Rancang Bangun Driver Assistant System Berbasis Drowsiness Detection dan Automatic Emergency Braking

Samuel, Filipus (2021) Rancang Bangun Driver Assistant System Berbasis Drowsiness Detection dan Automatic Emergency Braking. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (505kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (449kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (394kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (503kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (687kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (781kB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (457kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (828kB)

Abstract

Kecelakaan lalu lintas di Indonesia masih menjadi permasalahan yang serius hingga sekarang terutama karena 90% kecelakaan disebabkan oleh human error. Gambaran akan kondisi human error ini seperti tidak fokus menyetir, terlalu cepat menyetir, ataupun mengantuk saat menyetir. Masalah itu mendorong penulis untuk mendesain sebuah solusi yang dinamakan Ace Safety System, sebuah driver assistance systems yang dibagi menjadi dua sistem yaitu driver drowsiness detection system yang berfungsi untuk memberikan peringatan suara kepada pengemudi ketika terdeteksi mengantuk, dan sistem AEB-FCW dimana FCW memberikan peringatan suara kepada pengemudi ketika ada ancaman tabrakan dengan kendaraan di depannya, dan AEB menjalankan rem otomatis untuk menghindari tabrakan atau mengurangi dampak dari tabrakan dengan kendaraan di depan jika pengemudi tidak melakukan tindakan apapun saat mendapat peringatan suara ketika ada ancaman tabrakan. Pengujian driver drowsiness detection system dilakukan dengan menggunakan laptop untuk menjalankan driver drowsiness detection secara real-time dan hasil pengujiannya yang menunjukkan precision sebesar 90% dan recall sebesar 100%. Sementara pengujian sistem AEB-FCW menunjukkan bahwa jarak mobil berhenti setelah melakukan rem otomatis dikarenakan jarak awal antara mobil dengan obstacle dan kecepatan dari mobil itu sendiri.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	kecelakaan lalu lintas, human error, driver assistance systems, driver drowsiness detection, AEB-FCW
Subjects:	300 Social Sciences > 380 Commerce, communications and transportation > 388 Transportation (Road, Vehicle, Parking Facilities)
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Computer Engineering
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Aug 2021 16:30
Last Modified:	08 Jun 2023 01:15
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/16423

Actions (login required)

View Item