Báo cáo môn công nghệ mới sử dụng trên Ô tô chủ Đề xe tự lái

Hình 2: Một bản sao xe đẩy tự hành tại bảo tàng Clos Luce Năm 1925, nhà phát minh Francis Houdina đã thử nghiệm một chiếc xe điều khiểntừ xa qua các con phố của Manhattan mà không cần ng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG

KHOA KỸ THUẬT GIAO THÔNG

BÁO CÁO MÔN CÔNG NGHỆ MỚI SỬ DỤNG TRÊN Ô TÔ

Mục lục

I LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA Ô TÔ TỰ LÁI 2

II TỔNG QUÁT VỀ XE TỰ LÁI 6

2.1 Giới thiệu chung về xe tự lái 6

2.2 Khái niệm cơ bản về xe tự lái 7

2.3 Cấu tạo, chức năng các phần tử và nguyên lý hoạt động của xe tự lái 8

a Cấu tạo chung của một xe tự lái 8

b Chức năng các phần tử và nguyên lý hoạt động của xe tự lái 10

III Ưu và nhược điểm của xe tự lái đem lại cho con người và xã hội 13

3.1 Ưu điểm 13

3.2 Nhược điểm 13

IV Dự án nghiên cứu về xe tự lái ở trong nước và ngoài nước 14

4.1 Dự án nghiên cứu xe tự lái trong nước 14

a Dự án xe tự lái cấp độ 4 được Vingroup thử nghiệm tại Nha Trang 14

b VinAi công bố 3 công nghệ mới cho ô tô thông minh 17

4.2 Dự án nghiên cứu xe tự lái ở nước ngoài 20

a Dự án xe tự lái CMU BOSS dùng trong giao thông đô thị 20

b Xe tự lái STANDFORD JUNIOR cho Dự án Thử thách đô thị 21

c Dự án xe tự lái Tesla ở Hoa Kỳ 23

d Dự án xe taxi tự lái ở Trung Quốc 25

V Sức ảnh hưởng của xe tự lái đối với ngành ô tô và xã hội hiện nay 25

5.1 Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp ô tô 25

5.2 Ảnh hưởng đến nền kinh tế 26

VI Kết luận 27

I LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA Ô TÔ TỰ LÁI

Xe tự lái còn được biết đến như là một chiếc xe không người lái Nó có khả năngthực hiện các khả năng vận chuyển như một chiếc xe truyền thống Xe tự lái có khảnăng nhận thức môi trường xung quanh và tự động điều hướng mà không cần sự tácđộng trực tiếp của con người Cho đến nay, xe tự lái tồn tại hầu hết ở dạng thử nghiệm,nhưng chúng sẽ được phổ biến tương lai không xa

Vào những năm 1500, ý tưởng đầu tiên về xe tự lái thực sự đã được thiết kế nhiềuthế kỷ trước khi chiếc ô tô đầu tiên xuất hiện Vào thời kỳ này, Leonardo da Vinci đãtạo ra một chiếc xe có thể di chuyển mà không cần được đẩy hoặc kéo Lò xo chịucăng cao cung cấp sức mạnh, và việc điều hướng được thiết lập trước để chiếc xe cóthể di chuyển theo một đường được xác định Thiết bị này đôi khi còn được gọi làrobot đầu tiên trên thế giới

Hình 1: Thiết kế ban đầu về xe tự lái của Leonardo da Vinci

Hình 2: Một bản sao xe đẩy tự hành tại bảo tàng Clos Luce Năm 1925, nhà phát minh Francis Houdina đã thử nghiệm một chiếc xe điều khiển

từ xa qua các con phố của Manhattan mà không cần người lái Bộ điều khiển từ xa cókhả năng khởi động động cơ, chuyển số và thổi còi Chiếc xe này cho thấy tương laicủa công nghệ tự lái, nhưng nó nhanh chóng bị đình chỉ khi người vận hành mất kiểmsoát hai lần trong quá trình lái và va chạm với một chiếc xe khác Mặc dù gặp sự cốnày, ngành công nghiệp không từ bỏ hy vọng vào tương lai của xe điều khiển từ xa

Hình 3: Chiếc xe điều khiển từ xa của Francis Houdina

Tại Hội chợ Quốc tế năm 1939, General Motors tạo ra mẫu xe tự lái đầu tiên Đó làmột phương tiện điện được điều hướng bằng các trường điện từ được điều khiển từ xanhờ các thanh sắt từ nằm trong lòng đường Mẫu xe này trở thành hiện thực vào năm

1958 Xe có cảm biến có thể phát hiện dòng điện chạy qua một sợi dây nằm trong lòngđường Dòng điện có thể được điều chỉnh để di chuyển bánh lái sang trái hoặc phải

Vào thời cao điểm của cuộc đua vào không gian vào năm 1961, các nhà nghiên cứubắt đầu suy nghĩ về cách đưa phương tiện lên mặt trăng Kết quả là, James Adams đãtạo ra Chiếc Xe Đẩy Stanford, được trang bị camera và được lập trình để tự động nhậndiện và theo dõi đường đi trên mặt đất Đây là lần đầu tiên sử dụng camera trong cácphương tiện tự lái – một yếu tố quan trọng trong các phương tiện tự lái hiện đại Năm

1977, người Nhật đã cải tiến ý tưởng này với một hệ thống camera truyền dữ liệu đếnmáy tính để xử lý hình ảnh trên đường Điều này dẫn đến việc thử nghiệm chiếc xehành khách tự lái đầu tiên trên thế giới có thể đạt tốc độ lên đến 20 dặm mỗi giờ

Hình 4: Chiếc xe đẩy Standford của James AdamĐến năm 1990, Đại học Carnegie Mellon đã bắt đầu xây dựng các ô tô tự lái, tíchhợp mạng nơ-ron vào xử lý hình ảnh và điều khiển lái Năm 1995, các nhà nghiên cứucủa Carnegie Mellon đã đưa chiếc xe tự lái của họ, gọi là NavLab 5, ra đường, đi2.797 dặm từ Pittsburgh đến San Diego Họ kiểm soát tốc độ và phanh, còn lại chiếc

xe hoàn toàn tự động

Hình 5: Carnegie Mellon’s NavLab 5

Vào đầu những năm 2000, ngành công nghiệp ô tô tự lái đã phát triển mạnh mẽ Cơquan nghiên cứu của Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ, DARPA, đã tài trợ một loạt các cuộcđua để đẩy nhanh tiến trình phát triển của xe tự lái Năm 2004, họ tổ chức một cuộc thi

để thách thức các phương tiện tự lái trên quãng đường 50 dặm qua sa mạc Không có

xe nào hoàn thành tuyến đường Năm 2007, thách thức mô phỏng một môi trường đôthị dài 60 dặm; lần này, bốn chiếc xe hoàn thành tuyến đường

Vào giữa những năm 2010, các công ty ô tô lớn như Ford, Mercedes-Benz vàBMW, cũng như các chương trình chia sẻ xe như Uber, bắt đầu tham gia vào côngnghệ tự lái Tuy nhiên, tính năng tự lái thực sự khó khăn hơn so với những gì họ nghĩ,

và nhiều công ty này cuối cùng đã kết thúc hoạt động của họ Đáng chú ý, vào năm

2020, Uber thông báo họ sẽ rút lui khỏi việc thử nghiệm xe tự lái do vấn đề an toàn,kiện tụng và mất tiền

Kể từ năm 2021, công ty gần nhất đưa ra thị trường các xe tự lái là Tesla với gói FullSelf-Driving của họ, cho phép kiểm soát việc lái xe một cách hoàn toàn tự động trêncác đường cao tốc Tuy nhiên, các xe không tự lái theo bất kỳ cách đánh giá nào Trênthực tế, chính phủ Đức đã yêu cầu Tesla ngừng sử dụng thuật ngữ này

Dù đạt được những tiến bộ đột phá, phương tiện hoàn toàn tự lái vẫn chưa sẵn sàngcho mục đích thương mại Dù hiện tại có hàng trăm xe tự lái đang hoạt động trong cácngành công nghiệp lớn như khai thác mỏ Đến tháng 5 năm 2021, các xe tải tự độngcủa Caterpillar đã vận chuyển an toàn hơn 3 tỷ tấn vật liệu chỉ trong vòng 7 năm hoạtđộng Sự thành công của các phương tiện tự lái trong ngành công nghiệp khai thác mỏ

mở ra hy vọng trước các thách thức đối với các xe tự lái

Hình 6: Hình ảnh mô tả chức năng xe tự lái của Tesla

II TỔNG QUÁT VỀ XE TỰ LÁI

2.1 Giới thiệu chung về xe tự lái

Trên thế giới hiện có khá nhiều định nghĩa và tên gọi về xe tự lái như VehicleAutomated (xe tự động), Autonomous Vehicle (xe tự trị AV), Connected Vehicle (xekết nối - CV), Self-Driving Vehicle (xe tự lái), Driveless Vehicle (xe không người lái),Automated Driving System (ADS) Vehicle (xe có hệ thống lái tự động) , chúng ta

sử dụng thuật ngữ “xe tự lái” để chỉ các loại xe trên

Hình 7: Cấu trúc hệ thống của xe tự lái nói chung

Bao gồm các hệ thống như: 1) Các hệ thống mô-đun phần cứng, các cảm biến, 2)Các hệ thống động lực của xe, động cơ và truyền động điện, thiết bị điện tử công suất,

hệ thống pin, 3) Các hệ thống thuộc về công nghiệp ô tô như thân vỏ, gầm, 4) Các

hệ thống phần mềm tự lái của ô tô, 5) Các hệ thống ứng dụng xe như kết nổi, thôngtin giao thông, môi trường,

Trên quan điểm điều hành xe tự lái, điều hành xe tự lái không phải là một côngnghệ đơn lẻ, mà là một tập hợp các công nghệ rất phức tạp với một hệ thống bao gồmnhiều hệ thống con Hệ thống này gồm ba thành phần chính: 1) Thuật toán gồm cảmnhận, nhận thức và quyết định, (đòi hỏi lý luận đối với các trường hợp phức tạp); 2)

Hệ thống máy khách, bao gồm hệ điều hành và nền tảng phần cứng; và 3) Nền tảngđám mây, bao gồm bản đồ độ nét cao (HD), đào tạo mô hình học sâu (DL: DeepLearning), mô phỏng và lưu trữ dữ liệu

Hệ thống con của thuật toán trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu thô của cảmbiến để hiểu môi trường giao thông và cho phép đưa ra quyết định cần thiết cho cáchành động của xe sẽ diễn ra ngay sau đó Nó được thể hiện ở hình 8

Hình 8: Cấu trúc của hệ thống tự lái

Hệ thống máy khách (Client) tích hợp các thuật toán này cùng nhau để đáp ứng cácyêu cầu về thời gian thực và độ tin cậy Ví dụ, nếu camera tạo ra dữ liệu ở 60 Hz, hệthống máy khách cần đảm bảo rằng giai đoạn xử lý dài nhất mất ít hơn 16 ms để hoànthành Nền tảng đám mây cho phép tính toán và lưu trữ ngoại tuyến cho ô tô tự lái, thửnghiệm thuật toán, cập nhật bản đồ HD và đào tạo các mô hình nhận dạng, theo dõi vàcho quyết định tốt hơn

Nhưng những rào cản của xe tự lái khi vận hành trên hệ thống giao thông trong đôthị thông minh là khá nhiều, từ những sự việc chỉ xảy ra trong vài giây giữa sự an toànvới xe và người tham gia giao thông đến những vẫn đề phải giải quyết ở những phạm

vi và lĩnh vực không gian rộng lớn hơn ở từng thành phố, từng vùng và từng quốc giatheo thời gian ngày một dài hơn thậm chí phải trong hàng năm

2.2 Khái niệm cơ bản về xe tự lái

Xe tự lái (Autonomous Vehicle - AV) được trang bị các thiết bị đặc chủng (ví dụ:camera, LiDAR, radar, ) đễ cảm nhận môi trường xung quanh mà không nhất thiếtphải giao tiếp với các phương tiện khác hoặc các cơ sở hạ tầng AV kết hợp dữ liệu vàthông tin tình báo từ thiết bị của nó để tự động hóa các công việc khác nhau của độnglực học lái xe theo mức độ tự lái được thiết kế sẵn cũng như khả năng và các yếu tố dựphòng Những yếu tố này xác định mức độ tự động hóa lái xe mà phương tiện có thểhoạt động để điều hướng trên mạng lưới đường bộ

Theo Hiệp hội Kỹ sư Ô tô Mỹ (SAE) thì xe tự lái được chia làm 6 cấp độ với khả năng

tự động từ thấp đến cao

Hình 9: Các cấp độ xe tự lái (Nguồn: Vinfast Sài Gòn)

- Cấp độ 0: tài xế kiểm soát hoàn toàn chiếc xe, ô tô mà chúng ta đang sử dụng hiệntại là ở cấp độ 0

- Cấp độ 1: có 1 chức năng hỗ trợ cho người lái như tự canh vạch làn đường hay điềukhiển tốc độ, hoặc tự phanh khi khẩn cấp

- Cấp độ 2: xe có khả năng tự lái một phần Tích hợp nhiều hơn 2 khả năng hỗ trợngười lái Tuy nhiên tài xế vẫn phải đặt tay trên vô lăng, nếu không hệ thống sẽ bị

vô hiệu hóa trong khoảng 10s hoặc 15s

- Cấp độ 3: xe có khả năng tự lái trong đa số các tình huống Tài xế có thể bỏ tay rakhỏi vô lăng Nhưng trách nhiệm cuối cùng vẫn là tài xế

- Cấp độ 4: xe có khả năng tự vận hành trong mọi điều kiện, tuy nhiên môi trường địahình thường được xác định trước

- Cấp độ 5: cấp độ cao nhất Xe tự động lái hoàn toàn không cần sự can thiệp của conngười Xe sẽ không được trang bị vô lăng, chân ga, chân phanh Xe có thể tự vậnhành trong mọi điều kiện vật lý

2.3 Cấu tạo, chức năng các phần tử và nguyên lý hoạt động của xe tự lái

a Cấu tạo chung của một xe tự lái

Một chiếc ô tô có khả năng tự lái phải đảm bảo được ba hệ thống thiết bị chính nhưsau: (1) Hệ thống GPS xác định hành trình đi của xe; (2) Các cảm biến như cảm biếnsiêu âm, cảm biến tốc độ, cảm biến radar để phát hiện những tình huống bất ngờ xảy ratrên đường và (3) một hệ thống máy tính trung tâm tổng hợp thông tin từ GPS và cáccảm biến đã nêu trên biến thành hành động thực tế cho xe như lái xe, tăng tốc và điềukhiển bàn đạp phanh

Hình 10: Cấu tạo chung của một chiếc xe ô tô tự lái

Hệ thống GPS trên chiếc xe không khác gì so với tính năng dẫn đường của GoogleMaps, nó sẽ xác định thêm nhiệm vụ của xe tự lái bằng cách thiết lập điểm đầu vàđiểm cuối của hành trình Nó sẽ xem xét tất cả đường đi và đưa ra đường đi thuận lợinhất cho người lái

Tuy nhiên, dữ liệu bản đồ GPS thường là dữ liệu tĩnh, bất biến hoặc ít khi thay đổi;trong khi thực tế người dùng sẽ gặp phải những tình huống bất ngờ như quay đầu xe,tắc đường,… Vì vậy, xe tự lái cần có thêm các hệ thống thông minh khác để hỗ trợ cho

hệ thống bản đồ GPS Hệ thống này sử dụng các công nghệ radar, camera để phát hiện

và xử lý các tình huống bất ngờ mà xe gặp phải khi đang lưu thông trên đường.Camera được sử dụng để hệ thống máy tính bên trong xe có thể nhìn thấy tình trạngxung quanh xe; còn radar sẽ giúp ô tô nhìn được đường ở phía trước (trong khoảngcách 100m) ở điều kiện thời tiết xấu như mưa, sương mù, tuyết Thiết bị cũng được sửdụng trên xe là Laser Nó sẽ quét liên tục để cung cấp cho hệ thống máy tính biếtnhững gì đang xảy ra xung quanh xe khi xe đang hoạt động trên đường

Các cảm biến trên xe cung cấp cho máy tính trung tâm các thông tin “thô” củanhững yếu tố liên quan đến chuyến đi, một thuật toán tinh vi để xử lý tất cả các thôngtin này cùng lúc, giống như não người

Cuối cùng chiếc ô tô tự lái cần một hệ thống có khả năng dung hợp GPS và thôngtin từ các cảm biến thành những hành động thực tế như lái xe, tăng tốc, phanh xe.Thông thường, nhiệm vụ này được đảm nhiệm bởi mạng truyền thông nội bộ trên ô tônhư mạng CAN BUS được dùng trên ô tô trong nhiều thập niên nay Thế nên ở thờiđại công nghệ phát triển mạnh ngày nay, công nghệ AI đóng vai trò quan trọng trong

hệ thống xe tự lái AI đóng vai trò xử lý các thông tin thu được từ các cảm biến và raquyết định điều khiển xe Ngoài ra, AI có thể theo dõi và đánh giá trạng thái của ngườilái xe để cung cấp sự trợ giúp cần thiết Ví dụ như người lái xe ở trạng thái buồn ngủhay căng thẳng thì chiếc xe sẽ chuyển sang chế độ tự lái Vì thế, cách thức tiếp cận vấn

đề và đưa ra phương án giải quyết phụ thuộc vào đội ngũ lập trình AI

b Chức năng các phần tử và nguyên lý hoạt động của xe tự lái

Ở mục này nói tổng quan về các cảm biến trên xe tự lái Hiện nay xe tự lái cần sự kếthợp của các cảm biến camera, Lidar, Camera, Radar để cung cấp tín hiệu cho hệ thốngmáy tính thông tin xử lý Chúng bao gồm các thiết bị được mô tả ở hình sau:

Hình 11: Các cảm biến được lắp đặt trên xe tự lái

GPS/IMU: Hệ thống GPS/IMU (Inertial Measurement Unit, thiết bị kết hợp giữa cảm

biến Gyroscope và cảm biến Accelerometer), giúp phương tiện tự lái xác định vị tríbằng cách bảo cáo cả cập nhật quản tỉnh và ước tỉnh vị trị trên toàn cầu với tốc độ cao(200Hz) GPS là một cảm biến định vị khá chính xác, nhưng tốc độ cập nhật của nóchậm, chỉ khoảng 10 Hz và do đó không có khả năng cung cấp các bản cập nhật theothời gian thực Tuy lỗi IMU tích lũy theo thời gian, dẫn đến sự suy giảm tương ứngtrong các ước tỉnh vị trí, nhưng IMU có thể cung cấp các bản cập nhật thường xuyênhơn, ở 200 Hz hoặc cao hơn Điều này sẽ đáp ứng yêu cầu thời gian thực Bằng cáchkết hợp cả GPS và IMU, ta có thể cung cấp thông tin cập nhật chính xác và theo thờigian thực để định vị phương tiện

Hình 12: Hệ thống GPS/IMU

LIDAR: LIDAR (Light Detection And Ranging) được sử dụng để lập bản đồ, đo

khoảng cách, định vị và tránh chướng ngại vật Do độ chính xác cao, LIDAR có thểđược sử dụng để tạo bản đồ HD, định vị phương tiện đang di chuyển dựa trên bản đồ

HD, phát hiện chướng ngại vật phía trước, v.v Thông thường, một đơn vị LiDAR,chẳng hạn như laser 64 tia Velodyne, quay ở tần số 10 Hz và đọc được khoảng 1,3triệu phép đọc mỗi giây LiDAR giống như một máy quét 3D, nó phát ra các chùm tialaser tới môi trường rồi tiếp nhận các ánh sáng phản chiếu ngược lại để xử lý Từ dữliệu thu được, hệ thống sẽ xây dựng được bản đồ ba chiều xung quanh xe, cung cấp tínhiệu cho các hệ thống điều khiển như hệ thống phanh khẩn cấp tự động, hệ thống tránh

va chạm

Hình 13: Hệ thống Lidar

Radar và Sonar: Hệ thống radar và sonar chủ yếu được sử dụng cho tuyến phòng thủ

cuối cùng tránh chướng ngại vật Dữ liệu được tạo ra bởi radar và sonar cho thấykhoảng cách cũng như vận tốc từ vật thể gần nhất phía trước đường đi của xe Một khi

xe phát hiện ra một đối tượng ở phía trước không xa, có thể có nguy cơ va chạm, xe tựlái sẽ tự phanh hoặc rẽ để tránh chướng ngại vật Vì vậy, dữ liệu được tạo ra bởi radar

và sonar không yêu cầu xử lý nhiều và thường được đưa trực tiếp đến bộ xử lý điềukhiên và do đó không thông qua phép tỉnh chính đường ống, để thực hiện các chứcnăng "khẩn cấp" như đổi hướng, áp dụng phanh, hoặc căng dây an toàn trước Radarhoạt động dựa trên nguyên lý phát sóng và thu nhận tín hiệu phản hồi rồi chuyển hóathành các thông tin cho bộ xử lý trung tâm Radar trong xe tự lái được bao gồm cácloại radar tầm xa (long-range LiDAR) sử dụng cho hệ thống kiểm soát hành trình thíchứng, radar tầm trung và tầm gần (shot-medium range radar) sử dụng cho các hệ thốngnhư cảnh báo điểm mù, cảnh báo va chạm

Hình 14: Chức năng của Radar và Sonar xe tự lái

Camera: Camera chủ yếu được sử dụng cho các nhiệm vụ nhận dạng đối tượng và

theo dõi đối tượng chẳng hạn như phát hiện làn đường, phát hiện đèn giao thông vàphát hiện người đi bộ, v.v Đề nâng cao độ an toàn cho xe tự lái, thường gắn 8 cái loạiCamera 1080p hoặc nhiều hơn xung quanh xe, để phát hiện, nhận dạng và theo dõi cácđối tượng phía trước, phía sau và cả hai bên của xe Những camera này thường chạy ở

60 Hz và khi được kết hợp sẽ tạo ra khoảng 1,8 GB dữ liệu thô mỗi giây

Hình 15: Chức năng camera của xe tự lái

III Ưu và nhược điểm của xe tự lái đem lại cho con người và xã hội

3.1 Ưu điểm

- Cải thiện an toàn giao thông, giảm tai nạn giao thông đến 87% Nhờ tầm nhìn

360 độ cùng với các với các cảm biến khác, ô tô tự lái sở hữu khả năng quan sátcác chướng ngại vật và nhờ hệ thống máy tính trung tâm giúp xe tránh đượcnhững tình huống xảy ra

- Cải thiện an toàn giao thông và giảm tắc nghẽn giao thông 30% Sự phát triển ô

tô tự động hóa còn góp phần giảm tắc nghẽn trên những tuyến đường có lưulượng giao thông dày đặc

- Giảm ô nhiễm môi trường và khí thải 66%

- Bảo đảm quyền tiếp cận giao thông dễ dàng cho tất cả mọi người.

- Giảm chi phí đi lại và cho phép giao thông giá rẻ

- Giúp tăng năng suất vận chuyển Các ứng dụng của xe có thể phục vụ cho mọi

nhu cầu của người dùng trong cuộc sống như xe tự lái có thể hỗ trợ giống nhưmột “shipper” khi người dùng quên một vật gì đó ở nhà Hoặc ô tô tự lái trongtương lai có thể sẽ giao hàng đến người mua mà không cần người giao hàng

- Cho phép tăng độ tin cậy cho toàn bộ hệ thống giao thông và tăng hiệu quả của

hệ thống giao thông đô thị

3.2 Nhược điểm

Bên cạnh các ưu điểm nói trên nhưng xe tự lái còn tồn đọng những nhược điểmđáng được nói đến

- Khi xe di chuyển dưới trời mưa hay tuyết rơi, các hệ thống cảm biến trên xe có

thể bị ảnh hưởng và giảm đi hiệu quả hoạt động ảnh hưởng đến việc xử lý thôngcủa máy tính trên xe không còn chính xác nữa Bụi bặm bám trên camera cũng