(Luận văn thạc sĩ) ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý hệ thống đèn giao thông thông minh nhằm làm giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện tại một nút giao thông

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ
THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGUYỄN ANH KIỆT

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN
LÝ HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH
NHẰM LÀM GIẢM TỔNG THỜI GIAN CHỜ CỦA
CÁC PHƯƠNG TIỆN TẠI MỘT NÚT GIAO THÔNG

NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH – 60480101

SKC006703

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 05/2020


BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
---------------------------------

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGUYỄN ANH KIỆT

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN LÝ
HỆ THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH NHẰM
LÀM GIẢM TỔNG THỜI GIAN CHỜ CỦA CÁC
PHƯƠNG TIỆN TẠI MỘT NÚT GIAO THƠNG

NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH – 60480101

Tp. Hồ Chí Minh – tháng 5/2020


BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠNG NGHỆ THƠNG TIN
---------------------------------

LUẬN VĂN THẠC SĨ
NGUYỄN ANH KIỆT

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN LÝ HỆ
THỐNG ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH NHẰM LÀM
GIẢM TỔNG THỜI GIAN CHỜ CỦA CÁC PHƯƠNG TIỆN
TẠI MỘT NÚT GIAO THƠNG

NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH – 60480101
Hướng dẫn khoa học:
TS. NGUYỄN VĂN THÁI

Tp. Hồ Chí Minh – tháng 5/2020

LÝ LỊCH KHOA HỌC
(Dùng cho nghiên cứu sinh & học viên cao học)
I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:
Họ & tên: Nguyễn Anh Kiệt

Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 12/12/1995

Nơi sinh: Đồng Nai

Quê quán: Thừa Thiên Huế

Dân tộc: Kinh

Chức vụ, đơn vị công tác trước khi học tập, nghiên cứu: Kỹ sư phần mềm tại
Mercafe Việt Nam
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 103/3B – Khu phố Tam Hoà – Phường Hiệp
Hoà – Thành phố Biên Hoà – Tỉnh Đồng Nai
Điện thoại cơ quan: (0251) 3514093
Fax:
II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
1.

Trung học chuyên nghiệp:
Hệ đào tạo:
Nơi học (trường, thành phố):
Ngành học:

2.

Đại học:
Hệ đào tạo: Đại học
Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
Ngành học: Cơng nghệ thông tin
Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Xây Dựng Website Giải Trí Trị Chơi
Đốn Số
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: Ngày 26 tháng 07 năm
2017 tại trường đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM Người hướng dẫn: Thạc sĩ.
Mai Tuấn Khôi


3. Thạc sĩ:
Hệ đào tạo: Thạc sĩ

Thời gian đào tạo từ 09 / 2017 đến 09 / 2020

Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
Ngành học: Khoa học máy tính
Tên luận văn: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý hệ thống đèn giao thông
thông minh nhằm làm giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện tại một nút
giao thông.
Ngày & nơi bảo vệ luận văn: Ngày 29 tháng 05 năm 2020 tại trường đại học Sư
Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM
Người hướng dẫn: Tiến sĩ. Nguyễn Văn Thái
4. Tiến sĩ:
Hệ đào tạo:

Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/ ……

Tại (trường, viện, nước):
Tên luận án:
Người hướng dẫn:
Ngày & nơi bảo vệ:
5.

Trình độ ngoại ngữ (biết ngoại ngữ gì, mức độ): Anh văn (Cấp độ 3 CEFR)

6.
Học vị, học hàm, chức vụ kỹ thuật được chính thức cấp; số bằng, ngày
& nơi
cấp:
Học vị: Kỹ sư công nghệ thông tin
Số bằng: 40036
Ngày cấp: 02/10/2017
Nơi cấp: Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh
III. Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC:
Thời gian
2017

- 2018

2018

- nay

IV. CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ:

XÁC NHẬN CỦA CƠ QUAN hoặc ĐỊA PHƯƠNG

(Ký tên, đóng dấu)

Ngà
y

thán
g

năm 20……

Người khai ký tên


TRƯỜNG ĐH. SƯ PHẠM KỸ THUẬT
TP. HỒ CHÍ MINH

CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Tp. HCM, ngày 29 tháng 05 năm 2020

LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỀ TÀI
Họ tên học viên: Nguyễn Anh Kiệt
Lớp: 2017B ............. Ngành: Khoa học máy tính ................... MSHV: 1781308
Tên đề tài: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý hệ thống đèn giao thông

thông minh nhằm làm giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện tại một nút
giao thông.

Tháng

Tháng 4, 5 / 2019

Tháng 6 / 2019

Tháng 7 / 2019
Tháng 8 / 2019

Tháng 10-12 / 2019

Tháng 1-2 / 2020


Tháng 3 / 2020

Thử nghiệm các mơ hình được huấn luyện với
phương pháp đề xuất

Tháng 4 / 2020

Chỉnh sửa luận văn

Tháng 5 / 2020

Báo cáo luận văn

Xác nhận của GVHD
(Ký và ghi rõ họ và tên)


LỜI CAM ĐOAN
Tên đề tài: ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN LÝ HỆ THỐNG
ĐÈN GIAO THÔNG THÔNG MINH NHẰM LÀM GIẢM TỔNG THỜI GIAN
CHỜ CỦA CÁC PHƯƠNG TIỆN TẠI MỘT NÚT GIAO THÔNG
- GVHD: TS. NGUYỄN VĂN THÁI
- Họ tên học viên: NGUYỄN ANH KIỆT; MSHV: 1781308
Lớp: Cao học Khoa học Máy tính 2017B
Số điện thoại liên lạc: 0969420417
Email:

“Tơi xin cam đoan khố luận tốt nghiệp này là cơng trình do chính tơi nghiên
cứu và thực hiện. Tôi không sao chép từ bất kỳ một bài viết, tài liệu nào đã
được cơng bố mà khơng trích dẫn rõ nguồn gốc. Nếu có bất kỳ một sự vi phạm
nào, tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm”.

Người thực hiện đề tài
(Ký và ghi rõ họ và tên)


LỜI CẢM ƠN
Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy TS. Nguyễn Văn Thái giảng viên Bộ
môn Điều Khiển Tự Động – Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh đã
trực tiếp hướng dẫn và tận tình giúp đỡ tạo điều kiện để tơi hồn thành tốt đề tài.
Tôi xin gửi lời chân thành cảm ơn các thầy cô trong Khoa Công Nghệ Thông
Tin đã tạo những điều kiện tốt nhất cho tôi trong quá trình thực hiện đề tài.
Tơi cũng gửi lời đồng cảm ơn đến các bạn lớp KMT2017B đã chia sẻ trao

đổi kiến thức cũng như những kinh nghiệm quý báu giúp tơi hồn thành đề tài.
Con xin gửi lời cảm ơn đến cha mẹ đã động viên và đồng hành cùng con để
con hoàn thành đề tài.
Xin chân thành cảm ơn!

Người thực hiện đề tài
(Ký và ghi rõ họ và tên)


TÓM TẮT
Ngày nay, với sự bùng nổ về khoa học kỹ thuật và công nghệ thông tin, tốc
độ đô thị hoá ngày càng phát triển, nhu cầu đi lại của con người ngày càng cao. Tuy
nhiên cở sở hạ tầng, hệ thống giao thông hiện nay chưa đáp ứng đủ nhu cầu đó.
Hiện tượng ùn tắc xảy ra thường xuyên, liên tục trên hầu khắp các con đường, môi
trường ngày càng ô nhiễm. Việc giảm thời gian chờ của các phương tiện bằng cách
áp dụng trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tăng tính tiện lợi trong việc lưu thơng, giảm thiểu
việc con người phải chỉnh thời gian đèn tại các ngã tư. Trên ý tưởng đó đề tài “ Ứng
dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý hệ thống đèn giao thông thông minh nhằm làm
giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện tại một nút giao thông ” sẽ đáp ứng và hiện

thực hóa ý tưởng trên.

Mục tiêu đề tài này đặt ra là ứng dụng được trí tuệ nhân tạo vào việc quản lý
đèn giao thông thông minh để giảm tổng thời gian chờ của các phương tiện.

ABSTRACT
Nowadays, the explosion of science technology and information technology,
the urbanization is speeding, the number of vehicles is increasing. However, the
current infrastructure and transport system do not meet that demand. The
phenomenon of congestion occurs regularly and continuously on almost all roads,

the environment is increasingly polluted. Reducing the waiting time for vehicles by
applying artificial intelligence will increase the convenience of traffic and minimize
the human presence who adjust the time of the traffic lights at intersections.
According to that idea, the topic “Applying artificial intelligence for managing the
smart traffic light system to reduce the total waiting time of vehicles at a traffic
node" will meet and realize the idea.
The objective of this project, which apply artificial intelligence to the
management of the smart traffic light system for reducing the cumulative waiting
time of vehicles.


MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN .......................................................................................
1.1.

Giới thiệu ......................................................................................

1.1.1. Cơng trình liên quan ....................................................................................
1.1.2. Vấn đề tồn tại cần giải quyết .......................................................................
1.2.

Lý do chọn đề tài ..........................................................................

1.3.

Mục tiêu nghiên cứu .....................................................................

1.4.

Đối tượng, phạm vi nghiên cứu ....................................................

1.5.

Nội dung nghiên cứu ...................................................................

1.6.

Phương pháp nghiên cứu ..............................................................

1.7.

Bố cục đề tài .................................................................................

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ...........................................................................
2.1.
2.1.1.

Tổng quan trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) ............

Định nghĩa ...........................

2.1.2. Lịch sử trí tuệ nhân tạo ................................................................................
2.1.3. Quá trình hình thành và phát triển của AI ...................................................
2.1.4. Mục đích của trí tuệ nhân tạo ........................................................................
2.1.5. Trí tuệ nhân tạo trong cách ngành liên quan .................................................
2.2.

Nơ-ron nhân tạo (Neural Networks)...........................................

2.2.1. Khởi đầu với nơron .....................................................................................

2.2.2. Học sâu (Deep Learning) ............................................................................
2.2.3. Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network) ..........................

2.2.3.1. Định nghĩa ......................................................................

2.2.3.2. Cấu trúc của mạng CNN ...............................................
2.3.
2.3.1.

Học tăng cường (Reinforcement Learning) ...............................

Định nghĩa ...........................

2.3.2. Q-Learning ................................................................................................
2.4.
2.4.1.

TensorFlow .................................................................................

Giới thiệu ............................


2.4.2. Lịch sử phát triển TensorFlow................................................................. 17
2.4.3. Các thuộc tính của Tensor........................................................................ 18
CHƯƠNG 3 : GIẢI PHÁP GIẢM THỜI GIAN CHỜ CỦA PHƯƠNG TIỆN DỰA
VÀO MẠNG NƠ-RON TÍCH CHẬP CÙNG VỚI HỌC TĂNG CƯỜNG.............20
3.1. Giới thiệu........................................................................................................ 20
3.2. Phần mềm mô phỏng hoạt động của phương tiện giao thông (SUMO)..........22
3.3. Lưu lượng giao thơng..................................................................................... 22
3.4. Lựa chọn mơ hình mạng huấn luyện............................................................... 25

3.5. Giải pháp........................................................................................................ 25
CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM............................................................................... 30
4.1. Môi trường thực nghiệm................................................................................. 30
4.2. Kết quả thực nghiệm....................................................................................... 30
4.2.1. Hệ thống đèn tĩnh.................................................................................... 30
4.2.2. Kết quả quá trình huấn luyện................................................................... 30
4.2.2.1. Huấn luyện tác nhân với hệ số γ = 0.09........................................... 31
4.2.2.2. Huấn luyện tác nhân với hệ số γ = 0.25........................................... 32
4.2.2.3. Huấn luyện tác nhân với hệ số γ = 0.75........................................... 33
4.2.3. Đánh giá hiệu suất của các mơ hình......................................................... 34
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN – HƯỚNG PHÁT TRIỂN............................................. 36
5.1. Kết luận.......................................................................................................... 36
5.2. Hướng phát triển............................................................................................. 36
TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................... 37
PHỤ LỤC................................................................................................................ 40


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 2.1: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo...........................................................................6
Hình 2.2: Lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo.....................................................................8
Hình 2.3: Các ngành nghề áp dụng trí tuệ nhân tạo......................................................... 9
Hình 2.4: Cấu tạo nơ-ron sinh học..................................................................................10
Hình 2.5: Cấu tạo nơ-ron nhân tạo..................................................................................11
Hình 2.6: Mạng nơ-ron sâu (DNN).................................................................................12
Hình 2.7: Cấu trúc mạng Convolutional Neural Network..............................................13
Hình 2.8: Cách thức hoạt động của học tăng cường.......................................................14
Hình 3.1: Minh họa trạng thái các vị trí xe trên một phía của một nút giao thơng........20
Hình 3.2: Qui trình hệ thống đưa ra các giá trị Q-value.................................................21
Hình 3.3: Mơ phỏng số lượng xe được tạo ra theo thời gian..........................................23
Hình 3.4: Quá trình hệ thống được huấn luyện.............................................................. 26

Hình 3.5: Qui trình lưu mẫu từ các trạng thái của nút giao thơng vào hệ thống............27
Hình 3.6: Minh hoạ phương pháp đề xuất......................................................................28
Hình 3.7: Minh hoạ bốn hành động tại một nút giao thơng............................................29
Hình 4.1: Phần thưởng nhận được khi huấn luyện hệ thống với hệ số γ bằng 0.09.......31
Hình 4.2: So sánh tổng thời gian chờ của các phương tiện giữa hệ thống đèn tĩnh và hệ
thống được huấn luyện với γ = 0.09............................................................................... 31
Hình 4.3: Phần thưởng nhận được khi huấn luyện hệ thống với hệ số γ bằng 0.25.......32
Hình 4.4: So sánh tổng thời gian chờ của các phương tiện giữa hệ thống được huấn
luyện với γ = 0.09 và γ = 0.25.........................................................................................32
Hình 4.5: Phần thưởng nhận được khi huấn luyện hệ thống với hệ số γ bằng 0.75.......33
Hình 4.6: So sánh tổng thời gian chờ của các phương tiện giữa hệ thống được huấn
luyện với γ = 0.09, γ = 0.25 và γ = 0.75.........................................................................33
Hình 4.7: So sánh tổng thời gian chờ của các phương tiện qua các lần thử nghiệm......34


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1: Kết quả so sánh thực nghiệm với hệ thống đèn tĩnh của Andrea Vidali

cùng các đồng sự....................................................................................................... 3
Bảng 2.1: Q-Learning về các trạng thái được khởi tạo từ 0, sau đó mỗi ơ được cập nhật
thông qua đào tạo............................................................................................................16
Bảng 3.1: Khả năng xuất hiện của một xe trong trường hợp lưu lượng đơng và ít........23
Bảng 3.2: Khả năng xuất hiện của một xe trong trường hợp lưu lượng đi đa số từ hướng
Bắc, Nam.........................................................................................................................24
Bảng 3.3: Khả năng xuất hiện của một xe trong trường hợp lưu lượng đi đa số từ hướng
Bắc, Nam.........................................................................................................................24
Bảng 3.4: Đặc tính của một chiếc xe..............................................................................25
Bảng 4.1: Thời gian đèn của hệ thống đèn tĩnh..............................................................30
Bảng 4.2: Kết quả sau khi chạy mô phỏng trên hệ thống đèn tĩnh.................................30
Bảng 4.3: Hệ số dùng để huấn luyện hệ thống đèn giao thông thông minh...................31

Bảng 4.4: Kết quả sau khi chạy mô phỏng với hệ số γ = 0.09....................................... 31
Bảng 4.5: Kết quả sau khi chạy mô phỏng với hệ số γ bằng 0.25..................................32
Bảng 4.6: Kết quả sau khi chạy mô phỏng với hệ số γ bằng 0.75..................................33
Bảng 4.7: So sánh hiệu suất của các mơ hình đề xuất với hệ thống đèn tĩnh (thấp hơn là
tốt hơn)............................................................................................................................35


Từ viết tắt
ITS
AI
NN
DNN
DL
DRL
A2C
MDP
CNN
RL
SL
UL
API
CPU
GPU
CUDA
STL
Twt
LGA
MGA
HGA
IHGA

GCNN
NFQI


SUMO
TraCI


Chương 1 : Tổng Quan
Chương 1

TỔNG QUAN
1.1.

Giới thiệu

Trong những ngày qua, khái niệm “Cách mạng Công nghiệp 4.0” được nhắc
đến nhiều trên truyền thông và mạng xã hội. Cùng với đó là những hứa hẹn về cuộc
“đổi đời” của các doanh nghiệp tại Việt Nam nếu đón được làn sóng này.
Việc áp dụng công nghệ tiên tiến để hỗ trợ việc quản lí dịng phương tiện đã
trở nên phổ biến trong hơn 70 năm qua với những nỗ lực ban đầu trong việc kiểm
sốt tín hiệu giao thơng ở các ngã tư và khu vực giao cắt tại các con đường. Những
nhà sản xuất phương tiện đã phát triển các công nghệ tiên tiến để tạo ra loại phương
tiện an toàn hơn, thoải mái hơn, giảm áp lực khi lái xe.
Những công nghệ tiên tiến được áp dụng ngày càng nhiều trong việc quản lí
những mạng lưới giao thơng cơng cộng lớn, và trong việc cập nhật thông tin điểm
đến của xe bus và tàu cho hành khách. Trong lĩnh vực vận tải hàng hóa, một loạt
những cơng nghệ đã được áp dụng để việc di chuyển của các phương tiện trở nên dễ
dàng hơn và trợ giúp những giao dịch thương mại nhưng là một bộ phận của chuỗi
cung cấp. Nhìn chung, những cơng nghệ đó giờ được biết đến với cái tên “hệ thống

giao thông thông minh” (ITS). Khi được áp dụng một cách cẩn thận, ITS có thể tạo
ra hệ thống giao thơng an tồn hơn, an ninh hơn, thuận tiện hơn, và giảm tác động
đến môi trường.
Mục đích của hệ thống này là giúp con người đưa ra quyết định và nó như
những cố vấn giúp họ hiểu cái gì nên cân nhắc để có thể tạo phương án sử dụng ITS
tốt nhất; cơ hội và những thử thách gì đối với ITS có thể đưa ra; và làm thế nào để
giải quyết và tận dụng tốt nhất những thử thách và cơ hội đó.
1.1.1. Cơng trình liên quan
Để tiến hành thực hiện đề tài này tơi đã tìm hiểu các hệ thống giao thơng
thơng minh hiện nay trên thị trường và nghiên cứu các công trình bài báo liên quan:

1