Keselamatan lalu lintas, khususnya di zona selamat sekolah (ZoSS), menjadi perhatian penting mengingat tingginya angka kecelakaan yang melibatkan pejalan kaki. Oleh karena itu, advanced driver assistance system (ADAS) yang ada pada kendaraan listrik otonom digunakan untuk meningkatkan keselamatan berkendara terutama di kawasan ZoSS. Rancangan dan sistem pencegah tabrakan di ZoSS dengan mengintegrasikan deteksi rambu lalu lintas dan pejalan kaki serta light detection and ranging (LiDAR) yang diuji pada kendaraan listrik mini otonom skala 1/12 memberikan hasil yang baik. Model deteksi yang digunakan adalah You Only Look Once version 11 nano (YOLOv11n) yang diubah di framework neon convolutional neural network (NCNN) dengan hasil mAP50 (mean average precision) sebesar 0,98. Integrasi sensor untuk deteksi jarak dengan kamera memiliki tingkat akurasi rata-rata sebesar 97,25% untuk pengujian pada jarak 20 cm hingga 80 cm tiap 10cm sedangkan tingkat akurasi pengujian jarak LiDAR rata-rata sebesar 99% pada jarak 0,4m hingga 0,6m tiap 0,1m. Pada Skenario 1, memiliki akurasi deteksi 90%, jarak berhenti 0,499m, waktu henti 2,4 detik, dan kendaraan menghindar ke kiri (sudut kemudi -15º), tidak ada kendaraan lain terdeteksi LiDAR; pada Skenario 2, memiliki akurasi deteksi 91%, jarak berhenti 0,498m, waktu henti 2,4 detik, dan kendaraan tetap di lajur (sudut kemudi 0º), ada kendaraan lain terdeteksi LiDAR di kuadran 2 (Q2) hingga kuadran 3 (Q3); pada Skenario 3, memiliki akurasi deteksi 93%, jarak berhenti 0,497m, waktu henti 2,4 detik, dan kendaraan tetap di lajur (sudut kemudi 0º), tidak ada kendaraan lain terdeteksi LiDAR; pada Skenario 4, memiliki akurasi deteksi 91%, jarak berhenti 0,471m, waktu henti 2,4 detik, dan kendaraan menghindar ke kiri (sudut kemudi -4º), tidak ada kendaraan lain terdeteksi LiDAR. Uji coba sistem pencegah tabrakan pada skenario ZoSS memiliki respon baik.
