Chương 1 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1. Lý do chọn đề tài Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã tác động mạnh mẽ đến nhiều ngành nghề khác nhau từ sản xuất cho đến dịch vụ. Đối với lĩnh vực ô tô, an toàn và tiện nghi đang được quan tâm và đặt lên hàng đầu. Nhờ những công cụ công nghệ mà cuộc cách mạng 4.0 mang lại, đã giúp nâng cao sự tối ưu về an toàn và tiện nghi của con người.
Cuộc cách mạng đã mang lại nhiều những ứng dụng công nghệ, để làm nền tảng cho sự phát triển hiện nay. Một số ứng dụng công nghệ như là Big Data (dữ liệu lớn); Internet of Things (vạn vật kết nối); Cloud (điện toán đám mây); AI (trí tuệ nhân tạo),. Trong đó, công nghệ AI được ứng dụng trong hầu hết các ngành nghề. Công nghệ AI được dùng để phát triển phần mềm trong các ngành khoa học - kỹ thuật như là: chế tạo robot, những phương tiện tự hành…Nhằm mục đích thu thập thông tin, phân tích và tự đưa ra hướng xử lý, như những giác quan của con người.
Nhờ những ứng dụng của trí thông minh nhân tạo, ngành công nghiệp ô tô đã có những phát triển vượt bậc. Thể hiện qua đó, là xu thế phát triển xe tự hành, đang được nhiều hãng xe hiện nay chú trọng. Trong đó, kỹ thuật xử lý ảnh (processing image) đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong các tính năng an toàn và tiện nghi của ô tô, như là Lane Keeping, Intelligent Parking, Object Detection,…Giúp thông báo cho người lái tránh được những va chạm kịp thời. Đồng thời, nó còn có thể kết hợp với những hệ thống khác như phanh, túi khí, dây an toàn…Để tối ưu hóa hệ thống an toàn trên ô tô.
Chính vì những hiện trạng trên, năm 2016 FPT đã tổ cuộc thi dành cho sinh viên các trường mang tên Cuộc đua số với nhiều giải thưởng hấp dẫn và chủ đề đầu tiên mà cuộc thi lựa chọn đó là xe tự hành nằm trong lĩnh vực an toàn và tiện nghi ô tô. Vì những lý do trên mà đề tài chúng tôi chọn đó là: “NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG TRÊN XE TỰ HÀNH DÀNH CHO CUỘC THI CUỘC ĐUA SỐ CỦA FPT”, dưới sự hướng dẫn của PGS. Giới hạn đề tài Tìm hiểu công nghệ xử lý ảnh. Cách train dữ liệu bằng các model train khác nhau.
So sánh các model với nhau để lựa chọn model phù hợp. Chế tạo mô hình xe tự hành. Giao tiếp giữa phần cứng và phần mềm để xử lý và điều khiển xe tránh vật cản. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu Nhằm đảm bảo an toàn cho người đi đường và người lái một cách tối ưu hóa và thông minh, góp phần làm giảm thiểu những va chạm nghiêm trọng và mang lại cảm giác tiện nghi và hiện đại.
Chúng tôi chọn xử lý ảnh để nhận diện và phát hiện vật cản. Từ đó xuất tín hiệu điều khiển xe tránh vật cản. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng Công nghệ xử lý ảnh: YOLOv3, YOLOv3 – tiny, YOLOv4, YOLOv4 – tiny,. Mô hình xe tự hành tỉ lệ 1:10.
Board Jetson Nano, phần mềm giao tiếp và xử lý xe tránh vật cản. Phạm vi nghiên cứu Tập trung tìm hiểu về việc ứng dụng hệ thống xử lý ảnh trên xe tự hành. Xây dựng chương trình giúp phát hiện đối tượng nhằm điều khiển mô hình xe tự hành tránh vật cản. Phân tích đánh giá các hướng nghiên cứu trong và ngoài nước 1.
Nghiên cứu trong nước 1. Phát triển thuật toán xử lý ảnh để phát hiện và đếm tôm giống Mục tiêu nghiên cứu nhằm tìm ra phương pháp kiểm tra số lượng tôm giống chính xác, nhanh chóng, có khả năng bỏ qua các tạp chất trong quá trình đếm. Nghiên cứu được thực hiện trên các mẫu tôm giống thẻ chân trắng từ 7 đến 13 ngày tuổi sử dụng công nghệ xử lý ảnh và mã nguồn mở OpenCV. Quy trình tổng quát của thuật toán nhận dạng và đếm tôm giống Hình 1.
Kết quả tìm biên của đối tượng 1. Xe tự hành của 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. Xe tự hành FPT 3 1.
Nghiên cứu ngoài nước: A study of vehicle control technology using image processing Nghiên cứu được thực hiện bởi SASAKI Kei là một kỹ sư người Nhật. Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào phát triển hệ thống đỗ xe tự động (Auto-Parking System). Bằng việc lắp đặt hệ thống camera nhận diện vật thể xung quanh và bám theo những đường lane trắng, để thực hiện việc đỗ xe tự động. Quy trình đỗ xe tự động 1.
Hướng nghiên cứu Khảo sát và nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh phù hợp. Khảo sát, tìm hiểu hệ thống và bo mạch phù hợp (CPU, Jetson). Lựa chọn ngôn ngữ lập trình (Python) Khảo sát và lựa chọn camera. Khảo sát và lựa chọn các bộ nguồn chuyển đổi.
Thiết lập và xử lý ảnh để nhận diện đối tượng (dùng YOLOv4 – tiny). Lên kịch bản và tiến hành chạy thực nghiệm. Chỉnh sửa và hoàn tất kết quả thực nghiệm. 4 Chương 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.
Tổng quan về xe tự hành Ô tô tự lái (ô tô tự hành hoặc ô tô không người lái) là phương tiện sử dụng kết hợp các cảm biến, camera, radar, lidar, phần mềm và trí tuệ nhân tạo (AI),… để di chuyển giữa các điểm đến mà không cần con người điều khiển. Để đủ điều kiện là hoàn toàn tự động, một chiếc xe phải có khả năng điều hướng mà không cần sự can thiệp của con người đến một điểm đến được xác định trước trên những con đường chưa được điều chỉnh để sử dụng (bất kể địa hình nào có thể đi được). Xe tự hành của Google Các cấp độ tự hành: Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE) xác định 6 cấp độ tự động hóa lái xe, từ Cấp độ 0 (hoàn toàn thủ công) đến Cấp độ 5 (hoàn toàn tự động). Các cấp độ này đã được Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ thông qua và đang áp dụng trên toàn thế giới.
– Cấp 0: Không có chức năng tự động. Con người vận hành và kiểm soát tất cả các hệ thống chính. Điều này bao gồm những chiếc xe có kiểm soát hành trình vì người lái thiết lập và thay đổi tốc độ khi cần thiết. 5 – Cấp 1: Hệ thống hỗ trợ lái xe.
Hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (Advanced Driver Assistance Systems – ADAS) hỗ trợ người lái xe bằng vô lăng, phanh hoặc tăng tốc, và không đồng thời. ADAS bao gồm camera chiếu hậu và các tính năng như cảnh báo ghế rung để cảnh báo cho người lái xe khi họ lệch khỏi làn đường đang di chuyển. Một số hệ thống như điều khiển hành trình thích ứng hoặc phanh tự động có thể được điều khiển bằng ô tô khi kích hoạt, cá nhân, bởi trình điều khiển của con người. Như vậy, hầu hết các ô tô ngày nay đều đang ở cấp độ 1 về xe tự lái/tự hành.
– Cấp độ 2: Tự động hóa từng phần. Hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS) trên xe có thể tự điều khiển đồng thời cả đánh lái và phanh/tăng tốc trong một số trường hợp. Người lái xe phải luôn chú ý hoàn toàn (theo dõi môi trường lái xe) và thực hiện phần còn lại của nhiệm vụ lái xe. Chiếc xe sẽ phù hợp với tốc độ của bạn để lưu thông và đi theo những khúc cua trên đường, nhưng người lái xe phải sẵn sàng kiểm soát nhiều hệ thống mọi lúc.
Các hệ thống cấp 2 bao gồm Tesla Autopilot, Volvo Pilot Assistant, Mercedes- Benz Drive Pilot và Cadillac Super Cruise… – Cấp độ 3: Tự động hóa có điều kiện. Hệ thống lái xe tự động (Automated Driving Systems – ADS) trên xe có thể tự thực hiện quản lý tất cả các hoạt động an toàn quan trọng, các khía cạnh của nhiệm vụ lái xe trong các điều kiện cụ thể nhưng người lái xe phải đảm nhận khi được cảnh báo. Chiếc xe giám sát môi trường thay vì con người, nhưng lái xe không nên ngủ gật, vì họ sẽ cần phải biết cách chiếm lấy kiểm soát khi được yêu cầu. Trong mọi trường hợp khác, người lái xe thực hiện nhiệm vụ lái xe.
Về cơ bản thì Tesla đang tiến tới cấp độ 3. – Cấp độ 4: Tự động hóa cao. Hệ thống lái xe tự động (Automated Driving Systems – ADS) về cơ bản trên xe có thể tự thực hiện tất cả các nhiệm vụ lái xe và giám sát môi trường lái xe, thực hiện tất cả các thao tác lái xe – trong một số trường hợp nhất định. Con người không cần phải chú ý trong những trường hợp đó.
Nó vẫn sẽ cần sự can thiệp của lái xe trong điều kiện thời tiết xấu hoặc môi trường bất thường. Xe cấp 4 vẫn sẽ có vô lăng và bàn đạp để lái xe khi cần thiết. – Cấp 5: Hoàn toàn tự động. Hệ thống lái xe tự động (Automated Driving Systems – ADS) trên xe có thể thực hiện tất cả các thao tác lái xe trong mọi trường hợp.
Con người 6 chỉ là hành khách và không bao giờ cần phải tham gia vào việc lái xe. Trong mọi tình huống lái xe, chiếc xe sử dụng chế độ lái hoàn toàn tự động và chỉ hỏi con người về lịch trình đi. Các cấp độ xe tự hành Hoạt động của xe tự hành: Mặc dù có thể là thiết kế khác nhau giữa các nhà sản xuất, nhưng xe ô tô tự lái đều dựa vào cảm biến, cơ cấu chấp hành, thuật toán phức tạp, hệ thống máy học và bộ xử lý mạnh mẽ để thực thi phần mềm. Hoạt động xe tự hành 7 – Xe ô tô tự lái tạo và duy trì bản đồ môi trường xung quanh dựa trên nhiều loại cảm biến nằm ở các bộ phận khác nhau của xe.
Cảm biến radar giám sát vị trí của các phương tiện gần đó. Máy quay video phát hiện đèn giao thông, đọc biển báo đường bộ, theo dõi các phương tiện khác và tìm kiếm người đi bộ. Cảm biến Lidar (phát hiện và phạm vi ánh sáng) phát ra các xung ánh sáng từ môi trường xung quanh ô tô để đo khoảng cách, phát hiện các mép đường và xác định các vạch kẻ đường. Cảm biến siêu âm trong bánh xe phát hiện lề đường và các phương tiện khác khi đỗ xe.
