Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 264 - 269
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Penghindaran Rintangan Otomatis Pada Agen Otonom Berbasis End-to- End Deep Imitation Learning
Automatic Obstacle Avoidance in Autonomous Agents Based on End-to-End Deep Imitation Learning
Handoko Supeno 1 , Muhammad Tirta Mulia 2 , Mellia Liyanthy 3 , Kevin Anggara Putra 4 , Fauzan Nursalma Mawardi 5 1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pasundan
1 handoko@unpas.ac.id, 2 tirta.mulia@unpas.ac.id, 3 liyanthy@unpas.ac.id, 4 193040086@mail.unpas.ac.id,
5 193040053@mail.unpas.ac.id

## Abstract
This  research  addresses  the  issue  of  automatic  obstacle  avoidance  during  navigation  by  autonomous  agents.  Designing  a traditional programmed automatic obstacle avoidance system would be difficult and expensive. Therefore, a neural network- based  approach  is  proposed,  known  as  end-to-end  Deep  Imitation  Learning,  where  the  approach  is  data-driven  and  thus relatively easier and more cost-effective compared to traditional methods. The research also proposes the architecture of a convolutional neural network design and image processing techniques  for effective and efficient machine learning training. Testing is conducted on a path with randomly placed obstacles in the Webots simulator. Gradual performance evaluations demonstrate that the proposed architecture successfully trains autonomous agents to maneuver when encountering dynamic obstacles with a relatively small training dataset.
Keywords: Autonomous agent, end-to-end deep imitation learning, collision avoidance

## Abstrak
Penelitian ini mengangkat isu mengenai penghindaran rintangan otomatis pada saat navigasi oleh agen otonom. Perancangan sistem  penghindaran  rintangan  otomatis  secara  pemrograman  tradisional  akan  sulit  dan  mahal.  Oleh  karena  itu  diusulkan pendekatan berbasis jaringan syaraf dalam secara langsung dari  masukan ke kontrol yang dikenal  sebagai end-to-end Deep Imitation  Learning , dimana  pendekatan  ini  akan berbasis  data pakar  sehingga  relatif  lebih  mudah dan  murah  dibandingkan dengan  pendekatan  tradisional.  Penelitian  ini  juga  mengusulkan  arsitektur  desain  jaringan  syaraf  konvolusi  serta  teknik pemrosesan citra yang mampu menghasilkan pelatihan pembelajaran mesin dalam yang efektif dan efisien. Pengujian dilakukan pada  jalur  dengan  rintangan  yang  dipasang  secara  acak  pada  simulator Webots. Evaluasi  performa  secara  bertahap membuktikan  bahwa  arsitektur  yang  diusulkan  berhasil  melatih  agen  otonom  untuk  dapat  bermanuver  ketika  menemui rintangan dinamis dengan jumlah dataset pelatihan yang relatif sedikit.
Kata kunci: : Agen otonom, end-to-end deep imitation learning, penghindaran rintangan.

## 1. Pendahuluan
Agen  otonom  merupakan  robot  atau  kendaraan  yang dalam  menjalankan  fungsinya  tidak  dikendalikan  oleh manusia  melainkan  bergerak  berdasarkan  keputusan agen  itu  sendiri.  Untuk  mencapai  kemampuan  ini, kendaraan  otonom  biasanya  dipasang  beberapa  sensor seperti kamera, lidar, radar, dsb. Sensor-sensor  tersebut dipasang  sedemikian  rupa  dengan  arsitektur  yang dikolaborasikan  dengan  perangkat  komputasi  tertentu. Pengembangan  agen  otonom  di  masa  depan  sangatlah
dibutuhkan pada bidang seperti militer [1], kemanusiaan [2], dan komersil[3].
Salah  satu  kemampuan  yang  paling  diperlukan  oleh agen otonom adalah kemampuan navigasi untuk  dapat bergerak  dari  satu  titik  lokasi  ke  titik  yang  lainnya secara  mandiri.  Namun  dalam  proses  navigasi  ini, kadang  agen  menghadapi  beragam  rintangan  yang harus  dilewati  sehingga  agen  harus  bermanuver  agar tetap  bisa  mencapai  tujuan.  Permasalahannya  adalah bagaimana jika agen ditempatkan di lingkungan dimana
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
posisi rintangan tersebut tidak pasti, untuk menyelesaikan  hal  ini  maka  agen  harus  memiliki kemampuan untuk mengenali rintangan dimanapun dan kapanpun rintangan tersebut dihadapi dan kemampuan untuk  merespon  rintangan  dengan  kemampuan manuver yang baik. Kemampuan untuk mengenali dan melakukan  manuver  tersebut  dinamakan  sebagai kemampuan penghindaran rintangan.
Penelitian ini menawarkan sebuah pendekatan pelatihan berbasis  kecerdasan  buatan  yang  memanfaatkan Jaringan syaraf dalam artifisial (Deep Neural Network / DNN) dengan  paradigma  pembelajaran  imitasi  untuk menghasilkan agen yang dapat melakukan penghindaran rintangan dinamis secara otomatis. DNN yang  dihasilkan  lebih  tepatnya  varian  Jaringan  Syaraf Konvolusi ( Convolutional Neural Network /CNN) yang memiliki kemampuan untuk  melakukan ekstraksi fitur dari gambar yang kemudian bisa dihubungkan dengan kontrol. Fitur tersebut dapat merepresentasikan kondisi lingkungan  agen,  termasuk  keberadaan  rintangan didepannya  yang  dapat  menjadi  dasar  keputusan kontrol seperti pada penelitian [4] dan [5].
Selanjutnya  peneliti  tertarik  untuk  mengusulkan arsitektur desain jaringan syaraf konvolusi serta teknik pemrosesan citra yang mampu menghasilkan pelatihan pembelajaran  mesin  dalam  yang  efektif  dan  efisien. Kontribusi  pada  penelitian  ini  antara  lain  bertujuan untuk menghasilkan:
(1) Mekanisme pelatihan agen dengan paradigma end- to-end yaitu  sebuah  pendekatan  implementasi  dimana agen menangkap situasi sekitar dari sensor kamera yang terpasang  lalu  merespon  dengan  manuver  jika terdeteksi  rintangan  serta  bagaimana  mengolah  citra masukan dengan teknik pemrosesan citra;
(2)  Desain  CNN  yang  dapat  mendukung  pendekatan end-to-end pada poin (1);
(3) Tahapan pelatihan agen untuk poin(1) dan (2) sesuai kaidah  pembelajaran  mesin  yaitu  penyiapan  dataset, pelabelan, pelatihan, dan evaluasinya.

## 2. Metode Penelitian
Kapabilitas  agen  otonom  yang  dibutuhkan  untuk navigasi dan penghindaran rintangan, paling tidak harus dapat  meneruskan  masukan  sensor  kamera  sebagai persepsi  ke  kontrol,  memiliki  desain  jaringan  syaraf dalam  yang  sesuai,  dan  mekanisme  pelatihan  untuk dapat  mengenalkan  rintangan  dan  manuvernya.  Pada bab  ini  akan  dijelaskan  komponen-komponen  tersebut pada subbab berikut.
2.1. Persepsi ke kontrol pada agen otonom End-to-End
Penelitian ini tidak menggunakan pendekatan  modular atau pipeline dimana  perilaku  agen  otonom  dibangun atas  berbagai  algoritma  pada  aktivitas  mengemudi dengan  konsep  modular  untuk  persepsi,  lokalisasi,
prediksi  perilaku  berkendara,  pengambilan  keputusan, kontrol  pergerakan,  dsb.  Penyelesaian  tugas-tugas inilah  yang  lalu  disatukan  agar  dapat  mengemudikan kendaraan  secara  otomatis  [6]  sebagaimana  yang diperlihatkan pada Gambar 1. Karena begitu banyaknya ketidakpastian pada lingkungan operasional di lapangan maka  ada  tuntutan  beradaptasi  terhadap  skenario  baru yang berdampak kepada perancangan dan pengembangan  solusi  manual  untuk  tiap  skenario  dan tugas  yang  dihadapi.  Pendekatan  ini  dianggap  tidak praktis [7].
SENSOR CAMERAS LIDAR RADAR
ULTRASONIC
LOKALISASI OBJECT DETECTION
LANE DETECTION SEMANTIC SEGMENTATION SLAM HD MAPS
REPRSENTASI SITUASI SENSOR FUSION BEHAVIOR PREDICTION OBJECT MAP RENCANA & KEPUTUSAN PATH & MOTION PLANNING TRAJECTORY OPTIMITATION DRIVING POLICY KONTROL VELOCITY PROFILE STEERING ACCELERATION & BRAKING

## PEMAHAMAN LINGKUNGAN

## PERENCANANAAN & KEPUTUSAN

## Gambar 1. Pendekatan Modular(Pipeline) Untuk Agen Otonom
Oleh  karena  pertimbangan  diatas,  maka  agen  otonom pada penelitian ini dibangun menggunakan pendekatan end-to-end dimana  pendekatan  yang  menyelesaikan persepsi,  keputusan,  dan  kontrol  secara  simultan  dan tanpa  memerlukan  rekayasa  perangkat  lunak  secara manual  [8],  lebih  spesik  pendekatan end-to-end berbasis  DNN  yang  digabungkan  dengan  konsep Imitation  Learning sehingga  dikenal  sebagai  Deep Imitation  Learning(DIL). Imitation  Learning adalah sebuah pendekatan pembelajaran dimana agen mencoba meniru manusia, konsepnya mirip dengan pembelajaran tersupevisi  yang  lazim  digunakan  pada  pembelajaran mesin.  Dari  pencarian  yang  dilakukan,  nampaknya beragam  pendekatan  penghindaran  rintangan  untuk agen otonom pernah diusulkan oleh peneliti  tanah air, namun  sepengetahuan  penulis  masih  belum  ada penelitian  lokal  yang  mengangkat  penghindaran rintangan berbasis End-to-End Deep Imitation Learning .  Maka  terdapat  prospek    untuk  membangun arsitektur yang mampu untuk melatih agen otonom end- to-end berbasis DIL.
Pada  konteks  kemampuan  persepsi,  sebuah  agen otonom  harus  dipasang  sebuah  sensor  kamera  yang dapat  menangkap  gambar,  lalu  dilakukan  pemrosesan citra yang terdiri atas kompresi citra, penyesuaian kanal warna dari BGRA menjadi RGB, kompresi kanal warna dari 3 dimensi menjadi 1 dimensi, dan normalisasi nilai piksel  yang  awalnya  memiliki  nilai  dari  0  sd  255 menjadi  0  sd  1.  Citra  yang  sudah  di  proses  ini  akan diberikan  pada  jaringan  syaraf  dalam  yang  kemudian akan  menghasilkan  kontrol  setir  untuk  manuver penghindaran rintangan. Gambaran persepsi ke kontrol serta  hubungannya  dengan  arsitektur  pelatihan ditunjukkan pada Gambar 2.
Satu isu terkait dengan kendaraan otonom, yaitu jarang sekali pelatihan dibidang ini dilakukan secara langsung
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
dilapangan. Pelatihan secara langsung memiliki resiko dan biaya yang tinggi. Oleh karena itu lazim penelitian menggunakan  simulator  untuk  melatih  kendaraan otonomnya seperti [9]. Simulator yang lazim digunakan pada  bidang  kendaraan  otonom  antara  lain  CARLA (Car  Learning  to  Act)  [10],  AirSim[11]  ,  SUMO (Simulation  of  Urban  Mobility)  [12],  TORCS  (The Open  Racing  Car  Simulator)[13],  dan  WEBOTS[14] yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Baik  lingkungan, sensor, dan agen otonom yang dimaksud disimulasikan pada simulator Webots ini.
Pemrosesan Citra Kontrol Deep Neural Network Database Demonstrasi Pelatihan Sensor Kamera Skenario di Simulator Gambar 2. Arsitektur End-to-End Untuk Agen Otonom berbasis DIL
2.2. Desain Jaringan Syaraf Dalam
Arsitektur jaringan syaraf dalam yang digunakan adalah Convolutional  Neural  Network (CNN).  CNN  dapat dibagi  menjadi  2  komponen  utama,  pertama  adalah Feature  Learning yang  melakukan  pengkodean  dari sebuah gambar menjadi fitur-fitur yang merepresentasikan gambar tersebut ( Feature Extraction )  dan  kedua  adalah Fully-Connected  Layer untuk mengeluarkan kontrol. Pendekatan ini terinspirasi  dari  beberapa  penelitian,  salah  satunya adalah [15].
Gambar 64x128x3 Input Layer 64x128x3 MaxPooling2D Pool size=2 Conv2D 128 Conv2D 128 MaxPooling2D Pool size=2 Conv2D 256 Conv2D
256 MaxPooling2D Pool size=2 Flatten
Dense Layer 128 relu
Dropout 0.2
Dense Layer 64 relu Dropout 0.2 Dense Layer 3 softmax
Kontrol
Gambar 3. Arsitektur CNN
Desain arsitektur CNN yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas input layer , max pooling layer , Conv2D , Dense Layer, dan Dropout yang  disusun pada Gambar 3.  Bagian Feature  Extraction diberikan  masukan berupa  citra  yan  kemudian  dilakukan  konvolusi  oleh kernel  menganalisa  struktur  data  gambar  yang kemudian akan menghasilkan feature map dimana data masukan 𝑥(𝑡) dan kernel 𝑤(𝑡) digunakan  untuk memetakan 𝑥(𝑡) ke feature-map 𝑠(𝑡) . Tujuan pemetaan ini adalah untuk mereduksi ukuran dari parameter pada layer-layer  berikutnya.  Ekspresi  matematis  dari konvolusi dapat dituliskan pada Persamaan 1.
𝑠(𝑡) = (𝑥 ∗ 𝑤)(𝑡) (1)
Selanjutnya  pada  bagian Fully  Connected  Layer pada dasarnya  menggunakan  struktur  N eural  Network (NN) biasa.  Dari layer konvolusi yang  kemudian dilakukan perubahan  bentuk  menjadi  satu  dimensi  dalam  proses flatten ,    NN  memodelkan  fungsi 𝑓(𝑥, 𝜃) dengan menyetel parameter 𝜃 dimana 𝑥 adalah fitur dari bagian Feature Extraction sebelumnya. Hubungan antar node di jaringan syaraf bagian ini dapat didefinisikan seperti terlihat pada Persamaan 2.
𝑎 𝑗 𝑖 =  𝜙 (∑ 𝑤 𝑗𝑘 𝑖 𝑥 𝑗𝑘 𝑖 + 𝑏 𝑗 𝑖 𝑁 𝑘=0 ) , 𝑤 𝑗 𝑖 𝑏 𝑗 𝑖 ∈ 𝜃                        (2)
𝜙 adalah transformasi non-linier, N adalah jumlah node masukan, b adalah bias, w adalah bobot( weight ) dan x adalah masukan.
2.3. Kerangka Kerja Pelatihan
Pada  sub  bab  ini  akan  dijabarkan  mengenai  tahapan dalam membangun agen otonom berbasis DIL. Tahapan kerja  yang  dilakukan  secara  garis  besar  antara  lain persiapan  lingkungan  simulasi,  pengumpulan  dataset yang  dimasukan  ke  database  demonstrasi,  untuk kemudian dilakukan pelatihan.
Pada  tahapan  persiapan  lingkungan  simulasi  terdapat beberapa  aktivitas  antara  lain  adalah  melakukan pengaturan  sensor kamera yang terdiri atas resolusi dan frame  per  second  yang  digunakan,  mempersiapkan lingkungan  simulasi  yang  ditambahkan  dengan penambahan  rintangan-rintangan  yang  akan  dihadapi oleh  agen,  dan  menyiapkan  mekanisme  pengambilan gambar  dari  sensor  untuk  diberikan  ke Convolutional Neural  Network untuk  menghasilkan  agen  yang  dapat mendeteksi  objek.  Terkait  simulator  disini  peneliti menggunakan Webots sebagai  simulator  saat  tahapan pelatihan berbasis Deep Imitation Learning . Beberapa skenario  simulasi  disiapkan  agar  agen  memiliki pengalaman  bertemu  rintangan  yang  bervariasi. Diharapkan variasi pengalaman tersebut menghasilkan agen  yang  dapat  bermanuver  ketika  menghadapi rintangan  dalam  kondisi  apapun,  kemampuan  ini dikenal juga sebagai kemampuan generalisasi. Gambar 5  menunjukkan  salah  satu  skenario  dengan  8  buah
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
hambatan  ( obstacle )    yang  di  tandai  oleh  persegi berwarna  biru  untuk  melatih  agen  dalam  menghindari tabrakan  ( collision  avoidance ).  Rute  yang  diambil digambarkan oleh garis berwarna merah yang mengitari jalan pada ruas kanan serta menghindari rintangan yang ada.
Gambar 5. Salah satu skenario eksperimen yang digunakan
Pada  tahapan  pengumpulan dataset ,  citra  yang didapatkan  dari  sensor  kamera  disimpan  kedalam database demonstrasi dengan Frame Per Second (FPS) sebesar  10  FPS.  Selain  itu  informasi  yang  terkait dengan  manuver  yaitu  sudut  setir  ( steer  angle )  ikut direkam dan digabungkan menjadi himpunan informasi yang  dikumpulkan  menjadi  file  .json  dengan  id  unik pada  setiap  tahapan  waktu  penyimpanan  sesuai  FPS yang digunakan.
Pada tahapan  pelatihan, dataset yang sudah terkumpul pada  dabatase  demonstrasi  kemudian  dilakukan pemrosesan  citra  dengan  beberapa  tahapan.  Pertama adalah  perubahan  ukuran  gambar  sehingga  memiliki lebar ( width ) sebesar 128 pixel, tinggi ( height ) sebesar 64  pixel,  dan  dimensi  sebanyak  3.  Dimensi  ketiga  ini mengacu pada kanal warna yang terdiri dari komponen merah,  hijau,  dan  biru  (RGB),  yang  secara  bersama- sama  membentuk  representasi  visual  dari  lingkungan sekitar  yang  ditangkap  oleh  kamera.  Dengan pengaturan dimensi gambar seperti ini, informasi yang diperoleh dari sensor kamera dapat diakuisisi dan diolah dengan presisi, memungkinkan agen untuk membentuk persepsi yang akurat dan mendalam tentang lingkungan simulasi dalam menghindari rintangan.
Selanjutnya dilakukan pengambilan dataset yang telah dikodekan  dalam  format  JSON.  Dataset  akan  dipecah menjadi  data  latih  yang  tersusun  atas X_train dan y_train serta  data  uji  yang  tersusun  atas X_test dan y_test dengan persentase masing-masing 75% dan 25%. Label  arah  setir  yang  semula  berbentuk  angka  akan diubah menjadi representasi biner menggunakan teknik one-hot  encoding .  Kemudian,  gambar-gambar    yang ada  dalam dataset akan  dikonversi  menjadi  array numerik menggunakan array NumPy , dan juga diproses untuk  normalisasi  sesuai  dengan  kebutuhan  model.
Selanjutnya,  jika  opsi  pengaturan  ulang dataset ( balanced )  diaktifkan,  dataset  akan  disesuaikan  agar jumlah sampel dari setiap kelas arah setir menjadi sama. Langkah ini bertujuan untuk mencegah ketidakseimbangan  pada dataset .  Setelah  melakukan proses  ini, dataset akan  lebih  siap  digunakan  untuk melatih  model Convolutional  Neural  Network . Kemudian  di  bagian  DNN  yang  diwakili  CNN  pada lapisan  luaran  terakhir  digunakan  fungsi  aktivasi softmax yang terdiri dari 3 unit, sesuai dengan jumlah kelas arah setir (kiri, lurus, kanan).
Kompilasi  model  melibatkan  pengaturan  fungsi kerugian ( loss function ) dengan categorical crossentropy yang  akan  mengukur  sejauh  mana prediksi  model  cocok  dengan  perilaku  yang  direkam pada  database  demonstrasi.  Model  dilatih  selama  500 epoch. Penggunaan callback EarlyStopping membantu mencegah  overfitting  dengan  menghentikan  pelatihan jika performa tidak membaik selama 3 epoch berturut- turut.  Ini  membantu  model  belajar  secara  efisien  dan menghasilkan performa yang lebih baik pada data baru yang  ditangkap  oleh  sensor  kamera  saat  penambahan dataset .  Evaluasi  ini  memberikan  wawasan  mengenai performa  model,  memungkinkan  kita  memahami seberapa  baik  model  mampu  menggeneralisasi  pada data baru. Setelah evaluasi, model akan disimpan untuk penggunaan lebih lanjut dalam format file ".h5". Proses penyimpanan  ini  memungkinkan  model  untuk  dimuat kembali  di  masa  depan  untuk  diterapkan  tanpa  perlu menjalani pelatihan ulang.
Penelitian ini juga menggunakan metode pelatihan dan evaluasi  secara  bergantian  yaitu  pengumpulan  dataset sebanyak 1000 data, pelatihan, dan evaluasi. Dari hasil ujicoba  agen  mulai  menunjukkan  perilaku  yang memuaskan  dan  generalisasi  yang  cukup  baik  ketika menyentuh 7000 dataset untuk menghasilkan generalisasi yang cukup baik.
Pelatihan  dihentikan  saat  agen  sudah  dapat  melewati semua  rintangan.  Proses  pelatihan  diulangi  beberapa kali  untuk  memastikan  arsitektur  yang  digunakan handal  dan  bukan  kebetulan.  Hasilnya  data  optimal yang  dibutuhkan  fluktuatif  antara  8.278  hingga  diatas 10.000an data hasilnya. Gambar 6 berikut menunjukkan bentuk dataset yang digunakan.
Gambar 6. Dataset yang terkumpul pada database demonstrasi
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  proses  pelatihan  maka  kemudian dilakukan  proses  evaluasi  untuk  menguji  performa agen.  Model  yang  sebelumnya  telah  melalui  proses pelatihan  (.h5)  akan  dimuat  dan  digunakan  untuk melakukan  prediksi  terhadap  gambar-gambar  yang diambil dari kamera kendaraan. Prediksi ini kemudian akan  digunakan  untuk  menghasilkan  sudut  kemudi yang  sesuai  dengan  situasi  visual  yang  dihadapi  oleh kendaraan pada simulator webots, ilustrasi lingkungan simulasi  ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7. Pengujian agen di webots
Dalam serangkaian percobaan yang dilakukan, hasilnya menunjukkan  bahwa  model  yang  telah  dilatih  sudah mampu  untuk  melewati  serta  menghindari  semua rintangan  pada  lingkungan  simulasi.    Rintangan  yang dimaksud  adalah  kemunculan  tong  besi  pada  yang muncul  secara  acak  dengan  jumlah  acak  pula. Rintangan  ini  disimpan  pada  jalur  yang  dilalui kendaraan  untuk  sampai  ke  tujuan.  Tempat  yang digunakan  pada  simulasi  hanya  satu  kota,  namun tempat  titik  awal,  akhir,  dan  rutenya  diacak  yang  jika digabungkan  dengan  kemunculan  rintangan  yang  juga acak pada setiap simulasi maka dapat dianggap bahwa agen selalu berada pada tugas navigasi yang baru.
Agen  dapat  mengidentifikasi  rintangan,  mengambil keputusan yang tepat, dan mengatur kemudi kendaraan secara otonom sehingga menghindari tabrakan dengan rintangan  yang  ada.  Keberhasilan  model  dalam menghadapi  tantangan  ini  memberikan  bukti  potensi kemampuannya  dalam  mengemudikan  kendaraan secara lebih aman dan efisien. Penelitian ini melakukan pengujian  model  untuk  setiap  1000 dataset untuk mengetahui  trend  performa  agen  seiring  penambahan dataset ,  sehingga  dapat  diketahui  bahwa  minimal diperlukan 8000 dataset menggunakan arsitektur yang diusulkan  untuk  agen  belajar  menghindari  rintangan. Peneltian ini lebih baik dibandingkan dengan beberapa penelitian lain misalkan [16] yang memerlukan hingga diatas  15.000  step/dataset  dibandingkan  dengan 10.000an  step/dataset  pada  penelitian  ini.  Tabel  1 menunjukkan detail hasil pengujian untuk penghindaran rintangan.
Tabel  1. Hasil Pengujian Penghindaran Rintangan Jumlah Dataset Lolos Gagal 1 Putaran Lap 1000 Dataset 3 7 1 Putaran Lap 2000 Dataset 4 6 1 Putaran Lap 3000 Dataset 4 6 1 Putaran Lap 4000 Dataset 7 3 2 Putaran Lap 5000 Dataset 9 1 2 Putaran Lap 6000 Dataset 8 2 2 Putaran Lap 7000 Dataset 9 1 2 Putaran Lap 8000 Dataset 10 0 2 Putaran Lap 8278 Dataset 10 0

## 4. Kesimpulan
Pembangunan  agen  otonom  yang  dapat  melakukan penghindaran rintangan ternyata dapat dilakukan secara end-to-end berbasis DIL,  beberapa  teknik  pemrosesan terbukti dapat mengoptimalkan pelatihan dan meringankan  beban  komputasi.  Pemilihan  luaran kontrol    mana  yang  dilatih  dan  mana  yang  dikodekan secara  manual  dapat  menghasilkan  agen  otonom  yang lebih  cepat.  Pada  penghindaran  rintangan  ini  terdapat dua  kontrol  yang  dominan  yaitu  gas/ throttle dan setir/ angle , throttle dikodekan  secara  manual  dengan nilai  konstan di 50%  yang  menghasilkan  kecepatan di 30  km  per  jam  sedangkan angle dilatih  menggunakan Deep  Imitation  Learning .  Dengan  melatih  fitur  lebih sedikit maka agen otonom dapat memiliki kemampuan yang  diharapkan  dengan  lebih  cepat  dan  dataset  yang relatif  lebih  sedikit.  Tentu  saja  pendekatan  seperti  ini memiliki  kekurangan  jika  kemampuan  yang  ingin dilatih  lebih  dari  satu  atau  dikenal  dengan Multi  task training yang  akan  memerlukan  pendekatan  lain  yang lebih  cocok  misalkan Curriculum  Based [17] atau Continual Learning [18]
Ada  beberapa  isu  dan  prospek  yang  menarik  untuk dilakukan penelitian lebih lanjut, seperti bagaimana jika penghindaran  rintangan  melibatkan  hambatan  yang benar-benar menutupi jalan, bagaimana jika agen juga perlu  untuk  mematuhi  rambu,  dan  bagaimana menggabungkan agen otonom dengan mode yang bisa diatur  seperti  kecepatan  minimal  atau  maksimal  yang bisa  diatur  oleh  manusia  namun  membiarkan  sisi  lain dari  agen  otonom  tetap  otomatis,  aspek  kombinasi antara  sifat  terkontrol  dan  otonom  seperti  ini  menarik untuk diangkat.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih  kepada  Fakultas  Teknik  Universitas Pasundan  yang  telah  mendukung  penelitian  ini  secara moril dan material.

## Daftar Rujukan
[1]  T.  de  Swarte,  O.  Boufous,  and  P.  Escalle,  “Artificial intelligence,  ethics  and  human  values:  the  cases  of  military drones and companion robots,” Artif Life Robot , vol. 24, no. 3, pp. 291–296, Sep. 2019, doi: 10.1007/s10015-019-00525-1.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
[2]  C.  Wu et  al. , “UAV autonomous target search based on deep reinforcement  learning  in  complex  disaster  scene,” IEEE Access , vol. 7, pp. 117227–117245, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2933002.
[3]  J. Dai, R. Li, Z. Liu, and S. Lin, “Impacts of the introduction of autonomous  taxi  on  travel  behaviors  of  the  experienced  user: Evidence  from  a  one-year  paid  taxi  service  in  Guangzhou, China,” Transp Res Part C Emerg Technol , vol. 130, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.trc.2021.103311.
[4]  X.  Dai,  Y.  Mao,  T.  Huang,  N.  Qin,  D.  Huang,  and  Y.  Li, “Automatic  obstacle  avoidance  of  quadrotor  UAV  via  CNN- based learning,” Neurocomputing , vol. 402, pp. 346–358, Aug. 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2020.04.020.
[5]  S. Back, G. Cho, J. Oh, X. T. Tran, and H. Oh, “Autonomous UAV  Trail  Navigation  with  Obstacle  Avoidance  Using  Deep Neural Networks,” Journal of Intelligent and Robotic Systems: Theory  and  Applications ,  vol.  100,  no.  3–4,  pp.  1195–1211, Dec. 2020, doi: 10.1007/s10846-020-01254-5.
[6]  F. Ye, S. Zhang, P. Wang, and C. Y. Chan, “A survey of deep reinforcement  learning  algorithms  for  motion  planning  and control of autonomous vehicles,” in IEEE  Intelligent  Vehicles Symposium, Proceedings , Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Jul. 2021, pp. 1073–1080. doi: 10.1109/IV48863.2021.9575880.
[7]  J. Chen, S. E. Li, and M. Tomizuka, “Interpretable End-to-End Urban  Autonomous  Driving  With  Latent  Deep  Reinforcement Learning,” IEEE  Transactions  on  Intelligent  Transportation Systems ,  vol.  23,  no.  6,  pp.  5068–5078,  Jun.  2022,  doi: 10.1109/TITS.2020.3046646.
[8]  A.  Tampuu,  T.  Matiisen,  M.  Semikin,  D.  Fishman,  and  N. Muhammad, “A Survey of End-to-End Driving: Architectures and Training Methods,” IEEE  Trans Neural  Netw  Learn Syst , vol.  33,  no.  4,  pp.  1364–1384,  Apr.  2022,  doi: 10.1109/TNNLS.2020.3043505.
[9]  R.  Gutiérrez-Moreno,  R.  Barea,  E.  López-Guillén,  J.  Araluce, and  L.  M.  Bergasa,  “Reinforcement  Learning-Based Autonomous  Driving  at  Intersections  in  CARLA  Simulator,” Sensors , vol. 22, no. 21, Nov. 2022, doi: 10.3390/s22218373.
[10]  B.  Osiński et  al. ,  “CARLA  Real  Traffic  Scenarios  --  novel training ground and benchmark for autonomous driving,” Dec. 2020, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2012.11329
[11]  X.  Liang,  Y.  Liu,  T.  Chen,  M.  Liu,  and  Q.  Yang,  “Federated Transfer  Reinforcement  Learning  for  Autonomous  Driving,” Oct. 2019, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1910.06001 [12]  A.  Kusari et  al. ,  “Enhancing  SUMO  simulator  for  simulation based testing and validation of autonomous vehicles,” in IEEE Intelligent  Vehicles  Symposium,  Proceedings ,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  2022,  pp.  829–835. doi: 10.1109/IV51971.2022.9827241.
[13]  R.  Gutiérrez-Moreno,  R.  Barea,  E.  López-Guillén,  J.  Araluce, and  L.  M.  Bergasa,  “Reinforcement  Learning-Based Autonomous  Driving  at  Intersections  in  CARLA  Simulator,” Sensors , vol. 22, no. 21, Nov. 2022, doi: 10.3390/s22218373.
[14]  M.  Franchi,  “Webots.HPC:  A  Parallel  Robotics  Simulation Pipeline  for  Autonomous  Vehicles  on  High  Performance Computing,” Aug. 2021, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2108.00485
[15]  D.  H.  Lee,  K.  L.  Chen,  K.  H.  Liou,  C.  L.  Liu,  and  J.  L.  Liu, “Deep learning and control algorithms of direct perception for autonomous  driving,” Applied  Intelligence ,  vol.  51,  no.  1,  pp. 237–247, Jan. 2021, doi: 10.1007/s10489-020-01827-9.
[16]  E. Zhang, H. Zhou, Y. Ding, J. Zhao, and C. Ye, “Learning how to  avoiding  obstacles  for  end-to-end  driving  with  conditional imitation  learning,”  in ACM  International  Conference Proceeding Series , Association for Computing Machinery, Nov.
2019, pp. 108–113. doi: 10.1145/3372806.3372808.
[17]  L. Anzalone, P. Barra, S. Barra, A. Castiglione, and M. Nappi, “An  End-to-End  Curriculum  Learning  Approach  for Autonomous  Driving  Scenarios,” IEEE  Transactions  on Intelligent Transportation Systems , vol. 23, no. 10, pp. 19817– 19826, Oct. 2022, doi: 10.1109/TITS.2022.3160673.
[18]  R.  Hadsell,  D. Rao,  A.  A.  Rusu, and  R.  Pascanu,  “Embracing Change: Continual Learning in Deep Neural Networks,” Trends in Cognitive Sciences , vol. 24, no. 12. Elsevier Ltd, pp. 1028– 1040, Dec. 01, 2020. doi: 10.1016/j.tics.2020.09.004.