Optimasi Penggunaan Kamera FLIR Untuk Navigasi Pada Sistem Kemudi Otomatis - Suputra , Mahesa Wisnu; Suratman, Fiky Y.; Satyawan , Arief Suryadi (eProceedings of Engineering, 2024)
Abstrak — Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi mendorong berbagai inovasi, salah satunya adalahkendaraan listrik otonom (KLO) yang dapat mengurangi kelalaian manusia dalam mengemudi. Penelitian ini bertujuanuntuk mengembangkan dan menguji sistem kemudi otomatis pada KLO menggunakan kamera FLIR (Forward-LookingInfrared). Kamera FLIR digunakan untuk mendeteksi lingkungan sekitar kendaraan dalam berbagai kondisipencahayaan, seperti siang hari dan malam hari. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi kinerja kamera dalammenghasilkan gambar termal yang akurat dan memastikan deteksi serta identifikasi objek yang andal. MetodeConvolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-50 digunakan untuk meningkatkan efektivitas deteksiobjek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kamera FLIRmampu mendeteksi objek dengan baik dalam kondisi siang dan malam hari, serta meningkatkan keselamatan dan navigasikendaraan otonom. Penggunaan metode CNN terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi deteksi objek, memberikankontribusi signifikan dalam pengembangan sistem kemudi otomatis yang lebih aman dan efisien. Kata kunci — Kendaraan Listrik Otonom (KLO), Sistem Kemudi Otomatis, Kamera FLIR, Deteksi Objek, ConvolutionalNeural Network (CNN), ResNet-50, Pengujian Kinerja, Keselamatan Navigasi.