BRIN Ungkap Teknologi Masa Depan Kendaraan Otonom, Bisa Pantau Kerusakan Sebelum Terjadi

AKURAT BANTEN - Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) tengah mengembangkan kerangka digital twin guna memperkuat integrasi aspek keselamatan struktural dan perilaku pada kendaraan otonom.

Perekayasa Ahli Madya Pusat Riset Sains Data dan Informasi BRIN, Nimas Ayu Untariyati, menjelaskan bahwa riset tersebut memanfaatkan teknologi digital twin.

Digital twin ialah representasi virtual kendaraan yang dapat memonitor secara bersamaan hubungan antara keputusan sistem otonom dan dampaknya terhadap kondisi fisik kendaraan.

Ia menyebut, pendekatan digital twin menghadirkan perspektif baru dalam pengujian keselamatan kendaraan tanpa pengemudi.

Baca Juga: Indonesia Tambah Jet Tempur Rafale dan Radar Canggih, Ini Pesan Tegas Prabowo

“Selama ini, evaluasi kendaraan otonom lebih banyak berfokus pada kecerdasan sistem dalam merespons kondisi jalan. Melalui pendekatan digital twin, kami mengintegrasikan aspek perilaku dan kondisi fisik kendaraan secara simultan, sehingga potensi kerusakan struktural dapat dipantau dan diprediksi sejak dini,” ujarnya.

Menurutnya, penggunaan data dari sensor bawaan kendaraan membuat implementasi sistem ini lebih praktis dan efisien tanpa perlu perangkat tambahan yang rumit.

“Perkembangan kendaraan otonom menunjukkan kemajuan signifikan dalam kemampuan pengambilan keputusan berbasis kecerdasan buatan. Namun, pengujian keselamatan selama ini masih berfokus pada aspek perilaku sistem, seperti kemampuan menghindari tabrakan,” tuturnya.

Pendekatan tersebut dianggap belum sepenuhnya memperhitungkan dampak pola berkendara otonom terhadap kondisi fisik kendaraan, terutama pada bagian rangka dan komponen struktural.

Baca Juga: Ancaman Ebola Semakin Serius, Indonesia Ambil Langkah Darurat di Bandara dan Pelabuhan

Kerangka digital twin yang dikembangkan terdiri atas tiga tahap utama, yakni tahap perilaku yang menggambarkan keputusan sistem kendaraan, tahap fisik gerak yang menghitung distribusi beban akibat manuver, serta tahap kondisi struktur yang menganalisis potensi kerusakan pada rangka dan suspensi.

Ketiga proses tersebut berlangsung secara terus-menerus selama kendaraan digunakan.

“Dinamika pergerakan kendaraan, seperti pengereman, akselerasi, dan manuver belok, menyebabkan distribusi beban yang terus berubah. Dalam jangka panjang, kondisi ini dapat memicu kelelahan material (fatigue) yang berpotensi menimbulkan kerusakan struktural,” imbuhnya.

Nimas mengungkapkan, salah satu keunggulan metode ini terletak pada kemampuannya memanfaatkan data sensor bawaan kendaraan tanpa membutuhkan perangkat tambahan.

Sistem mampu memperkirakan tingkat tekanan serta akumulasi kerusakan sebagai dasar analisis kondisi kendaraan secara real time.

Data tersebut kemudian dipakai untuk membangun indikator prediktif terkait tingkat keausan komponen kendaraan.

Penelitian ini dinilai berpotensi mendukung pengembangan sistem perawatan prediktif pada kendaraan otonom, meningkatkan standar keselamatan berbasis integrasi sistem dan struktur.

Sekaligus pula mengoptimalkan desain kendaraan agar lebih adaptif terhadap pola operasi kendaraan otonom.

***