THÔNG TIN TÀI LIỆU
TÓM TẮT Hệ thống cảnh báo chệch đường hệ thống quan trọng hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh Qua nghiên cứu hiệu hệ thống việc giảm thiểu tai nạn giao thơng nói lên tầm quan trọng hệ thống Bên cạnh đó, xe điện Renault Twizy nhà trường trang bị nhằm phục vụ cho nhu cầu nghiên cứu, học hỏi sinh viên Renault Twizy xe điện có cấu tạo đơn giản, dễ tiếp cận can thiệp vào hệ thống xe, thích hợp cho việc nghiên cứu hệ thống cảnh báo chệch đường Do đó, chúng em chọn đề tài: “Nghiên cứu phát triển hệ thống cảnh báo chệch đường cho xe điện Renault Twizy.” Trong đề tài này, chúng em tập trung nghiên cứu, khảo sát xe điện Renault Twizy sau xây dựng chương trình cảnh báo chệch đường cuối chế tạo mơ hình cảnh báo chệch đường phần cứng Jetson nano Sau trình nghiên cứu, tình hình dịch bệnh diễn biến phức tạp, chúng em khơng thể lắp mơ hình cảnh báo xe Renault Twizy Nhưng dựa vào kết đạt được, chúng em hồn tồn tin tưởng hồn thành đề tài cách tốt có tính chất thực tiễn, làm sở nghiên cứu cho đề tài hệ thống hỗ trợ xe thông minh sau Với tháng thực đề tài, chúng em hoàn thành đề tài tốt nghiệp thể thông qua chương sau: Chương 1: Tổng quan đề tài Chương 2: Cơ sở lý thuyết Chương 3: Nghiên cứu xe điện Renault Twizy Chương 4: Sơ lược phần cứng phần mềm Chương 5: Xây dựng hệ thống cảnh báo chệch đường Chương 6: Kết thực nghiệm Chương 7: Kết luận hướng phát triển II MỤC LỤC Trang LỜI CẢM ƠN I TÓM TẮT II MỤC LỤC III DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU VI DANH MỤC CÁC HÌNH .VII DANH MỤC CÁC BẢNG X CHƯƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Lí chọn đề tài 1.2 Tình hình nghiên cứu 1.2.1 Tình hình nghiên cứu nước 1.2.2 Tình hình nghiên cứu nước 1.3 Mục tiêu đề tài .3 1.4 Nội dung nghiên cứu 1.5 Phạm vi ứng dụng CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT .5 2.1 Cơ sở lý thuyết ảnh 2.1.1 Điểm ảnh (Picture Element) 2.1.2 Độ phân giải ảnh (Resolution) 2.1.3 Mức xám ảnh .6 2.1.4 Không gian màu .6 2.1.5 Định nghĩa ảnh số 2.1.6 Ảnh trắng đen ảnh màu .9 2.2 Cơ sở lý thuyết xử lý ảnh 10 2.2.1 Các bước xử lý ảnh 11 2.2.2 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh .15 2.2.3 Những vấn đề xử lý ảnh 16 2.3 Bài toán nhận dạng đối tượng 17 III CHƯƠNG NGHIÊN CỨU XE ĐIỆN RENAULT TWIZY 19 3.1 Giới thiệu tổng quan xe điện Renault Twizy 19 3.2 Khảo sát xe điện Renault Twizy 20 3.2.1 Đo đạc kích thước xe 20 3.2.2 Đường truyền công suất 22 3.2.3 Hệ thống điện thân xe 27 CHƯƠNG SƠ LƯỢC VỀ PHẦN CỨNG VÀ PHẦN MỀM 29 4.1 Phần cứng 29 4.1.1 Laptop 29 4.1.2 Máy tính nhúng AI 29 4.1.3 Camera 33 4.1.4 Màn hình LCD 33 4.1.5 Các thiết bị hỗ trợ khác 34 4.2 Phầm mềm 36 4.2.1 Hệ điều hành Ubuntu 36 4.2.2 NVIDIA Jetpack SDK 37 4.2.3 Bitvise SSH Client 37 4.2.4 Ngơn ngữ lập trình Python 38 4.2.5 ANACONDA 39 4.2.6 PyCharm 40 4.2.7 Các thư viện sử dụng đồ án 41 CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG CẢNH BÁO CHỆCH LÀN ĐƯỜNG 44 5.1 Giới thiệu hệ thống cảnh báo chệch đường 44 5.2 Xây dựng hệ thống cảnh báo chệch đường 45 5.2.1 Xây dựng phần mềm cho hệ thống cảnh báo chệch đường 46 5.2.2 Xây dựng phần cứng cho hệ thống cảnh báo chệch đường 63 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 65 6.1 Chuẩn bị 65 6.2 Địa điểm thực nghiệm 65 IV 6.3 Kết thực nghiệm 65 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 71 7.1 Kết luận 71 7.2 Hướng phát triển 72 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 73 PHỤ LỤC 75 V DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU STT Ký hiệu chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ ABS Anti-lock braking system AI Artificial Intelligence BMS Building Management System CAN Control Area Network CCD Change Coupled Device CCIR Camera di Commercio Italo-Russa CGA Color Graphic Adaptor GNU GNU's Not Unix IIHS The Insurance Institute for Highway Safety 10 ITS Intelligent Tansportation System 11 KL Karhumen Loeve 12 LCD Liquid-Crystal Display 13 LDW Lane Departure Warning 14 LDWS Lane Departure Warning System 15 LKA Lane Keeping Assist 16 LKAS Lane Keeping Assist system 17 MPEG Moving Picture Experts Group 18 NHTSA National Highway Traffic Safety Administratio 19 PC Personal Computer 20 PEL Picture Element 21 ROI Region of Interest 22 SVGA Super Video Graphics Array 23 UPS Uninterruptible Power Supply 24 VGA Video Graphics Array VI DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 2.1 Điểm ảnh Hình 2.2 Các độ phân giải ảnh Hình 2.3 Khơng gian màu RGB Hình 2.4 Khơng gian màu CMYK Hình 2.5 Khơng gian màu HSV Hình 2.6 Hình màu, hình xám, hình nhị phân .10 Hình 2.7 Các bước xử lý ảnh 11 Hình 2.8 Sơ đồ phân tích xử lý ảnh lưu đồ thông tin khối 15 Hình 2.9 Các thành phần hệ thống xử lý ảnh 16 Hình 2.10 Thị giác máy tính 18 Hình 3.1 Xe Renault Twizy 19 Hình 3.2 Xe Renault Twizy sau tháo số chi tiết 20 Hình 3.3 Kích thước xe điện Renault Twizy 21 Hình 3.4 Sơ đồ khối đường truyền cơng suất xe điện Renault Twizy 22 Hình 3.5 Ắc quy kéo xe điện Renault Twizy 23 Hình 3.6 Bình ắc – quy 12V xe điện Renault Twizy .24 Hình 3.7 Bộ sạc xe điện Renault Twizy 25 Hình 3.8 Bộ điều khiển Sevcon gen4 xe điện Renault Twizy .26 Hình 3.9 Động điện gắn với hộp số xe điện Renault Twizy 27 Hình 3.10 Sơ đồ khối hệ thống điện thân xe bảng thích 28 Hình 4.1 Cấu hình laptop 29 Hình 4.2 Thơng số loại máy tính nhúng dịng NVIDIA Jetson Dev Kit 30 Hình 4.3 Bảng so sánh Jetson Nano với máy tính nhúng khác 31 Hình 4.4 Jetson Nano Developer Kit – B01 32 Hình 4.5 Sơ đồ chân Jetson Nano Developer Kit – B01 32 Hình 4.6 Camera Raspberry Pi NoIR V2 IMX219 8MP 33 Hình 4.7 Màn hình Waveshare 7inch HDMI IPS LCD(H) 33 Hình 4.8 UPS Power Module pin Li-on 34 VII Hình 4.9 Các thơng số hiển thị hình 34 Hình 4.10 USB wifi 802.11n thẻ nhớ 32GB 35 Hình 4.11 Bàn phím mini Qwerty khơng dây 35 Hình 4.12 Các linh kiện điện tử .36 Hình 4.13 Giao diện hệ điều hành Ubuntu NVIDIA Jetson Nano Developer Kit 37 Hình 4.14 Giao diện Bitvise SSH Client 38 Hình 4.15 Biểu tượng python 39 Hình 4.16 Biểu trượng ANACONDA 40 Hình 4.17 Biểu tượng PyCharm 40 Hình 4.18 Biểu tượng OpenCV 41 Hình 4.19 Biểu tượng Numpy 42 Hình 4.20 Biểu tượng Matplotlib 42 Hình 4.21 Biểu tượng Pyglet 43 Hình 5.1 Hệ thống cảnh báo chệch đường 44 Hình 5.2 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống cảnh báo chệch đường 45 Hình 5.3 Sơ đồ khối thuật tốn hệ thống cảnh báo chệch đường 47 Hình 5.4 Sơ đồ khối giải thuật Hough Transform 48 Hình 5.5 Ghép trục cho hình ảnh 49 Hình 5.6 Hình ảnh sau áp dụng giải thuật canny edge detection 50 Hình 5.7 Hình ảnh sau xác định vùng quan tâm .51 Hình 5.8 Hình ảnh sau áp dụng giải thuật Hough transform 51 Hình 5.9 Hình ảnh sau lấy trung bình ngoại suy thành đường .52 Hình 5.10 Hình ảnh bắt lane tốt 52 Hình 5.11 Một số hình ảnh bắt lane lỗi 53 Hình 5.12 Sơ đồ khối giải thuật Sliding Window 54 Hình 5.13 Xác định vùng quan tâm .55 Hình 5.14 Vùng quan tâm sau qua Perspective Transformation 55 Hình 5.15 Các khung hình sau qua Processing Image 56 Hình 5.16 Ảnh nhị nhân vùng quan tâm qua Perspective Transformation 57 VIII Hình 5.17 Biểu đồ hiển thị giá trị đỉnh pixel trắng hình 5.16 57 Hình 5.18 Ảnh nhị phân sau áp dụng Sliding Window Search Method 58 Hình 5.19 Ảnh nhị phân sau áp dụng Quadratic Polynomial Fit 59 Hình 5.20 Kết áp dụng với video mạng 59 Hình 5.21 Sơ đồ khối giải thuật cảnh báo 60 Hình 5.22 Xe chưa lệch 61 Hình 5.23 Cảnh báo xe lệch miền thứ (không nhấn xi – nhan) 62 Hình 5.24 Cảnh báo xe lệch miền thứ hai (không nhấn xi – nhan) 62 Hình 5.25 Khơng cảnh báo xe xi nhan (nhấn xi – nhan) 62 Hình 5.26 Cách nối dây nguồn UPS vào Jetson Nano .63 Hình 5.27 Sơ đồ lắp đặt nối dây thiết bị phần cứng 64 Hình 6.1 Phần cứng hệ thống cảnh báo chệch đường 65 Hình 6.2 Lúc xe chưa lệch đường 66 Hình 6.3 Xe nằm vùng cảnh báo thứ 67 Hình 6.4 Xe nằm vùng cảnh báo thứ hai 67 Hình 6.5 Xe chuyển có tín hiệu rẽ 68 Hình 6.6 Xe chạy đường cong vào ban đêm 68 Hình 6.7 Các ký hiệu màu trắng nằm vùng quan tâm 69 Hình 6.8 Gờ giảm tốc 69 Hình 6.9 Khơng có đường 70 Hình 6.10 Vạch dành cho người 70 IX DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1 Thông số kích thước xe Renault Twizy 21 Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật bình ắc – quy kéo xe Renault Twizy 23 Bảng 3.3 Thông số kỹ thuật sạc xe Renault Twizy 25 Bảng 3.4 Thông số kỹ thuật Sevcon gen4 xe Renault Twizy 26 Bảng 3.5 Thông số kỹ thuật động điện xe Renault Twizy 27 X CHƯƠNG TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Lí chọn đề tài Kể từ năm 1994, hệ thống giao thông thông minh (ITS) công nhận rộng rãi tồn giới ITS tích hợp hiệu khoa học công nghệ tiên tiến khác (công nghệ điều khiển điện tử, công nghệ truyền thông liệu, cơng nghệ máy tính, trí tuệ nhân tạo, ) áp dụng vào vận tải đường bộ, sản xuất phương tiện kiểm soát dịch vụ ITS giúp giảm thiểu tai nạn giao thơng, giảm chi phí vận tải phương tiện, giải tình trạng ùn tắc giao thơng, cải thiện lợi ích kinh tế xã hội Với phát triển không ngừng ITS, hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh ngày công nhận phổ biến Chúng đời nhằm mục đích hỗ trợ người lái xe nhận biết tình nguy hiểm sớm thơng qua cảm biến, đánh giá hình ảnh ghi lại camera gắn xe, Trong hệ thống hỗ trợ lái xe thơng minh, có hệ thống ngày trọng, hệ thống cảnh báo chệch đường (LDWS) LDWS hệ thống hỗ trợ lái xe Cơ quan An tồn giao thơng cao tốc Mỹ (NHTSA) đề xuất sử dụng.[1] Theo báo cáo Hội nghị Kỹ thuật quốc tế lần thứ 24 tăng cường an toàn cho phương tiện giao thông năm 2015, LDWS giúp giảm thiểu 26,1% vụ tai nạn 20,7% số người bị nặng.[2] Nghiên cứu Viện Bảo hiểm An toàn Đường cao tốc (IIHS) cho thấy tất phương tiện chở khách Mỹ vào năm 2015 trang bị hệ thống cảnh báo chệch đường, gần 85.000 vụ va chạm 55.000 người bị thương ngăn chặn năm đó.[3] Bên cạnh đó, với mong muốn sinh viên bắt kịp xu hướng giới nay, trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM trường đại học trang bị phịng thí nghiệm xe điện xe tự hành Trường mang mẫu xe điện đại xe điện Renault Twizy, xe điện Renault Zoe xe điện Tesla Model 3, để sinh viên học hỏi, trang bị kiến thức công nghệ ô tô Khác với xe sử dụng động xăng, Renault Twizy xe điện với cấu tạo đơn giản, dễ tiếp cận can thiệp vào hệ thống xe, nhóm chúng em định chọn đề tài: “Nghiên cứu phát triển hệ thống cảnh báo chệch đường xe điện Renault Twizy” làm đề tài báo cáo tốt nghiệp Để tính tốn độ lệch tâm xe so với tâm vạch đường, nhóm lấy tâm xe tâm khung ảnh (camera cố định gắn điểm tơ) Mặt khác, lấy bề rộng đường (tiêu chuẩn đường cao tốc Việt Nam 3,5m) trừ tổng chiều rộng xe chia 2, ta thu kết 1,1 mét – lúc bánh xe chạm đường Như vậy, nhóm chúng em chia thành hai vùng cảnh báo để đảm bảo tính an tồn hiệu hệ thống Nếu khơng có tác động cơng tắc xi nhan báo có tín hiệu rẽ (không bật nút nhấn) đồng thời độ lệch tâm xe so với tâm vạch đường lớn 0,7m bé 0,9m (nằm vùng cảnh báo thứ nhất) hệ thống xuất tín hiệu cảnh báo hình ảnh lên hình LCD (chuyển phần phát đường từ màu xanh sang màu vàng cảnh báo rung ghế tài xế (cho đèn led màu vàng sáng); độ lệch tiếp tục tăng lớn 0,9m (nằm vùng cảnh báo thứ hai) hệ thống xuất tín hiệu cảnh báo hình ảnh lên hình LCD (chuyển phần phát đường từ màu vàng sang màu đỏ xuất dòng chữ “WARNING”) cảnh báo còi, rung ghế tài xế, rung vô lăng (cho ba đèn led màu vàng sáng) Nếu có tác động từ cơng tắc xi nhan báo có tín hiệu rẽ (bật nút nhấn) đèn xi nhan sáng (led màu đỏ sáng) xuất dịng chữ “TURNSIGNAL” hình LCD, đồng thời khơng xuất tín hiệu cảnh báo (đèn led màu vàng không sáng phần đường nhận diện giữ nguyên màu xanh lá) Hình 5.22 Xe chưa lệch 61 Hình 5.23 Cảnh báo xe lệch miền thứ (khơng nhấn xi – nhan) Hình 5.24 Cảnh báo xe lệch miền thứ hai (không nhấn xi – nhan) Hình 5.25 Khơng cảnh báo xe xi nhan (nhấn xi – nhan) 62 5.2.2 Xây dựng phần cứng cho hệ thống cảnh báo chệch đường Nhóm chúng em tiến hành lắp đặt nối dây thiết bị để tạo thành phần cứng cho hệ thống hình 5.26 hình 5.27 Hình 5.26 Cách nối dây nguồn UPS vào Jetson Nano 63 Hình 5.27 Sơ đồ lắp đặt nối dây thiết bị phần cứng 64 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 6.1 Chuẩn bị Tiến hành nạp chương trình xuống máy tính nhúng Jetson Nano thiết lập hồn thiện lắp đặt phần cứng cho hệ thống Hình 6.1 Phần cứng hệ thống cảnh báo chệch đường 6.2 Địa điểm thực nghiệm Do lắp đặt hệ thống xe điện Renault Twizy xe máy để thử nghiệm điều kiện thực tế nên nhóm chúng em cho hệ thống chạy thử nghiệm video quay đường thực tế từ camera đường khu vực trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, đường xung quanh khu quân làng Đại học quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh 6.3 Kết thực nghiệm Video kết thực nghiệm nhóm chúng em lưu drive, có kèm đường link phần Phụ lục 65 Nhận xét: Ưu điểm: - Hệ thống bắt đường tốt, tính tốn độ lệch xuất tín hiệu cảnh bảo ổn định - Hệ thống hoạt động tốt vào ban ngày ban đêm - Hệ thống nhận diện tốt đoạn đường cong - Thích hợp áp dụng hệ thống đường cao tốc Hình 6.2 Lúc xe chưa lệch đường 66 Hình 6.3 Xe nằm vùng cảnh báo thứ Hình 6.4 Xe nằm vùng cảnh báo thứ hai 67 Hình 6.5 Xe chuyển có tín hiệu rẽ Hình 6.6 Xe chạy đường cong vào ban đêm Nhược điểm: - Do cấu hình khơng q mạnh nên tốc độ xử lý khơng cao, tầm 18-20 fps 68 - Đồng thời không trang bị giải thuật tracking lane nên hệ thống ổn định bị nhiễu trường hợp: đường bị dơ, bị che, đường, xuất ký hiệu màu trắng vùng quan tâm, gờ giảm tốc, vạch dành cho người bộ, Hình 6.7 Các ký hiệu màu trắng nằm vùng quan tâm Hình 6.8 Gờ giảm tốc 69 Hình 6.9 Khơng có đường Hình 6.10 Vạch dành cho người 70 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 7.1 Kết luận Sau trình tìm hiểu nghiên cứu, cuối nhóm chúng em hồn thành đề tài báo cáo tốt nghiệp: “Nghiên cứu phát triển hệ thống cảnh báo chệch đường xe điện Renault Twizy” Tuy gặp nhiều khó khăn việc thực hoàn thành đề tài nhiều lý khách quan chủ quan, nhóm chúng em đạt mục tiêu đề ra: - Nghiên cứu tổng quan lý thuyết xe điện Renault Twizy, vẽ lại sơ đồ khối đường truyền công suất hệ thống điện thân xe - Sử dụng ngơn ngữ lập trình Python, ứng dụng xử lý ảnh để xây dựng thuật toán cho hệ thống cảnh báo chệch đường cho xe điện Renault Twizy - Thiết lập phần cứng cho hệ thống cảnh báo chệch đường Bên cạnh việc hoàn thành mục tiêu đề ban đầu, đề tài nhóm cịn tồn vài điểm hạn chế như: - Tốc độ xử lý Jetson Nano chưa cao giới hạn phần cứng - Hệ thống bị nhiễu yếu tố thiếu tracking lane: đường dơ, bị đường, vạch dành cho người bộ, gờ giảm tốc, vật thể trùng với màu đường, … - Hệ thống chưa hồn chỉnh cịn thiếu phần tác động từ công tắc xi – nhan xe Renault Twizy lên hệ thống cần sử dụng còi, động rung để cảnh báo Trên điểm mà nhóm cịn thiếu sót Tuy nhiên, với tình hình dịch covid 19 diễn biến phức tạp, giới hạn thời gian thực đồ án gây nhiều khó khăn cho chúng em việc hồn thiện hệ thống nên nhìn chung kết đạt hồn tồn chấp nhận Thơng qua lần làm đồ án tốt nghiệp này, nhóm chúng em có hội cố áp dụng lại khối kiến thức học khoảng thời gian năm qua vào tình hình thực tế Hiểu thêm giao tiếp liệu thiết bị thông qua giao tiếp GPIO, tích góp nhiều kiến thức bổ ích xử lý ảnh kết hợp ngơn ngữ lập trình python Chúng em tin rằng, kiến thức tích lũy qua đồ án kiến thức quý báu làm hành trang hỗ trợ chúng em đường phát triển nghiệp sau 71 7.2 Hướng phát triển Khắc phục mặt hạn chế đề tài, qua hồn thiện hệ thống cảnh báo chệch đường xe điện Renault Twizy: - Cải thiện phần cứng: sử dụng máy tính nhúng cấu hình mạnh để thể xử lý thuật toán nhanh hơn, đáp ứng vấn đề chạy thực tế - Sử dụng thuật toán deep learning để tracking lane, giúp giảm nhiễu để hệ thống hoạt động ổn định hiệu - Sử dụng còi, động rung để cảnh báo, đồng thời hoàn thiện tác động công tắc xi – nhan lên phần cứng hệ thống xe điện Renault Twizy - Đồng thời, phát triển hệ thống ngồi việc phát tín hiệu cảnh báo cịn tác động trực tiếp vào xe, giúp ngăn chặn việc chệch đường cách tự động 72 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] nhtsa.gov/ratings#25196 [2] https://www-esv.nhtsa.dot.gov/proceedings/24/files/24ESV-000080.PDF [3] https://www.consumerreports.org/car-safety/lane-departure-warning-systems-preventcrashes-research-shows/ [4] Rashmi N Mahajan, Dr A M Patil,“Lane Departure Warning System,”International Journal of Engineering and Technical Research (IJETR) ISSN: 2321-0869, Volume-3, Issue1, January 2015 [5] https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201914260902234.pdf [6] Nguyễn Quang Hoan, Xử lý ảnh, “Học viện công nghệ bưu viễn thơng”, Hà Nội, 2006 [7] https://en.wikipedia.org/wiki/Lane_departure_warning_system [8] Wei Chen, Weixing Wang, Kevin Wang, Zhaoying Li, Huan Li, Sheng Liu, “Lane departure warning systems and lane line detection methods based on image processing and semantic segmentation: A review”, “Journal of traffic and transportation engineering (english edition)”, 2020 [9] https://github.com/georgesung/advanced_lane_detection [10] https://github.com/yang1688899/CarND-Advanced-Lane-Lines [11] https://github.com/canozcivelek/lane-detection-with-steer-and-departure [12] [13] https://dev.to/divshekhar/lane-detection-opencv-python-30i6 [14] https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/05/tutorial-real-time-lane-detectionopencv/ [15] https://mt.gov.vn/khcn/tin-tuc/47433/renault-twizy -xe-dien-danh-cho-do-thi 2-chongoi dong-co-17-hp.aspx [16] https://www.ultimatespecs.com/car-specs/Renault/108640/Renault-Twizy-80.html [17] https://www.kit-eleshop.com/gb/index.php?controller=attachment&id_attachment=355 [18] https://www.autobedrijf-nieuwendijk.nl/content/uploads/2017/03/Twizy73 9110_ENG.pdf [19] https://www.acea.auto/files/Accident_Analysis_TRL_CEESAR_2018.pdf [20] https://circabc.europa.eu/sd/a/30d82a3c-bdc9-4034-b19762286988bd03/report_ldwlca_en.pdf [21] https://www.nap.edu/read/25716/chapter/2 [22] https://www.acea.auto/nav/?search=lane+departure+warning [23] http://www.ircobi.org/wordpress/downloads/irc19/pdf-files/92.pdf [24] https://www.bosch-mobility-solutions.com/en/solutions/assistance-systems/lanedeparture-warning/ [25] https://vi.wikipedia.org/wiki/Python_(ng%C3%B4n_ng%E1%BB%AF_l%E1%BA%A Dp_tr%C3%ACnh) [26] https://en.wikipedia.org/wiki/OpenCV [27] https://en.wikipedia.org/wiki/Anaconda_(Python_distribution) [28] https://en.wikipedia.org/wiki/PyCharm [29] https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy [30] https://en.wikipedia.org/wiki/Matplotlib 74 PHỤ LỤC Video kết thực nghiệm: https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1Q_1JM5NJsP_GLnHw3hGYS1aeJhPYU9h6 75 ... cho thuật toán cảnh báo chệch đường - Xây dựng thuật toán cho hệ thống cảnh báo chệch đường - Xây dựng lắp đặt phần cứng hệ thống cảnh báo chệch đường cho xe điện Renault Twizy 1.4 Nội dung nghiên. .. 5.1 Hệ thống cảnh báo chệch đường 44 Hình 5.2 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống cảnh báo chệch đường 45 Hình 5.3 Sơ đồ khối thuật toán hệ thống cảnh báo chệch đường 47 Hình 5.4 Sơ đồ. .. thức công nghệ ô tô Khác với xe sử dụng động xăng, Renault Twizy xe điện với cấu tạo đơn giản, dễ tiếp cận can thiệp vào hệ thống xe, nhóm chúng em định chọn đề tài: ? ?Nghiên cứu phát triển hệ thống
Ngày đăng: 05/06/2022, 17:46
Xem thêm:
