Proses panen hasil tani dalam rumah kaca khususnya di Indonesia saat ini mayoritas masih menggunakan metode manual yang membutuhkan banyak tenaga. Hal tersebut rentan menyebabkan menurunnya performa petani. Tujuan penelitian ini ialah merancang sebuah asisten robot lapangan seluler yang mampu membantu petani dalam proses pemanenan seperti pengangkut, pemindah, dan pembawa hasil pertanian. Sebab kemampuannya sebagai asisten untuk mengikuti petani dan membawa hasil panen, maka diperlukan kemampuan kognitif pada robot seperti kemampuan penglihatan (visi).
Robot asisten bekerja dengan cara mendeteksi keberadaan (deteksi objek) rompi keamanan yang digunakan petani. Deteksi objek ini dibangun berbasis visi komputer dengan metode pembelajaran mendalam dalam arsitektur jaringan saraf tiruan konvolusi dari YOLOv8n menggunakan bahasa pemrograman Python dengan beberapa modul pustaka pendukung lainnya. Pengolahan citra kemudian diolah pada Raspberry Pi 4B sebagai perangkat kontrol primer untuk mengolah data dari webcam secara waktu riil dan mengatur pergerakan robot berdasarkan letak objek yang dideteksi melalui komunikasi serial dengan Arduino Mega sebagai perangkat kontrol sekunder untuk mengirim sinyal dengan modulasi lebar pulsa dan menggerakkan motor DC pada robot. Sesuai dengan prinsip rpobot lapangan seluler, maka dirancang mekanik robot yang mampu bergerak pada permukaan datar dan sedikit bergelombang. Dari hasil pengujian didapatkan robot mampu berjalan di area datar dan sedikit bergelombang dengan kecepatan yang stabil. Selain itu, tingkat keberhasilan pendeteksian rompi dipengaruhi oleh intensitas cahaya.