Nghiên cứu phát triển tính năng tự lái cho xe ô tô mô hình giữ làn Đường tự Động trên Đoạn Đường thẳng

TÊN ĐÈ TÀI: Nghiên cứu phát triển tính năng tự lái cho xe ô tô mô hình : giữ làn đường tự động trên đoạn đường thẳng Mã số đề tài: Chủ nhiệm đề tài Giảng viên hướng dẫn: TS.. LOI CAM D

TÊN ĐÈ TÀI: Nghiên cứu phát triển tính năng tự lái cho xe ô tô mô hình : giữ

làn đường tự động trên đoạn đường thẳng

Mã số đề tài:

Chủ nhiệm đề tài

Giảng viên hướng dẫn: TS Nguyễn Chí Thanh, TS Phan Lương Tín

Khoa: Kỹ Thuật Công Nghệ

Các thành viên tham gia:

LOI CAM DOAN

Nhóm nghiên cứu xin cam đoan bai nghiên cứu khoa học với đề tài

“Nghiên cứu phát triển tính năng tự lái cho xe ô tô mô hình : giữ làn đường tự động trên đoạn đường thẳng” là sản phâm của riêng nhóm nghiên cứu Những số liệu được thu thập từ quá trình khảo sát tại Trường Đại học Nguyễn Tắt Thành

Nhóm nghiên cứu hoàn toản chịu trách nhiệm về tính chính xác của thông tin

TPHCM tháng 9 năm 2023 NHÓM NGHIÊN CỨU

LOI CAM ON

Thực hiện đề tai “Nghién ciru phát triển tính năng tự lái cho xe ô tô mô

hình : giữ làn đường tự động trên đoạn đường thẳng”, nhóm nghiên cứu đã nhận được nhiều sự quan tâm và tạo điều kiện của Ban Giám hiệu nhà trường, cán bộ khoa Kỹ Thuật Công Nghệ Nhóm nghiên cứu xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến sự

giúp đỡ của Qúy Thầy Cô

Đặc biệt, nhóm nghiên cứu xin bảy tỏ lòng biết ơn sâu sắc và chân thành nhất

đến TS Nguyễn Chí Thanh, TS Phan Lương Tín - Giảng viên trực tiếp hướng

dẫn, chỉ bảo tận tỉnh cũng như những định hướng và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất đề nhóm hoàn thành công trình nghiên cứu khoa học này Giảng viên hướng dẫn đã luôn theo sát từng giai đoạn và có những hỗ trợ, tư vấn kịp thời để tạo nên sản phẩm cuối cùng của nhóm nghiên cứu

Mặc dù, nhóm nghiên cứu đã có nhiều cô gang để thực hiện đề tài một cách hoàn chỉnh nhất, song công trình nghiên cứu không tránh khói nhiều thiếu sót

Nhóm nghiên cứu xin gửi lời cảm ơn đến Quý Thây Cô trong Hội đồng nghiệm thu đề tài đã đưa ra những ý kiến vô cùng quý báu giúp cho nhóm nghiên cứu khắc phục được những thiếu sót trong công trình và góp phần nâng cao chất lượng đảo tạo

Xin chân thành cảm ơn!

TPHCM tháng 9 năm 2023 NHÓM NGHIÊN CỨU

MUC LUC DANH MUC CAC KY HIEU, CAC CHU VIET TAT

DANH MUC CAC BANG BIEU, SO BO, HINH ANH

CHƯƠNG 1 TONG QUAN

1.1 Tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu của đề tài

1.2 Khả năng ứng dụng thực tiễn

13 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

CHƯƠNG 2 NỘI DỤNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Phương pháp Nghiên cứu

2.2 Tóm tắt

2.3 Waveshare JetRacer Pro AI Kit

2.4 Thu thập dữ liệu hình ảnh

2.5 Triển khai huấn luyện mô hình mạng nơron cho chuyên động tự động của xe

CHƯƠNG 3 KÉT QUẢ VÀ SẢN PHẨM ĐẠT ĐƯỢC

Từ kết quả thu được ở trên, cho thấy việc lựa chọn mô hình mạng nơ-ron ResNetI8, việc thu thập dữ liệu hình ảnh đầu vào ở các góc độ khác nhau với chỉ một camera, lựa chọn số chu kì huấn luyện là hoàn toàn phù hợp và đạt được kết quả mong muốn thông qua việc mô phỏng lại

tính năng giữ làn của xe trên đoạn đường thẳng CHƯƠNG 4 KÉT LUẬN

[7] Forbes (28/09/2023); Mercedes-Benz First To Gain U.S Approval For Level 3 Automated Driving System; dang tai trén website https://www.forbes.com/sites/kyleedward/2023/09/28/mercedes-benz-

first-to-gain-us-approval-for-level-3-automated-driving-system/?sh=8f5fefe5c8el

[13] DEBUGGER CAFE; (19/09/2022); Implementing ResNet!8 in PyTorch from Scratch; ding tai

trén website https://debuggercafe.com/implementing-resnet1 8-in-pytorch-from-scratch/

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

NJN:

DANH MUC CAC BANG BIEU, SO DO, HINH ANH

CHUONG 1 TONG QUAN

1.1 Tính cấp thiết và mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Trong xã hội ngày cảng phát triển hiện nay khi đời sống của mọi người ngảy cảng được nâng cao thì việc mua những chiếc xe đã không còn là việc gì quá xa xỉ như ngay xưa nữa từ đó cũng kéo theo lưu lượng xe cộ tham ø1a ø1ao thông noày càng cao, khiến cho các tuyến đường chịu áp lực lớn hơn khi tai nạn giao thông xảy ra ngày cảng nhiều Số lượng phương tiện ngày càng tăng lên một cách chóng mặt đặc biệt là trong những năm gần đây số lượng xe hơi đã tăng

Theo báo cáo về tình trạng giao thông toản cầu năm 2023 của tô chức WHO, con số tử vong do tai nạn giao thông đã lên đến con số 1,9 triệu vụ [1]

“ Trích dẫn báo Vietnamplus: Cụ thê, theo báo cáo của Hiệp hội các nhà sản xuất ôtô Việt Nam (VAMA) công bố, doanh số bán xe toàn thị trường của các đơn vị

thành viên tháng 12/2023 đạt 38.740 xe Như ta có thê thấy từ số liệu trong vòng 9

tháng đầy năm 2023 số lượng tiêu thụ xe ô tô trong nước là một con số không lồ điều

đó cũng đã vô hình chung làm tăng số ca tai nạn giao thông gây ra do va chạm giữa ôtô với các phương tiện tham gia giao thông khác theo số liệu từ báo Kinh Tế Đô Thị

“Thông tin từ Uỷ ban ATGT Quốc gia về tình hình tai nạn giao thông, trong năm

2023, toàn quốc xảy ra 22.067 vụ tai nạn giao thông, làm chết 11.628 người, bị thương 15.292 người So với cùng kỳ năm 2022 số vụ giảm 1.285 vụ (-5.5%), giảm 1.922

người chết (-14.18%), tăng 660 người bị thương (+4.51%).” Số lượng tai nạn giao

thông là một con số rất lớn tuy rằng đã có khuynh hướng giảm so với cùng kỳ năm

2022 theo báo Kinh Tế Đô Thị “Irong đó, đường bộ xảy ra 21.880 vụ, làm chết 11.498 người, bị thương 15.255 người So với cùng kỷ năm trước giảm 1.292 vụ (- 5.58%), giảm 1.891 người chết (-14.12%), tăng 657 người bị thương (+4.5%) Trong

đó, có 34 vụ đặc biệt nghiêm trọng xảy ra trên đường bộ, làm chết 118 người, bị thương 77 người”

Các nguyên nhân dẫn đến những vụ việc tai nan giao thông như trên là do nhiều nguyên nhân khách quan và chủ quan khác nhau nhưng chủ yếu là do người điều khiến phương tiện tham gia giao thông khi đi đường dài đặc biệt là các tuyến đường cao tốc

Do mệt mới khi lái xe đường đài từ đó khiến cho người tham gia giao thông không thế giữ được tỉnh táo hoặc giây phút lơ là, thiếu tập trung dẫn tới các tai nạn đáng tiếc

Để giải quyết vấn nạn trên, các phương tiện tự động lái được ra đời (Autonomous Vehicles - AV), như một cách để giảm thiểu tai nạn giao thông và bảo

vệ con người cũng như tăng tính tự động cho các phương tiện, các AVs được trang bị ngảy càng nhiều các thiết bị phụ trợ như các cảm biến radar, cảm biến laidar, cảm biến hồng ngoại, cảm biến siêu âm, camera, bộ điều khiến trung tâm ứng dụng nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh khi phương tiện đang di chuyền trên đường tiến hành tính toán và thực hiện các tính năng hỗ trợ, bảo vệ người lái như: phanh khẩn cấp, giữ làn đường, tự động đỗ, tránh va chạm Sự phát triển của khoa học công nghệ ngày nay như đòn bây cho phép hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao (Advanced Driver Assistance System - ADAS) ngày cảng tân tiến và thông minh hơn, tương lai không

xa sẽ là các phương tiện với khả năng tự hành hoàn toàn, không cần sự can thiệp của người dùng [3]

Trong số các tính năng của hệ thống ADAS thì nỗi bật có thể kế đến đó là tính năng giữ làn của xe, việc trang bị cho xe khả năng giữ làn không chỉ hỗ trợ tài xế khi tham gia giao thông, nó còn tăng tính hiện đại cho xe cũng như đảm bảo an toàn cho các tài xế khi xảy ra các trường hợp khẩn cấp cần sự phản xạ nhanh đề giữ xe ôn định trên đường

Ý thức được cấp thiết, trường Đại Học Nguyễn Tất Thành đã cùng với sinh viên trong dự án nghiên cứu khoa học “Nghiên cứu phát triển tính năng tự lái cho xe

ô tô mô hình : giữ làn đường tự động trên đoạn đường thẳng “ triển khai trên mô hình xe tỉ lệ 1:8 Đây là một hành động hết sức thực tiễn và cần thiết cho tình hình giao

6

thông hiện nay góp phân nâng cao khả năng chuyên môn của sinh viên về lĩnh vực tự động hoá trên ô tô

1.2 Khả năng ứng dụng thực tiễn

Tính năng tự lái trên xe ô tô là một công nghệ quan trọng và cần thiết trong ngành công nghiệp ô tô hiện nay, mang tính ứng dụng thực tiễn cao như :

+ An toàn øiao thông: Tai nạn giao thông là một vấn đề nghiêm trọng và xảy

ra hằng ngày ở Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung Cốt lõi việc nghiên cứu và phát triển tính năng giữ làn đường tự động trên đoạn đường thắng của xe Jetson là nằm

ở khả năng cải thiện an toản giao thông bằng cách giảm thiểu nguy cơ tai nạn do các nguyên nhân chủ quan và khách quan đồng thời nhằm tăng cường hệ thống an toàn của

xe

+ Tăng cường tính linh hoạt và tiện ích: Việc xe tự lái có tính nang tự động giữ làn trên đoạn đường thăng có thể cung cấp được sự linh hoạt và tiện ích cho con người, đặc biệt là những người khuyết tật, người cao tuổi và những người có tinh trạng

y tế đặc biệt và không thê tự mình điều khiến phương tiện Nghiên cứu và phát triển xe Jetson có thé cải thiện cuộc sống hang ngay cua ho va tao ra môi trường ø1ao thông an toàn hơn

1.3 Tỉnh hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.3.I Ngoài nước

Trên thế giới, khái nệm AVs không còn quá xa lạ vì đây đã và đang là một chủ để chung ma tat cả các nha san xuất nói chung và các công ty công nghệ nói riêng đang hướng đến để phát triển một thế giới thông minh hiện đại thông qua các khả năng mà Avs mang lại Theo báo cáo của [3|], thị trường xe tự hành 151,31 tỉ đô năm 2023 và

dự đoán tăng lên đến 2 353,93 tỉ đô vào năm 2032, qua đó cho thấy sự quan tâm rất lớn trong lĩnh vực xe tự hành Mở đầu cho ký nguyên phát triển này có thê nhắc đến là

dự án xe tự hành Waymo được công ty phát triển năm 2009 [4] Sau thời gian nghiên cứu phát triển, năm 2014, Waymo cho ra mắt nguyên bản xe tự hành đầu tiên không có

7

trang bi ban dap ga voi kha nang ty lai hoàn toàn Cho đến ngày nay, cuộc đua phát triển công nghệ xe tự hành còn có sự tham gia của các ông lớn trong lĩnh vực ô tô và công nghệ có thể kế đến như hang Jaguar Land Rover, Tesla, [3]

Năm 2014, Hiép héi ky su O t6 Hoa Ki ( Society of Automotive Engineers — SAE) cho ra mắt bảng tiêu chuẩn J3016 quy định về 6 cấp độ tự động lái của các phương tiện giao thông [5] Từ cấp độ 0 là xe chưa được trang bị bất kì tính năng hỗ trợ tự lái nào đến cấp độ 5 là một chiếc xe có thể tự vận hành ma không cần bất cứ tác động nào của con n8ười

LEVELS OF AUTONOMOUS DRIVING

CONDITIONAL DRIVER

ASSISTANCE

NO AUTOMATION The driver has The vehicle he vehicle co The vehicle can The vehicle full control of feotures a single form steering control mos! t perfo: performs oll automated a driving tosks ks driving tosks system, acceleration under certain under al

conditions conditions the driving

tasks,

Hinh 1.1: 6 cap bậc của tự động lái theo tiêu chuẩn J3016 của Hiệp hội kỹ sư Ô

tô Hoa Ki (SAE)

Các hãng sản xuất xe trên toàn cầu dựa trên bảng tiêu chuân này để đánh giá sản phẩm của họ Tiêu biểu có Tesla, Audi đang ở cấp độ 2 của tự động lái [6| Vừa mới đây được công bồ trên tạp chí [7], hãng Mercedes đã cho ra phiên bản xe đạt cấp

độ 3 Ngoài ra, còn có rất nhiều các công trình nghiên cứu về xe tự hành được đăng trên các tạp chí, điển hình như:

Bài báo nghiên cứu khoa học “End-to-end learning for lane keepIng of self-driving cars.” Của tác 914 Chen, Z., va Huang, X Dugc céng bố tại hồi thảo Xe thông minh IEEE vào tháng 7 năm 2022

- Bai bao khoa hoc “Automated machine learning (AutoML) method for driving distraction detection based on lane-keeping performance.” Viét béi tac gia Chai, C.,

Lu, J., Jiang, X., Shi, X., & Zeng, Z Được công bé trén arXiv nam 2021

Điểm chung của hai bài báo trên đều thực hiện nghiên cứu về các kiến trúc mạng nơ-ron, các cách thu thập chuẩn bị dữ liệu đầu vào và tiễn hành đào tạo mô hình học máy để thực hiện tính năng giữ làn đường của xe

1.3.2 Trong nước

Ở Việt Nam, trong những năm gần đây chủ đề liên quan đến AVs luôn là tâm

điểm của các nghiên cứu Gần đây nhất vào năm 2021 là sản phẩm của nhóm nghiên

cứu thuộc tập đoàn Phenikaa chế tạo thành công mẫu xe tự hành chuẩn cấp độ 4 theo tiêu chuân J3016 [8] Đây được xem là một bước ngoặc quan trọng trong việc chưng minh khả năng làm chủ công nghệ của xe tự hành, đóng góp vào sự phát triển bền vững

Ở góc độ nghiên cứu cũng có các bài báo nghiên cứu khoa học về xe tự hành như:

- Bai bao nghién ctru “MO PHONG XE TU HANH HOẠT ĐỘNG ĐƯỢC TRÊN MỌI

DIA HINH” Dang trén Tap chi Khoa hoc Dai hoc cần Thơ năm 2005 của tác giả Trần Thanh Hùng, (3), 86-95

- Bai báo khoa học chủ đề “DỰ ĐOÁN GÓC LÁI XE TỰ HÀNH SỬ DỤNG MẠNG

NORON TÍCH CHẬP TIÊN TIỀN.” của tác hai tác giả Lương Thị Thảo Hiếu & Phạm

Thi Thuy nam 2022 trén tap chi 7NU Journal of Science and Technology

Các bài báo nói trên đều đi nghiên cứu và thực hiên việc mô phóng trên các phần mềm chứ chưa hoàn toàn là sản phẩm thực tế

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- _ Đối tượng nghiên cứu :

Đối tượng nghiên cứu là thực tế nhu cầu xây dựng một mô hình xe tự hành với tỉ lệ 1:10 nhằm mục đích học tập và nghiên cứu về lĩnh vực tự động hoá trên ô tô cho sinh viên trường Đại học Nguyễn Tắt Thành, tính năng giữ làn đường cho xe tự hành, các

9

cấu trúc mạng nơ-rôn, các thuật toán liên quan đến lĩnh vực học máy, lĩnh vực xe tự hành

Pham vi nghiên cứu

Phạm vi thời gian : 4 tháng ( từ 12/2023-3/2022 )

Phạm vi không gian :tại Việt Nam

Phạm vi đối tượng khảo sát và nghiên cứu : Mô hình xe, các bài báo học thuật, diễn đàn, giảng viên trường Đại học Nguyễn Tắt Thành

CHƯƠNG 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Phương pháp Nghiên cứu

Đầu tiên nghiên cứu sẽ sử dụng một phương pháp kết hợp, bao gồm cả nghiên cứu phân tích hồ sơ và phân tích hành vi trên thực địa Sau đó thông qua việc phân tích

10

hồ sơ và tài liệu liên quan, chung ta sé tim hiệu về các công nghệ, chị tiệt kỹ thuật và các ứng dụng hiện có của xe ô tô thực tê trên thị trường Tiệp theo, sẽ tiền hành phân tích hành vị trên thực địa, Khảo sat vé su chap nhận và sử dụng của công nghệ này trong thực tế đối với người điều khiên phương tiện tham gia giao thông

Khảo sát: tìm hiểu và triển khai một khảo sát trực tuyến đành cho cộng đồng lai

xe va các chuyên gia trong nganh ô tô Khảo sat sé tap trung vao viéc danh 914 nhan thức, quan điểm và hành vi của họ đối với việc áp dụng công nghệ xe giữ làn tự động trong cuộc sông hàng ngày

Thử nghiệm: Một loạt các thử nghiệm sẽ được tiên hành với các các xe ô tô mô hình và hệ thông xa ban gips gia lập các tình huông có thê xảy ra khi tham gia giao thông Thứ nghiệm sẽ giúp hiệu rõ hơn về các quan điểm chuyên môn và các yêu tô ảnh hướng đến việc triển khai và sử dụng công nghệ này

Quan sát: Chúng ta cũng sẽ tiến hành quan sát trực tiếp về hành vi lái xe và tương tác của người dùng với công nehệ trên thực địa, nhằm thu thập dữ liệu về hiệu suât và trải nghiệm sử dụng thực tế của xe Jetson

Phương pháp phân tích dữ liệu:Dữ liệu khảo sát và phỏng vấn sẽ được phân tích bằng phương pháp phân tích nội dung, tập trung vào việc trích xuất và phân tích các để cập đến nhận thức, quan điểm và y kiên về xe Jetson

Dữ liệu quan sát sẽ được phân tích bằng phương pháp phân tích hành vi, tập trung vào việc đánh giá hiệu suất lái xe và tương tác của người dùng với công nghệ

11