Nhận Diện Làn Đường và Điều Hướng Cho Xe Tự Hành Trên FPGA

• Tác giả: Trần Long Hải
• Người hướng dẫn: ThS. Ngô Hiếu Trường
• Trường học: Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật máy tính
• Đề tài: Nhận Diện Làn Đường và Điều Hướng Cho Xe Tự Hành Trên FPGA
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN ĐỀ TÀI
• 1.1. Một số nghiên cứu liên quan
• 1.1.1. Các nghiên cứu liên quan đến nhận diện làn đường
• 1.1.2. Các nghiên cứu liên quan đến Hough Transform
• 1.2. Cơ sở lý thuyết
• 1.2.1. Tìm hiểu DE1 SoC FPGA
• 1.2.2. Tìm hiểu SDRAM
• 1.2.3. Thuật toán Hough Transform
• 1.2.3.1. Giới thiệu thuật toán Hough Transform
• 1.2.3.2. Không gian Hough và ánh xạ các điểm cạnh lên không gian Hough
• 1.2.3.3. Cách để biểu diễn một đường thẳng trên máy tính
• 1.2.3.4. Cách phát hiện đường thẳng
• 1.2.4. Thuật toán CORDIC
• 1.2.5. Lý thuyết về vector xoay
• 1.3. Thiết kế hệ thống
• 1.3.1. Kiến trúc hệ thống
• 1.3.2. Kiến trúc mạng để xuất
• 1.3.3. Thiết kế khối Hough Transform
• 1.3.3.1. Các bước thiết kế một khối Hough Transform
• 1.3.3.2. Tìm phương trình đường thẳng đi qua hai điểm
• 1.3.4. Thiết kế module Turn predict
• 1.3.5. Thiết kế module HoughP
• 1.3.6. Xử lý đầu vào
• 1.3.7. Xây dựng bảng lookup table
• 1.3.8. Hiện thực thuật toán
• 1.3.9. Nạp ảnh vào SDRAM
• 1.3.10. Xây dựng hệ thống SoPC
• 1.3.11. Xây dựng chương trình C
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
• 4.1. Kết quả mô phỏng Hough Transform
• 4.2. Quá trình tìm điểm ảnh sáng của ảnh
• 4.3. Quá trình bầu chọn giá trị (rho, theta)
• 4.4. Kết quả mô phỏng Turn predict
• 4.5. Kết quả mô phỏng tính góc lái sử dụng Cordic
• 4.6. Tài nguyên phần cứng sử dụng
• 4.7. Kết quả nạp ảnh vào board
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Hướng phát triển
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

I. Tổng Quan Về Nhận Diện Làn Đường Trên FPGA

Nhận diện làn đường là một trong những yếu tố quan trọng trong việc phát triển xe tự hành. Công nghệ này không chỉ giúp cải thiện an toàn giao thông mà còn nâng cao trải nghiệm lái xe. Việc áp dụng FPGA trong nhận diện làn đường mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng xử lý nhanh và hiệu quả. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các phương pháp và công nghệ hiện có, đặc biệt là thuật toán Hough Transform và Cordic.

1.1. Khái Niệm Về Nhận Diện Làn Đường

Nhận diện làn đường là quá trình xác định và phân loại các vạch kẻ đường trong hình ảnh. Điều này rất quan trọng cho các hệ thống hỗ trợ lái xe tự động, giúp xe có thể di chuyển an toàn và chính xác trên đường.

1.2. Vai Trò Của FPGA Trong Nhận Diện Làn Đường

FPGA cung cấp khả năng xử lý song song và linh hoạt, cho phép thực hiện các thuật toán phức tạp như Hough Transform một cách hiệu quả. Điều này giúp cải thiện tốc độ và độ chính xác trong việc nhận diện làn đường.

II. Thách Thức Trong Nhận Diện Làn Đường

Mặc dù công nghệ nhận diện làn đường đã phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các yếu tố như điều kiện ánh sáng kém, vạch kẻ đường bị đứt nét, và sự thay đổi trong môi trường có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống. Nghiên cứu này sẽ phân tích các vấn đề chính và đề xuất giải pháp.

2.1. Ảnh Hưởng Của Điều Kiện Môi Trường

Điều kiện ánh sáng kém và thời tiết xấu có thể làm giảm khả năng nhận diện của hệ thống. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các mô hình học sâu có thể cải thiện khả năng nhận diện trong những điều kiện này.

2.2. Vấn Đề Về Vạch Kẻ Đường

Vạch kẻ đường bị đứt nét hoặc không rõ ràng có thể gây khó khăn cho việc nhận diện. Các thuật toán như Hough Transform cần được cải tiến để xử lý tốt hơn các tình huống này.

III. Phương Pháp Nhận Diện Làn Đường Trên FPGA

Để giải quyết các thách thức trong nhận diện làn đường, nhiều phương pháp đã được phát triển. Trong đó, thuật toán Hough Transform và Cordic là hai phương pháp chính được áp dụng trong nghiên cứu này. Cả hai đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc kết hợp chúng có thể mang lại hiệu quả cao hơn.

3.1. Thuật Toán Hough Transform

Hough Transform là một phương pháp phổ biến để phát hiện các đường thẳng trong hình ảnh. Thuật toán này hoạt động bằng cách ánh xạ các điểm cạnh trong không gian ảnh sang không gian Hough, từ đó xác định các đường thẳng.

3.2. Thuật Toán Cordic

Cordic là một thuật toán tính toán lượng giác hiệu quả, giúp xác định góc lái cho xe tự hành. Thuật toán này có thể giảm độ phức tạp tính toán, nhưng cần được tối ưu hóa để cải thiện tốc độ xử lý.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Nhận Diện Làn Đường

Nhận diện làn đường không chỉ có ứng dụng trong xe tự hành mà còn trong nhiều lĩnh vực khác như giao thông thông minh và hệ thống hỗ trợ lái xe. Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng công nghệ này có thể cải thiện đáng kể an toàn giao thông.

4.1. Ứng Dụng Trong Xe Tự Hành

Xe tự hành sử dụng nhận diện làn đường để điều hướng và đảm bảo an toàn. Công nghệ này giúp xe có thể tự động chuyển làn và điều chỉnh tốc độ phù hợp với tình huống giao thông.

4.2. Giao Thông Thông Minh

Nhận diện làn đường cũng có thể được áp dụng trong các hệ thống giao thông thông minh, giúp tối ưu hóa lưu lượng giao thông và giảm thiểu tai nạn.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Nghiên cứu về nhận diện làn đường và điều hướng cho xe tự hành trên FPGA đã chỉ ra nhiều tiềm năng và thách thức. Việc cải tiến các thuật toán và công nghệ hiện có sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác của hệ thống. Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và học sâu để cải thiện khả năng nhận diện trong các điều kiện khó khăn.

5.1. Kết Luận Về Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng FPGA trong nhận diện làn đường mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng cần phải giải quyết các thách thức hiện tại để đạt được hiệu quả tối ưu.

5.2. Hướng Phát Triển Tương Lai

Hướng phát triển trong tương lai có thể bao gồm việc tích hợp các công nghệ mới như học sâu và mạng nơ-ron để cải thiện khả năng nhận diện và điều hướng cho xe tự hành.