Perpustakaan Digital ITB

Mobil otonom, juga dikenal sebagai kendaraan otonom, telah menjadi topik yang semakin mendapatkan perhatian dalam beberapa tahun terakhir. Kelalaian manusia adalah penyebab utama kecelakaan lalu lintas, baik karena kelelahan, tidak fokus, atau faktor manusia lainnya. Mobil otonom memiliki kemampuan untuk mengurangi resiko ini karena menggunakan teknologi seperti sensor, komputer, dan perangkat lunak yang mampu merespon lebih baik dan tidak terpengaruh gangguan emosional atau kelelahan. Salah satu aspek penting dari berkendara yang harus dilakukan dengan baik oleh mobil otonom adalah mengikuti jalur. Umumnya jalur berkendara sudah ditetapkan oleh keberadaan marka jalan yang berfungsi sebagai tanda visual. Salah satu kelebihan marka jalan adalah penggunaanya yang sudah lama dan sudah umum digunakan di banyak tempat, sehingga mobil otonom akan lebih mudah terimplementasi jika mobil otonom dapat mengikuti jalur dengan infrastruktur yang sudah ada. Pada tugas akhir ini, dilakukan sebuah penelitian yang mensimulasikan sistem pengikut jalur menggunakan kamera RGB dan pengontrol lateral untuk menjaga mobil tetap berada di dalam jalur. Simulasi sudah merupakan cara umum untuk mendesain dan menguji sebuah sistem mobil otonom, salah satu kelebihannya adalah mempercepat pengujian sebuah ide. Pada penelitian ini simulasi dilakukan di perangkat lunak Carla Simulator dan berbarengan dengan ROS (Robot Operating System). Carla Simulator berperan untuk mensimulasikan fenomena fisis sedangkan ROS berfungsi untuk komunikasi antar proses dalam sistem pengikut jalur. Sistem pengikut jalur didesain dengan mengolah citra kamera yang menghadap depan mobil untuk mendeteksi keberadaan marka jalan yang membatasi jalur mobil otonom. Dari informasi tersebut posisi mobil relatif terhadap jalan dapat ditentukan, representasi yang digunakan pada penelitian ini adalah galat lateral dan galat orientasi, yang masing-masing menyatakan jarak terdekat mobil dengan jalur, dan sudut yang dibentuk dari perbedaan orientasi jalur dengan orientasi mobil. Informasi galat tersebut akan digunakan untuk pengontrol lateral untuk menentukan sudut setir yang mampu menurunkan galat yang terdeteksi. Keseluruhan proses ini membentuk sebuah proses umpan balik atau closed loop yang akan menjaga mobil yang bergerak tetap berada di dalam jalur. Pengontrol lateral yang digunakan pada penelitian ini adalah Pengontrol Stanley, sebuah pengontrol non-linear yang telah dibuktikan memiliki stabilitas global. Umumnya pengontrol stanley menggunakan berbagai kombinasi sensor untuk memberikan informasi galat yang diperlukan untuk menentukan sudut setir. Namun dikarenakan tiap sensor tidak dapat selalu diandalkan, pengontrol stanley perlu diuji ketika hanya bisa menggunakan satu sensor, dan pada penelitian tugas akhir ini, kamera dipilih sebagai sensor, karena marka jalan yang terdapat di berbagai tempat sebagai pendana visual jalur, serta akses yang mudah untuk mendapatkan kamera RGB. Penelitian terkait di Program Studi Teknik Fisika, juga telah mendesain mobil otonom dengan pengontrol lateral stanley, namun kamera sebagai sensor adalah kebaruan yang dilakukan pada penelitian tugas akhir ini. Subsistem pendeteksi galat yang berbasis kamera diuji sebelum beroperasi memberikan galat kepada pengontrol lateral. Pendeteksi Galat dibagi pengujiannya untuk mendeteksi galat lateral dan galat orientasi, dan untuk pengujian galat lateral di rentang nilai pengukuran didapatkan nilai sensitivitas sebesar 0,67, maksimum pengukuran sebesar 1 meter, minimum pengukuran -1 meter, rata-rata ME (Mean Error) sebesar -0,065 dengan standar deviasi 0,208 dan rata-rata MAE (Mean Absolute Error) sebesar 0,183 dengan standar deviasi sebesar 0,127. Kemudian pengujian pendeteksi galat orientasi di rentang nilai pengukuran memberikan nilai sensitivitas 0,68 , maksimum pengukuran sebesar 8?, minimum pengukuran -8? meter, rata-rata ME -0,675 dengan standar deviasi 2,225 dan rata-rata MAE 3,186 dengan standar deviasi 1,395 Pengujian pendeteksi galat tersebut menyimpulkan bahwa adanya bias dan slope drift dari nilai pengukuran yang sebenarnya. Sehingga dilakukannya kalibrasi dengan dasar nilai sensitivitas dan ME untuk masing-masing pendeteksi galat, sehingga untuk pendeteksi galat lateral didapatkan nilai setelah kalibrasi, sensitivitas sebesar 1,03; rata-rata ME 0,043 dengan standar deviasi 0,068; dan ratarata MAE 0,264 dengan standar deviasi 0,126. Kemudian untuk pendeteksi galat orientasi setelah kalibrasi didapatkan sensitivitas sebesar 1,12, rata-rata ME sebesar 0,142 dengan standar deviasi 0,047 dam rata-rata MAE sebesar 4,546 dengan standar deviasi 2,089 Sistem pengikut jalur diuji pada 2 bentuk lintasan yang berbeda, lintasan pertama adalah jalur lurus yang diikuti oleh belok kiri dan diakhiri dengan lurus. Sedangkan lintasan kedua adalah adalah jalur berbelok kanan konstan. Sistem pengikut jalur telah diuji dan berhasil mengikuti jalur pada lintasan pertama dan kedua. Hasil pengujian memberikan nilai RMSE dan MAE untuk galat lateral sebesar [0,139; 0,145] meter untuk lintasan pertama, [0,106; 0,132] meter untuk lintasan kedua dan galat orientasi sebesar [0,974; 0,797]? untuk lintasan pertama, dan [0,610; 0,558]? untuk lintasan kedua Sistem pengikut jalur juga diuji untuk menghadapi galat di awal berkendara. Di tiap lintasan sistem pengikut jalur diuji untuk menghadapi galat awal lateral maksimum positif dan negatif, serta galat awal orientasi maksimum positif dan negatif. Dari seluruh pengujian ini, sistem pengikut jalur berhasil mengoreksi galat di awal berkendara, dan mempertahankan tetap di dalam jalur selama berkendara. Pada lintasan pertama didapatkan RMSE dan MAE galat lateral dan galat orientasi sebesar [0,230; 0,167] meter, [1,911; 1,271] ?. Pada lintasan kedua didapatkan RMSE dan MAE galat lateral dan orientasi sebesar [0,169; 0,153] meter, [1,447; 0,956] ?