Realsense Depth Camera Untuk Pengukuran Jarak Pada Mobil Autonom Roda Tiga
Abstract
Abstrak — 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].



