Rancang Bangun Sistem Deteksi Garis Marka Jalan dengan Metode Hough Transform Berbasis Raspberry Pi

Rohma, Tarezqi Mochtar (2018) Rancang Bangun Sistem Deteksi Garis Marka Jalan dengan Metode Hough Transform Berbasis Raspberry Pi. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
02311440000047-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version

Download (2MB) | Preview

Abstract

Marka Jalan adalah suatu tanda yang berada di permukaan jalan yang meliputi peralatan atau tanda yang membentuk garis membujur, garis melintang, garis serong, serta lambang yang berfungsi untuk mengarahkan arus lalu lintas dan membatasi daerah kepentingan lalu lintas. Pada era modern ini, terutama pada tahun 2018 di dunia mulai menggencarkan produk otomotif terbaru tentang sistem automasi yang diterapkan pada mobil kendaraan. Berbagai riset dilakukan untuk menghasilkan suatu kendaraan Self Driving Car untuk memberikan kenyamanan, keamanan, dan kepuasan pengemudi kendaraan. Sehingga dirancang suatu sistem deteksi marka jalan dengan metode Hough Transform berbasis Raspberry Pi. Pada tugas akhir ini, dilakukan deteksi pada marka membujur yaitu marka lurus utuh, marka lurus putus, marka membelok kekiri dan membelok kekanan. Informasi atau parameter tambahan yang dimasukkan dalam sistem ini adalah besar jari–jari kelengkungan, posisi kendaraan terhadap marka tengah dan marka samping, dan keterangan kendaraan apakah kendaraan boleh mendahului pengendara lain atau tidak. Purwarupa marka yang telah dibuat dengan rasio 16 kali lebih kecil dari ukuran sebenarnya sebagai acuan ukuran purwarupa mobil kendaraan. Penempatan ukuran marka jalan dan pembuatan mengikuti aturan peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor 34 tahun 2014 tentang Marka Jalan. Hasil uji coba sistem rancang bangun ini dengan menggunakan dua variasi kecepatan yaitu sistem deteksi marka dapat mendeteksi dengan baik pada kecepatan pertama yaitu 74,4 cm/s dengan rata-rata error pada marka belok kiri 11,38%, marka belok kanan 13,45%, marka lurus putus 6,4% dan lurus utuh 6,51%. Sistem deteksi marka kurang dapat mendeteksi dengan baik pada kecepatan kedua yaitu 115,3 cm/s dengan rata-rata error pada marka belok kiri 26,23%, marka belok kanan 23,25%. Sedangkan untuk marka lurus memiliki deteksi sangat baik pada kecepatan kedua karena untuk perhitungan kelengkungan marka tidak diperhitungkan. Nilai rata-rata marka lurus putus pada kecepatan kedua adalah 6,72% dan lurus utuh 6,95%. ======================================================================================================= Road marks are a sign on the road surface that includes equipment or marks that form longitudinal lines, transverse lines, oblique lines, and symbols that serve to direct the flow of traffic and limit the area of interest of traffic. In this modern era, especially in 2018 in the world began to intensify the latest automotive products about the automation system applied to vehicle cars. Various researches were conducted to produce a Self Driving Car vehicle to provide the comfort, safety, and satisfaction of the driver of the vehicle. So, on this experiment, a road marking detection system with Raspberry Pi-based Hough Transform method designed. In this final project, detection on the longitudinal marker that is a straight line intact, straight cut mark, turn left and turn right had been done. Additional information or parameters included in this system are the large radius of curvature, the position of the vehicle against the middle mark and the side mark, and the vehicle's description whether the vehicle may precede other riders or not. The markup prototype has been made with a ratio 16 times smaller than the actual size as the prototype size of the vehicle's car. The placement of road and building mark sizes follows the rules of the Minister of Transportation of the Republic of Indonesia No. 34 of 2014 on Road Marking. The test results of this design system using two variations of speed that is the detection system markers can detect well at the first speed of 74.4 cm / s with the average error on the left turning mark 11,38%, marka turn right 13,45 %, straight cut marks 6.4% and straight full 6.51% intact. The marker detection system is less able to detect well at the first velocity of 115,3 cm / s with an average error on the left turn mark of 26,23%, 23,25% right turn mark. As for the straight marker has a very good detection at the second speed because for the calculation of the curvature of the mark is not taken into account. The average value of the straight cut marks at the second velocity is 6,72% and is intact 6.95% intact.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSF 625.794 Roh r-1 3100018076967
Uncontrolled Keywords: Marka Jalan, Road Mark, Hough transform, Raspberry Pi
Subjects: T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1573 Detectors. Sensors
T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA1637 Image processing--Digital techniques
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Physics Engineering > 30201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Tarezqi Mochtar Rohma
Date Deposited: 19 Oct 2020 03:09
Last Modified: 20 Oct 2020 03:48
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/55764

Actions (login required)

View Item View Item