Pengembangan Software Aplikasi Pendeteksian Objek Berbasis LiDAR (Light Detection and Ranging) (Development of Lidar-Based Object Detection Software)
DOI:
https://doi.org/10.54706/senastindo.v3.2021.120Kata Kunci:
LiDAR 2D, Noise Remover, Python, Mobility in Society 5.0, Deteksi ObjekAbstrak
Mobil adalah sarana transportasi yang kebutuhannya semakin tinggi. Hal ini tidak saja terjadi di luar negeri tapi juga di Indonesia. Namun demikian, keberadaan mobil saat ini dikeluhkan karena polusi yang dihasilkan dan juga tingkat kenyamannya. Harapan di masa mendatang sepertinya lebih mengarah pada hadirnya mobil listrik dengan tingkat polusi sangat rendah, serta kenyamanan dalam penggunaannya, seperti halnya mobil listrik otonom. Di negara maju gagasan ini sudah mulai akan direalisasikan, dan Indonesia sepertinya juga akan menghadapi situasi dimana mobil tersebut menjadi masif digunakan. Oleh sebab itu, kita harus menguasai teknologi kendaraan listrik otonom agar kita dapat memasuki era Mobility in Society 5.0. Salah satu bentuk teknologi terkait adalah sistem software pendeteksian objek berbasis LiDAR. Adakalanya software yang menyertai suatu alat tidak dapat menyediakan fasilitas yang beragam sesuai dengan kebutuhan aplikasi di lapangan. Hal ini dikarenakan keterbatasan yang diberikan oleh produsen alat tersebut, begitu pula dengan produk LiDAR 2D yang banyak dipasaran, contohnya YDLiDAR. Untuk keperluan aplikasi pendeteksian objek, software yang disediakan memiliki keterbatasan dalam hal penyimpanan data, fleksibilitas penyajian data dan kemampuan mereduksi derau yang muncul saat LiDAR tersebut dioperasikan pada kondisi tertentu. Untuk mengatasi kekurangan tersebut diatas, maka pada penelitian ini dikembangkan software pendeteksian objek berbasi LiDAR yang menambahkan fungsi-fungsi tersebut di atas, serta dapat diaplikasikan untuk pendeteksian objek dan pengenalan jarak. Secara umum sistem ini memadukan sistem software yang dikembangkan pada laptop dengan sistem hardware yang terdiri dari YDLiDAR G4 dan interface data serial. Sistem software ini juga dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman python. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa kinerja software yang dikembangkan memiliki performansi visual yang baik, dapat menyimpan data hasil deteksi dengan durasi yang dapat ditentukan, serta kemampuan dalam menekan derau yang cukup baik. Kemampuan mereduksi noise dari sistem software ini dapat mereduksi error hingga 19,2%.