Perpustakaan Digital ITB

Kendaraan otonom tengah ramai dikembangkan untuk mendukung pembangunan sistem transportasi cerdas yang berkelanjutan. Penggunaan kendaraan otonom dapat menekan biaya operasi dan meminimalkan kecelakaan dalam berkendara. Di dunia industri, kendaraan otonom dapat meningkatkan produktivitas di lini produksi serta melakukan tugas di lingkungan yang berbahaya bagi manusia. Untuk mengikuti perkembangan teknologi tersebut, tugas sarjana ini akan meneliti salah satu aspek utama kendaraan otonom yaitu sistem lokalisasi kendaraan yang berperan dalam penentuan posisi kendaraan. Pada penelitian ini, sistem lokalisasi kendaraan akan dilakukan menggunakan beberapa sensor seperti encoder roda, Inertial Measurement Unit (IMU), dan lidar. Metode lokalisasi yang digunakan adalah Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) yang menggabungkan pemindaian lidar dengan referensi odometri dari sensor encoder roda dan IMU. Program SLAM yang digunakan adalah SLAM Karto yang diambil dari ROS package untuk kemudahan penggunaan. Semua program akan diuji pada skala laboratorium menggunakan purwarupa kendaraan sederhana. Dalam penelitian ini, telah berhasil dirancang dan dibangun purwarupa kendaraan sederhana untuk pengujian kinerja SLAM Lidar. Pada penelitian ini, SLAM Lidar berhasil meningkatkan keakuratan penentuan posisi yang hanya menggunakan encoder roda dan IMU hingga 33,3%, dengan kesalahan rata-rata 8 cm dan deviasi standar 4 cm. Di sisi lain, penentuan posisi menggunakan wheel encoder dan IMU memiliki kesalahan rata-rata hingga 12 cm dengan standar deviasi 9 cm. SLAM Lidar pada penelitian ini juga mampu membentuk peta yang cukup representatif dengan tingkat keberulangan hingga 80% dan kesalahan relatif bentuk objek hingga 10%.