Sistem Automatic Human Tracking pada Kursi Roda Pintar menggunakan Metode YOLOv7-Tiny berbasis Nvidia Jetson TX2 - Samuel Andika; Fitri Utaminingrum (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2023)
Kursi roda merupakan alat penting bagi individu dengan disabilitas untuk meningkatkan mobilitas dan kualitas hidup. Penelitian ini mengusulkan fitur pengikut otomatis menggunakan metode YOLOv7-Tiny pada kursi roda pintar dengan Nvidia Jetson TX2 NX. Fitur ini memungkinkan kursi roda untuk mengikuti penuntun dalam bergerak maju, belok kiri, belok kanan, dan berhenti tanpa memerlukan usaha ekstra dari pengguna atau penuntun. Penelitian ini melibatkan pengumpulan lebih dari 73.000 gambar manusia yang telah dianotasi dan diaugmentasi. Dengan augmentasi, sistem dapat mengatasi berbagai situasi saat mendeteksi manusia. Model YOLOv7-Tiny dilatih menggunakan data tersebut. Sistem ini dapat mendeteksi manusia dengan akurasi 100% dalam rentang jarak 1 hingga 5 meter, dengan waktu komputasi rata-rata 0,13 detik. Bahkan dengan intervensi hingga 5 orang dalam frame, sistem tetap dapat mendeteksi manusia dengan akurat dalam rentang jarak 1 hingga 3 meter. Setelah deteksi manusia dilakukan, dilakukan integrasi sistem agar kursi roda pintar dapat mengikuti gerakan penuntun. Dalam hal ini, nilai PWM digunakan untuk mengontrol motor pada roda belakang yang dikirim melalui Arduino Uno. Dalam pengujian, kursi roda mampu mengikuti nilai PWM yang diberikan, sehingga mampu mengikuti gerakan penuntun dengan baik, termasuk maju, belok kiri, belok kanan, dan berhenti.