Nghiên Cứu Lắp Đặt Và Lập Trình Hệ Thống Cảnh Báo Tiền Va Chạm (PCS) Trên Mô Hình Xe Tự Chế

• Tác giả: Lý Thuận Hưng
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Thành Tuyên
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Ô Tô
• Đề tài: Nghiên Cứu Lắp Đặt Và Lập Trình Hệ Thống Cảnh Báo Tiền Va Chạm (PCS) Trên Mô Hình Xe Tự Chế
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH
• DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.2.1. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.2.1.1. Nghiên cứu các loại cảm biến hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS)
• 1.2.1.2. Phát hiện điểm mù với độ tin cậy cao và thời gian thực cho hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh
• 1.2.1.3. Nhận diện vật thể trong vùng nguy hiểm phía trước xe và cảnh báo lệch làn đường
• 1.2.1.4. Mobileye 630
• 1.2.2. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 1.2.2.1. Kết hợp Camera và Lidar 2D cho việc phát hiện đối tượng và khoảng cách đối tượng
• 1.2.2.2. Phép đo của ADAS sử dụng hệ điều hành Robot ROS
• 1.3. Phạm vi đề tài
• 1.3.1. Phạm vi nghiên cứu
• 1.3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.3.3. Giá trị thực tiễn
• 1.3.4. Kết quả dự kiến
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Nguyên lý hoạt động hệ thống cảnh báo tiền va chạm (PCS)
• 2.2. Cấu tạo và nguyên lý hoạt động của từng bộ phận
• 2.2.1. Cảm biến tốc độ
• 2.2.2. Cảm biến đo khoảng cách
• 2.2.2.1. Cảm biến đo khoảng cách loại Radar
• 2.2.2.2. Cảm biến đo khoảng cách loại Lidar
• 2.2.3. Camera nhận diện vật thể
• 2.2.3.1. Nguyên lý hoạt động
• 2.2.3.2. Thành phần cảnh báo
• 2.2.3.3. Màn hình cảnh báo
• 2.3. Giới thiệu về thị giác máy tính (Computer Vision)
• 2.3.1. Cách hoạt động của thị giác máy tính
• 2.3.2. Giới thiệu xử lý ảnh
• 2.3.2.1. Thu nhận ảnh (Image Acquisition)
• 2.3.2.2. Phân đoạn ảnh (Segmentation) hay phân vùng ảnh
• 2.3.2.3. Hiển thị ảnh (Image Representation)
• 2.3.2.4. Nhận diện ảnh (Image Recognition and Interpretation)
• 2.3.3. Cơ sở tri thức (Knowledge Base)
• 2.4. Tổng quan nhận diện đối tượng
• 2.4.1. Tổng quan về mô hình phát hiện đối tượng
• 2.4.2. Giới thiệu mô hình SSD
• 2.4.2.1. Mạng neuron tích chập
• 2.4.2.2. Kiến trúc của mô hình mạng SSD
• 2.4.2.3. Áp dụng feature map với các kích thước khác nhau
• 2.4.2.4. Dự báo thông qua mạng tích chập đối với object
• 2.4.2.5. Default box và tỉ lệ cạnh
• 2.4.3. Nhu cầu về lightweight model
• 2.4.3.1. Các dạng tích chập
• 2.4.3.2. Inverted Residual Block
• 2.4.3.3. Bỏ non-linear
• 2.5. Ngôn ngữ lập trình Python và thư viện OpenCV
• 2.5.1. Ngôn ngữ lập trình Python
• 2.5.2. Thư viện OpenCV
• 2.6. Tổng quan về phần cứng
• 2.6.1. NVIDIA Jetson nano Developer Kit B01
• 2.6.2. Camera Raspberry Pi v2
• 2.6.3. Màn hình LCD. Module relay và Còi 12V
• 2.6.4. Cảm biến Hall 3144E
• 2.7. Tổng quan về phần mềm
• 3. CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN HỆ THỐNG VÀ THIẾT KẾ LẬP TRÌNH
• 3.1. Thiết lập ban đầu
• 3.2. Xử lý thông tin từ camera
• 3.2.1. Phát hiện vật thể
• 3.2.2. Đọc thông tin đầu vào từ camera. Tiền xử lý ảnh đầu vào. Phát hiện vật thể
• 3.3. Xử lý thông tin từ RpLidar A1M8
• 3.4. Xử lý thông tin từ cảm biến tốc độ Hall 3144E
• 3.5. Sơ đồ thiết kế hệ thống cảnh báo tiền va chạm
• 4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ
• 4.1. Thiết kế lắp đặt hệ thống cảnh báo tiền va chạm
• 4.2. Thực nghiệm và kết quả
• 4.3. So sánh và đánh giá kết quả
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG
• 5.1. Hướng phát triển
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH
• DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU

I. Tổng quan về hệ thống cảnh báo tiền va chạm trên xe tự chế

Hệ thống cảnh báo tiền va chạm (PCS) là một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực an toàn giao thông. Với sự gia tăng số lượng xe ô tô và tình trạng giao thông ngày càng phức tạp, việc trang bị hệ thống này trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. PCS giúp phát hiện các vật thể xung quanh xe và cảnh báo người lái khi có nguy cơ va chạm. Công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu tai nạn mà còn nâng cao sự an toàn cho người lái và hành khách.

1.1. Định nghĩa và vai trò của hệ thống cảnh báo va chạm

Hệ thống cảnh báo va chạm (PCS) sử dụng các cảm biến như radar, lidar và camera để phát hiện vật thể. Khi phát hiện nguy cơ va chạm, hệ thống sẽ cảnh báo người lái bằng âm thanh hoặc hình ảnh, giúp họ có thời gian phản ứng kịp thời.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng hệ thống cảnh báo tiền va chạm

Việc trang bị PCS mang lại nhiều lợi ích như giảm thiểu nguy cơ va chạm, tăng cường an toàn cho người lái và hành khách, cũng như giảm căng thẳng khi lái xe trong điều kiện giao thông đông đúc.

II. Vấn đề và thách thức trong việc phát triển hệ thống cảnh báo va chạm

Mặc dù hệ thống cảnh báo tiền va chạm mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong việc phát triển và triển khai công nghệ này. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, khả năng hoạt động trong điều kiện thời tiết xấu và chi phí sản xuất là những yếu tố cần được xem xét.

2.1. Độ chính xác của cảm biến trong hệ thống cảnh báo

Độ chính xác của các cảm biến như radar và lidar là rất quan trọng. Nếu cảm biến không hoạt động chính xác, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo sai, dẫn đến nguy cơ tai nạn.

2.2. Chi phí sản xuất và triển khai hệ thống

Chi phí sản xuất hệ thống cảnh báo tiền va chạm vẫn còn cao, điều này có thể hạn chế khả năng tiếp cận của người tiêu dùng. Cần có các giải pháp để giảm chi phí mà vẫn đảm bảo chất lượng.

III. Phương pháp phát triển hệ thống cảnh báo tiền va chạm hiệu quả

Để phát triển một hệ thống cảnh báo tiền va chạm hiệu quả, cần áp dụng các công nghệ tiên tiến như xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo. Việc kết hợp nhiều loại cảm biến sẽ giúp tăng cường khả năng phát hiện và cảnh báo.

3.1. Sử dụng công nghệ xử lý ảnh trong hệ thống cảnh báo

Công nghệ xử lý ảnh giúp nhận diện và phân loại các vật thể xung quanh xe. Việc áp dụng các thuật toán học sâu sẽ nâng cao độ chính xác trong việc phát hiện vật thể.

3.2. Kết hợp nhiều loại cảm biến để tăng cường hiệu quả

Kết hợp giữa camera, lidar và radar sẽ giúp hệ thống có cái nhìn toàn diện hơn về môi trường xung quanh, từ đó đưa ra cảnh báo chính xác hơn cho người lái.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống cảnh báo tiền va chạm

Hệ thống cảnh báo tiền va chạm đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều loại xe, từ xe hơi đến xe tải. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng PCS đã giúp giảm thiểu đáng kể số vụ tai nạn giao thông.

4.1. Các mô hình xe tự chế sử dụng hệ thống cảnh báo

Nhiều mô hình xe tự chế đã được phát triển với hệ thống cảnh báo tiền va chạm, cho thấy tính khả thi và hiệu quả của công nghệ này trong việc nâng cao an toàn giao thông.

4.2. Kết quả nghiên cứu và thực nghiệm

Các nghiên cứu cho thấy rằng hệ thống cảnh báo tiền va chạm có thể giảm thiểu nguy cơ tai nạn lên đến 30%, nhờ vào khả năng phát hiện và cảnh báo kịp thời.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống cảnh báo tiền va chạm

Hệ thống cảnh báo tiền va chạm đang trở thành một phần không thể thiếu trong công nghệ ô tô hiện đại. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, tương lai của PCS hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến đáng kể trong việc nâng cao an toàn giao thông.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ cảnh báo va chạm

Công nghệ cảnh báo va chạm sẽ tiếp tục phát triển với sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo và Internet of Things (IoT), giúp nâng cao khả năng nhận diện và phản ứng của hệ thống.

5.2. Tầm quan trọng của việc nghiên cứu và phát triển hệ thống

Nghiên cứu và phát triển hệ thống cảnh báo tiền va chạm là cần thiết để đảm bảo an toàn cho người lái và hành khách, đồng thời giảm thiểu tai nạn giao thông trong tương lai.