Tóm tắt: Hiện nay, công nghệ xe tự hành đang phát triển với tốc độ chóng mặt và ngày càng phổ biến. Trong điều kiện thời tiết mưa tầm nhìn của con người bị suy giảm do đó các hệ thống hỗ trợ lái xe trở nên ngày càng quan trọng đối với người lái. Tuy nhiên, cảm biến LIDAR – cảm biến được sử dụng trên xe tự hành với mục đích phát hiện các đối tượng lại bị ảnh hưởng nghiêm trọng trong điều kiện thời tiết mưa. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển một thiết bị sử dụng Camera có khả năng phát hiện được các phương tiện giao thông trong điều kiện thời tiết mưa là đặc biệt quan trọng. Trong nội dung đồ án này, tôi đã nghiên cứu, đánh giá các mô hình học sâu tốt nhất hiện nay về nhận diện các đối tượng được sử dụng trong các thiết bị nhúng để tìm ra thuật toán phù hợp nhất với mục tiêu đề tài. Từ kết quả so sánh giữa các mô hình cho thấy mô hình MobileNet v2 FPNLite 320×320 sau khi được lượng tử hóa là thuật toán phù hợp nhất để triển khai lên các hệ thống nhúng khi đáp ứng được cả nhu cầu về tốc độ xử lý khung hình, tài nguyên sử dụng và độ chính xác của thuật toán. Ngoài ra, tôi đã bổ sung thêm một tập dữ liệu gồm 1221 hình ảnh mưa được thu thập từ các video hành trình thực tế của các phương tiện trên đường từ đó bổ sung phong phú cho tập dữ liệu đào tạo. Từ những nghiên cứu và đánh giá đã thực hiện, tôi đã thiết kế thành công một hệ thống nhúng có thể phát hiện được các phương tiện giao thông trong điều kiện thời tiết mưa. Kết quả thử nghiệm với các loại thời tiết mưa khác nhau cho thấy hệ thống được thiết kế có thể nhận diện được các đối tượng phương tiện giao thông như xe ô tô, xe buýt, xe tải có độ chính xác cao trong khoảng cách từ 1m đến 15m. Hệ thống có tốc độ xử lý rất tốt khi có thể đạt tới 6,78 khung hình trên giây hoàn toàn có thể kịp thời phản ứng với các tình huống nguy hiểm từ đó giảm thiểu nguy cơ gây tai nạn. Ngoài ra, hệ thống tiêu thụ một lượng năng lượng rất thấp với kích thước nhỏ chỉ 3,57 Mb, dung lượng RAM chiếm 11,9 % toàn hệ thống. Nhờ vậy, sẽ giúp tiết kiệm năng lượng cho xe và có thể dễ dàng được tích hợp vào các xe tự hành hiện đại mà không ảnh hưởng nhiều đến hiệu suất và khả năng vận hành của xe. Từ những kết quả thu được cho thấy hệ thống được thiết kế là hoạt động tốt, đáp ứng yêu cầu của đồ án tốt nghiệp.
Từ khóa: Xe tự hành, Phát hiện đối tượng dưới điều kiện thời tiết mưa, lái xe an toàn.
Nội dung Đồ án đã được công bố dưới dạng một chương sách của nhà xuất bản IGI Global Scientific Publishing: Real-Time Vehicle Detection Embedded System for Self-Driving Cars in Challenging Rainy Conditions. In Emerging Multisector Applications of AI and IoT.
Toàn văn Khóa luận:
