CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN XE TỰ HÀNH Để có cơ sở xây dựng giải pháp hỗ trợ điều khiển trong hoạt động của xe tự hành, nội dung chương này ngoài phần giới thiệu tổng quan về xe tự hành, với quá trình xây dựng, phát triển và xác định mức độ phân cấp theo hoạt động của xe tự hành, sẽ trình bày các vấn đề tồn tại và từ đó đưa ra giải pháp xây dựng các mô-đun hỗ trợ, đó cũng là những mục tiêu cần thực hiện của luận án. Và để giải quyết các vấn đề đặt ra của luận án, nội dung trong chương này sẽ trình bày các kiến thức chuẩn bị làm cơ sở lý luận để giải quyết bài toán đặt ra, gồm: xây dựng mô hình toán học, những phương pháp giải quyết bài toán sẽ nghiên cứu và các kết quả đã được nghiên cứu liên quan.1 Tổng quan về xe tự hành Theo định nghĩa truyền thống, xe tự hành là loại ôtô có khả năng hoạt động mà không cần sự điều khiển hay can thiệp của con người và theo TS. Sridhar Lakshmanan (trường Đại học Michigan – Dearborn, Mỹ) - một chuyên gia nghiên cứu về lĩnh vực xe tự hành, một chiếc xe chỉ có thể tự lái được nếu nó đáp ứng được các tiêu chuẩn sau: Có hình dạng bên ngoài giống như chiếc ô tô, được trang bị hệ thống nhận diện các biến động trên đường và có hệ thống chuyển các thông tin từ hai hệ thống trên thành hành động thực tế trên đường. Sridhar Lakshmanan cũng nhận định “Một hệ thống tự hành đúng nghĩa phải đáp ứng được hai yếu tố: phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu tương tự như một chiếc máy tính và phải thông minh như não người để thích ứng với môi trường mới lẫn cũ”.[57] Theo đó, một hệ thống xe tự hành sẽ bao gồm 3 bộ phận cơ bản: bộ phận cảm nhận, bộ phận điều khiển và bộ phận chấp hành.
Bộ phận cảm nhận có nhiệm vụ thu thập thông tin từ môi trường, thông tin này được đưa vào bộ điều khiển để xử lý và xuất ra các lệnh thích hợp quyết định hành vi của hệ thống. Bộ phận điều khiển được coi là “bộ não” của hệ thống điều khiển tự hành, thường bộ phận này là các máy tính hay các bộ xử lý chuyên dụng và bộ nhớ, cùng các giao diện ghép nối vào/ra. Bộ chấp hành thực hiện các lệnh ra từ bộ điều khiển để tác động trở lại môi trường hay chính hệ thống. Theo hiệp hội kỹ thuật ô tô toàn cầu SAE (Society of Automobile Engineers Internation Standard).
Tùy thuộc vào mỗi công nghệ của nhà sản xuất ôtô lựa chọn, để xác định được mức độ hoạt động của xe tự hành ở cấp độ nào. Mức độ hoạt động tự hành được đánh giá từ 0 đến 5 bậc, như sau: 9 - Cấp độ 0 (Cấp độ không có tự động hóa): Đây là cấp độ phụ thuộc hoàn toàn vào người điều khiển. Người lái xe điều khiển tay lái, ga và phanh, theo dõi môi trường xung quanh, cũng như điều hướng và xác định thời điểm sử dụng tín hiệu rẽ, thay đổi làn đường và rẽ. Đồng thời, có thể trang bị một số hệ thống cảnh báo như cảnh báo điểm mù và cảnh báo va chạm.
Hầu hết những xe đang hoạt động trên thị trường hiện nay đều được xếp vào cấp độ này. - Cấp độ 1 (Cấp độ hỗ trợ lái xe) : Xe ở cấp độ này có thể xử lý hướng lái, phanh, tăng/giảm tốc độ. Nhưng không phải trong mọi trường hợp thì những tính năng này đều hoạt động tự động mà người điều khiển phải sẵn sàng đảm nhiệm các chức năng đó trong các điều kiện cần thiết. Điều đó có nghĩa là người điều khiển xe phải nhận thức được những gì chiếc xe đang làm và sẵn sàng điều khiển nếu cần thiết.
- Cấp độ 2 (Cấp độ hỗ trợ một phần): Đây là cấp độ hỗ trợ một hoặc nhiều hệ thống hỗ trợ điều khiển. Xe sẽ xử lý hướng lái và phanh, nhưng ở cấp độ này xe không thể tự điều khiển trong mọi trường hợp mà nếu hệ thống cảm biến phát hiện các chướng ngại vật hay tình huống giao thông mà xe không xử lý được thì người điều khiển phương tiện phải thực hiện thao tác thay thế điều khiển ngay. - Cấp độ 3 (Cấp độ trợ giúp có điều kiện): Ở cấp độ này thì xe giám sát môi trường xung quanh và tự động thực hiện tất cả các nhiệm vụ trong một số môi trường nhất định. Nhưng người điều khiển phải sẵn sàng can thiệp nếu hệ thống điều khiển của xe không thể tiếp tục xử lý tình huống đang xảy ra.
- Cấp độ 4 (Cấp độ tự động hóa mức cao): Đây là cấp độ gần như tự lái. Trong cấp độ này, xe tự động xử lý phanh, hệ thống điều hướng, tăng/giảm tốc độ và giám sát môi trường xung quanh trong một phạm vi rộng. Nhưng không phải tự động hoàn toàn, người điều khiển phương tiện chỉ mở chế độ điều khiển tự động khi xác định được các điều kiện bảo đảm để xe tự hoạt động an toàn. - Cấp độ 5 (Cấp độ tự động hoàn toàn): Đây là cấp độ cuối cùng.
Ở cấp độ này các bộ phận cơ bản của xe như chân ga, vô lăng lái, chân phanh sẽ không cần thiết. Tại cấp độ này, người sử dụng chỉ cần thiết lập lệnh điều khiển vị trí cần đến và khởi động xe, xe sẽ tự động hoá hoàn toàn và xử lý các nhiệm vụ. Xe lúc này sẽ tự hành đến bất kỳ điểm đến nào, trong mọi điều kiện đường giao thông và đưa ra quyết định trên đường đi. Trong đó, cấp độ 0 và cấp độ 1 là người điều khiển đảm nhận vai trò chính, kiểm soát mọi hình thức còn công nghệ tự lái của xe chỉ mới được trang bị tính năng kiểm soát tốc độ và định vị hành trình.
Ở cấp độ 2 công nghệ xe tự hành được cải tiến hơn, người điều khiển phương tiện có thể không phải kiểm soát chân ga, phanh hay thiết 10 bị lái những vẫn cần tập trung cao khi vận hành chức năng tự hành. Với các cấp độ còn lại với việc gia tăng mức độ tự động hóa hay khả năng tự hành có thể mang lại nhiều lợi ích, như tăng độ an toàn và độ tin cậy, cải thiện thời gian và năng lực phản ứng, giảm gánh nặng về nhân lực để tiết kiệm chi phí và khả năng thực hiện các chiến dịch khi thông tin liên lạc bị gián đoạn hay trong môi trường khắc nghiệt. Quá trình xây dựng và phát triển của xe tự hành có thể giới thiệu như sau: Xe tự hành có tiền thân từ ý tưởng về xe thông minh bắt đầu vào năm 1939 tại hội chợ thế giới New York với bài thuyết trình Futurama của GM’s, nhưng phải mất nhiều thập kỷ để ý tưởng trở thành trong thực tế. Một trong những dự án đầu tiên để thử nghiệm xe tự hành là dự án ARGO từ VisLab [6], với một hệ thống dựa trên thị giác, các kỹ thuật lập kế hoạch bao gồm điều chỉnh các Spline đa thức thành các tín hiệu làn đường được phát hiện bởi các camera lắp phía trước xe.
Tiếp đó, chương trình Darpa PerceptOR [4] đã nghiên cứu và phát triển kỹ thuật điều hướng tự động. Chiếc xe tự động không người lái đầu tiên của Google ra đời, Google cũng đã thúc đẩy việc ban hành về mặt pháp luật cho công nghệ này và cũng đã nhận giấy phép cho một chiếc xe tự động. Tuy nhiên, không có một sản phẩm nào về mặt kỹ thuật lập kế hoạch xác định đường đi hoặc khả năng kiểm soát có thể đạt được những kết quả đó. Với hành trình VisLab Intercontinental Autonomous Challenge (VIAC) [20] của Ý, nhóm nghiên cứu Vislab đã chính thức khởi động dự án xe tự hành đi xuyên lục địa.
Những chiếc xe trong dự án này sử dụng một hệ thống điện tử, điều khiển từ xa khá phức tạp bao gồm luôn cả việc thu nhận tín hiệu GPS, sử dụng các camera quan sát. để điều hướng cũng như thực hiện việc di chuyển. Trong kỹ thuật xác định đường đi của nghiên cứu này, đã có sử dụng một hàm chi phí được coi là tạo ra đường cong clothoid [59]. Và các nghiên cứu về xe tự hành chủ yếu tập trung vào bài toán lái xe theo đường và tránh chướng ngại vật.
Gần đây, hãng xe hơi Audi với nỗ lực liên hợp với Stanford đã trình diễn khả năng kiểm soát xe đạt hiệu suất cao khi sử dụng kỹ thuật đường cong Clothoid để lập kế hoạch phân khúc đường cong trong xác định đường đi. Bên cạnh đó, các lĩnh vực nghiên cứu về xe tự hành tiếp tục tập trung vào chủ đề lái xe đô thị và phát hiện tín hiệu giao thông [19], trong giai đoạn này đã phát triển các kỹ thuật xác định đường đi bao gồm các đường Clothoid, cây RRT và một số kỹ thuật trước đó. Cùng với sự ra đời và phát triển của rất nhiều phần mềm, cùng các ứng dụng hiện đại, thì vấn đề về nghiên cứu, thiết kế và đưa xe tự hành vào trong cuộc sống 11 đang là một ý tưởng đầy triển vọng và tương đối khả thi trong tương lai gần. Những đổi mới trong chiến lược hoạt động của xe tự hành có thể làm giảm đáng kể tình trạng tắc nghẽn giao thông, khí thải, tai nạn và số lượng phương tiện khi hệ thống xe tự hành công cộng phát triển.
Đồng thời, công nghệ xe tự hành đã giải phóng con người khỏi nhiệm vụ lái xe và loại bỏ đáng kể lỗi vận hành hoạt động di chuyển của xe do con người gây ra. Một số yếu tố công nghệ đã góp mặt trong sự ra đời của công nghệ xe tự hành, có thể kể đến đó là công nghệ nhận diện làn đường, các vật thể như các phương tiện tham gia giao thông khác, hệ thống biển báo, đèn tín hiệu giao thông, người đi bộ. Công nghệ mạng nơ-ron, mạng nơ-ron học sâu là một trong những vấn đề của học máy, giúp xe tự hành học được cách di chuyển theo quỹ đạo. Ngoài ra, giúp xe chuyển động tránh được chướng ngại vật hay thiết lập quỹ đạo tối ưu và công nghệ tích hợp lái điện, là công nghệ sử dụng các vi mạch hỗ trợ để giúp điều khiển quá trình đánh lái, điều khiển chuyển động của xe tự hành đạt được yêu cầu đặt ra.
Tại Việt nam, sau một thời gian nghiên cứu, các thành viên thuộc bộ phận AIT của công ty FPT Software TP.