PENERAPAN AI MENGGUNAKAN SENSOR KAMERA PADA AGV YANG DI PROGRAM DENGAN G-CODE

Automated Guided Vehicle (AGV) merupakan robot transportasi yang banyak digunakan di lingkungan industri untuk meningkatkan efisiensi distribusi material, namun peningkatan fleksibilitas navigasi juga menuntut sistem keselamatan yang lebih andal. Tujuan: Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pengaman AGV berbasis kamera dan kecerdasan buatan menggunakan algoritma YOLOv5 yang dijalankan pada Raspberry Pi 5 sebagai lapisan keselamatan tambahan. Metode: Dataset dikumpulkan melalui pengambilan citra botol plastik sebagai representasi objek penghalang di lingkungan workshop dengan variasi jarak dan sudut, kemudian dilakukan pelabelan serta pelatihan model hingga mampu mendeteksi objek secara konsisten. Hasil deteksi diproses oleh Raspberry Pi untuk mengirimkan perintah berhenti ke ESP32 ketika objek berada dalam jarak berbahaya, dan pengujian dilakukan pada empat variasi kecepatan aktual yaitu 2,27 m/s, 1,66 m/s, 1,40 m/s, dan 1,25 m/s. Hasil: Sistem mampu menghentikan AGV secara konsisten pada kecepatan 2,27 m/s, 1,66 m/s, dan 1,40 m/s dengan jarak berhenti antara 50 cm hingga 130 cm, sedangkan pada kecepatan 1,25 m/s hanya satu percobaan yang berhasil berhenti pada jarak 12 cm dan dua percobaan lainnya mengalami kegagalan. Kesimpulan: Sistem yang dikembangkan efektif meningkatkan aspek keselamatan AGV berbasis G-code pada rentang kecepatan tertentu, meskipun masih terdapat keterbatasan akibat latensi pemrosesan dan respons mekanik.
Kata Kunci: Automated Guided Vehicle, Kecerdasan Buatan, YOLOv5, Raspberry Pi, ESP32, Kamera