Mobil otonom

Untuk aplikasi yang lebih besar dari kecerdasan buatan untuk kendaraan, lihat Kendaraan darat tanpa awak.

Mobil otonom, juga dikenal sebagai mobil swakemudi, mobil tanpa pengemudi, mobil tanpa sopir, mobil berkemudi sendiri, atau mobil robotik^[1] (dalam bahasa Inggris: autonomous car atau self-driving car), bersama dengan kendaraan darat tanpa awak, adalah sebuah kendaraan yang dapat menjelajahi lingkungannya dan bergerak tanpa penggerakan dari manusia.^[2]

Mobil-mobil otonom memakai berbagai teknik untuk mendeteksi hal-hal di sekitarnya, seperti radar, sinar laser, GPS, odometri, dan penglihatan komputer. Sistem kontrol yang maju memakai informasi sensori untuk mengidentifikasikan wadah-wadah navigasi yang semestinya, serta rintangan-rintangan dan tanda jalan.^[3]^[4] Mobil-mobil otonom harus memiliki sistem kontrol yang dapat menganalisis data sensori untuk membedakan antar mobil yang berbeda di jalan.^[5]

Klasifikasi tingkat otomasi

Berdasarkan standar internasional yang dirumuskan oleh Society of Automotive Engineers (SAE J3016), tingkat kemampuan kendali pada mobil swakemudi dibagi menjadi enam tingkatan hierarki:

Level 0 (Tanpa Otomasi): Seluruh kendali kemudi, akselerasi, dan pengereman dilakukan sepenuhnya secara manual oleh pengemudi manusia. Sistem komputer hanya memberikan peringatan durasi pendek.
Level 1 (Bantuan Pengemudi): Komputer dapat mengambil alih satu fungsi kemudi saja pada kondisi tertentu, contohnya fitur Adaptive Cruise Control yang mengatur jarak aman pengereman otomatis tanpa mengendalikan setir.
Level 2 (Otomasi Parsial): Kendaraan mampu mengendalikan fungsi kemudi sekaligus akselerasi secara simultan, seperti fitur swakemudi di lajur tol. Namun, pengemudi manusia wajib tetap memegang kemudi dan mengawasi jalan sepanjang waktu.
Level 3 (Otomasi Bersyarat): Sistem komputer dapat mengambil alih seluruh aspek mengemudi dalam situasi lingkungan tertentu (seperti kemacetan total). Pengemudi dapat mengalihkan pandangan dari jalan, namun harus siap mengambil alih kendali jika sistem memberikan sinyal darurat.
Level 4 (Otomasi Tinggi): Mobil dapat mengemudi sepenuhnya tanpa membutuhkan intervensi manusia di dalam area batas geografis tertentu (geofencing). Jika terjadi malafungsi sistem, kendaraan dapat menepi sendiri secara aman meskipun manusia tidak merespons.
Level 5 (Otomasi Penuh): Tingkat tertinggi ketika mobil dapat mengemudi secara mandiri (swakemudi penuh) dalam segala kondisi cuaca, medan jalan, dan lokasi mana pun tanpa memerlukan keberadaan setir, pedal gas, ataupun intervensi manusia sama sekali.

Kelebihan dan tantangan

Potensi keuntungan

Peningkatan Keselamatan Jalan: Menekan angka kecelakaan lalu lintas secara signifikan yang sebagian besar disebabkan oleh faktor kelalaian manusia, seperti kelelahan, menyetir dalam kondisi mabuk, atau kehilangan fokus karena gawai.
Optimasi Arus Lalu Lintas: Mobil swakemudi dapat saling berkomunikasi satu sama lain melalui jaringan nirkabel (V2V atau Vehicle-to-Vehicle) untuk mengatur kecepatan bersama secara konstan, sehingga mengurangi simpul kemacetan dan menghemat konsumsi energi.
Aksesibilitas Universal: Memberikan kemandirian mobilitas bagi kelompok masyarakat yang tidak dapat mengemudikan kendaraan konvensional, seperti penyandang disabilitas fisik, lansia, atau anak-anak.

Tantangan dan hambatan

Isu Etika dan Dilema Moral: Ketika kecelakaan tidak dapat dihindari, sistem kecerdasan buatan dihadapkan pada dilema moral untuk memilih objek mana yang harus dikorbankan demi meminimalkan fatalitas korbannya.
Keterbatasan Deteksi Cuaca: Kinerja sensor LiDAR dan kamera visual dapat menurun drastis saat terpapar hujan badai, badai salju, atau ketika lensa sensor tertutup oleh debu dan cipratan lumpur jalanan.
Regulasi dan Hukum Pidana: Belum adanya keseragaman payung hukum internasional yang mengatur mengenai penetapan pihak yang wajib bertanggung jawab secara hukum pidana ketika sebuah mobil swakemudi terlibat dalam kecelakaan fatal tanpa adanya pengemudi manusia di dalam kabin.
Keamanan Siber: Sebagai kendaraan yang terhubung ke jaringan internet secara konstan, mobil otonom memiliki risiko kerentanan terhadap aksi peretasan siber yang dapat membahayakan keselamatan penumpang di dalamnya jika sistem kendali diambil alih oleh pihak luar yang tidak bertanggung jawab.

Lihat pula

Referensi

↑ Thrun, Sebastian (2010). "Toward Robotic Cars". Communications of the ACM. 53 (4): 99–106. doi:10.1145/1721654.1721679.
↑ Gehrig, Stefan K.; Stein, Fridtjof J. (1999). Dead reckoning and cartography using stereo vision for an autonomous car. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Vol. 3. Kyongju. hlm. 1507–1512. doi:10.1109/IROS.1999.811692. ISBN 0-7803-5184-3.
↑ Lassa, Todd (Januari 2013). "The Beginning of the End of Driving". Motor Trend. Diarsipkan dari asli tanggal 2014-08-17. Diakses tanggal 1 September 2014.{{cite news}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
↑ European Roadmap Smart Systems for Automated Driving Diarsipkan 2015-02-12 di Wayback Machine., European Technology Platform on Smart Systems Integration (EPoSS), 2015.
↑ Zhu, Wentao; Miao, Jun; Hu, Jiangbi; Qing, Laiyun (2014-03-27). "Vehicle detection in driving simulation using extreme learning machine". Neurocomputing. 128: 160–165. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.052.

Bacaan tambahan

O'Toole, Randal (18 Januari 2010). Gridlock: Why We're Stuck in Traffic and What To Do About It (dalam bahasa Inggris). Cato Institute. ISBN 978-1-935308-24-9.{{cite book}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
Macdonald, Iain David Graham (2011). A Simulated Autonomous Car (PDF) (thesis) (dalam bahasa Inggris). The University of Edinburgh. Diakses tanggal 17 April 2013.{{cite book}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
Knight, Will (2013-10-22). "The Future of Self-driving Cars". MIT Technology Review (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2016-07-22.
Glancy, Dorothy (2016). A Look at the Legal Environment for Driverless Vehicles (PDF) (Laporan). National Cooperative Highway Research Program Legal Research Digest (dalam bahasa Inggris). Vol. 69. Washington, DC: Transportation Research Board. ISBN 978-0-309-37501-6. Diakses tanggal 2016-07-22.
Meyer, Gereon; Beiker, Sven, ed. (2014). Road vehicle automation (dalam bahasa Inggris). Springer. ISBN 978-3-319-05990-7.
Meyer, Gereon; Beiker, Sven, ed. (2015). Road vehicle automation 2 (dalam bahasa Inggris). Springer. ISBN 978-3-319-19078-5.
Newbold, Richard (2015-06-17). "The driving forces behind what would be the next revolution in the haulage sector". The Loadstar (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2016-07-22.
Bergen, Mark (2015-10-27). "Meet the Companies Building Self-Driving Cars for Google and Tesla (And Maybe Apple)". re/code (dalam bahasa Inggris).
John A. Volpe National Transportation Systems Center (Maret 2016). "Review of Federal Motor Vehicle Safety Standards (FMVSS) for Automated Vehicles: Identifying potential barriers and challenges for the certification of automated vehicles using existing FMVSS" (PDF). National Transportation Library (dalam bahasa Inggris). U.S. Department of Transportation. Diarsipkan dari asli (PDF) tanggal 2017-06-16. Diakses tanggal 2017-12-27.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
Slone, Sean (Agustus 2016). "State Laws on Autonomous Vehicles" (PDF). Capitol Research - Transportation Policy (dalam bahasa Inggris). Council of State Governments. Diarsipkan dari asli (PDF) tanggal 2021-02-28. Diakses tanggal 2016-09-28.{{cite web}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
Steve Henn (31 Juli 2015). "Remembering When Driverless Elevators Drew Skepticism" (dalam bahasa Inggris).{{cite news}}: Pemeliharaan CS1: Tanggal diterjemahkan otomatis (link)
James M. Anderson; et al. (2016). "Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers" (PDF) (dalam bahasa Inggris). RAND Corporation.{{cite web}}: Penggunaan et al. secara eksplisit dalam: |author=