i

USULAN PENELITIAN UNGGULAN ITS (TERAPAN MULTIDISIPLIN)

Pengembangan Platform Komputasi Kecerdasan Artificial pada Mobil Otonom ITS

TIM PENGUSUL

KETUA : Dr. Ir. Djoko Purwanto, M.Eng. ANGGOTA 1 : Subchan, S.Si, M.Sc, Ph.D. ANGGOTA 2 : Astria Nur Irfansyah, ST, M.Eng., Ph.D ANGGOTA 3 : Dr. Tahiyatul Asfihani, S.Si, M.Si

DIREKTORAT RISET DAN PENGABDIAN MASYARAKAT

INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

MARET 2020

ii

DAFTAR ISI

DAFTAR ISI .............................................................................................................................. ii

RINGKASAN ........................................................................................................................... iii

LATAR BELAKANG ................................................................................................................ 1

TINJAUAN PUSTAKA ............................................................................................................. 2

Level Otonom ......................................................................................................................... 2

Sistem Presepsi pada Mobil Otonom ...................................................................................... 3

Tesla........................................................................................................................................ 4

Waymo.................................................................................................................................... 5

METODE ................................................................................................................................... 6

Platform Mobil Otonom ......................................................................................................... 6

Platform Komputasi Kecerdasan Artifisial ............................................................................. 6

Organisasi Tim Peneliti .......................................................................................................... 8

BIAYA DAN JADWAL PENELITIAN .................................................................................... 9

Anggaran Biaya ...................................................................................................................... 9

Jadwal Penelitian .................................................................................................................... 9

iii

RINGKASAN

Sistem pengemudian otonom (autonomous driving system) merupakan sistem utama di dalam

mobil otonom (autonomous car). Sistem pengemudian otonom mengolah informasi yang

diperoleh dari sistem presepsi (perception system) untuk menghasilkan informasi perencanaan

gerak (motion planning) pada mobil otonom. Sistem presepsi berfungsi untuk mengenali

lingkungan di sekitar mobil otonom. Perencanaan gerak berfungsi sebagai acuan untuk

menggerakkan mobil secara otonom di jalan. Platform komputasi kecerdasan artificial

(artificial intelligence computation platform) yang berupa perangkat keras (hardware) dan

perangkat lunak (software) memegang peran yang penting untuk mewujudkan sistem

pengemudian otonom.

Pada penelitian ini, akan dikembangkan platform komputasi kecerdasan artificial untuk mobil

otonom ITS yang beroperasi di lingkungan kampus ITS. Platform mobil otonom ITS berbasis

mobil listrik, diintegrasikan dengan platform komputasi kecerdasan artifisial untuk

mendapatkan untuk kerja pengemudian otonom yang optimal. Platform komputasi kecerdasan

artifisial disiapkan untuk keperluan pengemudian otonom pada level 3-5, monitoring, dan

visualisasi. Pengemudian otonom terdiri dari 3 modul yaitu presepsi (perception), pemetaan

(mapping), dan perencanaan (planning). Lebih lanjut, platform komputasi kecerdasan artificial

juga berfungsi untuk keperluan evaluasi sistem pengemudian otonom, pengambilan data untuk

presepsi dan pemetaan, dan pengetesan mobil otonom di jalan.

1

LATAR BELAKANG

Mobil otonom (autonomous car) saat ini sedang dikembangkan oleh berbagai pihak, baik di

perguruan tinggi, lembaga riset, maupun industri. Salah satu industri otomotif yaitu Tesla telah

meluncurkan produk komersial, sementara itu yang lain sedang berpacu untuk menuju produksi

komersial dengan berbagai fitur unggulan.

ITS (Institut Teknologi Sepuluh Nopember) sebagai salah satu perguruan tinggi terkemuka di

Indonesia, berencana untuk merealisasikan mobil otonom yang beroperasi di lingkungan

kampus ITS. Mobil otonom direncanakan berkapasitas 7 penumpang dan dipergunakan sebagai

transportasi umum di lingkungan kampus ITS. Mobil otonom akan melayani permintaan

pengguna untuk pergi dari satu titik pemberhentian ke pemberhentian yang lain. Mobil otonom

ITS diilustrasikan pada gambar 1 di bawah ini.

Gambar 1. Ilustrasi mobil otonom ITS

2

TINJAUAN PUSTAKA

Mobil otonom (autonomous car) menarik perhatian banyak pihak untuk mengembangkannya

dewasa ini. Perusahaan seperti Tesla telah melakukan produksi dan penjualan, sementara itu

perusahaan lain juga tak berdiam diri untuk turut serta dalam persaingan di mobil otonom.

Perusahaan besar seperti Google saat ini juga mengembangkan mobil otonom dengan platform

yang dikenal dengan nama Waymo.

Untuk merealisasikan sistem navigasi cerdas pada mobil otonom, beberapa perusahaan terkenal

di bidang perangkat lunak (software) seperti Microsoft, Google, Amazon, Facebook, dll.,

bersaing menyediakan platform perangkat lunak kecerdasan artifisial (artificial intelligence)

agar bisa secara luas dipergunakan di mobil otonom. Demikian pula dengan perusahaan

terkenal di bidang perangkat keras (hardware) seperti Intel dan Nvidia, saat ini tengah bersaing

agar platform buatannya dipergunakan secara luas di mobil otonom.

Level Otonom

Di dalam konsep mobil otonom, terdapat 5 level pengemudian mobil secara otonom seperti

diperlihatkan pada gambar 2. Pada level 0-2, monitor lingkungan pengemudian masih

dilakukan oleh manusia. Selanjutnya, pada level 3-5, monitor lingkungan pengemudian sudah

dilakukan oleh sistem otonom. Namun demikian, pada level 3-4, intervensi oleh manusia masih

dimungkinkan. Level otonom penuh adalah level 5, tidak ada intervensi manusia di dalam

pengemudian mobil.

Gambar 2. Level pengemudian otonom

3

Sistem Presepsi pada Mobil Otonom

Sistem persepsi (perception system) pada mobil otonom berfungsi untuk mengenali kondisi

lingkungan sekitar. Sistem persepsi berdasar pada fusi informasi dari bebeberapa jenis sensor

yang dipasang pada mobil otonom. Jenis sensor yang lazim dipergunakan antara lain adalah

kamera, lidar, radar, ultrasonic, odometri, dan GPS. Gambar 3 menunjukkan jenis sensor pada

sistem presepsi mobil otonom.

Gambar 3. Jenis sensor pada sistem presepsi mobil otonom

Setiap jenis sensor pada mobil otonom mempunyai kegunaan yang spesifik. Sensor kamera

digunakan untuk mendeteksi dan mengenali obyek yang ada di sekitar mobil otonom seperti

mobil lain, pejalan kaki, rambu lalu lintas. Sensor lidar dan radar digunakan untuk mendeteksi

obyek di sekitar mobil otonom dengan struktur informasi yang berbeda dengan kamera. Sensor

ultrasonik digunakan untuk deteksi obyek dekat di sekitar mobil otonom. Sensor odometri

mempunyai kegunaan untuk mengetahui posisi dan kecepatan mobil otonom di dalam ruang

kerjanya. GPS mempunyai kegunaan untuk mengetahui posisi global mobil otonom dalam peta

dunia. Ilustrasi fungsi sensor-sensor pada mobil otonom ditunjukkan pada gambar 4.

4

Gambar 4. Ilustrasi fungsi tiap sensor pada mobil otonom

Tesla

Tesla adalah industri mobil listrik yang telah menerapkan fungsi otonom dalam operasi

pengemudian mobil. Untuk mendukung fungsi otonom, Tesla menggunakan sensor kamera

dengan kemampuan sudut pandang sebesar 360 derajat, sensor radar dengan jarak pandang 160

meter, dan sensor ultrasonik untuk mendeteksi obyek di sekitar Tesla. Gambar 5 menunjukkan

Tesla Model S. Jangkauan kerja dari sensor-sensor yang dipasang pada Tesla diperlihatkan pada

gambar 6.

Gambar 5. Tesla model S

5

Gambar 6. Jenis dan jangkauan kerja sensor-sensor pada mobil Tesla

Waymo

Waymo adalah proyek mobil otonom yang dimiliki oleh Google. Waymo memasang 1 sensor

lidar dengan jangkauan menengah, 4 sensor lidar dengan jangkauan pendek, dan 5 buah kamera

untuk mengetahui obyek di sisi depan dan samping. Gambar 7 menunjukkan tampak depan

mobil Waymo.

Gambar 7. Mobil Waymo

6

METODE

Penelitian ini tergabung dalam tim penelitian bersama dengan tema mobil listrik otonom ITS.

Di bawah ini akan dijelaskan tentang platform mobil otonom dan platform komputasi

kecerdasan artifisial.

Platform Mobil Otonom

Gambar 8 menunjukkan rancangan platform mobil otonom ITS. Rancngan platform berupa

mobil listrik dengan kapasitas 7 penumpang. Mobil otonom ITS akan digunakan sebagai

transportasi umum di lingkungan kampus ITS. Mobil otonom berjalan menjemput dan

mengantarkan penumpang dari halte yang satu ke halte yang lain.

Gambar 8. Mobil otonom ITS

Platform Komputasi Kecerdasan Artifisial

Platform komputasi kecerdasan artifisial disiapkan untuk keperluan pengemudian otonom pada

level 3-5, monitoring, dan visualisasi. Pengemudian otonom terdiri dari 3 modul yaitu presepsi

(perception) terhadap lingkungan, pemetaan (mapping) posisi mobil dalam peta, dan

perencanaan (planning) gerak berikutnya. Lebih lanjut, platform komputasi kecerdasan

artificial juga berfungsi untuk keperluan evaluasi sistem pengemudian otonom, pengambilan

data untuk presepsi dan pemetaan, dan pengetesan mobil otonom di jalan.

7

Di bawah ini adalah gambaran tentang bagian-bagian pada platform komputasi kecerdasan

artifisial. Di beberapa bagian digunakan konsep kecerdasan artifisial yang salah satu

diantaranya adalah Deep Neural Network (DNN). Ilustrasi dari persepsi, pemetaan, dan

perencanaan diperlihatkan pada gambar 9.

Autonomous Driving

Perception

Obstacle Perception

Semantic Motion Segmentation

Obstacle Detection and Tracking

Free Space Detection

Path Perception

Path Detection

Wait Conditions Perception

Traffic Light Classification

Traffic Sign Classification

Intersection Detection

Mapping

Localization

Planning

Lane

Route

Behaviour

Monitoring

Visualization

8

Gambar 9. Urut dari atas ke bawah, ilustrasi tentang presepsi (perception), pemetaan (mapping),

dan perencanaan (planning)

Organisasi Tim Peneliti

Kegiatan penelitian ini dilaksanakan oleh ketua peneliti Dr. Ir. Djoko Purwanto, M.Eng. dan 3

orang anggota peneliti.

9

BIAYA DAN JADWAL PENELITIAN

Anggaran Biaya

Ringkasan anggaran biaya kegiatan penelitian tahun 2020 ditunjukkan pada tabel 1.

Tabel 1. Ringkasan Anggaran Biaya

No Jenis Pengeluaran Biaya yang Diusulkan

1 Honor tim peneliti 0,-

2 Peralatan penunjang penelitian 110.000.000,-

Jumlah 110.000.000,-

Jadwal Penelitian

Jadwal kegiatan penelitian tahun 2020 ditampilkan pada tabel 2 di bawah ini.

Tabel 2. Jadwal kegiatan

No Kegiatan Bulan

1 2 3 4 5 6 7 8

1 Rancang bangun platform ▪ ▪ ▪ ▪

2 Uji coba platform untuk persepsi ▪ ▪ ▪ ▪

3 Uji coba platform untuk pemetaan ▪ ▪ ▪ ▪

4 Uji coba platform untuk perencanaan ▪ ▪ ▪ ▪

5 Uji coba platform dalam mobil otonom ▪ ▪ ▪

6 Evaluasi unjuk kerja platform ▪ ▪ ▪

7 Penulisan laporan ▪