Mobil Otonom (Sistem Self-Driving Car)

Tentu kita semua mengenal istilah Auto pilot pada pesawat terbang. Konsep auto piliot ini membuat sistem komputer mengambil alih kemudi pesawat dan memungkinkan pesawat untuk terbang secara otomatis.  perusahaan teknologi raksasa seperti Google mencoba menerapkan autopilot pada transportasi darat seperti mobil. Self-driving cars, begitulah istilah yang sering muncul pada headline berita-berita teknologi di tahun 2018-2019. Self-driving car adalah konsep transportasi di mana mobil sepenuhnya dikendalikan oleh komputer.

Teknologi di Balik Self-Driving Car

Secara umum self-driving menggunakan proses yang hampir sama seperti:

  • Computer Vision
  • Sensor Fusion
  • Localization
  • Path Planning
  • Control

Agar bisa memahami bagaimana mobil self-driving atau yang juga biasa disebut autonomous vehicle bekerja, mari kita bahas proses di atas satu per satu.

Computer Vision

Computer Vision (CV) adalah salah satu bentuk aplikasi teknologi komputer dalam kehidupan dunia nyata (real world). Konsep dasar yang melandasi computer vision adalah “Computer becomes Seeing Machines”, menjadikan komputer sebagai mesin yang mampu menangkap informasi visual yang ada di lingkungannya. Computer Vision adalah kombinasi antara Pengolahan Citra dan Pengenalan Pola. Pengolahan Citra merupakan bidang yang berhubungan dengan proses transformasi citra (image).

Computer Vision mencoba meniru cara kerja sistem visual manusia (human vision) yang sesungguhnya sangat kompleks. Untuk itu, computer vision diharapkan memiliki kemampuan tingkat tinggi sebagaimana human visual. Kemampuan itu diantaranya adalah: Object detection Apakah sebuah objek ada pada scene? → Jika begitu, dimana batasan-batasannya..? Recognition → Menempatkan label pada objek. Description → Menugaskan properti kepada objek. 3D Inference → Menafsirkan adegan 3D dari 2D yang dilihat. Interpreting Motion → Menafsirkan gerakan.

Manusia memiliki kemampuan untuk menguraikan tulisan tangan yang ceroboh, mengenal dan mengklasifikasikan citra, mengidentifikasikan citra yang terhalang sebagian pada lingkungan yang noisy, mengidentifikasikan objek dengan orientasi dan skala yang berbeda, serta kedalaman persepsi. Pengembangan sistem computer vision untuk melaksanakan tugas-tugas seperti ini membutuhkan proses yang kompleks. Sebagai suatu disiplin ilmu, computer vision berusaha untuk menerapkan teori dan model untuk pembangunan computer vision system. Aplikasi pada computer vision mencakup berbagai macam sistem.

Proses computer vision ini dilakukan secara real time yang tentunya membutuhkan kemampuan komputasi yang tinggi. Walaupun begitu, dengan kemajuan teknologi sekarang ini, image recognition bukanlah hal yang sulit lagi, bahkan bisa dilakukan oleh smartphone kita. Kekurangan dari computer vision ini adalah walaupun kamera bisa memberikan rich data seperti pergerakan dan warna, kamera tidak dapat memberikan data secara akurat seberapa jauh objek dari lensa.

Sensor Fusion

Seperti yang dibahas pada bagian computer vision, kamera yang terpasang tidak dapat memberikan data akurat mengenai jarak objek yang ada di depannya. Setiap mobil autonomous pasti dilengkapi sensor lain. Dalam proses ini data yang berasal dari kamera atau pun LIDAR digabung dengan data dari sensor yang lain. Sensor parkir misalnya, sensor ini memberikan penginderaan jarak dekat yang lebih akurat hingga hitungan centimeter.

Proses penggabungan antar sensor ini bisa dibilang ‘hasil akhir’ untuk dijadikan referensi keadaan sekitar oleh komputer di mobil self-driving. Sensor pada kendaraan otonommenggunakan sebuah komputer pusat untuk memproses data-data yang diterima. Dengan menggunakan algoritma yang berbeda-beda, komputer dapat menentukan jalur mana harus diambil. Baru kemudian komputer pusat memerintahkan mobil untuk melakukan tindakan yang sesuai.

Localization

Setelah tahu kondisi sekitar, saatnya mobil autonomous untuk mengetahui di mana dia berada, apakah dia ada di jalan atau di halaman parkir. Tahu di mana kita berada akan berpengaruh pada kecepatan dan gaya mengemudi. Hal ini tentunya mudah bagi manusia untuk menyesuaikan gaya mengemudinya.

Proses localization juga berguna dalam path planning guna menentukan di bagian mana kita berjalan. GPS biasa mungkin hanya dapat memberikan informasi di jalan mana kita berada bukan di lajur kanan atau kiri. Oleh karena itu proses localization membutuhkan sistem navigasi yang lebih baik yang biasa disebut HD GPS.

Path Planning

Proses selanjutnya yang dilakukan oleh mobil self-driving adalah merencanakan jalur mana  yang akan dipilih agar sampai tujuan. Selain jarak tentunya ada faktor lain yang menjadi pertimbangan komputer. Salah satunya adalah waktu tempuh. Tidak setiap jalur yang memiliki jarak tempuh terdekat selalu memiliki waktu tempuh yang tercepat. Hal ini dipengaruhi oleh traffic lalu-lintas, kondisi jalan, serta force majeure. Path planning terlihat seperti hal yang tak mungkin dilakukan 1 dekade yang lalu karena tidak mungkin dilakukan tanpa adanya data stream tentang kondisi lalu lintas.path planning yang dilakukan mobil self-driving ini lebih mendetail karena harus mempertimbangkan data dari proses-proses sebelumnya.

Control

Proses paling akhir adalah ‘control’. Proses ini dilakukan oleh alat yang sering disebut ECU. Teknologi ECU (Electronic Control Unit) memang bukan teknologi yang benar-benar baru. Memang di mobil konvensional ECU berfungsi untuk penghematan bahan bakar, keamanan, serta kenyamanan berkendara. Di mobil self-driving ‘kekuasaan’ dari ECU lebih besar lagi. ECU dapat mengontrol kemudi hingga putaran penuh, mengerem, dan bahkan menginjak pedal gas.

Sampai saat ini, penelitian mobil otonom telah menunjukkan hasil yang menjanjikan. Diperlukan dukungan lebih dari pemerintah dan masyarakat untuk dapat mengembangkannya lebih lanjut, terutama dari segi finansial dan hukum. Berikut adalah beberapa keuntungan yang dapat kita peroleh dari penelitian mobil otonom :

  • Navigasi turn-by-turn yang lebih baik.
  • Informasi pemetaan real-time yang lebih baik.
  • Desain jalan yang lebih baik.
  • Rambu-rambu lalu lintas yang baru.
  • Infrastruktur yang baru.
  • Interaksi baru antar manusia dengan komputer.

 

sources gambar :https://www.greenbiz.com/
sources referensi articel :https://inixindojogja.co.id/

Be the first to comment on "Mobil Otonom (Sistem Self-Driving Car)"

Leave a comment

Your email address will not be published.