Ứng dụng lidar trong xe tự hành để vận chuyển hàng trong một khu vực cố định

LỜI CẢM ƠN
Trong thời gian làm đề tài nghiên cứu, nhóm chúng em đã nhận được nhiều sự giúp đỡ, đóng
góp ý kiến và chỉ bảo nhiệt tình của thầy cơ, gia đình và bạn bè.
Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Th.s Nguyễn Thành Tuyên, giảng viên
Bộ môn Điện-Điện tử - trường ĐHSPKT TP.HCM người đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo em
trong suốt quá trình thực hiện đề tài nghiên cứu.
Đồng thời cả nhóm cũng xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo trong trường ĐHSPKT
TP.HCM nói chung, các thầy trong Bộ mơn Điện-Điện tử nói riêng đã dạy dỗ cho em kiến
thức về các môn đại cương cũng như các môn chuyên ngành, giúp em có được cơ sở lý thuyết
vững vàng và tạo điều kiện giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập.
Cuối cùng chúng em xin chân thành cảm ơn gia đình và bạn bè, đã ln tạo điều kiện, quan
tâm, giúp đỡ, động viên cả nhóm trong suốt q trình học tập, nghiên cứu và hồn thành đề
tài nghiên cứu.
.........., ngày.....tháng....năm.....
Sinh Viên Thực Hiện

i


TÓM TẮT
Đề tài:
“Ứng dụng Lidar trên xe tự hành để vận chuyển hàng trong một khu vực nhất định”
được nghiên cứu tại Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp. HCM. Thời gian thực hiện từ
01/2020 đến 07/2020 là nghiên cứu được phát triển trên nền tảng ứng dụng vào thực tế.
Đề tài này đề xuất nghiên cứu việc ứng dụng Lidar và cơng nghệ xử lí ảnh cũng như ngơn ngữ
lập trình mở Python để ứng dụng vào thực tế mơ hình xe tự hành. Nghiên cứu trình bày các
chương trình lập trình được phát triển trên nền tảng ngơn ngữ lập trình mở Python, đồng thời
kết hợp với việc sử dụng công nghệ Lidar để tiến hành việc thu thập dữ liệu và xử lí nhằm
điều khiển mơ hình xe tự hành tránh được vật cản trong tầm hoạt động của RPLIDAR A1.
Điểm mạnh của đề tài là việc ứng dụng được khả năng phát hiện vật cản của Lidar ngay cả
trong trường hợp trời tối (khơng có ánh sáng mặt trời) và quá trình thu thập cũng như xử lí dữ

liệu mang tính chính xác cao tạo điều kiện dễ dàng cho việc điều khiển đánh lái mơ hình xe
tự hành. Các dữ liệu sau khi được RPLIDAR A1 thu thập sẽ trả về được giá trị khoảng cách
và góc xác định đến vật cản. Từ dữ liệu về các giá trị được trả về thông qua các chương trình
lập trình thực hiện việc tính tốn sẽ đưa ra tín hiệu điều khiển xe để đánh lái một cách chính
xác và ổn định nhất nhằm tránh được vật cản nhưng vẫn đảm bảo tính an tồn trong q trình
hoạt động tiếp theo sau đó. Đề tài là bước đầu nhằm đặt nền tảng cho việc nghiên cứu và ứng
dụng công nghệ Lidar trong môi trường “Trường Đại học Sư Phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí
Minh”. Kết quả, bước đầu việc ứng dụng Lidar để điều khiển đánh lái đã được thực hiện thành
cơng và độ chính xác ngày được cải thiện tốt hơn.

ii


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN.......................................................................................................................... i
TÓM TẮT.............................................................................................................................. ii
MỤC LỤC............................................................................................................................. iii
DANH MỤC CÁC HÌNH.................................................................................................... vi
DANH MỤC CÁC BẢNG...................................................................................................... x
Chương 1: TỔNG QUAN....................................................................................................... 1
1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu........................................................................ 1
1.2. Các nghiên cứu trong và ngoài nước............................................................................... 2
1.2.1. Nghiên cứu ngoài nước.......................................................................................... ..... 2
1.2.2. Nghiên cứu trong nước............................................................................................. 3
1.3. Mục đích của đề tài............................................................................................................ 3
1.4. Đối tượng và phạm vi của đề tài....................................................................................... 3
1.4.1. Đối tượng................................................................................................................. 3
1.4.2. Phạm vi nghiên cứu.................................................................................................. 4
1.5. Phương pháp nghiên cứu.................................................................................................. . 4
1.5.1. Nghiên cứu lý thuyết ................................................................................................ 4

1.5.2. Nghiên cứu thực nghiệm .......................................................................................... 4
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT........................................................................................ .. 5
2.1. Cơ sở lý thuyết về công nghệ Lidar ứng dụng trên xe tự hành.......................................... 5
2.1.1. Công nghệ Lidar trên xe tự hành .............................................................................. 5
2.1.2. Các mức độ xe tự hành hiện tại ................................................................................ 5
2.1.3. Giới thiệu về các loại Lidar ...................................................................................... 7
2.2. Giới thiệu về RPLIDAR A1.............................................................................................11
2.2.1. Thông số kỹ thuật của RPLIDAR A1 ..................................................................... 11
2.2.2. Cấu tạo của RPLIDAR A1 ..................................................................................... 14
2.2.3. Nguyên lý hoạt động .............................................................................................. 17
2.2.4. An toàn và phạm vi ................................................................................................ 18
iii


2.2.5. Các ứng dụng và đặc tính của RPLIDAR A1 ......................................................... 19
2.2.5.1. Ứng dụng ......................................................................................................... 19
2.2.5.2. Các đặc tính của RPLIDAR A1 ....................................................................... 20
2.3. Hệ điều hành Ubuntu và Python...................................................................................... 21
2.3.1. Hệ điều hành Ubuntu ............................................................................................. 21
2.3.1.1. Ưu và nhược điểm ........................................................................................... 21
2.3.1.2. Cài đặt ............................................................................................................. 22
2.3.2. Python........................................................................................................................ 27
2.4. Cơ sở lý thuyết của thuật toán nhận diện lane................................................................. 28
2.5. Mô phỏng hoạt động Lidar.............................................................................................. 29
2.5.1. ROS ....................................................................................................................... 29
2.5.2. Các package, thư viện, phần mềm hỗ trợ ................................................................ 29
Chương 3: ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN TRÁNH VẬT CẢN BẰNG RPLIDAR A1 VÀ XỬ
LÍ ẢNH NHẬN DIỆN LANE, MƠ PHỎNG HOẠT ĐỘNG CỦA LIDAR.....................32
3.1. Ứng dụng RPLIDAR A1 để tránh vật cản...................................................................... 32
3.1.1. Đề xuất thuật toán tránh vật cản ............................................................................. 32

3.1.2. Chương trình lập trình tránh vật cản viết trên nền tảng Python và Adruino ............ 38
3.2. Chương trình xử lí ảnh nhận diện lane.............................................................................52
Chương 4: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ......................................................................53
4.1. Ngun lý hoạt động của mơ hình.................................................................................. 53
4.2. Các trường hợp thực nghiệm........................................................................................... 53
4.3. Phương tiện thực nghiệm................................................................................................ 54
4.4. Môi trường thực nghiệm................................................................................................. 57
4.5. Thực nghiệm và kết quả...................................................................................................57
4.5.1. Không xuất hiện vật cản trong hai vùng alpha (α) và beta (β) ................................. 57
4.5.2. Không xuất hiện vật cản trong vùng alpha (α), có vật cản trong vùng beta (β)........ 57
4.5.3. Xuất hiện vật cản trong vùng alpha (α), không có vật cản trong vùng beta (β)........ 58
4.5.4. Xuất hiện vật cản trong cả hai vùng alpha (α) và beta (β) ....................................... 78
4.5.5. Vật cản trong vùng beta (β) rời khỏi vùng quét được của Lidar .............................. 79
iv


4.5.6. Vật cản trong vùng alpha (α) rời khỏi vùng quét được của Lidar ............................ 80
4.6. Mô phỏng và kết quả........................................................................................................80
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN....................................................... 84
5.1. Kết luận............................................................................................................................ 84
5.2. Hướng phát triển............................................................................................................. 85
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................................... 87

v


DANH MỤC CÁC HÌNH
HÌNH

TRANG

Hình 2.1. Sản phẩm RPLIDAR A1......................................................................................... 8
Hình 2.2. Sản phẩm RPLIDAR A2......................................................................................... 8
Hình 2.3. Sản phẩm RPLIDAR A3......................................................................................... 9
Hình 2.4. Sản phẩm RPLIDAR S1...........................................................................................9
Hình 2.5. Sản phẩm Lidar được dử dụng để khảo sát địa hình dưới biển........................... 10
Hình 2.6. Sản phẩm Lidar ứng dụng trên mơ hình Flycam................................................. 10
Hình 2.7. Sản phẩm máy hút bụi ứng dụng Lidar................................................................. 11
Hình 2.8. RPLIDAR A1...................................................................................................... 12
Hình 2.9. Kích thước của RPLIDAR A1............................................................................... 12
Hình 2.10. Sơ đồ chân của cổng giao tiếp UART/USB....................................................... 13
Hình 2.11. Sơ đồ khối chuẩn giao tiếp UART giữa máy tính và thiết bị ngoại vi ............. 14
Hình 2.12. Cấu tạo của RPLIDAR A1................................................................................. 14
Hình 2.13. Fix platform........................................................................................................ 15
Hình 2.14. RPLIDAR A1 Power Interface.......................................................................... 15
Hình 2.15. Bản vẽ chi tiết của RPLIDAR A1....................................................................... 16
Hình 2.16. Nguyên lý phạm vi tam giác laser của RPLIDAR A1........................................ 17
Hình 2.17. Hình ảnh tập hợp đám mây điểm mà RPLIDAR A1 trả về............................... 18
Hình 2.18. Thơng số của tia laser phát ra trên RPLIDAR A1............................................. 18
Hình 2.19. Sản phẩm đạt tiêu chuẩn an tồn laser loại I...................................................... 19
Hình 2.20. Đặc tính hoạt động của RPLIDAR A1............................................................... 20
Hình 2.21. Đặc tính nguồn cung cấp của RPLIDAR A1....................................................... 20
Hình 2.22. Biểu đồ xu hướng độ lệch giữa giá trị thực và giá trị RPLIDAR A1 đưa ra....... 21
Hình 2.23. Giao diện lựa chọn ngơn ngữ cài đặt cho Ubuntu.............................................. 22
Hình 2.24. Giao diện lựa chọn bố cục bàn phím.................................................................. 23
Hình 2.25. Tùy chọn phiên bản cài đặt và dowload các thư viện........................................ 23
Hình 2.26. Giao diện lựa chọn hình thức cài đặt................................................................. 24
vi

Hình 2.27. Lựa chọn và phân vùng lại dung lượng ổ cứng hoặc ổ đĩa để cài Ubuntu......... 25
Hình 2.28. Xác nhận lại những lựa chọn cài đặt trước đó..................................................... 25
Hình 2.29. Lựa chọn vị trí..................................................................................................... 26
Hình 2.30. Tạo tài khoản và mật khẩu đăng nhập................................................................ 26
Hình 2.31. Quá trình cài đặt component và các thư viện online và phần mềm thứ 3............ 27
Hình 2.32. Python.................................................................................................................. 28
Hình 3.1. Hình ảnh mơ tả thuật tốn tránh vật cản dựa vào dữ liệu góc và khoảng cách của
RPLIDAR A1......................................................................................................................... 32
Hình 3.2. Vật cản xuất hiện trong vùng beta (β) và vùng alpha (α) khơng có vật cản.......... 34
Hình 3.3. Vật cản xuất hiện trong vùng alpha (α) và vùng beta (β) không có vật cản.......... 35
Hình 3.4. Vật cản xuất hiện trong cả 2 vùng alpha (α) và beta (β)........................................ 35
Hình 3.5. Thay đổi góc qt sau khi đánh lái.........................................................................36
Hình 3.6. Q trình quét để xác định khi tiến hành đánh lái tránh vật cản.......................... 36
Hình 3.7. Phát hiện vật cản nối liền sau vật cản được đánh lái để tránh.............................. 37
Hình 3.8. Giữ nguyên quá trình quét cho đến khi qua hết vật cản....................................... 37
Hình 3.9. Trả lái sau khi đã qua hết vật cản......................................................................... 38
Hình 3.10. Khai báo các thư viện sử dụng........................................................................... 38
Hình 3.11. Khai báo truyền và đọc dữ liệu........................................................................... 39
Hình 3.12. Khai báo chương trình con................................................................................. 39
Hình 3.13. Các hàm được sử dụng trong chương trình con................................................. 39
Hình 3.14. Các góc và khoảng cách được thiết lập sẵn....................................................... 40
Hình 3.15. Tính tốn các giá trị góc..................................................................................... 40
Hình 3.16. Tính tốn giá trị khoảng cách............................................................................. 41
Hình 3.17. Khai báo kiểu biến global.................................................................................. 41
Hình 3.18. Kiểm tra xuất hiện vật cản................................................................................. 42
Hình 3.19. Kiểm tra biến lưu trữ.......................................................................................... 42
Hình 3.20. Khai báo biến chương trình tránh vật cản.......................................................... 43
Hình 3.21. Xác định góc, thời gian đánh lái khi vật cản đầu tiên xuất hiện......................... 43
Hình 3.22. Điều kiện duy trì trạng thái đánh lái để vượt qua vật cản.................................. 44
vii

Hình 3.23. Điều kiện trả lái sau khi tránh vật cản................................................................ 44
Hình 3.24. Khai báo biến và tính khoảng cách.................................................................... 45
Hình 3.25. Kiểm tra sự xuất hiện vật cản trong vùng đang xét............................................ 45
Hình 3.26. Kiểm tra điều kiện trả về giá trị c....................................................................... 46
Hình 3.27. Điều kiện chạy chương trình con xác định vật cản............................................ 46
Hình 3.28. Điều kiện chạy chương trình con tránh vật cản................................................. 46
Hình 3.29. Điều kiện chạy chương trình báo động.............................................................. 47
Hình 3.30. Tránh vật cản sau khi xác định vật cản bên trái đã di chuyển............................ 47
Hình 3.31. Khai báo trong Arduino..................................................................................... 48
Hình 3.32. Chương trình con Pos ( ).................................................................................... 49
Hình 3.33. Giá trị thời gian đánh lái ứng với góc đánh lái................................................... 50
Hình 3.34. Điều kiện dừng và tiếp tục chạy của xe.............................................................. 51
Hình 3.35. Đánh lái tránh vật cản sau khi dừng lại.............................................................. 51
Hình 4.1. Sơ đồ nguyên lý hoạt động hệ thống.................................................................... 53
Hình 4.2. Mơ hình xe dùng thực nghiệm............................................................................. 54
Hình 4.3. Mạch điện của mơ hình xe thực nghiệm.............................................................. 55
Hình 4.4. Mạch điện trên mơ hình xe tự hành..................................................................... 56
Hình 4.5. Trường hợp khơng có vật cản trong 2 vùng alpha (α) và beta (β)....................... 57
Hình 4.6. Trường hợp Khơng xuất hiện vật cản trong vùng alpha (α), có vật cản trong vùng
beta (β).................................................................................................................................. 58
Hình 4.7. Trường hợp Xuất hiện vật cản trong vùng alpha (α), khơng có vật cản trong vùng
beta (β) ( góc 10-100 )............................................................................................................. 59
Hình 4.8. Trường hợp Xuất hiện vật cản trong vùng alpha (α), không có vật cản trong vùng
beta (β) ( góc 3510-3600 )..................................................................................................... 59
Hình 4.9. Trường hợp Xuất hiện vật cản trong cả 2 vùng alpha (α) và beta (β).................. 79
Hình 4.10. Terminal chạy chương trình Gazebo.................................................................. 80
Hình 4.11. Tệp lệnh chạy file .launch của Gazebo............................................................... 81
Hình 4.12. Giao diện hiển thị của Gazebo và Rviz............................................................... 81

Hình 4.13. Terminal chạy chương trình Rviz....................................................................... 82
viii


Hình 4.14. Tệp lệnh chạy file .launch của Rviz................................................................... 82
Hình 4.15. Kết quả hiển thị khi Lidar quét được vật cản..................................................... 83

ix


DANH MỤC CÁC BẢNG
BẢNG

TRANG

Bảng 4.1. Bảng các trường hợp thực nghiệm........................................................................ 53
Bảng 4.2. Bảng linh kiện điện tử.......................................................................................... 55
Bảng 4.3. Giá trị góc đánh lái và thời gian đánh lái, trả lái thực nghiệm ( không giảm áp )
............................................................................................................................................... 60
Bảng 4.4. Giá trị góc đánh lái và thời gian đánh lái, trả lái thực nghiệm ( có giảm áp ) đối với
góc nhỏ ( 10-100 )................................................................................................................... 62
Bảng 4.5. Giá trị góc đánh lái và thời gian đánh lái, trả lái thực nghiệm ( có giảm áp ) đối với
góc lớn ( 3510-3600 ).............................................................................................................. 63
Bảng 4.6. Giá trị góc đánh lái và thời gian đánh lái, trả lái thực nghiệm quy luật đối với góc
nhỏ ( 10-100 ).......................................................................................................................... 66
Bảng 4.7. Giá trị góc đánh lái và thời gian đánh lái, trả lái thực nghiệm quy luật đối với góc
lớn ( 3510-3600 ).................................................................................................................... 68
Bảng 4.8. Thực nghiệm xác suất với số liệu ổn định trong điều kiện sáng 9h..................... 70
Bảng 4.9. Thực nghiệm xác suất với số liệu ổn định trong điều kiện trưa 12h.................... 72
Bảng 4.10. Thực nghiệm xác suất với số liệu ổn định trong điều kiện chiều 3h....................74

Bảng 4.11. Thực nghiệm xác suất với số liệu ổn định trong điều kiện tối 7h...................... 76

x


Chương 1
TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu
Hiện nay, cơng nghệ phần mềm cũng như trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển mạnh mẽ.
Những công việc mà con người có thể thực hiện đã dần được tự động hóa thơng qua các cơng
nghệ tự hành thơng minh. Trong đó, xe tự hành là một trong những ứng dụng đã và đang được
chú trọng nghiên cứu và ứng dụng nhiều trong cuộc sống. Có rất nhiều cơng nghệ được sử
dụng để tạo ra một chiếc xe tự hành thơng minh, đồng thời cũng có rất nhiều ứng dụng được
đặt lên một chiếc xe tự hành để giúp cho nó ngày càng thơng minh và tiện ích hơn và Lidar là
một trong những lựa chọn như vậy. Việc nghiên cứu và ứng dụng Lidar trên xe tự hành có thể
khắc phục được một vài các nhược điểm trước đây mà các cơng nghệ như xử lý ảnh cịn mắc
phải. Lidar được biết tới như một thiết bị quét với khả năng phát ra tia sáng laser hồng ngoại
để thu thập và nhận lại các dữ liệu mà từ đó có thể thiết lập để hình thành nên sự mô phỏng
môi trường xung quanh nơi mà Lidar hoạt động. Với khả năng này, việc chúng ta ứng dụng
thiết bị Lidar lên xe tự hành có thể giúp cho chúng ta dễ dàng phát hiện sự xuất hiện của các
vật cản trong khu vực mà xe tự hành hoạt động và đưa ra được thuật tốn giúp cho xe có thể
tránh được vật cản mà vẫn đảm bảo xe hoạt động ổn định trong một khu vực cố định. Để làm
được điều này, chúng ta có rất nhiều hướng tiếp cận như: có thể sử dụng Lidar quét để thu
thập dữ liệu giúp mô phỏng môi trường hoạt động của xe tự hành từ đó hình thành nên một
bản đồ và thơng qua bản đồ này ta có thể đưa ra tín hiệu điều khiển chuyển động chính xác
thơng qua việc định vị vị trí của xe tự hành trên bản đồ đã được thiết lập. Sau đó, thơng qua
các thuật tốn được lập trình để tìm ra được qng đường ngắn nhất vừa có thể tránh được vật
cản mà vẫn di chuyển đến vị trí được định sẵn. Ngồi ra, cịn có một hướng tiếp cận khác được
đặt ra đó là trong q trình hoạt động của xe tự hành sẽ được chia làm hai giai đoạn khác nhau
đầu tiên là quá trình di chuyển bình thường trong khu vực đã được cố định và sau đó là q

trình phát hiện và thực hiện tránh vật cản đồng thời ổn định di chuyển ngay sau đó. Đó là nội
dung mà đề tài này tập trung nghiên cứu và đưa ra hướng giải quyết. Để giải quyết vấn đề này,
1


thuật toán mà đề tài sử dụng là sự kết hợp giữa công nghệ xử lý ảnh và việc sử dụng RPLIDAR
A1. Trong quá trình di chuyển bình thường trong khu vực cố định chúng ta áp dụng thuật toán
xử lí ảnh để xe hoạt động dựa trên việc quan sát hai bên lane đường. Còn trong trường hợp
muốn tránh vật cản ta sẽ sử dụng dữ liệu mà RPLIDAR A1 thu thập và trả về thơng qua q
trình qt để phát hiện và tiến hành chạy chương trình lập trình được viết để tránh vật cản. Sự
kết hợp này mang lại khả năng giúp xe tự hành vẫn có thể hoạt động ổn định trong mơi trường
bình thường, đồng thời với tính năng hoạt động của RPLIDAR A1 có khả năng giúp tránh
được vật cản trong môi trường mà độ tương phản ánh sáng khơng cao (như trời tối).
Nhìn chung việc xe tự hành hoạt động dựa trên cơ sở là chương trình xử lí ảnh là rất phổ
biến nhưng độ chính xác trong q trình hoạt động này phụ thuộc rất nhiều vào độ tương phản
ánh sáng cũng như độ phân giải của camera được sử dụng để thực hiện chương trình này. Nếu
độ phân giải hình ảnh mà camera thu được không đảm bảo chất lượng sẽ dễ dàng khiến cho
q trình xử lí xảy ra hiện tượng nhiễu làm cho độ chính xác của tồn bộ q trình xử lí ảnh
giảm xuống, từ đó làm giảm hiệu suất hoạt động ổn định của mơ hình xe tự hành. Đồng thời
việc sử dụng xử lí ảnh đa số được thực hiện để phát hiện và cảnh báo vật cản, còn việc điều
khiển tránh vật cản là dường như khơng khả thi. Bởi vì q trình để xác định vật cản thơng
qua chương trình xử lí ảnh địi hỏi cần tốn một lượng lớn thời gian và quá phụ thuộc vào chất
lượng hình ảnh mà camera trả về khi hoạt động và các yếu tố môi trường liên quan. Đó là lí
do dẫn đến việc nhóm lựa chọn đề tài “Ứng dụng Lidar trên xe tự hành để vận chuyển hàng
trong một khu vực nhất định” để thực hiện đồ án tốt nghiệp.
1.2. Các nghiên cứu trong và ngoài nước
1.2.1. Nghiên cứu ngoài nước
- Sự ra đời của Velodyne trong cuộc đua xe tự lái Grand Challenge của Darpa vào tháng 3
năm 2004 tại Barstow, cách Los Angeles hai giờ về phía đơng bắc. Trong q trình diễn ra
cuộc đua, một kỹ sư có tên Dave Hall là giám đốc điều hành của một công ty sản xuất có tên

Velodyne đã chế tạo và đưa vào sử dụng một hệ thống quét laser có thể phát ra 64 tia sáng
laser thực hiện việc thu thập và tổng hợp dữ liệu để nâng cao tầm quan sát của chiếc xe tự
hành. Mặc dù cuộc đua gặp phải bão cát và khơng mang lại kết quả thực tiễn hồn tồn nhưng
đây là một bước khởi đầu cho việc phát triển và ứng dụng Lidar trên mơ hình xe tự hành và
2


cho đến cuộc đua vài năm sau đó là sự phổ biến của Velodyne trên các chiếc xe tự hành. Và
phát triển cho đến hiện nay là các sản phẩm xe tự hành thông minh của google.
- Năm 2014, Audi trình làng cơng nghệ tự lái “Piloted Driving” ứng dụng trên chiếc Audi A7
với trang bị radar tầm xa phía trước và đồng thời sử dụng Lidar đặt phía sau lưới tản nhiệt với
nhiệm vụ là một cảm biến phụ để giúp radar phát hiện các vật thể rắn.
- Vào năm 2017, Waymo hợp tác với Fiat cho ra đời Chrysler Pacifica Hybrid có trang bị
Lidar là một sản phẩm mới mang tính cạnh tranh cao, đặc biệt có thể phát hiện tín hiệu tay mà
người đi xe đạp sử dụng để đoán hướng đi của người đi xe đạp. Đồng thời, Fiat Chrysler và
Google tuyên bố hợp tác để đưa các sản phẩm này vào thử nghiệm thực tế tại các trụ sở ở
Michigan và Arizona và đưa ra thị trường.
1.2.2. Nghiên cứu trong nước
- Luận văn thạc sĩ “Nghiên cứu ứng dụng Lidar thành lập bản đồ 3D khu vực đô thị” của tác
giả Đặng Thanh Tùng. Trong đề tài đề cập đến các phương pháp thành lập bản đồ 3D và cách
xử lí dữ liệu Lidar để ứng dụng vào việc thành lập bản đồ 3D.
1.3. Mục đích của đề tài
- Mục đích của đề tài là “ Nghiên cứu ứng dụng Lidar để điều khiển xe tự hành đánh lái tránh
vật cản ”
- Trong đề tài sử dụng lý thuyết về các thiết bị điện tử, cũng như cấu tạo và cách thức vận
hành trong quá trình hồn thành việc đấu dây trong hệ thống mạch điện. Ngồi ra cịn tiến
hành tìm hiểu những nội dung:
- Thuật tốn để xử lí tránh vật cản trong nhiều trường hợp khác nhau.
- Cài đặt Ubuntu và các tool hỗ trợ để tiến hành việc liên kết và truyền dữ liệu giữa Python
và Adruino.

- Các phương pháp nhận diện lane đường được hỗ trợ trên nền tảng thư viện mã nguồn mở
OpenCV.
- Lý thuyết nền tảng của hệ điều hành dành cho robot (ROS), đồng thời tìm hiểu và tiến
hành mơ phỏng trong q trình hoạt động của Lidar.
1.4. Đối tượng và phạm vi của đề tài
1.4.1. Đối tượng
3


- Ngơn ngữ lập trình Python.
- Thư viện mã nguồn mở OpenCV.
- Giải thuật điều khiển đánh lái trong quá trình xe gặp vật cản bất kì.
- Hệ điều hành dành cho Robot (ROS).
1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
- Nghiên cứu về các phương pháp điều khiển đánh lái và kết hợp chương trình xử lí ảnh để
giúp xe có thể tránh vật cản và chạy theo đúng lane đường trong khu vực cố định.
- Chương trình demo sử dụng ngơn ngữ lập Python, thư viện mã nguồn mở OpenCV trên nền
tảng hệ điều hành Ubuntu.
- Chương trình mơ phỏng hoạt động của Lidar với sự xuất hiện của vật cản bất kì.
1.5. Phương pháp nghiên cứu
1.5.1. Nghiên cứu lý thuyết
Đọc phân tích, tổng hợp tài liệu từ các trang viết về cấu tạo và cách vận hành của các thiết
bị điện tử và các chia sẻ của các hội nhóm trên các trang mạng xã hội.
1.5.2. Nghiên cứu thực nghiệm
- Nghiên cứu và xây dựng chương trình Arduino và Python để điều khiển đánh lái tránh vật
cản.
- Tiến hành thực nghiệm để kiểm chứng tính chính xác và tiến hành điều chỉnh để hoàn thiện.
- Nghiên cứu kết hợp Lidar và xử lí ảnh để điều khiển xe tự hành.
- Thực nghiệm, phân tích kết quả đưa ra các hiệu chỉnh cần thiết để nâng cao tính chính xác
trong quá trình hoạt động.

- Dựa trên các video hướng dẫn và thơng tin tìm kiếm được tiến hành cài đặt Ubuntu và các
công hỗ trợ để tiến hành xây dựng chương trình lập trình mơ phỏng hoạt động của Lidar.

4


Chương 2
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Cơ sở lý thuyết về công nghệ Lidar ứng dụng trên xe tự hành
2.1.1. Công nghệ Lidar trên xe tự hành
Công nghệ Lidar là một công nghệ khảo sát tiên tiến để xác định khoảng cách tới mục tiêu
bằng cách chiếu mục tiêu đó bằng một tia laser và đo các xung phản xạ bằng một cảm biến.
Sự khác nhau về thời gian và bước sóng laser sau đó có thể được sử dụng để tạo các mơ hình
kỹ thuật thể hiện mục tiêu trong không gian 3D. Công nghệ này cũng được sử dụng để kiểm
soát và điều hướng cho các phương tiện giao thông tự hành.
Công nghệ này ngày càng được phát triển mạnh mẽ hơn với sự ra đời của các phiên bản
Lidar đời mới vừa đáp ứng được việc nâng cao các chức năng của một Lidar bình thường như:
giới hạn khoảng cách quét để thu thập dữ liệu, tốc độ xử lí khi thơng tin được phản hồi về cảm
biến, số lượng mẫu dữ liệu thu thập được tính trên một đơn vị thời gian,...Ngoài ra, việc được
quan tâm nhất khi đề cập đến sự phổ biến trong tương lai của xe tự hành đó là vấn đề chi phí
của một chiếc xe tự hành được cho là quá cao so với mức thu nhập ổn định của mọi người. Về
vấn đề này, sự phát triển của công nghệ Lidar mang đến tính cạnh tranh cao trong cuộc đua “
nghiên cứu và sản xuất xe tự hành ” chính vì thế giá cả của các sản phẩm ứng dụng công nghệ
này cũng như bản thân của thiết bị Lidar ngày càng được giảm xuống một cách đáng kể và
tính ứng dụng phổ biến của các sản phẩm này ngày càng tăng cao hơn.
2.1.2. Các mức độ xe tự hành hiện tại
Sau khi xe tự hành ra đời và được nghiên cứu phát triển cho đến hiện nay thì về cơ bản chúng
ta có thể xem cấp độ tự hành được chia làm 6 mức:
- Cấp 0: khơng có tự hành
Ở cấp độ này thì người lái sẽ phải liên tục chịu trách nhiệm chuyển động ngang và dọc của

chiếc xe. Tức là sẽ khơng có sự can thiệp của những công nghệ hỗ trợ người lái.
- Cấp 1: Hỗ trợ người lái

5


Hệ thống có thể điều khiển chuyển động ngang hoặc dọc của chiếc xe. Người lái sẽ được hỗ
trợ bởi hệ thống tuy nhiên vẫn phải chịu trách nhiệm chính. Người lái luôn cần sẵn sàng để
điều khiển chếc xe ngay khi cần thiết.
Ví dụ điển hình cho cấp độ 1 là hệ thống kiểm sốt hành trình chủ động Adaptive Cruise
Control. Nó có khả năng duy trì khoảng cách với các phương tiện phía trước bằng cách tự
động điều chỉnh ga và phanh tuy nhiên khơng có khả năng tự đánh lái.
- Cấp 2: Tự hành một phần
Trong nhiều trường hợp chiếc xe có thể tự điều khiển chuyển động ngang và dọc tuy nhiên
người lái vẫn phải giám sát và can thiệp mọi lúc. Một ví dụ điển hình cho cấp độ 2 chính là
tính năng Traffic Jam Assist của Audi, nó có khả năng tăng hoặc giảm tốc ở phạm vi dưới
65km/h đồng thời đánh lái để duy trì hoặc chuyển làn. Các mẫu xe cao cấp hiện nay của Audi,
Mercedes-Benz, BMW, Volvo hay Tesla hầu hết đều thuộc cấp độ 2.
- Cấp 3: Tự hành có điều kiện
Người lái không cần phải liên tục giám sát mà hồn tồn có thể làm những việc khác trên
xe, hệ thống sẽ tự động nhận biết được những giới hạn vận hành, nếu khơng đủ điều kiện thì
hệ thống sẽ thông báo cho người lái điều khiển chiếc xe trở lại. Tính năng AI Traffic Jam Pilot
là một ví dụ cho cấp độ này.
Cụ thể hơn Audi AI Traffic Jam Pilot sẽ hoạt động với các điều kiện sau: xe đang di chuyển
trên đường có nhiều làn với giải phân cách và lan can bên đường. Tình trạng kẹt xe ở tất cả
làn đường lân cận, tốc độ của xe khơng được vượt q 60km/h, khơng có người đi bộ và đèn
giap thông xuất hiện trong phạm vi các cảm biến trên xe. Khi tính năng đã được kích hoạt
người lái có thể rời chân khỏi bàn đạp ga và tay lái trong một khoảng thời gian dài, thư giãn
và sử dụng các tiện ích giải trí trên xe.
Khi tốc độ vượt q 60km/h hay tình hình giao thơng đã trở nên thơng thống thì hệ thống

sẽ yều cầu người lái phải tự điều khiển chiếc xe. Nếu người lái từ chối yêu cầu và bỏ qua các
cảnh báo, thì chiếc xe sẽ tự động phanh lại liên tục cho đến khi dừng hẳn trên làn đường của
mình.
- Cấp 4: Tự hành cấp cao

6


Cấp độ này không cần người lái phải tự điều khiển xe nhưng nó bị giới hạn ở một số khu
vực nhất định như trên cao tốc, hoặc trong các khu đơ thị có cơ sở hạ tầng đặc biệt. Người lái
chỉ cần cầm lái khi xe ra khỏi những khu vực trên.
Các xe taxi robot tương lai sẽ là ví dụ ở cấp độ này. Chúng sẽ tự lái ở một dãi vận tốc giới
hạn trên một tuyến đường cố định. Một số mẫu xe concept của Audi đã được ra mắt sở hữu
khả năng tự lái như thế này như AI-ME, ELAINE.
- Cấp 5: Tự hành an toàn
Chiếc xe sẽ tự kiểm soát những chuyển động ngang và dọc. Cấp độ này thì chiếc xe khơng
u cầu bất cứ sự trợ giúp nào của người lái trong bất kỳ tình huống nào do đó xe cũng khơng
cần có tay lái, hay chân ga và chân phanh. Audi Aicon Concept là một ví dụ cho xe tự lái ở
cấp độ này và cũng chính là cấp độ cao nhất của xe tự hành.
Audi Aicon Concept sử dụng bốn động cơ điện được chia đều ở cả trục trước và sau xe.
Công suất tối đa 353 mã lực và mô men xoắn 550 Nm. Xe có khả năng di chuyển qng đường
hơn 700km trong một lần sạc đầy.
Ngồi ra cịn có BMW i Vision Dynamics và Mercedes EQA. BMW i Vision Dynamics. Đây
là mẫu sedan chạy điện sở hữu những công nghệ hiện đại nhất và chế tạo bằng vật liệu
composite giúp có trọng lượng tối ưu.
Cịn có Mercedes EQA được thiết kế kiểu dáng hatchback 3 cửa mượt mà. Xe có AWD, hai
động cơ điện tổng cộng 200kW (268hp). Với pin 60kWh, EQA có thể chạy với quãng đường
400km (249mi) cho một lần sạc pin.
Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của công nghệ xe tự hành, những cơng việc trước đây
địi hỏi việc di chuyển trong khoảng cách xa đã khơng cịn là vấn đề và nhiều dịch vụ đã và

đang được ra đời bởi sự xuất hiện và phát triển của các mơ hình xe tự hành này. Qua đó có thể
nhận thấy rõ, cơng nghệ xe tự hành là một trong những hướng đi quan trọng hàng đầu và ngày
càng được đưa vào ứng dụng trong thực tế cuộc sống của con người. Việc nghiên cứu và phát
triển xe tự hành đã và đang trở thành xu hướng thiết yếu mà các sinh viên, giảng viên và đặc
biệt là các sinh viên ngành kỹ thuật hướng đến trong hiện tại và tương lai.
2.1.3. Giới thiệu về các loại Lidar

7


Hiện nay, trên thị trường có rất nhiều sản phẩm Lidar và ứng dụng của Lidar không chỉ trong
một ngành nghề nhất định mà nó phổ biến một cách rất rộng rãi. Sau đây là giới thiệu về một
số sản phẩm Lidar hiện có trên thị trường:

Hình 2.1. Sản phẩm RPLIDAR A1

Hình 2.2. Sản phẩm RPLIDAR A2
8


Hình 2.3. Sản phẩm RPLIDAR A3

Hình 2.4. Sản phẩm RPLIDAR S1
9


Ngồi dịng sản phẩm RPLIDAR thì có rất nhiều sản phẩm Lidar khác được phát triển bởi
các nhà phát hành khác nhau và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Hình 2.5. Sản phẩm Lidar được dử dụng để khảo sát địa hình dưới biển

Hình 2.6. Sản phẩm Lidar ứng dụng trên mơ hình Flycam
10


Hình 2.7. Sản phẩm máy hút bụi ứng dụng Lidar
Với các dịng sản phẩm RPLIDAR thì mỗi một sản phẩm đều có các thơng số cũng như đặc
tính kỹ thuật khác nhau. Sản phẩm xuất hiện về sau ngày càng được cải tiến và phát triển để
tăng cao khả năng làm việc, cũng như hiệu quả làm việc của bản thân Lidar. Đồng thời, đi đôi
với việc phát triển và khắc phục các hạn chế để sản phẩm tốt hơn thì giá thành của bản thân
các sản phẩm cũng ngày càng được nâng cao hơn. Chính vì vậy, để cân nhắc cho việc lựa chọn
một sản phẩm phù hợp cho việc thực hiện đề tài nhóm đã tìm hiểu rõ về các thơng tin để có
thể lựa chọn ra được sản phẩm phù hợp nhất. Và RPLIDAR A1 là sản phẩm đã được lựa chọn
bởi chi phí về giá thành là thấp nhất trong các dòng sản phẩm RPLIDAR và có khả năng phục
vụ cho việc nghiên cứu đề tài.
2.2. Giới thiệu về RPLIDAR A1
2.2.1. Thông số kỹ thuật của RPLIDAR A1
- Điện áp sử dụng: 5VDC
- Phương pháp phát hiện vật cản: Laser
- Khoảng cách phát hiện vật cản tối đa: 12m
- Góc quay: 360°
- Tốc độ lấy mẫu tối đa: 8000 Sa/s
- Tần số quét tối đa: 10 Hz
11


Hình 2.8. RPLIDAR A1
- Kích thước: 98.5mm x 70mm x 60mm

Hình 2.9. Kích thước của RPLIDAR A1

- Chuẩn giao tiếp: UART
12


Hình 2.10. Sơ đồ chân của cổng giao tiếp UART/USB
UART có tên đầy đủ là Universal Asynchronus Receiver – Transmitter. Nó là một mạch tích
hợp được sử dụng trong việc truyền dẫn dữ liệu nối tiếp giữa máy tính và các thiết bị ngoại vi.
UART có chức năng chính là truyền dữ liệu nối tiếp. Trong UART giao tiếp giữa hai thiết
bị có thể thực hiện theo hai phương thức là giao tiếp dữ liệu nối tiếp và giao tiếp giữ liệu song
song. Trong đó:
- Giao tiếp dữ liệu nối tiếp có nghĩa là dữ liệu có thể được truyền qua một cáp hoặc một
đường dây ở dạng bit-bit và nó chỉ cần hai cáp. Nó yêu cầu số lượng mạch hay như dây rất ít.
Giao tiếp này rất hữu ích trong các mạch ghép hơn giao tiếp song song.
- Giao tiếp dữ liệu song song có nghĩa là dữ liệu có thể được truyền qua nhiều cáp cùng một
lúc. Truyền dữ liệu song song yêu số lượng mạch và dây nhiều. Vì vậy, giao tiếp song song
tốn kém nhưng đổi lại rất nhanh, nó địi hỏi phần cứng và cáp bổ sung.
13


Hình 2.11. Sơ đồ khối chuẩn giao tiếp UART giữa máy tính và thiết bị ngoại vi
2.2.2. Cấu tạo của RPLIDAR A1

Hình 2.12. Cấu tạo của RPLIDAR A1
RPLIADR A1 bao gồm hai hệ thống chính:
- Hệ thống quét phạm vi (Range Scanner System)
- Hệ thống động cơ (Motor System)
Ngoài ra, cịn có các bộ phận khác như:
- Communication interface: UART/USB
14

- Fix platform (customizable)

Hình 2.13. Fix platform
- Power Interface

Hình 2.14. RPLIDAR A1 Power Interface

15