Môn học hệ thống nhúng hệ thống lái tự Động

Việc điều khiển phương tiện tự động cần nhiều hệ thống để chấp hành các tác qua lệnh của bộ điều khiển.. • Hệ thống lái: điều khiển góc lái • Hệ thống ga tự động và phanh: Kiểm soát tốc

KHOA CƠ KHÍ GIAO THÔNG



MÔN HỌC: HỆ THỐNG NHÚNG

HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG

Đà Nẵng, ngày 29 tháng 07 năm 2024

LỜI MỞ ĐẦU

Trong thời đại công nghệ 4.0, hệ thống nhúng đã trở thành một phần không thể thiếu

dụng đến các hệ thống tự động hóa trong sản xuất, ô tô Hệ thống nhúng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa quy trình hoạt động

Do vậy để làm tốt công tác quản lý chất lượng ô tô, cũng để giúp cho các sinh viên có thể tìm hiểu sâu hơn vấn đề này các giảng viên của khoa CKGT chuyên ngành CKĐL đã dày công nghiên cứu và biên soạn ra môn học “Hệ thống nhúng” và may mắn cho em khi em được

sự giảng dạy và hướng dẫn bởi giảng viên Tôn Thất Đồng

Tiểu luận này sẽ tập trung vào việc khám phá các thành phần, nguyên lý hoạt động và ứng dụng thực tiễn của hệ thống lái tự động, nhằm làm rõ tầm quan trọng của chúng trong việc phát triển công nghệ hiện đại

Mặc dù nhóm đã rất cố gắng nhưng thời gian, kiến thức và kinh nghiệm thực tế có hạn nên trong quá trình làm và hoàn thiện tiểu luận môn học sẽ không tránh khỏi những sai sót Nhóm em rất mong Thầy góp ý để kiến thức của nhóm được hoàn thiện hơn Nhóm 2 xin chân thành cảm ơn thầy Tôn Thất Đồng đã tận tình giảng dạy cho chúng em hoàn thành nhiệm vụ

Đà Nẵng, ngày 15 tháng 10 năm 2024

Sinh viên thực hiện Nhóm 2

PHẦN 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG 1.1 Hệ thống lái tự động trên ô tô

Hệ thống lái tự động là công nghệ giúp xe tự điều khiển mà không cần sự can thiệp của người lái, dựa trên các cảm biến, radar, camera, và thuật toán AI để phân tích môi trường xung quanh và điều khiển xe

1.2 Các tiêu chuẩn an toàn của hệ thống tự động lái trên ô tô

- Xe tự lái phải học được cách xác định đối tượng trong phạm vi di chuyển

- Hệ thống cần đưa ra được quyết định tức thời về thời điểm cần tăng giảm tốc độ hoặc chuyển hướng

- Phần mềm điều khiển phải đảm bảo an toàn cũng như khắc phục được các rủi ro về an ninh mạng

- Bên cạnh đó, người dùng cũng cần tuân thủ theo các hướng dẫn từ nhà sản xuất về cách

sử dụng các hệ thống tự lái ở một số cấp độ vẫn cần sự giám sát, tác động của con người để tránh tâm lý chủ quan dẫn tới gây ra sự cố bất ngờ

1.3 Các mức độ tự động trong hệ thống tự động lái hiện nay

Xe tự lái cấp độ 0 – Không tự động hóa

Xe tự lái cấp độ 1 – Hỗ trợ người lái

Xe tự lái cấp độ 2 – Tự hành một phần dưới sự giám sát của tài xế

Xe tự lái cấp độ 3 – Tự lái có điều kiện, có tài xế

Xe tự lái cấp độ 4 – Tự lái có điều kiện, không tài xế

Xe tự lái cấp độ 5 – Tự động hóa không điều kiện

Hình 1.1 Các mức độ tự động trong hệ thống lái tự động

PHẦN 2 CẤU TRÚC VÀ CÁCH HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG LÁI

1.1.1 Cảm biến

Camera: giúp hệ thống nhận diện đèn giao thông, các biển báo đường bộ, các phương tiện khác và người đi bộ

Radar: phát hiện các phương tiện ở xa để hệ thống có thể giám sát vị trí, tính toán khoảng cách, tốc độ của phương tiện đó Có 2 loại radar được sử dụng

• Cảm biến radar tầm dài (Long-Range Radar): Điều khiển hành trình thích ứng:

• Cảm biến radar tầm ngắn (Short-Medium Range Radar) : Giúp phát hiện điểm mù, cảnh báo va chạm

Lidar: phản xạ xung ánh sáng từ môi trường xung quanh ô tô để hệ thống giám sát khoảng cách giữa những người đi bộ và bất kỳ phương tiện nào khác trước nó, từ đó gửi về bộ xử lý

để bộ xử lý ra lệnh

Cảm biến siêu âm (Ultrasonic Sensor): sự dụng sự phản xạ âm thanh để hệ thống phát hiện vật thể, theo dõi các chuyển động của xe, phát hiện lề đường và các phương tiện khác khi

đỗ xe

IMU (Inertial Measurement Unit): giúp hệ thống theo dõi gia tốc và tốc độ của xe

GPS: xác định vị trí của xe trên toàn cầu và kiếm soát hướng đi của xe

1.1.2 Hệ thống xử lý và điều khiển (Control Unit)

AI và Machine Learning: Nhận dạng hình ảnh và dự đoán hành vi của xe cộ hoặc người đi đường

Hệ thống điều hướng: Tính toán đường đi tối ưu dựa trên dữ liệu bản đồ và GPS

1.1.3 Mạng truyền thông

Không bắt buộc giao thức truyền thông nào dùng để truyền dữ liệu giữa các thiết bị trên xe, nhưng thông thường người ta dùng CAN vì độ tin cậy và tốc độ truyền dữ liệu cao Hiện nay, các phương tiện, cơ sở hạ tầng giao thông cũng có thể liên lạc với nhau, được gọi là V2X

1.1.4 Các hệ thống chấp hành

Mỗi hệ thống trên xe đều đảm nhận nhiệm vụ riêng Việc điều khiển phương tiện tự động cần nhiều hệ thống để chấp hành các tác qua lệnh của bộ điều khiển

• Hệ thống lái: điều khiển góc lái

• Hệ thống ga tự động và phanh: Kiểm soát tốc độ của xe, giảm tốc khi cần thiết

• Hệ thống treo: giúp xe giữ được độ ổn định

• Hệ thống đèn báo: báo hiệu cho người tham gia giao thông (xi nhan)

• Hệ thống an toàn: trong một số trường hợp, hệ thống sẽ bị lỗi do nhiễu sóng từ các phương tiện xung quanh Lúc này, hệ thống an toàn sẽ cho phép người điều khiển can thiệt

khẩn cấp để tránh rủi ro Hệ thống cũng giám sát thời gian thực để theo dõi và phát hiện bất thường để tránh khỏi những trường hợp không mong muốn

1.1.5 Giao diện người dùng

Bao gồm màn hình hiển thị và thiết bị âm thanh để thông tin cho người sử dụng về lộ trình và trạng thái của xe, yêu cầu người lái thực hiện một công việc nào đó như nạp nhiêm liệu, can thiệt quá trình lái khẩn cấp

2.2 Cách thức hoạt động của hệ thống lái tự động

2.2.1 Cách thức hoạt động trong từng cấp độ lái tự động

a Xe tự lái cấp độ 0 – Không tự động hóa

Ở cấp độ này, tài xế sẽ hoàn toàn phụ trách việc điều khiển phương tiện, từ đánh lái, tăng tốc, phanh, đỗ xe hay bất cứ hành động nào nhằm điều hướng chiếc xe

Mặc dù vậy, mức độ tự lái này vẫn bao gồm những tính năng như hỗ trợ phanh khẩn cấp, cảnh báo điểm mù hay cảnh báo lệch làn đường Lý do là vì những công nghệ này không tham gia điều khiển phương tiện mà thay vào đó đưa ra cảnh báo hoặc chỉ dẫn cho tài xế trong những tình huống cụ thể Phần lớn các mẫu xe ô tô bán trên thị trường hiện nay đều thuộc nhóm này

b Xe tự lái cấp độ 1 – Hỗ trợ người lái

Ở cấp độ thấp nhất trong thang phân loại xe ô tô tự lái, tài xế phải thực hiện hầu hết các tác vụ cần thiết để điều khiển chiếc xe, kết hợp với một số tính năng nhất định Những tính năng này sẽ hỗ trợ người lái trong việc điều hướng chiếc xe trong một vài trường hợp cụ thể

Hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng – Adaptive Cruise Control (ACC), là một ví

dụ tiêu biểu cho xe tự lái cấp độ 1 Theo đó, hệ thống này sẽ chọn tốc độ phù hợp cho phương tiện để nó giữ khoảng cách an toàn với các phương tiện di chuyển ở phía trước Ngoài ra, tính năng Hỗ trợ giữ làn đường Lane Keeping Assist (LKA) cũng được coi là công nghệ tự động hóa cấp độ 1

Hình 2.1 Hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng (ACC)

Khác với tính năng cảnh báo lệch làn đường, hỗ trợ giữ làn đường sẽ tự điều khiển phương tiện để đảm báo chiếc xe đi theo đúng làn đường nhất định Một phương tiện với cả hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng và hỗ trợ giữ làn đường sẽ đủ điều kiện để xếp hạng xe tự lái cấp độ 2

c Xe tự lái cấp độ 2 – Tự hành một phần dưới sự giám sát của tài xế

Ở cấp độ tự lái này, chiếc xe không chỉ có một hệ thống hỗ trợ người lái duy nhất, mà sở hữu nhiều hệ thống Hỗ trợ người lái tiên tiến - Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)

đã được lập trình từ trước giúp phương tiện tự đánh lái, tăng tốc và phanh trong những tình huống phức tạp

Nhưng mặc dù chiếc xe có thể tự đánh lái hay phanh, tài xế vẫn được yêu cầu phải chủ động tham gia vào quá trình điều khiển phương tiện, đặc biệt là phải để 2 tay lên vô lăng cũng như theo dõi hướng di chuyển của phương tiện

Cấp độ 2 thường được gọi là tự lái một phần và nhiều mẫu xe từng được giới thiệu tại thị trường Mỹ và châu Âu trong năm 2020 vừa qua đều có thể xếp vào cấp độ này

d Xe tự lái cấp độ 3 – Tự lái có điều kiện, có tài xế

Cấp độ xe tự lái này còn được gọi là tự động hóa có điều kiện, với nhiều hệ thống hỗ trợ người lái sẽ được lập trình để đưa ra quyết định (bằng trí tuệ nhân tạo - AI) theo thời gian thực dựa vào sự thay đổi của môi trường giao thông xung quanh chiếc xe

Việc phát triển xe tự lái sẽ phụ thuộc vào công nghệ bản đồ hóa môi trường xung quanh Mặc dù xe tự lái cấp độ 3 có thể hoạt động mà không cần sự can dự của tài xế vào quá trình điều khiển, người lái vẫn bắt buộc phải có mặt để kiểm soát phương tiện, đặc biệt trong trường hợp khẩn cấp do lỗi hệ thống

e Xe tự lái cấp độ 4 – Tự lái có điều kiện, không tài xế

Được gọi là xe tự lái cấp độ cao, những phương tiện tự động hóa cấp độ 4 sẽ không cần bất cứ tương tác nào của tài xế trong quá trình vận hành xe, vì xe được lập trình để tự dừng trong trường hợp hệ thống bị lỗi Vì vậy trong hầu hết điều kiện thực tế, tài xế sẽ không cần can thiệp để kiểm soát xe

Tại cấp độ xe tự hành thứ 4, phương tiện được thiết kế để cho phép tự di chuyển từ điểm

A đến điểm B, nhưng thường là trong các ranh giới địa lý cụ thể Waymo – công ty phát triển công nghệ tự lái của Google – đã cung cấp dịch vụ như vậy tại Phoenix, bang Arizona sau khi thực hiện bản đồ hóa (mapping) toàn bộ đường phố tại thành phố này

Mặc dù vậy, các điều kiện thời tiết có thể hạn chế hoạt động của xe tự lái cấp độ 4 Đến lúc này thì mọi thứ lại dựa vào công nghệ mà chiếc xe được trang bị Ví dụ như một số chiếc

xe thông minh sử dụng công nghệ cảm biến LiDAR để phân tích dữ liệu môi trường xung quanh mà không bị ảnh hưởng bởi yếu tố thời tiết

f Xe tự lái cấp độ 5 – Tự động hóa không điều kiện

Đây là mức độ tự lái cao nhất trong thang đo của SAE Ở cấp độ này, chiếc xe hoàn toàn tự động di chuyển và xử lý tình huống theo thời gian thực mà không cần đến bất kỳ sự tương tác

nào từ phía người lái Xe tự lái cấp độ 5 sẽ không có vô lăng, chân ga, chân phanh hay thậm chí là gương chiếu hậu như các dòng xe truyền thống

Chúng giống như những toa xe hơn là một chiếc ô tô, được trang bị loạt công nghệ xe tự hành cho phép vận hành ở mọi nơi mà không bị ràng buộc về điều kiện địa lý cũng như thời tiết Các phương tiện cũng hoàn toàn không có người lái và sự tham gia duy nhất của con người chỉ là ra lệnh cho chiếc xe đi đến đâu Việc này thậm chí cũng không cần phải được thực hiện trên xe mà có thể được ra lệnh từ điện thoại thông minh của người dùng

Hình 2.2 Thang đo 6 cấp độ xe tự lái theo phân loại của SAE International

2.2.2 Nguyên lý hoạt động trong một số trường hợp

a Xe phía trước phanh gấp

Ở tình huống xe phía trước bất ngờ phanh gấp, hệ thống lái tự động sử dụng công nghệ kiểm soát hành trình thích ứng (Adaptive Cruise Control - ACC) để xử lý thông tin chính xác và điều khiển xe một cách hợp lý, giảm thiểu rủi ro cho người trên xe và các phương tiện cùng tham gia giao thông

Cách thức hoạt động:

Radar: Đo khoảng cách và tốc độ của xe phía trước, phát hiện khi tốc độ của xe đó giảm nhanh chóng

Camera: Giúp xác nhận tình trạng giao thông và phát hiện các biển báo hoặc tín hiệu dừng

 Xử lý dữ liệu:

Máy tính trung tâm: Phân tích dữ liệu từ cảm biến, so sánh tốc độ hiện tại với tốc độ

xe phía trước để xác định nguy cơ va chạm Sau đó các thuật toán được lập trình trong bộ xử

lý dữ liệu (control unit) sẽ lập kế hoạch để xác định phương án giảm tốc độ và khoảng cách an toàn cần thiết để tránh va chạm

 Điều khiển:

Hệ thống phanh: Kích hoạt phanh để giảm tốc độ nhanh chóng và an toàn

Hệ thống lái: Nếu cần thiết, điều chỉnh góc lái để duy trì kiểm soát khi giảm tốc

 Phản hồi và điều chỉnh:

Phân tích tình huống: Tiếp tục theo dõi tình trạng xe phía sau và điều chỉnh tốc độ để đảm bảo an toàn cho xe mình và xe khác

Hình 2.3 Hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng

b Người tham gia giao thông bất ngờ xuất hiện

Khi một người tham gia giao thông bất ngờ xuất hiện (người đi bộ bước ra từ một chiếc xe đỗ; người tham gia giao thông bất ngờ xuất hiện từ một ngõ, hẻm;….) Đây cũng là một trường hợp bất ngờ và dễ gây ra tai nạn Sau đây là cách thức hoạt động của hệ thống lái

tự động:

Camera: Nhận diện hình ảnh của người đi bộ và xác định vị trí của họ trên đường Lidar: Xác định khoảng cách và tạo bản đồ 3D để phát hiện người đi bộ đang di chuyển

 Xử lý dữ liệu:

Máy tính trung tâm: Phân tích hình ảnh và dữ liệu lidar để xác định hướng di chuyển của người đi bộ và tính toán thời gian va chạm Từ đó, quyết định giảm tốc độ hay dừng phương tiện hoặc đánh lái

 Điều khiển:

Hệ thống phanh: Kích hoạt phanh ngay lập tức để dừng xe

Hệ thống lái: Nếu có thể, điều chỉnh hướng di chuyển để tránh va chạm với người đi bộ

 Phản hồi và điều chỉnh:

Theo dõi: Sau khi người đi bộ đã đi qua, hệ thống đánh giá tình hình để quyết định có nên tiếp tục di chuyển hay không

c Đỗ xe tự động (Automated Parking System)

Đỗ xe tự động đang là một công nghệ tiên tiến và cần thiết cho xe ô tô bởi vì đỗ xe phụ thuộc rất nhiều vào trình độ của người lái xe Công nghệ này có sự can thiệp của cảm biến siêu âm (Ultrasonic Sensor) giúp hỗ trợ người lái đỗ xe một cách dễ dàng và chính xác

Cách thức hoạt động:

 Cảm biến siêu âm:

Chức năng: Cảm biến siêu âm được gắn ở phía trước và phía sau xe Chúng phát ra sóng siêu âm và đo thời gian sóng phản hồi từ các vật thể xung quanh

Vai trò: Khi xe tiến lại gần một không gian đỗ, cảm biến siêu âm sẽ phát hiện khoảng cách đến các vật cản, chẳng hạn như các xe khác, cột điện, hoặc bức tường

 Xử lý dữ liệu:

Máy tính trung tâm nhận dữ liệu từ cảm biến siêu âm và xử lý thông tin về khoảng cách đến các vật cản từ đó phân tích dữ liệu để xác định xem có đủ không gian để đỗ xe hay không Nếu không gian đủ lớn, hệ thống sẽ tiếp tục với quy trình đỗ, kết hợp với các thuật toán được lập trình, bộ xử lý trung tâm sẽ xác định lộ trình đỗ xe tốt nhất (ví dụ: đỗ song song hoặc vuông góc), Từ đó tính toán các góc lái và tốc độ cần thiết để đưa xe vào không gian đỗ

mà không va chạm với các vật cản xung quanh

 Điều khiển xe

Hệ thống lái:

Chức năng: Điều chỉnh vô-lăng để xe có thể vào đúng vị trí trong không gian đỗ Vai trò: Tự động thực hiện các điều chỉnh lái cần thiết dựa trên kế hoạch đã lập

 Hệ thống phanh và tăng tốc:

Chức năng: Điều chỉnh tốc độ di chuyển của xe trong quá trình đỗ

Vai trò: Kích hoạt phanh khi xe đã vào gần không gian đỗ và tăng tốc nhẹ nhàng khi cần thiết để lùi hoặc tiến vào vị trí đỗ

 Theo dõi và điều chỉnh

Cảm biến siêu âm tiếp tục theo dõi khoảng cách với các vật cản trong suốt quá trình đỗ

xe Nếu có vật cản bất ngờ xuất hiện (ví dụ, một chiếc xe khác di chuyển vào không gian), cảm biến sẽ phát hiện và gửi tín hiệu đến hệ thống điều khiển để điều chỉnh hành động (như dừng lại hoặc thay đổi hướng)

Hình 2.4 Hệ thống hỗ trợ đỗ xe tự động

a Hệ thống giữ làn đường (Lane Keeping Assist - LKA)

LKA sử dụng hệ thống nhúng để điều khiển chính xác bánh lái và giữ xe đi đúng làn đường

• Hệ thống nhúng xử lý hình ảnh: Hệ thống nhúng xử lý các hình ảnh từ camera để nhận biết làn đường, sau đó điều khiển hệ thống lái để giữ xe trong làn Hệ thống phải hoạt động nhanh và chính xác để đảm bảo an toàn

• Tự động hóa điều khiển: Hệ thống nhúng thực hiện việc tính toán và đưa ra lệnh điều khiển để điều chỉnh hướng di chuyển của xe

Hình 2.5 Hệ thống giữ làn đường

PHẦN 3 CÔNG NGHỆ ĐỊNH VỊ VÀ GIAO TIẾP

1.1 Công nghệ định vị

Trong quá trình tự lái, hai vấn đề, đó là vị trí hiện tại của xe và làm thế nào để đi từ vị trí đến đích, phải được giải quyết Chắc chắn, hai vấn đề trên có thể được giải quyết bằng kiến thức của chính con người trong việc lái xe của con người Tuy nhiên, trong tự lái, xe phải có khả năng tự động và thông minh xác định vị trí của nó và thực hiện quy hoạch đường dẫn đến đích Đối với mục tiêu này, hệ thống định vị xe trên xe được triển khai trên xe tự lái

Hình 3.1 Mô hình xử lý siêu dữ liệu của công nghệ định vị

Cấu trúc của hệ thống định vị ô tô và mô hình xử lý siêu dữ liệu của nó được mô tả trong Hình 1 Trong hệ thống định vị ô tô, hệ thống thông tin địa lý và hệ thống định vị toàn cầu (GPS) được trang bị để nhận thông tin vị trí như kinh độ và vĩ độ từ vệ tinh Những thông tin này, cùng với thông tin đường được tạo ra bởi hệ thống vị trí và cơ sở dữ liệu bản đồ kỹ thuật

số, đóng vai trò là dữ liệu nguồn được nhập vào mô hình khớp bản đồ, nơi các thuật toán lập

kế hoạch đường dẫn thông minh (tức là thuật toán Dijkstra, thuật toán Bellman-Ford) được sử dụng để cho phép tính toán quy hoạch đường dẫn Sau khi tính toán, xe tự lái có thể tự định

vị Với thông tin về vị trí của xe tự lái và điểm đến, lộ trình lái xe cũng có thể được lập trình

và tính toán bằng mô hình lập kế hoạch đường đi

Hình 3.2 Thông tin từ vệ tinh và nguồn database