I. Giới thiệu về Ứng dụng Deep Learning trong Xe Tự Hành tại HCMUTE
Luận văn tập trung vào việc ứng dụng deep learning trong phát triển xe tự hành, một lĩnh vực nghiên cứu tiên tiến tại Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh (HCMUTE). Luận văn trình bày một mô hình xe tự lái được điều khiển bởi mạng thần kinh nhân tạo, cụ thể là CNN (Convolutional Neural Network). Hệ thống sử dụng hình ảnh từ camera làm đầu vào, và đầu ra là góc lái của xe. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả của mô hình trong việc giữ làn đường và nhận diện biển báo giao thông, đạt tốc độ 5-6 km/h trong nhiều điều kiện thời tiết khác nhau. Đây là một minh chứng cho tiềm năng của deep learning trong giải quyết các vấn đề phức tạp của xe tự hành, góp phần thúc đẩy nghiên cứu xe tự hành tại Việt Nam.
1.1 Tổng quan về Xe Tự Hành và Trí Tuệ Nhân Tạo AI
Luận văn khảo sát tổng quan về xe tự hành, bao gồm các công nghệ then chốt như thị giác máy tính, xử lý ảnh, object detection, LIDAR, RADAR, GPS, và hợp nhất cảm biến (sensor fusion). Xe tự hành hiện đại không chỉ dựa trên mạng nơ ron đơn thuần mà còn tích hợp nhiều hệ thống cảm biến để nhận biết môi trường xung quanh. AI, đặc biệt là học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý dữ liệu từ các cảm biến này, đưa ra quyết định lái xe an toàn và hiệu quả. Học sâu, với các kiến trúc mạng nơ ron phức tạp như CNN, RNN, LSTM, đã tạo bước đột phá trong các ứng dụng thị giác máy tính, cho phép nhận dạng đối tượng và phân tích hình ảnh chính xác hơn. Học tăng cường (reinforcement learning) cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng cho việc tối ưu hóa hành vi lái xe của xe tự hành. Autonomous vehicles đang là một trong những lĩnh vực phát triển mạnh mẽ nhất của AI, hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích cho xã hội, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức về an toàn và đạo đức.
1.2 Ứng dụng Deep Learning trong điều khiển Xe Tự Hành
Phần này tập trung vào ứng dụng deep learning trong điều khiển xe tự hành. Mô hình mạng nơ ron tích chập (CNN) được sử dụng để ánh xạ hình ảnh từ camera thành góc lái của xe. Quá trình huấn luyện mô hình sử dụng một lượng lớn dữ liệu hình ảnh được thu thập từ môi trường thực tế. Việc lựa chọn kiến trúc CNN, số lượng lớp, hàm kích hoạt, và thuật toán tối ưu hóa (ví dụ: SGD, Adam) ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của hệ thống. Thuật toán deep learning được chọn cần đáp ứng yêu cầu về thời gian thực, đảm bảo xe tự hành có thể phản hồi nhanh chóng với thay đổi của môi trường. Xử lý ảnh (image processing) đóng vai trò quan trọng trong việc tiền xử lý dữ liệu hình ảnh, cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình deep learning. Nhận dạng đối tượng (object detection) là một thành phần quan trọng khác, giúp xe tự hành nhận biết các chướng ngại vật, biển báo giao thông, và các phương tiện khác trên đường. Mô hình deep learning được đánh giá dựa trên các chỉ số như độ chính xác, tốc độ xử lý, và độ ổn định.
1.3 Kết quả và phân tích
Phần này trình bày kết quả thực nghiệm của hệ thống xe tự hành được phát triển. Các kết quả được đánh giá trên nhiều tiêu chí, bao gồm khả năng giữ làn đường, nhận dạng biển báo giao thông, tốc độ di chuyển, và độ ổn định của hệ thống trong các điều kiện khác nhau. Phân tích chi tiết về các kết quả thực nghiệm được đưa ra, bao gồm cả điểm mạnh và điểm yếu của mô hình. Những hạn chế của mô hình và hướng phát triển trong tương lai cũng được đề cập. Lập trình xe tự hành (lập trình path planning), kiểm soát hành trình (motion control) và an toàn an ninh xe tự hành là những yếu tố quan trọng cần được xem xét thêm để hoàn thiện hệ thống. Việc sử dụng môi trường mô phỏng xe tự hành có thể giúp cải thiện quá trình huấn luyện mô hình và giảm chi phí thực nghiệm. Việc tích hợp nhiều cảm biến khác nhau như camera, LIDAR, RADAR, và GPS sẽ giúp tăng cường khả năng cảm nhận môi trường xung quanh của xe tự hành.
