Realsense Depth Camera Untuk Pengukuran Jarak Pada Mobil Autonom Roda Tiga

Authors

Abstract

Abstrak โ€” Penggunaan kamera kedalaman menjadi krusial dalam teknologi kendaraan otonom untuk mengukur jarak objek di sekitar kendaraan. Intel RealSense Depth Camera menjadi solusi unggul berkat teknologi sensor stereo yang memberikan informasi kedalaman akurat. Penelitian ini mengeksplorasi kemampuan kamera RealSense dalam mengukur jarak pada mobil otonom beroda tiga, fokus pada evaluasi akurasi dalam berbagai kondisi operasional seperti kecepatan kendaraan, jarak objek, dan pencahayaan. Metode menggunakan Depth Camera Intel RealSense D435i untuk mendeteksi objek dalam jarak kurang dari 8 meter dengan algoritma Non-Max Suppression yang mengurangi tumpang tindih kotak pembatas dan memilih deteksi objek dengan nilai confidence score tertinggi. Implementasi melibatkan penghubungan Depth Camera Intel RealSense D415i ke laptop untuk pengolahan data jarak. Pengujian membandingkan hasil pengukuran kamera dengan meteran di area jalan sepanjang 8 meter x 1.1 meter. Hasil menunjukkan variasi selisih antara jarak kamera dan jarak sesungguhnya, dengan persentase kesalahan dihitung menggunakan rumus. Kamera RealSense menunjukkan akurasi yang cukup baik, meskipun terdapat perbedaan yang disebabkan oleh toleransi pengukuran dan algoritma. Penelitian ini memberikan wawasan untuk pengembangan teknologi kamera kedalaman dalam kendaraan otonom masa depan, dengan mempertimbangkan faktor- faktor yang mempengaruhi akurasi pengukuran.

Kata Kunci: kendaraan otonom, kamera kedalaman, RealSense, pengukuran jarak, akurasi, Non-Max Suppression, sensor stereo.

References

intelRealSense, "intel RealSense," [Online].Available: ://www.intelrealsense.com/depth-camera-d415/. [Accessed 28 juni 2024].

F. M. Zulkarnaen, "SISTEM DETEKSI OBJEK MANUSIA MENGGUNAKAN," 24 may 2024. [Online]. Available: https://repository.usbypkp.ac.id/3720/6/SISTEM%20DETEKSI% OBJEK%20MANUSIA%20MENGGUNAKAN%20ALGORITMA%20YOLOV8%20BERBASIS% KAMERA%20DEPTH%20SENSOR%20%28STUDI%20KASUS%20CV.%20ATERI%20GLOBAL%20TEKNOLOGI%29.pdf. [Accessed 28 june 2024].

A. Helnawan, "Sistem Segmentasi Jalan dan Objek Untuk Kendaraan Otonom Berbasis Kamera RGB -D-NIR," 23 january 2023. [Online]. Available:://repository.its.ac.id/id/eprint/95483. [Accessed 28 june 2024].

F. Indaryanto, "Aplikasi Penghitung Jarak danJumlah Orang Berbasis YOLO Sebagai Protokol Kesehatan Covid-19," 30 june 2021. [Online]. Available: ://journal.unnes.ac.id/sju/edukom/article/view/47837. [Accessed 28 june 2024].

Published

2024-10-01

Issue

Section

Program Studi S1 Teknik Elektro