Bagaimana Cara Geospasial Bantu Operasional Mobil Tanpa Awak?

Mobil tanpa awak berkembang pesat sebagai salah satu teknologi transportasi masa depan. Kendaraan ini menggunakan sensor canggih, kecerdasan buatan, dan perangkat lunak yang kompleks untuk dapat berkendara di jalan tanpa campur tangan manusia. Seiring meningkatnya penggunaan kendaraan ini, kebutuhan akan peta yang sangat akurat dan detail menjadi semakin penting. Peta konvensional yang biasa digunakan oleh manusia sering kali tidak cukup presisi atau rinci untuk memenuhi kebutuhan sistem kendaraan otonom, seperti mobil tanpa awak, agar beroperasi dengan aman dan efisien.

Ketika membahas perihal data geospasial dalam konteks mobilitas terkoneksi dan otomatis atau connected and automated mobility (CAM), mungkin yang terbayang adalah data hasil pemindaian laser berupa awan titik 3D atau 3D point cloud, atau dunia virtual resolusi tinggi yang dipenuhi mobil tanpa awak. Tidak salah, tetapi sebenarnya penggunaannya jauh lebih luas dan kompleks daripada itu.

Data geospasial sangat penting bagi pengoperasian kendaraan otonom dan terkoneksi karena hampir semua data yang digunakan berhubungan erat dengan elemen-elemen geospasial. Secara sederhana, data geospasial menggambarkan lingkungan beserta elemen-elemennya berdasarkan posisi tetap atau posisi relatif yang ditentukan berdasarkan referensi lain. Data ini digunakan untuk menentukan lokasi objek dalam ruang atau wilayah tertentu. Hal ini berlaku tidak hanya untuk posisi kendaraan, tetapi juga untuk lingkungan sekitar dan infrastruktur yang terhubung dengan kendaraan tersebut.

Dalam teknologi CAM, data geospasial menjadi dasar utama dalam pertukaran data karena mobilitas orang, barang, dan kendaraan membutuhkan pemahaman bersama terhadap data yang dibagikan. Data tersebut termasuk juga titik referensi atau standar posisi yang sama. Bisa dikatakan bahwa hampir semua data yang dipertukarkan antara kendaraan, infrastruktur, dan sistem-sistem pendukungnya harus merujuk pada posisi tetap atau relatif agar data tersebut memiliki konteks dan makna bagi pengguna atau sistem yang mengaturnya.

Sebagai contoh, bayangkan sebuah kendaraan tanpa awak mendekati lampu lalu lintas. Lampu tersebut memberi sinyal berhenti jika kendaraan melaju lurus, namun mengizinkan belok kiri lewat panah khusus. Bagaimana kendaraan tanpa awak tahu di jalur mana harus berada, dan di titik mana harus berhenti?

Dalam beberapa kasus, mengandalkan sinyal lampu atau marka jalan saja mungkin tidak cukup. Pada situasi seperti ini, data yang dibagikan harus dipahami oleh semua sistem yang terlibat dan harus menggunakan acuan geospasial. Hal inilah yang menjadi dasar bagi teknologi, seperti SPATMAP atau Signal Phase and Timing MAPs, yang mendukung kelancaran lalu lintas dalam sistem kendaraan yang saling terhubung.

Teknologi geospasial adalah fondasi utama dalam sistem kendaraan tanpa awak. Tanpa data lokasi dan peta yang akurat, kendaraan tidak bisa memahami di mana mereka berada, ke mana harus pergi, atau bagaimana berinteraksi dengan lingkungan sekitar. Integrasi data geospasial dengan sensor kendaraan dan kecerdasan buatan adalah kunci untuk mobil tanpa awak yang aman dan efisien.

Sumber: agiindia geospatialworld