Nghiên Cứu Thiết Kế Và Chế Tạo Hệ Thống Cảnh Báo Va Chạm Sớm Trên Xe Ô Tô

• Tác giả: Nguyễn Thanh Nhàn
• Người hướng dẫn: Th.S 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 Thiết Kế Và Chế Tạo Hệ Thống Cảnh Báo Va Chạm Sớm Trên Xe
• Loại tài liệu: Đồ Án Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• DANH SÁCH CÁC BIỂU ĐỒ VÀ HÌNH ẢNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.2. Một số nghiên cứu ngoài nước và trong nước
• 1.2.1. Nghiên cứu ngoài nước
• 1.2.1.1. Trình điều khiển Waymo Driver
• 1.2.1.2. Hệ thống cảnh báo lệch làn đường bằng xử lí ảnh
• 1.2.1.3. Dùng công nghệ xử lí ảnh để cải thiện an toàn lao động
• 1.2.1.4. Nghiên cứu xử lí ảnh của hãng Tesla
• 1.2.2. Nghiên cứu trong nước
• 1.3. Phạm vi đề tài
• 1.4. Phương pháp tiếp cận
• 1.5. Giá trị thực tiễn của đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Giới thiệu về thị giác máy tính (Computer Vision)
• 2.2. Các thức hoạt động của thị giác máy tính
• 2.3. Giới thiệu về xử lí ảnh. Thu nhận ảnh (Image Acquisition)
• 2.4. Phân đoạn (Segmentation) hay phân vùng ảnh
• 2.5. Biểu diễn ảnh (Image Representation)
• 2.6. Nhận dạng và nội suy ảnh (Image Recognition and Interpretation)
• 2.7. Tổng quan về nhận dạng đối tượng
• 2.8. Bài toán nhận dạng đối tượng
• 2.9. Kiến trúc của một bài toán nhận dạng đối tượng
• 2.10. Tổng quan về một số mô hình phát hiện đối tượng
• 2.11. Tiêu chí đánh giá mô hình nhận dạng đối tượng
• 2.12. Giới thiệu mô hình SSD
• 2.13. Mạng nơ-ron tích chập
• 2.14. Áp dụng convolutional filters
• 2.15. Kiến trúc của mô hình SSD. Nhiệm vụ các Extra Layers
• 2.16. Phương thức hoạt động
• 2.17. Giới thiệu mô hình Yolo
• 2.18. Yêu cầu về mạng YOLO
• 2.19. Cách thức hoạt động của thuật toán
• 2.20. Kiến trúc mạng YOLO
• 2.21. Nhiệm vụ các lớp Extra Layers
• 2.22. Mạng Neural Network. Giới thiệu mạng Neural Network
• 2.23. Kiến trúc mạng Neural Network
• 2.24. Sử dụng mạng neural nhân tạo
• 2.25. Giới thiệu ngôn ngữ Python và thư viện OpenCV
• 2.25.1. Ngôn ngữ Python
• 2.25.2. Thư viện OpenCV
• 2.26. Tổng quan về phần cứng
• 2.26.1. Nvidia Jetson Nano Developer Kit
• 2.26.2. Nguồn UPS module
• 2.27. Tổng quan về phần mềm
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
• 3.1. Thiết kế hệ thống
• 3.2. Xử lý nhận diện chướng ngại vật
• 3.3. Thực hiện phát hiện chướng ngại vật
• 3.4. Thiết kế lắp đặt hệ thống
• 3.5. Thực nghiệm trên xe tự chế. Lắp đặt hệ thống
• 3.6. Thực nghiệm và kết quả
• 3.6.1. Thực nghiệm trên Toyota Vios
• 3.6.2. Lắp đặt trên xe
• 3.6.3. Thực nghiệm và kết quả
• 3.7. So sánh và đánh giá
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Hạn chế của đề tài
• 4.2. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Nghiên Cứu Hệ Thống Cảnh Báo Va Chạm Sớm

Hệ thống cảnh báo va chạm sớm trên xe ô tô là một công nghệ tiên tiến nhằm giảm thiểu tai nạn giao thông. Công nghệ này sử dụng các cảm biến và thuật toán xử lý hình ảnh để phát hiện chướng ngại vật và cảnh báo người lái. Việc nghiên cứu và phát triển hệ thống này không chỉ giúp bảo vệ an toàn cho người lái mà còn cho những người tham gia giao thông khác.

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

Hệ thống cảnh báo va chạm sớm (Pre-Collision System) là công nghệ giúp phát hiện nguy cơ va chạm và cảnh báo người lái. Hệ thống này sử dụng cảm biến radar và camera để theo dõi môi trường xung quanh xe.

1.2. Lịch sử phát triển công nghệ an toàn ô tô

Công nghệ an toàn ô tô đã phát triển từ những năm 1950 với dây đai an toàn. Ngày nay, các hệ thống như phanh tự động và cảnh báo va chạm đã trở thành tiêu chuẩn trong ngành công nghiệp ô tô.

II. Vấn đề và Thách thức trong Nghiên Cứu Hệ Thống Cảnh Báo Va Chạm

Mặc dù công nghệ cảnh báo va chạm đã có những bước tiến lớn, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, khả năng xử lý trong điều kiện thời tiết xấu và chi phí sản xuất là những yếu tố quan trọng.

2.1. Độ chính xác của cảm biến trong điều kiện thực tế

Cảm biến radar và camera cần phải hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện khác nhau. Việc phát hiện chính xác chướng ngại vật là rất quan trọng để đảm bảo an toàn.

2.2. Chi phí sản xuất và khả năng tiếp cận công nghệ

Chi phí cao của các hệ thống cảnh báo va chạm 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 Nghiên Cứu Hệ Thống Cảnh Báo Va Chạm Sớm

Nghiên cứu hệ thống cảnh báo va chạm sớm bao gồm việc phát triển thuật toán nhận diện và lắp đặt hệ thống trên xe. Các phương pháp như xử lý ảnh và học sâu được áp dụng để cải thiện độ chính xác.

3.1. Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh trong phát hiện chướng ngại vật

Công nghệ xử lý ảnh như SSD và YOLO được sử dụng để nhận diện chướng ngại vật. Những thuật toán này giúp cải thiện khả năng phát hiện và cảnh báo.

3.2. Thiết kế và lắp đặt hệ thống trên xe

Quá trình lắp đặt hệ thống cảnh báo va chạm sớm bao gồm việc tích hợp cảm biến và camera vào xe. Điều này đòi hỏi sự chính xác và kỹ thuật cao.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống cảnh báo va chạm sớm có thể giảm thiểu tai nạn giao thông. Việc áp dụng công nghệ này trên xe thực tế đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc bảo vệ an toàn cho người lái.

4.1. Kết quả thực nghiệm trên xe tự chế

Hệ thống đã được lắp đặt trên xe tự chế và thực hiện các bài kiểm tra. Kết quả cho thấy khả năng phát hiện chướng ngại vật đạt yêu cầu.

4.2. Đánh giá hiệu quả của hệ thống trong thực tế

Các bài kiểm tra thực tế cho thấy hệ thống cảnh báo va chạm sớm có thể giảm thiểu đáng kể số vụ tai nạn. Điều này chứng tỏ giá trị của công nghệ trong việc bảo vệ an toàn giao thông.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Thống Cảnh Báo Va Chạm

Hệ thống cảnh báo va chạm sớm là một bước tiến quan trọng trong công nghệ an toàn ô tô. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến hơn nữa, giúp giảm thiểu tai nạn giao thông.

5.1. Hướng phát triển công nghệ trong tương lai

Công nghệ sẽ tiếp tục phát triển với sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo và học máy. Điều này sẽ giúp cải thiện khả năng phát hiện và cảnh báo.

5.2. Tác động của công nghệ đến an toàn giao thông

Việc áp dụng rộng rãi hệ thống cảnh báo va chạm sớm có thể tạo ra sự thay đổi lớn trong an toàn giao thông. Điều này sẽ góp phần giảm thiểu tai nạn và bảo vệ tính mạng con người.