RANCANG BANGUN PURWARUPA MOBIL OTONOM MELALUI TEKNIK VISI KOMPUTER DAN DEEPLEARNING DENGAN KENDALI PURE PURSUIT | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

RANCANG BANGUN PURWARUPA MOBIL OTONOM MELALUI TEKNIK VISI KOMPUTER DAN DEEPLEARNING DENGAN KENDALI PURE PURSUIT


Pengarang

Muhammad Jurej Alhamdi - Personal Name;

Dosen Pembimbing

Kahlil - 198512022019031006 - Dosen Pembimbing I
Yudha Nurdin - 197910012010121002 - Dosen Pembimbing II



Nomor Pokok Mahasiswa

1804105010013

Fakultas & Prodi

Fakultas Teknik / Teknik Elektro (S1) / PDDIKTI : 20201

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : Fakultas Teknik., 2022

Bahasa

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Transportasi merupakan komponen pendukung mobilitas manusia untuk berpindah dari satu tempat ketempat lain dengan cepat. Seiring perkembangan zaman, teknologi yang ditanamkan di mobil semakin maju, seperti teknologi untuk sistem keamanan dan juga sistem kontrol mobil. Penelitian ini merancang purwarupa mobil otonom dengan menerapkan sistem penjaga jalur, sistem deteksi objek, dan pengereman otomatis, sehingga mengurangi resiko kecelakaan jalan raya. Metode yang digunakan pembelajaran mendalam (deep learning) dengan model pretrained ssd-mobilenet-v2 dan library jetson-inference pada sistem deteksi objek dengan akurasi 100% pada pengujian 3 gambar orang dan 3 gambar mobil. Penggunaan kendali pure pursuit yang membawa mobil bermanuver di lintasan dengan baik pada 3 skenario percobaan yaitu lurus, belok kanan, dan belok kiri. Rata-rata sudut kemudi pada jalur lurus didapat sebesar 90,44º, jalur belok kanan sebesar 65,4º, dan pada jalur belok kiri sebesar 113,1º. Pada sistem pengereman otomatis, mobil dapat mengestimasi jarak dengan error terbesar 0,02 m dan terkecil 0 m. Mobil berhenti pada jarak rata – rata 0,48 m dengan nilai jarak tertinggi 0,57 m, dan nilai terendah 0,40 m dengan nilai rata – rata kecepatan mobil 0,399125 m/s.
Kata Kunci: Sistem penjaga jalur, sistem deteksi objek, sistem pengereman otomatis, kendali pure pursuit.

Transportation is a component of supporting human mobility to move from one place to another quickly. Along with the times, the technology embedded in cars is getting more advanced, such as technology for security systems and car control systems. This study designs an autonomous car prototype by implementing a lane guard system, object detection system, and automatic braking, thereby reducing the risk of road accidents. The method used is deep learning with a pretrained ssd-mobilenet-v2 model and jetson-inference library on an object detection system with 100% accuracy on testing 3 images of people and 3 images of cars. The use of pure pursuit control that brings the car to maneuver on the track well in 3 experimental scenarios, namely straight, turn right, and turn left. The average steering angle on the straight line is 90,44º, right-turning lane is 65,4º, and on the left-turning lane is 113,1º. In the automatic braking system, the car can estimate the distance with the largest error of 0,02 m and the smallest 0 m. The car stops at an average distance of 0,48 m with the highest distance value of 0,57 m, and the lowest value of 0,40 m with an average car speed of 0,399125 m/s. Keywords: Lane guard system, object detection system, automatic braking system, pure pursuit control

Citation



    SERVICES DESK