## Pengembangan Trem Otonom tanpa Rel
1 Muhamad Asa Nurrizqita Adhiem, 2,3 Yul Yunazwin Nazaruddin *) , 2 Naila Zahra
1 Program Studi Teknik Fisika
2 Kelompok Keahlian Instrumentasi dan Kontrol
3 National Center for Sustainable Transportation Technology , Indonesia
Institut Teknologi Bandung, Indonesia
*) yul@tf.itb.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  sistem  transportasi  memegang  peranan  penting  dalam  menunjang  mobilisasi.  Perkembangan  tersebut sejalan  dengan  perkembangan  zaman  dan  kebutuhan  masyarakat  akan  transportasi.  Salah  satu  pengembangan  yang mulai banyak diperhatikan orang adalah trem tanpa rel, yang terjadi karena adanya perkembangan teknologi kecerdasan buatan, sensor, dan metode kontrol pengikut jalur. Pada makalah ini dibahas pengembangan sistem kontrol dan sistem pendeteksi objek yang diterapkan pada trem otonom tanpa rel, dengan tujuan agar trem mampu berjalan mengikuti jalur virtual  yang  sudah  ditetapkan  serta  mendeteksi  objek  penghalang  beserta  rambu  lalu  lintas.  Ketika  trem  berhasil mendeteksi objek penghalang, trem akan melakukan pengukuran jarak dengan menggunakan konsep penglihatan stereo. Untuk itu maka metode kontrol pengikut jalur yang diterapkan pada penelitian ini adalah kontrol logika fuzzy . Selain itu, metode Line  of  Sight (LoS)  diterapkan  agar  selisih  jarak  antara  lokomotif  terhadap  segmen  garis  yang  diikuti  dapat diminimumkan sehingga trem dapat berjalan mengikuti garis virtual yang sudah ditentukan. Implementasi metoda-metoda tersebut pada model kereta dan juga teknik mendeteksi beberapa penghalang perjalanan kereta menunjukkan hasil yang memuaskan.
Kata Kunci:  trem tanpa rel, kecerdasan buatan, kontrol pengikut jalur, pendeteksi objek

## 1 Pendahuluan
Trem  otonom  merupakan  salah  satu  inovasi  untuk  moda  transportasi  publik  yang  menggabungkan karakteristik kereta dengan bis. Trem otonom beroperasi di jalan raya dengan menggunakan jalur virtual [1] dan merupakan trem yang dirancang dengan tujuan diantaranya adalah sifat ramah lingkungan karena trem beroperasi dengan menggunakan superkapasitor [2]. Agar trem otonom dapat beroperasi di jalan raya, maka trem  menggunakan  berbagai  macam  sensor  untuk  keperluan  penentuan  posisi  atau  lokalisasi  dari  trem, teknologi  kecerdasan  buatan  untuk  mendeteksi  objek  penghalang  dan  rambu  lalu  lintas  dan  sekaligus  juga menghindari objek, dan penggunaan metode metoda kontrol tertentu agar dapat bergerak secara terkontrol di jalan raya, seperti misalnya dengan menerapkan metoda kontrol untuk pengikut jalur ( line following control ).
Penelitian  mengenai  kontrol  pengikut  jalur  sudah  dilakukan  pada  kasus  pengontrolan  truk trailer .  Pada penelitian  tersebut,  truk trailer dikontrol  pergerakannya  agar  dapat  mengikuti  suatu  garis  virtual  [3].  Selain kontrol  pengikut  jalur,  penelitian  mengenai  implementasi  penggunaan deep  learning pada  kendaraan bergerak lainnya, seperti misalnya mobil otonom, bus otonom dan lainnya sudah dilakukan untuk mendeteksi objek penghalang [4].
Makalah  ini  akan  membahas  mengenai  pengembangan  trem  otonom  tanpa  rel  dengan  tujuan  yang  ingin dicapai adalah trem  mampu  berjalan  mengikuti jalur virtual  yang sudah ditetapkan dan  mampu  mendeteksi objek penghalang serta rambu lalu lintas. Konsep penglihatan stereo ( stereo vision ) digunakan pada peneitian ini  karena  konsep  ini  bersifat  efektif  untuk  keperluan  deteksi  yang  bersifat  non  kontak  [5].  Metode  kontrol pengikut  jalur  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah  logika fuzzy .  Penggunaan  metode  LoS  pada penelitian ini dimaksudkan agar lokomotif trem dapat mengikuti orientasi dari vektor LoS. Dengan demikian, jarak  antara  trem  otonom  terhadap  segmen  garis  yang  diikuti  dapat  diminimumkan  sehingga  trem  otonom tanpa rel dapat mengikuti jalur virtual yang sudah ditentukan dengan optimal.

## 1.1 Penerapan Metoda Kecerdasan Buatan
Untuk menerapkan teknik pengontrolan dan pendeteksian objek pada perancangan trem otonom maka perlu digunakan metoda kecerdasan buatan seperti teknik logika fuzzy dan Jaringan Syaraf Tiruan [6]. Logika fuzzy adalah  transisi  dari  kebenaran  mutlak  ke  kebenaran  parsial  yang  menggeneralisasi  logika  klasik  dua  nilai dengan  mengizinkan  nilai  kebenaran  parsial  dari  proposisi  diwakili  oleh  angka  dalam  interval  0  sampai  1. Logika fuzzy memungkinkan untuk mengolah data selayaknya manusia. Secara umum himpunan fuzzy dapat menggambarkan nilai-nilai kebenaran dari suatu proporsi dalam bentuk fungsi. Sementara itu, Jaringan syaraf tiruan (JST) merupakan sistem pemroses informasi yang terinspirasi oleh cara kerja sistem syaraf manusia [6].
Salah satu keunggulan dari JST adalah melakukan proses pembelajaran yang dinamik dari pengenalan bentuk atau  pola.  Pada  dasarnya  JST  secara  pokok  tersusun  oleh  banyak  neuron,  yang  diasumsikan merepresentasikan  neuron-neuron  yang  ada  diotak  manusia,  yang  saling  terkoneksi  satu  sama  lain  secara komputasional dengan melalui beberapa lapisan ( layer ), yang disebut dengan lapisan masukan, tersembunyi dan keluaran, dengan struktur dasar seperti yang diperlihatkan pada Gambar 1 [6].
Gambar 1. Struktur dasar Jaringan Saraf Tiruan

## 1.2 SSD-Mobilenet
Untuk  melakukan  pendeteksian  objek,  maka  penelitian  ini  menggunakan  konsep MobileNet ,  yang menerapkan konvolusi depthwise separable [7]. Konvolusi depthwise separable adalah bentuk dari konvolusi terfaktorisasi yang memfaktorkan konvolusi standar menjadi konvolusi depthwise dan konvolusi pointwise [8]. Single  Shot  Multibox  Detector (SSD)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  pada  suatu gambar  dengan  menerapkan neural  network untuk  menghasilkan  lokalisasi  dan  klasifikasi  [8].  Lapisan jaringan  dasar  pada  SSD  menggunakan  arsitektur  konvolusional  standar  yang  digunakan  untuk  klasifikasi gambar. Lapisan konvolusional menghasilkan suatu lapisan yang disebut dengan lapisan ekstraksi filter untuk melakukan  klasifikasi  kelas  suatu  objek.  SSD  melakukan  klasifikasi  objek  dengan  cara  konvolusi  terhadap data  masukan  gambar.  Konvolusi  ini  bertujuan  untuk  melakukan  ekstraksi  fitur  dan  memperkecil  dimensi data agar komputasi lebih ringan.

## 1.3  Penglihatan Stereo
Metode pengukuran stereoskopik adalah sebuah metode pengukuran jarak dengan menggunakan dua buah kamera  identik.  Dua  buah  kamera  identik  digunakan  untuk  menimbulkan  efek  kedalaman  sehingga  jarak antara objek penghalang dengan kamera dapat diketahui. Pengukuran jarak objek dapat dihitung berdasarkan perbedaan  relatif  dari  posisi  objek  pada  masing – masing  gambar  yang  ditangkap  kamera,  seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Skema Penglihatan Stereo
Berdasarkan gambar tersebut, jarak antara objek dengan kamera dapat dihitung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut [9]:
D  = 𝐵𝑥 0
2tan ( 𝜃 0 2 )(𝑥 𝑙 − 𝑥 𝐷 ) (1)

## 2 Perancangan Pengontrol dan Sistem Pendeteksi Objek

## 2.1  Deskripsi Sistem

## 2.1.1   Model Kinematika Kereta tanpa Rel
Gambar skematik trem tanpa rel ditentukan untuk mendapatkan rumus kinematika dari trem tanpa rel. Selain itu, gambar skematik dari trem  tanpa rel diperlukan  untuk menentukan error yang  akan  digunakan  sebagai masukan  pada  pengontrol fuzzy .  Karena  trem  memiliki  kemudi  dan  tergolong  sebagai  kendaraan  berbadan jamak,  model  skematik  trem  tanpa  rel  didekati  oleh  model  skematik  truk  dengan  dua  buah trailer seperti diperlihatkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Skematik trem tanpa rel
Dengan menggunakan pendekatan model kinematika truk dengan dua buah trailer, persamaan kinematika untuk trem tanpa rel dapat dirumuskan sebagai berikut [10].
𝜃 0 ̇   = 𝑣 tan 𝑈 𝐿 0 (2)
𝜃 1 =   𝜃 0 −   𝜃 2 (3)
𝜃 2 ̇ = 𝑣 sin 𝜃1 𝐿2 (4)
𝜃 3 = 𝜃 2 - 𝜃 4 (5)
𝜃 4 ̇ = 𝑣 cos 𝜃1 sin 𝜃3 𝐿2 (6)
𝑥̇ = v.cos 𝜃 0 (7)
𝑦̇ = v. sin 𝜃 2 (8)
𝑥 1 = x - 𝐿 1 .cos 𝜃 0 - 𝐿 2 cos 𝜃 2 (9)
𝑦 1 = y - 𝐿 1 sin 𝜃 0 - 𝐿 2 sin 𝜃 2 (10)
𝑥 2 = 𝑥 1 - 𝐿 1 .cos 𝜃 2 - 𝐿 2 cos 𝜃 4 (11)
𝑦 2 = 𝑦 1 - 𝐿 1 sin 𝜃 2 - 𝐿 2 sin 𝜃 4 (12)
Pada  trem  tanpa  rel,  gerakan  trem  diasumsikan  hanya  berada  pada  bidang  XoY.  Berdasarkan  persamaan kinematika  tersebut,  sudut  orientasi  dari  lokomotif  ( 𝜃 0 ),  orientasi  gerbong  pertama  ( 𝜃 2 ),  orientasi  gerbong kedua ( 𝜃 4 ), serta koordinat dalam bidang XoY dipengaruhi oleh kecepatan lokomotif (v) dan sudut kemudi (U). Selain itu, sudut orientasi dan posisi lokomotif beserta gerbong dalam sistem koordinat XoY dipengaruhi oleh dimensi 𝐿 0 , 𝐿 1 ,  dan 𝐿 2 . 𝐿 1 menyatakan  dimensi  panjang  dari  titik  sambung  ke  sumbu  roda  belakang, 𝐿 2 menyatakan  dimensi  panjang  dari  titik  sambung  ke  sumbu  roda  belakang  pada  gerbong  pertama,  dan 𝐿 0 menyatakan dimensi panjang dari sumbu roda depan ke sumbu roda belakang pada lokomotif. Koordinat dari gerbong pertama dan kedua berturut – turut dinyatakan oleh B ( 𝑥 1 , 𝑦 1 ) dan C ( 𝑥 2 , 𝑦 2 ).

## 2.1.2   Metode Line of Sight
Pada kasus kontrol pengikut jalur ini, trem tanpa rel bergerak maju sehingga vektor LoS merupakan sebuah vektor garis yang menghubungkan koordinat lokomotif trem atau A (x, y) dengan titik referensi atau P ( 𝑥 𝑇 , 𝑦 𝑇 ) yang  terletak  pada  segmen  garis  yang  diikuti.  Titik 𝑃 𝑃 ( 𝑥 𝑝 , 𝑦 𝑝 )  merupakan  proyeksi  dari  posisi  lokomotif sehingga titik referensi dapat dihitung dengan menggunakan persamaan sebagai berikut [10].
(𝑥 𝑇 − 𝑥 𝑃 ) 2 + ( 𝑦 𝑇 − 𝑦 𝑃 ) 2 = ( 𝑘. 𝐿 ) 2 (13)
𝑦 𝑇 −   𝑦 𝑝 𝑥 𝑇 − 𝑥 𝑃 = 𝑦 𝑖+1 −   𝑦 𝑖 𝑥 𝑖+1 −   𝑥 𝑖 (14)
dengan k merupakan bilangan positif dan L merupakan dimensi total dari panjang kereta tanpa rel. Titik 𝑤 𝑖 ( 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) dan 𝑤 𝑖 +1 ( 𝑥 𝑖 +1 , 𝑦 𝑖 +1 ) merupakan dua buah titik yang terletak pada segmen garis yang diikuti. Titik referensi tersebut  diperbarui  dengan  waktu  sampling  tertentu.  Lintasan  yang  diikuti  oleh  trem  tanpa  rel  terdiri  dari banyak  segmen  garis  sehingga  diperlukan  mekanisme  pergantian  segmen  garis.  Pergantian  segmen  garis yang diikuti dilakukan ketika pertidaksamaan berikut terpenuhi [10].
𝑅 2 (15)
Ketika  lokomotif  dari  trem  tanpa  rel  berada  di  dalam  lingkaran  dengan  radius R ,  segmen  garis  berikutnya dengan titik 𝑤 𝑖 ( 𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) dan 𝑤 𝑖 +1 ( 𝑥 𝑖 +1 , 𝑦 𝑖 +1 ) akan dipilih.

## 2.1.3   Sistem Pendeteksi Objek
Trem  tanpa  rel  dilengkapi  dengan  sistem  pendeteksi  objek  berupa  dua  buah  kamera  identik  dan  algoritma deep  learning. Sebelum  diterapkan  pada  trem  tanpa  rel,  sistem  dilatih  dengan  menggunakan  data  gambar berjumlah  1200  yang  terdiri  atas  enam  jenis  objek  meliputi  miniatur  mobil,  orang,  truk,  serta  rambu-rambu stop, belok kanan, dan belok kiri. Algoritma yang digunakan untuk tahap pelatihan adalah SSD Mobilenet [9]. Diagram alir dari tahap pelatihan algoritma deteksi objek diperlihatkan pada Gambar 4.

## 2.2 Desain Pengontrol Fuzzy
Pengontrol fuzzy dirancang agar sudut error e1 dan e2 (lihat Gambar 3.) bernilai nol sehingga trem tanpa rel dapat  bergerak  mengikuti  jalur  virtual  yang  sudah  ditetapkan.  Masukan  dari  pengontrol fuzzy dirumuskan sebagai berikut.
𝑒1  =  𝜃  −  𝜃0 (16) 𝑒2  =  𝜃0  −  𝜃4 (17)
Gambar 4. Diagram alir pelatihan algoritma deteksi objek
sedangkan keluaran dari pengontrol fuzzy adalah sudut kemudi lokomotif, U. Untuk perancangan pengontrol fuzzy tersebut maka variabel linguistik dari e1, e2, dan U didefiniskan sebagai berikut .
𝑒 1 = { 𝑁𝐵 , 𝑁𝑆 , 𝑍 , 𝑃𝑆 , 𝑃𝐵 } 𝑒 2 = { 𝑁 , 𝑍 , 𝑃 } 𝑈 = { 𝑁𝐵 , 𝑁𝑆 , 𝑍 , 𝑃𝑆 , 𝑃𝐵 }
Variabel  linguistik  NB,  NS,  N,  Z,  P,  PS,  dan  PB  masing – masing  menyatakan Negative  Big,  Negative  Small, Negative, Zero, Positive, Positive Small, dan Positive Big. Dari berbagai pertimbangan serta pengamatan yang dilakukan,  maka  aturan  fuzzy  untuk  kontrol  pengikut  jalur  pada  kereta  tanpa  rel  dapat  disusun  sebagai berikut.
1. IF (e1 is NB) AND (e2 is N) THEN U is NB
2. IF (e1 is NB) AND (e2 is Z) THEN U is NB
3. IF (e1 is NB) AND (e2 is P) THEN U is NB
4. IF (e1 is NS) AND (e2 is P) THEN U is NS
5. IF (e1 is NS) AND (e2 is Z) THEN U is NS
6. IF (e1 is NS) AND (e2 is N) THEN U is NS
7. IF (e1 is Z) AND (e2 is N) THEN U is Z
8. IF (e1 is Z) AND (e2 is Z) THEN U is Z
9. IF (e1 is Z) AND (e2 is P) THEN U is Z
10. IF (e1 is PS) AND (e2 is P) THEN U is PS
11. IF (e1 is PS) AND (e2 is Z) THEN U is PS
12. IF (e1 is PS) AND (e2 is N) THEN U is PS
13. IF (e1 is PB) AND (e2 is N) THEN U is PB
14. IF (e1 is PB) AND (e2 is Z) THEN U is PB
15. IF (e1 is PB) AND (e2 is P) THEN U is PB
Metode  minimum  dan  maksimum digunakan  untuk  keperluan  inferensi  sedangkan  metode Center  of Area (CoA) digunakan untuk proses defuzzifikasi. Agar tram dapat bergerak mengikuti jalur yang telah ditentukan, titik – titik  pada  segmen  garis  akan  dimasukkan  ke  dalam  komputer  dan  komputer  akan  menerima  data berupa  sudut  orientasi  dari  kereta  melalui  komunikasi  secara  nirkabel.  Komputer  akan  menghitung  error sudut  orientasi  dan  memasukkan  nilai  error  tersebut  ke  dalam  pengontrol fuzzy .  Output  yang  dihasilkan berupa  sudut  kemudi  yang  dikirim  ke  kereta  melalui  komunikasi  nirkabel.    Diagram  blok  sistem  kontrol pengikut jalur untuk trem tanpa rel tersebut dapat dilihat pada Gambar 5., yang terdiri atas sistem pengontrol untuk kecepatan dan sistem pengontrol untuk kemudi.
Gambar 5. Diagram blok sistem kontrol pengikut jalur untuk trem tanpa rel
Diagram  blok  untuk  sistem  pengontrol  kecepatan  dan  sistem  pengontrol  kemudi,  dimana  masing-masing menggunakan  pengontrol  jenis  Proporsional  dan  Integral  (PI)  diperlihatkan  pada  Gambar  6.  Untuk pengontrolan kemudi, potensiometer digunakan sebagai umpan balik sudut kemudi sedangkan sensor rotary encoder digunakan  sebagai  umpan  balik  kecepatan  pada  pengontrolan  kecepatan. GPS  indoor  digunakan sebagai umpan balik posisi pada Gambar 5.
(a). (b).
Gambar 6. Diagram blok untuk (a). sistem pengontrol kemudi dan (b). kecepatan

## 3 Hasil-hasil Studi Simulasi

## 3.1 Simulasi Pengontrol Fuzzy
Simulasi pengontrol fuzzy dilakukan secara numerik dengan menggunakan persamaan (2) hingga persamaan (12).  Simulasi  dilakukan  dengan  kecepatan  rendah  dan  konstan,  yaitu  0,1  m/s.  Titik – titik  pada  segmen – segmen garis yang diikuti adalah sebagai berikut.
𝑤0(1,0), 𝑤1(4,1), 𝑤2(4,5). 𝑤3(8,5), 𝑤4(8,0), 𝑤5(12,0)
sedangkan rentang nilai dari variabel linguistik diberikan dalam besaran-besaran berikut.
𝑒1  ∈ {- 𝜋, 𝜋 }, 𝑒2 ∈ {- 𝜋 2 , 𝜋 2 }, U 𝜖 {- 𝜋 3 , 𝜋 3 }
Pada  studi  simulasi,  maka  nilai k yang  dipilih  adalah  sebesar  0,5.  Parameter  berupa  dimensi  panjang  yang dipilih  merupakan  dimensi  pada  miniatur  kereta  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Parameter-parameter tersebut adalah diberikan oleh
𝐿0  =  0.15 𝑚, 𝐿2  =  0.19 𝑚, 𝐿1  =  0.03 𝑚
Kondisi  awal  kereta  adalah  sudut  orientasi  dari  gerbong  dan  lokomotif,  yaitu  sebesar  0 0 dan  kereta  berada sejauh 1 m di atas segmen garis yang akan diikuti, dan besarnya waktu sampling  yang digunakan adalah 1 detik.  Pergerakan  kereta  tanpa  rel  pada  bidang  XoY  diperlihatkan  pada  Gambar  7,  dengan  grafik  besarnya error yang dihasilkan, yaitu error e1 dan e2 diperlihatkan pada Gambar 12.
Gambar 8. Grafik sudut kemudi terhadap waktu
Gambar 9. Grafik sudut orientasi dari lokomotif dan gerbong terhadap waktu
Gambar 10. Grafik perubahan posisi dalam koordinat x terhadap waktu
Gambar 11. Grafik perubahan posisi dalam koordinat y terhadap waktu
(a). (b).
Gambar 12. Grafik sudut (a). error 𝑒 1 dan (b). error 𝑒 2 terhadap waktu
Lokomotif, gerbong pertama, dan gerbong kedua masing – masing ditandai dengan lingkaran berwarna ungu, biru, dan kuning. Grafik perubahan posisi dan orientasi untuk lokomotif dan gerbong terhadap waktu terdapat pada gambar 9 hingga gambar 11. Berdasarkan gambar 7 dan 12, implementasi pengontrol fuzzy dan metode LoS menunjukkan bahwa trem dapat mengikuti orientasi dari vektor LoS sehngga trem dapat mengikuti jalur yang sudah ditentukan.

## 3.2 Simulasi Deteksi Objek
Untuk  mengetahui  bagaimana  performa  dari  algoritma  pendeteksi  objek  yang  digunakan  pada  pada  tahap pelatihannya,  maka  pada  Gambar  13  diperlihatkan  grafik total  loss yang  dihasilkan  terhadap  jumlah  step pelatihan.
Gambar 13. Grafik total loss terhadap jumlah pelatihan
Setelah tahap pelatihan dilakukan, didapatkan nilai average precission sebesar 0,782 dan total Loss sebesar 0.8672 yang menyatakan bahwa model dapat mendeteksi objek dengan akurat. Selanjutnya, hasil-hasil dari simulasi  pendeteksi  objek  adalah  bidang  pembatas  berwarna  dengan  label  beserta  hasil  prediksi  yang dinyatakan dalam persentasi untuk berbagai objek seperti yang diperlihatkan pada Gambar 14.
(a). Objek berupa Rambu Lalu Lintas (b). Objek berupa Mobil (c). Objek berupa orang
Gambar 14. Hasil-hasil algoritma pendeteksi objek
Berdasarkan  gambar  14,  model  yang  sudah  dilatih  dapat  mendeteksi  objek  dengan  akurat  yang  ditandai dengan label hasil deteksi berupa kelas objek beserta presentase hasil prediksi yang bernilai tinggi.
Setelah model yang dilatih berhasil melakukan pendeteksian objek dengan memuaskan, langkah berikutnya adalah  menerapkan  konsep  penglihatan  stereo  untuk  mengukur  jarak  antara  kamera  dengan  objek  seperti yang  diperlihatkan  pada  Gambar  15.  Ketika  sebuah  objek  penghalang  berhasil  terdeteksi,  kotak  pembatas objek tersebut akan dibuat dan dilakukan perhitungan koordinat titik tengah kotak tersebut dan titik tengah kamera  dalam  sumbu  x  untuk  dimasukkan  ke  dalam  persamaan  (1)  untuk  menghitung  jarak  antara  objek peghalang  dengan  kamera.  Dengan  menggunakan  konsep  penglihatan  stereo  ini  maka  jarak  yang  diukur dapat diketahui dengan kesalahan  ±1.43%. Dengan mengetahui jarak antara kereta dan objek di depannya maka  dapat  dilakukan  langkah-langkah  yang  diperlukan  seperti  misalnya  melakukan  pengereman  atau mencoba menghindar dari objek-objek tersebut.
Gambar 15. Implementasi konsep penglihatan stereo

## 4 Kesimpulan
Makalah ini berhasil memperlihatkan bagaimana pengontrolan trem tanpa rel dan pendeteksian objek-objek yang berada di depan trem tanpa rel dengan hasil yang cukup memuaskan. Berdasarkan studi simulasi yang dilakukan  maka  metode  pengontrol fuzzy dengan  teknik  LoS  dapat  meminimumkan  sudut  error  e1  dan  e2 sehingga kereta tanpa rel dapat bergerak mengikuti jalur virtual  yang sudah ditetapkan. Selain itu algoritma pendeteksian objek yang dikembangkan mampu mendeteksi objek berupa mobil, orang, truk, dan rambu lalu lintas yang meliputi tanda  stop, belok kanan, dan  belok kiri dengan average precision sebesar 0.782, serta mengenali objek-objek tersebut dengan persentasi yang cukup baik. Demikian juga konsep penglihatan stereo berhasil menentukan jarak antara kereta dengan objek di depannya dengan ketelitian yang cukup baik.

## 5 Referensi
[1] Yuan,  X.,  Huang,  R.,  Zhang,  Q.,  Zhang,  X.,  Zhang,  S.,  &  Yunqin,  H.  (2020). Longitudinal  control  of Autonomous-rail Rapid Tram in platooning using Model Predictive Control, 2020 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference , Gijon, Spanyol, 26-29 Oct., 2020.
[2] Li,  H.,  Zhang,  Y.,  Liao,  H.,  Peng,  J. Predictive  Set  Point  Modulation  Charging  of  Autonomous  Rail Transit Vehicles . Energies. 2020, 13 , 4992. https://doi.org/10.3390/en13194992.
[3] Widyotriatmo, A., Yunazwin, Y., Raka, M., & Putranto, F. (2020). “ Forward and backward motions path following  controls  of  a  truck-trailer  with  references  on  the  head-truck  and  on  the  trailer .  ISA Transactions ” , 2020. https://doi.org/10.1016/j.isatra.2020.05.046
[4] Widyotriatmo  A.,  Pranajati,  I.G.,  Muhammad,  F.A.,  and  Nazaruddin,  Y.Y., “ Machine  vision  object recognition  using  dual-stage  deep  learning ” ,  The  16th  International  Conference  on  Automation Technology (Automation 2019), Taipei, Taiwan, November 22-24, 2019.
[5] Sun, X., Jiang, Y., Ji,  Y., Fu,  W., Yan, S., Chen, Q., Yu, B., & Gan, X.  (2019). “ Distance Measurement System Based on Binocular Stereo Vision ” . IOP Conference Series:  Earth and Environmental Science , 252(5). https://doi.org/10.1088/17551315/252/5/052051
[6] Y.Y. Nazaruddin, Sistem Kontrol Cerdas, 2020, Program Studi Teknik Fisika, ITB.
[7] A. Howard dkk, “ MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications. American  Journal  of  Computing  Research  Repository ”,  American  Journal  of  Computing  Research Repository, pp. 5686-5695, 2017.
[8] W. Liu dkk, “SSD: Single Shot MultiBox Detector”, 14 th European Conference on Computer Vision, pp. 21-37, 2016.
[9] Mrovlje, J., & Vran, D. (2008). Distance measuring based on stereoscopic pictures , 9 th International PhD Workshop on Systems and Control: Young Generation Viewpoint , Izola, Slovenia, 1-3 Oct., 2008.
[10] J.  Cheng,  Y.  Zhang,  and  Z.  Wang,  “ Path  tracking  control  for  mobile  robot  with  two  trailers ”,
Proceedings of the 32 nd Chinese Control Conference, Xi’an, China, 26-28 July,2013.