Implementasi Computer Vision dalam Sistem Pendeteksian dan Penghindaran Objek pada PolROV

Indonesia memiliki laut yang luas dan kaya sumber daya alam, sehingga eksplorasi bawah air sangat penting untuk dimaksimalkan. Namun, lingkungan bawah air yang penuh rintangan menjadi tantangan utama. Robot bawah air menawarkan solusi, tetapi deteksi objek yang tidak akurat dapat menyebabkan tabrakan dan kerusakan perangkat. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem pendeteksian dan penghindaran objek berbasis computer vision menggunakan metode YOLOv8n pada robot bawah air berbasis Raspberry Pi 5. Model deteksi terdiri dari dua kelas objek: gawang dan silinder. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mendeteksi objek dengan nilai precision sebesar 0,98 untuk gerbang dan 1,00 untuk silinder, serta recall 1,00 untuk keduanya. Rata-rata nilai mAP@0.5 mencapai 0,98, sedangkan mAP@0.5:0.95 berada pada 0,98. Sistem mampu mendeteksi dan menghindari objek pada jarak maksimal 150 cm. Robot dapat mengatasi tabrakan dengan rintangan secara optimal, sehingga robot berjalan lancar dan perangkat tetap terlindungi.