VBD 
Không phải tới thập niên đầu của thế kỷ 21, ý tưởng về xe tự lái đã xuất hiện từ rất lâu, trên nghiên cứu, thử nghiệm của các hãng công nghệ, trung tâm khoa học hay thậm chí trên cả phim ảnh. Cùng với sự ra đời và phát triển của công nghệ, AI tạo sinh đã hiện thực hóa giấc mơ đó với những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ xe tự hành. Một trong những yếu tố then chốt biến giấc mơ thành hiện thực chính là Công nghệ Xử lý hình ảnh (Image Processing), lĩnh vực khoa học phức tạp giúp những chiếc xe có thể “nhìn” và “hiểu” được thế giới xung quanh.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá sâu hơn về vai trò của công nghệ xử lý hình ảnh trong xe tự hành. Từ cách đó giúp xe nhận diện và phân tích môi trường xung quanh, hỗ trợ ra quyết định, cho đến những thách thức công nghệ và các bước phát triển đầy hứa hẹn trong tương lai. Sau bài viết này, bạn sẽ có cái nhìn rõ nét về cách xử lý hình ảnh đang góp phần định hình tương lai của xe tự lái.
1. Khả năng nhận diện
Cũng giống như con người dựa vào giác quan để lái xe, xe tự hành cũng cần phải nhận diện môi trường xung quanh một cách chính xác và nhanh chóng để xác định phương hướng. Xử lý hình ảnh chính là “đôi mắt” của xe, giúp thu thập và phân tích dữ liệu hình ảnh, từ đó đưa ra các quyết định chính xác và an toàn.
1.1. Phát hiện vật thể (Object Detection)
Hãy tưởng tượng bạn đang lái xe và bất ngờ một người đi bộ băng qua đường trước mặt bạn. Phản xạ tự nhiên của bạn là phanh gấp hoặc bẻ lái để tránh va chạm và một chiếc xe tự hành cũng cần phải có khả năng phản ứng như vậy. Các camera gắn trên xe sẽ liên tục ghi lại hình ảnh của cung đường và môi trường xung quanh. Sau đó, các thuật toán xử lý hình ảnh sau đó sẽ phân tích các hình ảnh này để xác định các đối tượng như các phương tiện khác, người đi bộ, người đi xe đạp, hoặc các chướng ngại vật bất ngờ.
Quá trình nhận diện đối tượng này dựa vào các thuật toán thị giác máy tính phức tạp. Một kỹ thuật phổ biến là thuật toán YOLO (You Only Look Once), có khả năng phát hiện nhiều đối tượng theo thời gian thực trong một khung hình duy nhất. YOLO và các thuật toán tương tự sẽ phân tích các điểm ảnh (pixel) trong hình ảnh, nhận diện các mẫu và hình dạng để xác định chính xác các đối tượng, đảm bảo xe có thể phản ứng kịp thời và chính xác.
1.2. Phát hiện làn đường (Lane Detection)
Giữ đúng làn đường là yếu tố then chốt để lái xe an toàn. Đây cũng là nơi công nghệ xử lý hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện làn đường. Các thuật toán chuyên dụng được thiết kế để nhận diện các vạch kẻ đường, phân biệt các làn đường với nhau và đảm bảo rằng xe luôn giữ đúng làn.
Những thuật toán này sử dụng các kỹ thuật phát hiện cạnh và khớp cạnh để định vị và theo dõi các vạch kẻ làn đường. Chúng liên tục phân tích dữ liệu từ camera và điều chỉnh tay lái để đảm bảo xe luôn đi đúng làn.
1.3. Nhận diện biển báo giao thông (Traffic sign recognition)
Tuân thủ luật giao thông là một khía cạnh cơ bản của việc lái xe an toàn. Xe tự hành được lập trình để nhận diện và hiểu các biển báo và tín hiệu giao thông, từ biển báo giới hạn tốc độ và biển báo dừng, đến biển báo nhường đường và đèn giao thông.
Nhận diện biển báo giao thông dựa vào công nghệ xử lý hình ảnh cho phép xe phát hiện và đọc biển báo theo thời gian thực. Camera của xe sẽ ghi lại hình ảnh của biển báo, sau đó các thuật toán xử lý sẽ phân tích các thông tin liên quan. Nhờ vậy, xe có thể tuân thủ đúng các quy tắc giao thông, đảm bảo hành trình an toàn và đúng luật.
1.4. Tránh chướng ngại vật (Obstacle avoidance)
Ngoài việc phát hiện các vật thể, xe tự hành còn phải có khả năng đưa ra quyết định để tránh va chạm. Xử lý hình ảnh đóng vai trò then chốt trong việc xác định chướng ngại vật trên đường và có kế hoạch hành động phù hợp. Ví dụ, nếu hệ thống phát hiện một chiếc xe đang dừng trong làn đường phía trước, nó sẽ kích hoạt thao tác phanh hoặc đánh lái để tránh va chạm.
Những quyết định theo thời gian thực (Real-time data) này được đưa ra thông qua sự kết hợp giữa phát hiện vật thể, lập kế hoạch lộ trình, và hệ thống điều khiển. Xử lý hình ảnh cung cấp dữ liệu quan trọng cho máy tính trên xe, giúp tính toán cách thức an toàn nhất để vượt qua các chướng ngại vật.
2. Deep learning và mạng nơron
Để đạt được mức độ phát hiện và nhận diện cao, xe tự hành phụ thuộc rất nhiều vào học sâu và mạng nơron. Những công nghệ này được lấy cảm hứng từ khả năng học hỏi và thích ứng của bộ não con người. Các mạng nơron được đào tạo trên các tập dữ liệu hình ảnh khổng lồ, cho phép chúng nhận diện các mẫu, hình dạng và vật thể trong thời gian thực.
2.1. Mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs):
Mạng Nơron Tích Chập (CNN), là một công cụ cơ bản trong xử lý hình ảnh cho xe tự hành. Những mạng này được tối ưu hóa phân tích và xử lý hình ảnh một cách hiệu quả. CNN rất lý tưởng cho các nhiệm vụ như phát hiện vật thể, phát hiện làn đường và đọc biển báo giao thông.
Một mạng CNN bao gồm nhiều lớp, trong đó các lớp tích chập sẽ quét qua hình ảnh đầu vào để tìm các điểm nổi bật. Những điểm này sau đó được sử dụng để hệ thống đưa ra dự đoán về các đối tượng hoặc mẫu có trong hình ảnh. CNN đã chứng minh khả năng xuất sắc trong các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh, và khả năng học hỏi và thích ứng của mình, chúng là công cụ không thể thiếu trong quá trình tham gia giao thông – một môi trường luôn có những thay đổi.
2.2. Mạng Nơron hồi quy (Recurrent Neural Networks – RNNs):
Trong khi CNN rất hiệu quả trong việc nhận diện đối tượng tĩnh, việc theo dõi các đối tượng chuyển động đòi hỏi một phương pháp khác. Mạng Nơron hồi quy, hay RNN, được sử dụng cho mục đích này. RNN nổi bật trong việc xử lý chuỗi dữ liệu, giúp theo dõi các vật thể theo thời gian.
Đối với xe tự hành, RNN có khả năng dõi chuyển động của các phương tiện khác (người đi bộ hoặc người đi xe đạp), bằng cách phân tích một chuỗi hình ảnh liên tiếp, RNN có thể dự đoán vị trí tương lai của các vật thể này, từ đó giúp xe đưa ra các quyết định chủ động và kịp thời.
3. Ra quyết định theo thời gian thực
Xe tự hành không chỉ có khả năng nhận thức được môi trường xung quanh mà còn đưa ra các quyết định theo thời gian thực dựa trên nhận thức đó. Khi xe nhận diện được các vật thể và hiểu rõ môi trường xung quanh, nó sẽ cần phải đưa ra cách phản ứng phù hợp. Quá trình này liên quan đến các thuật toán phức tạp, xem xét nhiều yếu tố khác nhau như tốc độ của xe, khoảng cách với các phương tiện khác và điều kiện đường sá.
3.1. Lập kế hoạch lộ trình
Lập kế hoạch lộ trình là một phần quan trọng của xe tự hành. Sau khi phân tích môi trường xung quanh thông qua xử lý hình ảnh, máy tính trên xe phải vạch ra một lộ trình an toàn và hiệu quả. Điều này bao gồm quyết định khi nào cần chuyển làn, cách vào cao tốc và cách điều hướng qua các giao lộ.
Các thuật toán lập kế hoạch lộ trình như DWA (Dynamic Window Approach) sử dụng dữ liệu từ việc phát hiện vật thể và làn đường để đưa ra các quyết định này. Chúng đảm bảo rằng xe sẽ di chuyển theo một lộ trình tối ưu, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả.
3.2. Hệ thống điều khiển
Hệ thống điều khiển thời gian thực được tích hợp với xử lý hình ảnh để thực hiện các thao tác đã lên kế hoạch một cách an toàn. Các hệ thống điều khiển này điều chỉnh bướm ga, phanh, và vô lăng để đảm bảo rằng xe hoạt động theo dõi lộ trình đã định. Khi phát hiện chướng ngại vật bất ngờ, hệ thống điều khiển có khả năng phản ứng ngay lập tức để tránh va chạm.
Các hệ thống điều khiển này hoạt động đồng bộ với các thuật toán xử lý hình ảnh, tạo nên sự kết nối liền mạch giữa “nhận thức” và “hành động”. Xe liên tục thích ứng với môi trường xung quanh, đưa ra các quyết định trong tích tắc để đảm bảo an toàn cho người lái và những người khác trên đường. Các thuật toán như MPC (Model Predictive Control) giúp dự đoán các trạng thái tương lai của xe tối ưu hóa hiệu suất trong việc điều khiển xe.
4. Thách thức và tiềm năng trong tương lai
Mặc dù xử lý hình ảnh đã đưa chúng ta gần hơn tới việc triển khai xe tự hành hoàn toàn, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần phải vượt qua. Có thể kể tới như điều kiện thời tiết xấu, thiếu ánh sáng và các tình huống bất ngờ có thể làm giảm hiệu quả xử lý dữ liệu hình ảnh. Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu đang khám phá việc tích hợp các cảm biến khác, chẳng hạn như LiDAR và radar.
Xe tự hành cần hoạt động hiệu quả trong nhiều điều kiện thời tiết khác nhau, bao gồm mưa, tuyết, sương mù, và ánh sáng mạnh. Trong các tình huống này, các thuật toán xử lý hình ảnh có thể gặp khó khăn trong việc phát hiện vật thể hoặc vạch kẻ đường khi tầm nhìn bị hạn chế. Để khắc phục vấn đề này, việc kết hợp các cảm biến (sensor fusion) ngày càng quan trọng.
Kết hợp cảm biến (sensor fusion) bao gồm việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm camera, LiDAR, radar, và cảm biến siêu âm. Phương pháp này đảm bảo rằng xe vẫn có thể nhận diện chính xác môi trường xung quanh ngay cả trong điều kiện thời tiết bất lợi.
Kết Luận
Trong hành trình tiến đến việc triển khai xe tự hành hoàn toàn, xử lý hình ảnh đóng vai trò như “đôi mắt” và “bộ não” của những cỗ máy này. Nó cho phép xe nhận diện môi trường xung quanh, phát hiện vật thể, nhận dạng biển báo và đưa ra quyết định theo thời gian thực. Công nghệ học sâu và mạng nơ-ron đã cách mạng hóa quá trình xử lý hình ảnh, giúp xe tự học và thích ứng với những thay đổi liên tục trong quá trình tham gia giao thông. Sự kết hợp giữa xử lý hình ảnh với các công nghệ cảm biến khác hứa hẹn sẽ tạo ra những chiếc xe không chỉ thông minh mà còn an toàn, đánh tin cậy và có khả năng xử lý những tình huống phức tạp.
Nguồn: Medium
