Autonomous Car

- HỒ CHÍ MINH, THÁNG 11/2018 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính1 Giới thiệu chung1.1 Lời mở đầuHãy thử tưởng tượng:Đang là 7:30 sáng thứ Hai và bạn đang chuẩn bị sắm sửa để đi làm.
- Bạn nắm vội chiếc vali, rờikhỏi nhà và bước lên chiếc xe yêu dấu của mình.
- Xe của bạn sẽ tự động tìm tuyến đường, xem xét nhữngtuyến đường đang bị ùn tắt, và tự động thực hiện chuyến hành trình.Ở dàn ghế sau, hoàn toàn không có chỗ ngồi cho tài xế .
- Còn bạn thì có thời gian để chuẩn bị tàiliệu cho mình, học tập, uống một cốc cà phê buổi sáng, hay lướt nhẹ facebook, trong khi Herbieđang tự lái chính mình - An toàn, chắc chắn và hoàn toàn đáng tin cậy - đến văn phòng của bạn.Trong nhiều thập kỷ, điều này nghe chẳng khác gì phim khoa học viễn tưởng vậy, nhưng xe tựđộng lái đang thực sự trở thành sự thật.
- Hình 1: America’s Power Companies’ quảng cáo năm 1956 về xe tự động lái trong tương lai.
- Định nghĩa Autonomous Car.
- Những cột mốc quan và những thành tựu đáng kể trong quá trình phát triển Autonomous Car 2.
- Các cấp độ dành cho Autonomous Car 3.
- Autonomous Car hoạt động như thế nào? 4.
- Những công nghệ chủ chốt được sử dụng trong Autonomous Car.Các thuật ngữ sử dụng trong báo cáo sẽ được giải thích trong quá trình trình bày nội dung.Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 1/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính2 Tìm hiểu về Autonomous Car2.1 Autonomous Car là gì? Những cột mốc quan trọng và những thành tựu đáng kể trong quá trình phát triển Autonomous Car Self-driving car, còn được biết đến là robot car, autonomous car, auto, hay driveless car, là phương tiện giao thông với khả năng tự xử lý môi trường xung quanh và chuyển động với rất ít hoặc hoàn toàn không có sự điều khiển của con người.
- Giấc mơ về một chiếc xe tự động lái bắt đầu: Một điều bất ngờ là ý tưởng về Autonomous car đã bắt nguồn không lâu sau sự ra đời của chính những chiếc xe ô tô bình thường.
- Chiếc xe được điều khiển bằng sóng radio, với Houdina ở chiếc xe phía sau điều khiển, có thể di chuyển trên những con đường ở thành phố Manhattan mà không cần ai ở sau tay lái.
- Robo-Chauffeur của John McCarthy: Năm 1969, John McCarthy, một trong số những người đã đặt nền tảng cho A.I, đã đặt nền tảng cho khái niệm về những chiếc xe tự động lai trong hiện tại.
- Chiếc xe tự lái đầu tiên: Vào năm 1977, chiếc xe thực sự tự lái đầu tiên đã được phát triển.
- Chiếc xe có khả năng phát hiện những vạch trắng đường với hai cameras được gắn trên xe, sử dụng analog computer để xử lý thông tin.
- Carnegie Mellon: Vào đầu những năm 1990, Carnegie Mellon đã diễn tả cách ứng dụng Neural networks vào những chiếc xe tự lái.
- Euroka Prometheous project: Vào năm 1995, mẫu xe tự động lái VaMP đã gần như hoàn toàn tự động lái với quãng đường thử nghiệm lên tới 2000km.
- Chỉ trong vài năm , Google đã công bố rằng những chiếc xe tự động lái đã đi được 300,000 miles dưới sự kiểm soát hoàn toàn của máy tính, và cũng hoàn toàn không có một tai nạn nào xảy ra cả.
- Năm 2014, dự án đã đưa ra một nguyên bản về một chiếc xe hoàn toàn không có phanh, chân ga hay bánh lái, và vì thế, trở nên 100% tự lái.
- VIAC experiment: Năm 2010, VisLab, thuộc đại học Parma của Ý, đã bắt đầu cuộc thử nghiệm VisLab Intercontinental Autonomous Challenge (VIAC) dài gần 16.000 km và là hành trình trên đất liền đầu tiên giữa các châu lục được thực hiện bởi xe tự động.
- Bốn chiếc xe chạy bằngBài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 2/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính điện đã thực hiện chuyến đi dài 100 ngày, khởi hành ngày 20/7/2010 từ Parma, Ý, và đến Triển lãm Thượng Hải, Trung Quốc vào ngày 28/10.
- "Dù những chiếc xe không có người lái và bản đồ, trên xe vẫn có một số nhà nghiên cứu tham gia hành trình để đề phòng những trường hợp nguy cấp.
- Mercedes S class và những tính năng vượt bậc: Ra mắt năm 2013, dòng xe Mercedes S-Class 2014 có những chức năng như tự động bẻ lái, giữ xe trong làn, tăng tốc/thắng, đậu xe, tránh tai nạn và kiểm tra sức khỏe và độ tỉnh táo của tài xế, trong cả điều kiện giao thông đô thị và trên những đường cao tốc với tốc độ lên đến 200km/h.
- Tesla hé lộ thông tin về phiên bản xe của mình: Vào tháng 10/2014, Tesla Motors hé lộ thông tin về phiên bản hệ thống tự lái đầu tiên của họ.
- Những mẫu xe Model S được trang bị hệ thống này có khả năng điều khiển làn đường với bẻ lái tự động, thắng và giới hạn tốc độ dựa trên những tín hiệu hình ảnh được ghi nhận.
- Ngoài ra, hệ thống còn có thể tự động đậu xe và có thể được cập nhật hệ thống để cải thiện khả năng theo thời gian.
- Tính đến tháng 3/2015, Tesla đã thử nghiệm hệ thống tự lái này trên cao tốc giữa San Francisco và Seattle với một người lái nhưng đã để cho xe tự động chạy mà gần như không cần sự can thiệp của tài xế.
- Một chiếc xe tự lái đã có thể hoàn thành 1 chặng đường dài: Tháng 4/2015, một chiếc xe được thiết kế bởi Delphi Automotive đã trở thành chiếc xe tự động đầu tiên hoàn thành hành trình giữa hai bên bờ biển của Mĩ, đi từ San Francisco đến New York, dưới sự điều khiển của máy tính trong 99% chặng đường này.
- AUDI A8 : Chiếc xe cấp độ 31 tự lái được sản xuất đầu tiên: Vào ngày 4/6/2018, Audi tuyên bố rằng chiếc A8 mới của họ sẽ hoàn toàn tự lái với tốc độ lên đến 60km/h, sử dụng hệ thống trí thông minh nhân tạo Audi AI.
- Trái lại với những chiếc xe khác, người lái sẽ không cần phải thực hiện những kiểm tra an toàn như chạm vào bánh lái mỗi 15 giây để sử dụng chức năng này.
- Vì thế nên chiếc Audi A8 sẽ là chiếc xe được sản xuất đầu tiên với mức độ tự động lái cấp 3.
- Khi được kích hoạt, chiếc xe sẽ hoàn toàn điều khiển mọi việc trong điều kiện giao thông di chuyển chậm, với tốc độ lên đến 60km/h.
- Audi cũng sẽ là nhà sản xuất đầu tiên sử dụng hệ thống LIDAR2 3D cùng với camera và cảm biến siêu âm cho trí thông minh nhân tạo của họ.Và còn rất nhiều những cột mốc về lĩnh vực công nghệ đang không ngừng phát triển.
- 1 Xem phần 2.2, trang 6 2 Xem phần 2.4.4, trang 12Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 3/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 2: Con đường đến với Autonomous Car.
- [2]Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 4/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính2.2 Có hay không các cấp độ giành cho xe tự lái?SAE3 International, một tổ chức chuyên nghiệp, đã đề ra hướng dẫn về những cấp độ cần có choxe tự lái.
- Được phổ biến vào năm 2014, những quy chuẩn này đã trở thành tiêu chí đánh giácông nghiệp, được chấp nhận bởi Bộ Giao thông vận tải US và United Nations.Thật sự mà nói vẫn có những sự khác nhau về khả năng của các phương tiện ở mỗi cấp độ củaxe tự lái, nhưng những quy chuẩn này vẫn được hầu hết mọi người chấp nhận.
- Cấp độ 0: Tài xế kiểm soát.
- Thực tế, một số hình thức "thô sơ" của công nghệ tự lái đã nhen nhóm từ cách đây rất lâu.
- Vào thập kỷ 30, những chiếc xe trang bị hộp số tự động được quảng cáo với khả năng tự chuyển số giúp người lái.
- Đây cũng là tên gọi mà Tesla dùng cho hệ thống bán tự lái trên các mẫu xe hiện nay của hãng.
- Mặc dù vậy, tất cả tính năng này mới chỉ ở cấp độ 0 của công nghệ tự lái bởi tài xế vẫn phải ngồi sau vô-lăng để vận hành chúng.
- Xe của Honda sản xuất năm 2005 là một ví dụ của xe tự lái cấp độ 0.
- Hình 3: Xe cấp độ 0.
- Cấp độ 1: Công nghệ hỗ trợ người lái.
- Công nghệ tự lái bao gồm các dòng xe hiện đại đi kèm công nghệ điều khiển hành trình hoạt động dựa trên radar.
- Tương tự cấp độ 0, tài xế vẫn đóng vai trò điều khiển các chức năng của xe, chỉ là giảm bớt được một vài công việc.
- Tất cả các dòng xe BMW hiện tại đều được xếp vào cấp độ 1, một số là cấp độ 2 sắp được đề cập dưới đây với công nghệ BMW Personal CoPilot driver assistance systems, Stop & Go systems.
- 3 the Society of Automotive EngineersBài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 5/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 4: Kia Stinger GT với điều khiển hành trình tự động (Adaptive Cruise Control) và công nghệ Lane-keeping.
- Cấp độ 2: Tự lái một phần.
- Hình 5: Hệ thống AutoPilot của Tesla.
- [3] Vào thời điểm năm 2017, những hệ thống tự lái cao cấp hơn đã bắt đầu có mặt trên một số mẫu xe Tesla, Mercedes-Benz, Audi hay BMW, Cadillac.
- Mặc dù vậy, chúng mới chỉ ở cấp độ 2 trên con đường "tiến hoá".
- Autopilot của Tesla và các chương trình của Mercedes-Benz cóBài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 6/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính thể thực hiện các thao tác như tăng/giảm tốc độ, chuyển làn, thậm chí tự động dừng xe nhưng không phải trong tất cả trường hợp.
- Người lái cũng cần đặt ít nhất một tay trên vô-lăng, nếu không, hệ thống sẽ vô hiệu hoá sau khoảng 10 giây.
- Cấp độ 3: Tự lái có điều kiện.
- [3] Theo Cheatsheet, tính đến nay mới có một mẫu xe đang ở cấp độ 3 của công nghệ tự lái được sản xuẩt rộng rãi, đó là Audi A8 2018.
- Các nhà sản xuất, bao gồm Ford và Volvo, cho biết họ sẽ không cung cấp những chiếc xe tự lái cấp độ 3 bởi một nguyên nhân: Người lái có quá nhiều trách nhiệm.
- Ở giai đoạn này, các phương tiện có thể tự lái trong hầu hết tình huống mà tài xế không cần can thiệp nhiều.
- Tuy nhiên, nếu chiếc xe không thể xử lý trong một hoàn cảnh nào đó, tài xế vẫn là người chịu trách nhiệm.
- Cấp độ 4: Tự lái cấp độ cao.
- Ở cấp độ cao hơn, các phương tiện có thể tự lái hay dừng lại trong tất cả điều kiện, bao gồm những hoàn cảnh "nguy hiểm", có thể còn tốt hơn con người.
- Ford và Volvo là hai nhà sản xuất tuyên bố sẽ cung cấp trên thị trường những mẫu xe tự lái Cấp độ 4 trong vòng 5 năm tới.Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 7/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 7: Volvo thử nghiệm công nghệ tự lái cấp độ 4 trên XC90.
- Cấp độ 5: Tự lái hoàn toàn.
- [3] Đây là cấp độ cao nhất trên con đường "tiến hoá" của xe tự lái, cũng là cái đích mà không ít hãng xe đang hướng tới.
- Ở cấp độ 5, các phương tiện thậm chí không cần đến vô-lăng, bàn đạp ga, chân phanh hay cần chuyển số.
- Lúc này, tài xế đóng vai trò như mộtBài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 8/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính hành khách và việc họ cần làm chỉ là nhập điểm đến trên hệ thống GPS.
- Có thể nói, chặng đường tiến tới công nghệ tự lái cấp độ 5 còn khá xa (hầu hết dự đoán năm 2030) nhưng trong và năm qua, một số hãng cũng đã vén màn những mẫu concept "thiếu" vô-lăng và pedal, phần nào cho thấy hướng đi của xe tự lái trong tương lai.2.3 Những thành phần giúp cho một chiếc Autonomous Car hoạt động [4.
- Đối với một chiếc xe tự động lái, chúng ta có thể sử dụng hình ảnh từ camera, để dò được làn đường, chướng ngái vật, hay xác định những phương tiện khác trên đường.
- Dù camera rất tốt, nhưng vẫn có đơn vị đặc biệt cần phải định toán – như khoảng cách hay vận tốc-mà chỉ với cảm biến chúng ta mới có thể đo đạc một cách hiệu quả hơn.
- Hãy nghĩ xem 1-2 mét lớn đến thé nào!! Nếu một chiếc xe chuyển động sai lệch đi 1-2 mét, có khi nó đang ở trên lề đường tông vào xe bán bánh mì hay mấy cái cây rồi.
- Do đó, đối với xe tự động hóa, cần có những thuật toán nhất định dể xác định được vị trí chính xác.
- Đầu tiên, ta cần một thuật toán có thể đoán được chuyển động của các phương tiện xung quanh.
- Nếu bạn đã từng thử quẹo cua khi đang ở tốc độ cao, thì điều này không dễ dàng chút nào!! Đôi khi bạn có ý tưởng về tuyến đường mà bạn muốn đi, nhưng để có thể điều khiển được xe đi theo đúng chính xác tuyến đường đó thì thật sự tốn rất nhiều công sức! Những tay đua xe thì giỏi ở khoảng này thật, nhưng máy tính cũng đang dần trở nên rất giỏi ở khoảng này!Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 9/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 9: Những thành phần giúp cho một chiếc Autonomous Car hoạt động.
- [5]2.4 Những công nghệ chủ chốt được sử dụng trong xe tự láiHệ thống tự động gần đây đã thu hút được rất nhiều sự chú ý của cả thế giới nhờ các thànhtựu quan trọng trong các lĩnh vực về thị giác máy tính (Computer Vision.
- Một hệ thống tự động cấn rất nhiềucông nghệ để thực hiện công việc của nó một cách hiệu quả và an toàn nhất.Hãy lấy ví dụ về một dòng xe tự lái đó là Uber’s self driving car.
- và rất nhiều nữa.Dưới đây là sơ lược một số công nghệ có liên quan đến khoa học máy tính đã trực tiếp ảnh hưởngđến sự phát triển của xe tự lái:2.4.1 Transfer learning [6]Transfer learning là một ứng dụng có được từ Machine Learning.
- Vì thế, nhờ Transfer Learning, một mô hình có thể được cụthể hóa cho mục đích phân loại và phát hiện nhiều loại đối tượng khác nhau.
- 4 Convolutional Neural Networks 5 Fully-convolutional NetworksBài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 10/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 10: Ý tưởng của Transfer Learning.
- Chúng là những thuật toán có thể nhận diện được từng khuôn mặt, từng cánhân, bảng hiệu, khối u, con chó và nhiều thứ nữa.Deep learning sử dụng CNNs để phát hiện và phân biệt các biển báo giao thông, đèn giao thông...,giúp cung cấp các thông tin quan trọng cho việc định hướng.
- Hình 11: CNNs được sử dụng để nhận diện.Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 11/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 12: CNNs được sử dụng để phân loại tín hiệu giao thông.2.4.3 Fully-convolutional NetworksMục đích chính của Fully-convolutional Networks (FCNs) là để “phân vùng ảnh” (Semanticsegmentation).
- [4]2.4.4 Light Detection and Ranging [9]Hình ảnh về môi trường xung quanh chúng ta, tuy vậy, vẫn là chưa đủ để có thể lái quanh nhữnggóc đường của thành phố.
- Một hệ thống GPS cũng cần thiết để có thể xác định được vị trí củacủa xe.
- Tuy nhiên, sự sai lệch của GPS đôi khi có thể dao động từ 1.5m-4m.
- Hãy thử tưởng tượngxem, chiếc xe chắc hẳn đang tông qua bãi cỏ hoặc lộn xuống cầu nếu sai lệch lớn đến mức nhưvậy! Vì thế, một hệ thống các cảm biển thông minh ngoài GPS là một điều cần thiết, và chúngta có Light Detection and Ranging (LIDAR), LIDAR hoạt động bằng cách đo khoảng cách bằngviết chiếu sáng mục tiêu bằng laser và cân đo các dòng phản xạ lại với một cảm biến đặc biệt.Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 12/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy TínhThông tin thu được từ đó, cùng với RADAR và các cảm biến khác được dùng để tạo ra bảnđồ 3D xung quanh xe, cũng như vị trí của chiếc xe trong môi trường ấy.
- [9]2.4.5 Behavioural CloningBehavioural Cloning là một phương pháp mà khi đó các kỹ năng được tích lũy từ kinh nghiệmcủa con người có thể được nhận biết và tiếp nhận ở một chương trình máy tính.
- Khởi chạy dữ liệu cho hệ thống tự động Việc này được thực hiện ở trong một hệ thống giả lập Nvidia Drive PX - Nvidia Drive, nó sẽ giống như là đang chơi game vậy! Quả thực như vậy, việc chơi game có thể giúp bạn tạo ra hệ thống xe tự lái! Hệ thống giả lập sẽ cho phép bạn lái, đồng thời thu thập và lưu trữ các hình ảnh và chính các góc lái, góc quay bạn đã thực hiện trong suốt quá trình chơi.Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 13/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính Hình 15: Giao diện của Nvidia Drive.
- Huấn luyện hệ thống tự động Các hình ảnh thu được từ bước trước sẽ được đưa vào Neural Network.
- [4]Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 14/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính2.4.6 Internet of ThingsTuy chưa có mặt nhiều trong các hệ thống xe tự lái, Internet of Things (IoT) vẫn được nhắc đếnnhư một công nghệ có thể làm chủ tương lai của hệ thống này.
- Các thông tin ,dữ liệu mà mỗixe có được đều có thể được chia sẻ và kết nối với nhau, các thuật toán đều có thể được xử lýnhanh và hiệu quả hơn.
- đến sự hoạt động của hệ thống thắng, bánh xe, và hệ thống động lựccủa xe.
- Hay chỉ với một vài thao tác trên điệnthoại, một chiếc xe tự động lái đã có thể nhận được dữ liệu về vị trí, yêu cầu của bạn.
- [1]Bài tập lớn môn Nhập môn điện toán (CO1007)- Niên khóa Trang 15/17 Trường Đại Học Bách Khoa Tp.Hồ Chí Minh Khoa Khoa Học và Kỹ Thuật Máy Tính3 Nhận xét và kết luậnVới những ứng dụng và đặc điểm như trên, Autonomous Car đang dần trở nên hiện đại và phổbiến hơn trong cộng đồng với những thành tựu và kĩ thuật cực kì hiện đại.
- Khi xe tự lái trở nên phổ biến, sự ùn tắc giao thông, sự tiêu thụ xăng dầu lãng phí đều sẽ giảm một cách không tưởng.
- Một hệ thống “ xe tự lái” dùng chung sẽ được đề ra.
- Xe sẽ có thể ngăn ngừa các khả năng khi người lái xe gặp tai nạn như tai biến, bị nghẹn, khi đó, xe có thể tự động tấp vào lề và gọi 114 chẳng hạn.Những mặt hạn chế - Hàng triệu người lao động trong ngành nghề tài xế, lái xe tải, trong ngành sản xuất ô tô sẽ rơi vào tình trạng không việc làm.
- Xe tự lái có thể điều khiển chính nó, nhưng người dùng cũng cần một khóa học để biết cách vận hành nó.
- Xe tự lái phụ thuộc rất nhiều vào máy tính, nên tiềm tang khả năng bị tấn công bởi hacker hay cyber threats.
- 2 2.2 Có hay không các cấp độ giành cho xe tự lái.
- 5 2.3 Những thành phần giúp cho một chiếc Autonomous Car hoạt động [4.
- 9 2.4 Những công nghệ chủ chốt được sử dụng trong xe tự lái

Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn
hoặc xem Tóm tắt