RANCANG BANGUN PROTOTIPE HUMAN FOLLOWING ROBOT BERBASIS RASPBERRY PI 4 MENGGUNAKAN METODE PENDETEKSIAN TENSORFLOW LITE UNTUK MENDUKUNG DISTRIBUSI LOGISTIK MILITER

Penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam distribusi logistik militer menawarkan solusi untuk tantangan operasional, dengan fokus pada kemampuan robot untuk beradaptasi dengan berbagai kondisi medan dan mendeteksi objek secara akurat.
Inovasi dalam pengangkutan logistik yang mengurangi risiko bagi personel dan meningkatkan efisiensi pengiriman barang menjadi sangat penting. Salah satu solusi yang diusulkan adalah penggunaan Human Following Robot berbasis Raspberry Pi 4 dengan algoritma TensorFlow Lite untuk mendeteksi dan mengikuti pergerakan manusia secara otomatis, yang dapat meningkatkan efektivitas distribusi logistik militer. Penelitian ini berfokus pada akurasi deteksi optimal objek
dan keandalan dalam berbagai kondisi medan dan pencahayaan. Pendekatan eksperimen digunakan dalam penelitian ini, dengan pengujian robot di medan datar dan berbatu serta dalam kondisi pencahayaan terang dan gelap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa robot memiliki kinerja optimal dengan jarak deteksi 200 cm hingga 400 cm dengan akurasi deteksi 92% hingga 94% pada kondisi pencahayaan diatas 100.000 lux, dan memiliki kestabilan pergerakan ketika melewati medan datar. Berdasarkan hasil tersebut, Human Following Robot ini
memiliki potensi besar untuk mendukung operasi logistik militer yang lebih efisien dan aman. Meskipun demikian, pengembangan lebih lanjut diperlukan untuk meningkatkan kinerja robot dalam situasi dan kondisi yang lebih kompleks.