Nội dung bài viết trình bày bộ điều khiển đa năng tích hợp có nhiệm vụ lái và điều chỉnh tốc độ xe theo các yếu tố thực trên đường đi như làn đường, chướng ngại vật,… Các kết quả thực nghiệm cho thấy, với việc sử dụng một bộ điều khiển nhúng, hoạt động của xe có thể đảm bảo chính xác theo thuật toán đề xuất, đồng thời cung cấp khả năng lọc bỏ các dữ liệu nhiễu đầu vào. Với kết quả tích cực thu được, việc kết hợp thuật toán nhận dạng và một số cảm biến cần thiết xung quanh xe tạo khả năng vận hành trong điều kiện thực tế và nâng cao khả năng ứng dụng xe điện theo xu thế chung của thế giới.
Trang 1NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH XE TỰ HÀNH
SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ XỬ LÝ ẢNH
Giảng viên hướng dẫn:
Sinh viên thực hiện:
Lớp:
TS Nguyễn Văn Bình Nguyễn Đăng Thắng Cao Minh Tâm Huỳnh Minh Nhựt Trần Thanh Long Nguyễn Trùng Nguyễn CQ.58.TDH
Tóm tắt: Trong những năm gần đây, xe điện tự hành được quan tâm và phát triển
rộng rãi với nhiều công nghệ tiên tiến được ứng dụng Cũng trong xu thế đó, nghiên cứu này đề xuất phương pháp điều khiển xe tự hành tích hợp với thuật toán nhận dạng đường
và tính toán quỹ đạo di chuyển của xe Để nhận dạng đường, một thuật toán ứng dụng trí tuệ nhân tạo được xây dựng phục vụ việc học sâu và nhận dạng ảnh số từ camera lắp trên
xe Bộ điều khiển đa năng tích hợp có nhiệm vụ lái và điều chỉnh tốc độ xe theo các yếu tố thực trên đường đi như làn đường, chướng ngại vật,… Các kết quả thực nghiệm cho thấy, với việc sử dụng một bộ điều khiển nhúng, hoạt động của xe có thể đảm bảo chính xác theo thuật toán đề xuất, đồng thời cung cấp khả năng lọc bỏ các dữ liệu nhiễu đầu vào Với kết quả tích cực thu được, việc kết hợp thuật toán nhận dạng và một số cảm biến cần thiết xung quanh xe tạo khả năng vận hành trong điều kiện thực tế và nâng cao khả năng ứng dụng
xe điện theo xu thế chung của thế giới
Từ khóa: xe tự hành, xử lý ảnh, mạng nơ-ron nhân tạo
1 ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong các thập niên gần đây, rất nhiều các hệ thống xử lí ảnh được dùng cho dẫn đường xe, cảnh báo làn đường và tránh vật cản đã được quan tâm nghiên cứu và phát triển Một trong các ví dụ như hãng Daimler-Benz đưa ra mẫu xe VITA II cho phép lái tự động trên đường cao tốc và vượt qua các bài test thử nghiệm mà không cần tương tác với người lái Hơn nữa, các hãng như Tesla, Uber, Google, Apple,… cũng đang đẩy mạnh việc áp dụng xử lý ảnh trong hệ thống lái xe tự hành khi tham gia giao thông Bên cạnh đó, các
Trang 2mẫu xe tự hành trong lĩnh vực dịch vụ đang trở nên gần gũi trong y tế, siêu thị, trường học,… Dữ liệu quan sát thu được từ camera sẽ được gửi về bộ xử lý trung tâm, kết hợp cùng các dữ liệu từ cảm biến hồng ngoại, siêu âm giúp cho xe có thể đảm bảo lái bám theo các yêu cầu đặt ra về đối tượng, làn đường, và tránh vật cản
Xe tự hành là phương tiện có thể nhận biết môi trường xung quanh và vận hành một cách tự động mà không cần có sự can thiệp của con người Xe tự hành không yêu cầu sự điều khiển của tài xế, cũng như không cần phải có người ở trên xe thì mới hoạt động được
Xe tự hành có thể đi tới bất kỳ đâu như một chiếc xe truyền thống và điều khiển thành thục như một tài xế dày dặn kinh nghiệm
Xe tự hành đang là xu hướng của tương lai và được các tập đoàn hàng đầu thế giới như Tesla, Audi, BWM, Google, … đầu tư nghiên cứu và phát triển và có nhiều mẫu xe tự hành đã được bán ra thị trường Ở nước ta do gặp nhiều hạn chế về khoa học kỹ thuật cũng như về hạ tầng giao thông đô thị nên xe tự hàng vẫn chỉ đang được nghiên cứu và phát triển
Tại Việt Nam năm 2019, FPT Software đã thử nghiệm thành công xe tự hành cấp độ
3 và xe của họ đã có thể sử dụng trong các khu du lịch, resort, sân gold, sân bay, … những nơi môi trường giao thông không quá phức tạp
Gần đây nhất, ngày 23/03/2021, Phenikaa đã chính thức ra mắt mẫu ô tô tự hành thông minh cấp độ 4 "Made in Vietnam" đầu tiên do Việt Nam sản xuất Xe hoàn toàn không có tay lái nên không cần hệ thống trợ lái, chế độ tự hành được thực hiện khi người dùng tương tác với xe thông qua phần mềm được thiết kế riêng biệt, người dùng chỉ cần
mở ứng dụng và lựa chọn điểm đi và điểm đến
Trong quá trình học tập và nghiên cứu chúng em được tiếp cận các thông tin về xe tự hành và chúng em nhận thấy đây là một đề tài rất hấp dẫn Xe tự hành là giải pháp của thời đại 4.0 hiện tại, xu hướng của tương lai và những lợi ích cực kì to lớn về kinh tế-xã hội mà
nó mang lại nên chúng em đã chọn đề tài “Xe tự hành” để nghiên cứu
2 CÁC NỘI DUNG CHÍNH
2.1 Phương pháp nghiên cứu
Trên cơ sở các nghiên cứu lý thuyết, thuật toán xử lý ảnh được nghiên cứu để xử lý ảnh đường đi Từ đó, thuật toán được phát triển để nhận dạng ảnh liên tục từ một camera
kỹ thuật số Từ đó một số thuật toán như Threholding, Warping Perspective và Pixel Summation được ứng dụng để nhận diện đường đi và để tính toán góc lái điều khiển xe tự hành
Trang 32.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
2.2.1 Đối tượng: Xe tự hành, có chức năng nhận dạng đường đi và điều khiển xe chạy theo
làn đường
2.2.2 Phạm vi: Hoàn thiện mô hình xe tự hành thử nghiệm thuật toán Quy mô hoạt động
trong phòng thí nghiệm các tác động xung quanh giả lập trong phòng thí nghiệm
2.3 Nội dung nghiên cứu
Tìm hiểu những công nghệ được sử dụng trong lĩnh vực xử lý ảnh và đặc biệt là khả năng nhận diện làn đường
Phân tích được các yêu cầu công nghệ, tính toán các thông số đường đi và ứng dụng lên hệ thống mô hình xe tự hành của nhóm
Tìm hiểu về vi xử lý trong máy tính Raspberry Pi 4 và vi điều khiển Raspberry Pi Pico, xây dựng thuật toán nhận diện làn đường cơ bản và thuật toán điều khiển động cơ của
xe
Xây dựng được mô hình xe tự lái sử dụng công nghệ xử lý ảnh
Đánh giá tính chính xác và ổn định của mô hình để từ đó nâng cấp và phát triển hẹ thống, ra được kinh nghiệm thực tế cho hướng nghiên cứu tiếp theo
2.4 Kết quả nghiên cứu
Xây dựng được mô hình xe tự hành sử dụng công nghệ xử lý ảnh trên vi điều khiển Raspberry Pi Pico và máy tính nhúng Raspberry Pi 4 Nghiên cứu xây dựng thuật toán nhận diện làn đường sử dụng thư viện OpenCV python và tính toán góc lái sử dụng thư viện Numpy Xây dựng chương trình điều khiển tốc độ động cơ trên vi điều khiển Raspberry Pi Pico
3 KẾT LUẬN
Sau một thời gian nghiên cứu và làm việc một cách nghiêm túc, đến nay nhóm đã
hoàn thành đề tài “Nghiên cứu và phát triển mô hình xe tự hành sử dụng công nghệ xử lý ảnh” Trong quá trình thực hiện đề tài nhóm đã vận dụng được những kiến thức đã học như
lập trình ngôn ngữ, lập trình cho vi điều khiển và kiến thức trong lĩnh vực xử lý ảnh và quan trọng hơn hết là kiến thức thực tế mà nhóm đã thu được khi bắt tay vào làm một mô hình thật, tự mình đánh giá được trình độ bản thân, nghiên cứu học hỏi và tìm ra phương
án giải quyết, tiếp cận được với những thiết bị thực tế
Sau khi hoàn thành xong đề tài này, nhóm đã thu được nhiều kết quả khả quan, có thêm kinh nghiệm và phục vụ tốt cho mục đích nghiên cứu và phát triển thực tế hơn cho
đề tài
Trang 4Hướng mở rộng đề tài:
Một trong những bài toán quan trọng nhất của điều khiển đó là điều khiển được đồng tốc động cơ và thay đổi linh hoạt tốc độ, môment xoắn của động cơ trong những đoạn đường phức tạp hơn
Sử dụng hệ thống điều khiển với sức mạnh tính toán tốt hơn của chip xử lý để có thể giúp hệ thống xử lý được nhiều việc cùng một lúc ngoài việc nhận diện làn đường còn nhận diện các bảng hiệu trên đường, phân tích tình huống đa dạng khi di chuyển với mật độ xe khác nhau cũng như đưa ra các quyết định quan trọng hơn như vượt xe, định đường đi trước, dừng đúng lúc,
Chúng em xin chân thành cảm ơn Nhà trường đã tạo những điều kiện thiết thực, giúp nhóm em hoàn thành đề án này và có thêm được những kiến thức bổ ích
Tài liệu tham khảo
[1] Tô Thành Tín, Trương Minh Hiếu: Đồ án tốt nghiệp xử lý ảnh và điều khiển xe chạy
tự động, TPHCM, 2014
[2] Nguyễn Tiểu Phụng: Đồ án môn học Tìm hiểu về thư viện OpenCV, Ngôn ngữ lập trình Python và viết ứng dụng nhận diện làn đường cho xe tự lái, TPHCM, 2020
Một số trang web:
[3] ProgrammingKnowledge – Road Lane Line Detection with OpenCV github
[4] https://docs.opencv.org/
[5] https://www.pyimagesearch.com/
[6] https://projects.raspberrypi.org/
[7] https://www.murtazahassan.com/
[8] Quick reference for the RP2 — MicroPython 1.16 documentation