REPUBLIKA.CO.ID, CALIFORNIA -- Tesla adalah salah satu pabrikan yang paling concern pada soal fitur kendali otonom. Pabrikan Amerika itu pun tengah mengembangkan sistem Full Self Driving (FSD).
Dilansir dari Car and Driver pada Kamis (17/12), baru-baru ini sempat tersebar soal sejumlah detail dari hal apa saja yang dikembangkan dalam sistem tersebut. Bocoran itu disebarkan oleh Tesla hacker Green lewat Twitter.
Dari bocoran, tampak bagaimana Tesla mampu melihat kondisi lalu lintas secara menyeluruh. Selain itu, bocoran itu juga menunjuakan soal fungsi dan penyesuaian apa saja yang akan dihadirkan oleh fitur FSD.
FSD merupakan sistem yang kompleks. Tak heran, Tesla butuh waktu dan anggaran pengembangan yang tak sedikir.
Sejumlah fungsi yang tersebar berkaitan dengan kapan kendaraan harus berhenti dan pada kondisi apa kendaraan harus berjalan. Termasuk soal bagaimana tindakan FSD saat tengah melintasi zebracross.
Selain itu, FSD juga dibekali dengan pengaturan soal augmented vision, traffic control, narrow corirdor turning serta fault injection. Seluruh pengaturan itu berkaitan dengan beragam fungsi camera dan utrasonic.
Agar memudahkan pengedara, seluruh pengaturan itu nantinya dapat ditayangkan lewat infotainment system yang memang telah didesain dengan layar yang lebar. Sehingga, pengaturan yang disajikan dapat tampil secara komprehensif.
Melihat perkembangan ini, CEO Tesla, Elon Musk pun menargetkan sistem ini FSD dapat segera dirilis di ujung tahun ini. Dilansir dari Car and Driver pada Oktober lalu, ia mengungkap, untuk membuat sistem FSD mampu bekerja secara optimal merupakan sesuatu hal yang cukup menantang.
"Ini adalah hal yang sulit karena lalu lintas merupakan hal yang rumit," kata Elon Musk. Oleh karena itu, ia berharap penggunaan FSD dapat segera berjalan dengan masif. Karena, ia mencontohkan, mesin pencari Google pun dapat memberikan hasil yang akurat setelah mendapat masukan dari para penggunanya.
Dari situ, ia menilai, semakin banyak yang menggunakan fitur autopilot, maka sistem ini akan segera memberikan kinerja yang optimal. Karena, setiap kendaraan otonom akan memberikan feedback dari setiap keadaan yang dialaminya.
Hal ini pun dinilai jadi hal yang cukup penting mengingat kondisi lalu lintas dan jalanan real adalah hal yang kompleks dan kerap tak terakomodasi dalam simulasi.