(Đề tài NCKH) nghiên cứu nhận dạng đường đi cho ô tô chạy tự động bằng thị giác máy tính

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG ĐƯỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG BẰNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH MÃ SỐ: T2014-24TĐ SKC004767 Tp Hồ Chí Minh, 2015 TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƢỜNG NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG ĐƢỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG BẰNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH Mã số: T2014-24TĐ Chủ nhiệm đề tài: TS Lê Thanh Phúc TP HCM, 03/2015 MỤC LỤC Trang Chƣơng 1: Tổng quan 1.1 Các kết nghiên cứu 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục tiêu đề tài 1.4 Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu 1.5 Cách tiếp cận phƣơng pháp nghiên cứu 1.6 Nội dung nghiên cứu 10 Chƣơng 2: Xử lý ảnh điều khiển ô tô 11 2.1 Những vấn đề xử lý ảnh 11 2.2 Xử lý ảnh Matlab 13 2.3 Cơ sở lý thuyết hệ thống điều khiển ô tô 18 Chƣơng 3: Thiết kế mơ hình thực nghiệm 26 3.1 Thiết kế lắp đặt 26 3.2 Thực nghiệm 29 Chƣơng 4: Kết luận 36 TÀI LIỆU THAM KHẢO 38 PHỤ LỤC 39 A1 Danh mục báo khoa học đƣợc đăng A2 Thuyết minh đề tài đƣợc phê duyệt DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Giao diện chƣơng trình kết việc giám sát giao thơng Hình 2.1: Nắn chỉnh ảnh Hình 2.2: Vùng quan tâm Hình 2.3: Ảnh đƣợc trích xuất Hình 2.4: Hình giới hạn quan sát Hình 2.5: Ảnh cƣờng độ Hình 2.6: Ảnh nhị phân Hình 2.7: Chƣơng trình mơ Proteus Hình 2.8: Chƣơng trình tạo Virtual Serial Port Driver Hình 2.9: Giao diện ngƣời dùng Hình 2.10: Sơ đồ điều khiển ba cấp đƣờng – ngƣời – xe Hình 2.11: Sơ đồ điều khiển thần kinh ngƣời lái Hình 2.12: SĐ tín hiệu tƣơng tự chuột MT với trục xoay vơ lăng Hình 2.13: Bản vẽ thiết kế khung mơ hình điều khiển xe Hình 2.14: Sản phẩm thi cơng mơ hình điều khiển lái xe Hình 2.15: KQ KS góc lái ngƣời trẻ ĐK xe vào đoạn đƣờng vịng Hình 2.16: KQ KS góc lái ngƣời già ĐK xe vào đoạn đƣờng vịng Hình 3.1: Bản vẽ thiết kế solidwork Hình 3.2: Mô 3D Hình 3.3: Hình ảnh nhìn từ phía Hình 3.4: Sơ đồ bơ trí tổng qt Hình 3.5: Lắp đặt camera Hình 3.6: Kết nối vi điều khiển với cổng giao tiếp UART Hình 3.7: Mơ hình đƣờng Hình 3.8: Xe đƣờng Hình 3.9: Xe lệch phải Hình 3.10: Xe lệch trái Hình 3.11: Vị trí đƣờng Hình 3.13: Lệch phải Hình 3.14: Sai lệch dấu đƣờng DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT MATLAB Maxtrix Laboratory CMU Carnegie Mellon University MIT Massachusetts Institute of Technology DARPA Defense Advanced Research Projects Agency HDTV High-definition television ROI Regions of Interest RGB Red, Green, Blue HSL Hue, Saturation, Luminance 2D Two Demension TIFF Targed Image File Format JPEG Joint Photographics Experts Group GIF Graphics Interchange Format BMP Window Bitmap PNG Portable Network Graphics XWD X Window Dump PCX Personal Computer Exchange CMY Cyan, Magnenta, Yellow TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC Tp HCM, ngày 24 tháng 03 năm 2015 THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: - Tên đề tài: NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG ĐƢỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG BẰNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH - Mã số: T2014-24TĐ - Chủ nhiệm: TS Lê Thanh Phúc - Cơ quan chủ trì: Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh - Thời gian thực hiện:16 tháng Mục tiêu: - Xây dựng thuật tốn xử lý ảnh tính toán đƣợc tốc độ nhanh đáp ứng thời gian thực ô tô - Thiết kế lắp đặt hệ thống nhận dạng đƣờng đi, sở để thiết kế điều khiển ô tô chạy tự động Tính sáng tạo: - Một nghiên cứu Việt Nam ô tô chạy tự động - Kết hợp xử lý ảnh với điều khiển tối ƣu sử dụng Neural Network Kết nghiên cứu: - Đề tài đạt đƣợc mục tiêu đặt Các tiêu vƣợt: cho thử nghiệm thực tế đƣờng, thực nghiệm xác định thông số ngƣời lái - Kết có độ tin cậy, đề tài phát triển sử dụng Sản phẩm:     Mơ hình tơ chạy tự động báo khoa học hội nghị quốc tế IEEE báo khoa học đăng tạp chí khoa học nƣớc Đào tạo thạc sĩ Hiệu quả, phƣơng thức chuyển giao kết nghiên cứu khả áp dụng: Chuyển giao mơ hình nhận dạng đƣờng sử dụng tơ chạy tự động cho Khoa Cơ khí Động lực, trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật TP Hồ Chí Minh Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) Trƣởng Đơn vị (ký, họ tên, đóng dấu) Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 1.1.1 Kết nghiên cứu nƣớc Đề tài ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thời gian thực tốn tự động giám sát giao thơng Việt Nam [1] nhằm đếm số lƣợng xe ô tô, xe máy khoảng thời gian định, tính vận tốc trung bình dịng giao thơng, tính chiều dài hàng đợi xảy ách tắc giao thông chuỗi hình ảnh thu đƣợc từ camera thời gian thực Hình 1.1: Giao diện chương trình kết việc giám sát giao thông Đề tài nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng bàn tay ngƣời nhằm giúp cho việc cho việc giao tiếp ngƣời máy thuận lợi Một số nhận dạng cử bàn tay ngƣời Nó cho phép dễ dàng thao tác với máy mà k cần phải có thêm thiết bị ngoại vi: chuột, bàn phím Đề tài hệ thống giám sát giao thông xử lý ảnh bao gồm: camera giám sát, camera chụp hình, mạng truyền thông, phần mềm xử lý ảnh liệu để phát lỗi vi phạm xử lý kịp thời đảm bảo an toàn, nâng cao ý thức chấp hành luật giao thơng Với hệ thống video giao thông đƣợc camera giám sát gởi server qua mạng cáp quang để lƣu trữ xử lý để phát tách lỗi vi phạm giao thông 1.1.2 Kết nghiên cứu giới Nhiều công ty lớn tổ chức nghiên cứu phát triển mẫu xe chay tự động nhƣ Google, Continental Automotive System, Bosch, Nissan, Toyota, Audi, Oxford University Tháng năm 2011 bang Nevada bang nƣớc Mỹ nhƣ toàn giới thông qua luật liên bang cho phép xe tự lái hoạt động đƣờng Bộ luật thức có hiệu lực ngày tháng năm 2012 xe tự lái đƣợc cấp giấy phép từ tháng 5-2012 Vấn đề khó khăn phát triển xe tự lái nhận dạng đƣờng đi, thuật toán giúp xe vƣợt chƣớng ngại vật trì tốc độ mong muốn Apostoloff Zelinsky [2]nghiên cứu phƣơng pháp trì đƣờng phân tích hình ảnh thu đƣợc từ ám hiệu lọc hình ảnh Phƣơng pháp giúp cho ô tô không bị lệch đƣờng chạy đƣờng cao tốc Bertozzi Broggi [3] nghiên cứu hệ thống GOLD, kết cấu phần cứng phần mềm dựa hình ảnh đƣợc dùng tơ di chuyển để tăng tính an tồn Hệ thống nhận dạng đƣợc chƣớng ngại vật đƣờng Kim Z [4] nghiên cứu thuật toán nhận dạng đƣờng điều kiện nhƣ vào khúc quanh, vạch đƣờng bị mờ hay đƣờng nhập chia tách Kỹ thuật tăng khả cảnh báo va chạm cho ô tơ 1.2 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Đề tài thành cơng góp phần vào nghiên cứu phát triển xe chạy tự động nhằm giảm tai nạn giao thông lỗi ngƣời lái xe, giảm mệt mỏi cho ngƣời lái xe tăng thông suốt lƣu thơng đƣờng Đề tài góp phần nâng cao lực nghiên cứu mảng tự động hóa ứng dụng ô tô cho sinh viên đại học học viên thạc sỹ khoa Cơ khí Động lực Đề tài xử lý ảnh nhận dạng đƣờng khơng ứng dụng tơ mà cịn ứng dụng nhiều lĩnh vực khác cơng nghiệp tự động hóa 1.3 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI - Xây dựng thuật toán xử lý ảnh tính tốn đƣợc tốc độ nhanh đáp ứng thời gian thực ô tô - Thiết kế lắp đặt hệ thống nhận dạng đƣờng đi, sở để thiết kế điều khiển ô tô chạy tự động 1.4 ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Nghiên cứu kĩ thuật xử lý ảnh thuật toán nhận dạng đƣờng 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu - Nghiên cứu mô hình đƣờng nhựa có dấu phân cách đƣờng - Các dấu phân cách đƣờng vạch sơn thẳng - Vân đƣờng đồng - Bề rộng đƣờng, tức khoảng cách dấu phân cách đƣờng số 1.5 CÁCH TIẾP CẬN, PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.5.1 Cách tiếp cận Nghiên cứu tổng quan xử lý ảnh ứng dụng ô tơ cơng trình nghiên cứu đƣợc thực giới từ tự thiết kế mơ hình dựa phân tích ƣu khuyết điểm 1.5.2 Phƣơng pháp nghiên cứu Đểthƣcc̣ hiêṇ viêcc̣ ƣng dungc̣ xƣ ly anh đểnh tô chaỵ tƣ đc̣ ôngc̣, hƣơng tiếp câṇ cua đềtai Nghiên cƣu cac sơ ly thuyết ́ đôngc̣, tham khao va ƣng dungc̣ cac phƣơng nghiên cƣu đa công bốđểxây dƣngc̣ môṭphƣ ́ mơi ́ Tìm hiểu loại camera xác định t môṭbƣơc quan trongc̣ bơi đềtai xây dƣn ́ ảnh Nghiên cƣu cac công cu xc̣ ƣ ly anh phu hơ ́ LabVIEW, Matlab, OpenCV… Thu nhâṇ hinh anh va xƣ ly dƣạ cac anh thu nhâṇ đƣơcc̣ ̀ chƣơng trinh thu thâpc̣ dƣ liêụ la hinh anh tƣ cac camera đểnhâṇ b ̀ dấu hiệu phân cách đƣờng sở ứng dụng phần mềm lý ảnh Theo vết lan đƣơng : Dƣạ kết qua cua bƣơc xây dƣngc̣ chƣ ̀ trình bám theo vết đƣờng thơng qua bám biên đƣờng Xây dƣngc̣ thṭtốn ều khiển, chƣơng trình nhận dạng đƣờng để xuất tín hiệu điều khiển phần cứng 1.6 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU - Nghiên cứu tổng quan lý thuyết xứ lý ảnh: kỹ thuật phân tích tách ảnh để thu đƣợc đối tƣợng cần nhận dạng - Nghiên cứu cách thức bố trí camera: tƣơng quan bố trí camera thuật tốn xác định khoảng cách ô tô di chuyển 10 Chƣơng THIẾT KẾ MƠ HÌNH VÀ THỰC NGHIỆM 3.1 THIẾT KẾ LẮP ĐẶT  Bản vẽ mơ vị trí thiết bị: Hình 3.1: Bản vẽ thiết kế solidwork Hình 3.2: Mơ 3D 26 Hình 3.3: Hình ảnh nhìn từ phía  Lắp đặt thiết bị mơ hình thực tế  Hình 3.4: Sơ đồ bơ trí tổng qt 27 - Để lấy đƣợc hình ảnh tính tốn khoảng cách xác, nhƣ hiển thị lên LCD dễ quan sát ta chọn cách bố trí camera nhƣ hình - Ngồi việc bố trí thiết bị nhƣ để tiết kiệm đƣợc không gian xe, công việc kiểm tra hƣ hỏng đƣợc thuận tiện Hình 3.5: Lắp đặt camera Hình 3.6: Kết nối vi điều khiển với cổng giao tiếp UART 28 Kích thƣớc xe mơ hình: Chiều rộng sở: 14.3cm; Chiều rộng toàn bộ: 17.5cm; Chiều dài sở: 16.5cm; Chiều dài toàn bộ: 33cm; Chiều cao xe: 13.8cm Khoảng cách từ vị trí camera tới cản trƣớc: 22cm 5.1.1 Về tốc độ xử lí Chƣơng trình thực thi đề tài đƣợc thử nghiệm máy tính có cấu hình nhƣ sau: Bộ vi xử lý: Intel Core Duo CPU T5800 @ 2.00GHz RAM : 2.00 GB HDD : 120 GB Hệ điều hành : Windows 8.1 Pro (32 bit) Ngơn ngữ lập trình đƣợc sử dụng Matlab với cơng cụ Computer Vision System, Image Acquistion System Image Processing System Độ phân giải camera ghi hình 640x480, tốc độ ghi 30fps 3.2 THỰC NGHIỆM 3.2.1 Trong phịng thí ngiệm Để thực thí nghiệm phịng, xe đƣợc đặt mơ hình đƣờng có kích thƣớc nhƣ hình vẽ Hình 3.7:Mơ hình đƣờng - Xe đƣờng: 29 Hình 3.8:Xe đƣờng Khi xe đƣờng, chƣơng trình gửi gửi chuổi ký tự C đến cổng COM, đồng thời thể hình ảnh màu xanh vị trí Center khung Lane giao diện - Khi xe lệch phải: Khi xe lệch phải, chƣơng trình gửi gửi chuổi ký tự R đến cổng COM, đồng thời thể hình ảnh màu vàng vị trí Right khung Lane giao diện 30 Hình 3.9:Xe lệch phải - Khi xe lệch trái: Khi xe lệch trái, chƣơng trình gửi gửi chuổi ký tự L đến cổng COM, đồng thời thể hình ảnh màu đỏ vị trí Left khung Lane giao diện Hình 3.10:Xe lệch trái 31 3.2.2 Thực nghiệm đƣờng Thực nghiệm đƣờng đƣợc tiến hành cách gắn camera labtop xe gắn máy, cho xe di chuyển đƣờng Hình 3.11:Vị trí đƣờng Hình 3.12:Lệch trái 32 Hình 3.13:Lệch phải 3.2.3 Phƣơng pháp đánh giá tiêu chí đánh giá Bài tốn nhận dạng đƣờng có nhiều hạn chế việc đánh giá kết Bởi chƣa có tiêu chí chung cho việc đánh giá, so sánh kết nghiên cứu Đồng thời mục tiêu đƣa nghiên cứu không giống nên việc đánh giá nhiều hạn chế Tuy nhiên, toán thu thập xử lý liệu phục vụ cho ô tô chạy tự động tiêu chí tốc độ độ xác ln đƣợc xem xét trƣớc tiên Tiếp tiêu chí đổi so với nghiên cứu trƣớc Trong luận văn này, ngƣời thực đánh giá kết chủ yếu dựa tiêu chí tốc độ độ xác - Tiêu chí tốc độ Tốc độ xử lý chƣơng trình tốt Chƣơng trình xử lý thời gian thực dựa hình ảnh thu thập từ webcam với tốc độ ghi hình 30fps Với độ phân giải 640x480 Đây tốc độ xử lý cao so với nghiên cứu trƣớc 33 Bảng 3.1: So sánh tốc độ xử lý nghiên cứu Nghiên cứu M.Bertozzi [13] ZuWhan Kim [14] Y Wang, D.Shen [15] Luận văn Nhƣ vậy, xét tốc độ xử lý chƣơng trình luận văn hiệu so với nghiên cứu trƣớc - Đánh giá độ xác Về độ xác chƣơng trình, ngƣời thực tiến hành đánh giá dựa tiêu chí: Khả xuất tín hiệu nhận dạng đƣờng số lần sai lệch quảng đƣờng thực nghiệm dài 5km, tốc độ xe khác Qua thời gian thử nghiệm điều kiện thử nghiệm kết cho thấy chƣơng trình thực thi xác thời gian thực Kết cho thấy bảng 3.2 Bảng 3.2: Độ xác chƣơng trình Tốc độ xe 30km/h 40km/h 50km/h - Đánh giá sai lệch Nguyên nhân sai lệch: Độ rung động xe: Xe chạy thực nghiệm ln có rung động với tần số khác nhau, phụ thuộc chủ yếu vào hệ thống treo điều kiện mặt đƣờng Đề tài chƣa đề xuất thiết kế đƣợc chống rung cho thiết bị thu thập hình ảnh 34 Độ nét dấu phân cách đƣờng: Đƣờng dấu phân cách bị mờ, nét đứt khơng đều, có nhiều ký hiệu dấu hiệu khơng liên quan đến dấu phân cách đƣờng, bóng Các trƣờng hợp làm cho chƣơng trình nhận dạng sai Dấu phân cách đƣờng không đồng bộ, đứt quảng Có nhiều chƣớng ngại vật Hình 3.14:Sai lệch dấu đƣờng 35 Chƣơng KẾT LUẬN Qua khoảng thời gian thực đề tài, kết đạt đƣợc chƣa đƣợc nhƣ sau: 6.1 Kết đạt đƣợc đề tài - Nghiên cứu thuật toán xử lý ảnh, nhận dạng đƣờng - Ứng dụng đƣợc phần mềm Matlab để thu thập, nhận diện xử lý ảnh mức dựa vào hình ảnh thu thập đƣợc thơng qua webcam - Xuất đƣợc tín hiệu điều khiển cảnh bào cho ngƣời lái biết vị trí xe so với vị trí mục tiêu - Làm sở để thực đề tài có liên quan đến xử lý ảnh nhận dạng đƣờng, điều khiển xe tự động 6.2 Những vấn đề tồn - Đề tài thực mức độ nên cần phát triển thêm để ứng dụng vào thực tiễn - Nhận dạng đƣờng đoạn đƣờng cong nghiêm ngặc, có chƣớng ngại vật - Nhận dạng xử lý đƣờng có nhiều tín hiệu giao thông cảnh báo: Đƣờng cấm, biển báo bắt buộc rẽ phải, rẽ trái - Nhận dạng xử lý đƣờng khơng có vạch kẻ đƣờng 6.3 Hƣớng phát triển đề tài Để thực nghiệm xe thực tế cần thực tiếp nội dung sau: - Nhận dạng xử lý đối tƣợng ảnh đa vật thể cho ô tô chạy tự động - Kết hợp xử lý ảnh cảm biến va chạm để nhận dạng tín hiệu điều khiển giao thông kết hợp với cảnh báo va chạm 36 - Kết hợp xử lý ảnh với điều khiển hệ thống lái để điều khiển xe chạy tự động 37 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] KS Lê Quốc Anh, TS Phan Tƣơng Lai “Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thời gian thực toán tự động giám sát giao thông Việt Nam”,Trung tâm KHKT-CNQS, Trƣờng Đại học GTVT Hà Nội Apostoloff N Zelinsky A Robust vision based lane tracking using multiple cues and particle filtering IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Columbus, OH, 2003 [2]Apostoloff N Zelinsky A Robust vision based lane tracking using multiple cues and particle filtering IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Columbus, OH, 2003 [3] Bertozzi M Broggi A GOLD: A parallel real-time stereo vision system for generic obstacle and lane detection IEEE Transaction on Image Processing, pp 199-213, 1998 [4] Kim Z Robust lane detection and tracking in challenging scenarios IEEE Trans Intelligent Transportation System, 9(1) (2008): 16-26 [5] Nguyễn Quang Hoang, “Xử lý ảnh”, Hà Nội, 2006 [6] Đỗ Tồn, Phạm Việt Bình, Giáo trình Xử lý ảnh, Đại học Thái Nguyên, 2007 [7] The MathWorks Inc, Computer Vision System Toolbox User’s Guide, 2013 [8] The MathWorks Inc, Data Acquisition Toolbox User’s Guide, 2013 [9] Rajesh Rajamani Vehicle Dynamics and ControlDepartment of Mechanical EngineeringUniversity of Minnesota Minneapolis, MN 55455, USA,2012 [10]“Digital Image Processing”, Rafael C.Gonzalez-University of Tennessee, Richar E.Woods-MedData Interactive [11] M.Bertozzi and A.Broggi, “GOLD: A parallel real-time stereo vision system for generic obstacle and lane detection”, IEEE Transaction on Image Processing, 1998, pp.199-213 [12] ZuWhan Kim, “Realtime Lane Tracking of Curved Local Road”, in IEEE Intelligent Transporation Systems, Toronto, Canada, 2006, pp.1149-1155 38 [13] Y Wang, E.K.Teoh, and D.Shen, "Lane detection and tracking using BSnake," Image and Vision Computing, vol 22, no.4, 2004, pp 269-280 [14] Joel C McCall and Mohan M Trivedi, "Video-based Lane Estimation and Tracking for Driver Assistance: Survey, System, and Evaluation," IEEE Transaction on Intelligent Transportation Systems, vol 7, no 1, 2006, pp 20 37 [15] Y Wang, E.K.Teoh, and D.Shen, "Lane detection and tracking using BSnake," Image and Vision Computing, vol 22, no.4, 2004, pp 269-280 39 ... MINH KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƢỜNG NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG ĐƢỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG BẰNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH Mã số: T2014-24TĐ Chủ nhiệm đề tài: TS Lê Thanh Phúc... - Tự - Hạnh phúc KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC Tp HCM, ngày 24 tháng 03 năm 2015 THƠNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thơng tin chung: - Tên đề tài: NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG ĐƢỜNG ĐI CHO Ô TÔ CHẠY TỰ ĐỘNG BẰNG THỊ... đặt hệ thống nhận dạng đƣờng đi, sở để thiết kế đi? ??u khiển ô tô chạy tự động 1.4 ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu Nghiên cứu kĩ thuật xử lý ảnh thuật toán nhận dạng đƣờng