Masalah keselamatan lalu lintas yang disebabkan oleh human error, khususnya pada jalan lurus, menunjukkan perlunya teknologi kendali kendaraan yang lebih andal dan adaptif. Salah satu solusi yang berkembang adalah penggunaan sistem Adaptive Cruise Control, yang mampu menjaga jarak aman dan menyesuaikan kecepatan kendaraan secara otomatis. Penerapan ACC pada kendaraan skala kecil memberikan peluang untuk mengembangkan sistem cerdas berbasis sensor dan model interaksi dinamis. Proyek akhir ini merancang dan membangun sistem ACC pada mobile robot Ackerman skala 1 banding 10 dengan pendekatan Social Force Model. Sistem menggabungkan sensor LiDAR untuk mendeteksi jarak, Fuzzy Logic untuk menentukan tingkat sensitivitas atau gain, dan kendali PID untuk memastikan kecepatan. Arsitektur sistem terdiri dari akuisisi data, pemrosesan gaya navigasi berdasarkan lingkungan, serta aktuasi motor menggunakan sinyal PWM. SFM digunakan untuk menghitung gaya tolak dari objek di sekitar, sementara Fuzzy Logic digunakan untuk menyesuaikan parameter sensitivitas secara dinamis terhadap kondisi sekitar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem SFM dengan nilai gain statis berhasil menjaga jarak aman dan stabil pada 5 dari 8 skenario atau 62,5 persen, sementara pendekatan Fuzzy Social Force Model juga mencatat hasil yang sama.