Thiết Kế và Phát Triển Hệ Thống Cảnh Báo Sớm Trên Xe Tự Lái

• Tác giả: Nguyễn Trần Minh Chánh
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Quang Huy
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Cơ - Điện Tử
• Đề tài: Thiết Kế, Phát Triển Hệ Thống Cảnh Báo Sớm Trên Xe Tự Lái
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2023 - 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM KẾT
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 1.2.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.2.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 1.3. Mục tiêu đề tài
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Cấu trúc đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
• 2.1. Giới thiệu tổng quan
• 2.2. Đặc tính của hệ thống cảnh báo sớm trên xe tự lái
• 2.2.1. Tính tích hợp cao
• 2.2.2. Tính chính xác
• 2.2.3. Tính phản ứng nhanh
• 2.2.4. Đặc tính kinh tế
• 2.2.5. Đặc tính nghiên cứu và phát triển
• 2.3. Kết cấu của hệ thống cảnh báo sớm trên xe tự lái
• 2.3.1. Hệ thống cảm biến
• 2.3.2. Hệ thống phần mềm
• 2.3.3. Hệ thống phản ứng
• 2.4. Nghiên cứu về cảm biến
• 2.5. Nghiên cứu về thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo
• 2.6. Nghiên cứu về giao diện người-máy (HMI)
• 2.7. Nghiên cứu về an toàn giao thông
• 2.8. Sơ đồ đường đi đề tài xe tự lái tự động nhận diện biển báo và tránh vật cản
• 3. CHƯƠNG 3: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 3.1. Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning)
• 3.2. Mô hình học sâu (Deep Learning)
• 3.3. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• 3.4. Xử lý ảnh và thị giác máy tính (Computer Vision)
• 3.5. Hệ thống cảm biến và xử lý tín hiệu
• 3.6. Hệ thống điều khiển (Control Systems)
• 3.7. An toàn giao thông và đánh giá rủi ro
• 3.8. Tương tác người-máy (Human-Machine Interaction, HMI)
• 3.9. Các thư viện và hệ thống biển báo giao thông được sử dụng trong đồ án
• 3.10. Vài nét về Computer Vision
• 3.11. Một số thư viện xử lý ảnh tiêu biểu
• 3.12. Thư viện OpenCV
• 3.12.1. Cấu trúc của OpenCV
• 3.13. Tổng quan về xử lý ảnh
• 3.13.1. Thu nhận ảnh (Image Acquisition)
• 3.13.2. Phân đọan (Segmentation) hay phân vùng ảnh
• 3.13.3. Biểu diễn ảnh (Image Representation)
• 3.13.4. Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
• 3.14. Một số yêu cầu trong xử lí ảnh
• 3.15. Phân loại ảnh. Phương pháp phát hiện biên
• 3.16. Phân đoạn ảnh
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG HƯỚNG VÀ CÁC GIẢI PHÁP VỀ CHẾ TẠO HỆ THỐNG CẢNH BÁO SỚM TRÊN XE TỰ LÁI
• 4.1. Giới thiệu về thuật toán Canny
• 4.2. Phương pháp phát hiện và nhận dạng lane đường di chuyển bằng thuật toán Canny
• 4.3. Phương pháp phát hiện biển báo giao thông bằng thuật toán Canny
• 4.3.1. Các bước thực hiện
• 4.3.2. Kết hợp đặc trưng màu với phương pháp Canny
• 4.3.3. Dùng đặc trưng hình học để loại bỏ biên giả
• 4.3.4. Trích xuất vùng đặc trưng
• 4.4. Phương pháp phát hiện vật cản bằng cảm biến siêu âm HC-SR04
• 4.4.1. Nguyên lí hoạt động
• 4.4.2. Cấu tạo và thông số kĩ thuật của cảm biến siêu âm HC-SR04
• 4.4.3. Kết nối phần cứng
• 4.4.4. Quy trình phát hiện vật cản
• 4.4.5. Áp dụng phương pháp giao tiếp UART
• 5. CHƯƠNG 5: TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 5.1. Thiết kế phần cứng của hệ thống
• 5.1.1. Khối xử lý trung tâm
• 5.1.2. Khối ngõ ra công suất
• 5.1.3. PWM – Kiểm soát tốc độ động cơ
• 5.1.4. Mạch cầu H – Đảo chiều quay động cơ DC
• 5.1.5. Tính toán và chọn động cơ cho xe tự lái
• 5.1.6. Tính toán và chọn loại bánh xe cho xe tự lái
• 5.2. Sơ đồ kết nối mạch
• 5.2.1. Sơ đồ kết nối Raspberry và Arduino Uno
• 5.2.2. Sơ đồ kết nối giữa Arduino và mạch điều khiển L298N và động cơ DC
• 5.2.3. Sơ đồ kết nối giữa Arduino Uno và cảm biến siêu âm HC -SR04
• 5.2.4. Bảng kết nối chân của các sơ đồ kết nối phần cứng
• 5.3. Thiết kế phần mềm của hệ thống
• 5.3.1. Xử lý ảnh, nhận dạng biển báo và đi theo chỉ dẫn của biển báo
• 5.3.2. Các bước xử lý ảnh nhận dạng biển báo và giải thuật nhận dạng biển báo
• 5.3.3. Lưu đồ giải thuật nhận diện vật cản bằng cảm biến siêu âm HC-SR04
• 5.3.4. Lưu đồ giải thuật nhận dạng biển báo
• 5.3.5. Lưu đồ giải thuật điều khiển xe chạy theo biển báo
• 6. CHƯƠNG 6: KHẢO NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 6.1. Chế tạo thực nghiệm. Phần cơ khí tổng quan của máy
• 6.2. Phần lập trình
• 6.3. Các phương pháp kiểm nghiệm và đánh giá
• 6.4. Các khảo nghiệm thực tế và kết quả đạt được
• KẾT LUẬN – HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• Kết quả đạt được
• Hướng phát triển của đề tài
• PHỤ LỤC A: CÁC LINH KIỆN ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG ĐỒ ÁN
• Module điều khiển động cơ L298N
• Cảm biến siêu âm HC-SR04
• Camera USB Dahua
• Pin sạc Lithium-Ion
• Hộp đựng pin
• Bìa giấy cát tông làm lane đường
• PHỤ LỤC B: CODE LẬP TRÌNH ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG ĐỒ ÁN
• PHỤ LỤC C: HÌNH VẼ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Hệ Thống Cảnh Báo Sớm Trên Xe Tự Lái

Hệ thống cảnh báo sớm trên xe tự lái là một phần quan trọng trong việc nâng cao an toàn giao thông. Hệ thống này sử dụng các công nghệ tiên tiến như cảm biến, camera và trí tuệ nhân tạo để phát hiện và phản ứng với các tình huống nguy hiểm. Mục tiêu chính là giảm thiểu tai nạn và cải thiện trải nghiệm lái xe. Việc phát triển hệ thống này không chỉ giúp bảo vệ người lái mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của giao thông thông minh.

1.1. Công Nghệ Cảm Biến Trong Hệ Thống Cảnh Báo

Hệ thống cảnh báo sớm sử dụng nhiều loại cảm biến như cảm biến siêu âm và radar để phát hiện vật cản. Các cảm biến này giúp xác định khoảng cách và vị trí của các vật thể xung quanh xe, từ đó đưa ra cảnh báo kịp thời cho người lái.

1.2. Vai Trò Của Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Hệ Thống

Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu từ cảm biến và camera. Các thuật toán học máy giúp nhận diện biển báo giao thông và dự đoán hành vi của các phương tiện khác, từ đó đưa ra quyết định điều khiển phù hợp.

II. Vấn Đề và Thách Thức Trong Phát Triển Hệ Thống

Mặc dù hệ thống cảnh báo sớm mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong quá trình phát triển. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, khả năng xử lý dữ liệu trong thời gian thực và sự tương tác giữa các hệ thống khác nhau cần được giải quyết. Đặc biệt, việc nhận diện biển báo giao thông đặc thù của Việt Nam cũng là một thách thức lớn.

2.1. Độ Chính Xác Của Cảm Biến

Độ chính xác của cảm biến là yếu tố quyết định đến hiệu quả của hệ thống cảnh báo. Các cảm biến cần được hiệu chỉnh và kiểm tra thường xuyên để đảm bảo hoạt động ổn định trong mọi điều kiện thời tiết.

2.2. Khả Năng Xử Lý Dữ Liệu

Hệ thống cần có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác để đưa ra các quyết định kịp thời. Việc tối ưu hóa thuật toán và phần mềm là rất cần thiết để đảm bảo hiệu suất cao.

III. Phương Pháp Thiết Kế Hệ Thống Cảnh Báo Sớm

Thiết kế hệ thống cảnh báo sớm bao gồm nhiều bước quan trọng từ việc lựa chọn cảm biến đến phát triển phần mềm. Các phương pháp hiện đại như học sâu và xử lý ảnh được áp dụng để nâng cao khả năng nhận diện và phản ứng của hệ thống. Việc tích hợp các công nghệ này vào xe tự lái là một thách thức lớn nhưng cũng đầy hứa hẹn.

3.1. Lựa Chọn Cảm Biến Phù Hợp

Việc lựa chọn cảm biến phù hợp là rất quan trọng. Cảm biến siêu âm và lidar thường được sử dụng để phát hiện vật cản, trong khi camera giúp nhận diện biển báo giao thông.

3.2. Phát Triển Phần Mềm Điều Khiển

Phần mềm điều khiển cần được phát triển với các thuật toán mạnh mẽ để xử lý dữ liệu từ cảm biến. Các thuật toán học máy như CNN có thể được áp dụng để nhận diện biển báo giao thông một cách chính xác.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Hệ Thống Cảnh Báo Sớm

Hệ thống cảnh báo sớm có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ giao thông công cộng đến xe cá nhân. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn nâng cao hiệu quả giao thông. Các nghiên cứu thực tế đã chỉ ra rằng hệ thống này có thể cải thiện đáng kể an toàn đường bộ.

4.1. Ứng Dụng Trong Giao Thông Công Cộng

Hệ thống cảnh báo sớm có thể được tích hợp vào các phương tiện giao thông công cộng như xe buýt và taxi, giúp nâng cao an toàn cho hành khách và người đi đường.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu Thực Tế

Nghiên cứu thực tế cho thấy hệ thống cảnh báo sớm có khả năng giảm thiểu tai nạn giao thông lên đến 30%. Điều này chứng tỏ tính hiệu quả của công nghệ trong việc bảo vệ người tham gia giao thông.

V. Kết Luận và Tương Lai Của Hệ Thống Cảnh Báo Sớm

Hệ thống cảnh báo sớm trên xe tự lái là một bước tiến quan trọng trong việc nâng cao an toàn giao thông. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến hơn nữa, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các cảm biến hiện đại. Việc nghiên cứu và phát triển liên tục sẽ giúp tối ưu hóa hệ thống, từ đó góp phần vào sự phát triển bền vững của giao thông thông minh.

5.1. Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ cảm biến và trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục phát triển, mở ra nhiều cơ hội mới cho hệ thống cảnh báo sớm. Việc nghiên cứu các thuật toán mới sẽ giúp nâng cao độ chính xác và hiệu suất của hệ thống.

5.2. Tác Động Đến Giao Thông Tương Lai

Hệ thống cảnh báo sớm không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn góp phần vào việc xây dựng một hệ thống giao thông thông minh và an toàn hơn trong tương lai.