Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh chóng và sự gia tăng không ngừng của phương tiện giao thông, hiện tượng ùn tắc giao thông trở thành vấn đề nghiêm trọng tại nhiều thành phố lớn, trong đó có Việt Nam. Theo ước tính, thời gian chờ trung bình của các phương tiện tại các nút giao thông có thể chiếm tới 30-40% tổng thời gian di chuyển, gây lãng phí nhiên liệu và làm tăng ô nhiễm môi trường. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý hệ thống đèn giao thông thông minh nhằm giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện tại một nút giao thông là một hướng đi mới, hứa hẹn nâng cao hiệu quả điều tiết giao thông và giảm thiểu ùn tắc.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển và ứng dụng mô hình mạng nơ-ron tích chập (CNN) kết hợp với học tăng cường (Reinforcement Learning) để quản lý hệ thống đèn giao thông thông minh, từ đó giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện tại một nút giao thông. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô phỏng quá trình tự học của phần mềm với dữ liệu đầu vào là hình ảnh mô phỏng giao thông tại một nút giao thông, sử dụng phần mềm SUMO trong khoảng thời gian mô phỏng 1 giờ 30 phút.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả quản lý giao thông đô thị, giảm thiểu ùn tắc và ô nhiễm môi trường, đồng thời góp phần thúc đẩy ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực giao thông vận tải thông minh. Các chỉ số hiệu quả như tổng thời gian chờ của phương tiện và lưu lượng giao thông được sử dụng làm thước đo đánh giá kết quả nghiên cứu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính là mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) và học tăng cường (Reinforcement Learning - RL). CNN là một mô hình học sâu (Deep Learning) chuyên xử lý dữ liệu dạng ảnh, có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng quan trọng từ hình ảnh đầu vào như vị trí, mật độ và hướng di chuyển của các phương tiện giao thông. Mạng CNN gồm các lớp tích chập (convolutional layers), lớp gộp (pooling layers) và lớp kết nối đầy đủ (fully connected layers), giúp mô hình học được các đặc trưng trừu tượng từ dữ liệu.

Học tăng cường là phương pháp học máy trong đó tác nhân (agent) tương tác với môi trường thông qua các hành động, nhận phần thưởng và học cách tối ưu hóa chính sách hành động để đạt được phần thưởng tích lũy cao nhất. Thuật toán Q-learning được sử dụng để cập nhật giá trị Q (Q-value) cho từng trạng thái và hành động, giúp tác nhân lựa chọn hành động tối ưu dựa trên trạng thái hiện tại.

Ba khái niệm chính trong nghiên cứu gồm: trạng thái (state) là hình ảnh mô phỏng giao thông tại nút giao thông; hành động (action) là các lựa chọn điều chỉnh thời gian đèn giao thông; phần thưởng (reward) được tính dựa trên sự giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là các hình ảnh mô phỏng giao thông tại một nút giao thông được tạo ra bởi phần mềm SUMO (Simulation of Urban Mobility). SUMO cho phép thiết kế chi tiết cơ sở hạ tầng giao thông, mô phỏng lưu lượng xe theo phân phối Weibull với các kịch bản lưu lượng đông, thấp và lưu lượng phân bố theo hướng Bắc-Nam hoặc Đông-Tây.

Phương pháp phân tích sử dụng kết hợp mạng CNN để xử lý hình ảnh trạng thái giao thông và thuật toán học tăng cường Q-learning để huấn luyện tác nhân điều khiển đèn giao thông. Cỡ mẫu mô phỏng gồm 5400 bước thời gian (tương đương 1 giờ 30 phút), với các kịch bản lưu lượng xe khác nhau từ 600 đến 4000 xe được tạo ra trong quá trình mô phỏng.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện theo timeline từ tháng 4/2019 đến tháng 5/2020, bao gồm các bước: tìm hiểu lý thuyết về CNN và RL, nghiên cứu các công trình liên quan, phát triển mô hình và phần mềm mô phỏng, huấn luyện và thử nghiệm mô hình, đánh giá kết quả và hoàn thiện luận văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Giảm tổng thời gian chờ của phương tiện: Kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống đèn giao thông thông minh sử dụng mô hình CNN kết hợp học tăng cường giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện từ 14% đến 30% so với hệ thống đèn tĩnh truyền thống, tùy thuộc vào kịch bản lưu lượng giao thông. Ví dụ, với lưu lượng đông (4000 xe), tổng thời gian chờ giảm khoảng 25%.

  2. Hiệu quả với các hệ số chiết khấu khác nhau: Khi huấn luyện tác nhân với các hệ số chiết khấu γ từ 0 đến 0.7, mô hình đạt hiệu suất tối ưu nhất ở γ = 0.5, giảm tổng thời gian chờ trung bình hơn 20% so với hệ thống đèn tĩnh. Các hệ số thấp hoặc cao hơn đều cho kết quả kém hơn do ảnh hưởng đến trọng số phần thưởng trong quá trình học.

  3. Khả năng thích ứng với lưu lượng giao thông biến đổi: Mô hình có khả năng tự điều chỉnh thời gian đèn phù hợp với các kịch bản lưu lượng khác nhau, từ lưu lượng thấp (600 xe) đến lưu lượng cao (4000 xe), giúp giảm ùn tắc hiệu quả trong mọi tình huống.

  4. Tăng tính tự động và giảm sự can thiệp của con người: Việc sử dụng hình ảnh làm đầu vào cho mạng CNN giúp hệ thống tự động nhận diện tình trạng giao thông mà không cần con người phải điều chỉnh thủ công thời gian đèn, nâng cao tính tiện lợi và chính xác trong quản lý giao thông.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của việc giảm tổng thời gian chờ là do mô hình CNN có khả năng trích xuất đặc trưng hình ảnh hiệu quả, giúp tác nhân học tăng cường nhận biết chính xác trạng thái giao thông và lựa chọn hành động tối ưu. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng dữ liệu dạng ma trận hoặc vector, việc sử dụng hình ảnh trực quan làm đầu vào giúp mô hình học sâu khai thác được nhiều thông tin hơn về vị trí và mật độ xe.

Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu quốc tế đã áp dụng học tăng cường sâu trong điều khiển đèn giao thông, nhưng có cải tiến về cách thức xử lý dữ liệu đầu vào và mô hình mạng CNN, từ đó nâng cao hiệu quả điều tiết giao thông. Biểu đồ so sánh tổng thời gian chờ giữa hệ thống đèn tĩnh và hệ thống được huấn luyện với các hệ số γ khác nhau minh họa rõ sự cải thiện hiệu suất.

Ngoài ra, việc mô phỏng lưu lượng xe theo phân phối Weibull giúp tạo ra môi trường huấn luyện thực tế, tăng tính khả thi khi áp dụng mô hình vào thực tế. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng nhận thấy một số hạn chế như chưa xét đến các yếu tố ngoại cảnh như thời tiết, tai nạn giao thông, hoặc sự phối hợp giữa nhiều nút giao thông liên kết.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thử nghiệm thực tế tại các nút giao thông trọng điểm: Áp dụng mô hình đã huấn luyện vào các nút giao thông có lưu lượng cao trong thành phố để đánh giá hiệu quả thực tế, với mục tiêu giảm tổng thời gian chờ ít nhất 20% trong vòng 6 tháng. Chủ thể thực hiện là các cơ quan quản lý giao thông đô thị phối hợp với các đơn vị nghiên cứu.

  2. Phát triển hệ thống điều khiển đèn giao thông thông minh tích hợp đa nút: Mở rộng mô hình từ một nút giao thông sang hệ thống đa nút có khả năng phối hợp, nhằm tối ưu hóa lưu lượng giao thông toàn khu vực. Thời gian nghiên cứu và phát triển dự kiến 12 tháng, do các viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ thực hiện.

  3. Cập nhật và mở rộng dữ liệu huấn luyện: Thu thập thêm dữ liệu thực tế từ camera giao thông và các cảm biến để cải thiện độ chính xác của mô hình CNN, đồng thời tích hợp các yếu tố ngoại cảnh như thời tiết, sự kiện đặc biệt. Thời gian thực hiện 6-9 tháng, do các trung tâm dữ liệu và đơn vị phát triển phần mềm đảm nhiệm.

  4. Đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ quản lý giao thông: Tổ chức các khóa đào tạo về công nghệ AI và quản lý hệ thống đèn giao thông thông minh cho cán bộ kỹ thuật và quản lý, nhằm đảm bảo vận hành hiệu quả hệ thống mới. Thời gian triển khai 3-6 tháng, do các trường đại học và trung tâm đào tạo phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cơ quan quản lý giao thông đô thị: Giúp hiểu rõ về ứng dụng AI trong điều khiển đèn giao thông, từ đó có cơ sở triển khai các giải pháp công nghệ mới nhằm giảm ùn tắc và nâng cao hiệu quả quản lý.

  2. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành khoa học máy tính, công nghệ thông tin: Cung cấp kiến thức chuyên sâu về mạng CNN, học tăng cường và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực giao thông thông minh, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu tiếp theo.

  3. Doanh nghiệp công nghệ phát triển giải pháp giao thông thông minh: Tham khảo để phát triển sản phẩm điều khiển đèn giao thông tự động, tích hợp AI nhằm nâng cao tính cạnh tranh và hiệu quả sản phẩm.

  4. Các tổ chức quy hoạch và phát triển đô thị: Hiểu được vai trò của công nghệ AI trong quản lý giao thông, từ đó phối hợp với các bên liên quan để xây dựng hệ thống giao thông thông minh, bền vững.

Câu hỏi thường gặp

  1. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp giảm thời gian chờ giao thông như thế nào?
    AI sử dụng mạng CNN để phân tích hình ảnh giao thông, kết hợp học tăng cường để tự động điều chỉnh thời gian đèn, từ đó giảm tổng thời gian chờ của phương tiện. Ví dụ, mô hình trong nghiên cứu giảm thời gian chờ trung bình 20-30% so với đèn tĩnh.

  2. Phần mềm SUMO có vai trò gì trong nghiên cứu?
    SUMO là công cụ mô phỏng giao thông giúp tạo ra dữ liệu hình ảnh trạng thái giao thông và mô phỏng lưu lượng xe theo các kịch bản khác nhau, phục vụ cho việc huấn luyện và đánh giá mô hình AI.

  3. Tại sao chọn mạng nơ-ron tích chập (CNN) thay vì các mô hình khác?
    CNN có khả năng tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh, giúp mô hình nhận biết chính xác vị trí và mật độ xe, từ đó cải thiện hiệu quả học tăng cường trong việc điều khiển đèn giao thông.

  4. Học tăng cường (Reinforcement Learning) hoạt động như thế nào trong hệ thống này?
    Tác nhân học cách chọn hành động (thay đổi thời gian đèn) dựa trên phần thưởng nhận được (giảm thời gian chờ), qua nhiều lần tương tác với môi trường mô phỏng để tối ưu hóa chính sách điều khiển.

  5. Mô hình có thể áp dụng cho các nút giao thông phức tạp hơn không?
    Có thể mở rộng mô hình để điều khiển đa nút giao thông phối hợp, tuy nhiên cần nghiên cứu thêm về cách đồng bộ và xử lý dữ liệu phức tạp hơn, cũng như thử nghiệm thực tế để đảm bảo hiệu quả.

Kết luận

  • Ứng dụng mạng nơ-ron tích chập kết hợp học tăng cường giúp giảm tổng thời gian chờ của phương tiện tại nút giao thông từ 14% đến 30% so với hệ thống đèn tĩnh.
  • Mô hình CNN xử lý hình ảnh trạng thái giao thông hiệu quả, cung cấp dữ liệu đầu vào chất lượng cho thuật toán học tăng cường.
  • Kết quả mô phỏng với phần mềm SUMO cho thấy khả năng thích ứng với các kịch bản lưu lượng giao thông đa dạng.
  • Nghiên cứu mở ra hướng phát triển hệ thống đèn giao thông thông minh đa nút, nâng cao hiệu quả quản lý giao thông đô thị.
  • Đề xuất triển khai thử nghiệm thực tế và mở rộng dữ liệu huấn luyện để hoàn thiện mô hình, hướng tới ứng dụng rộng rãi trong tương lai.

Để tiếp tục phát triển, các nhà quản lý và nghiên cứu nên phối hợp triển khai thử nghiệm thực tế, đồng thời cập nhật công nghệ mới nhằm nâng cao hiệu quả hệ thống giao thông thông minh. Hành động ngay hôm nay sẽ góp phần giảm ùn tắc, bảo vệ môi trường và nâng cao chất lượng cuộc sống đô thị.