Perpustakaan Digital ITB

Kendaraan otonom merupakan salah satu alternatif solusi untuk mengurangi kecelakaan yang diakibatkan oleh kelalaian manusia. Kendaraan otonom melakukan persepsi untuk mengetahui kondisi dinamiknya saat ini seperti posisi dan kecepatan. Ketidakakuratan pada persepsi dapat menyebabkan kesalahan pengambilan keputusan oleh kendaraan otonom dan dapat mengakibatkan kecelakaan. Sensor yang biasa digunakan untuk penentuan posisi adalah Global Navigation Satellite System (GNSS). Namun, keakuratan dari GNSS sangat dipengaruhi oleh kondisi lingkungan. Pada lingkungan tertutup seperti di bawah gedung atau pepohonan, GNSS memberikan kesalahan yang cukup tinggi. Sedangkan pada kenyataannya, kendaraan otonom melewati lingkungan yang bervariasi. Oleh karena itu, diperlukan sebuah metode yang dapat memberikan penentuan posisi yang cukup akurat di lingkungan yang bervariasi. Tugas akhir ini merupakan lanjutan dari riset mengenai kendaraan otonom di Institut Teknologi Bandung. Namun penentuan posisi dari kendaraan otonom yang telah dirancang hanya mengandalkan GNSS yang keakuratannya dipengaruhi oleh lingkungan. Pada tugas akhir ini akan dilakukan pengembangan serta implementasi penentuan posisi dan pemetaan secara simultan (SLAM) agar kendaraan otonom mampu melakukan persepsi dinamik yang cukup akurat di lingkungan yang bervariasi. Penentuan posisi dan pemetaan secara simultan akan menggunakan salah satu metode visual-SLAM yaitu ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) serta kamera RGB-D sebagai sensor. Visual-SLAM melakukan penentuan posisi melalui identifikasi lokasi dan estimasi kedalaman dari gambar yang diterima kamera. Dengan demikian, kendaraan otonom dapat melakukan penentuan posisi meskipun pada lingkungan yang tertutup. Keunggulan yang diusulkan dalam tugas akhir ini adalah implementasi dan pengembangan dari ORB-SLAM yang dapat melakukan penentuan posisi dan pemetaan secara simultan yang relatif cepat dalam eksekusinya serta cukup akurat. Selanjutnya, metode yang telah dikembangkan ini diterapkan pada kendaraan golf cart yang telah dimodifikasi menjadi kendaraan otonom dengan menggunakan kamera RGB-D. Hasil akhir dari tugas akhir ini adalah berupa performansi dan penyesuaian yang perlu dilakukan oleh ORB-SLAM2 jika diterapkan pada kendaraan otonom.