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 TƠ
CHẠY TỰ ĐỘNG BẰNG THỊ GIÁC MÁY TÍNH
S

K

C

0

0

3

9

5

9

MÃ SỐ: T2014-24TĐ

S KC 0 0 4 7 6 7

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

2


MỤC LỤC
Trang
Chƣơng 1: Tổng quan ............................................................................... 7
1.1 Các kết quả nghiên cứu ............................................................ 7
1.2 Tính cấp thiết của đề tài ........................................................... 8
1.3 Mục tiêu đề tài.......................................................................... 9
1.4 Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu ............................................... 9
1.5 Cách tiếp cận và phƣơng pháp nghiên cứu .............................. 9
1.6 Nội dung nghiên cứu ................................................................ 10

Chƣơng 2: Xử lý ảnh và điều khiển ô tô ................................................. 11
2.1 Những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh ...................................... 11
2.2 Xử lý ảnh bằng Matlab............................................................. 13
2.3 Cơ sở lý thuyết hệ thống điều khiển ô tô ................................. 18
Chƣơng 3: Thiết kế mơ hình và thực nghiệm ......................................... 26
3.1 Thiết kế và lắp đặt .................................................................... 26
3.2 Thực nghiệm ............................................................................ 29
Chƣơng 4: Kết luận ................................................................................... 36
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................ 38
PHỤ LỤC ................................................................................................... 39
A1. Danh mục các bài báo khoa học đã đƣợc đăng
A2. Thuyết minh đề tài đã đƣợc phê duyệt

3


DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1: Giao diện chƣơng trình và kết quả của việc giám sát giao thơng ..... 7

Hình 2.1: Nắn chỉnh ảnh .................................................................................12
Hình 2.2: Vùng quan tâm .................................................................................13
Hình 2.3: Ảnh đƣợc trích xuất .........................................................................14
Hình 2.4: Hình giới hạn quan sát .....................................................................14
Hình 2.5: Ảnh cƣờng độ ...................................................................................14
Hình 2.6: Ảnh nhị phân ....................................................................................15
Hình 2.7: Chƣơng trình mơ phỏng Proteus ......................................................16
Hình 2.8: Chƣơng trình tạo Virtual Serial Port Driver ....................................17
Hình 2.9: Giao diện ngƣời dùng.......................................................................17
Hình 2.10: Sơ đồ điều khiển ba cấp đƣờng – ngƣời – xe.................................18
Hình 2.11: Sơ đồ điều khiển thần kinh cơ ngƣời lái ........................................19

Hình 2.12: SĐ tín hiệu tƣơng tự giữa chuột MT với trục xoay của vơ lăng ....20
Hình 2.13: Bản vẽ thiết kế khung mơ hình điều khiển xe ................................ 21
Hình 2.14: Sản phẩm thi cơng mơ hình điều khiển lái xe ................................ 22
Hình 2.15: KQ KS góc lái của ngƣời trẻ ĐK xe vào đoạn đƣờng vịng ..........23
Hình 2.16: KQ KS góc lái của ngƣời già ĐK xe vào đoạn đƣờng vịng..........23
Hình 3.1: Bản vẽ thiết kế trên solidwork ......................................................... 26
Hình 3.2: Mơ phỏng 3D ...................................................................................26
Hình 3.3: Hình ảnh khi nhìn từ phía trên ......................................................... 27
Hình 3.4: Sơ đồ bơ trí tổng qt .......................................................................27
Hình 3.5: Lắp đặt camera .................................................................................28
Hình 3.6: Kết nối vi điều khiển với cổng giao tiếp UART .............................. 28
Hình 3.7: Mơ hình đƣờng .................................................................................29
Hình 3.8: Xe đi đúng làn đƣờng .......................................................................30
Hình 3.9: Xe lệch phải .....................................................................................31
Hình 3.10: Xe lệch trái .....................................................................................31
Hình 3.11: Vị trí khi đi đúng làn đƣờng ........................................................... 32
Hình 3.13: Lệch phải ........................................................................................ 32
Hình 3.14: Sai lệch do dấu chỉ đƣờng. ............................................................. 33
4


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

5


TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC
Tp. HCM, ngày 24 tháng 03 năm 2015

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1. Thông 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
2. Mục tiêu:
- Xây dựng thuật toán xử lý ảnh có thể tính tốn đƣợc tốc độ nhanh đáp ứng thời gian
thực trên ô tô.
- Thiết kế và lắp đặt hệ thống nhận dạng đƣờng đi, là cơ sở để thiết kế và điều khiển ô
tô chạy tự động
3. Tính mới và sáng tạo:
- Một trong những nghiên cứu mới ở Việt Nam về ô tô chạy tự động.
- Kết hợp xử lý ảnh với điều khiển tối ƣu sử dụng Neural Network.
4. Kết quả nghiên cứu:
- Đề tài đã đạt đƣợc những mục tiêu đặt ra. Các chỉ tiêu vƣợt: cho thử nghiệm thực tế

trên đƣờng, thực nghiệm xác định thơng số ngƣời lái
- Kết quả có độ tin cậy, các đề tài phát triển tiếp theo có thể sử dụng.
5. Sản phẩm:





Mơ hình ơ tơ chạy tự động
1 bài báo khoa học trên hội nghị quốc tế IEEE
2 bài báo khoa học đăng trên tạp chí khoa học trong nƣớc
Đào tạo 2 thạc sĩ

6. Hiệu quả, phƣơng thức chuyển giao kết quả nghiên cứu và khả năng áp dụng:
Chuyển giao mơ hình nhận dạng đƣờng đi có thể sử dụng trên ô tô chạy tự động cho
Khoa Cơ khí Động lực, trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.
Trƣởng Đơn vị
(ký, họ và tên, đóng dấu)

Chủ nhiệm đề tài
(ký, họ và tên)

6


Chƣơng 1
TỔNG QUAN
1.1 CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
1.1.1 Kết quả nghiên cứu trong nƣớc
Đề tài ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thời gian thực trong bài toán tự

động giám sát giao thông tại Việt Nam [1] nhằm đếm số lƣợng xe ô tô, xe
máy trong khoảng thời gian nhất định, tính vận tốc trung bình của dịng
giao thơng, và tính chiều dài hàng đợi khi xảy ra ách tắc giao thơng bằng
chuỗi hình ảnh thu đƣợc từ camera trong thời gian thực.

Hình 1.1: Giao diện chương trình và kết quả của việc giám sát giao thông
Đề tài nghiên cứu kỹ thuật nhận dạng bàn tay ngƣời nhằm giúp cho
việc cho việc giao tiếp giữa con ngƣời và máy thuận lợi. Một trong số đó
là nhận dạng cử chỉ 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 về hệ thống giám sát giao thông bằng xử lý ảnh bao gồm:
camera giám sát, camera chụp hình, mạng truyền thơng, phần mềm xử lý
ảnh và dữ liệu để phát hiện lỗi vi phạm và xử lý kịp thời đảm bảo an toàn,
nâng cao ý thức chấp hành luật giao thơng. Với hệ thống này thì video
giao thông sẽ đƣợc camera giám sát gởi về server qua mạng cáp quang để
lƣu trữ và xử lý để phát hiện và tách các lỗi vi phạm giao thông.
1.1.2 Kết quả nghiên cứu trên thế giới
Nhiều công ty lớn và các tổ chức nghiên cứu đã và đang phát triển
những mẫu xe chay tự động nhƣ Google, Continental Automotive System,
Bosch, Nissan, Toyota, Audi, Oxford University. Tháng 6 năm 2011 bang
7


Nevada là bang đầu tiên của nƣớc Mỹ cũng nhƣ trên tồn thế giới thơng
qua luật liên bang cho phép xe tự lái hoạt động trên đƣờng. Bộ luật này
chính thức có hiệu lực ngày 1 tháng 3 năm 2012 và những chiếc xe tự lái
đầu tiên đƣợc cấp giấy phép từ tháng 5-2012. Vấn đề khó khăn nhất khi
phát triển xe tự lái là nhận dạng đƣờng đi, các thuật tốn giúp xe vƣợt
chƣớng ngại vật và duy trì tốc độ mong muốn.
Apostoloff và Zelinsky [2]nghiên cứu về phƣơng pháp duy trì trong

làn đƣờng bằng phân tích hình ảnh thu đƣợc từ các ám hiệu và lọc hình
ảnh. Phƣơng pháp này có thể giúp cho ơ tơ khơng bị lệch làn đƣờng khi
đang chạy trên đƣờng cao tốc.
Bertozzi và Broggi [3] nghiên cứu về hệ thống GOLD, một kết cấu
phần cứng và phần mềm dựa trên hình ảnh đƣợc dùng trên ơ tơ đang di
chuyển để tăng tính an tồn. Hệ thống có thể nhận dạng đƣợc chƣớng ngại
vật và làn đƣờng.
Kim Z. [4] nghiên cứu về thuật toán nhận dạng làn đƣờng trong các
điều kiện nhƣ đang vào khúc quanh, vạch đƣờng bị mờ hay các làn đƣờng
nhập nhau và chia tách. Kỹ thuật này có thể tăng khả năng cảnh báo va
chạm cho ơ tơ.
1.2 . TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Đề tài thành cơng sẽ góp phần vào nghiên cứu và phát triển xe chạy
tự động nhằm giảm tai nạn giao thông do lỗi của ngƣời lái xe, giảm mệt
mỏi cho ngƣời lái xe và tăng sự thơng suốt lƣu thơng trên đƣờng.
Đề tài cũng góp phần nâng cao năng lực nghiên cứu về mảng tự động
hóa ứng dụng trên ơ tơ cho sinh viên đại học và học viên thạc sỹ khoa Cơ
khí Động lực.
Đề tài về xử lý ảnh và nhận dạng đƣờng đi khơng chỉ ứng dụng trên ơ
tơ mà cịn có thể ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau trong công
nghiệp và tự động hóa.

1.3 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
8


- Xây dựng thuật tốn xử lý ảnh có thể tính tốn đƣợc tốc độ nhanh
đáp ứng thời gian thực trên ô tô.
- Thiết kế và lắp đặt hệ thống nhận dạng đƣờng đi, là cơ sở để thiết
kế và điều khiển ô tô chạy tự động

1.4 ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tƣợng nghiên cứu
Nghiên cứu về kĩ thuật xử lý ảnh và thuật toán nhận dạng đƣờng đi
1.4.2

Phạm vi nghiên cứu
-

Nghiên cứu trên mơ hình đƣờng nhựa có dấu phân cách làn đƣờng.

-

Các dấu phân cách làn đƣờng là các vạch sơn thẳng.

-

Vân đƣờng đồng nhất.

-

Bề rộng của làn đƣờng, tức là khoảng cách giữa các dấu phân cách
làn đƣờng là hằng số.

1.5 CÁCH TIẾP CẬN, PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.5.1 Cách tiếp cận
Nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh ứng dụng trên ô tô trong các cơng
trình nghiên cứu đã đƣợc thực hiện trên thế giới từ đó tự thiết kế mơ hình
dựa trên phân tích các ƣu và khuyết điểm.
1.5.2 Phƣơng pháp nghiên cứu
Để thƣ̣c hiê ̣n viê ̣c ƣ́ng du ̣ng xƣ̉ lý ảnh để nhâ ̣n

dạng đƣờng đi cho ô

tô cha ̣y tƣ̣ đô ̣ng, hƣớng tiế p câ ̣n của đề tài đƣơ ̣c đề xuấ t các bƣớc nhƣ sau:
1. Nghiên cƣ́u các cơ sở lý thuyế t : Lý thuyết về xử lý ảnh , xe chạy tƣ̣
đô ̣ng, tham khảo và ƣ́ng du ̣ng các phƣơng pháp của các cơng

trình

nghiên cƣ́u đã cơng bớ để xây dƣ̣ng mơ ̣t phƣơng pháp mang tin
́ h đở i
mới.
2. Tìm hiểu các loại camera và xác định các tham số của camera : Đây là
mô ̣t bƣớc rấ t quan tro ̣ng bởi đề tài xây dƣ̣ng trên cơ sở ƣ́ng du ̣ng xƣ̉ lý
ảnh.
3. Nghiên cƣ́u các công cu ̣ xƣ̉ lý ảnh phù hơ ̣p để thu thâ ̣p và xƣ̉ lý
LabVIEW, Matlab, OpenCV…
9

:


4. Thu nhâ ̣n hiǹ h ảnh và xƣ̉ lý dƣ̣a trên các ảnh thu nhâ ̣n đƣơ ̣c

: Viế t

chƣơng triǹ h thu thâ ̣p dƣ̃ liê ̣u là hin
̀ h ảnh tƣ̀ các camera để nhâ ̣n biế t
các dấu hiệu phân cách đƣờng trên cơ sở ứng dụng các phần mềm xử
lý ảnh.

5. Theo vế t làn đƣờng : Dƣ̣a trên kế t quả của bƣớc

4 xây dƣ̣ng chƣơng

trình bám theo vết làn đƣờng thơng qua bám biên của làn đƣờng .
6. Xây dƣ̣ng thuâ ̣t toán đi ều khiển, chƣơng trình nhận dạng đƣờng đi để
xuất tín hiệu điều khiển phần cứng.
1.6 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
- Nghiên cứu tổng quan về lý thuyết xứ lý ảnh: các kỹ thuật phân tích
và tách ảnh để thu đƣợc đối tƣợng cần nhận dạng
- Nghiên cứu về cách thức bố trí camera: tƣơng quan giữa bố trí
camera và thuật tốn xác định khoảng cách khi ơ tơ đang di chuyển

10


Chƣơng 2
XỬ LÝ ẢNH VÀ ĐIỀU KHIỂN Ô TÔ
2.1 NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN TRONG XỬ LÝ ẢNH
2.1.1 Điểm ảnh
Điểm ảnh (Pixel) là một phần tử của ảnh số tại toạ độ (x, y)với độ xám
hoặc màu nhất định. Kích thƣớc và khoảng cách giữa các điểm ảnh đó
đƣợc chọn thích hợp sao cho mắt ngƣời cảm nhận sự liên tục về không
gian và mức xám (hoặc màu) của ảnh số gần nhƣ ảnh thật. Mỗi phần tử
trong ma trận đƣợc gọi là một phần tử ảnh [5].
2.1.2 Độ phân giải ảnh
Độ phân giải (Resolution) của ảnh là mật độ điểm ảnh đƣợc ấn định trên
một ảnh số đƣợc hiển thị. Theo định nghĩa, khoảng cách giữa các điểm
ảnh phải đƣợc chọn sao cho mắt ngƣời vẫn thấy đƣợc sự liên tục của ảnh.
Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên một mật độ phân bổ, đó

chính là độ phân giải và đƣợc phân bố theo trục x và y trong không gian
hai chiều.
2.1.3 Mức xám của ảnh
Một điểm ảnh (pixel) có hai đặc trƣng cơ bản là vị trí (x, y) của điểm
ảnh và độ xám của nó. Mức xám của điểm ảnh là cƣờng độ sáng của
nó đƣợc gán bằng giá trị số tại điểm đó.
2.1.4 Biến đổi ảnh và nén ảnh
-

Biến đổi ảnh: Trong xử lý ảnh do số điểm ảnh lớn các tính tốn
nhiều (độ phức tạp tính tốn cao) địi hỏi dung lƣợng bộ nhớ lớn,
thời gian tính tốn lâu. Các phƣơng pháp khoa học kinh điển áp
dụng cho xử lý ảnh hầu hết khó khả thi. Ngƣời ta sử dụng các phép
tốn tƣơng đƣơng hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính
tốn. Sau khi xử lý dễ dàng hơn đƣợc thực hiện, dùng biến đổi
ngƣợc để đƣa về miền xác định ban đầu.

11


-

Nén ảnh: Ảnh dù ở dạng nào vẫn chiếm không gian nhớ rất lớn.
Khi mô tả ảnh ngƣời ta đã đƣa kỹ thuật nén ảnh vào. Nén ảnh
thƣờng theo 2 hƣớng: nén có bảo tồn và nén khơng óc bảo tồn
thơng tin. Nén khơng bảo tồn thì khả năng nén cao nhƣng khả
năng phục hồi kém. Trên cơ sở đó ngƣời ta có 4 cách nén ảnh nhƣ
sau:

2.1.5 Nắn chỉnh ảnh

-

Ảnh thu đƣợc vì một số lý do thƣờng bị biến dạng không nhƣ
mong muốn của chúng ta nhƣ do camera, quá trình thu nhận ảnh…

Ảnh thu nhận từ camera

Ảnh mong muốn nhận

Hình 2.1: Nắn chỉnh ảnh [6]
-

Để nắn ảnh theo nhu cầu của ngƣời sử dụng ngƣời ta sử dụng một
số phép chiếu để điều khiển việc này.

2.1.6 Trích chọn đặc điểm
-

Các đặc điểm của đối tƣợng đƣợc trích chọn tùy thuộc vào mục
đích nhận dạng trong xử lý ảnh. Có thể nêu ra một số đặc điểm của
ảnh sau đây:
o Đặc điểm không gian: Phân bố mức xám, phân bố xác suất,
biên độ, điểm uốn…
o Đặc điểm biến đổi: các đặc điểm loại này đƣợc trích chọn
bằng việc lọc vùng
o Đặc điểm biên và vùng biên: Đặc trƣng cho đƣờng biên của
đối tƣợng và do vậy rất hữu ích trong việc trích chọn thuộc
tính bất biến đƣợc dùng khi nhận dạng đối tƣợng. Các đặc
12

điểm này có thể đƣợc trích chọn nhờ vào tốn tử gradient,
tốn tử la bàn, tốn tử Laplace…
-

Việc trích chọn đặc điểm hiệu quả giúp việc nhận dạng đối tƣợng
chính xác hơn, tốc độ tính tốn cao và giảm dung lƣợng lƣu trữ.

2.2 XỬ LÝ ẢNH BẰNG MATLAB [7-8]

Sử dụng hàm imaq.VideoDevice để thu tập hình ảnh từ webcam với cú
pháp :
>> hVideoSrc = imaq.VideoDevice('winvideo',2,'RGB24_640x480', ...
'ROI', [140 240 360 240], ...
'ReturnedColorSpace', 'rgb');
Trong đó vùng quan tâm ROI , với ý nghĩa nhƣ Hình 2.1.

Hình 2.2:Vùng quan tâm
Sau đó, dùng lệnh step(hVideoSrc) để trích xuất từng khung hình rồi tạo
vịng lặp xử lý.

13


Hình 2.3:Ảnh đƣợc trích xuất
2.2.1

Biến đổi ảnh và lọc ảnh

Nội dung có ý nghĩa để xác định dấu phân cách làn đƣờng trong ảnh là

các vạch kẻ đƣờng. Nên chỉ quan tâm tới phần hình ảnh của vạch kẻ đƣờng. Trên
hình 2.3, vùng có ý nghĩa chính là phần dƣới của khung hình. Vì vậy, cần hạn
chế lại vùng quan sát nhƣ hình 2.4

Hình 2.4:Hình giới hạn quan sát
Dùng hàm vision.ColorSpaceConverter chuyển ảnh RGB sang ảnh cƣờng
độ nhƣ hình 2.5.

Hình 2.5:Ảnh cƣờng độ
Dùng hàm vision.ImageFilter để lọc ảnh và hàm vision.Autothresholder
để chuyển ảnh xám đã lọc sang ảnh nhị phân nhƣ hình 2.6.

14


Hình 2.6:Ảnh nhị phân
2.2.2

Thực hiện biến đổi Hough

Dùng phƣơng pháp biến đổi Hough xác định đƣờng thẳng trong ảnh bằng
hàm vision.HoughTransform và vision.LocalMaximaFinder, vision.HoughLines.
Với cú pháp:
hHough = vision.HoughTransform( ...
'ThetaRhoOutputPort', true, ...
'OutputDataType', 'single');
hLocalMaxFind = vision.LocalMaximaFinder( ...
'MaximumNumLocalMaxima', ExpLaneNum, ...
'NeighborhoodSize', [301 81], ...
'Threshold', 1, ...

'HoughMatrixInput', true, ...
'IndexDataType', 'uint16');
hHoughLines1 = vision.HoughLines('SineComputation', 'Trigonometric
function');
2.2.3

Xác định dấu phân cách trái – phải và chèn đánh dấu làn đƣờng

Dấu phân cách làn đƣờng trái phải đƣợc xác định dựa vào giao điểm của
nó với đƣờng bao phía dƣới cùng của ảnh. Chƣơng trình sẽ tính tốn khoảng
cách các từ tâm của khung ảnh tới các dấu phân cách làn đƣờng. Từ đó xuất tín
hiệu cảnh báo nếu một trong các trƣờng hợp sau xảy ra:
-

Dấu phân cách làn đƣờng phía bên phải khung hình giao với đƣờng bao
phía dƣới cùng của khung hình. Sẽ cho tín hiệu lệch phải.

-

Dấu phân cách làn đƣờng phía bên trái khung hình giao với đƣờng bao
phía dƣới cùng của khung hình. Sẽ cho tín hiệu lệch trái.

-

Khơng có dấu phân cách nào giao với đƣờng bao phía dƣới của khung
hình. Sẽ cho tín hiệu đúng làn.
15


2.2.4

Xuất tín hiệu

Nếu đi đúng làn đƣờng, chƣơng trình sẽ gửi một tín hiệu kiểu String
„Center‟ tới chân TXD của cổng COM.
Khi lệch tim đƣờng, chƣơng trình sẽ gửi một tín hiệu kiểu String „Left‟
nếu lệch trái, „Right‟ nếu lệch phải tới chân TXD của cổng COM.
Trong phần giao diện, tín hiệu đƣợc thể hiện bằng hình ảnh trong khung
Lane, và hiển thị dạng chuổi trong vùng Receiver (RX) nếu chân RX và TX đƣợc
nối tắt.
Trong quá trình lập trình, ngƣời thực hiện đã dùng phần mềm Proteus 8
Professional và Configure Virtual Serial Port Driver để mô phỏng và kiểm tra tín
hiệu xuất ra của cổng COM.

Hình 2.7:Chƣơng trình mơ phỏng Proteus

16


Hình 2.8:Chƣơng trình tạo Virtual Serial Port Driver

2.2.5

Lập trình giao diện

Hình 2.9:Giao diện ngƣời dùng

17

-

Nút Start Webcam
Nút này cho phép ngƣời dùng ghi lại hành trình và quan sát hình ảnh thật

của làn đƣờng phía trƣớc xe.
-

Nút Detection & Tracking
Bắt đầu tiến trình xử lý. Hiển thị ảnh kết quả xử lý lên khung Display.

-

Nút Stop
Ngắt q trình xử lý, đồng thời xố các kết quả đã hiển thị trên giao diện.

-

Nút Exit
Thoát chƣơng trình. Đóng giao diện.

-

Nút Connect
Kết nối cổng COM.

-

Nút send
Dùng để thử tín hiệu cơng COM khi nhập dữ liệu.

2.3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN Ô TÔ
Điều khiển chuyển động của xe trên mặt đƣờng ln có sự tƣơng tác giữa hai
khối đối tƣợng chính bao gồm ngƣời điều khiển và xe nhƣ hình 2.10. Yếu tố làm
ảnh hƣởng đến quá trình điều khiển này nhƣ: Các điều kiện của đƣờng di
chuyển, độ bám mặt đƣờng, góc lệch hƣớng khi có hiện tƣợng trƣợt xẩy ra ở các
bánh xe, lực cản gió,.v.v đã đƣợc xem xét trong phần động học chuyển động của
xe.
Đƣờng di chuyển

+

Ʃ

Ngƣời lái

Xe

−

Động học
của xe

Thông tin phản hồi
Hình 2.10: Sơ đồ điều khiển ba cấp đƣờng – ngƣời – xe
Ngƣời lái đóng vai trị nhƣ một trình điều khiển và kiểm sốt tình trạng hoạt
động của xe nhƣ chạy, tăng tốc, phanh, thay đổi hƣớng di chuyển [9]. Hiệu quả
điều khiển phụ thuộc vào điều kiện trên đƣờng di chuyển, tính năng động học
của xe và các yếu tố về tâm lý thể chất của ngƣời điều khiển. Mục tiêu của quá
trình điều khiển là động học của chiếc xe di chuyển đúng hƣớng với độ sai lệch

là nhỏ nhất để kết quả điều khiển đạt tối ƣu và tạo cảm giác thoải mái cho ngƣời
18


điều khiển, hạn chế đến mức tối đa các sự cố mất an toàn nguy hiểm cho ngƣời
sử dụng đƣợc thực hiện bởi hệ thống phản hồi thông tin điều khiển.
Vị trí mong muốn
cánh tay ngƣời lái
u
+
ĐIỀU KHIỂN
CHẤP HÀNH
e
s
Ʃ
Cơ bắp
Tín hiệu thần kinh
Não
−
cánh tay
y

d

z

Vị trí điều
khiển tay lái

Áp lực

Vị trí
cánh tay
ngƣời lái

THU NHẬN, PHẢN HỒI
Mắt và áp lực cơ quan
cảm nhận con ngƣời

Hình 2.11: Sơ đồ điều khiển thần kinh cơ ngƣời lái
2.3.1 Thiết kế mơ hình điều khiển xe
Xe di chuyển trong môi trƣờng mô phỏng City Car Driving theo hƣớng rẻ
trái, rẻ phải và chạy thẳng tƣơng ứng với sự dịch chuyển của chuột máy tính theo
các hƣớng tƣơng tự. Tuy nhiên trong thiết kết mơ hình điều khiển lái xe, tín hiệu
dịch chuyển của chuột máy tính theo hƣớng xe chạy thẳng hay tín hiệu trục Y
đƣợc thay thế bằng tín hiệu vận tốc trên bàn bàn ga. Tức là khi có tín hiệu vận
tốc, xe sẽ tự động chạy thẳng. Do đó, tín hiệu vơ lăng của xe xoay sang trái hoặc
xoay sang phải là tín hiệu của sƣ̣ di chuyể n con chuột máy
nhƣ hình 2.12.

19

tính theo phƣơng X


Phần thu

Phần phát

IC

HT82M39A

Xoay bên phải
Trục X
Xoay bên trái
Encoder

Máy tính
Liên kết với trục vơ lăng trên mơ hình điều khiển lái
Hình 2.12: Sơ đồ tín hiệu tƣơng tự giữa chuột máy tính với trục xoay của vơ
lăng
Trên hình 2.13, trục vơ lăng đƣợc gắn vào trục X của chuột máy tính. Nhƣ
vậy, khi vơ lăng xoay một góc để điều khiển hƣớng di chuyển của xe theo mong
muốn của ngƣời điều khiển thì tƣơng ứng trên trục X của chuột máy tính cũng sẽ
xoay đi một góc làm cho đĩa encoder dịch chuyển. Độ dịch chuyển trên đĩa
encoder đƣợc nhận biết thơng qua mạch thu phát tín hiệu trên chuột máy tính và
chuyển thành tín hiệu số đi đến IC giải mã HT 82M39A làm nhiê ̣m vu ̣ đo ̣c tin
́
hiê ̣u tƣ̀ encoder , xác định chiều quay , vị trí encoder và biến đổi chúng thành
xung truyề n đế n máy tiń h để điề u khiể n xe di chuyển thơng qua con trỏ chuột
máy tính.
2.3.2 Thiết kế khung mô hin
̀ h điề u khiể n lái
Khung mô hiǹ h đi ều khiển lái đƣợc nghiên cứu thiết kế phù hợp gần giống
với không gian điều khiển của một chiếc xe thật. Trên khung mơ hình có những
chức năng tùy chỉnh của các cơ cấu, hệ thống tạo cho ngƣời lái có cảm giác thỏa
mái trong suốt quá trình tham gia khảo sát và thực nghiệm.

20

1- ghế ngồi, 2- bệ gắ n phanh tay, 3- hô ̣p số , 4– ống trụ gắn trục vô lăng, 5- đế lót
chân, 6- bàn đạp phanh, 7- bàn đạp ga, 8- đế gắn hộp số, 9- chân mô hình điều
khiển, 10- đế giữ bàn đạp, 11- đế tựa màn hình máy tính.
Hình 2.13: Bản vẽ thiết kế khung mơ hình điều khiển xe
Trên hình 2.13 là khung mơ hình điều khiển xe với kết cấu gồm một ghế
ngồi -1, có thể điều khiển vị trí ngƣời ngồi ra xa hoặc gần lại với vô lăng, cụm cơ
cấu bệ đỡ có nhiệm vụ lắp đặt các cơ cấu điều khiển gồm: phanh tay -2, bàn đạp
phanh- 6, bàn đạp ga- 7, hộp số- 8 và cụm cơ cấu dùng để gá lắp hệ thống điều
khiển gồm: ống trụ gắn vơ lăng- 4, đế tựa màn hình máy tính- 11. Tất cả các
cụm cơ cấu, hệ thống điều khiển đƣợc đặt lên chân mơ hình- 9. Khung mơ hình
đƣợc thiết kế trong phần mền AutoCad và đƣợc thi cơng chính xác.
2.3.3 Sản phẩm thi cơng mơ hình điều khiển xe
Sau khi xây dựng và thiết kế mơ hình điều khiển xe đƣợc thi cơng hồn
thành mục tiêu và u cầu đề ra nhằm làm phƣơng tiện khảo sát và thực nghiệm.
Trên hình 2.14 là sản phẩm mơ hình điều khiển lái đã đƣợc thi công.

21


GHẾ NGỒI
CỤM HỆ THỐNG
ĐIỀU KHIỂN LÁI XE

CỤM CƠ CẤU ĐIỀU KHIỂN LÁI XE

Hình 2.14: Sản phẩm thi cơng mơ hình điều khiển lái xe
Trong hình 2.14, mơ hình điều khiển gồm cụm cơ cấu chính gồm cụm cơ cấu
điều khiển xe giúp ngƣời lái thực hiện các thao tác nhƣ đạp phanh, đạp ga
chuyển số cho xe và phanh tay khi xe dừng. Cụm hệ thống điều khiển lái thực

hiện mơ phỏng mơi trƣờng lái trên màn hình máy tính giống nhƣ đang lái thật
nhờ vào phần mền City Car Driving. Một chƣơng trình thu nhận và xử lý tín hiệu
từ bộ xử lý phân tích đƣợc lập trình trong mơi trƣờng LabVIEW gắn vào trục lái
phía dƣới của vơ lăng nhằm thu thập các thông số điều khiển của ngƣời lái từ đó
để so sánh, đánh giá hiệu quả của từng nhóm ngƣời khảo sát. Ngồi ra, mơ hình
này cịn có khả năng thực nghiệm để hƣớng dẫn ngƣời tập lái làm quen với môi
trƣờng lái xe trƣớc khi điều khiển trên một chiếc xe thật.
2.3.4 Thực nghiệm xác định thông số ngƣời lái xe
Trong trƣờng hợp này ngƣời khảo sát tham gia điều khiển xe vào đoạn
đƣờng vòng. Kết quả thực nghiệm đƣợc thu thập và hiển thị kết quả bằng đồ thị
góc lái của từng nhóm ngƣời điều khiển nhƣ hình 2.15 và hình 2.16.

22


Đồ thị góc lái chuẩn
Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 1

Hƣớng xe di chuyển

Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 2
Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 3
Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 4

Hình 2.15: Kết quả khảo sát góc lái của ngƣời trẻ điều khiển xe vào đoạn đƣờng
vịng

Đồ thị góc lái chuẩn
Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 1

Hƣớng xe di chuyển

Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 2
Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 3
Đồ thị góc lái của ngƣời thứ 4

Hình 2.16: Kết quả khảo sát góc lái của ngƣời già điều khiển xe vào đoạn đƣờng
vịng
Trên hình 2.15, hình 2.16 thể hiện đồ thị góc lái của nhóm ngƣời khảo sát ở
độ tuổi trẻ và ở độ tuổi già so với đồ thị góc lái chuẩn trên đoạn đƣờng vịng.
Trong đó, các đồ thị góc lái là hàm số Si(δ,t) với δ là góc lái tại những điểm thời
gian lấy mẫu t = 1 lần/s, i =1, 2, 3, 4 là số thứ tự ngƣời tham gia khảo sát. Đồ thị
góc lái S0(δ*,t) là đồ thị chuẩn dùng để làm cơ sở so sánh đánh giá khả năng điều
23


khiển của ngƣời lái. Do đó để đánh giá khả năng điều khiển xe của ngƣời lái ta
tính tốn giá trị độ lệch của góc lái nhƣ sau:
λ  (S0  Si ) 2

Trong đó:
λ : Độ lệch góc lái của ngƣời khảo sát so với góc lái chuẩn
Si : Góc lái ngƣời của ngƣời tham gia khảo sát.
S0 : Góc lái chuẩn.
Với giá trị λ càng nhỏ thì khả năng điều khiển của ngƣời lái càng tốt, ngƣợc lại
với giá trị λ càng lớn thì khả năng ngƣời lái càng kém.
Từ kết quả thu thập dữ liệu góc lái của hai nhóm ngƣời khảo sát đƣợc thể
hiện trong bảng 2.1 và bảng 2.2ta tính tốn đƣợc các độ lệch góc lái của từng
nhóm ngƣời khảo sát.
Bảng 2.1: Kết quả tính tốn độ lệch góc lái vơ lăng của ngƣời trẻ ở trƣờng hợp

một
Độ lệch góc lái λ (độ)
Góc lái Góc lái Góc lái Góc lái
Góc lái
ngƣời ngƣời ngƣời ngƣời
gian
chuẩn Ngƣời Ngƣời Ngƣời Ngƣời
thứ 1
thứ 2
thứ 3
thứ 4
thứ 1 thứ 2 thứ 3 thứ 4
t = 1 – 145 s

Thời

S1

S2

S3

S4

Độ lệch góc lái trung bình
Độ lệch góc lái của nhóm ngƣời trẻ

S0

λ1

λ2

λ3

λ4

7,18

6,24

6,99

8,99

7,35

Bảng 2.2: Kết quả tính tốn độ lệch góc lái vô lăng của ngƣời già ở trƣờng hợp
một
Độ lệch góc lái λ (độ)
Góc lái Góc lái Góc lái Góc lái
Góc lái
ngƣời ngƣời ngƣời ngƣời
gian
chuẩn Ngƣời Ngƣời Ngƣời Ngƣời
thứ 1
thứ 2
thứ 3
thứ 4
thứ 1 thứ 2 thứ 3 thứ 4

Thời

24


t = 1 – 156 s

S1

S2

S3

S4

S0

Độ lệch góc lái trung bình

λ1

λ2

λ3

λ4

11,81

13,32

19,66

21,30

Độ lệch góc lái của nhóm ngƣời già

16,52

Q trình điều khiển xe của ngƣời lái ở độ tuổi già và ở độ tuổi trẻ có cùng
ba giai đoạn điều khiển bao gồm:
- Giai đoạn thứ nhất : Điều khiển xe chuẩn bị vào đoạn đƣờng vòng.
- Giai đoạn thứ hai : Điều khiển xe trong đoạn đƣờng vòng.
- Gian đoạn thứ ba : Điều khiển xe ra ngoài đoạn đƣờng vòng và lấy lại
hƣớng chuyển động thẳng.
Tuy nhiên thời gian điều khiển xe của từng ngƣời đƣợc khảo sát trong ba giai
đoạn này khơng nhƣ nhau. Do đó để đánh giá chi tiết hiệu quả điều khiển của
từng nhóm ngƣời khảo sát ta xét thêm độ lệch góc lái trong ba giai đoạn điều
khiển.
+ Đối với nhóm ngƣời ở độ tuổi trẻ.
Độ lệch góc lái trong ba giai đoạn:

Giai đoạn 1

Giai đoạn 2

Giai đoạn 3

2,82

20,93

2,48

Giai đoạn 1

Giai đoạn 2

Giai đoạn 3

3,24

79,09

3,35

+ Đối với nhóm ngƣời ở độ tuổi già.
Độ lệch góc lái trong ba giai đoạn:

25