Nghiên Cứu và Thiết Kế Mũ Bảo Hiểm Cảnh Báo Nguy Hiểm Cho Người Lái Xe

Tài liệu nghiên cứu Nghiên ứu và thiết kế mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm cho người lái xe, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

• Tác giả: Nguyễn Văn Tâm
• Người hướng dẫn: PGS.TS Hoàng Sĩ Hồng
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Đo Lường Và Kỹ Thuật Điều Khiển
• Đề tài: Nghiên Cứu Và Thiết Kế Mũ Bảo Hiểm Cảnh Báo Nguy Hiểm Cho Người Lái Xe
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VÀ ĐẶT BÀI TOÁN
• 1.1. Tổng quan về nghiên cứu mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm cho người lái xe
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ CHI TIẾT MŨ BẢO HIỂM CẢNH BÁO NGUY HIỂM CHO NGƯỜI LÁI XE
• 3. CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT THIẾT BỊ VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ NHỮNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm cho người lái xe

Nghiên cứu về mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm cho người lái xe đang trở thành một trong những vấn đề cấp bách trong bối cảnh an toàn giao thông hiện nay. Tai nạn giao thông là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn cầu, đặc biệt là ở các nước đang phát triển. Theo thống kê của WHO, mỗi năm có khoảng 1.25 triệu người chết vì tai nạn giao thông. Tại Việt Nam, số vụ tai nạn giao thông vẫn ở mức cao, với hàng chục ngàn người chết mỗi năm. Việc phát triển các công nghệ an toàn, như mũ bảo hiểm thông minh, có thể giúp giảm thiểu rủi ro cho người lái xe.

1.1. Tình hình tai nạn giao thông hiện nay

Tai nạn giao thông đang gia tăng với tốc độ đáng báo động. Theo số liệu thống kê, năm 2017, cả nước xảy ra 20.280 vụ tai nạn giao thông, làm chết 8.279 người. Nguyên nhân chủ yếu đến từ việc người lái xe không tuân thủ luật giao thông và thiếu các thiết bị cảnh báo an toàn.

1.2. Lợi ích của mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm

Mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm giúp người lái xe nhận diện sớm các tình huống nguy hiểm. Hệ thống này sử dụng camera và cảm biến để phát hiện các phương tiện xung quanh, từ đó cảnh báo kịp thời cho người lái xe, giảm thiểu nguy cơ tai nạn.

II. Vấn đề và thách thức trong an toàn giao thông

An toàn giao thông là một thách thức lớn đối với xã hội hiện đại. Sự gia tăng số lượng phương tiện cá nhân, đặc biệt là xe máy, đã dẫn đến tình trạng ùn tắc và tai nạn giao thông. Các công nghệ cảnh báo nguy hiểm hiện tại chưa đủ để đáp ứng nhu cầu an toàn cho người lái xe. Việc thiếu các thiết bị hỗ trợ an toàn cũng là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến tai nạn.

2.1. Nguyên nhân gây tai nạn giao thông

Nguyên nhân chính gây tai nạn giao thông bao gồm việc lái xe không tuân thủ luật lệ, sử dụng rượu bia, và thiếu chú ý khi lái xe. Những yếu tố này cần được giải quyết để giảm thiểu tai nạn.

2.2. Thách thức trong việc áp dụng công nghệ mới

Việc áp dụng công nghệ mới vào mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm gặp nhiều thách thức, bao gồm chi phí cao và sự chấp nhận của người tiêu dùng. Cần có các chiến lược truyền thông hiệu quả để nâng cao nhận thức về lợi ích của công nghệ này.

III. Phương pháp thiết kế mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm

Thiết kế mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm bao gồm việc tích hợp các công nghệ hiện đại như camera, cảm biến và hệ thống xử lý thông tin. Mục tiêu là tạo ra một sản phẩm có khả năng cảnh báo người lái xe về các tình huống nguy hiểm trong thời gian thực. Hệ thống này không chỉ giúp bảo vệ người lái xe mà còn nâng cao ý thức an toàn giao thông.

3.1. Thiết kế phần cứng cho mũ bảo hiểm

Phần cứng của mũ bảo hiểm bao gồm camera, cảm biến và bộ xử lý trung tâm. Các linh kiện này cần được lựa chọn kỹ lưỡng để đảm bảo hiệu suất và độ bền trong điều kiện sử dụng thực tế.

3.2. Phát triển phần mềm xử lý thông tin

Phần mềm xử lý thông tin sẽ phân tích dữ liệu từ camera và cảm biến để phát hiện các tình huống nguy hiểm. Hệ thống cần được lập trình để đưa ra cảnh báo kịp thời cho người lái xe.

IV. Ứng dụng thực tiễn và kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm có thể giảm thiểu đáng kể số vụ tai nạn giao thông. Hệ thống đã được thử nghiệm và cho thấy hiệu quả trong việc cảnh báo người lái xe về các phương tiện xung quanh. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp bảo vệ người lái xe mà còn góp phần nâng cao an toàn giao thông chung.

4.1. Kết quả thử nghiệm mũ bảo hiểm

Các thử nghiệm cho thấy mũ bảo hiểm có khả năng phát hiện và cảnh báo nguy hiểm trong thời gian thực. Điều này giúp người lái xe có thể phản ứng kịp thời với các tình huống bất ngờ.

4.2. Ứng dụng trong thực tế

Mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm có thể được áp dụng rộng rãi cho người lái xe máy, xe đạp và các phương tiện cá nhân khác. Điều này sẽ góp phần giảm thiểu tai nạn giao thông và nâng cao ý thức an toàn cho người tham gia giao thông.

V. Kết luận và tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu và thiết kế mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm cho người lái xe là một bước tiến quan trọng trong việc nâng cao an toàn giao thông. Tương lai của công nghệ này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích cho người tham gia giao thông. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để hoàn thiện sản phẩm, đồng thời nâng cao nhận thức của cộng đồng về an toàn giao thông.

5.1. Tương lai của công nghệ an toàn giao thông

Công nghệ an toàn giao thông sẽ tiếp tục phát triển với nhiều tính năng thông minh hơn. Mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm có thể trở thành một phần không thể thiếu trong trang bị an toàn cho người lái xe.

5.2. Khuyến nghị cho các nghiên cứu tiếp theo

Cần có các nghiên cứu sâu hơn về hiệu quả của mũ bảo hiểm trong các tình huống giao thông khác nhau. Đồng thời, việc phát triển các giải pháp tích hợp với các phương tiện giao thông khác cũng cần được xem xét.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Tai nạn giao thông là một trong những vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng trực tiếp đến tính mạng con người và an toàn xã hội. Theo thống kê năm 2017, Việt Nam ghi nhận 20.280 vụ tai nạn giao thông, trong đó có 8.279 người chết và hơn 17.000 người bị thương các mức độ khác nhau. Mặc dù số vụ tai nạn có xu hướng giảm khoảng 7% so với năm trước, nhưng tỷ lệ tử vong vẫn ở mức cao, đặc biệt là ở các thành phố lớn như Hà Nội với nhiều điểm đen về ách tắc và tai nạn. Nguyên nhân chính được xác định bao gồm ý thức kém của người điều khiển phương tiện, vi phạm luật giao thông, cũng như các yếu tố khách quan như mật độ giao thông cao, tầm nhìn hạn chế và điều kiện đường xá không thuận lợi.

Trước thực trạng này, việc nghiên cứu và phát triển các thiết bị hỗ trợ cảnh báo nguy hiểm cho người lái xe trở nên cấp thiết nhằm giảm thiểu tai nạn và nâng cao an toàn giao thông. Mục tiêu của luận văn là thiết kế một mũ bảo hiểm thông minh tích hợp hệ thống cảnh báo nguy hiểm dựa trên công nghệ xử lý hình ảnh và cảm biến, giúp người lái xe máy nhận biết kịp thời các rủi ro trên đường. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào thiết bị gắn trên mũ bảo hiểm, hoạt động trong điều kiện giao thông với tốc độ xe không vượt quá 80 km/h và mật độ xe dưới 60% so với mức tối đa trên các làn đường rộng từ 5 đến 10 mét. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ đo lường và điều khiển để nâng cao an toàn giao thông, giảm thiểu thương vong do tai nạn giao thông tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Lý thuyết xử lý ảnh số: Ảnh được thu nhận dưới dạng ma trận điểm ảnh, qua các bước lấy mẫu, lượng tử hóa và xử lý bằng các thuật toán lọc nhiễu Gaussian, phát hiện biên Canny, phân ngưỡng và biến đổi hình thái học nhằm trích xuất các đặc trưng quan trọng phục vụ nhận dạng đối tượng.

• Mô hình nhận dạng đối tượng Haar Cascade: Sử dụng bộ phân loại Haar để phát hiện nhanh và chính xác các đối tượng như biển báo, phương tiện, người đi bộ trong khung hình. Mô hình này dựa trên việc kết hợp các đặc trưng Haar và thuật toán AdaBoost để xây dựng các tầng phân loại mạnh từ các phân loại yếu.

• Phương pháp đo khoảng cách dựa trên tam giác đồng dạng: Tính toán khoảng cách từ camera đến các phương tiện dựa trên kích thước hình ảnh và các thông số camera, giúp xác định mức độ nguy hiểm khi khoảng cách nhỏ hơn ngưỡng an toàn.

• Lý thuyết điều khiển nhúng và giao tiếp vi xử lý: Ứng dụng các vi điều khiển STM32F103C8T6 và máy tính nhúng Raspberry Pi 3 để xử lý dữ liệu, giao tiếp với các module cảm biến góc nghiêng MPU6050, module GPS/GSM SIM808 và phát tín hiệu cảnh báo âm thanh.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Hình ảnh giao thông thu thập trực tiếp qua camera PiCamera gắn trên mũ bảo hiểm với độ phân giải 1280x720, tốc độ 30 khung hình/giây. Dữ liệu cảm biến góc nghiêng và GPS được thu thập từ các module tương ứng.

• Phương pháp phân tích: Xử lý ảnh thời gian thực trên nền máy tính nhúng Raspberry Pi 3, sử dụng thuật toán Haar Cascade để nhận dạng đối tượng, thuật toán Hough Line Transform để nhận dạng vạch phân cách, và phân tích dữ liệu cảm biến để phát hiện tai nạn. Các tín hiệu cảnh báo được truyền qua giao tiếp SPI đến vi điều khiển STM32F103C8T6 để phát âm thanh cảnh báo và gửi tin nhắn SMS khi xảy ra tai nạn.

• Cỡ mẫu và timeline nghiên cứu: Hệ thống được thử nghiệm thực tế trên các tuyến đường nội thành Hà Nội với mật độ giao thông dưới 60%, tốc độ xe không vượt quá 80 km/h. Quá trình nghiên cứu và phát triển kéo dài trong khóa học 2017-2018, bao gồm thiết kế phần cứng, phát triển phần mềm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả nhận dạng đối tượng: Thuật toán Haar Cascade đạt độ chính xác nhận dạng trên 90% đối với các biển báo giao thông, phương tiện và người đi bộ trong điều kiện ánh sáng ban ngày và đêm tối. Tốc độ xử lý đạt 30 khung hình/giây, đảm bảo thời gian thực.

2. Độ chính xác đo khoảng cách: Phương pháp tam giác đồng dạng cho kết quả đo khoảng cách với sai số dưới 5% trong phạm vi 35 mét, phù hợp với quy định khoảng cách an toàn tối thiểu theo Thông tư số 91/2015/TT-BGTVT.

3. Phát hiện tai nạn và cảnh báo kịp thời: Cảm biến góc nghiêng MPU6050 phát hiện góc lệch trên 45 độ với độ nhạy cao, giúp hệ thống phát hiện ngã xe và kích hoạt gửi tin nhắn SMS vị trí tai nạn đến người thân trong vòng dưới 10 giây.

4. Tiêu thụ năng lượng và tính ổn định: Hệ thống sử dụng nguồn pin 7.4V với dòng tiêu thụ trung bình 2A cho bộ xử lý trung tâm và 3.1A cho bộ xử lý đệm, đảm bảo hoạt động liên tục trên 8 giờ. Thiết kế mạch nguồn ổn áp LM2576 và AMS1117 giúp duy trì điện áp ổn định, giảm nhiễu điện từ, tăng độ bền thiết bị.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy thiết bị mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm có khả năng nhận dạng chính xác các đối tượng giao thông và cảnh báo kịp thời các tình huống nguy hiểm, góp phần nâng cao an toàn cho người lái xe máy – nhóm đối tượng có tỷ lệ tai nạn cao nhất tại Việt Nam. So với các hệ thống cảnh báo trên ô tô như Mobileye hay Lexus, thiết bị này có ưu điểm nhỏ gọn, chi phí thấp và phù hợp với đặc thù giao thông Việt Nam.

Việc sử dụng Raspberry Pi 3 làm bộ xử lý trung tâm giúp cân bằng giữa hiệu năng và tiêu thụ điện năng, đồng thời tận dụng được các thư viện mã nguồn mở như OpenCV để phát triển thuật toán xử lý ảnh nhanh chóng. Bộ xử lý đệm STM32F103C8T6 đảm nhận vai trò phát âm thanh cảnh báo và xử lý tín hiệu cảm biến, giúp giảm tải cho bộ xử lý trung tâm.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác nhận dạng đối tượng theo từng điều kiện ánh sáng, bảng thống kê thời gian phản hồi cảnh báo và biểu đồ tiêu thụ năng lượng theo thời gian hoạt động. Những kết quả này khẳng định tính khả thi và hiệu quả của giải pháp trong thực tế.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường tích hợp cảm biến đa dạng: Mở rộng hệ thống bằng cách tích hợp thêm cảm biến radar hoặc lidar để nâng cao khả năng phát hiện nguy hiểm trong điều kiện tầm nhìn hạn chế, nhằm cải thiện độ chính xác cảnh báo.

2. Phát triển giao diện người dùng thân thiện: Thiết kế giao diện hiển thị trực quan trên màn hình LCD 3.5 inch, cung cấp thông tin cảnh báo bằng hình ảnh và âm thanh đa dạng, giúp người lái dễ dàng nhận biết và phản ứng kịp thời.

3. Nâng cao thuật toán xử lý ảnh: Áp dụng các mô hình học sâu (deep learning) để cải thiện khả năng nhận dạng đối tượng phức tạp, đồng thời tối ưu hóa thuật toán để duy trì tốc độ xử lý thời gian thực trên nền máy tính nhúng.

4. Mở rộng phạm vi ứng dụng và thử nghiệm thực tế: Thực hiện các nghiên cứu mở rộng với các điều kiện giao thông khác nhau, tốc độ cao hơn và mật độ xe lớn hơn, nhằm đánh giá hiệu quả và điều chỉnh hệ thống phù hợp với đa dạng môi trường giao thông.

5. Chủ thể thực hiện: Các cơ quan nghiên cứu công nghệ giao thông, các trường đại học kỹ thuật, doanh nghiệp sản xuất thiết bị an toàn giao thông và các cơ quan quản lý giao thông nên phối hợp triển khai các giải pháp trên trong vòng 1-2 năm tới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành đo lường và điều khiển: Tài liệu cung cấp kiến thức chuyên sâu về thiết kế hệ thống nhúng, xử lý ảnh và ứng dụng trong an toàn giao thông, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

2. Doanh nghiệp sản xuất thiết bị an toàn giao thông: Tham khảo để phát triển sản phẩm mũ bảo hiểm thông minh, thiết bị cảnh báo nguy hiểm phù hợp với thị trường Việt Nam và các nước đang phát triển.

3. Cơ quan quản lý giao thông và an toàn đường bộ: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng các chính sách, quy chuẩn kỹ thuật và chương trình nâng cao nhận thức an toàn giao thông cho người dân.

4. Người lái xe máy và cộng đồng người tham gia giao thông: Hiểu rõ về công nghệ hỗ trợ an toàn, từ đó lựa chọn và sử dụng các thiết bị cảnh báo nguy hiểm nhằm giảm thiểu rủi ro khi tham gia giao thông.

Câu hỏi thường gặp

1. Thiết bị mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm hoạt động như thế nào?
   Thiết bị sử dụng camera gắn trên mũ bảo hiểm để thu nhận hình ảnh giao thông, xử lý ảnh thời gian thực trên máy tính nhúng Raspberry Pi 3 nhằm nhận dạng các đối tượng nguy hiểm như xe khác, biển báo, người đi bộ. Khi phát hiện nguy hiểm, bộ xử lý đệm STM32F103C8T6 phát âm thanh cảnh báo và gửi tin nhắn vị trí tai nạn nếu có sự cố.

2. Độ chính xác nhận dạng đối tượng của hệ thống ra sao?
   Hệ thống đạt độ chính xác trên 90% trong việc nhận dạng các đối tượng giao thông phổ biến nhờ sử dụng thuật toán Haar Cascade và xử lý ảnh hiệu quả, đảm bảo cảnh báo kịp thời và chính xác.

3. Thiết bị có thể hoạt động trong điều kiện thời tiết xấu không?
   Camera và các cảm biến được lựa chọn có khả năng hoạt động trong nhiều điều kiện thời tiết khác nhau, bao gồm mưa nhẹ và ánh sáng yếu. Tuy nhiên, hiệu quả nhận dạng có thể giảm nhẹ trong điều kiện thời tiết cực đoan, cần bổ sung cảm biến hỗ trợ.

4. Thời gian phản hồi cảnh báo là bao lâu?
   Hệ thống xử lý ảnh và phát cảnh báo trong vòng dưới 33ms cho mỗi khung hình, đảm bảo cảnh báo gần như tức thời khi phát hiện nguy hiểm, giúp người lái có thời gian phản ứng kịp thời.

5. Chi phí và khả năng thương mại hóa thiết bị như thế nào?
   Với việc sử dụng các linh kiện phổ biến như Raspberry Pi 3, vi điều khiển STM32 và module SIM808, chi phí sản xuất thiết bị được ước tính ở mức hợp lý, phù hợp với người dùng xe máy tại Việt Nam. Thiết bị có tiềm năng thương mại hóa cao nhờ tính năng thiết thực và giá thành cạnh tranh.

Kết luận

• Đã thiết kế thành công mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm tích hợp camera và cảm biến, giúp nâng cao an toàn cho người lái xe máy.
• Thuật toán xử lý ảnh và nhận dạng đối tượng đạt độ chính xác trên 90%, xử lý thời gian thực với tốc độ 30 khung hình/giây.
• Hệ thống phát hiện tai nạn và gửi cảnh báo vị trí kịp thời, giảm thiểu hậu quả tai nạn giao thông.
• Thiết kế phần cứng tối ưu về kích thước, tiêu thụ năng lượng và chi phí, phù hợp với điều kiện giao thông Việt Nam.
• Đề xuất mở rộng nghiên cứu tích hợp cảm biến đa dạng và nâng cao thuật toán để ứng dụng rộng rãi hơn trong tương lai.

Hành động tiếp theo: Triển khai thử nghiệm thực tế quy mô lớn, hoàn thiện giao diện người dùng và chuẩn bị cho việc thương mại hóa thiết bị nhằm góp phần giảm thiểu tai nạn giao thông tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VÀ ĐẶT BÀI TOÁN 1. Tổng quan về nghiên cứu mũ bảo hiểm cảnh báo nguy hiểm cho người lái xe Hiện nay, an toàn giao thông vẫn đang là vấn đề nóng bỏng và nhức nhối đối với xã hội, tai nạn giao thông vẫn xảy ra hằng ngày, hằng giờ. Trên thế giới, mỗi năm có 1.25 triệu người chết vì tai nạn giao thông.

Số liệu thu thập từ 180 nước cho thấy, số người chết do tai nạn giao thông đã lên đến mức báo động, đặc biệt là tại những nước nghèo. Tai nạn giao thông đường bộ là thủ phạm cướp đi sinh mạng của nhiều người trên thế giới hiện nay. Tổ chức WHO công bố báo cáo trên cùng với lời kêu gọi "hành động khẩn cấp" để đạt được mục tiêu đề ra trong Chương trình mục tiêu phát triển bền vững đến năm 2030, giảm một nửa số thương vong do tai nạn giao thông vào năm 2020. Báo cáo cũng nhấn mạnh đến con số 90% số vụ tai nạn giao thông đường bộ xảy ra ở các nước có thu nhập thấp và trung bình, mặc dù các nước này chỉ chiếm 54% số xe cộ trên thế giới.

Cụ thể, châu Âu có tỷ lệ người tử vong vì tai nạn giao thông thấp nhất tính theo đầu người, trong khi châu Phi chiếm tỷ lệ cao nhất. Ở nước ta, theo thống kê năm 2017, trên địa bàn cả nước xảy ra 20.280 vụ tai nạn giao thông, trong đó bao gồm 9.770 vụ tai nạn giao thông từ ít nghiêm trọng trở lên và 10.310 vụ va chạm giao thông, làm 8.279 người chết; 5.587 người bị thương và 11.453 người bị thương nhẹ. So với năm trước, số vụ tai nạn giao thông năm nay giảm 7% (số vụ tai nạn từ ít nghiêm trọng trở lên giảm 5.6%, số vụ va chạm giao thông giảm 8.3%); số người chết giảm 4.7%; số người bị thương giảm 9.6% và số người bị thương nhẹ giảm 12. Những con số trên tuy có giảm nhưng số người chết vì tai nạn giao thông vẫn đang còn là rất cao, đây cũng chính là những vấn đề làm đau đầu các nhà chức trách trên thế giới cũng như ở Việt Nam.

Tai nạn giao thông xảy ra ngày càng nhiều, càng nghiêm trọng. Tai nạn để lại cho xã hội những hậu quả nặng nề: hàng chục ngàn người chết mỗi năm, đa phần là những người trẻ tuổi.Vậy, nguyên nhân chính bắt nguồn từ đâu? Cần làm rõ để thoát khỏi tình trạng nguy hiểm này! Có một số ý kiến cho rằng: tai nạn xảy ra do số lượng phương tiện cá nhân vẫn còn tăng mạnh đặc biệt là các loại xe máy, phương tiện thiếu an toàn trong các loại phương tiện lưu thông trên đường bộ. Theo thống kê của Hiệp hội các nhà sản xuất xe máy (VAMM), doanh số bán hàng toàn thị trường trong năm 2017 đạt gần 3.3 triệu xe các loại, tăng 4. Thị trường tiêu thụ xe máy nhiều nhất lại là các 14 nước nghèo, các nước đang phát triển, chủ yếu phân bố ở châu Phi và châu Á, những nơi có tỷ lệ xảy ra tai nạn giao thông cao.

Hình 1-1: Thị trường tiêu thụ xe máy tại Việt Nam qua các năm Có ý kiến khác lại cho rằng: Tai nạn xảy ra do người điều khiển phương tiện có ý thức kém, không tôn trọng luật giao thông, sử dụng bia rượu khi điều khiển xe, chạy xe quá tốc độ cho phép, phóng nhanh vượt ẩu và nhiều nguyên nhân chủ quan khác. Tất nhiên mọi tai nạn đều được gây ra bởi người điều khiển phương tiện, nhưng tai nạn không chỉ chi phối bởi các nguyên nhân chủ quan mà còn bị tác động bởi các nguyên nhân khách quan và chính yếu tố khách quan mới là nhân tố quan trọng trong việc hình thành tai nạn.  Một số giải pháp: Hiện nay trên thế giới các công nghệ an toàn đang được phát triển dành cho các phương tiện cá nhân như camera chiếu hậu, cảm biến, các thiết bị định vị giúp cho việc cảnh bảo nguy hiểm cho người lái xe. Hiện nay, có một số thiết bị có chức năng tương tự như vậy, đó là:  Thiết bị cảnh báo nguy hiểm cho người đi xe đạp (Backtracker).

Mới đây một nhóm thiết kế tại Stellenbosch, Nam Phi đã giới thiệu bộ thiết bị phát tín hiệu radar giúp cảnh bảo nguy hiểm cho người đi xe đạp gọi là Backtracker. Bộ thiết bị Backtracker bao gồm hai mô-đun. Một thiết bị gắn ở phía sau, có một anten radar 24GHz, một bộ xử lý ARM, sử dụng kết nối bluetooth để giao tiếp với phần còn lại, được gắn trên tay lái. Khi có một chiếc xe khác tiến lại gần trong khoảng cách 140m, hệ thống radar sẽ phát hiện và gửi tín hiệu đến thiết bị hiển thị phía trước.

Thiết bị này sẽ cảnh báo người lái xe thông qua một hàng đèn LED. Các đèn LED hiển thị này sẽ giúp cảnh báo người lái xe rằng đang có một chiếc xe khác tiến lại gần, qua 15 mức độ hiển thị cũng giúp người lái xe biết được khoảng cách cũng như hướng của chiếc xe kia. Hình 1-2: Hệ thống đèn led hiển thị mức độ nguy hiểm từ xe đang tiến đến gần Backtracker có thể được sạc thông qua một cổng USB, với thời gian sử dụng lên đến 8 tiếng. Người lái cũng có thể thay thế thiết bị phía trước bằng chiếc smartphone của mình, với kết nối bluetooth và một ứng dụng có sẵn.

Hiện tại thiết bị này vẫn đang trong quá trình hoàn thành và huy động vốn để có thể đưa vào thương mại hóa. Theo kế hoạch của nhóm thiết kế, thiết bị này có thể được bán ra với mức giá khoảng 199 USD.  Ưu, nhược điểm của giải pháp:  Ưu điểm: - Thiết bị nhỏ gọn, lắp đặt dễ dàng. - Khoảng cách phát hiện phương tiện từ xa.

 Nhược điểm: - Sử dụng đèn led thông báo gây khó khăn cho việc vừa quan sát, vừa lái xe - Giá thành cao so với sản phẩm lắp trên một chiếc xe đạp. - Chưa áp dụng đối với các phương tiện có khả năng cao xảy ra va chạm, tai nạn giao thông như ô tô, xe máy.  Hệ thống cảnh báo nguy hiểm mới cho tài xế của Lexus với các tính năng thông minh và hoàn toàn chủ động (áp dụng trên ô tô) Hệ thống sử dụng 6 camera để quản lý gương mặt của người lái xe. Nếu có một chướng ngại vật trên đường đi mà người lái xe quay hướng khác, không chú ý, xe sẽ tự động dừng lại.

Hệ thống này cũng kết hợp với gối tựa trên ghế cho mỗi hành khác nhằm đảm bảo giảm thiểu nguy hiểm nếu có sự va chạm từ phía bên hông hay từ phía sau xe. 16 Khi xe được khởi động, hệ thống tự động xác định vị trí của các đặc điểm trên gương mặt người lái xe như mắt, mũi và miệng; đồng thời đo chiều rộng của một số đặc điểm cũng như xác định đường tâm trên gương mặt. Khi xe đang di chuyển, nếu đầu người lái xe xoay một góc rộng hơn 15o so với hướng chuyển động của xe và có một chứng ngại vật ở phía trước, hệ thống sẽ tự động kích hoạt chuông báo PCS và sẽ tác động lên thắng xe để cảnh báo nguy hiểm. Hình 1-3: Mô hình hệ thống cảnh báo nguy hiểm cho tài xế của hãng Lexus Nếu những tín hiệu báo động này không có tác dụng đối với tài xế, hệ thống PCS sẽ gài thắng và thắt chặt dây an toàn của người ngồi phía trước.

Bên cạnh giám sát gương mặt tài xế và con đường phía trước, Lexus LS cũng có chức năng cảnh báo nguy hiểm bên hông. Theo đó, hệ thống camera gắn bên hông xe sẽ giám sát liên tục xung quanh phía sau xe. Nếu phát hiện một va chạm có thể xảy ra, gối tựa lưng ghế sẽ tự động di chuyển lên hay xuống để tạo thành miếng đệm cho hành khách, ngăn chặn tổn thương đầu khi tai nạn xảy ra.  Ưu, nhược điểm của giải pháp:  Ưu điểm: - Sử dụng nhiều camera giúp quan sát nhiều hướng, dự đoán được nhiều mối nguy hại từ các phía khác nhau.

- Có nhiều chức năng tự động điều khiển.  Nhược điểm: - Chỉ mới áp dụng cho ô tô. - Lắp đặt phức tạp.  Mobileye: Cảnh báo va chạm phía trước (áp dụng trên ô tô).

17 Thiết Mobileye được Isarel phát triển đang rất thịnh hành ở nhiều nước trên thế giới. Sản phẩm được nhiều chính phủ hỗ trợ để đưa vào quy định bắt buộc đối với người sử dụng ô tô để giảm thiểu tai nạn giao thông. Thiết bị sẽ luôn theo dõi và tính toán giúp cảnh báo tới người lái xe tới 2.7s trước khi va chạm. Hình 1-4: Hình ảnh trong video sau khi xử lý từ camera lắp trên ô tô của Mobileye Mobileye có các chức năng cơ bản: - Cảnh báo va chạm phía trước.

- Cảnh báo sai làn đường, cảnh báo người đi bộ và xe đạp, tính toán khoảng cách và giám sát thời gian va chạm với phương tiện phía trước. - Đọc biển giới hạn tốc độ và biển báo giao thông. - Tự động chuyển hệ thống đèn pha.  Ưu, nhược điểm của giải pháp:  Ưu điểm: - Sử dụng công nghệ xử lý ảnh, xử lý video thời gian thực, đưa ra khoảng cách đến các phương tiện khác.

- Thiết bị hoạt động trong mọi điều kiện thời tiết, dù là lái xe khi trời mưa hay lái xe trong đêm tối và quan trọng là thiết bị không bao giờ nghỉ ngơi. Có nhiều chức năng tự động điều khiển. - Áp dụng một số phương thức điều khiển xe tự động.  Nhược điểm: - Chỉ mới áp dụng cho ô tô, chưa phổ biến trên xe máy-phương tiện gây ra tai nạn giao thông cao ở Việt Nam.

- Mới chỉ cảnh báo trên hình ảnh, chưa đưa ra cảnh báo cụ thể bằng âm thanh. Hiện nay ở Việt Nam cũng như trên thế giới, các phương tiện giao thông đang dần được trang bị những công nghệ tiên tiến, trong đó có camera hành trình giám sát giao thông nhưng hầu như vẫn còn có nhiều bất cập, hoặc camera trang bị với mục đích quay lại hành trình của người lái xe, hoặc là có tác dụng chỉ đường, hoặc là đưa ra 18 những nhận diện như biển báo, tín hiệu đèn mà chưa có một cảnh báo cụ thể những nguy hiểm cho người dùng.