I. Giới thiệu tổng quan
Phần giới thiệu tổng quan của tiểu luận tốt nghiệp tập trung vào việc trình bày mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của hệ thống hỗ trợ lái ô tô. Tài liệu nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ ô tô hiện đại trong việc nâng cao an toàn giao thông và giảm thiểu tai nạn. Hệ thống lái tự động được xem là một bước tiến lớn trong lĩnh vực công nghệ hỗ trợ lái, giúp người lái xe giảm bớt áp lực và tăng độ chính xác khi điều khiển phương tiện.
II. Nhiệm vụ đề tài
Phần này chia nhiệm vụ thành hai mảng chính: lý thuyết và thiết kế. Nhiệm vụ lý thuyết bao gồm việc nghiên cứu các bo mạch như Raspberry Pi 4 và Tiva C, cùng với các mạch cảm biến. Ngoài ra, tài liệu cũng đề cập đến việc tìm hiểu về hệ điều hành thời gian thực FreeRTOS và các kỹ thuật xử lý ảnh như OpenCV và mạng CNN. Nhiệm vụ thiết kế tập trung vào việc phát triển các tính năng như nhận dạng làn đường, nhận dạng biển báo giao thông, và phát hiện vật cản.
2.1 Nhiệm vụ lý thuyết
Nhiệm vụ lý thuyết bao gồm việc nghiên cứu các thành phần phần cứng và phần mềm cần thiết để xây dựng hệ thống hỗ trợ lái. Các bo mạch như Raspberry Pi 4 và Tiva C được sử dụng làm nền tảng xử lý trung tâm. Hệ điều hành FreeRTOS được chọn để đảm bảo tính thời gian thực trong quá trình xử lý dữ liệu.
2.2 Nhiệm vụ thiết kế
Nhiệm vụ thiết kế tập trung vào việc phát triển các tính năng chính của hệ thống hỗ trợ lái, bao gồm nhận dạng làn đường, nhận dạng biển báo giao thông, và phát hiện vật cản. Các kỹ thuật xử lý ảnh như OpenCV và mạng CNN được áp dụng để tăng độ chính xác và hiệu quả của hệ thống.
III. Đặc tả hệ thống
Phần đặc tả hệ thống mô tả chi tiết các chức năng chính của hệ thống hỗ trợ lái ô tô. Hệ thống bao gồm ba chức năng chính: nhận dạng làn đường, nhận dạng biển báo giao thông, và phát hiện vật cản. Mỗi chức năng được thiết kế để hoạt động độc lập nhưng có khả năng tích hợp với nhau để tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh.
3.1 Nhận dạng làn đường
Chức năng nhận dạng làn đường sử dụng camera và các thuật toán xử lý ảnh để xác định vị trí của xe trên đường. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo khi xe lệch khỏi làn đường và tự động điều chỉnh hướng lái.
3.2 Nhận dạng biển báo giao thông
Chức năng nhận dạng biển báo giao thông sử dụng mạng CNN để phân loại và nhận diện các biển báo trên đường. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo hoặc thực hiện các hành động phù hợp dựa trên thông tin từ biển báo.
3.3 Phát hiện vật cản
Chức năng phát hiện vật cản sử dụng các cảm biến khoảng cách để phát hiện các vật thể phía trước xe. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo hoặc tự động dừng xe khi phát hiện vật cản.
IV. Thiết kế phần cứng
Phần thiết kế phần cứng mô tả chi tiết các thành phần phần cứng được sử dụng trong hệ thống hỗ trợ lái ô tô. Các thành phần chính bao gồm Raspberry Pi 4, Tiva C, các cảm biến khoảng cách, và các mạch điều khiển động cơ. Mỗi thành phần được thiết kế để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả trong quá trình vận hành.
4.1 Sơ đồ khối tổng quát
Sơ đồ khối tổng quát mô tả cấu trúc và mối quan hệ giữa các thành phần phần cứng trong hệ thống. Các khối chính bao gồm khối cung cấp nguồn, khối nhận diện làn đường, khối nhận diện biển báo, và khối xử lý trung tâm.
4.2 Khối cung cấp nguồn
Khối cung cấp nguồn bao gồm pin LiPo và các mạch giảm áp để cung cấp nguồn điện ổn định cho các thành phần khác trong hệ thống.
4.3 Khối nhận diện làn đường
Khối nhận diện làn đường sử dụng Raspberry Pi 4 và camera 5MP để thu thập và xử lý hình ảnh từ đường đi. Các thuật toán xử lý ảnh được áp dụng để xác định vị trí của xe trên đường.
V. Phát triển phần mềm
Phần phát triển phần mềm tập trung vào việc triển khai các thuật toán và chương trình để thực hiện các chức năng của hệ thống hỗ trợ lái ô tô. Các thuật toán chính bao gồm nhận dạng làn đường, nhận dạng biển báo giao thông, và phát hiện vật cản. Các chương trình được phát triển trên nền tảng FreeRTOS để đảm bảo tính thời gian thực.
5.1 Nhận diện làn đường
Chương trình nhận diện làn đường sử dụng thuật toán Hough Line Transform để xác định các đường kẻ trên đường. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo khi xe lệch khỏi làn đường và tự động điều chỉnh hướng lái.
5.2 Nhận diện biển báo giao thông
Chương trình nhận diện biển báo giao thông sử dụng mạng LeNet để phân loại và nhận diện các biển báo trên đường. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo hoặc thực hiện các hành động phù hợp dựa trên thông tin từ biển báo.
5.3 Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS
Các tác vụ trong FreeRTOS bao gồm xử lý tín hiệu từ Raspberry Pi, điều khiển động cơ, và quản lý hệ thống cảnh báo. Mỗi tác vụ được thiết kế để hoạt động độc lập nhưng có khả năng tích hợp với nhau để tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh.
VI. Kết quả hiện thực
Phần kết quả hiện thực trình bày các kết quả thử nghiệm và đánh giá hiệu quả của hệ thống hỗ trợ lái ô tô. Các kết quả bao gồm tỉ lệ chính xác trong nhận dạng làn đường, nhận dạng biển báo giao thông, và phát hiện vật cản. Hệ thống đạt được hiệu quả cao trong điều kiện xe chạy ở tốc độ thấp và trung bình.
6.1 Kết quả nhận dạng làn đường
Kết quả nhận dạng làn đường cho thấy tỉ lệ chính xác đạt 45% ở tốc độ thấp. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo và điều chỉnh hướng lái khi xe lệch khỏi làn đường.
6.2 Kết quả phát hiện vật cản
Kết quả phát hiện vật cản cho thấy tỉ lệ chính xác đạt 72% ở tốc độ thấp. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo hoặc tự động dừng xe khi phát hiện vật cản.
6.3 Kết quả nhận dạng biển báo
Kết quả nhận dạng biển báo cho thấy tỉ lệ chính xác đạt từ 65% đến 95% tùy thuộc vào loại biển báo. Hệ thống có khả năng đưa ra cảnh báo hoặc thực hiện các hành động phù hợp dựa trên thông tin từ biển báo.
VII. Kết luận và hướng phát triển
Phần kết luận đánh giá hiệu quả của hệ thống hỗ trợ lái ô tô và đề xuất các hướng phát triển trong tương lai. Hệ thống đạt được các yêu cầu cơ bản trong điều kiện xe chạy ở tốc độ thấp và trung bình. Các hướng phát triển bao gồm tích hợp hệ thống định vị GPS, nâng cấp thuật toán nhận diện biển báo, và tối ưu hóa phần cứng và phần mềm để hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau.
7.1 Nhận xét
Hệ thống hoạt động đạt yêu cầu trong điều kiện xe chạy ở tốc độ thấp và trung bình. Các ưu điểm bao gồm khả năng nhận diện làn đường, nhận biết biển báo, và phát hiện vật cản. Tuy nhiên, hệ thống còn một số hạn chế như khả năng đánh lái chưa linh hoạt và chưa nhận biết được tất cả các biển báo ngoài thực tế.
7.2 Hướng phát triển
Các hướng phát triển trong tương lai bao gồm tích hợp hệ thống định vị GPS, nâng cấp thuật toán nhận diện biển báo, và tối ưu hóa phần cứng và phần mềm để hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau.
