Hình 3.2 và Hình 3.3 mô tả thiết kế giao diện của ứng dụng hỗ trợ người dùng.
Hình 3.3: Thiết kế giao diện huấn luyện và thu thập dữ liệu 3.2. Các kịch bản thử nghiệm
Ở mục này, luận văn trình bày các kịch bản thử nghiệm cho các trạng thái tham gia giao thông khác nhau của người dùng. Mỗi kịch bản sẽ bao gồm bản đồ đường đi, phương tiện di chuyển, các vị trí xác định thử nghiệm cùng trạng thái và tình huống mà ứng dụng cần xác định và phản ứng lại. Mỗi kịch bản cũng sẽ sử dụng chế độ GPS khác nhau. Luận văn đưa ra 6 kịch bản với tình trạng giao thông đặc thù khác nhau, ngoài ra luận văn cũng đưa ra thêm kịch bản thứ 7 sử dụng phương tiện giao thông là xe bus để thử nghiệm mức độ chính xác của phương pháp khi áp dụng cho phương tiện giao thông công cộng.
3.2.1. Kịch bản 1
Hình 3.4 mô tả đường đi của kịch bản 1, người tham gia thực nghiệm sẽ sử dụng phương tiện là xe máy dạng xe số thông thường, di chuyển từ điểm A tới điểm B. Thời gian thực nghiệm vào khoảng 6h chiều ngày trong tuần. Tuyến đường này là một tuyến cao điểm trong khung giờ nói trên, do vậy tốc độ di chuyển sẽ khá chậm. Có 5 vị trí ta sẽ quan tâm tới phản hồi của ứng dụng được thể hiện bằng các mốc trên hình, theo thứ tự trên đường từ A tới B là:
Mốc 1: tại vị trí này người lái xe dừng lại bởi đèn đỏ trong khoảng 50 giây.
Mốc 3: tại vị trí này người lái xe dừng lại bởi đèn đỏ trong khoảng 20 giây.
Mốc 4: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 5: tại vị trí này, đường bị tắc dẫn tới tốc độ di chuyển giảm hẳn lại.
Hình 3.4: Đường đi kịch bản thử nghiệm 1
Trên đường đi, trước khi tới mốc số 1 và mốc số 5, người dùng sẽ lần lượt nhận được một cuộc gọi và một tin nhắn. Chế độ GPS là được đặt ở mức cao (sử dụng cả sóng GPS, sóng di động và sóng không dây). Kịch bản này sẽ kiểm tra độ chính xác của phương pháp với tình huống giao thông thông thường.
3.2.2. Kịch bản 2
Hình 3.5 mô tả đường đi của kịch bản 2, người tham gia thực nghiệm sẽ sử dụng phương tiện là xe máy dạng xe số thông thường, di chuyển từ điểm A tới điểm B. Thời gian thực nghiệm vào khoảng 2h chiều ngày cuối tuần. Đây là tuyến đường nội thị nên tuy vào thời gian không cao điểm nhưng tốc độ di chuyển chỉ đạt mức trung bình, không có ùn tắc. Có 4 vị trí ta sẽ quan tâm tới phản hồi của ứng dụng được thể hiện bằng các mốc trên hình, theo thứ tự trên đường từ A tới B là:
Mốc 1: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 2: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 3: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Hình 3.5: Đường đi kịch bản thử nghiệm 2
Trên đường đi, tại vị trí giữa mốc số 1 và mốc số 2, người dùng sẽ nhận được 2 cuộc gọi liên tiếp. Chế độ GPS là được đặt ở mức cao (sử dụng cả sóng GPS, sóng di động và sóng không dây). Kịch bản này sẽ kiểm tra độ chính xác của phương pháp với khu vực giao thông nội thị.
3.2.3. Kịch bản 3
Hình 3.6 mô tả đường đi của kịch bản 3, người tham gia thực nghiệm sẽ sử dụng phương tiện là xe máy dạng xe ga, di chuyển từ điểm A tới điểm B. Thời gian thực nghiệm vào khoảng 9h sáng ngày cuối tuần. Đây là tuyến đường ngoại thị và lòng đường rất rộng. Tốc độ di chuyển cao và không bị vướng đèn đỏ hay ùn tắc. Có 5 vị trí ta sẽ quan tâm tới phản hồi của ứng dụng được thể hiện bằng các mốc trên hình, theo thứ tự trên đường từ A tới B là:
Mốc 1: tại vị trí này người lái xe gặp vòng xuyến rộng.
Mốc 2: tại vị trí này người lái xe rẽ trái chuẩn bị quay đầu.
Mốc 3: tại vị trí này người lái xe rẽ trái tiếp để quay đầu.
Mốc 4: tại vị trí này người lái xe gặp vòng xuyến vừa phải.
Hình 3.6: Đường đi kịch bản thử nghiệm 3
Với kịch bản này, ta không thử nghiệm việc tự động phản hồi cuộc gọi hay tin nhắn theo trạng thái giao thông, thay vào đó kịch bản này sẽ chú ý các vị trí di chuyển qua vòng xuyến và quay đầu xe là các trạng thái khó xác định. Chế độ GPS là được đặt ở mức vừa phải (sử dụng sóng di động và sóng không dây).
3.2.4. Kịch bản 4
Hình 3.7 mô tả đường đi của kịch bản 4, người tham gia thực nghiệm sẽ sử dụng phương tiện là xe máy dạng xe số, di chuyển từ điểm A tới điểm B. Thời gian thực nghiệm vào khoảng 4h chiều ngày trong tuần. Đặc điểm của tuyến đường này là vị trí từ mốc 2 tới mốc 3 đường rất ùn tắc nên đoạn đường này tốc độ di chuyển sẽ rất chậm. Có tổng cộng 8 vị trí ta sẽ quan tâm tới phản hồi của ứng dụng được thể hiện bằng các mốc trên hình, theo thứ tự trên đường từ A tới B là:
Mốc 1: tại vị trí này người lái xe sẽ nhận được cuộc gọi khi đang di chuyển với tốc độ thông thường.
Mốc 2: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 4: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 5: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 6: tại vị trí này người lái xe rẽ trái.
Mốc 7: tại vị trí này người lái xe dừng đợi đèn đỏ trong 40 giây.
Mốc 8: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Hình 3.7: Đường đi kịch bản thử nghiệm 4
Với đường đi khá thẳng, kịch bản này sẽ tập trung vào việc đánh giá độ chính xác của phương pháp trong trường hợp người tham gia giao thông đi vào cả tuyến đường ùn tắc và tuyến đường thông thoáng. Chế độ GPS được tắt.
3.2.5. Kịch bản 5
Hình 3.8 mô tả đường đi của kịch bản 5, người tham gia thực nghiệm sẽ sử dụng phương tiện là xe máy dạng xe số, di chuyển từ điểm A tới điểm B. Thời gian thực nghiệm vào khoảng 1h chiều ngày cuối tuần. Trên tuyến đường này, từ vị trí mốc 1 tới mốc 4 là đường hầm có thể di chuyển với tốc độ rất cao. Có tổng cộng 6 vị trí ta sẽ quan tâm tới phản hồi của ứng dụng được thể hiện bằng các mốc trên hình, theo thứ tự trên đường từ A tới B là:
Mốc 1: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 2: tại vị trí này người lái xe đang ở dưới hầm và đạt tốc độ cao nhất.
Mốc 3: tại vị trí này người lái xe vừa ra khỏi hầm và đi qua vòng xuyến.
Mốc 4: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 5: tại vị trí này người lái xe quay đầu và tiến lên cầu vượt.
Mốc 6: tại vị trí này người lái xe xuống khỏi cầu vượt.
Hình 3.8: Đường đi kịch bản thử nghiệm 5
Với việc di chuyển tốc độ cao, có kết hợp xuống hầm đường bộ và lên cầu vượt, kịch bản này sẽ đánh giá mức độ chính xác của phương pháp trong trường hợp đường giao thông đặc biệt. Chế độ GPS là được đặt ở mức thấp (chỉ sử dụng sóng di động).
3.2.6. Kịch bản 6
Hình 3.9 mô tả đường đi của kịch bản 6, người tham gia thực nghiệm sẽ sử dụng phương tiện là xe máy dạng xe ga, di chuyển từ điểm A tới điểm B. Thời gian thực nghiệm vào khoảng 8h sáng ngày cuối tuần. Phần lớn tuyến đường di chuyển trong khu đông dân cư với tình trạng đường xấu, hẹp và có nhiều ổ gà. Có tổng
cộng 7 vị trí ta sẽ quan tâm tới phản hồi của ứng dụng được thể hiện bằng các mốc trên hình, theo thứ tự trên đường từ A tới B là:
Mốc 1: tại vị trí này người lái xe dừng đợi đèn đỏ trong 60 giây.
Mốc 2: tại vị trí này người lái xe bắt đầu đi vào đoạn đường hẹp, xấu và đông dân cư.
Mốc 3: tại vị trí này người lái xe rẽ phải.
Mốc 4: tại vị trí này người lái xe rẽ trái.
Mốc 5: tại vị trí này người lái xe gặp đám đông người tham gia lễ hội và phải dắt xe thay vì tiếp tục đi.
Mốc 6: tại vị trí này người lái xe có thể tiếp tục di chuyển và rẽ phải.
Mốc 7: tại vị trí này người lái xe rẽ trái.
Hình 3.9: Đường đi kịch bản thử nghiệm 6
Kịch bản này thử nghiệm phương pháp với tuyến đường xấu, phức tạp và khá phổ biến ở các ngõ ngách trong các khu đông dân cư tại Việt Nam. Người lái xe cũng sẽ nhận được tin nhắn và cuộc gọi tại các vị trí điểm mốc thứ 4, 5, 6. Chế độ GPS là được đặt ở mức cao (sử dụng cả sóng GPS, sóng di động và sóng không dây).
3.2.7. Kịch bản 7
Hình 3.10 mô tả đường đi của kịch bản 7, người tham gia thực nghiệm sẽ sử dụng phương tiện là xe bus, di chuyển từ điểm A tới điểm B. Thời gian thực nghiệm
vào khoảng 10h sáng ngày cuối tuần. Các điểm dừng của xe bus được đánh dấu bằng các mốc trên hình. Kịch bản này được đưa ra nhằm mục đích đánh giá độ chính xác của phương pháp khi áp dụng cho phương tiện công cộng với đặc trưng di chuyển và dừng sau một đoạn đường nhất định. Ta không thử nghiệm việc đáp ứng lại cuộc gọi hay tin nhắn với kịch bản này. Chế độ GPS là được đặt ở mức cao (sử dụng cả sóng GPS, sóng di động và sóng không dây).
Hình 3.10: Đường đi kịch bản thử nghiệm 7 3.3. Kết quả thử nghiệm
3.3.1. Kết quả mô đun phát hiện trạng thái
Với các kịch bản đã nêu ra trong mục 3.2, kết quả tương ứng như sau:
Kịch bản 1: tốc độ di chuyển của người khá ổn định, ứng dụng nhận diện khá tốt các trạng thái đi, dừng, rẽ phải. Tuy nhiên với tình huống tắc đường và người lái xe buộc phải đi chậm dần sau đó dừng hẳn tại điểm mốc thứ 5 thì khi tốc độ giảm rất thấp, mô đun đã nhận diện nhầm sang đã dừng. Ngoài ra khi rẽ phải tại mốc thứ 4, mô đun chỉ nhận ra là đang rẽ phải sau khi người lái xe đã rẽ xong.
Kịch bản 2: trong kịch bản này, tuyến đường là tối ưu khi không có đèn đỏ, không tắc đường và tốc độ di chuyển là ổn định. Việc phát hiện trạng thái rất chính xác.
Kịch bản 3: trong kịch bản này, việc phát hiện trạng thái rất ổn định do đường đi thẳng và không có chuyển hướng liên tục. Với mốc 1 do vòng xuyến khá nhỏ nên việc phát hiện vẫn chính xác nhưng với mốc 4, vòng xuyến khá lớn và mô đun đã nhận nhầm sang trạng thái rẽ trái. Với mốc 2 và 3, mô đun chỉ kịp nhận ra một lần rẽ trái thay vì hai lần liên tiếp. Điều này là chấp nhận được vì 2 đoạn rẽ trái là sát nhau.
Kịch bản 4: với kịch bản này, đoạn đường từ mốc 2 tới mốc 3 việc phát hiện trạng thái trở nên không chính xác, lẫn lộn giữa trạng thái đứng yên và di chuyển. Nguyên nhân có thể do tắc đường dẫn tới vận tốc của xe không ổn định, cách tính tốc độ theo tốc độ trung bình để làm bộ lọc hoạt động không còn đúng. Trên các đoạn đường còn lại, việc phát hiện hoạt động bình thường với tỉ lệ nhận diện chính xác cao.
Kịch bản 5: với kịch bản này, khi người lái xe di chuyển từ mốc 1 tới mốc 4, tốc độ di chuyển là rất cao, trên 20m/s, việc lấy tốc độ trung bình để làm bộ lọc tỏ ra hiệu quả khi di chuyển dưới hầm sóng GPS không ổn định. Tại mốc 5, khi người lái xe quay đầu, mô đun chưa phát hiện được việc rẽ trái mà thay vào đó, ứng dụng nhận diện nhầm vẫn là di chuyển bình thường.
Kịch bản 6: với kịch bản đường phức tạp, việc phát hiện trạng thái vẫn chính xác cho đến mốc đoạn đường đầu tiên. Kể từ mốc thứ 2, mô đun bắt đầu có sự nhầm lẫn giữa trạng thái đứng yên và trạng thái di chuyển do đường tắc và liên tục phải phanh gấp trong khu đông dân cư. Với mốc 5 mô đun vẫn cho rằng người lái xe đang đứng yên do tốc độ dắt xe đi là chậm. Tại mốc 6 mô đun nhận diện thành công việc người lái xe rẽ phải.
Kịch bản 7: đây là kịch bản mang tính thử nghiệm tính chính xác của phương pháp khi áp dụng với phương tiện giao thông công cộng. Với tuyến đường đã thể hiện ở hình tại mục 3.2.7, mô đun nhận diện chính xác trạng thái vào các khoảng thời gian xe bus dừng vào bến và khi xe bus di chuyển trở lại.
Kết quả ma trận nhầm lẫn của kịch bản 7 được đưa vào mang tính tham khảo. Qua 6 kịch bản đầu tiên, ta nhận được bảng 3.1 và bảng 3.2 là ma trận nhầm lẫn của việc phát hiện trạng thái người tham gia giao thông ứng dụng phương pháp
đã đề xuất. Tỉ lệ được tính toán dựa trên số lượng phân đoạn phát hiện được tương ứng với mỗi trạng thái trên tổng số phân đoạn của tất cả các kịch bản.
Bảng 3.1: Ma trận nhầm lẫn cho các trạng thái dừng
Đứng yên (xe máy) Dừng (xe số) Dừng (xe ga) Đứng yên
(xe máy)
0.9866 0.0116 0.0018
Dừng (xe số) 0.0359 0.9238 0.0403 Dừng (xe ga) 0.0168 0.0495 0.9337
Bảng 3.2: Ma trận nhầm lẫn cho các trạng thái di chuyển
Di chuyển (xe số) Di chuyển (xe ga) Rẽ trái (xe số) Rẽ trái (xe ga) Rẽ phải (xe số) Rẽ phải (xe ga) Di chuyển (xe số) 0.9320 0.0014 0.0027 0.0121 0.0209 0.0309 Di chuyển (xe ga) 0.0098 0.9168 0.0282 0.0165 0.0103 0.0184 Rẽ trái (xe số) 0.0015 0.0306 0.9035 0.0421 0.0060 0.0163 Rẽ trái (xe ga) 0.0408 0.0366 0.0018 0.8996 0.0165 0.0047 Rẽ phải (xe số) 0.0320 0.0365 0.0014 0.0098 0.9129 0.0074 Rẽ phải (xe ga) 0.0364 0.0285 0.0021 0.0034 0.0029 0.9267
3.3.2. Kết quả thực nghiệm ứng dụng hỗ trợ người dùng
Ứng dụng hỗ trợ người dùng hoạt động tốt với các chức năng như đã liệt kê tại mục 3.1.2.1. Với các trạng thái nhận diện chính xác, ứng dụng phản hồi lại cuộc gọi và tin nhắn, cũng như bật rung đối với các trạng thái rẽ trái và rẽ phải đúng theo
cài đặt. Tuy vậy, với các trạng thái nhận diện không chính xác, ứng dụng đã cho phản hồi sai theo trạng thái nhận diện được.
3.4. Nhận xét
Với các kết quả thực nghiệm nêu trên, ta thấy rằng phương pháp đã đề xuất có đủ khả năng phân biệt được các trạng thái dừng, đi, rẽ trái, rẽ phải của xe máy, cũng như có khả năng phân biệt được trạng thái dừng, đi của phương tiện giao thông công cộng phổ biến ở Việt Nam là xe bus trong một kịch bản tương đối đơn giản. Độ chính xác nhận diện các trạng thái di chuyển bằng xe máy đều đạt trên 90%. Tuy tỉ lệ nhận diện nhầm lẫn vẫn còn, nhưng ngoài nguyên nhân phương pháp chưa được tối ưu, thì vẫn còn nguyên nhân do tình trạng giao thông phức tạp tại Việt Nam. Phương pháp hoạt động tốt, không tiêu tốn quá nhiều năng lượng bởi GPS do tối ưu việc sử dụng cảm biến GPS thông qua thư viện của Google Play Services, qua đó giúp ứng dụng có thể hỗ trợ người dùng trong các thao tác gọi điện, nhắn tin khi đang tham gia giao thông.
So sánh với phương pháp ban đầu của nhóm tác giả H. Xia và cộng sự,