Analisis Performa Mekanik Autonomous Car Dengan Metode Region of Interest Menggunakan Raspberry Pi 4 dan Arduino Nano - Martinus Hendra Dewantara; Leonardus Heru Pratomo; Slamet Riyadi (Diponegoro University, 2022)
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi kecerdasan buatan kini sudah mulai merambah pada bidang otomotif. Autonomous car ialah salah satunya. Teknologi ini mengambil peran termasuk diantaranya kemampuan sensor lidar, sistem Global Positioning System (GPS), dan pembacaan citra melalui kamera. Peneltian ini menganalisis autonomous car menggunakan sistem pembacaan citra dengan menggunakan kamera sebagai sensor optik. Deteksi objek diperlukam secara realtime karena autonomous car terus bergerak mengikuti lintasan. Peneliti menggunakan klasifikasi warna Hue, Saturation, Value (HSV) dengan metode Region of Interest (ROI), yang memiliki kemampuan untuk menandai area tertentu sehingga dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja sistem untuk mendeteksi dan mengklasifikasi lintasan secara cepat dan tepat. Autonomous car ini menggunakan sistem 4 Wheels Drive (4WD) dengan motor Direct Current (DC) sebagai penggerak utama. Raspberry Pi 4 dan Arduino nano sebagai mainboard untuk pengoperasiannya. Metode pengujian pada penelitian ini meliputi pengujian image processing menggunakan Region of Interest, pengujian ini meliputi deteksi jalan yang sudah dirancang dan pengujian mekanikal penggerak yang digunakan pada autonomous car ini. Pada penelitian ini telah dilakukan uji coba dan prototype ini berhasil bekerja sesuai dengan algoritma yang sudah dibuat. Pada uji coba ini, Autonomous Car menggunakan metode ROI memiliki akurasi baca dan pergerakan yang sangat akurat. Pada Uji coba dan implementasi perangkat keras yang dilakukan di laboratorium autonomous car ini dengan kecerdasan buatan dapat bekerja sesuai dengan algoritma yang dibuat dengan tingkat keberhasilan sebesar 90%.