Dapatkan demo sistem ERP secara GRATIS beserta demo software ERP lainnya.
Pilih Solusi:
Bayangkan jika Anda masuk ke dalam mobil, kemudian anda mengetik atau bahkan hanya dengan mengatakan tujuan Anda pada kendaraan Anda. Kemudian mobil yang Anda tumpangi tersebut bergerak sendiri dan mengantar Anda ke tujuan sambil membaca buku, bermain media sosial, atau tidur siang. Memang terdengar seperti adegan yang ada pada film-film fiksi ilmiah. Tapi, evolusi kendaraan yang berkembang pesat selama dekade terakhir ini sudah membuat hal tersebut menjadi nyata. Teknologi mobil otonom ini akan mengubah pengalaman orang-orang saat berkendara dari titik A ke titik B. Mobil self-driving dan biasa disebut juga mobil otonom atau mobil tanpa pengemudi merupakan kendaraan yang menggunakan sensor, kamera, radar, dan kecerdasan buatan (AI) untuk melakukan perjalanan antar tujuan tanpa operator manusia. Untuk memenuhi syarat sebagai sepenuhnya otonom, kendaraan harus dapat bernavigasi tanpa campur tangan manusia ke tujuan yang telah ditentukan di atas jalan yang belum disesuaikan untuk penggunaannya. Mobil otonom merupakan kendaraan yang bisa merasakan lingkungannya dan beroperasi tanpa adanya keterlibatan manusia. Kita yang sebagai penumpang tidak diharuskan untuk mengendalikan kendaraan setiap saat dan setiap waktu, kita juga tak diharuskan berada di dalam kendaraan sama sekali. Mobil otonom bisa pergi ke mana pun dan dapat melakukan semua yang diperintahkan oleh pengemudi yakni manusia yang berpengalaman dengan mobil otonom. Dalam pembahasan ini, akan menjelaskan lebih lanjut terkait teknologi mobil otonom.
Mobil otonom ini mengandalkan sensor, aktuator, sistem pembelajaran mesin, algoritme kompleks, serta prosesor yang kuat guna menjalankan perangkat lunak. Mobil otonom membuat serta menjaga peta lingkungan mereka berdasarkan berbagai sensor yang terletak di berbagai bagian kendaraan. Sensor radar memantau posisi kendaraan terdekat. Kamera video mendeteksi lampu lalu lintas, melacak kendaraan lain, membaca rambu jalan, dan mencari pejalan kaki. Sensor lidar (deteksi dan jangkauan cahaya) memantulkan pulsa cahaya dari sekeliling mobil guna mengukur jarak, mendeteksi tepi jalan, serta mengidentifikasi marka jalur. Sensor ultrasonik pada roda mendeteksi trotoar dan kendaraan lain saat parkir. Perangkat lunak canggih kemudian memproses seluruh input sensorik ini, merencanakan jalur, serta mengirimkan instruksi ke aktuator mobil, yang mengontrol akselerasi, pengereman, serta mengemudi. Aturan hard-code, algoritma penghindaran rintangan, pemodelan prediktif, serta pengenalan objek membantu perangkat lunak dalam mengikuti aturan lalu lintas serta menavigasi rintangan.
Level 0 (No Driving Automation) Sebagian besar kendaraan di jalan saat ini adalah Level 0: yaitu dikendalikan dengan manual. Manusia melakukan "tugas mengemudi yang dinamis", meskipun mungkin terdapat sistem untuk membantu pengemudi. Tingkat 1 (Driver Assistance) Ini merupakan tingkat otomatisasi terendah. Mobil otonom ini mempunyai sistem otomatis tunggal untuk bantuan pengemudi, seperti kemudi atau akselerasi (kontrol jelajah). Kontrol jelajah adaptif, yang mana kendaraan bisa menjaga jarak aman pada belakang mobil berikutnya, memenuhi syarat sebagai Level 1 sebab pengemudi manusia memantau aspek mengemudi lainnya seperti kemudi dan pengereman. Level 2 (Partial Driving Automation) Ini artinya sistem bantuan pengemudi tingkat lanjut atau ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Kendaraan bisa mengontrol kemudi dan akselerasi/perlambatan. Di sini otomatisasi tidak bisa mengemudi sendiri karena manusia duduk pada kursi pengemudi dan bisa mengendalikan mobil otonom kapan saja. Sistem Tesla Autopilot serta Cadillac (General Motors) Super Cruise keduanya memenuhi syarat sebagai Level 2. Level 3 (Conditional Driving Automation) Kendaraan Level 3 mempunyai kemampuan "mendeteksi lingkungan" dan bisa membuat keputusan yang tepat untuk diri mereka sendiri, seperti berakselerasi melewati kendaraan yang sedang bergerak lambat. Namun, kendaraan masih membutuhkan penggantian manusia. Pengemudi perlu tetap waspada serta siap saat mengambil kendali jika sistem tidak dapat menjalankan tugas. Level 4 (High Driving Automation) Perbedaan utama antara otomatisasi Level 3 serta Level 4 merupakan kendaraan Level 4 dapat melakukan intervensi saat terjadi kesalahan atau terjadi kegagalan sistem. Dalam pengertian ini, mobil-mobil ini tak memerlukan interaksi manusia di sebagian besar keadaan. Namun, manusia masih mempunyai pilihan untuk terlibat secara manual. Kendaraan Level 4 bisa beroperasi dalam mode mengemudi sendiri. Namun sampai undang-undang dan infrastruktur berkembang, mereka hanya bisa melakukannya dalam area terbatas (biasanya lingkungan perkotaan di mana kecepatan tertinggi mencapai rata-rata 30mph). Ini dikenal dan disebut sebagai geofencing. Level 5 (Full Driving Automation) Kendaraan Level 5 tak perlu keterlibatan antara manusia, dan "tugas mengemudi dinamis" dihilangkan. Mobil otonom level 5 bahkan tak memiliki roda kemudi atau pedal akselerasi/rem. Mereka akan bebas dari geofencing, bisa pergi ke mana saja dan melakukan apa saja yang bisa dilakukan oleh pengemudi manusia yang memiliki pengalaman lebih.
Mengurangi Tingkat Kecelakaan Sebagian besar kecelakaan kendaraan dikarenakan oleh kesalahan manusia sendiri. Dikutip dari negrettilaw.com, diperkirakan kendaraan yang sepenuhnya otomatis bisa mengurangi kecelakaan kendaraan sekitar 90%. Satu hal yang pasti mengenai penilaian mobil otonom: perlu memperhitungkan bagaimana kendaraan self-driving bisa mengekang kecelakaan yang disebabkan oleh kelelahan dari si pengemudi, gagal fokus dan gangguan mengemudi, serta gangguan terkait alkohol. Perjalanan Lebih Efisien Kendaraan yang sepenuhnya otomatis bisa berkomunikasi satu sama lain lewat jaringan komputer. Komunikasi ini memungkinkan analisis waktu nyata yang dapat membantu menentukan rute perjalanan terbaik, dan menghitung kecepatan serta jarak yang sesuai antara kendaraan selama kemacetan di jam sibuk. Arus Lalu Lintas Menurun Karena mobil otonom berkomunikasi secara real time, jarak perjalanan antar kendaraan bisa ditingkatkan. Hal tersebut pada akhirnya bisa membantu mengurangi masalah lalu lintas umum. Akses Lebih Mudah untuk Lansia dan Disabilitas Kendaraan swakemudi dapat menjadi alternatif yang cukup aman dan lebih mudah dalam mengaksesnya bagi penyandang disabilitas serta orang tua. Sebuah studi pada tahun 2017 oleh Ruderman Family Foundation mengamati, “Mengurangi hambatan terkait transportasi bagi individu penyandang disabilitas akan meningkatkan peluang kerja baru bagi sekitar 2 juta individu penyandang disabilitas, serta dapat menghemat USD19 miliar per tahun dalam pengeluaran perawatan kesehatan dari janji medis yang terlewat. Pada konteks antisipasi dampak yang lebih luas: mobil otonom menghemat USD1,3 triliun dari peningkatan produktivitas, pencegahan kecelakaan, biaya bahan bakar, di antara sumber-sumber lainnya.”
Diperlukan Adopsi secara Luas Sudah disebutkan bahwa diantara salah satu kelebihan yang telah dijelaskan di atas, satu-satunya cara sistem mobil otonom sepenuhnya bisa bekerja adalah jika semua kendaraan bisa mengemudi sendiri. Masalah yang terdapat pada konsep ini adalah bahwa hal tersebut pada dasarnya akan melucuti orang dari kemampuan mandiri mereka dalam mengemudi. Kehilangan Pekerjaan Besar-besaran di Sektor Ekonomi Tertentu Sebagian besar penduduk bergantung penuh pada industri otomotif untuk mata pencaharian mereka. Banyak dari mereka yang bekerja di truk, angkutan umum, serta layanan pengiriman dapat semakin terpinggirkan di masa depan karena mobil otonom. Meskipun Goldman Sachs memperkirakan bahwa dengan otomatisasi akan mengurangi 300.000 pekerjaan terkait transportasi setiap tahun, peluang kerja baru akan tercipta dengan sistem lain. Hacker dan Ancaman Keamanan Siber Masalah keamanan merupakan sebuah masalah yang sangat nyata dari kendaraan self-driving. Saat kendaraan mengandalkan komputer untuk berfungsi, teknologi ini pun cukup rentan terhadap ancaman dunia maya. Saat kendaraan sepenuhnya dijalankan pada sistem, maka semakin tinggi peluang orang lain untuk terhubung dengan kendaraan.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..