Đặt vấn đề Trước thực trạng giao thông phức tạp như tại Việt Nam, một chiếc xe được trang bị đầy đủ những tính năng an toàn để di chuyển trên đường, đảm bảo cho người ngồi trong xe cũng như người đi bên ngoài một cách an toàn nhất là một điều không thể bỏ qua. Ngày nay hầu hết mẫu xe từ hạng trung cho đến cao cấp đều được hãng sản xuất trang bị các công nghệ an toàn như: hệ thống ổn định thân xe (ESB), kiểm soát lực kéo (TCS), hỗ trợ đỗ xe (PAS), cảnh báo điểm mù, cảnh báo đi sai làn đường,. Ngoài ra còn có một công nghệ đang được nhiều người quan tâm, hệ thống cảnh báo va chạm sớm (Pre-Collision System). Hệ thống cảnh báo va chạm sớm (Pre-collision System) là một công nghệ tinh vi, phức tạp được sinh ra để giảm thiểu các vụ tai nạn cũng như giảm mức độ nghiêm trọng của các vụ tai nạn.1: Hệ thống cảnh báo va chạm Hệ thống này sẽ luôn theo dõi quá trình điều khiển của lái xe và các điều kiện xung quanh xe như chướng ngại vật, xe phía trước, xe đối diện, người đi bộ.
để phát hiện sớm nguy cơ xảy ra va chạm. Nhờ vậy, an toàn cho lái xe và người ngồi trên xe cũng như người qua đường, người đi xe đạp được đảm bảo.[1] Hệ thống này bao gồm các cảm biến đặt ở phía trước đầu xe hoặc cao cấp hơn là bộ đôi camera dưới gương hậu trên các mẫu xe của Subaru, nó liên tục phát ra sóng 1 radio, khi gặp chướng ngại vật sóng radio sẽ phản hồi ngược về lại cảm biến. Hệ thống điều khiển trung tâm (ECU) sẽ tự động tính toán khoảng cách giữa xe đến chướng ngại vật và gửi cảnh báo đến tài xế. Những hệ thống chống va chạm cao cấp còn có chức năng can thiệp đến việc vận hành xe mà không cần đến sự cho phép của người lái.
Hệ thống này sẽ tự động liên kết với hệ thống phanh tự động (Automatic Emergency Brake) giúp xe tự động phanh trước khi có sự tác động của người lái, qua đó tránh được va chạm xảy ra.[1] Vì vậy chúng tôi chọn đề tài: “Nghiên cứu thiết kế và chế tạo hệ thống cảnh báo va chạm sớm trên xe.” để cải tiến thêm cho xe có thể cảnh báo nguy hiểm giúp người lái, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Thành Tuyên. Đối tượng nghiên cứu - Nghiên cứu hệ thống nhận diện cảnh báo va chạm sớm. - Nghiên cứu các công nghệ xử lý ảnh (SSD, Yolo, CNN).
- Nghiên cứu máy tính nhúng Jetson Nano, camera Raspberry Pi v2, nguồn. - Tìm hiểu lắp đặt trên xe thực tế. Một số nghiên cứu ngoài nước và trong nước 1. Nghiên cứu ngoài nước 1.
Trình điều khiển Waymo Driver Waymo Driver là sự kết hợp một loạt các hệ thống tầm nhìn thông minh cao cấp. Lidar giúp xác định các vật thể, Cameras giúp chúng ta hiểu môi trường xung quanh, Radars bổ sung cho cả hai điều này với khả năng nhìn và đo lập tức vận tốc của đối tượng ngay trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt như mưa, sương mù và tuyết.2: Hệ thống tầm nhìn của Lidars-Cameras-Radars Waymo cho ra mắt chiếc xe tự hành thông minh. Với việc tích hợp hệ thống LiDAR 360, Radars và Camera để xử lý khoảng cách và tránh vật cản.3: Các vị trí lắp đặt cảm biển trên xe Waymo 1. Hệ thống cảnh báo lệch làn đường bằng xử lí ảnh Hệ thống cảnh báo chệch làn đường hay còn gọi là Lane Departure Warning System (viết tắt là LDW hoặc LDWS) là tính năng an toàn được thiết kế để cảnh báo người lái khi xe sắp hoặc đã chệch làn đường của mình.
Để có thể phát hiện và hỗ trợ giữ làn đường chiếc xe sẽ được trang bị một camera có nhiệm vụ theo dõi quỹ đạo di chuyển của ô tô, đo lường vạch kẻ đường đã xác định. Các vị trí lắp đặt cảm biển trên xe Waymo Đồng thời, việc phát triển và ứng dụng LDWS cũng có thể khắc phục hiệu quả thói quen xấu của người lái xe là không bật xi nhan và đưa ra cảnh báo sớm lệch làn do lái xe trong thời gian dài hoặc lái xe 3 mệt mỏi dẫn đến mất chú ý. Tín hiệu cảnh báo sớm lệch bao gồm cảnh báo âm thanh, cảnh báo rung, cảnh báo hình ảnh và các tín hiệu khác. Theo số liệu nghiên cứu của Cục quản lý đường cao tốc liên bang (FHWA), việc sử dụng LDWS có thể tránh được khoảng 50% số vụ tai nạn giao thông do chệch làn đường gây ra.
Việc nghiên cứu sâu và phổ biến rộng rãi LDWS có thể làm giảm đáng kể những thiệt hại về kinh tế và thương vong do TNGT gây ra.4: Xử lí ảnh làn đường song song 1. Dùng công nghệ xử lí ảnh để cải thiện an toàn lao động Komatsu Ltd, nhà sản xuất thiết bị khai thác và xây dựng hàng đầu ở Anh, gần đây đã công bố kế hoạch hợp tác với NVIDIA để tích hợp bộ NVIDIA CLOUD PLATFORM. Điều thúc đẩy chính cho việc này là cải thiện các dịch vụ quản lý công trường lao động, an toàn và hiệu quả. Sự hợp tác tích hợp nền tảng AI NVIDIA Jetson vào máy móc thường được sử dụng để khoan, đào và khai thác.
Một sự kết hợp giữa máy ảnh thời gian thực và phân tích video cho phép thiết bị chạy với hiệu quả cao hơn và an toàn được cải thiện hơn. Ý tưởng cũng là áp dụng trí tuệ nhân tạo dựa trên deep learning để theo dõi con người và dự đoán sự chuyển động của thiết bị để giúp tránh các tương tác nguy hiểm do đó cải thiện sự an toàn. Với mười nghìn thương tích xảy ra ở Mỹ mỗi năm 4 trên các công trường xây dựng có liên quan đến xe cộ và máy móc, các giải pháp như thế này sẽ được các công ty hoan nghênh.5: Hệ thống xử lí ảnh quản lý công trường lao động an toàn 1. Nghiên cứu xử lí ảnh của hãng Tesla Hình 1.6: Xử lí ảnh của hãng Tesla Bắt đầu vào tháng 5 năm 2021, các xe Model 3 và Model Y được sản xuất cho thị trường Bắc Mỹ sẽ không còn được trang bị radar.
Thay vào đó, đây sẽ là những chiếc xe Tesla đầu tiên dựa vào tầm nhìn của camera và xử lý mạng thần kinh để cung cấp tính năng Tự động lái, Lái xe hoàn toàn tự lái và một số tính năng an toàn chủ động nhất định. 5 Theo Giám đốc điều hành Elon Musk (trên trang Twitter của ông), quyết định từ bỏ việc sử dụng radar và thay vào đó chỉ dựa vào camera dựa trên tiền đề rằng con người lái xe bằng mắt và mạng lưới thần kinh sinh học (não), vì vậy đó là cách duy nhất để giải quyết chính mình điều khiển. Động thái này sẽ vướng phải rào cản pháp lý vì một số thị trường yêu cầu xe ô tô phải có các cảm biến radar, thế nên Tesla áp dụng tại Mỹ trước, chưa rõ bao giờ áp dụng cho Trung Quốc và Châu Âu. Hiện tại nhiều hãng xe đang dùng radar và cả camera để phục vụ cho hàng loạt chức năng an toàn và tự hành của xe, ví dụ như tự giữ làn đường, cảnh báo va chạm, kiểm soát hành trình thích ứng…[5] 1.
Nghiên cứu trong nước 1. Phát triển thuật toán xử lí ảnh để phân loại cà chua Mô hình hệ thống phân loại sản phẩm theo màu sắc tiết kiệm điện năng, bên cạnh đó ngành công nghiệp ngày càng phát triển các công ty xí nghiệp đã đưa tự động hóa và sản xuất để tiện ích cho việc quản lý dây chuyền và sản phẩm cho toàn bộ hệ thống một cách hợp lý, tiết kiệm được nhiều thời gian cũng như quản lý một cách dễ dàng.7: Hệ thống phân loại cà chua theo màu sắc Hệ thống phân loại sẽ thực hiện nhận biết màu sắc của cà chua ở đầu vào sau đó truyền tín hiệu màu đã qua xử lý đến khối xử lý để thực hiện tác vụ phân loại. Trong suốt quá trình phân loại thì sự tác động của các xi lanh, số lượng quả đã được tác động sẽ được thể hiện trên giao diện điều khiển.8: Kết quả xử lí và phân loại cà chua 1. Nhận diện biển số xe bằng xử lí ảnh Ở Việt Nam, các ứng dụng về xử ảnh đã bước đầu được triển khai trên một số lĩnh vực như lắp đặt hệ thống nhận dạng biển biển số xe ở các bãi đổ xe, hệ thống nhận dạng mặt người… Bài toán nhận dạng biển số xe có nhiều ý nghĩa trong thực tế, nó giúp việc giám sát, quản lý, thống kê các phương tiện một cách dễ dàng, tiện lợi và nhanh chóng.
Một số ứng dụng điển hình đã được triển khai trong thực tế như ứng dụng trong quản lý bãi đỗ xe thông minh, ứng dụng thu phí ở các trạm thu phí, ứng dụng phát hiện lỗi vi phạm giao thông một cách tự động … 7 Hình 1.9: Quét và lọc biển số xe Đề tài nghiên cứu về mặt kĩ thuật của bài toán nhận dạng biển số xe, viết chương trình mô phỏng bằng ngôn ngữ C++ với sự giúp đỡ của thư viện OpenCV, một thư viện mã nguồn mở được đánh giá là mạnh mẽ về tốc độ xử lý đáp ứng được các ứng dụng trong thời gian thực, sau đó sử dụng thuật toán máy học SVM (Surport Vector Machine) để nhận dạng ký tự biển số xe.10: Kết quả nhận diện biển số 1. Mobileye 630 - series 6 Là hệ thống cảnh báo va chạm – Làn đường – Tốc độ - Khoảng cách – Người đi bộ (ngoài ra còn có thêm tính năng cảnh báo chuyển làn an toàn). 8 Hệ thống sử dụng thông tin dựa vào khoảng cách giữa 2 xe, tốc độ thực tế của xe ( không phải hệ thống GPS vì sẽ có độ trễ), tín hiệu Controller area network (CAN bus) để tính toán thời gian xử lý an toàn của tài xế.11: Mobileye 630 - series 6 Hệ thống gồm: 1 camera thông minh được lắp đặt phía sau kính lái, hệ thống cảnh báo bằng âm thanh, màn hình LED (dạng mặt đồng hồ), bộ phận báo rung tích hợp trên vô lăng. Xe tự hành FPT Xe tự hành FPT sử dụng hệ thống LiDAR 360 độ và các camera quan sát để thu thập dữ liệu, kết hợp với thuật toán Deep-Learning, mô phỏng hình ảnh 3D nhằm can thiệp vào hệ thống lái để thay đổi hướng lái và tác động đến các hệ thống phanh và hệ thống phân phối khí để giảm gia tốc và giảm mô-men.
Đảm bảo cho việc đánh lái và tránh vật cản một cách tối ưu.12: Xe tự hành FPT 9 1. Phạm vi đề tài Khảo sát và nghiên cứu các công nghệ nhận dạng chướng ngại vật và cảnh báo va chạm sớm.