KBRN, Jakarta: Peneliti Ahli Madya Pusat Riset Mekatronika Cerdas (PRMC) Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) Roni Permana Saputra menyampaikan, kendaraan otonom memiliki lima tingkatan.

Pada level satu disebut driver assistance, di mana, kendaraan otonom hanya berfungsi sebagai asisten atau pemberi bantuan kepada pengendara seperti bantuan pada proses pengereman.

Pada level dua, yaitu partial automation, adalah bersifat parsial atau adanya otomatisasi dalam kendaraan yang bersifat sebagian, di mana, sebagian besar kendali kendaraan masih dipegang pengendara. Pada level tiga disebut conditional automation, yaitu kendaraan dapat beroperasi secara otonom pada kondisi-kondisi tertentu.

Selanjutnya, level empat yaitu high automation. Kendaraan sudah hampir bisa beroperasi secara otonom penuh tapi dengan batasan-batasan pada kondisi tertentu.

“Terakhir, level lima yaitu full automation. Kendaraan sudah bisa beroperasi secara otonom tanpa adanya intervensi bantuan manusia sebagai pengguna di semua kondisi dan beradaptasi di semua kondisi,” ujar Roni, saat menerima kunjungan ilmiah SMK Negeri 1 Soreang, di Bandung, Rabu (15/1).

Saat ini, BRIN mencoba mengembangkan kendaraan otonom di antara level tiga dan empat. Roni berpendapat, untuk mencapai level lima, masih banyak hal yang harus dikembangkan dan diperhatikan, termasuk regulasi dari pemerintah.

Penguasaan teknologi kendaraan listrik otonom mencakup berbagai hal yang wajib diperhatikan. Roni merinci penguasaan tersebut harus mencakup fisik kendaraan, berbagai sensor, navigasi sebagai penentuan rute yang aman untuk dilalui atau berpindah dari satu lokasi ke lokasi lainnya, sistem kendali, dan antarmuka pengguna.

“Secara garis besar, ada lima teknologi yang harus kita kuasai, yaitu pengembangan platform kendaraan berupa fisik kendaraan, sensor kendaraan seperti layaknya pancaindra pada tubuh manusia, sistem navigasi otonom, sistem kendali kendaraan, dan antarmuka pengguna sebagai sarana komunikasi antara pengguna dan kendaraan otonom sebagai komando atau pemberian informasi,” rincinya.

Roni membeberkan beberapa alasan pentingnya alih teknologi penggunaan kendaraan otonom, diantaranya untuk keselamatan, efisiensi, aksesibilitas, dan ekonomi. Namun, penerapan di lapangan setidaknya memerlukan dasar pada aspek sosialisasi dan regulasi.

“Jadi harus ada sosialisasi, harus ada regulasinya. Karena ketika di jalanan, penggunaan kendaraan otonom akan dihadapkan pada berbagai situasi kompleks,” tegas Roni.

Kendaraan otonom menggunakan berbagai sensor, sistem navigasi, dan kecerdasan buatan (AI) untuk mengemudi sendiri tanpa intervensi manusia.

“Kendaraan otonom merupakan kendaraan yang dapat beroperasi tanpa adanya intervensi dari pengguna, tanpa harus disetir atau secara umum kendaraan dapat mengemudi sendiri atau autonomous vehicles, dengan ciri yaitu dapat mengenali lingkungannya sendiri dan dapat melakukan pengambilan keputusan sendiri tanpa secara eksplisit disuruh atau diprogram oleh manusia,” jelasnya.

Lebih lanjut, Roni menekankan penguatan teknologi menjadi kunci dalam sistem otonom kendaraan listrik.

Teknologi hadir untuk manusia pada kendaraan, karena salah satu fakta yang terjadi pada kecelakaan, penyebabnya adalah kelalaian manusia, baik faktor kelelahan ataupun lainnya.

“Kendaraan otonom hadir salah satunya untuk meminimalisasi adanya kecelakaan karena faktor manusia tersebut dengan dibantu adanya teknologi otonom pada kendaraan, juga menambah kenyamanan dan efektivitas dalam berkendara,” tutur Roni.

Peneliti Ahli Muda PRMC BRIN Taufiq Ibnu Salim menambahkan, untuk memenuhi target level empat otonom pada 2025, pengembangannya masih proses integrasi antarbagian persepsi ke dalam local planner, termasuk pengambilan dan training data metode end-to-end learning, serta komparasi performa metode.

Penguasaan teknologi kunci untuk kendaraan otonom terus dilakukan oleh peneliti PRMC BRIN. Taufik menjelaskan fokus yang dilakukan dirinya dan tim dalam penguasaan teknologi khususnya Micro Electric Vehicle (MEVi) adalah sistem deteksi objek/sensor, sistem telekomunikasi, human to vehicle interaction, dan computer vision. (mg/ed:kg, tnt)