<![CDATA[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 FLIR mampu mendeteksi objek dengan baik dalam kondisi siang danmalam hari, serta meningkatkan keselamatan dan navigasi kendaraan otonom. Penggunaan metode CNN terbukti efektifdalam meningkatkan akurasi deteksi objek, memberikan kontribusi 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.]]>
Copyrights © 2024
