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

Khám phá luận văn thạc sĩ về khung tính toán tạo ra mô hình mạng lề đường và đường phố từ thông tin địa lý, hướng tới an toàn giao thông.

• Tác giả: Huỳnh Lê Phú Trung
• Người hướng dẫn: PhD. Phạm Tấn Thị
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Engineering Physics
• Đề tài: Khung Tính Toán Tạo Ra Mô Hình Mạng Lề Đường Và Đường Phố Từ Thông Tin Địa Lý Nguyên Thủy
• Loại tài liệu: master’s thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• Lời cảm ơn
• Tóm tắt
• Lời cam đoan
• Danh mục hình vẽ
• Danh mục bảng
• Danh mục từ viết tắt
• 1. Chương 1: Giới thiệu
• 1.1. Bối cảnh nghiên cứu
• 1.2. Các nghiên cứu liên quan
• 1.3. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.4. Bố cục luận văn
• 2. Chương 2: Công nghệ nền tảng
• 2.1. Hệ thống thông tin địa lý (GIS)
• 2.1.1. Các loại dữ liệu GIS
• 2.1.2. Hệ tọa độ trong GIS
• 2.2. Định dạng dữ liệu OpenStreetMap
• 2.3. Thông tin vỉa hè trong OSM
• 2.4. Thông tin bản đồ cơ bản từ GSI
• 2.4.1. Cách tải dữ liệu bản đồ từ GSI
• 2.4.2. Định dạng dữ liệu BMI
• 3. Chương 3: Phương pháp quản lý dữ liệu vỉa hè
• 3.1. Tái tạo mạng lưới vỉa hè
• 3.1.1. Các vấn đề trong dữ liệu BMI để mô tả vỉa hè
• 3.1.2. Phương pháp đề xuất 1: Thuật toán kết nối nút để tích hợp các đoạn nhất quán trong dữ liệu vỉa hè
• 3.1.3. Phương pháp đề xuất 2: Thuật toán lật để biểu diễn vỉa hè nhất quán
• 3.1.4. Cấu trúc dữ liệu mới để biểu diễn vỉa hè theo cách nhất quán
• 3.2. Tái tạo khu vực vỉa hè
• 3.2.1. Trích xuất dữ liệu mép đường
• 3.2.2. Tính toán hình học để phát hiện mép đường mục tiêu
• 3.2.3. Tái tạo mạng lưới đường bộ
• 3.2.4. Xác định khu vực xung đột
• 4. Chương 4: Kết quả và thảo luận
• 4.1. Tái tạo mạng lưới vỉa hè
• 4.1.1. Tích hợp dữ liệu vỉa hè để biểu diễn đường đi nhất quán
• 4.1.2. So sánh các phương pháp đề xuất
• 4.2. Tái tạo khu vực vỉa hè
• 4.2.1. Trích xuất dữ liệu mép đường
• 4.2.2. Tính toán hình học để phát hiện mép đường mục tiêu
• 4.3. Tái tạo mạng lưới đường bộ
• 4.3.1. Tính toán hình học để phát hiện đường song song
• 4.3.2. Đánh giá kết quả tái tạo mạng lưới đường bộ
• 4.4. Xác định khu vực xung đột
• 5. Chương 5: Kết luận và hướng phát triển tương lai

Tóm tắt

I. Giới thiệu

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.

II. Các công nghệ cơ bản

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.

III. Phương pháp quản lý dữ liệu vỉa hè

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.

IV. Kết quả và thảo luận

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.

V. Kết luận và triển vọng tương lai

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.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thống kê an toàn giao thông đô thị chỉ ra rằng các tuyến đường có phân tách lối đi bộ chuyên biệt giúp giảm tới 88,2% nguy cơ xảy ra tai nạn va chạm cho người đi bộ so với các tuyến đường hỗn hợp không có vỉa hè. Mặc dù dữ liệu mở toàn cầu OpenStreetMap (OSM) hiện ghi nhận hơn 198 triệu đoạn tuyến đường bộ, số lượng đoạn tuyến vỉa hè độc lập chỉ đạt trên 2,6 triệu đoạn, cho thấy sự thiếu hụt nghiêm trọng về dữ liệu không gian dành cho người đi bộ và người sử dụng xe lăn. Bên cạnh đó, nguồn dữ liệu bản đồ cơ bản chuẩn quốc gia (Basic Map Information - BMI) do Cơ quan Thông tin Không gian Địa lý Nhật Bản (GSI) cung cấp sở hữu độ chính xác hình học cao nhưng lại tồn tại nhược điểm lớn: các thực thể vỉa hè và lòng đường bị phân rã thành hàng nghìn đoạn thẳng nguyên thủy rời rạc ở định dạng XML, thiếu tính liên kết ngữ nghĩa và không thể ứng dụng trực tiếp cho các thuật toán định tuyến của phương tiện tự hành.

Nghiên cứu của học viên Huỳnh Lê Phú Trung thuộc chuyên ngành Vật lý Kỹ thuật (Mã ngành: 8520401), Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM, dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Tấn Thi và GS. Hiroaki Wagatsuma, tập trung giải quyết triệt để bài toán này. Mục tiêu cốt lõi của luận văn là xây dựng một khung tính toán hình học (Computational Framework) tích hợp phép toán ma trận nhằm: tái thiết mạng lưới vỉa hè liên tục, tái thiết mạng lưới đường bộ và tự động nhận diện các khu vực xung đột không gian giữa phương tiện giao thông và người đi bộ hoặc người dùng xe lăn.

Phạm vi thực nghiệm được triển khai trên khu vực đô thị Hibikino thuộc thành phố Kitakyushu, Nhật Bản với quy mô diện tích 2,0 km² trong khoảng thời gian từ tháng 02/2023 đến tháng 12/2023. Kết quả nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả vượt trội khi giảm thiểu chi phí tính toán từ cấp số nhân xuống dạng tuyến tính và đạt độ chính xác tái thiết mạng lưới đường xấp xỉ 80%, mở ra bước tiến quan trọng cho việc phát triển bản đồ số độ nét cao (HD Map) phục vụ giao thông thông minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS), đại số tuyến tính và hình học tính toán (Geometric Computation). Bốn hệ thống lý thuyết và khái niệm trung tâm bao gồm:

• Mô hình biểu diễn không gian GIS: Phân loại dữ liệu thành định dạng Vector (Point, Polyline, Polygon) và Raster. Vector đảm nhiệm việc mô tả tọa độ biên sắc nét của công trình, trong khi Raster cung cấp ma trận điểm ảnh phục vụ việc kiểm chứng đối soát.
• Hệ tọa độ và phép chiếu bản đồ: Chuyển đổi từ Hệ tọa độ Địa lý toàn cầu (GCS - kinh độ, vĩ độ) sang Hệ tọa độ Chiếu phẳng tương đương diện tích (Projected Coordinate System - PCS). Phép biến đổi này giúp bảo toàn tỷ lệ khoảng cách Euclid thực tế giữa các thực thể, tạo điều kiện thuận lợi cho các phép toán khoảng cách hình học.
• Lý thuyết ma trận liên kết (Connectivity Matrix): Mô hình hóa các đoạn thẳng vỉa hè thành ma trận nhị phân chứa các giá trị 0 và 1 để xác định tính kề cận giữa các điểm mút, phân loại thành 4 dạng tiếp xúc hình học: Điểm đầu - Điểm cuối (StoE), Điểm đầu - Điểm đầu (StoS), Điểm cuối - Điểm cuối (EtoE), và Điểm cuối - Điểm đầu (EtoS).
• Mô hình tính toán hình học trung gian: Cân bằng giữa phương pháp phi mô hình (Model-free) vốn tốn kém tài nguyên tính toán và phương pháp kinh nghiệm (Heuristic) thiếu tính tổng quát, từ đó thiết lập các thuật toán đóng khung đa giác tự động.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Sử dụng tập dữ liệu vector BMI chính thức từ GSI Nhật Bản dạng tệp XML (mã phân vùng 503065) bao gồm các lớp thành phần đường (Road composition) chứa dữ liệu vỉa hè (歩道), dải phân cách (分離帯) và lớp mép đường (Road edge).
• Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích (Purposive sampling) trên phạm vi thực nghiệm rộng 2,0 km² bao quanh khuôn viên Wakamatsu, Viện Công nghệ Kyushu. Mẫu nghiên cứu được chia thành 6 phân vùng bản đồ nhỏ đại diện, bao gồm đầy đủ các cấu trúc hạ tầng từ đường thẳng, khúc quanh, giao lộ ngã tư phức tạp đến các đoạn vỉa hè có bề rộng thay đổi liên tục.
• Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Việc sử dụng môi trường tính toán MATLAB kết hợp hệ thống QGIS 3.x cho phép xử lý ma trận tốc độ cao. Thay vì sử dụng thuật toán nối nút đệ quy truyền thống có độ phức tạp hàm mũ, nghiên cứu phát triển thuật toán đảo hướng (Flipping algorithm) dựa trên phân loại 4 nhóm tiếp xúc giúp chuyển đổi độ phức tạp về dạng tuyến tính, triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng bùng nổ tổ hợp (Combinatorial explosion) khi quét tìm các đoạn biên song song. Quá trình nghiên cứu thực hiện liên tục trong 11 tháng và hoàn tất nghiệm thu vào tháng 01/2024.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình tính toán và kiểm nghiệm thực nghiệm trên dữ liệu không gian thực tế đã mang lại 3 phát hiện khoa học quan trọng:

• Tối ưu hóa chi phí tính toán vượt bậc: Thuật toán kết nối nút đệ quy ban đầu (Phương pháp 1) gặp hiện tượng bùng nổ thời gian khi số lượng nút tăng cao theo hàm mũ. Ngược lại, thuật toán đảo hướng đề xuất (Phương pháp 2) đã rút ngắn chi phí tính toán về mức tối ưu tuyến tính xác định bởi công thức: $$O = N_{ID} \times 4$$ Trong đó $N_{ID}$ là số lượng định danh đoạn thẳng trong bản đồ. Thời gian xử lý dữ liệu giảm hơn 75% so với phương pháp lặp đệ quy trên cùng một tập dữ liệu thử nghiệm.
• Tái thiết hoàn chỉnh vùng đa giác vỉa hè: Khung tính toán đã tự động xử lý và khép góc thành công 100% các đoạn vỉa hè bị chia cắt trên cả 6 phân vùng của khu vực Hibikino. Việc áp dụng đồng thời 4 điều kiện ràng buộc (khoảng cách lân cận, góc song song, độ dài tương thích và trích xuất đoạn tối ưu) giúp loại bỏ hoàn toàn các liên kết sai lệch giữa vỉa hè và mép đường xe chạy.
• Độ chính xác tái thiết mạng lưới đường đạt khoảng 80%: Khi đối chiếu kết quả tái thiết với ảnh nhị phân chuẩn (Ground truth pixel representation) trích xuất từ bản đồ raster của GSI trên thang đo điểm ảnh, mức độ tương đồng hình học đạt xấp xỉ 80%. Hệ thống đã tự động định vị chính xác 4 kịch bản chồng lấn không gian, giúp xác định rõ các khu vực xung đột nguy hiểm tiềm tàng giữa người đi bộ, người dùng xe lăn và dòng xe cơ giới.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân tạo nên hiệu quả vượt trội của phương pháp đề xuất nằm ở việc chuẩn hóa hướng vector của các đoạn thẳng trong dữ liệu BMI gốc. Do dữ liệu ban đầu được số hóa thủ công từ nhiều nguồn khác nhau, các đoạn thẳng cùng mô tả một tuyến vỉa hè thường có vector chỉ hướng ngược nhau. Việc phát hiện các dạng kết nối StoS và EtoE để thực hiện phép đảo ma trận tọa độ đã tạo ra chuỗi điểm liên tục và đồng nhất.

Dữ liệu so sánh hiệu năng của nghiên cứu có thể được trực quan hóa sinh động thông qua:

• Bảng đối chiếu thời gian xử lý: Bảng số liệu chi tiết thể hiện thời gian thực thi (tính bằng giây) giữa Phương pháp 1 (kết nối nút) và Phương pháp 2 (đảo hướng) qua từng phân vùng thử nghiệm từ phần 1 đến phần 6, chứng minh rõ sự chênh lệch hiệu năng khi mật độ nút tăng lên.
• Biểu đồ ma trận nhầm lẫn và bản đồ phủ điểm ảnh (Pixel overlay map): Trình bày sự chồng khớp giữa dữ liệu tái thiết và dữ liệu thực địa GSI, hiển thị rõ tỷ lệ khớp đúng 80%, vùng phát hiện thừa và vùng bỏ sót dưới dạng các dải màu trực quan.

Kết quả này có ý nghĩa khoa học sâu sắc, cung cấp giải pháp trung gian vững chắc giữa phương pháp phi mô hình và phương pháp kinh nghiệm, đóng góp nền tảng dữ liệu sạch cho các hệ thống bản đồ số độ nét cao (HD Map) dùng trong xe tự lái cấp độ 4 và xe lăn điện thông minh.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả thực nghiệm của luận văn, 4 giải pháp chiến lược được đề xuất nhằm nâng cao tính ứng dụng và độ chuẩn xác của hệ thống:

• Tích hợp giao diện xử lý tự động hóa đa nguồn (API): Xây dựng công cụ chuyển đổi tự động từ dữ liệu thô XML của GSI và OSM sang cấu trúc ma trận hình học chuẩn, hướng tới mục tiêu nâng tỷ lệ bao phủ dữ liệu vỉa hè đô thị đạt trên 95% trong giai đoạn 2024–2025, do các kỹ sư phần mềm GIS và nhóm phát triển thuật toán định tuyến thực hiện.
• Ứng dụng vào hệ thống điều hướng xe tự hành và xe lăn điện: Triển khai tích hợp lớp dữ liệu vùng xung đột vào bộ điều khiển trung tâm của phương tiện tự hành, đặt mục tiêu giảm thiểu 90% lỗi nhận diện vật cản tại các lối rẽ và đường giao nhau trước năm 2026, thực hiện bởi các doanh nghiệp công nghệ ô tô tự lái và nhà sản xuất thiết bị hỗ trợ y tế.
• Ban hành quy chuẩn số hóa hạ tầng giao thông tiếp cận: Khuyến nghị các cơ quan quản lý giao thông đô thị áp dụng tiêu chuẩn mô hình hóa đa giác vỉa hè khép kín, chuẩn hóa 100% dữ liệu lối đi không rào cản cho người khuyết tật trong vòng 3 năm tới dưới sự chủ trì của Sở Giao thông Vận tải và Sở Xây dựng.
• Cải tiến thuật toán lọc nhiễu cho các nút giao phức tạp: Nghiên cứu mở rộng các thuật toán hình học phi tuyến tính nhằm nâng độ chính xác tái thiết mạng lưới đường từ mức 80% hiện tại lên trên 92% trong giai đoạn 2025–2027, thực hiện bởi các nhóm nghiên cứu chuyên sâu ngành Vật lý Kỹ thuật và Khoa học Dữ liệu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Tài liệu luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

• Học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên ngành Vật lý Kỹ thuật, GIS và Robotics: Cung cấp khung lý thuyết hoàn chỉnh về đại số ma trận ứng dụng trong xử lý dữ liệu không gian, thích hợp làm tài liệu tham khảo cho các đề tài xử lý hình học tính toán và mô hình hóa mạng lưới.
• Kỹ sư phát triển hệ thống xe tự lái (Autonomous Driving Engineers): Ứng dụng thuật toán trích xuất biên đường và phát hiện vùng xung đột vào việc xây dựng bản đồ HD Maps, hỗ trợ thuật toán lập kế hoạch quỹ đạo (Path planning) an toàn tuyệt đối.
• Chuyên gia quy hoạch đô thị và quản lý giao thông thông minh: Sử dụng phương pháp tái thiết vùng đa giác vỉa hè để đánh giá chất lượng cơ sở hạ tầng dành cho người đi bộ, tối ưu hóa các điểm giao cắt nhằm giảm thiểu tai nạn giao thông đô thị.
• Nhà phát triển ứng dụng điều hướng vi mô (Micro-navigation Developers): Tận dụng thuật toán đảo hướng để xây dựng ứng dụng chỉ đường chi tiết từng mét cho người đi bộ, người khiếm thị và người sử dụng xe lăn dựa trên dữ liệu không gian mở.

Câu hỏi thường gặp

Dữ liệu bản đồ cơ bản (BMI) của Nhật Bản có thể dùng trực tiếp để điều hướng xe tự hành không?

Không thể sử dụng trực tiếp. Dữ liệu BMI ban đầu chỉ lưu trữ các đoạn thẳng nguyên thủy rời rạc dưới dạng danh sách tọa độ XML mà không gắn định danh liên kết ngữ nghĩa giữa các tuyến đường, do đó bắt buộc phải qua khung tính toán tái thiết mạng lưới để tạo thành lộ trình liên tục.

Thuật toán đảo hướng (Flipping algorithm) tối ưu thời gian tính toán như thế nào?

Thuật toán phân loại kết nối thành 4 dạng tiếp xúc (StoE, StoS, EtoE, EtoS) và tự động đảo chiều ma trận tọa độ khi gặp liên kết ngược. Nhờ đó, chi phí tính toán được đưa về dạng tuyến tính tối ưu $O(N_{ID} \times 4)$, triệt tiêu vòng lặp đệ quy tốn kém tài nguyên.

Khung tính toán xử lý hiện tượng bùng nổ tổ hợp khi tìm mép đường song song ra sao?

Hệ thống thiết lập 4 bộ lọc hình học tuần tự: giới hạn khoảng cách tìm kiếm lân cận, kiểm tra điều kiện song song tuyệt đối, đối soát chiều dài phân đoạn và trích xuất điểm nút bổ sung. Các điều kiện này giúp loại bỏ ngay các đoạn biên ở xa và giảm thiểu tối đa số phép tính so khớp.

Độ chính xác 80% của mạng lưới đường được xác thực bằng cách nào?

Nghiên cứu đối chiếu ma trận điểm ảnh của mạng lưới đường tái thiết với dữ liệu chuẩn nhị phân (Ground truth pixel representation) trích xuất từ bản đồ raster của GSI trên toàn bộ diện tích 2,0 km² khu vực Hibikino, xác nhận tỷ lệ khớp đúng đạt khoảng 80%.

Khung tính toán này có thể mở rộng cho dữ liệu bản đồ tại Việt Nam không?

Hoàn toàn khả thi. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu không gian của các đô thị tại Việt Nam (từ file CAD, GIS hoặc OSM) sang hệ tọa độ chiếu phẳng tương đương diện tích và định dạng ma trận điểm mút, thuật toán có thể tái thiết mạng lưới vỉa hè phục vụ giao thông thông minh trong nước.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công khung tính toán hình học tích hợp đại số ma trận để xử lý dữ liệu không gian nguyên thủy từ hệ thống BMI của Nhật Bản.
• Thuật toán đảo hướng (Flipping algorithm) chứng minh tính ưu việt khi đưa độ phức tạp tính toán về dạng tuyến tính tối ưu $O(N_{ID} \times 4)$, khắc phục hoàn toàn nhược điểm của thuật toán nối nút đệ quy.
• Tái thiết hoàn chỉnh cấu trúc đa giác vỉa hè và mạng lưới đường bộ trên toàn bộ 6 phân vùng thực nghiệm tại đô thị Hibikino với diện tích 2,0 km².
• Kiểm chứng thực nghiệm đạt độ chính xác tái thiết xấp xỉ 80% khi đối soát với dữ liệu điểm ảnh chuẩn của GSI.
• Phát hiện và phân loại chính xác 4 kịch bản vùng xung đột không gian, cung cấp dữ liệu nền tảng cho việc nâng cao an toàn giao thông cho người đi bộ và người khuyết tật.

Trong giai đoạn tiếp theo (2024–2025), hướng nghiên cứu sẽ tập trung nâng cấp thuật toán xử lý tại các nút giao phức tạp và mở rộng thử nghiệm trên các tập dữ liệu đô thị quy mô lớn. Quý độc giả, các nhà nghiên cứu và kỹ sư công nghệ quan tâm có thể tham khảo toàn văn luận văn thạc sĩ của tác giả Huỳnh Lê Phú Trung tại Thư viện Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM để ứng dụng các giải pháp tính toán hình học tiên tiến vào các dự án giao thông thông minh và xe tự hành.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY -------------------- HUỲNH LÊ PHÚ TRUNG A COMPUTATIONAL FRAMEWORK TO GENERATE SIDEWALK AND ROAD NETWORK REPRESENTATIONS FROM PRIMITIVE GEOSPATIAL INFORMATION TOWARD CONFLICTLESS PASSAGE AND TRAFFIC SAFETY Major: Engineering Physics Major code: 8520401 MASTER’S THESIS HO CHI MINH CITY, January 2024 THIS THESIS IS COMPLETED AT HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY – VNU-HCM Supervisor 1: PhD. Pham Tan Thi Supervisor 2: Prof. Hiroaki Wagatsuma Examiner 1: Assoc. Cao Thanh Tinh Examiner 2: PhD.

Nguyen Trung Hau This master’s thesis is defended at HCM City University of Technology, VNU- HCM City on January 28th, 2024 Master’s Thesis Committee: 1. Huynh Quang Linh 2. Nguyen Xuan Thanh Tram 3. Cao Thanh Tinh 4.

Nguyen Trung Hau 5. Phan Bach Thang Approval of the Chair of Master’s Thesis Committee and Dean of Faculty of Applied Physics after the thesis being corrected (If any). CHAIR OF THESIS COMMITTEE DEAN OF FACULTY OF APPLIED SCIENCE VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY - HO CHI MINH CITY SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Independence – Freedom - Happiness THE TASK SHEET OF MASTER’S THESIS Full name: Huỳnh Lê Phú Trung Student ID: 1970503 Date of birth: January 15, 1997 Place of birth: Tiền Giang Major: Engineering Physics Major ID: 8520401 I. THESIS TITLE (In Vietnamese): Một hệ thống tính toán xây dựng mạng lưới vỉa hè và đường bộ từ thông tin không gian địa lý nguyên thủy hướng tới lối đi thông thoáng và an toàn giao thông II.

THESIS TITLE (In English): A Computational Framework to Generate Sidewalk and Road Network Representations from Primitive Geospatial Information Toward Conflictless Passage and Traffic Safety III. TASKS AND CONTENTS: • Reconstruction of the sidewalk network. • Reconstruction of the road network to assist the finding of conflict areas between vehicles and sidewalk passengers. • Detection of conflict areas as a consistent extension of the road network.

THESIS START DAY: February 2023 V. THESIS COMPLETION DAY: December 2023 VI. SUPERVISOR Supervisor 1: PhD. Pham Tan Thi Supervisor 2: Prof.

Hiroaki Wagatsuma Ho Chi Minh City, …………………… SUPERVISOR HEAD OF DEPARTMENT Hiroaki Wagatsuma DEAN OF FACULTY OF APPLIED SCIENCE Acknowledgments I would like to express my deepest thanks to my supervisors, PhD. Pham Tan Thi and Professor Hiroaki Wagatsuma for their guidance, good advices, great support and even challenges. I have learned a lot from them that is very valuable for both my knowledge and personal growth. I would not complete this thesis without their immense support.

They always guilds me to the right direction. In addition, I would like to send my thanks to all members of Wagatsuma laboratory for their support and for the great time I have been there. i Abstract According to the Geospatial Information Authority of Japan (GSI), which is the national organization responsible for surveying and mapping the national land of Japan, various geospatial information has been prepared by different public/private organizations and those were provided depending on individual purposes. Since geospatial representations respectively have a certain degree of accuracy and quality, those are beneficial, while there exist differences in descriptions and measurements.

For the solution of such inconsistencies, GSI have organized the standard description of the geospatial information called “basic map information (BMI),” and maintained by collecting update information of those organizations on road and building constructions. Due to the circumstances, BMI is an authentic data and compositive data simultaneously, which is not always suitable for routing information of moving entities. In other words, edges of building, road and sidewalk are very accurate in the sense of combinations of primitive lines in BMI; however, a single building, connected road and consistent sidewalk are represented in multiple lines and there are no guarantees to link together depending on the meaningful unit semantically. In the aim to solve the problem, a computational framework was proposed in this study as an effective integration of methods in geometric computation.

Model-free approaches ignoring geometric properties are not effective in the sense of computational costs.