Informasi Umum

Kode

21.04.4354

Klasifikasi

629.892 - Robots

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Robot Vision - Computer Vision

Dilihat

288 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Penggunaan robot saat ini telah mampu menggantikan peranan manusia dalam melakukan kegiatan sehari-hari. Industri otomotif sudah banyak mengadopsi sistem berbasis Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) yang diterapkan dalam sistem kemudi otomatis atau bisa disebut dengan self-driving. Tugas akhir ini dibuat robot yang mampu bergerak mengikuti interuksi dari rambu lalu lintas di Indonesia. Terdapat 3 jenis rambu lalu lintas yang dijadikan sebagai input, yaitu rambu perintah belok kanan, rambu perintah belok kiri, dan rambu perintah STOP. Metode yang digunakan dalam klasifikasi rambu lalu lintas adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN adalah cabang dari Jaringan Syaraf Tiruan yang dapat melakukan ekstraksi fitur dan membuat kategori yang dibutuhkan. Hasil klasifikasi tersebut menjadi perintah untuk robot agar bergerak sesuai interuksi yang diperintahkan. Hasil dari penelitian tugas akhir ini sistem mampu mendeteksi dan mengklasifikasi rambu lalu lintas dengan akurasi 100% pada parameter pengujian intensitas cahaya tinggi (30 lux) dan pada semua parameter pengujian jarak. Sistem ini menggunakan learning rate sebesar 0.001, epoch 10, dan rasio partisi data sebesar 80:20.

Kata Kunci: digital image processing, self-driving, robot, CNN

Koleksi & Sirkulasi

Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam

Anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Pengarang

Nama MUHAMMAD NICOLA FEBY SALVATURI
Jenis Perorangan
Penyunting Agus Virgono, Randy Eka Saputra
Penerjemah

Penerbit

Nama Universitas Telkom, S1 Teknik Komputer
Kota Bandung
Tahun 2021

Sirkulasi

Harga sewa IDR 0,00
Denda harian IDR 0,00
Jenis Non-Sirkulasi