TÌM HIỂU về NHẬN DẠNG ĐƯỜNG đi CHO ô tô CHẠY tự ĐỘNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP.HỒ CHÍ MINH KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TÌM HIỂU VỀ NHẬN DẠNG ĐƯỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG GVHD: TS LÊ THANH PHÚC SVTH: TRẦN CÔNG VIÊN PHẠM QUỐC KHÁNH TP Hồ Chí Minh, tháng 7/2013 09105146 09105052 ĐH SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP HCM KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC BỘ MƠN ĐIỆN TỬ Ơ TƠ CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TÊN ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU VỀ NHẬN DẠNG ĐƯỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG SINH VIÊN THỰC HIỆN: TRẦN CÔNG VIÊN PHẠM QUỐC KHÁNH MSSV: 09105146 MSSV: 09105052 I.NỘI DUNG Tìm hiểu thành phần hệ thống nhận dạng đường cho ô tô chạy tự động Nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh cho tơ chạy tự động II TRÌNH BÀY - Thyết minh đề tài: thuyết minh đĩa CD ghi nội dung đề tài “Tìm hiểu nhận dạng đường cho ô tô chạy tự động” III THỜI GIAN THỰC HIỆN - Ngày bắt đầu: Ngày hồn thành: Ngày bảo vệ: BỘ MƠN ĐIỆN TỬ Ơ TƠ 10/07/2013 20/07/2013 Tp Hồ Chí Minh, ngày…,tháng…,năm 2013 GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TS Lê Thanh Phúc PHẦN I: MỞ ĐẦU LỜI NÓI ĐẦU Ngày nay, ô tô sử dụng rộng rãi phương tiên giao thơng thơng dụng Ơ tơ phương tiện thiếu nhiều ngành công nghiệp giao thông vận tải Khoa học ngày phát triển ô tô không phương tiện vận chuyển đơn mà cịn phát triển để cung cấp tối đa mặt tiện nghi tính an tồn cho người sử dụng Chính vậy, việc phát triển xe tự lái xu hướng tất yếu để đáp ứng yêu cầu ngày tăng cao người Khái niệm xe tự lái khơng cịn q xa lạ nước có ngành công nghiệp ô tô phát triển như: Mỹ Đức Những xe tự lái nghiên cứu, thử nghiệm, tham gia thi hay đưa vào chạy đạt thành công định hứa hẹn tiếp tục đạt thành công tương lai Ở Mỹ có số bang thơng qua lệnh cho phép xe tự lái hoạt động đường là: Nevada, Florida California Ở nước ta, điều kiện kinh tế, xã hội, sở hạ tầng yếu nên công nghiệp ô tô chưa phát triển mức Vì khái niệm xe tự lái xa lạ chưa trọng quan tâm nghiên cứu Nhóm thực mong đề tài hoàn thành mang lại nhìn tổng quan xe tự lái mong dựa vào đó, tương lai khơng xa xe tự lái nghiên cứu chế tạo Việt Nam Do nội dung đề tài mới, kiến thức kinh nghiệm cịn hạn chế nên khơng thể tránh khỏi thiếu sót q trình thực đề tài, Nhóm thực mong giúp đỡ đóng góp ý kiến thầy để đề tài hồn thiện Nhóm thực xin chân thành cảm ơn! LỜI CẢM ƠN Nhóm thực xin chân thành cảm ơn quý thầy cô Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM tận tình dạy, trang bị cho nhóm kiến thức bổ ích việc thực đề tài Đặc biệt nhóm thực xin chân thành cảm ơn thầy Lê Thanh Phúc tận tình giúp đỡ ln theo sát nhóm thực trình thực đề tài Mặc dù nhóm thực cố gắng tìm hiểu, học hỏi tham khảo tài liệu thời gian có hạn kiến thức cịn hạn chế nên nhóm thực khơng tránh khỏi thiếu sót q trình thực đề tài Nhóm thực mong góp ý bảo thầy cô bạn để đề tài hồn thiện Một lần nữa, nhóm thực xin chân thành cảm ơn! NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Tp Hồ Chí Minh, ngày……, tháng……, năm 2013 GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN TS Lê Thanh Phúc NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… Tp Hồ Chí Minh, ngày……, tháng……, năm 2013 GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN TS Nguyễn Bá Hải DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT: ACC: Adaptive Cruise Control ADU: Autonomous driving unit API: Application programming interface CPU: Central Processing Unit DARPA: Defense Advanced Research Projects Agency EKF: Extended Kalman Filter EMC: Electronic Mobility Controls EN-V: Electric Networked Vehicle FOV: Field of view GPS: Global positioning system IMU: Inerital Measurement Unit LCM: Lightweight Communications and Marshalling MDF: Mission definition file NCS: New Concept Sedan NQE: National Qualifying Event RANSAC: Random sample consensus RNDF: Route network definition file RRT: Rapidly-Expanding Random Tree TAP: Temporary Auto Pilot TCP/IP: Transfer Control Protocol/Internet Protocol TJA: Traffic Jam Assistant UCE: Urban Challenge Event USDOT: United States Department of Transportation MỤC LỤC: Phần I: Mở đầu…………… ………………………………………………………2 Lời nói đầu………………………………………………………………………… Lời cảm ơn………………………………………………………………………… Nhận xét giáo viên hướng dẫn………………………………………………… Nhận xét giáo viên phản biện………………………………………………… Danh sách từ viết tắt……………………………………………………………… Phần II: Nội dung………………….………………………………………………11 Chương I Giới thiệu chung xe tự lái…………………………………… …….12 1.1 Khái niệm xe tự lái………………………………………………………….12 1.2 Lợi ích xe tự lái………………………………………………… …….12 1.3 Lịch sử phát triển xe tự lái……………………………………….…….13 1.4 Luật pháp dành cho xe tự lái……………………………………………… 15 1.5 Cuộc thi thách thức đô thị UCE 2007……………………………… …… 16 Chương II Cấu trúc hệ thống phương pháp tìm đường xe Talos …….18 2.1 Giới thiệu…………………………………………………………… …….18 2.2 Cấu trúc tổng thể hệ thống……………………………………….…….19 2.3 Thiết kế hệ thống…………………………………………………… …….20 2.3.1 Những cân nhắc việc thiết kế hệ thống………………………….20 2.3.2 Cấu hình xe Talos………………………….………………………… 22 2.3.2.1 Cấu hình cảm biến……………………………………….… 24 2.3.2.2 Bộ lái xe tự động……………………………………………… 28 2.3.3 Hệ thống phần mềm…………………………………………….…… 28 2.3.3.1 Hệ thống truyền liệu LCM…………………………….…… 28 2.3.3.2 Trực quan………………………………………………….…… 28 2.4 Thuật tốn tìm đường xe Talos …………………………….…… 28 2.4.1 Tạo khung cục bộ…………………………………………………… 29 2.4.2 Phát chướng ngại vật…………………………………….……….29 2.4.2.1 Phát chướng ngại vật dựa LIDAR…………………… 31 2.4.2.2 LIDAR phẳng đầu-cuối………………………………………… 32 2.4.2.3 Velodyne đầu-cuối……………………………………………… 34 2.4.2.4 Phân nhóm……………………………………………………… 37 2.4.2.5 Theo dõi………………………………………………………… 38 2.4.2.6 LIDAR theo dõi kết quả………………………………………….39 2.4.2.7 Radar phát xe tốc độ cao……………………………………41 2.4.3 Phát nguy hiểm………………………………………………… 42 2.4.3.1 Loại bỏ đối tượng di chuyển…………………………………43 2.4.3.2 Vùng nguy hiểm cao…………………………………………… 44 2.4.3.3 Phát mép đường…………………………………………….44 2.4.4 Tìm đường…………………………………………………………….45 2.4.4.1 Camera hiệu chỉnh tuyệt đối…………………………………… 45 2.4.4.2 Phát vệt sơn đường…………………………………………46 2.4.4.3 Ước tính vạch tâm đường……………………………………… 47 2.4.4.4 Theo dõi đường…………………………………………… 50 Chương III Cấu trúc hệ thống phương pháp tìm đường xe Boss…… 51 3.1 Giới thiệu………………………………………………………………….51 3.2 Cấu trúc tổng thể hệ thống……………………………………………51 3.3 Các thiết bị cảm biến gắn xe Boss………………………………… 53 3.3.1 Yêu cầu tầm nhìn…………………………………………………….54 3.3.2 Cấu hình cảm biến………………………………………………… 54 3.4 Thuật tốn tìm đường xe………………………………………… 55 3.4.1 Liên kết chướng ngại vật chuyển động……………………….55 3.4.2 Theo dõi chướng ngại vật di chuyển…………………………………57 3.4.3 Phát chướng ngại vật cố định………………………………… 58 Hình 4.12 minh họa tìm kiếm lề đường cho phạm vi cảm biến quét Trong hình ảnh này, lề đường màu trắng màu hồng Lề đường màu trắng ảo (ví dụ thân cây); lề đường màu hồng phù hợp với RNDF Nhưng thấy hình ảnh này, Junior tìm lề đường xác, tất vỉa hè giả tìm thấy bên ngồi khu vực đường RNDF khơng ảnh hưởng đến khả vận hành Junior Công cụ tìm lề đường hoạt động thời gian thực Dữ liệu lề đường sử dụng cho tránh va chạm thực cục hóa 4.3.4 Theo dõi xe Phương pháp đặc biệt phát triển để theo dõi đối tượng chuyển động môi trường Phương pháp theo dõi độc lập sử dụng liệu phạm vi từ Velodyne cảm biến phạm vi IBEO, sử dụng liệu radar để tăng cường cho kết theo dõi Đường dẫn xử lý cho việc theo dõi đối tượng thu nhiều bước Đầu tiên, liệu phạm vi lọc từ chướng ngại vật theo chiều dọc, khu vực bên RNDF loại bỏ, phép đo mặt phẳng mặt đất Tiếp theo, đường dẫn xử lý sử dụng lọc để kết hợp hình chữ nhật hai chiều với liệu cịn sót lại (kích thước z bỏ qua phân tích này) Mỗi hình chữ nhật chuyển động đứng yên nhiều hình chữ nhật cần thiết để giải thích cho cảm biến quét Với đối tượng di chuyển, hình chữ nhật theo dõi thích với ước tính vận tốc Hình 4.13 minh họa tình điển hình với nhiều đối tượng chuyển động Hình 4.13: Minh họa tình điển hình với nhiều đối tượng chuyển động Kết việc theo dõi đối tượng chuyển động danh sách đối tượng theo dõi, giải vận tốc chúng Đối tượng cố định đánh dấu 69 đặc biệt, chúng có trạng thái thay đổi Trong thử nghiệm thực tế, phương pháp cho thấy có độ xác cao đáng tin cậy 4.4 Kế hoạch điều khiển 4.4.1 Hoạch định tuyến đường toàn cầu Bộ hoạch định tuyến đường sử dụng chương trình đa để truyền hàm đánh giá toàn mạng lưới đường xác định RNDF Chức ước tính thời gian dự kiến để đến vị trí mục tiêu định, từ nơi Hình 4.14: Tập tin RNDF cung cấp DARPA Thực tế nghiên cứu thực cho xe riêng biệt nhiều xe đường Bằng cách xác định xác xuất thất bị cụ thể cho hoạt động thay đổi đường, đánh giá gây bất lợi xe đường bên trái gần ngã tư mà muốn rẻ phải Nếu khơng có liệu khác, chức đánh giá mô tả trở ngại tối thiểu cho mục tiêu từ vị trí RNDF Khi sử dụng kết hợp với liệu cảm biến cục bộ, chức đánh giá sử dụng để đánh giá trở ngại tương đối tuyến đường, cho phép robot lập lại kế hoạch tuyến đường giao thơng bị trì trệ bị tắc đường Các chương trình đa chạy lại lần vị trí mục tiêu robot bị thay đổi Hàm đánh giá tính 100ms để RNDF xa, lớn RNDF mẫu, làm cho có khả để bắt đầu lái xe mà không cần chậm trễ đáng kể 4.4.2 Kế hoạch đường trực tuyến Một thành phần quan trọng hệ thống lái kế hoạch đường trực tuyến Junior Các kế hoạch đường chịu trách nhiệm để định chiến thuật, 70 chẳng hạn thay đổi đường, sáp nhập, tránh chướng ngại vật địa phương Kế hoạch thời có nguồn gốc từ phạm vi tối đa cảm biến phạm vi Kế hoạch đường tìm kiếm đường phù hợp theo hai yếu tố:  Chọn lựa rời rạc, chẳng hạn thay đổi đường (kế hoạch vĩ mô)  Lựa chọn liên tục, chẳng hạn bên rìa xác định đường (kế hoạch vi mô) Mỗi cặp kế hoạch vĩ mô vi mô tính tốn sử dụng ba điểm: đánh giá cục bộ, đánh giá toàn cầu, đánh giá động Đánh giá cục đánh giá quỹ đạo dự kiến xe cho hình dạng chướng ngại vât Đánh giá ước tính tốc độ quỹ đạo điều khiển tương giới hạn tốc độ tối đa xe Đánh giá toàn cầu giá trị nhỏ hàm giá trị theo kế hoạch vĩ mô thu thông qua phương pháp lập trình động theo mơ tả Uớc tính đòi hỏi thời gian cần thiết để đạt mục tiêu từ đánh giá quỹ đạo cục kết thúc Cuối cùng, đánh giá động mã hóa vận động định nguy hiểm (chẳng hạn thay đổi đường rẽ) nên phải đánh giá thêm Ví dụ, xe nên thay đổi đường khác biệt đánh giá đường vượt đánh giá vận động Hình 4.15: Hình ảnh minh họa, màu xanh đường hợp lệ cân nhắc kế hoạch đường Những quỹ đạo tạo tự động từ RNDF cục bộ, với thay đổi riêng biệt rìa đường cân xứng với trung tâm đường RNDF phức tạp làm cho thao tác phức tạp Các kế hoạch cung cấp hình học tùy ý cấu trúc liên kết mạng lưới đường bộ, minh họa Hình 4.15 Đặc biệt, hệ thống quan tâm đến việc rẽ trái phải 71 đường thích hợp Nếu muốn rẽ trái, cần phải thay đổi xe Hình 4.16: Cấu trúc liên kiết mạng lưới đường Các kế hoạch đường xem xét đối tượng tìm thấy theo dõi đối tượng Junior Việc xử lý cho chướng ngại vật di chuyển đứng yên khác Junior không đổi hướng gần chướng ngại vật di chuyển, phản ứng mặc định chậm lại Khi đối mặt với chướng ngại vật đứng yên, Junior sửa đổi chức đánh giá để tìm đường ưu tiên vượt qua đối tượng Trình tự (Hình 4.17) minh họa vận động thay đổi đường thành công vượt qua chướng ngại vật đứng yên Điều quan trọng cần lưu ý chọn lựa hành động định, chẳng hạn thay đổi đường, kế hoạch thay đổi định thời điểm Kết là, việc thay đổi đường hủy bỏ mối nguy hiểm xuất Những kế hoạch dự phịng mơ tả hình ảnh thay đổi đường thứ hai Một quỹ đạo cụ thể chọn, Junior gán cho vận tốc tối đa cho phép Tốc độ tính tốn dựa tốc độ giới hạn tối thiểu MDF, hạn chế phát sinh từ độ cong quỹ đạo tốc độ từ việc trì khoảng cách an toàn cho đối tượng khác Đối với kế hoạch, Junior xây dựng tất đường RNDF hợp thực hoạch đường nó, đồng thời tuân thủ đường ưu tiên Tốc độ xe thiết lập để trì giới hạn an tồn với phương tiện khác, cho phép xe hòa vào đường vượt qua xe khác quỹ đạo quy định Các khu vực sáp nhập đường vượt qua (được mơ tả Hình 4.18) tơ màu trắng 72 Hình 4.17: Minh họa vận động thay đổi đường thành công vượt qua chướng ngại vật cố định 4.4.3 Điều hướng đậu xe Để điều hướng đậu xe, đội đua Stanford phát triển kế hoạch đường nhiều lớp tạo đường không bị giới hạn Những đường khơng tn theo RNDF, quay vòng nhiều lần Các kế hoạch đường hoạt động đủ nhanh để thích ứng với đường phép đo phạm vi tạm thời, phép đo lưu trữ vào đồ chướng ngại vật xem xét kỹ lưỡng nằm bên ngồi tầm nhìn tạm thời xe Hình 4.18: Vùng màu xanh hình ảnh tương ứng với đồ cục bộ, chồng lên hình ảnh không 73 Kế hoạch đậu xe đường kết hợp lập trình 3D mạng lưới thơ với thuật toán RRT Quỹ đạo tạo sử dụng mơ hình với nhiều khó khăn Bề rộng đường minh họa Hình 4.19 Hình 4.19: Bề rộng đường minh họa thuật tốn RRT Hướng dẫn tìm kiếm này, hàm giá trị xác định ưu đường tính tốn dựa khoảng cách từ xe đến nơi đậu xe Kế hoạch phát triển cho phép Junior lùi xe phía sau Hình 4.20 cho thấy việc tìm kiếm nơi đậu xe, tìm kiếm phát triển để đáp ứng với hàm giá trị ban đầu Hình 4.20: Phát triển tìm kiếm Một tình khó khăn mà xe gặp phải (Hình 4.21) Junior di chuyển hai hàng chướng ngại vật bó hẹp 74 Hình 4.21: Junior di chuyển chướng ngại vật hẹp 4.4.4 Điều khiển Bộ điều khiển Junoir mô theo Stanley, tăng cường đáng kể để điều khiển trực tiếp vào mô men vô lăng lái, thay góc lái (như trường hợp Stanley) Bộ điều khiển điều chỉnh sử dụng phương pháp tăng cường Trong thử nghiệm sân bay, Junior thành công với tốc độ lên đến 71 dặm/h 4.4.5 Ngừng nơi có tín hiệu dừng nút giao thông Để xử lý việc dừng lại nơi có tín hiệu dừng nút giao thơng, Junior phân tích RNDF cho khu vực nút giao thơng Theo luật thi, có đối tượng chuyển động phép nút giao thơng thời điểm Hình 4.22 minh họa đánh dấu điển hình nút giao thơng Khu vực màu cam nơi cho phép xe cùn thời điểm Hình 4.22: Minh họa đánh dấu điển hình nút giao thông 75 Logic để xử lý nút giao thông kết hợp theo dõi xuất khỏi nút giao thông xe đầu tiên, với đếm thời gian xác định Trong mô mở rộng, nhận thấy thời gian chờ ngẫu nhiên thống cao với định thời gian chờ xác định, điều dẫn đến va chạm hai xe sử dụng thời gian thực giống hệt 76 CHƯƠNG 5: GIỚI THIỆU VÀ BỐ TRÍ CÁC THIẾT BỊ TRÊN XE TỰ LÁI GOOGLE 5.1 Giới thiệu Xe tự lái Google dự án Google liên quan đến việc phát triển công nghệ cho xe tự lái Dự án dẫn dắt kỹ sư Google Sebastian Thrun, ông giám đốc phịng thí nghiệm trí thơng minh nhân tạo Stanford đồng phát minh Google Street View (bản đồ 3600) Nhóm ơng trường đại học Stanford tạo xe tự lái Stanley giành giải DDRPA Grand Challenge năm 2005 với triệu USD tiền thưởng quốc phịng Mỹ Nhóm phát triển hệ thống gồm 15 kĩ sư làm việc Google Chris Urmson, Mike Montemerlo Anthony Levandowski người làm việc DARPA Grand Urban Challenges[12] Hình 5.1: Xe tự lái Lexus RX450h Google Nhóm dự án trang bị 10 xe gồm: Toyota Prius, Audi TT Lexus RX450h Mỗi kèm vào ghế tài xế hệ thống điều khiển an toàn ghế hành khách kỹ sư Google Chiếc xe qua đường Lombard San Francisco tiếng với dốc Hairpin vào hệ thống giao thông thành phố Những xe lên cầu Cổng vàng cao tốc Pacific Coast vòng quanh hồ Tahoe Ổ đĩa hệ thống lưu trữ tốc độ giới hạn đồ trì khoảng cách đến xe khác cách sử dụng hệ thống cảm biến xe Hệ thống cung cấp cho phép ghi đè lên trình điều khiển để kiểm sốt xe cách tác động vào hệ thống phanh quay vơ lăng giống hệ thống kiểm sốt hành trình tìm thấy nhiều xe Tiểu bang Nevada thông qua luật vào ngày 29 tháng năm 2011 cho phép hoạt động xe không người lái Nevada Google vận động hành lang pháp lý xe không người lái Luật tiểu ban Nevada có hiệu lực từ ngày tháng năm 2012 77 sở phương tiện giới Nevada cấp giấy phép cho xe tự lái vào tháng năm 2012 Giấy phép cấp cho xe Toyota Prius sữa đổi công nghệ tự lái, thử nghiệm Google Tháng năm 2012 bang Florida bang thứ cho phép thử nghiệm xe không người lái đường phố California nơi thứ hợp pháp hóa việc sử dụng xe tự lái cho mục đích thử nghiệm vào tháng năm 2012 thống đốc Governor Jerry Brown kí vào dự luật trụ sở Google Mountain View Hình 5.2: Xe tự lái Toyota Prius Google đường Vào tháng năm 2011 xe không người lái Google xảy vụ tai nạn gần trụ sở Google Google nói xe lúc chưa chuyển qua chế độ tự lái mà lái bình thường Sư cố thứ xe bị va chạm phía xe dừng lại đèn đỏ Ngày 28 tháng năm 2012, Google đăng lên YouTube video cho thấy cư dân Califonia Steven Mahan thực chuyến với xe tự lái Toyota Prius Trong video, Mahan nói bị hạn chế tầm nhìn lên đến 95%, gần bị mù Trong đoạn mô tả video lưu ý xe cẩn thận lập trình ổ đĩa tuyến đường từ nhà anh đến nhà hàng sau qua cửa hàng giặc khơ trở nhà Vào tháng năm 2012, Google đưa thông báo việc xe tự lái hồn tất quãng đường thử nghiệm dài 300 ngàn dặm (tương đương 482,8 ngàn km), nhiều điều kiện đường sá khác nhau, kết xe không gây tai nạn hay va chạm đường Kết cho thấy xe tự lái Google chí cịn an tồn lái xe Mỹ, kết thống kê cho thấy lái xe Mỹ gây vụ tai nạn quãng đường trung bình 165 ngàn dặm (tương đương 265,5 ngàn km) 78 5.2 Cấu tạo hệ thống Google sử dụng xe Toyota Prius Lexus RX450h, lắp đặt thêm hệ thống camera, cảm biến, máy quét phạm vi laser để qt tình trạng phát tình trạng giao thơng xung quanh xe, kết hợp với hệ thống phần mềm phức tạp sử dụng đồ Google Maps để điều hướng tuyến đường Hình 5.3: Mơ hình bố trí cảm biến xe Google Cấu tạo hệ thống:  Cảm biến lidar: cảm biến quay mui xe quét tất hướng bán kính 200 feet xung quanh xe để tạo nên khơng gian chiều xác xung quanh xe Nó phát xung ánh sáng môi trường xung quanh, đánh dấu đường, lề đường xác định hình dạng chướng ngại vật hay xe khác  Cảm biến radar: có cảm biến radar tiêu chuẩn cho xe, trước phía sau Căm biến radar đặc biệt hiệu việc xác định vật xa Những cảm biến radar sử dụng hệ thống chạy tự động  Video Camera: bố trí gần gương chiếu hậu để phát đèn giao thơng, đọc biển báo đường, theo dõi vị trí xe khác, theo dõi hướng di chuyển chướng ngại vật chuyển động người di hay người xe đạp 79  Cảm biến xác định vị trí (position estimator): cảm biến bố trí bánh xe sau bên trái đo chuyển động nhỏ tạo xe giúp định vị xác vị trí xe đồ  Cảm biến siêu âm (ultrasonic sensor): cảm biến siêu âm dùng để đo vị trí vật gần xe lề đường hay xe khác bãi đỗ xe  Hệ thống định vị toàn cầu (GPS): GPS thiết bị hiệu việc xác định vị trí đặc biệt hiệu kết hợp với đồng hồ đo vận tốc, đồng hồ đo tốc độ quay hồi chuyển để thực việc xác định vị trí cách xác  Máy tính trung tâm (central computer): thông tin từ tất cảm biến phân tích máy tính trung tâm dùng để điều khiển hệ thống lái ga phanh Hình 5.4: Bố trí cảm biến xe tự lái Toyota Prius Google 80 PHẦN III: KẾT LUẬN – ĐỀ NGHỊ Kết luận: Đề tài nghiên cứu tổng quan phương pháp nhận dạng đường ô tô tự lái Những thành phần hệ thống nhận dạng đường mô tả chi tiết xe tham gia thi thách thức đô thị Talos, Boss, Junior Ngoài cấu tạo xe tự lái Google trình bày Về thiết bị hệ thống nhận dạng đường xe giống như: cảm biến Lidar, radar, cảm biến tầm nhìn, hệ thống GPS, cảm biến quán tính IMU, hệ thống máy phát điện rời, pin dự phòng máy tính chủ Nhưng tùy theo chiến lược nhóm mà có cách bố trí thiết bị cải tiến nhằm tăng độ an toàn cho xe tự lái Đế nghị: Từ khảo sát hệ thống nhận dạng đường đi, nghiên cứu thuật toán điều khiển xe tự lái, hiểu sâu công nghệ Đề tài phát triển theo hướng thiết kế chế tạo hệ thống thu thập xử lý ảnh cho ô tô chạy tự động Thiết kế phần cứng phần mềm để ứng dụng thuật toán vào thực tế Việc phát triển hệ thống tự lái cho xe cần phải đơi với tính gọn nhẹ thẩm mỹ Cần phối hợp với nhà sản xuất ô tô để chế tạo thân xe phải đồng với thiết bị gắn xe để đảm bảo tính thẩm mỹ cao trì tính hiệu hệ thống tự lái xe 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Autonomous car https://en.wikipedia.org/wiki/Autonomous_car [2] Computer vision http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision [3] Hệ thống lái xe tự động TAP http://autotv.vn/tin-tuc/he-thong-laitu-dong-moi-cua-volkswagen.html [4] BMW Traffic Jam Assistanthttp://news.consumerreports.org/cars/2013/06/bmw-traffic-jamassistant-puts-self-driving-car-closer-than-you-think.html [5] Adaptive Cruise Control http://autopro.com.vn/ky-thuat-tu-van/tim-hieu-hethong-dieu-khien-hanh-trinh-chu-dong-200842512120861.chn [6] Lane assist http://www.volkswagen.co.uk/technology/proximitysensing/lane-assist [7] Parking assist http://www.steelmate.com/en/web/a/Products/Parking_Assist_Sys/ [8] DARPA (2007) DARPA Urban Challenge rules http://en.wikipedia.org/wiki/DARPA_Grand_Challenge_(2007) http://www.darpa.mil/GRANDCHALLENGE/rules.asp [9] MIT Racing Team (2007) A Perception-Driven Autonomous Urban Vehicle http://april.eecs.umich.edu/pdfs/mitduc2008.pdf [10] Tartan Racing (2007) Tartan Racing: A multi-modal approach to the DARPA Urban Challenge http://www.darpa.mil/GRANDCHALLENGE/TechPapers/Tartan Racing.pdf [11] Stanford Racing Team (2007) Stanford’s robotic vehicle Junior: Interim report http://www.darpa.mil/GRANDCHALLENGE/TechPapers/ Stanford.pdf [12] Google driverless car http://en.wikipedia.org/wiki/Google_driverless_car 82 83 ... CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC BỘ MƠN ĐI? ??N TỬ Ơ TƠ CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TÊN ĐỀ TÀI: TÌM HIỂU VỀ NHẬN DẠNG ĐƯỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG SINH... TRẦN CÔNG VIÊN PHẠM QUỐC KHÁNH MSSV: 09105146 MSSV: 09105052 I.NỘI DUNG Tìm hiểu thành phần hệ thống nhận dạng đường cho ô tô chạy tự động Nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh cho tơ chạy tự động II... minh đĩa CD ghi nội dung đề tài ? ?Tìm hiểu nhận dạng đường cho ô tô chạy tự động? ?? III THỜI GIAN THỰC HIỆN - Ngày bắt đầu: Ngày hồn thành: Ngày bảo vệ: BỘ MƠN ĐI? ??N TỬ Ơ TƠ 10/07/2013 20/07/2013