Tổng quan về hệ thống lái tự Động trên Ô tô

Phần 1: Tổng quan về hệ thống lái tự động trên ô tôHệ 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,

Trang 1

Phần 1: Tổng quan về 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

1.1 Hệ thống lái tự động trên ô tô

Hình 1.1 Hệ thống lái tự động trên ô tô

Trang 2

- 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

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

Hình 1.2 Đảm bảo sự an toàn trong

công nghe tự động lái

Trang 3

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

Hình 1.4 Thang đo 6 cấp độ xe tự lái theo phân

loại của SAE International

Trang 4

Phần 2 : CẤU TRÚC VÀ CÁCH HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG LÁI

• Các cảm biếm :

Camera: giúp hệ thống nhận diện đèn giao thông, các biển báo đường

bộ, các phương tiện khác và người đi bộ

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

2.1 Cấu trúc hệ thống lái tự động

Trang 5

• Hệ thống xử lý và điều khiển

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

• Mạng truyền thông

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

• Các hệ thống chấp hành

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

2.1 Cấu trúc hệ thống lái tự động

Trang 6

2.2 Cách thức hoạt động hệ thống lái tự động

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

Trang 7

• Nguyên lý hoạt động trong một số trường hợp

a, Trường hợp 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

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

Trang 8

b, Trường hợp 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:

- Cảm biến:

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

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

Trang 9

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

Hình 2.2 Hệ thống hỗ trợ đỗ xe tự động

Trang 10

d, 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 2.3 Hệ thống giữ làn đường

Trang 11

Phần 3: Công nghệ lập trình nhúng trong hệ thống lái tự động

3.1 Công nghệ định vị

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 Và trong quá trình di chuyển của xe ta cần ít nhất 3 vệ tinh

Ngoài ra trong các trường hợp đi vào nơi không thể bắt được tín hiệu GPS

như đường hầm hay núi ta sẽ cần IMU (nertial Measurement Unit) nó sẽ

đóng vai trò chính trong việc duy trì khả năng định vị tạm thời của xe

thông qua kỹ thuật Dead Reckoning Đây là quá trình ước lượng vị trí

hiện tại của xe dựa trên dữ liệu về chuyển động của nó kể từ lần cuối nhận

được tín hiệu GPS

nay

Hình 3.1 Tín hiệu GPS nay

Trang 12

Bản đồ điện tử (EM) EM được sử dụng để lưu trữ thông tin bản đồ số, chủ

yếu bao gồm đặc điểm địa lý, thông tin giao thông, thông tin xây dựng,

biển báo giao thông, phương tiện giao thông, v.v

Hình 3.2 Đối chiếu vị trí của xe hiển thị trên EM

Trang 13

Nguyên lý làm việc của công nghệ định vị

Xe sẽ được tiếp nhận thông tin từ GNSS để xác định trí của xe thông qua ít

nhất 3 vệ tinh khác nhau dựa trên thời gian truyền tín hiệu từ các vệ tinh đến

thiết bị GPS, hệ thống sẽ tính toán khoảng cách đến mỗi vệ tinh và từ đó xác

định vị trí của xe qua phép tam giác định vị từ đó nó sẽ đối chiếu với bản đồ

điện tử EM để có các thông tin về địa hình và cơ sở hạ tầng xung quanh những

thông tin này thường sẽ được cung cấp trên mạng lưới chung do chính phủ

cung cấp từ đó xe sẽ tính toán và phân tích hướng di chuyển và xây dựng lộ

trình để đến đích Tuy nhiên sẽ có một vài hạn chế khi đi vào hầm hoặc khu đô

thị có mật thị cao lúc này xe sẽ được lưu trữ lại vị trí, vận tốc và hướng đi di

chuyển cuối cùng mà GPS cung cấp và IMU sử dụng các cảm biến gia tốc kế

và con quay hồi chuyển để đo lường sự thay đổi về tốc độ và hướng của xe theo

thời gian Dựa vào dữ liệu đó IMU liên tục tính toán quãng đường và sự thay

đổi hướng của xe so với vị trí cuối cùng mà GPS cung cấp Dữ liệu này được

sử dụng để ước lượng vị trí hiện tại của xe trên bản đồ, ngay cả khi không có

Trang 14

Ưu nhược điểm của công nghệ định vị

Độ chính xác cao mang lại trải nghiệm lái an toàn nhờ GPS, Bản dồ điện tử EM, IMU Nó vẫn cần sự hỗ trợ của cảm biến để mang lại những quyết định chính xác hơn trong các trường

hợp thay đổi bất ngờ

Nó có khả năng hoạt động ổn định kể cả trong

Tính tiện ích cao nhờ vào vị trí hiện tại trên map

để phân tích quãng đường ổn định và nhanh nhất

để đến đích

Khả năng sai lệch thông tin khi mất GPS trong thời gian dài mặc dù có IMU hỗ trợ trong trường hợp mất tín hiệu GPS nhưng IMU chỉ có thể hỗ trợ trong một khoảng thời gian ngắn nếu thời gian mất GPS càng dài thì nó xảy ra hiện tượng lỗi tích lũy khiến cho vị trí ước tính của xe ngày càng lệnh so với thời gian thực tế

Yêu cầu tính hiệu về đường chuyền luôn luôn được đảm bảo

Trang 15

3.2 Công nghệ giao tiếp

Để phát triển tính cộng đồng trong xe tự lái giúp các xe có thể kết nối và

giao tiếp với nhau các nhà phát triển đã đưa ra V2X là viết tắt của

Vehicle-to-everything

Ý tưởng tổng thể là một phương tiện có thể hoặc sẽ có thể sử dụng các

công cụ giao tiếp trên xe để cung cấp thông tin giao thông theo thời gian

thực, phản ứng trước với các điều kiện đường xá thay đổi, nhận biết các

biển báo và cảnh báo trên đường, v.v

Đây là một hệ thống liên lạc dành cho xe cộ kết hợp các loại giao tiếp cụ

thể khác như V2I (vehicle-to-infrastructure – từ phương tiện đến cơ sở

hạ tầng), V2N (vehicle-to-network – từ phương tiện đến mạng lưới), V2V

vehicle – từ phương tiện đến phương tiện), V2P

(vehicle-to-pedestrian – từ phương tiện đến người đi bộ) , V2D (vehicle-to-device –

xe đến thiết bị)

Hình 3.4 Mạng lưới thông tin trong giao thông

Trang 16

Nguyên lý làm việc

Ta sẽ giao tiếp thông tin giữa mọi thứ dựa trên giao tiếp không dây, trong

đó các phương tiện, thiết bị và hạ tầng giao thông trao đổi thông tin với

nhau thông qua các giao thức truyền thông như DSRC (Dedicated

Short-Range Communications) hoặc C-V2X (Cellular-Vehicle-to-Everything)

Khi ta nhận được thông tin từ từ cơ sở hạ tầng gồm có tín hiệu đèn xanh

đèn đỏ các biển báo dao thông từ đó điều chỉnh cách lái cho xe để phù

hợp với đoạn đường đang di chuyển, khi giao tiếp với các xe khác xe ta sẽ

nhận được thông tin về tốc độ, vị trí, hướng đi, và những nguy cơ tiềm ẩn

trên đường từ đó điều chỉnh sao cho phù hợp tình huống đó

Hình 3.5 Môi trường giao tiếp

Trang 17

Ưu nhược điểm của công nghệ giao tiếp

Cải thiện an toàn: Nhờ khả năng cảnh báo sớm, V2X giúp giảm thiểu va chạm và tai nạn trên đường, bảo vệ tốt hơn cả người lái và người đi bộ

Chi phí triển khai : Xây dựng hạ tầng và tích hợp công nghệ V2X vào các phương tiện hiện có có thể tốn kém, đặc biệt khi yêu cầu lắp đặt cảm biến và các thiết bị giao tiếp mới

Tối ưu hóa giao thông: Giảm ùn tắc, cải thiện luồng giao thông, và giảm lượng khí thải bằng cách điều chỉnh tốc độ và hành trình của các phương tiện

Vấn đề bảo mật: V2X liên quan đến việc trao đổi thông tin nhạy cảm giữa các phương tiện và hạ tầng, dễ bị tấn công nếu không có các biện pháp bảo mật đủ mạnh

Nâng cao tính hiệu quả: V2X giúp phương tiện di chuyển hiệu quả hơn, tránh các tình huống kẹt xe hoặc mất thời gian chờ đợi tại đèn giao thông

Độ phủ sóng của công nghệ: Để V2X hoạt động hiệu quả, cần có sự hợp tác và đồng bộ hóa giữa các nhà sản xuất ô tô, nhà cung cấp hạ tầng và nhà cung cấp dịch vụ mạng Điều này đòi hỏi sự đầu tư lớn và khả năng tương thích cao

Từ đó tăng khả năng ra quyết định cho xe

Trang 18

Phần 4:KHÓ KHĂN VÀ ỨNG DỤNG CỦA HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG

4.1 Khó khăn

Nguồn nhân lực: do là lĩnh vực mới và phức tạp, đòi hỏi 1 nguồn lao động lớn được đào tạo bài bản có đủ khả năng thực hiện các dự

án nghiên cứu và phát triển, đây là vến đề đặt nặng lên nền giáo dục

• Thiếu tiêu chuẩn hóa ngành cụ thể: hiện có rất nhiều công ty lớn đang tham gia vào cuộc đua công nghệ tự lái trên oto của riêng từng hãng như tesla, google, apple nhưng họ lại không làm việc cùng nhau để đưa ra 1 tiêu chuẩn hóa nhất định

• Sự hoài nghi về tính an toàn của xe tự hành: là 1 công nghệ mới nên hiện tại khó mà thuyết phục được người dùng hoàn toàn tin vào công nghệ tự hành của oto, khó khăn này cần 1 khoảng thời gian dài để các hẵng chứng minh tính ổn định, an toàn, tiện lợi mới

có thể thuyết phục người dùng

• Hạn chế cảu cảm biến: theo nhiều cách, các cảm biển trên oto có hiệu quả hơn các cảm quan của con người và chúng không có điểm mù và cũng không bị giới hạn khả năng nhìn vào ban đêm Tuy nhiên cảm biến không phải là hoàn hảo nó vẫn có những vấn đề của nó như là có thể bị trục trặc và đóng băng khi thời tiết trở xấu, nó có thể hoạt động sai lệch khi ở 1 số điều kiện đặc biệt, việc tạo

ra cảm biến dễ bị đánh lữa hơn với các hệ thống an toàn thông thường

• Khó khăn bảo mật: do là xe tự hành nên khả năng bị các hacker tìm cách xâ nhập chiếm đoạt quyền điều khiển từ xa là có thể xẩy ra, điều này đặt gánh nặng lớn lên đội ngũ an toàn của nhà sản xuất

• Bên cạnh đó còn vô vàn khó khăn thách thức liên quan đến công nghệ, kỹ thuật, tốc độ xử lý, động chính xác

Trang 19

Phần 4:KHÓ KHĂN VÀ ỨNG DỤNG CỦA HỆ THỐNG LÁI TỰ ĐỘNG

4.1 Ứng dụng

Giảm mệt mỏi cho người lái: đối với những chuyến đi dài hay nhiều khi cần thiết do tính chất công việc thì

việc hỗ trợ người lái như vậy là rất cần thiết, điều này giúp tài xế có thể nghỉ ngơi hồi sức, hay làm 1 số việc khác giúp tiết kiệm và tối ưu thời gia

• Tối ưu hóa giao thông và giảm ùn tác: nếu được áp dụng rộng rãi, các xe tự động lái này có thể giao tiếp

với nhau và với hệ thống giao thông thông minh từ đó phân bổ làn đường hợp lý để xe đi vào giúp giảm ùn tắc giao thông

• Hệ thống giao hàng tự động: có thể hoạt động trên những đoạn đường dài giúp giảm chi phí nhân công và tăng hiệu suất

• tăng tính an toàn: trong nhiều trường hợp với tốc độ nhận biết và xử lý của máy tính sẽ là 11 điểm mạnh

cho phương tiện

• độ tin cậy cao: các hệ thống này thường được liên kết để hoạt động ổn định và liên tục, đảm bảo an toàn

cho người lái

• và nhiều ứng dụng hữu ích khác

Trang 20

THANK

YOU

BORCELLE CAR DEALER

Tiêu đề	Tổng quan về hệ thống lái tự động trên ô tô
Chuyên ngành	Công nghệ ô tô
Thể loại	Bài luận

Định dạng
Số trang	20
Dung lượng	8,88 MB