Doktor ITS Kembangkan Fitur Prediksi Pejalan Kaki Untuk Mobil Pintar

JAKARTA - Berbagai fitur keselamatan kini mampu dikembangkan dan terapkan pada kendaraan, seperti mobil pintar. Salah satunya seperti fitur Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) yang bisa membantu pengendara dalam meminimalisasi kecelakaan lalu lintas.

Namun sejumlah pihak meyakini, fitur atau teknologi tersebut belum optimal. Utamanya ketika kendaraan digunakan di jalan yang padat atau ramai dengan lalu lalang kendaraan dan pejalan kaki.

Salah satu yang memiliki pandangan tersebut yakni Dr. Hanugra Aulia Sidharta, lulusan doktor dari Departemen Teknik Elektro Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya. Pandangan tersebut membuat Hanugra berinisiatif untuk mengembangkan teknologi model prediksi perilaku pejalan kaki untuk diintegrasikan ke kendaraan pintar.

Seperti diketahui, di jalan raya yang ramai, menyeberang jalan menjadi salah satu momen berisiko bagi pejalan kaki karena mereka memiliki kemungkinan untuk tertabrak kendaraan yang melintas tanpa hati-hati. Apalagi pejalan kaki jelas tidak memiliki alat keselamatan, apalagi teknologi yang mampu mendukungnya.

Karena itu, penerapan model prediksi perilaku pejalan kaki dinilai tepat diintegrasikan ke kendaraan pintar. Agar nantinya pengemudi atau mobil pintar itu sendiri, bisa membaca pola gerak pejalan kaki, yang umumnya bisa tidak teratur ketika menyeberang.

"Perubahan formasi sesuai kecepatan, arah, dan interaksi sosial menyulitkan deteksi," kata Hanugra.

Disebutkan, model yang dikembangkannya mengandalkan fitur kinematik angular untuk menganalisis gerakan sendi pejalan kaki. Serta fitur kerapatan spasial untuk mengenali pola pergerakan kelompok.

Dengan menelusuri perubahan sudut pada sendi kaki dan kepadatan antarindividu, sistem ini akan mampu memperkirakan apakah sekelompok pejalan kaki sedang bersiap untuk menyeberang atau tidak.

Hanugra juga menggunakan dataset Joint Attention in Autonomous Driving (JAAD) untuk menganalisis bagaimana kelompok pejalan kaki membuat keputusan menyeberang. Model Multi Input Single Output (MISO) dalam penelitian ini mampu menggabungkan banyak faktor seperti kecepatan dan arah gerak, serta dapat menganalisis postur tubuh untuk meningkatkan akurasi prediksi.

Dengan potensinya dalam mendukung sistem kendaraan otonom dan ADAS, penelitian ini diharapkan Hanugra  akan dapat membantu menekan angka kecelakaan lalu lintas. Khususnya yang melibatkan pejalan kaki. Selain juga bisa mendorong efisiensi dalam transportasi. Dan mampu mendukung Sustainable Development Goals (SDG) poin 11 mengenai kota dan komunitas aman dan berkelanjutan.

"Selain itu, riset ini bisa menjadi pijakan saya dalam mengembangkan riset lebih lanjut," harapnya.