CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1. Lý do chọn đề tài Trong thời kỳ công nghệ hoá 4.0 hiện nay, xe ô tô sử dụng công nghệ tự hành được hướng đến như một phần của cuộc sống trong hiện tại và tương lai của ngành công nghiệp ô tô. Việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống xe tự hành không chỉ là một thách thức kỹ thuật, mà còn mang lại nhiều lợi ích cho xã hội và môi trường. Với việc đã được tiếp xúc với xe tự hành từ các môn học tại trường và trên các diễn đàn học tập.
Chúng tôi nhận thấy việc xử lý bám làn của xe tự hành chưa được mượt mà và nhanh chóng. Khi vào khúc cua hoặc mất đường kẻ đường thì xe thường sẽ giật và khó có thể nhận diện lại làn đường. Ngoài ra, vấn đề linh kiện cũng là một điểm trừ khi vẫn chưa có những thiết bị xử lý đủ nhỏ để giúp cho xe tiết kiệm được diện tích và trọng lượng khi xe di chuyển. Chính vì vậy, việc lựa chọn đề tài “NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ MÔ HÌNH XE TỰ HÀNH” sử dụng xử lý ảnh bám làn đường bằng camera và kết hợp với máy tính raspberry là một bản nâng cấp của các bài học mà chúng em đã được học từ trước, nó còn là bước đi có lợi cho cộng đồng và chính chúng em trong việc học tập và nghiên cứu.
Đề tài sẽ giúp tạo ra một chiếc xe tự hành với chi phí thấp nhưng vẫn giải quyết được vấn đề về xử lý bám làn đường cũng như trọng lượng và không gian của xe. Ngoài ra, đề tài này còn là một hướng đi giúp các bạn sinh viên hoặc mọi người dễ tiếp cận với bài toán “xe tự hành” vốn rất rộng và phát triển liên tục. Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 1. Tình hình nghiên cứu trong nước Tại đất nước đang phát triển và hội nhập về công nghệ nhanh chống như Việt Nam, công nghệ xe tự hành do chính người Việt đã có những phát triển vượt bậc nhờ sự quan tâm của nhà nước và các tập đoàn lớn, ứng dụng tích cực với sự dẫn đầu của những công ty lớn như Tập đoàn FPT và Vin Group và gần đây sự xuất hiện của công ty Alpha Asimov là một lời khẳng định rằng còn rất nhiều công ty nhỏ đang phát triển với công nghệ xe tự hành.
Với FPT, họ cho phát triển một dự án riêng mang tên akaBot, Vin AI là viện trí tuệ nhân tạo hàng đầu tại khu vực của Vin Group với công 1 cuộc áp dụng công nghệ xe tự hành lên chính xe của mình. Cùng với đó, Alpha Asimov là một công ty chuyên về logicstic sử dụng xe tự hành để giao hàng vừa thuận tiện và chi phí thấp. Không chỉ có sự tham gia và quan tâm từ các công ty, các nghiên cứu sinh, sinh viên và học sinh ở trong nước đã và đang rất tích cực tìm hiểu cũng như tiếp cận công nghệ xe tự hành dưới sự đầu tư của nhà nước và các tập đoàn để tìm kiếm nhân tài. Hàng năm, nhiều cuộc thi như FPT Autonomous Car và Bosch Future Mobility Challenge được tổ chức nhằm kích thích tư duy sáng tạo của học sinh và sinh viên, tạo điều kiện để tìm kiếm nhân tài cũng như đưa công nghệ xe tự hành trở nên phổ biến hơn.
Những cuộc thi này là môi trường lý tưởng cho sinh viên chế tạo, thắc mắc, học hỏi và làm việc cùng các chuyên gia để phát triển ý tưởng của mình. Kết quả là, nhiều ý tưởng và giải pháp mới đã được áp dụng và phát triển, góp phần hoàn thiện và nâng cao công nghệ xe tự hành. Những cuộc thi này đã đưa ra nhiều phương pháp giải quyết các vấn đề như nhận diện làn đường và biển báo, cùng các thử thách khác. Ý tưởng, sản phẩm từ các cuộc thi học thuật này được các chuyên gia làm việc với sinh viên để tổng hợp và phân tích để đưa ra những giải pháp tối ưu nhất cho công nghệ xe tự hành.
Tình hình nghiên cứu ngoài nước Tại các nước phát triển vượt bậc như Mỹ và Châu Âu, xe tự hành đã được đưa vào để vận hành và chở con người giao thông trên đường. Công nghệ xe tự lái được phân loại thành 6 cấp độ, từ cấp độ 0 (người lái xe điều khiển hoàn toàn) đến cấp độ 5 (xe tự lái hoàn toàn). Hiện nay, hầu hết các xe ô tô đang hoạt động theo cấp độ 2, tức là mức độ tự động hóa một phần. Ở cấp độ này, xe có thể tự điều khiển hệ thống lái, tăng tốc và phanh nhưng chỉ trong một khoảng thời gian ngắn hoặc trong những tình huống cụ thể như đỗ xe hoặc lái trên đường cao tốc.
Trong những tình huống này, hệ thống cần được giám sát liên tục bởi người lái để tránh xảy ra tai nạn. Công ty MobilEye đang tiến hành kế hoạch ra mắt dịch vụ taxi tự lái tại Đức. MobilEye là công ty tiên phong trong việc phát triển các hệ thống phần mềm hỗ trợ 2 người lái, đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các yêu cầu kỹ thuật phức tạp. Ở Mỹ, Waymo (trụ sở tại Arizona) là công ty đầu tiên vận hành dịch vụ taxi tự lái.
Năm 2020, Waymo bắt đầu nghiên cứu về xe điện Jaguar I-PACE cho việc kinh doanh. Nhờ vào việc trang bị camera, cảm biến lidar, radar và hệ thống máy tính xử lý tín hiệu cho xe tại San Francisco, mẫu xe điện này đã được vận hành và thử nghiệm. Tại châu Á, Trung Quốc dẫn đầu về công nghệ xe tự hành. Công ty Didi Chuxing đã thử nghiệm dịch vụ robotaxi (xe taxi tự hành) tại khu vực ngoại ô Jiading, Thượng Hải.
Những tiến bộ này thể hiện sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ xe tự hành trên toàn cầu, với sự tham gia của nhiều công ty tiên phong trong các lĩnh vực khác nhau. Từ những thành tựu này cho thấy, công nghệ xe tự hành ở các nước bạn đã đi ra khỏi những trang giấy, thí nghiệm mà bước vào đời sống con người với đúng mục đích ban đầu của nó là giúp con người di chuyển mà không cần phải vận hành quá nhiều. Tuy nhiên, càng nhìn vào sự phát triển này, cho thấy việc phát triển xe tự hành ngày càng phức tạp với nhiều tích hợp về toán tử và xử lý ảnh. Hiện nay, vấn đề ở các nước phát triển là làm sao để máy học có thể nhận diện được biển báo, biển báo thể hiện điều gì, ngoài ra còn là việc phân biệt làn đường khi có các bóng đổ gây nhiễu hoặc vật cản trên đường.
Đây không chỉ là thách thức của các nước phát triển mà còn là của thế giới trong việc biến “Xe tự hành” trở thành một phần trong cuộc sống. Mục tiêu đề tài - Mục tiêu chính là phát triển và áp dụng các phương pháp xử lý ảnh trong python để lập trình nhúng vào máy tính raspberry giao tiếp với board mạch arduino nano để giúp xe tự hành nhận diện, theo dõi và duy trì đường đi an toàn. - Tìm hiểu lý thuyết điều khiển tự động và lập trình python về xử lý ảnh. - Tìm hiểu cách sử dụng raspberry và arduino nano, giao tiếp SPI giữa hai thiết bị.
- Thiết kế mô hình khung xe và lắp đặt các phần tử giúp xe di chuyển. - Thực nghiệm, đánh giá sử ổn định của xe khi di chuyển tự hành. Phương pháp nghiên cứu 3 - Tham khảo tài liệu, đề tài từ các nhóm đi trước, đọc tài liệu trên Internet (các đề tài liên quan), chọn lọc và kết hợp với kiến thức đã học để áp dụng vào việc lập trình và thiết kế mạch điện cho xe tự hành. - Sử dụng Python để mô phỏng quá trình hoạt động của xe trên máy tính.
Tiến hành thiết kế mạch điều khiển xe chạy bằng arduino và chạy thử xe. - Tiến hành thử nghiệm cho xe hoạt động trên đường line đã thiết kế, dựa trên các thông số tính toán và kết quả thực nghiệm đưa ra đánh giá hoạt động. Đối tượng nghiên cứu - Ngôn ngữ Python - Giao tiếp SPI - Máy tính Raspberry Pi - Chương trình xử lý ảnh nhận diện làn đường. Giới hạn của đề tài Đề tài tập trung nghiên cứu về chế tạo, thiết kế mô hình xe tự hành.
Thu thập, xử lý dữ liệu cũng như kết nối giữa các thiết bị điều khiển độc lập để giúp xe tăng tốc và đánh lái. Bố cục của đề tài - Chương 1: Tổng quan đề tài. - Chương 2: Cơ sở lý thuyết. - Chương 3: Thiết kế và xây dựng mô hình.
- Chương 4: Thuật toán điều khiển mô hình xe tự hành. - Chương 5: Thực nghiệm và đánh giá. - Chương 6: Kết luận và hướng phát triển. 4 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.
Khái quát về xe tự hành Xe tự hành, hay còn được biết đến với cái tên xe tự lái, là phương tiện giao thông được trang bị công nghệ cho phép hoạt động độc lập mà không cần sự điều khiển của con người. Xe sẽ ứng dụng một loạt các công nghệ như cảm biến siêu thanh, radar, camera và hệ thống định vị toàn cầu (GPS) để thu thập thông tin và dữ liệu từ môi trường giao thông trên đường. Dữ liệu này được xử lý bởi các thuật toán trí tuệ nhân tạo để nhận diện đối tượng, đánh giá tình huống và truyền tín hiệu cho bộ xử lý trong xe như ECU hay máy tính nhúng để đưa ra ứng xử lái xe phù hợp. Điều này bao gồm việc xử lý khoảng cách với các phương tiện khác, tránh chướng ngại vật, duy trì làn đường, và đáp ứng đúng luật giao thông.
Mặc dù xe tự hành mang lại nhiều lợi ích như nâng cao an toàn giao thông, tăng hiệu quả di chuyển và giảm tác động đến môi trường, nhưng chúng cũng đối mặt với nhiều thách thức. Các vấn đề kỹ thuật như xử lý các tình huống giao thông phức tạp và đảm bảo độ tin cậy của hệ thống cảm biến trong mọi điều kiện thời tiết vẫn là những rào cản lớn. Ngoài ra, các vấn đề pháp lý về trách nhiệm khi xảy ra tai nạn và lo ngại về bảo mật, quyền riêng tư liên quan đến việc thu thập dữ liệu lớn cũng cần được giải quyết. Do đó, nghiên cứu và phát triển không ngừng là cần thiết để xe tự hành có thể tích hợp và phát triển bền vững trong tương lai.