar jurnal dan conference yang diberikan sensei yang dijadikan target publikasi (yang belakangan menjadi momok bagi para mahasiswa terutama doctoral :D)

Jurnal bidang robotic: International Journal of Robotic Research (SAGE Pub), IEEE Transaction on Robotics, Robotics and Autonomous System (Elsevier), Autonomous Robot (Springer), Advanced Robotics (Robotic Society Japan)

Conference bidang robotic: ICRA, IROS, ECMR, ROBIO, IAS, HRI

Jurnal bidang computer vision: IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligent (T-PAMI), IEEE Transaction on Image Processing (TIP), International Journal of Computer Vision (Springer), Pattern Recognition (Elsevier), Image Vision and Computing (Elsevier), Computer Vision and Image Understanding (Elsevier)

Conference bidang computer vision: CVPR, ICCV, ICPR, ACCV

Kalau diperhatikan, semua jurnal yang dijadikan target di atas adalah jurnal yang masuk dalam Top 10 pada bidang masing2. Conference2 dalam daftar tersebut pun merupakan conference Tier-1 alias terbaik untuk bidangnya masing2. Untuk conference, selain daftar di atas, kami baru boleh mengikuti dengan beberapa syarat diantaranya kalau sensei diundang menjadi pembicara, kalau ada kontes yang diikuti dalam conference tersebut, atau conference tersebut adalah conjuction dari salah satu conference dalam daftar (belakangan, sensei mulai melunak tentang masalah conference ini). Itu pula yang menjadi sebab publikasi di lab kami cenderung berjumlah sedikit, tetapi memang saya akui, kualitasnya sangat tinggi.

Satu hal yang menarik, tidak ada satupun jurnal tentang mechatronic yang masuk dalam daftar, bahkan sekelas IEEE Transaction on Mechatronic. Sensei mengatakan bahwa lab kami fokus untuk bidang robotic di dalam lingkup Computer Science, bukan mechanical dan control. Anyway, ini merupakan tantangan yang sangat berat.

6 Oktober 2010

Sensei meng-arrange sebuah meeting untuk saya. Dalam acara ini, saya mempresentasikan riset yang pernah saya lakukan di Indonesia. Kemudian setiap anggota lab mempresentasikan secara singkat tentang riset mereka. Ada beberapa point yang saya dapatkan

1. Riset teman2 saya sangat canggih dan spesifik, saya sampai minder dibuatnya. Metode yang digunakan adalah metode2 terkini, dengan lingkup riset yang sangat jelas.
2. Berkaitan dengan lingkup riset pada poin pertama, lab kami terbagi menjadi beberapa grup riset: indoor, outdoor, dan robot manipulator. Semuanya mencakup robotic dan computer vision
3. Berikut tema riset teman2: robot mapping and exploration, motion planning and navigation, outdoor SLAM, outdoor scene recognition, road detection, person detection and tracking, learning by teaching for manipulator.
4. Diakhir meeting, saya ditanya mana tema riset yang menarik bagi saya. Ini dilema buat saya karena semua tema sangat menarik. Akhirnya saya memilih motion planning and navigation.
5. Sebenarnya setiap grup riset memiliki jadwal progress report, tapi berhubung saya adalah satu2nya mahasiswa asing di lab, akhirnya saya diminta untuk melakukan meeting empat mata dengan sensei setiap minggunya.

31 Oktober 2010

Tiga minggu pertama ini saya mengikuti perkuliahan perdana. Ada hal yang berbeda dari perkuliahan di Indonesia. Mahasiswa bisa “mencoba” terlebih dahulu kelas yang ingin diikuti pada 14 hari pertama. Jika tertarik, maka mahasiswa bisa meneruskan sampai akhir semester. Seharusnya ada 4 mata kuliah yang saya ikuti atas rekomendasi Sensei yaitu Advanced Robotics, Computer System, Computational Intelligent, dan Network. Untuk mata kuliah Network, saya memilih resign pada perkuliahan ketiga karena saya tidak bisa mengikuti sama sekali (dan karena saya resign di luar masa yang diperbolehkan, saya harus mendapatkan persetujuan dari advisor).

Untuk riset, beberapa meeting telah dilalui, yang point nya adalah sebagai berikut

1. Saya diharuskan belajar/memperdalam C++, OpenCV (Computer Vision), dan OpenRTM (Robot Technology Middleware) terlebih dahulu sebelum mulai riset. OpenCV adalah library wajib bagi peneliti dibidang computer vision, sedangkan OpenRTM adalah sebuah middleware yang menjadikan system robot yang kompleks menjadi modular. Ketiga tool ini adalah requirement yang harus dikuasai oleh setiap anggota lab yang baru. Sebagai catatan, saya hanya sedikit menguasai C++, selama S1 saya hanya memrogram menggunakan pure C dan Visual Basic (VB) dan tidak bisa bahasa lain, yang ternyata VB sama sekali tidak terpakai. Katanya, itu bukan bahasa pemrograman utk scientific !! Modyar koen. Saya juga hanya mengetahui sedikit tentang OpenCV, paling-paling membuka dan menampilkan gambar.
2. Biasanya, menurut tradisi lab, untuk memenuhi ketiga requirement di atas, anggota lab baru akan ditraining oleh senior selama kurang lebih tiga minggu sebelum benar2 memulai riset. Namun untuk kasus saya, lagi2 karena saya satu2nya mahasiswa asing di lab, dan unluckily tidak ada mahasiswa jepang di lab saya yg lancar berbahasa inggris, mau tidak mau saya harus belajar mandiri, secepat mungkin !!
3. Tugas riset pertama dari sensei adalah membaca paper state-of-the-art untuk motion planning milik La Valle berjudul “Rapidly-exploring Randomized Tree” atau yang lebih dikenal sebagai RRT. Sebenarnya ini adalah paper lama 2001, yang sampai saat ini turunan dari metode ini terus berkembang. Mau tidak mau, selain paper tersebut, saya juga harus membaca paper yang berhubungan dengan RRT yang muncul di tahun2 akhir ini.
4. Saya juga ditugaskan untuk membuat sebuah program path planning sederhana untuk dynamic environment. Saya menduga, ini adalah test untuk mengetahui sejauh mana kemampuan pemrograman dan pengetahuan saya tentang motion planning.

Dengan segala keterbatasan kemampuan, saya merelakan banyak waktu istirahat untuk belajar semuanya. Mual mules muntah, itu pasti. Tapi alhamdulillah di akhir bulan ini, saya mulai ‘get a grip’ semua hal di atas, utamanya OpenCV. Terima kasih kepada buku karangan Gary Bradski, saya bahkan berhasil membuat tugas path planning untuk dynamic environment dari sensei.

 

Desember 2010

Bulan-bulan ini saya berusaha memahami konsep robotic middleware yang ditawarkan oleh OpenRTM. Pada dasarnya, penggunaan middleware memungkinkan kita membuat satu big system yang modular. Sebagai contoh, proses pembacaan sensor dilakukan oleh thread tersendiri, terpisah dengan pembangunan map dan path planning misalnya. Anggap saja seperti membuka firefox, ms word, dan media player pada saat yang bersamaan tanpa mengganggu satu sama lain, tetapi ini untuk robot dengan komunikasi yang saling ter-interkoneksi antar modul. At least, saya sudah berhasil membangun component untuk robot controller, laser range finder, dan mapping.

Saya juga mulai masuk ke tema utama saya, path planning. Mungkin lebih tepatnya motion planning. Ada perbedaan mendasar antara path planning dan motion planning, yang utama adalah pada path planning terdapat segmentasi yang jelas antara jalur yang dibuat dan kontrol yang diperlukan untuk robot. Mudahnya, pada path planning kita membuat dulu jalur optimal, baru kemudian dieksekusi oleh kontroller. Menurut sensei, ini adalah cara tradisional yang populer pada tahun 90 sampai awal 2000. Kebanyakan bergantung pada potential field atau potential function.

Kemudian, state-of-the-art mulai bergeser ke arah motion planning pada tahun2 terkahir ini. Selain memperhitungkan kinodynamic dari robot dan possible control saat membangun path, uncertainty alias ketidakpastian pengukuran juga ikut secara langsung diperhatikan. Contoh riil-nya adalah metode Rapidly exploring Random Tree (RRT) dan Probabilistic Road Map (PRM).

Berangkat dari state-of-the-art ini, saya mulai merumuskan apa hal yang bisa dikembangkan dari metode yang sudah ada tersebut. Tentu saja yg membuat saya sakit kepala adalah, sudah banyak varian pengembangan dari RRT dan PRM.

Januari 2011

Tiga bulan pertama adalah waktu yang secara akademik paling krusial sekaligus paling berat yang pernah saya alami. Masalah yang paling utama adalah bagaimana kita bisa beradaptasi secara cepat terhadap lingkungan akademis yang baru di luar negeri. Ada dua poin yang bisa saya garis bawahi tentang lab saya, terlepas dari kendala bahasa dan lingkungan, sebagai berikut :

1. Work-pace yang begitu tinggi, kita dituntut untuk bekerja dan melakukan riset dengan cepat, tepat, dan dengan hasil yang terbaik. Dengan tenggat waktu laporan kemajuan riset per minggu (iya, PER MINGGU !!!), tentunya membuat kita harus memiliki manajemen waktu yang baik. Apalagi tentunya akan muncul rasa tidak enak kalau tiap kali laporan tidak ada kemajuan yang berarti. Jujur, saya beruntung dulu merupakan anggota tim robot UGM, sehingga sudah terbiasa dengan tipikal kerja riset di bawah tekanan tinggi seperti ini.
2. Kemampuan dasar (teoretik dan programming) saya dan banyak pelajar dari Indonesia lainnya boleh dibilang sangat kurang memadai. Entah karena kurikulum kita kurang update, atau dulu saya kuliah S1 kurang serius, atau saya salah masuk jurusan, saya juga sampai sekarang tidak tahu penyebabnya.

Maret 2011