Penulis: Muhammad Ilham Ashiddiq Tresnawan, S.T., M.S.
Sumber: Pinterest
Seiring berkembangnya teknologi, kendaraan self-driving atau mobil otonom telah menjadi salah satu inovasi paling menarik dalam dunia otomotif. Mobil yang dapat mengemudi sendiri tanpa memerlukan pengemudi manusia ini berpotensi mengubah total cara kita bertransportasi. Meskipun saat ini masih dalam tahap pengujian, peluncuran teknologi ini telah memberikan dampak signifikan dalam cara kita memandang masa depan transportasi. Lantas, bagaimana sebenarnya mobil tanpa sopir ini bekerja? Berikut adalah penjelasan mendalam mengenai teknologi yang ada di baliknya.
Self-driving car atau kendaraan otonom merujuk pada kendaraan yang dapat beroperasi sepenuhnya tanpa pengemudi manusia. Teknologi ini memungkinkan mobil untuk mendeteksi lingkungan sekitar, mengambil keputusan secara otomatis, dan bergerak ke tujuan yang telah ditetapkan tanpa campur tangan pengemudi. Untuk berfungsi dengan baik, mobil ini menggabungkan berbagai sistem sensor, perangkat keras, dan perangkat lunak canggih yang memungkinkan mobil untuk bergerak dengan aman dan efisien di jalan raya.
Sistem kecerdasan buatan (AI) yang tertanam dalam mobil otonom ini memberikan kemampuan bagi kendaraan untuk mengerti situasi jalan dan menanggapi perubahan di sekitar mereka dengan cara yang mirip dengan pengemudi manusia. Berbagai perusahaan otomotif besar dan perusahaan teknologi telah berinvestasi banyak dalam pengembangan autonomous vehicles (AVs), menjadikan teknologi ini sebagai salah satu pencapaian paling berpotensi mengubah industri transportasi.
Untuk dapat beroperasi dengan aman, mobil otonom mengandalkan sejumlah teknologi canggih yang saling terintegrasi. Teknologi-teknologi ini memungkinkan mobil untuk mendeteksi dan merespons kondisi di sekitar kendaraan dengan presisi tinggi. Berikut adalah beberapa teknologi utama yang digunakan dalam mobil otonom:
Salah satu komponen utama dalam mobil otonom adalah sensor yang berfungsi untuk mendeteksi lingkungan sekitar kendaraan. Sensor ini terdiri dari beberapa jenis, termasuk LIDAR (Light Detection and Ranging), kamera, radar, dan sensor ultrasonik.
- LIDAR bekerja dengan menggunakan laser untuk memetakan area sekitar kendaraan secara 3D. Hal ini membantu mobil untuk mengenali objek di sekitarnya, seperti pejalan kaki, kendaraan lain, dan rambu-rambu jalan.
- Radar memiliki kemampuan untuk mendeteksi objek yang ada di depan kendaraan dalam jarak jauh, meskipun dalam kondisi cuaca yang buruk seperti hujan atau kabut.
- Kamera digunakan untuk membaca tanda lalu lintas, mengenali rambu, serta mendeteksi objek yang lebih kecil di sekitar kendaraan.
- Sensor ultrasonik berfungsi untuk memantau jarak dekat, sehingga membantu kendaraan dalam proses parkir dan mendeteksi objek yang sangat dekat.
Mobil otonom juga dilengkapi dengan kecerdasan buatan (AI) yang mampu memproses data secara cepat dan akurat. AI bekerja dengan mengumpulkan informasi dari sensor-sensor yang ada, kemudian menganalisisnya untuk memutuskan tindakan yang perlu diambil. Proses ini dilakukan dalam waktu nyata, yang memungkinkan mobil untuk menyesuaikan kecepatan, arah, atau menghindari objek di sekitarnya dengan cepat.
Selain itu, AI memungkinkan mobil untuk belajar dari data yang dikumpulkan dari pengalaman sebelumnya, sehingga semakin lama mobil otonom ini digunakan, semakin pintar cara kerjanya. Sistem AI ini mengandalkan machine learning untuk meningkatkan kemampuannya dalam menghadapi berbagai situasi di jalan.
Sistem navigasi dan pemetaan sangat penting bagi mobil otonom agar dapat bergerak dengan akurat. Mobil otonom bergantung pada peta digital 3D dan sistem navigasi GPS untuk mengetahui posisinya dan memilih jalur yang tepat menuju tujuan. Peta ini diperbarui secara berkala untuk memastikan kendaraan selalu mendapatkan informasi terkini tentang kondisi jalan dan lalu lintas.
Melalui sistem ini, mobil dapat menyesuaikan perjalanan berdasarkan rute terbaik yang menghindari kemacetan, kecelakaan, atau rintangan lainnya di jalan. Beberapa kendaraan otonom juga dilengkapi dengan kemampuan untuk memperbarui peta secara otomatis, yang memaksimalkan akurasi dan efisiensi perjalanan.
Setelah data diproses dan keputusan dibuat, sistem pengendalian kendaraan mengarahkan mobil untuk melakukan aksi yang diperlukan, seperti berhenti, berbelok, atau mempercepat. Pengendalian ini terhubung langsung dengan sistem rem, pedal gas, dan setir, yang memungkinkan mobil untuk bergerak dengan aman tanpa intervensi manusia.
Sistem pengendalian ini juga dapat dilengkapi dengan fitur emergency braking yang memungkinkan mobil untuk segera berhenti jika terdeteksi potensi kecelakaan, serta sistem untuk memperlambat atau menghindar dari objek yang berada di jalur kendaraan.
Tantangan dalam Pengembangan Mobil Otonom
Meskipun teknologi kendaraan otonom sangat menjanjikan, pengembangannya masih menghadapi berbagai tantangan. Beberapa tantangan utama yang harus dihadapi adalah:
1. Keamanan dan Keandalan Sistem
Meskipun mobil otonom sudah memiliki teknologi canggih, namun masih ada kemungkinan terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan atau kegagalan teknis yang dapat menyebabkan kecelakaan. Oleh karena itu, sistem ini perlu diuji secara intensif untuk memastikan tingkat keamanan yang sangat tinggi.
2. Regulasi dan Kebijakan Pemerintah
Penerapan mobil otonom di jalan raya memerlukan regulasi yang jelas dan standar keselamatan yang ketat. Banyak negara yang masih dalam proses merumuskan kebijakan yang tepat untuk mengatur kendaraan otonom, terutama terkait dengan tanggung jawab hukum apabila terjadi kecelakaan yang melibatkan mobil otonom.
3. Penerimaan Masyarakat
Sebagian orang masih ragu mengenai keamanan dan keandalan teknologi ini. Masyarakat cenderung merasa lebih aman ketika ada pengemudi manusia yang bertanggung jawab atas kendaraan. Oleh karena itu, penerimaan teknologi mobil otonom mungkin akan memakan waktu lebih lama, meskipun manfaatnya jelas terlihat.
4. Kondisi Cuaca dan Infrastruktur Jalan
Keandalan sensor pada mobil otonom bisa terpengaruh oleh kondisi cuaca buruk, seperti kabut, hujan deras, atau salju. Selain itu, infrastruktur jalan yang buruk juga dapat menyulitkan mobil otonom dalam mendeteksi rambu atau hambatan di jalan.
Meskipun menghadapi berbagai tantangan, masa depan mobil otonom sangat menjanjikan. Dengan pengembangan lebih lanjut dalam teknologi kecerdasan buatan, sensor, dan pemetaan, mobil otonom diprediksi akan semakin dapat diandalkan. Kehadiran kendaraan ini berpotensi mengurangi angka kecelakaan yang disebabkan oleh kesalahan manusia, meningkatkan efisiensi transportasi, dan mengurangi kemacetan di kota-kota besar.
Seiring dengan kolaborasi antara produsen otomotif, perusahaan teknologi, dan pemerintah, kita bisa berharap bahwa mobil otonom akan menjadi bagian integral dari sistem transportasi global dalam waktu dekat. Selain itu, teknologi ini juga berpotensi mengarah pada kendaraan ramah lingkungan, yang akan semakin mengurangi jejak karbon global.
🔍 Tertarik mendalami Teknologi Informasi? Cek Program Studi Teknologi Informasi  UIB dan pilih peminatanmu: Cloud Engineering, Smart Systems, atau Cyber Intelligence. Segera daftarkan dirimu di Pendaftran Program Sarjana Teknologi Informasi.
Editor: Ambarwulan, S.T.
Referensi
- Anderson, J. M., Kalra, N., Stanley, K. D., Sorensen, P., Samaras, C., & Oluwatola, O. A. (2016). Autonomously Driven Vehicles: A Guide for Policymakers. RAND Corporation.
- Shladover, S. E., & Gill, P. R. (2017). Impacts of Connected and Autonomous Vehicles on Transportation Safety and Mobility. Transportation Research Part A: Policy and Practice.
- Gasser, A. (2018). The Development of Autonomous Vehicles: Current Status and Future Trends. World Economic Forum.
- Litman, T. (2020). Autonomous Vehicle Implementation Predictions: Implications for Transport Planning. Victoria Transport Policy Institute.
- Goodall, N. J. (2014). Machine Ethics and Automated Vehicles. In Road Vehicle Automation (pp. 93-102). Springer Vieweg, Berlin.
- Nuraini Diah et al. (2024). Artificial Intelligence in Autonomous Vehicles: Current Innovations and Future Trends. International Journal of Cyber and IT Service Management, 4(2), 97-104.
- Centre for Sustainable Systems. (2023). Autonomous Vehicles Factsheet. University of Michigan.
- “Autonomous Vehicles: Evolution of Artificial Intelligence and the Environment”. (2023). Algorithms, 8(4), 42.
- “Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges”. (2025). European Transport Research Review.
- “Exploration of issues, challenges and latest developments in autonomous cars”. (2023). Journal of Big Data.
- Liangkai Liu et al. (2020). Computing Systems for Autonomous Driving: State-of-the-Art and Challenges. arXiv.
