Pada perkembangan pergudangan modern dan penggunaan forklift otonom dapat
membantu peningkatan operasional dan efisiensi dalam bekerja. Penelitian forklift
otonom pada penelitian ini bertujuan untuk dapat mendeteksi keberadaan palet,
estimasi letak penempatan garpu yang tepat pada lubang palet, dan penentuan posisi
dan orientasi palet terhadap forklift otonom menggunakan kamera kedalaman.
Arsitektur yang digunakan untuk model deteksi objek palet merupakan algoritma
YOLO (You Only Look Once). Koordinat objek palet pada bidang gambar hasil
deteksi model YOLO akan ditransformasikan ke koordinat nyata untuk menentukan
posisi dan orientasi objek palet terhadap forklift otonom. Estimasi posisi dan
orientasi palet pada koordinat nyata terhadap estimasi posisi aktual memiliki
performansi yang baik dengan mengusung pendekatan 2 kamera stereo, IR
(infrared) proyektor, dan kamera RGB dapat mengestimasi jarak dengan tingkat
kesalahan sebesar 3,1% terhadap jarak aktual atau jarak sebenarnya.