Tiểu luận tốt nghiệp về hệ thống hỗ trợ lái trên ô tô

Tiểu luận luận văn tốt nghiệp hệ thống hỗ trợ lái trên ô tô phân tích công nghệ, ứng dụng và xu hướng phát triển trong ngành công nghiệp ô tô hiện đại.

• Tác giả: Nguyễn Hữu Thuận
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Lý Thiên Trường
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh - Trường Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Hệ thống hỗ trợ lái trên ô tô
• Loại tài liệu: luận văn tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. Giới thiệu tổng quan
• 2. Nhiệm vụ đề tài
• 3. Đặc tả hệ thống
• 4. Thiết kế phần cứng
• 4.1. Sơ đồ khối tổng quát
• 4.2. Khối cung cấp nguồn
• 4.3. Khối nhận diện làn đường
• 4.4. Khối nhận diện biển báo
• 4.5. Khối hệ thống cảm biến
• 4.6. Khối hệ thống thực thi
• 4.7. Sơ đồ giao tiếp giữa các khối
• 5. Phát triển phần mềm
• 5.1. Nhận diện làn đường
• 5.2. Nhận diện biển báo giao thông
• 5.3. Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS trên Tiva C
• 5.4. Chương trình tránh vật cản
• 6. Phía trước xe
• 6.1. Bên phải xe
• 6.2. Phía sau xe
• 6.6. Đoạn đường chạy thử nghiệm
• 6.7. Chương trình nhận dạng làn đường
• 6.8. Chương trình nhận dạng biển báo
• 6.9. Các bảng số liệu
• 7. Kết luận, hướng phát triển

Tóm tắt

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.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ BỘ MÔN KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP HỆ THỐNG HỖ TRỢ LÁI TRÊN Ô TÔ GVHD:TS. Nguyễn Lý Thiên Trường SV: Nguyễn Hữu Thuận MSSV: 1613428 1 h TP.Hồ Chí Minh 15 /09/2020 Nội dung 1. Giới thiệu tổng quan 2. Nhiệm vụ đề tài 3.

Đặc tả hệ thống 4. Thiết kế phần cứng 5. Phát triển phần mềm 6. Kết quả hiện thực 7.

Kết luận và hướng phát triển Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 2 1. Giới thiệu tổng quan Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 3 2. Nhiệm vụ đề tài Nhiệm vụ lý thuyết Tóm tắt nộiPi Tìm hiểu bo mạch Raspberry dung của bạn 4, Tiva C và các mạch cảm biến ngắn gọn. Tìm hiểu về hệ điều hành thời gian thực FreeRTOS Tìm hiểu kỹ thuật xử lý ảnh, thư viện OpenCV, mạng CNN * Nhiệm vụ thiết kế Thiết kế tính năng nhận dạng làn đường dùng thư viện OpenCV Thiết kế tính năng nhận dạng biển báo giao thông Thiết kế tính năng phát hiện vật cản và chuyển làn Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 4 3.

Đặc tả hệ thống Chức năng của hệ thống: Chức năng 1 Nhận dạng làn đường Chức năng 2 Nhận dạng biển báo giao thông Chức năng 3 Phát hiện và cản và chuyển làn Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 5 4. Thiết kế phần cứng 4.1 Sơ đồ khối tổng quát: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 6 4. Thiết kế phần cứng 4.2 Khối cung cấp nguồn Pin Lipo Mạch giảm áp DC LM2596 Mạch giảm áp Mạch giảm áp DC 5V-3A 5V-3A Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 7 4. Thiết kế phần cứng 4.3 Khối nhận diện làn đường Raspberry Pi 4 Camera 5MP Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 8 4.

Thiết kế phần cứng 4.4 Khối nhận diện biển báo Raspberry Pi 4 Camera 5MP Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 9 4. Thiết kế phần cứng 4.4 Khối nhận diện biển báo Raspberry Pi 4: - Broadcom BCM2711, Quad core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC @ 1. - Có 3 lựa chọn RAM: 1GB, 2GB hoặc 4GB LPDDR4-2400 SDRAM. - Cổng mạng Gigabit Ethernet.0 và 2 cổng USB 2.

- Chuẩn 40 chân GPIO, tương thích với các phiên bản trước. - Hỗ trợ 2 cổng ra màn hình chuẩn Micro HDMI với độ phân giải lên tới 4K. - Cổng MIPI DSI. - Cổng MIPI CSI.

… Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 10 4. Thiết kế phần cứng 4.3 Khối nhận diện biển báo Camera: Camera Raspberry Pi V1 5MP - Module Camera V1 cho Raspberry Pi. - Cảm biến: OV5647. - Độ phân giải: 5MP.

- Độ phân giải hình: 2592x1944 pixel. Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 11 4. Thiết kế phần cứng 4.4 Khối xử lý trung tâm Tiva C: - Kit bao gồm: Vi điều khiển Tiva C Series TM4C123GH6. - 2 cổng Micro USB: Dùng cắp nguồn và nạp chương trình.

- Hai nút nhấn User. - Ngõ ra I/O được đưa ra chân sẵn. - Jumper debug ICDI. - Nút gạt chọn nguồn nuôi.

- Chip nạp ICDI. Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 12 4. Thiết kế phần cứng 4.4 Khối hệ thống cảnh báo: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 13 4. Thiết kế phần cứng 4.5 Khối hệ thống cảm biến: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 14 4.

Thiết kế phần cứng 4.5 Khối hệ thống cảm biến: Các cảm biến: Cảm biến khoảng cách VL53L0X Cảm biến PIR HC-SR501 Cảm biến khoảng cách hồng ngoại Mạch chuyển tín hiệu analog Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 15 4. Thiết kế phần cứng 4.6 Khối hệ thống thực thi Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 16 4. Thiết kế phần cứng 4.6 Khối hệ thống thực thi Mạch điều khiển động cơ DC L298 Động Cơ DC Servo GM25-370 Động cơ RC Servo Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 17 4. Thiết kế phần cứng 4.7 Sơ đồ giao tiếp giữa các khối Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 18 5.

Phát triển phần mềm 5.1 Nhận diện làn đường Giải thuật Hough Line Transform Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 19 5. Phát triển phần mềm 5.1 Nhận diện làn đường Sơ đồ giải thuật nhận dạng làn đường: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 20 5. Phát triển phần mềm 5.2 Nhận diện biển báo giao thông: Mô hình mạng thần kinh LeNet: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 21 5. Phát triển phần mềm 5.2 Nhận diện biển báo giao thông: Sơ đồ giải thuật nhận dạng biển báo: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 22 5.

Phát triển phần mềm 5.2 Nhận diện biển báo giao thông: Các biển báo được sử dụng trong chương trình: Biển báo cấm Biển báo hiệu lệnh Biển báo giới hạn tốc độ Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 23 5. Phát triển phần mềm 5.3 Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS trên Tiva C: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 24 5. Phát triển phần mềm 5.3 Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS trên Tiva C: Tác vụ 1: Chương trình xử lý tín hiệu từ Raspberry_1 Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 25 5. Phát triển phần mềm 5.3 Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS trên Tiva C: Tác vụ 2: Chương trình xử lý tín hiệu từ Raspberry_2 Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 26 5.

Phát triển phần mềm 5.3 Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS trên Tiva C: Tác vụ 3: Chương trình điều khiển servo RC Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 27 5. Phát triển phần mềm 5.3 Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS trên Tiva C: Tác vụ 4: Điều khiển động cơ DC Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 28 5. Phát triển phần mềm 5.3 Các tác vụ thực hiện trong FreeRTOS trên Tiva C Tác vụ 5: Điều khiển hệ thống cảnh báo Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 29 5. Phát triển phần mềm 5.4 Chương trình tránh vật cản Sơ đồ giải thuật chương trình tránh vật cản Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 30 5.

Phát triển phần mềm 5.4 Chương trình tránh vật cản Sơ đồ giải thuật chương trình rẽ trái: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 31 5. Phát triển phần mềm 5.4 Chương trình tránh vật cản Sơ đồ giải thuật chương trình rẽ phải: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 32 6.Phía trước xe: Camera_2 Raspberry_2 Camera_1 Raspberry_1 Đèn báo rẽ phải Đèn báo rẽ trái Cảm biến hồng ngoại Cảm biến hồng ngoại trái phải Cảm biến lazer Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 33 6. Bên phải xe: Cảm biến hồng Cảm biến hồng ngoại góc trái ngoại bên trái Cảm biến tốc độ encoder Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 34 6. Phía sau xe: Nguồn pin Tiva C Đèn báo Đèn báo rẽ trái rẽ phải Cảm biến hồng ngoại vật chuyển động Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 35 6.6 Đoạn đường chạy thử nghiệm Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 36 6.7 Chương trình nhận dạng làn đường: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 37 6.

Chương trình nhận dạng biển báo: Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 38 6.9 Các bảng số liệu Bảng 1: Kết quả nhận dạng làn đường Tốc độ Số lần thử nghiệm Số lần chạy Tỉ lệ chạy chính chính xác xác Thấp (~0.2m/s) 100 45 45% Bảng 2: Kết quả phát hiện vật cản và chuyển làn Tốc độ Số lần thử Số lần thực hiện Tỉ lệ thực hiện chính nghiệm chính xác xác Thấp (~0.2m/s) 100 72 h Hữu Thuận 72% Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN Nguyễn 15/9/2020 39 6.9 Các bảng số liệu Bảng 3: Kết quả nhận dạng biển báo Tên biển báo Số lần thử nghiệm Số lần nhận dạng Tỉ lệ nhận dạng chính xác chính xác Biển báo giới hạn tốc độ 80 km/h 100 90 90% Biển báo giới hạn tốc độ 30 km/h 100 87 87% Biển báo giới hạn tốc độ 10 km/h 100 95 95% Biến báo dừng 100 93 93% Biển báo rẽ trái 100 86 86% Biển báo rẽ phải 100 65 65% Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 40 7. Kết luận, hướng phát triển Nhận xét: Hệ thống hoạt động đạt yêu cầu trong điều kiện xe chạy ở tốc độ thấp và trung bình. Ưu điểm: * Nhận diện được được làn đường và đánh lái khi xe lệch làn đường. * Nhận biết được một vài biển báo và thực thi theo yêu cầu.

* Dừng xe khi gặp vật cản và đánh lái khi các điều kiện xung quanh cho phép. * Phát tín hiệu cảnh báo trong điều kiện cần thiết. Khuyết điểm: * Hệ thống đánh lái chưa hoạt động linh hoạt. * Chưa nhận biết hết tất cả các biển báo ngoài thực tế.

Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 41 7. Kết luận, hướng phát triển Trang bị hệ thống định vị GPS và kết nối internet 1 Tích hợp ứng dụng Google Maps 2 Nâng cấp giải thuật để có thể nhận diện nhiều biển báo hơn 3 Tối ưu phần cứng và phần mềm để nhận diện được trong nhiều điều kiện ánh sáng trong thực tế. 4 Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 42 CẢM ƠN CÁC THẦY CÔ ĐÃ LẮNG NGHE Bộ môn Kỹ Thuật Điện Tử-LVTN h Hữu Thuận Nguyễn 15/9/2020 43