Khung Tính Toán Để Tạo Mô Hình Mạng Lề Đường và Đường Phố Hướng Tới An Toàn Giao Thông

Chương này trình bày bối cảnh nghiên cứu và cấu trúc của luận văn. Trong những năm gần đây, lĩnh vực xe tự động hoặc xe tự lái đã thu hút sự chú ý đáng kể từ nhiều nhà nghiên cứu nhờ vào những lợi ích của nó. Xe tự động có thể giúp tăng cường an toàn trên đường, giảm tắc nghẽn giao thông và tiêu thụ nhiên liệu. Hệ thống lái tự động yêu cầu một chuỗi hành động được thực hiện tự động, như cảm biến môi trường xung quanh và quyết định hoạt động của xe mà không cần sự can thiệp của người lái. Do đó, việc xe hiểu rõ vị trí và môi trường lái xe là rất quan trọng để lập kế hoạch lái xe phù hợp. Bản đồ độ phân giải cao (HD map) là một trong những công nghệ quan trọng cho tất cả các dự án lái xe tự động. Bản đồ này cung cấp định nghĩa chính xác về đường kết hợp với thông tin ngữ nghĩa cho việc định vị chính xác trong không gian 3D. Để đảm bảo an toàn cho người đi bộ và người sử dụng xe lăn, thông tin về vỉa hè cần được cung cấp một cách chi tiết trong bản đồ. Vỉa hè là cơ sở hạ tầng quan trọng để cung cấp lối đi an toàn cho người đi bộ và người sử dụng xe lăn.

Chương này cung cấp cái nhìn cơ bản về Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) và thông tin bản đồ cơ bản (BMI) được sử dụng trong luận văn. GIS là một công cụ mạnh mẽ cho việc quản lý và phân tích dữ liệu không gian địa lý. Các loại dữ liệu GIS bao gồm dữ liệu vector và raster, trong đó dữ liệu vector thường được sử dụng để mô tả các đối tượng không gian như đường, vỉa hè và các công trình khác. Thông tin bản đồ cơ bản (BMI) được phát triển bởi Cơ quan Thông tin Không gian Địa lý Nhật Bản (GSI) nhằm cung cấp mô tả tiêu chuẩn về thông tin không gian địa lý. BMI là dữ liệu tổng hợp được xác thực, tuy nhiên không phải lúc nào cũng phù hợp để sử dụng trong thông tin định tuyến của các thực thể chuyển động. Nghiên cứu này sẽ sử dụng các dữ liệu này để tái cấu trúc mạng lưới vỉa hè và đường bộ.

Chương này mô tả sự phát triển của các phương pháp cho các nhiệm vụ tái cấu trúc mạng lưới vỉa hè và đường bộ, cũng như phát hiện các khu vực xung đột giữa các phương tiện và người đi bộ. Các vấn đề trong dữ liệu BMI để mô tả vỉa hè được thảo luận, cùng với hai phương pháp đề xuất: thuật toán kết nối nút để tích hợp các đoạn vỉa hè nhất quán và thuật toán lật để đại diện cho một vỉa hè nhất quán. Một cấu trúc dữ liệu mới cũng được đề xuất để đại diện cho vỉa hè một cách nhất quán. Việc tái cấu trúc mạng lưới đường bộ cũng được thực hiện, từ đó phát hiện các khu vực xung đột giữa các phương tiện và người đi bộ.

Chương này trình bày kết quả của việc tái cấu trúc mạng lưới vỉa hè và đường bộ. Kết quả cho thấy rằng phương pháp đề xuất đã đạt được độ chính xác cao trong việc tái cấu trúc mạng lưới đường bộ, với khoảng 80% độ chính xác, đồng thời giảm thiểu thời gian tính toán so với các phương pháp truyền thống. Các kết quả cũng chỉ ra rằng việc phát hiện các khu vực xung đột giữa các phương tiện và người đi bộ đã được thực hiện thành công, mở ra hướng đi mới cho việc thiết kế và vận hành các giải pháp dựa trên mô hình trong việc xử lý thông tin địa lý.

Chương cuối cùng tổng kết các thành tựu và đóng góp của nghiên cứu, đồng thời đưa ra các triển vọng cho nghiên cứu trong tương lai. Việc phát triển một khung tính toán để tái cấu trúc thông tin điều hướng cho người đi bộ từ thông tin không gian địa lý nguyên thủy không chỉ có ý nghĩa trong việc cải thiện an toàn giao thông mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của các đô thị trong tương lai. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng áp dụng các phương pháp này vào các khu vực khác và cải thiện hơn nữa độ chính xác của dữ liệu không gian địa lý.