Otonomi kendaraan dan masa depan teknik elektro

Pernahkah Anda menonton film fiksi ilmiah di mana inovasi futuristik yang menakjubkan terbang atau melaju melintasi layar?

Apakah Anda pernah percaya penemuan ini akan terjadi dalam hidup Anda? Nah, masa depan ada di sini dalam bentuk kendaraan self-driving.

Lebih dikenal sebagai kendaraan listrik otonom (AEV), keajaiban teknologi modern ini menggunakan kombinasi sensor, kamera, dan teknologi canggih lainnya untuk memantau area di sekitar kendaraan dan melihat apakah ada struktur di depan.

Karena tingkat kecelakaan mobil meningkat karena kesalahan pengemudi, produsen otomotif mencari cara baru untuk membangun kendaraan yang lebih aman yang tidak bergantung pada pengemudi manusia.

Apa itu kendaraan listrik otonom?

Kendaraan listrik otonom adalah kendaraan yang tidak memerlukan pengemudi manusia.

Oleh karena itu, ia menggunakan kombinasi radar, sensor, kamera, dan kecerdasan buatan untuk menavigasi rute antar tujuan.

Kendaraan yang sepenuhnya otonom perlu melakukan ini tanpa campur tangan manusia, dan beberapa tingkat otonomi digunakan untuk mengukurnya.

Tingkat otonomi

Administrasi Keselamatan Lalu Lintas Jalan Raya Nasional AS (NHTSA) merinci enam tingkat otonomi, dimulai dengan Level 0, di mana kendaraan hanya dapat dikendarai dengan bantuan manusia.

Lima tingkat lainnya merinci dan mengeksplorasi fitur-fitur otonom hingga kendaraan yang sepenuhnya otonom yang tidak memerlukan bantuan.

Tingkat 1

Tingkat ini melibatkan sistem bantuan pengemudi canggih (ADAS) yang membantu pengemudi dengan fungsi kendaraan, seperti kemudi, akselerasi, dan pengereman, tetapi tidak secara bersamaan.

Apalagi sistem ini melibatkan kamera belakang yang bisa menangkap objek apapun di belakang kendaraan. Selain itu, ini menetapkan peringatan bagi pengemudi jika mereka keluar dari jalurnya.

Fitur keselamatan ini standar dengan kendaraan komersial, dan sistem bantuan pengemudi biasanya tersedia dengan kendaraan baru.

Level 2

Otonomi Level 2 melibatkan sistem bantuan pengemudi canggih yang dapat menyetir, mengerem, atau berakselerasi secara bersamaan saat pengemudi berada di belakang kemudi.

Kendaraan dapat mengambil alih tugas mengemudi, tetapi pengemudi dapat memperoleh kembali kendali kapan saja.

Tingkat 3

Level 3 melibatkan sistem mengemudi otomatis (ADS) daripada sistem bantuan pengemudi yang dapat melakukan semua mengemudi dalam keadaan tertentu.

Contoh Level 3 adalah kendaraan yang dapat parkir untuk pengemudi tanpa bantuan. Namun, pengemudi manusia masih perlu waspada dan mengendalikan mobil hampir sepanjang waktu.

Level 3 adalah tempat kendaraan mulai mendeteksi lingkungan sekitar dan mempelajari lingkungan sekitar mobil.

Tingkat 4

Tingkat ini adalah di mana pengemudi manusia lebih merupakan penumpang dan dapat duduk dan bersantai sementara sistem mengemudi otomatis melakukan semua tugas dan memantau lingkungan.

Kendaraan cukup andal pada level ini sehingga manusia dapat melakukan hal lain saat berkendara dan tidak terlalu memperhatikan level yang berbeda.

Tingkat 5

Level 5 adalah lambang otonomi, di mana kendaraan melakukan semua yang akan dilakukan pengemudi manusia sementara penumpang duduk dan tidak diharapkan untuk memantau kendaraan.

Ini adalah level yang ingin dicapai oleh pembuat mobil karena memberikan Anda sopir virtual. Jadi Anda bebas melakukan hal lain selama perjalanan dengan mobil alih-alih memperhatikan lalu lintas.

Ada beberapa kendaraan Level 5 dalam tahap pengujian yang memiliki hasil yang menjanjikan, menunjukkan bahwa kendaraan dengan kemampuan ini dapat dibuat dengan biaya murah dan oleh karena itu dapat dicapai oleh siapa saja.

Bagaimana cara kerja mobil self-driving?

Kendaraan listrik otonom bekerja melalui kecerdasan buatan, yang menggunakan sejumlah besar data untuk membangun sistem untuk membantu kendaraan dalam berkeliling tanpa bantuan pengemudi.

Sistem tersebut mencakup pengenalan gambar, pembelajaran mesin, dan jaringan saraf yang memerlukan keahlian teknik tingkat tinggi untuk memelihara dan mengeksekusinya.

Jaringan saraf mengidentifikasi pola dalam jumlah besar data, yang kemudian dimasukkan ke dalam algoritma pembelajaran komputer.

Jaringan saraf kemudian belajar mengidentifikasi hal-hal seperti lampu lalu lintas, trotoar, pohon, pejalan kaki, rambu jalan, dan bagian alami lainnya dari lingkungan mengemudi.

Oleh karena itu, pada dasarnya mobil pergi ke sekolah mengemudi dan belajar apa yang harus diwaspadai. Sistem ini dapat mengurangi kecelakaan karena kecerdasan buatan dapat merasakan apa yang ada di sekitar kendaraan.

Selain itu, mobil dapat memprediksi benda apa itu dan membuat pilihan mengemudi yang sesuai dalam hitungan detik. Sistem hanya menjadi lebih baik semakin banyak bekerja, karena akan belajar lebih banyak setiap kali keluar untuk drive.

Contoh cara kerja sistem lanjutan adalah proyek Waymo Google:

• Penumpang menetapkan tujuan, dan perangkat lunak kendaraan menghitung rute terbaik.

• Sensor berputar di atap memantau jarak hingga 60 meter di sekitar mobil dan membuat peta 3D lingkungan di sekitar kendaraan.

• Sensor lain di roda belakang kiri mendeteksi gerakan menyamping untuk memantau posisi kendaraan dalam kaitannya dengan peta 3D.

• Radar di kedua bemper menghitung rintangan dan jarak kendaraan darinya.

• Perangkat lunak kecerdasan buatan ditautkan ke semua sensor dan mengumpulkan data dari perangkat lunak Street View Google dan data dari kamera video di dalam kendaraan.

• Pembelajaran mendalam dari sistem kecerdasan buatan mensimulasikan persepsi manusia dan kemampuan pengambilan keputusan untuk mengontrol tindakan seperti kemudi, rem, dan akselerasi.

• Perangkat lunak kendaraan berkomunikasi dengan Google Maps untuk mendapatkan pemberitahuan lanjutan tentang landmark atau masalah yang akan datang seperti kecelakaan, rambu lalu lintas, dan lampu lalu lintas.

• Fungsi override dibangun ke dalam sistem jika pengemudi perlu mengendalikan kendaraan.

Jenis sistem ini adalah kendaraan yang benar-benar otonom di mana pengemudi hanya ada di sana untuk mengendalikan mobil jika diperlukan.

Manfaat kendaraan self-driving

Keamanan

Diperkirakan 94% dari semua insiden lalu lintas disebabkan oleh kesalahan pengemudi atau perilaku pengemudi yang buruk.

Dengan munculnya kendaraan otonom, bepergian tidak akan bergantung pada kemampuan manusia untuk fokus dan mengikuti aturan jalan.

Oleh karena itu, akan tampak logis bahwa insiden kecelakaan lalu lintas dapat dikurangi menjadi nol.

Kemerdekaan

Mobil self-driving bisa membawa kemandirian yang sangat diinginkan bagi orang-orang yang tidak bisa mengemudi karena disabilitas.

Seperti lansia yang tidak bisa lagi mengemudi karena degenerasi makula atau wanita yang lumpuh dari pinggang ke bawah dan tidak perlu lagi bergantung pada orang lain untuk melakukan tugas.

Mobil self-driving adalah solusi terbaik bagi mereka yang tetap ingin mempertahankan kemandirian dan menjalani kehidupan berkualitas tinggi tanpa bergantung pada orang lain.

Menyimpan uang

Kendaraan ini bisa membantu menghemat uang untuk klaim asuransi karena kejadian kecelakaan akan turun.

Seiring waktu, tarif asuransi untuk mobil yang dikendarai sendiri juga dapat dikurangi karena kasus klaim akan turun drastis.

Selain itu, dengan harga bahan bakar yang terus meningkat, masyarakat dapat menghemat uang karena kendaraan ini berbahan bakar listrik.

Peningkatan produktivitas

Penumpang tidak lagi harus mengawasi mobil di depan mereka selama kemacetan lalu lintas bemper.

Selain itu, mereka dapat membaca buku, menyelesaikan laporan, atau beristirahat sebagai persiapan untuk hari yang akan datang.

Teknologi ini juga memungkinkan kendaraan untuk menurunkan penumpang di tempat tujuan dan kemudian memarkir sendiri.

Mengurangi kemacetan

Kendaraan ini dapat mengurai kemacetan lalu lintas dengan mengurangi jumlah kecelakaan yang menyebabkan keterlambatan.

Lebih baik untuk lingkungan

Mengurangi kemacetan lalu lintas berarti lebih sedikit pemalasan dan lebih sedikit gas rumah kaca yang merusak atmosfer. Kendaraan self-driving juga merupakan sarana yang sempurna untuk carpooling, mengurangi jumlah mobil di jalan.

Rekayasa kendaraan listrik otonom

Rekayasa di bidang kendaraan otonom itu menantang. Ini juga bisa menjadi profesi interdisipliner yang bermanfaat yang melibatkan pendidikan dalam ilmu komputer, robotika, otomotif, dan pembelajaran mesin.

Oleh karena itu, para insinyur di industri ini dapat mencari pekerjaan di salah satu perusahaan otomotif besar yang memimpin dalam inovasi terdepan.

Jika Anda tertarik untuk bekerja dengan kendaraan otonom, Anda dapat mendaftar di program master ECE seperti yang ditawarkan di Kettering University Online.

Selain itu, program jenis ini dirancang khusus untuk mengajarkan teknik kendaraan listrik dan otonom dengan pandangan ke masa depan industri otomotif.

Teknik mobil self-driving melampaui pendidikan teknik tradisional dan bercabang ke banyak bidang keahlian.

Kualitas seorang insinyur kendaraan listrik otonom

Ketika Anda mengejar gelar master di bidang teknik listrik dan komputer untuk sistem mobilitas tingkat lanjut, Anda akan berfokus pada aspek-aspek berikut:

• Integrasi sistem komputer dan sistem kelistrikan untuk digunakan pada kendaraan self-driving dan aplikasi mobilitas canggih lainnya

• Pengembangan aplikasi mobilitas tingkat lanjut untuk kendaraan listrik, otonom, dan hibrida, serta sistem transportasi lainnya – khususnya, bagaimana mengembangkan sistem kecerdasan buatan dan robotika yang diterapkan pada bidang aplikasi mobilitas tingkat lanjut

• Bagaimana merancang sistem dinamis yang meningkatkan fungsionalitas otonom

• Robotika yang disempurnakan oleh AI

Dibutuhkan individu yang berdedikasi dengan pikiran dan mata yang tajam untuk masa depan untuk berusaha menjadi insinyur mobil yang mengemudi sendiri.

Jika Anda bekerja penuh waktu, Anda dapat mengejar gelar Anda secara online. Oleh karena itu, ini dengan sendirinya membutuhkan tekad dan disiplin yang unik untuk pembelajar mandiri.

Karier ini bukanlah perlombaan sampai akhir tetapi maraton yang akan membawa Anda ke bidang teknologi baru.

Inovasi yang akan Anda kerjakan akan terus diperluas seiring dengan perubahan dan peningkatan area kendaraan otonom.

Anda mungkin ingin melihat karier yang dinamis ini jika Anda memiliki beberapa karakteristik berikut:

• Menjadi pembelajar sepanjang hayat yang bersedia meningkatkan keterampilan dan pengetahuannya secara terus menerus

• Semangat untuk penelitian untuk membantu meningkatkan teknologi

• Dedikasi untuk memecahkan masalah dan bertahan bahkan ketika menghadapi tugas yang sulit

• Bakat untuk pemrograman dan pengkodean bersih

• Kemampuan berpikir secara teknis

• Mampu menganalisa sistem untuk mengetahui kekurangan

Individu dengan latar belakang yang ada di bidang teknik dengan berbagai gaya, minat, dan keahlian dapat menemukan kesuksesan besar dalam bekerja sama dengan perusahaan yang terlibat dalam teknik kendaraan otonom.

Ada banyak bidang yang terbuka untuk seseorang dengan gelar yang lebih tinggi, yang meliputi:

• Insinyur robotika: Seorang insinyur robotika bekerja untuk mengintegrasikan robot ke dalam teknologi yang ada seperti kendaraan otonom, kapal selam, kendaraan udara otonom, dan jenis robot lainnya

• Insinyur listrik: Seorang insinyur listrik berfokus pada pekerjaan dengan elektromagnetisme, listrik, dan elektronik

• Insinyur validasi mengemudi otonom (ADVE): Insinyur ini menguji dan memvalidasi platform komputer kendaraan otonom

• Sistem insinyur: Ini adalah seorang insinyur yang mengembangkan dan memelihara sistem fungsional (misalnya, sistem komunikasi kendaraan-ke-kendaraan nirkabel, sistem komunikasi satelit dirgantara, sistem komputasi awan)

• Insinyur kontrol dan penggerak: Teknisi jenis ini berfokus pada pemeliharaan perangkat lunak dan perangkat keras untuk komponen fungsional sistem kecerdasan buatan, seperti aktuator dan sensor.

• Programmer komputer: Ini adalah seseorang yang menulis dan menguji kode pemrograman komputer untuk operasi perangkat lunak dan perangkat keras

• Insinyur sistem sensor: Seorang insinyur sistem sensor berfokus pada aspek perangkat lunak dan perangkat keras dari sistem sensor seperti radar, lidar, dan kamera

Menjadi insinyur kendaraan otonom melibatkan studi interdisipliner di bidang rekayasa perangkat lunak, matematika, dan robotika.

Selain itu, pemrograman komputer, sensor, desain dan mekanik otomotif, dan teknik mesin juga diperlukan.

Ini adalah evolusi rekayasa, dan merupakan prospek yang menarik untuk melihat inovasi apa yang akan datang selanjutnya.

Pikiran terakhir

Masa depan ada di sini, dan suatu hari nanti ketika kita semua masuk ke kendaraan self-driving kita tanpa roda kemudi, kita akan bertanya-tanya bagaimana generasi masa lalu melakukan hal lain.

Kendaraan berbahan bakar gas kita yang perlu dikemudikan oleh manusia akan menempuh jalur kuda dan kereta.

Kecelakaan tidak akan ada lagi karena mobil masa depan akan disesuaikan satu sama lain dan terus belajar lebih banyak setiap hari.

Teknologi kendaraan listrik otonom lebih mudah diakses daripada yang kita kira. Selain itu, perusahaan tertentu berusaha membuat teknologi ini semurah mungkin.

Bagaimana kendaraan self-driving listrik akan membantu lingkungan kita dan keselamatan pengemudi sangat luar biasa.

Punya pemikiran tentang ini? Bawa diskusi ke Twitter atau Facebook kami.

Rekomendasi Editor:

• Terobosan teknologi dapat memberikan kunci mengemudi otonom yang aman
• Apple Car dilaporkan akan melakukan self-driving dan dapat dirilis pada tahun 2025
• Kecelakaan Tesla Autopilot memiliki implikasi besar untuk mobil self-driving
• Kendaraan otonom dan keselamatan jalan