Deteksi Halangan Menggunakan Metode Stereo R-CNN pada Mobil Otonom - Adrian Aryaputra Firmansyah; Rusdhianto Effendie AK; Ari Santoso (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2020)
Mobil otonom merupakan inovasi yang muncul akibat perkembangan teknologi komputasi yang semakin mumpuni. Mobil otonom beroperasi dengan meminimalkan campur tangan manusia sehingga dapat mengurangi kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh kesalahan pengemudi. Mobil otonom memerlukan beberapa sensor agar dapat bekerja dan melakukan navigasi. Sensor yang umumnya digunakan adalah LIDAR. Namun LIDAR memiliki keterbatasan pada rentang deteksi serta adanya komponen bergerak yang membutuhkan perawatan lebih, rentan terhadap perubahan cuaca, serta harganya yang relatif mahal dibandingkan dengan alternatif lain seperti kamera stereo. Algoritma Stereo Regional Convolutional Neural Network (Stereo R-CNN) akan diterapkan pada kamera stereo untuk membuat bounding box tiga dimensi dengan memproses perbedaan sudut pandang pada gambar di kedua kamera. Metode ini dapat mendeteksi bounding box 3D dari objek pada gambar. Algoritma ini dapat mendeteksi objek dengan jarak deteksi yang lebih jauh dibandingkan dengan LIDAR, namun saat ini metode ini masih kurang feasible untuk dapat diterapkan sebagai pengganti LIDAR sebagai sensor utama karena kecepatan deteksinya yang masih lambat di kisaran 0.81 detik (1,2 frame per detik).