Nghiên cứu thiết kế hệ thống hỗ trợ đỗ xe Park Assist

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM TẠ

TÓM TẮT

MỤC LỤC

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH SÁCH CÁC HÌNH

DANH SÁCH CÁC BẢNG

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Tổng quan về hướng nghiên cứu

1.2. Tổng quan kế t quả nghiên cứu trong và ngoài nước

1.3. Lý do chọn đề tài

1.4. Tính cấp thiết của đề tài

1.5. Ý nghĩa khoa ho ̣c của đề tài

1.6. Thực tiễn của đề tài

1.7. Mục đích nghiên cứu của đề tài

1.8. Khách thể và đối tượng nghiên cứu

1.9. Nhiê ̣m vu ̣ nghiên cứu

1.10. Giới ha ̣n của đề tài

1.11. Phương pháp nghiên cứu

1.12. Kế hoa ̣ch thực hiê ̣n

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Lý thuyết quay vòng ôtô

2.2. Động học quay vòng của ôtô

2.3. Quay vòng ôtô trong hệ thống Park Assist

2.4. Tổng quan về thuật toán điều khiển PID

2.5. Giới thiệu vể thuật toán PID

2.6. Lý thuyết về điều khiển PID

2.7. Khâu tỉ lệ

2.8. Khâu tích phân

2.9. Khâu vi phân

2.10. Vị trí và ứng dụng PID trong đề tài

2.11. Lý thuyết về xử lý ảnh

2.12. Giới thiệu xử lý ảnh

2.13. Những khái niệm cơ bản trong hệ thống xử lý ảnh

2.14. Ảnh nhị phân

2.15. Độ phân giải của ảnh

2.16. Độ nét của ảnh

2.17. Số lượng mặt

2.18. Các tập tin ảnh

2.19. Sự miêu tả bản chất của ảnh trong NI Vision

2.20. Mặt nạ ảnh

2.21. Hiển thi ̣ảnh

2.22. Các phương pháp hiển thị

2.23. Các phương pháp ánh xạ đối với hiển thị ảnh 16 bit

2.24. Bảng màu

2.25. Bảng màu xám - Gray Palette

2.26. Bảng màu nhiệt độ - Temperature Palette

2.27. Bảng màu cầu vòng - Rainbow Palette

2.28. Bảng màu gradient - Gradient Palette

2.29. Bảng màu nhị phân - Binary Palette

2.30. Vùng ảnh cần quan tâm – ROI

2.31. Thiế t lâ ̣p và hiê ̣u chin ̉ h hê ̣ thố ng thu thâ ̣p ảnh

2.32. Thiế t lâ ̣p hê ̣ thố ng hình ảnh

2.33. Thu thâ ̣p ảnh chấ t lươ ̣ng

2.34. Trường quan sát

2.35. Kích thước cảm biến và số lượng phần tử trong cảm biế n

2.36. Tiêu cự của thấ u kin ́ h

2.37. Độ sâu của trường quan sát

2.38. Phố i cảnh

2.39. Sự sai lê ̣ch

2.40. Hiê ̣u chin̉ h không gian.Các định nghĩa về hiệu chỉnh không gian

2.41. Quá trình hiệu chỉnh

2.42. Hê ̣ thố ng to ̣a đô ̣

2.43. Các thuật toán hiệu chỉnh

2.44. Thông tin chấ t lươ ̣ng hiê ̣u chin ̉ h

2.45. Phương pháp chia tỉ lệ

2.46. Sự hiê ̣u chin̉ h đơn giản

2.47. Phân tích ảnh

2.48. Biể u đồ lũy tích

2.49. Tỉ lệ biểu đồ

2.50. Biể u đồ của ảnh màu

2.51. Biên da ̣ng đường

2.52. Các phép đo cường độ

2.53. Bảng tra

2.54. Xác định trước bảng tra LUT

2.55. Hiê ̣u chỉnh loga và đô ̣ tương phản gamma ngươ ̣c

2.56. Hiê ̣u chin̉ h hàm số mũ và đô ̣ tương phản gamma

2.57. Các nhân chập

2.58. Lọc không gian

2.59. Bô ̣ lo ̣c tuyế n

2.60. Bô ̣ lo ̣c Laplacian

2.61. Bô ̣ lo ̣c Smoothing

2.62. Bô ̣ lo ̣c Gaussian

2.63. Bô ̣ lo ̣c phi tuyế n .Bô ̣ lo ̣c prewitt phi tuyế n

2.64. Bô ̣ lo ̣c sobel phi tuyế n

2.65. Xám hóa ảnh

3. CHƯƠNG 3: PHẦN MỀM Ƣ́NG DỤNG

3.1. Phầ n mề m NI Vision Assistant

3.2. Các đặc điểm của NI Vision Assistant

3.3. Tiê ̣n ić h của công cụ HELP

3.4. Vision Assistant với bối cảnh Help và Tooltips

3.5. Các bản thảo trong Vision Assistant

3.6. Xử lý ảnh với Vision Assistant

3.7. Khai thác Vision Assistant

3.8. Các da ̣ng ảnh thu được trong Vision Assistant

3.9. Mở cửa sổ Acquisition

3.10. Chụp nhanh một ảnh

3.11. Chộp lấy một ảnh

3.12. Thu nhận chuỗi hình ảnh

3.13. Phân tić h cấ u trúc đố i tượng với Particle Analysis

3.14. Đinh ̣ nghiã Particle Analysis

3.15. Mục đích phân tích chấ t điể m

3.16. Chuẩn bị ảnh cho Particle Analysis

3.17. Khảo sát ảnh

3.18. Kiểm tra kết quả lọc

3.19. Tách rời mẫu từ nền với Thresholding

3.20. Chỉnh sửa mẫu với Morphological Functions

3.21. Cô lập các mẫu tròn

3.22. Phân tích các mẫu hình tròn

3.23. Kiểm tra các Script phân tích mẫu

3.24. Lưu Script phân tích mẫu

3.25. Ước lượng thời gian xử lý

3.26. Tạo một LabVIEW VI

3.27. Tạo một chương trình C

3.28. Kiể m tra bô ̣ phâ ̣n với Gauging

3.29. Đinh ̣ nghiã gauging

3.30. Tiế n hành kiể m tra

3.31. Tìm kiếm các điểm đo bằng công cụ Pattern Matching

3.32. Tìm kiếm cạnh trong ảnh

3.33. Thực hiện các phép đo

3.34. Phân tić h các kế t quả

3.35. Sử du ̣ng hê ̣ thố ng to ̣a đô ̣ để kiểm tra bộ phận chi tiết

3.36. Xác định đặc điểm dựa trên hê ̣ to ̣a đô ̣

3.37. Xác định hệ tọa độ

3.38. Kiể m tra la ̣i hình da ̣ng ảnh

3.39. Kiể m tra bả n thảo của ngàm tơ răng

3.40. Lưu bản thảo tơ răng

3.41. Phân tić h kế t quả

3.42. Phầ n mề m LabVIEW

3.43. Giới thiệu phần mềm LabVIEW

3.44. Giới thiệu chung

3.45. Giao diện của LabVIEW

3.46. Icon và Connector

3.47. Các công cụ hỗ trợ lập trình LabVIEW cơ bản

3.48. Các kiểu dữ liệu trong LabVIEW

3.49. Một số khối chương trình thông dụng trong Functions Palette

3.50. SubVI và cách xây dựng SubVI

3.51. Khái niệm SubVI.2 Xây dựng SubVI

3.52. Tạo một SubVI từ một VI

3.53. Tạo một SubVI từ một phần của VI

4. CHƯƠNG 4: XÂY DƢ̣NG THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN HỆ THỐNG PARK ASSIST

4.1. Kỹ thuật lùi xe và hành vi của người lái

4.2. Xây dựng lưu đồ hành vi

4.3. Xây dựng lưu đồ giải thuâ ̣t

4.4. Chương triǹ h điề u khiể n

4.5. Giao diê ̣n người dùng

4.6. Viế t chương triǹ h điề u khiể n

4.7. Khố i khởi ta ̣o và thiế t lâ ̣p hê ̣ thố ng

4.8. Thu thâ ̣p và xử lý ảnh

4.9. Khố i chương trin ̀ h điề u khiể n cơ cấ u chấ p hành của hê ̣ thố

4.10. Thoát khỏi chương trình và giải phóng bộ nhớ

5. CHƯƠNG 5: CHẾ TẠO MÔ HÌ NH VÀ THƢ̣C NGHIỆM

5.1. Chế ta ̣o mô hiǹ h

5.2. Kế t cấ u mô hình

5.3. Nguyên lý chuyể n hướng của mô hin ̀ h

5.4. Phầ n cứng điề u khiể n của hê ̣ thố ng

5.5. Nguyên lý điề u khiể n hê ̣ thố ng

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN

6.1. Kế t quả đa ̣t đươ ̣c của đề tài

6.2. Những vấ n đề còn tồ n ta ̣i

6.3. Hướng phát triể n của đề tài

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về hệ thống hỗ trợ đỗ xe Park Assist

Hệ thống hỗ trợ đỗ xe Park Assist là một công nghệ tiên tiến giúp người lái xe dễ dàng hơn trong việc đỗ xe. Hệ thống này sử dụng các cảm biến và camera để xác định vị trí đỗ xe và điều khiển xe lùi vào đúng vị trí mà không cần sự can thiệp nhiều từ người lái. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu rủi ro va chạm trong quá trình đỗ xe.

1.1. Giới thiệu về công nghệ Park Assist

Công nghệ Park Assist sử dụng cảm biến siêu âm và camera để phát hiện khoảng cách giữa xe và các vật cản xung quanh. Hệ thống này giúp người lái dễ dàng xác định vị trí đỗ xe và điều khiển xe một cách an toàn.

1.2. Lợi ích của hệ thống hỗ trợ đỗ xe

Hệ thống hỗ trợ đỗ xe Park Assist mang lại nhiều lợi ích như giảm thiểu rủi ro va chạm, tiết kiệm thời gian và nâng cao trải nghiệm lái xe. Người lái chỉ cần tập trung vào việc điều khiển tốc độ mà không cần lo lắng về việc đỗ xe.

II. Vấn đề và thách thức trong thiết kế hệ thống Park Assist

Mặc dù hệ thống Park Assist mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại một số thách thức trong quá trình thiết kế và triển khai. Các vấn đề như độ chính xác của cảm biến, khả năng nhận diện vật cản và điều kiện ánh sáng đều ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống.

2.1. Độ chính xác của cảm biến

Độ chính xác của cảm biến là yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả của hệ thống Park Assist. Nếu cảm biến không hoạt động chính xác, có thể dẫn đến việc xe không đỗ đúng vị trí hoặc va chạm với các vật cản.

2.2. Khả năng nhận diện vật cản

Khả năng nhận diện vật cản của hệ thống Park Assist phụ thuộc vào chất lượng của camera và thuật toán xử lý hình ảnh. Việc cải thiện khả năng này là cần thiết để đảm bảo an toàn cho người lái và xe.

III. Phương pháp thiết kế hệ thống Park Assist hiệu quả

Để thiết kế một hệ thống Park Assist hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp hiện đại trong xử lý tín hiệu và hình ảnh. Việc kết hợp giữa cảm biến siêu âm và camera sẽ giúp tăng cường khả năng nhận diện và điều khiển xe.

3.1. Sử dụng cảm biến siêu âm và camera

Kết hợp cảm biến siêu âm và camera giúp hệ thống Park Assist có thể phát hiện khoảng cách và hình ảnh xung quanh xe, từ đó đưa ra quyết định điều khiển chính xác hơn.

3.2. Ứng dụng thuật toán xử lý hình ảnh

Sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh tiên tiến giúp cải thiện khả năng nhận diện vật cản và xác định vị trí đỗ xe. Điều này giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn trong các điều kiện khác nhau.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống Park Assist

Hệ thống Park Assist đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều dòng xe hiện đại. Các hãng xe lớn như Toyota, Volvo và Volkswagen đã tích hợp công nghệ này vào các mẫu xe của họ, mang lại trải nghiệm lái xe an toàn và tiện lợi hơn.

4.1. Các hãng xe áp dụng công nghệ Park Assist

Nhiều hãng xe nổi tiếng đã áp dụng công nghệ Park Assist, giúp người lái dễ dàng hơn trong việc đỗ xe. Công nghệ này đã trở thành một tiêu chuẩn trong nhiều dòng xe cao cấp.

4.2. Kết quả nghiên cứu và thử nghiệm

Các nghiên cứu và thử nghiệm cho thấy hệ thống Park Assist hoạt động hiệu quả trong việc giảm thiểu va chạm và nâng cao trải nghiệm lái xe. Kết quả này đã khẳng định giá trị của công nghệ trong ngành công nghiệp ô tô.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống Park Assist

Hệ thống Park Assist đang ngày càng trở nên phổ biến và được cải tiến liên tục. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tính năng mới, giúp người lái xe an toàn và thuận tiện hơn trong việc đỗ xe.

5.1. Xu hướng phát triển công nghệ Park Assist

Công nghệ Park Assist sẽ tiếp tục phát triển với sự xuất hiện của các tính năng mới như tự động đỗ xe hoàn toàn và khả năng kết nối với các hệ thống thông minh khác.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu và phát triển

Nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực Park Assist là rất quan trọng để cải thiện hiệu suất và độ an toàn của hệ thống. Các nghiên cứu này sẽ giúp nâng cao chất lượng cuộc sống cho người lái xe.

Luận văn thạc sĩ về thiết kế và chế tạo hệ thống Park Assist