Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp kỹ sư ngành Kỹ thuật Máy tính của tác giả Cao Phan Tiến Dũng (Trường Đại học Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia TP.HCM, năm 2023, do ThS. Phạm Minh Quân hướng dẫn) mang tiêu đề "Thiết kế phần mềm mô phỏng chuyển động của xe tự hành" (tên tiếng Anh: Design Platform for Simulation of Autonomous Vehicles). Nghiên cứu giải quyết bài toán tối ưu hóa chi phí và điều kiện hạ tầng phần cứng trong quá trình phát triển, thử nghiệm thuật toán điều khiển phương tiện tự hành (Autonomous Vehicles - AVs).

Bối cảnh thực tiễn được tác giả nêu rõ:

  • Ngành công nghệ xe tự hành trên thế giới đang phát triển nhanh chóng với sự tham gia của các công ty công nghệ và nhà sản xuất ô tô lớn như Tesla, Google và Uber. Tại Việt Nam, nhu cầu vận tải đô thị tăng cao cùng với sự phát triển của hạ tầng giao thông và khung pháp lý thử nghiệm xe tự lái đã mở ra tiềm năng lớn cho lĩnh vực này.
  • Thách thức lớn nhất đối với các đơn vị nghiên cứu, phòng thí nghiệm và công ty công nghệ quy mô vừa và nhỏ tại Việt Nam là chi phí trang bị phần cứng xe thật rất tốn kém, đi kèm rủi ro va chạm khi thử nghiệm thực nghiệm trực tiếp.
  • Các nền tảng mô phỏng xe tự hành phổ biến trên thế giới hiện nay bộc lộ những hạn chế tiếp cận nhất định: nền tảng Morai.ai của Hàn Quốc là phần mềm thương mại có thu phí bản quyền; Apollo Simulator của Baidu đòi hỏi nguồn tài chính lớn; trong khi nền tảng mã nguồn mở CARLA (phát triển bởi Đại học Bologna) lại đòi hỏi cấu hình máy tính rất cao (tối thiểu CPU Intel Core i7/i9 thế hệ 9–11 hoặc AMD Ryzen 7/9, card đồ họa rời NVIDIA RTX 2070, 2080, 3070, 3080 trở lên), khiến các hệ thống máy tính cấu hình phổ thông không thể vận hành mượt mà.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài gồm 4 nhiệm vụ chính:

  1. Phát triển phần mềm mô phỏng chuyển động của xe tự hành trên nền tảng công cụ Unity Engine, hỗ trợ các kịch bản môi trường đa dạng với chi phí thấp.
  2. Xây dựng mô hình động cơ vật lý chân thực, tái hiện các thông số chuyển động như vận tốc, gia tốc, góc lái, hệ thống phanh và lực ma sát tương tác với mặt đường.
  3. Tích hợp mô phỏng các cảm biến (camera, cảm biến khoảng cách, định vị) và thiết kế giao diện điều khiển thân thiện, cho phép tùy chỉnh thông số kịch bản.
  4. Kiểm thử, đánh giá phần mềm mô phỏng thông qua so sánh độ tương thích chuyển động với thực tế và kiểm tra tính khả thi khi vận hành trên các cấu hình máy tính khác nhau.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Phần mềm mô phỏng chuyển động xây dựng trên Unity; mô hình động học và động lực học của xe tự hành; các cảm biến tích hợp (máy ảnh/camera, cảm biến khoảng cách, GPS, IMU); các giải thuật điều khiển chuyển động.
  • Phạm vi nghiên cứu: Tập trung vào thiết kế mô hình 3D xe và môi trường đô thị bằng Blender; hiện thực hóa chuyển động và xử lý tương tác vật lý trong môi trường Unity; tính toán lực truyền động và ma sát dựa trên số bánh tiếp đất; xử lý dữ liệu cảm biến hình ảnh; giao tiếp điều khiển qua giao thức mạng socket giữa phần mềm mô phỏng và giải thuật ngoài.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng dựa trên các khái niệm kỹ thuật cốt lõi của xe tự hành và lý thuyết mô phỏng vật lý 3D:

  • Khái niệm và quy trình xử lý của xe tự hành: Hệ thống xe tự hành bao gồm 4 khối chính: Thu thập dữ liệu (cảm biến Camera, Radar, LiDAR, GPS, IMU), Xử lý thông tin (bộ xử lý trung tâm ECU/MCU trích xuất đặc trưng và xác định quỹ đạo), Đưa ra quyết định (lập kế hoạch di chuyển, tính toán đánh lái và phanh), và Điều khiển chuyển động (tác động cơ cấu chấp hành ga, phanh, lái).
  • Các giải thuật điều khiển: Tác giả tổng hợp các giải thuật phổ biến như bộ điều khiển vi tích phân tỉ lệ (PID - Proportional Integral Derivative), giải thuật tìm đường $A^*$ (A-star), các thuật toán tìm kiếm trên đồ thị và cây, thuật toán bám làn đường và tránh vật cản.
  • Lý thuyết cơ học và động lực học chuyển động: Ứng dụng hệ tọa độ không gian 3 chiều XYZ; các đại lượng lực quán tính, mô-men quay, lực ma sát, góc quay lái, bán kính quay vòng, cùng các trạng thái tiếp xúc mặt đường của bánh xe.
  • Khảo sát các nền tảng mô phỏng robot và xe tự hành quốc tế: Dựa trên bài báo khảo sát "Autonomous Vehicle Evaluation: A Comprehensive Survey on Modeling and Simulation Approaches", tác giả tổng hợp đặc tính kỹ thuật của các công cụ mô phỏng hiện hành qua các bảng số liệu:
Phần mềm Bản quyền Động cơ mô phỏng Động cơ đồ họa Tác tử ngoài (External Agent)
Gazebo GPL / Mã nguồn mở ODE, Bullet, Simbody Ogre3D Có
V-Rep Mã nguồn mở / Thương mại ODE, Bullet, Vortex OpenGL Có
Webots Thương mại ODE Riêng Có
MRDS Thương mại PhysX DirectX Không
USARSim GPL Unreal Engine Karma Có

Bảng: Tóm tắt tính năng chính của các phần mềm mô phỏng robot (trích từ Bảng 3.1 của khóa luận)

Nền tảng Bản quyền Động cơ mô phỏng Động cơ đồ họa Ngôn ngữ kịch bản Ghi chú vận hành
CARLA GPL / Mã nguồn mở Unreal Engine GPU Python Hỗ trợ lái xe tự động
Constellation Hạn chế GPU GPU C/C++, Python Điện toán đám mây, PhysX/CUDA, HIL, VR
Carcraft (Waymo) Hạn chế Không công bố Không công bố Không công bố Mô phỏng nội bộ lái xe tự động
RADSim Thương mại Không công bố GPU MATLAB Tích hợp RADAR
PreScan Thương mại Unreal Engine GPU MATLAB, C++ HIL, IL, Driving Simulator

Bảng: Đặc điểm cơ bản của một số nền tảng mô phỏng xe tự hành chuyên dụng (trích từ Bảng 3.3 của khóa luận)

Phương pháp nghiên cứu thực tế được thực hiện qua các bước:

  1. Nghiên cứu tài liệu và phân tích yêu cầu kỹ thuật của mô phỏng xe tự hành.
  2. Dựng hình học 3D cho các chi tiết xe và cảnh quan môi trường giao thông đô thị bằng phần mềm mã nguồn mở Blender.
  3. Xuất mô hình sang định dạng 3D (.obj, .stl) và nhập vào Unity Engine phiên bản 2021.4f1.
  4. Lập trình vật lý cho xe, cấu hình khối lượng, trọng tâm, hệ thống treo và lực ma sát bằng bộ công cụ vật lý tích hợp của Unity.
  5. Thiết lập cơ chế điều khiển 2 chế độ: điều khiển thủ công bằng phím bấm và điều khiển tự động thông qua giao thức Socket.

Nguồn dữ liệu tham khảo: Tác giả tiến hành khảo sát kích thước thực tế của các mẫu xe ô tô sedan phổ biến để thiết lập tỉ lệ chuẩn cho mô hình 3D trong không gian ảo so sánh với kích thước nhà ở tiêu chuẩn:

  • Toyota Camry: Dài khoảng 4,9 m; Rộng khoảng 1,8 m.
  • Hyundai Sonata: Dài khoảng 4,9 m; Rộng khoảng 1,8 m.
  • Mazda6: Dài khoảng 4,8 m; Rộng khoảng 1,8 m.
  • Mitsubishi Lancer: Dài khoảng 4,5 m; Rộng khoảng 1,7 m.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống mô phỏng được phân tách thành hai công đoạn kỹ thuật chính: thiết kế mô hình đồ họa 3D và triển khai môi trường vật lý tương tác trong Unity.

1. Thiết kế hình học 3D bằng Blender

Tác giả chuẩn hóa các yếu tố cấu thành đối tượng 3D phục vụ mô phỏng:

  • Đỉnh (Vertices): Xác định các tọa độ điểm $(x, y, z)$ trong không gian để định hình biên dạng khung xe.
  • Cạnh (Edges) và Mặt (Faces): Nối các đỉnh thành các đường bao và bề mặt đa giác (Polygons: tam giác, tứ giác).
  • Cấu trúc (Topology): Tối ưu hóa lưới đa giác để đảm bảo mô hình giữ được độ chi tiết hình học nhưng không gây nặng tải tính toán khi xử lý thời gian thực.
  • Vật liệu (Materials) và Kết cấu (Textures): Gán các thuộc tính phản xạ, độ bóng mờ, màu sắc và áp bản đồ bề mặt (kim loại, kính xe, mặt đường nhựa).
  • Mô hình xe và môi trường: Tạo dựng hoàn chỉnh khung xe, 4 bánh xe rời để gán chuyển động quay; xây dựng môi trường thành phố gồm mạng lưới đường giao thông, vỉa hè, biển báo và các tòa nhà đô thị.

2. Triển khai trong môi trường Unity Engine

Mô hình từ Blender được cấu hình chi tiết trong giao diện Unity 2021.4f1 thông qua các cửa sổ làm việc: Scene View (quản lý không gian 3D), Hierarchy (cây phân cấp đối tượng), Inspector (tinh chỉnh thông số vật lý và vật liệu), Game View (hiển thị mô phỏng trực quan), Project (quản lý tài nguyên) và Console (ghi log gỡ lỗi).

  • Cấu hình tương tác vật lý của xe: Khung xe được gán thành phần Collider và Rigidbody để tiếp nhận các lực vật lý; các bánh xe được liên kết với cơ cấu Wheel Collider mô phỏng giảm xóc, góc đánh lái và lực kéo.
  • Tính toán truyền động và lực ma sát: Hệ thống mô phỏng ánh xạ tỉ lệ phần trăm bàn đạp ga thực tế thành gia tốc cung cấp cho xe. Khi nhấn ga, gia tốc tăng dần theo thời gian đến ngưỡng tối đa; khi phanh hoặc lùi, hệ thống áp dụng gia tốc âm để hãm vận tốc.
  • Xử lý trạng thái bánh xe chạm đất: Đồ án xây dựng thuật toán phân tích trạng thái tiếp xúc mặt đường theo từng trường hợp cụ thể: 2 bánh trước chạm đất, 2 bánh sau chạm đất, 2 bánh bên trái chạm đất, 2 bánh bên phải chạm đất, hoặc toàn bộ 4 bánh chạm đất. Từ đó, phần mềm tính toán chính xác tổng phản lực và hệ số ma sát thực tế tác động lên phương tiện.

3. Kiến trúc giao tiếp và điều khiển qua Socket Protocol

Hệ thống hỗ trợ hai cơ chế điều khiển chuyển động:

  • Chế độ thủ công: Nhận tín hiệu trực tiếp từ bàn phím người dùng thông qua hệ thống Input của Unity để kiểm tra nhanh các tính năng vật lý.
  • Chế độ tự động hóa qua Socket Protocol: Mô hình client-server được tích hợp, trong đó phần mềm Unity đóng vai trò máy chủ/máy khách trao đổi dữ liệu hai chiều:
    • Phần mềm mô phỏng gửi dữ liệu cảm biến (hình ảnh từ camera ảo gắn trên đầu xe, thông số vận tốc tức thời, tọa độ) đến mô-đun giải thuật điều khiển bên ngoài.
    • Giải thuật xử lý tính toán và gửi trả về các gói tin lệnh gồm vận tốc mục tiêu và góc lái. Bộ xử lý trong Unity tiếp nhận, tự động điều chỉnh mức gia tốc tỉ lệ thuận để phương tiện đạt và duy trì dao động quanh vận tốc mục tiêu.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tính cấp thiết của đề tài

Trình bày bối cảnh bùng nổ của công nghệ xe tự hành trên quy mô toàn cầu và cơ hội phát triển tại Việt Nam. Nêu bật thách thức về chi phí nghiên cứu phần cứng đắt đỏ đối với các đơn vị trong nước. Xác định mục tiêu xây dựng phần mềm mô phỏng chuyển động bằng Unity, làm rõ đối tượng, phạm vi nghiên cứu và cơ cấu 7 chương của đồ án.

Chương 2. Tổng quan nghiên cứu đề tài

Phân tích hiện trạng nghiên cứu trong và ngoài nước. Đánh giá chi tiết ưu điểm và hạn chế của các nền tảng mô phỏng nổi tiếng: CARLA (mã nguồn mở nhưng đòi hỏi cấu hình máy tính rất cao), Morai.ai (tính năng hoàn chỉnh nhưng là phần mềm thương mại trả phí đóng kín), và Apollo Simulator (chi phí triển khai lớn). Xác định sự cần thiết của việc phát triển một giải pháp mô phỏng dựa trên Unity có khả năng tương thích với máy tính cấu hình phổ thông.

Chương 3. Cơ sở lý thuyết

Trình bày cơ sở lý thuyết điều khiển xe tự hành, phân tích sơ đồ quy trình 4 giai đoạn từ thực tế sang môi trường ảo (Hình 3.1). Giới thiệu vai trò của trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính, hệ thống định vị GPS và học tăng cường. Khái quát kiến trúc hệ thống điều khiển với các khối cảm biến, bộ xử lý ECU/MCU, các giải thuật điều khiển kinh điển (PID, $A^*$, bám làn đường). Trình bày cơ sở cơ học, hệ tọa độ XYZ và tổng hợp dữ liệu so sánh các simulator AVs qua 3 bảng danh mục.

Chương 4. Phương án và giải pháp

Xác lập mục tiêu kỹ thuật về tính an toàn, tối ưu hiệu suất, khả năng tương tác môi trường và kiến trúc mở rộng. Đề xuất quy trình kết hợp công cụ: dựng hình trong Blender, cấu hình vật lý và logic trong Unity. Phân tích các yếu tố then chốt gồm độ chân thực của mô hình, tinh chỉnh thông số, mô phỏng tín hiệu cảm biến và xử lý va chạm. Xác định 4 nhóm đối tượng thụ hưởng: nhà nghiên cứu, công ty ô tô, tổ chức quản lý giao thông và người dùng cuối.

Chương 5. Thiết kế và tính toán

Đi sâu vào các thành phần hình học 3D (đỉnh, cạnh, mặt, đa giác, cấu trúc topology, vật liệu, kết cấu, ánh sáng). Hướng dẫn quy trình thao tác và giao diện phần mềm Blender; quy trình dựng hình khung xe, bánh xe. Giới thiệu chi tiết giao diện làm việc Unity 2021.4f1. Mô tả quá trình dựng môi trường đô thị và cấu hình xe trong Unity. Trình bày phương pháp tính toán kích thước mô phỏng dựa trên 4 mẫu xe sedan thực tế và công thức tính toán tốc độ, gia tốc, ma sát phụ thuộc vào số bánh xe tiếp đất.

Chương 6. Mô hình điều khiển socket protocol

Mô tả kiến trúc kết nối giữa phần mềm mô phỏng và bộ điều khiển ngoài. Trình bày sơ đồ giải thuật quy trình điều khiển và giao tiếp dữ liệu giữa mã thuật toán và xe trong Unity (Hình 6.2, Hình 6.3). Chi tiết hóa quy trình kết nối client-server thông qua giao thức Socket (Hình 6.4), cho phép truyền nhận dữ liệu hình ảnh và phản hồi lệnh điều khiển lái/ga/phanh theo thời gian thực.

Chương 7. Kết quả đạt được và đánh giá thiết kế

Tổng hợp các kết quả thực nghiệm đạt được của đề tài qua 15 hình ảnh minh họa đánh giá (từ Hình 7.1 đến Hình 7.15). So sánh trực tiếp hiệu năng hoạt động giữa phần mềm mô phỏng Unity tự thiết kế và nền tảng CARLA trên hai môi trường phần cứng: máy tính cấu hình cao và máy tính cấu hình thấp.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Xây dựng thành công môi trường mô phỏng: Tác giả đã hoàn thiện mô hình 3D xe ô tô và cảnh quan thành phố ảo bằng Blender, tích hợp thành công vào engine Unity 2021.4f1 với tốc độ khung hình hiển thị ổn định đạt 60 FPS (Current FPS: 60 được ghi nhận trên giao diện làm việc).
  • Mô hình hóa động lực học linh hoạt: Hệ thống tính toán chính xác tốc độ và gia tốc xe dựa trên phần trăm lực ga đầu vào, xử lý phản lực ma sát theo 5 trạng thái tiếp xúc của bánh xe với mặt đường (2 bánh trước, 2 bánh sau, 2 bánh trái, 2 bánh phải, 4 bánh).
  • Hiện thực hóa giao tiếp điều khiển: Thiết lập thành công mô hình truyền thông Socket cho phép nhận tín hiệu từ giải thuật điều khiển ngoài (tốc độ mục tiêu và góc lái) để điều khiển xe tự hành bám quỹ đạo trong không gian 3D.
  • Khả năng thích ứng phần cứng: Kết quả đánh giá tại Chương 7 chỉ ra rằng phần mềm CARLA không thể khởi chạy trên các máy tính cấu hình thấp (Hình 7.12), trong khi phần mềm mô phỏng xây dựng bằng Unity có thể chạy mượt mà trên cả máy tính cấu hình thấp lẫn cấu hình cao (Hình 7.14 và Hình 7.15).

2. Đóng góp của đề tài

  • Đóng góp về mặt công cụ và chi phí: Cung cấp một nền tảng mô phỏng chuyển động nhẹ, giảm thiểu rào cản chi phí đầu tư phần cứng đắt tiền cho các phòng thí nghiệm nhỏ, sinh viên và các nhóm nghiên cứu độc lập.
  • Định hướng phát triển mã nguồn mở: Tác giả định hướng xuất bản dự án dưới dạng mã nguồn mở, tạo điều kiện cho cộng đồng nghiên cứu xe tự hành trong nước dễ dàng tiếp cận, tùy chỉnh và tích hợp các thuật toán điều khiển mới.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số giới hạn kỹ thuật trong phạm vi thực hiện:

  • Tốc độ xử lý của mô phỏng: Mặc dù phần mềm đã tối ưu hóa tài nguyên phần cứng tốt hơn CARLA, tốc độ xử lý và phản hồi tổng thể của hệ thống mô phỏng vẫn có độ trễ nhất định khi so sánh với tốc độ xử lý thời gian thực trên các hệ thống xe thực tế.
  • Phạm vi cảm biến tích hợp: Nghiên cứu mới chỉ tập trung mô phỏng và xử lý dữ liệu từ camera và một số cảm biến khoảng cách cơ bản, chưa hoàn thiện việc mô phỏng đầy đủ dữ liệu điểm ảnh 3D phức tạp từ cảm biến LiDAR đa tia hay tín hiệu Radar trong các điều kiện thời tiết khắc nghiệt.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo được tác giả đề xuất:

  • Tiếp tục tối ưu hóa thuật toán tính toán động cơ vật lý để tăng tốc độ xử lý, thu hẹp khoảng cách tương thích giữa môi trường ảo và hệ thống vật lý thực.
  • Mở rộng thư viện cảm biến ảo (tích hợp LiDAR, Radar, cảm biến góc nghiêng IMU hoàn chỉnh).
  • Hoàn thiện mã nguồn dự án để công bố công khai cho cộng đồng phát triển xe tự hành.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận tốt nghiệp này có giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn rõ rệt đối với:

  • Sinh viên các ngành Kỹ thuật Máy tính, Công nghệ Thông tin, Cơ điện tử và Kỹ thuật Điều khiển - Tự động hóa: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về quy trình xây dựng ứng dụng mô phỏng vật lý kết hợp giữa công cụ dựng hình Blender và engine Unity.
  • Nghiên cứu viên về xe tự hành và robot di động: Phần khảo sát lý thuyết ở Chương 2 và Chương 3 tổng hợp đầy đủ các thông số so sánh giữa các nền tảng simulator phổ biến (Gazebo, Webots, V-Rep, CARLA, Apollo, Morai.ai) cùng cấu trúc toán học của các giải thuật điều khiển PID, $A^*$.
  • Phần nội dung đáng tham khảo nhất: Phương pháp ánh xạ kích thước xe thực tế vào không gian ảo (Chương 5), thuật toán tính toán ma sát dựa trên các cấu hình tiếp đất của bánh xe, và sơ đồ giao tiếp điều khiển xe thông qua Socket Protocol (Chương 6).

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả lại chọn xây dựng phần mềm mô phỏng trên Unity thay vì sử dụng CARLA hay Morai.ai?

Theo phân tích của tác giả, Morai.ai là phần mềm thương mại có tính đóng và phải trả phí bản quyền cao, còn CARLA đòi hỏi cấu hình máy tính cá nhân rất mạnh (tối thiểu Intel Core i7/i9 hoặc AMD Ryzen 7/9 cùng GPU NVIDIA RTX 2070 trở lên). Việc phát triển trên nền tảng Unity cho phép tùy chỉnh linh hoạt, vận hành được trên các dòng máy tính cấu hình phổ thông của các phòng thí nghiệm nhỏ mà vẫn đảm bảo các tính năng vật lý cần thiết.

2. Mô hình chuyển động của xe trong phần mềm xử lý bài toán ma sát như thế nào?

Hệ thống không cố định hệ số ma sát mà chia thành các trường hợp bánh xe tiếp xúc thực tế với mặt đất: xe có 2 bánh trước chạm đất, 2 bánh sau chạm đất, 2 bánh bên trái chạm đất, 2 bánh bên phải chạm đất, hoặc cả 4 bánh cùng chạm đất. Tùy thuộc vào số lượng và vị trí bánh tiếp đất, phần mềm sẽ tính toán lại lực ma sát và độ bám đường tương ứng để cập nhật vận tốc và dịch chuyển xe.

3. Tác giả đã tham chiếu kích thước của các dòng xe thực tế nào để thiết kế mô hình 3D?

Tác giả đã khảo sát kích thước của 4 dòng xe sedan phổ biến: Toyota Camry (dài 4,9 m, rộng 1,8 m), Hyundai Sonata (dài 4,9 m, rộng 1,8 m), Mazda6 (dài 4,8 m, rộng 1,8 m) và Mitsubishi Lancer (dài 4,5 m, rộng 1,7 m) để so sánh tỉ lệ với một ngôi nhà tiêu chuẩn một tầng và chuẩn hóa kích thước xe trong môi trường ảo.

4. Phần mềm hỗ trợ những chế độ điều khiển nào cho xe tự hành?

Phần mềm hỗ trợ 2 chế độ:

  • Chế độ điều khiển thủ công bằng các nút bấm trên bàn phím (gia tốc tăng dần theo thời gian giữ nút và áp dụng gia tốc âm khi phanh/lùi).
  • Chế độ điều khiển tự động nhận tín hiệu từ giải thuật ngoài thông qua giao thức kết nối Socket (thuật toán gửi vận tốc mục tiêu và góc lái, xe tự điều chỉnh gia tốc tương ứng).

5. Khóa luận ghi nhận tốc độ khung hình và khả năng tương thích phần cứng của phần mềm Unity ra sao?

Trên giao diện làm việc của phiên bản Unity 2021.4f1, phần mềm duy trì tốc độ ổn định ở mức 60 FPS (Current FPS: 60). Trong phần đánh giá ở Chương 7, tác giả chứng minh CARLA không thể khởi chạy trên máy tính cấu hình thấp, trong khi phần mềm xây dựng bằng Unity vận hành tốt trên cả hai cấu hình máy tính thấp và cao.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Cao Phan Tiến Dũng đã nghiên cứu và hiện thực hóa thành công phần mềm mô phỏng chuyển động của xe tự hành trên nền tảng Unity Engine kết hợp công cụ tạo hình Blender. Bằng cách tính toán chi tiết các tương tác vật lý, hệ số ma sát đa tiếp điểm và thiết lập cơ chế điều khiển thông qua Socket Protocol, đề tài đã mang lại một giải pháp kiểm thử thuật toán lái tự động hiệu quả với chi phí thấp. Đây là công trình kỹ thuật mang tính thực tiễn cao, hỗ trợ đắc lực cho các đơn vị nghiên cứu và sinh viên tiếp cận công nghệ xe tự hành trong điều kiện hạn chế về phần cứng.