Báo cáo Nghiên cứu nhận dạng đường đi cho ô tô chạy tự động bằng thị giác máy tính (Phần 1)

Nội dung text: Báo cáo Nghiên cứu nhận dạng đường đi cho ô tô chạy tự động bằng thị giác máy tính (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU NHẬN DẠNG ĐƯỜNG ĐI CHO Ô TÔ 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
2. 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
3. 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 mô 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
4. DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Giao diện chƣơng trình và kết quả của việc giám sát giao thông 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 mô 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 vô lăng 20 Hình 2.13: Bản vẽ thiết kế khung mô hình điều khiển xe 21 Hình 2.14: Sản phẩm thi công mô hình điều khiển lái xe 22 Hình 2.15: KQ KS góc lái của ngƣời trẻ ĐK xe vào đoạn đƣờng vòng 23 Hình 2.16: KQ KS góc lái của ngƣời già ĐK xe vào đoạn đƣờng vòng 23 Hình 3.1: Bản vẽ thiết kế trên solidwork 26 Hình 3.2: Mô phỏng 3D 26 Hình 3.3: Hình ảnh khi nhìn từ phía trên 27 Hình 3.4: Sơ đồ bô trí tổng quát 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: Mô 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
5. 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
6. TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 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 toán 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 thông số ngƣời lái - Kết quả có độ tin cậy, các đề tài phát triển tiếp theo có thể sử dụng. 5. Sản phẩm: Mô hình ô tô 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 mô 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 Chủ nhiệm đề tài (ký, họ và tên, đóng dấu) (ký, họ và tên) 6
7. 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 dòng giao thông, và tính chiều dài hàng đợi khi xảy ra ách tắc giao thông 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 thông, 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 thông. 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
8. Nevada là bang đầu tiên của nƣớc Mỹ cũng nhƣ trên toàn thế giới thông 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 toán 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 ô tô không 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 ô tô đang di chuyển để tăng tính an toàn. 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 ô tô. 1.2 . TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI Đề tài thành công 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 thông suốt lƣu thông trên đƣờng. Đề tài cũng góp phần nâng cao năng lực nghiên cứu về mảng tự động hóa ứng dụng trên ô tô 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 không chỉ ứng dụng trên ô tô mà còn có thể ứng dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau trong công nghiệp và tự động hóa. 1.3 MỤC TIÊU ĐỀ TÀI 8
9. - Xây dựng thuật toán xử lý ảnh có thể tính toán 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 mô 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 công trình nghiên cứu đã đƣợc thực hiện trên thế giới từ đó tự thiết kế mô hình dựa trên phân tích các ƣu và khuyết điểm. 1.5.2 Phƣơng pháp nghiên cứu Để thƣc̣ hiêṇ viêc̣ ƣ́ ng duṇ g xƣ̉ lý ảnh để nhâṇ dạng đƣờng đi cho ô tô chaỵ tƣ ̣ đôṇ g, hƣớng tiếp câṇ của đề tài đƣơc̣ đề xuất các bƣớc nhƣ sau: 1. Nghiên cƣ́ u các cơ sở lý thuyết : Lý thuyết về xử lý ảnh , xe chạy tƣ ̣ đôṇ g, tham khảo và ƣ́ ng duṇ g các phƣơng pháp của các công trình nghiên cƣ́ u đa ̃ công bố để xây dƣṇ g môṭ phƣơng pháp mang tính đổi mới. 2. Tìm hiểu các loại camera và xác định các tham số của camera : Đây là môṭ bƣớc rất quan troṇ g bởi đề tài xây dƣṇ g trên cơ sở ƣ́ ng duṇ g xƣ̉ lý ảnh. 3. Nghiên cƣ́ u các công cu ̣xƣ̉ lý ảnh phù hơp̣ để thu thâp̣ và xƣ̉ lý : LabVIEW, Matlab, OpenCV 9
10. 4. Thu nhâṇ hình ảnh và xƣ̉ lý dƣạ trên các ảnh thu nhâṇ đƣơc̣ : Viết chƣơng trình thu thâp̣ dƣ̃ liêụ là hình ảnh tƣ̀ các camera để nhâṇ biết các dấu hiệu phân cách đƣờng trên cơ sở ứng dụng các phần mềm xử lý ảnh. 5. Theo vết làn đƣờng : Dƣạ trên kết quả của bƣớc 4 xây dƣṇ g chƣơng trình bám theo vết làn đƣờng thông qua bám biên của làn đƣờng. 6. Xây dƣṇ g thuâṭ 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 toán xác định khoảng cách khi ô tô đang di chuyển 10
11. 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 toán nhiều (độ phức tạp tính toán cao) đòi hỏi dung lƣợng bộ nhớ lớn, thời gian tính toán 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 toán tƣơng đƣơng hoặc biến đổi sang miền xử lý khác để dễ tính toán. Sau khi xử lý dễ dàng hơn đƣợc thực hiện, dùng biến đổi ngƣợc để đƣa về miền xác định ban đầu. 11
12. - 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 toàn và nén không óc bảo toàn thông tin. Nén không bảo toàn 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
13. điểm này có thể đƣợc trích chọn nhờ vào toán tử gradient, toán tử la bàn, toán tử Laplace - Việc trích chọn đặc điểm hiệu quả giúp việc nhận dạng đối tƣợng chính xác hơn, tốc độ tính toán 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 vòng lặp xử lý. 13
14. 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
15. 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 toán 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. - Không có dấu phân cách nào giao với đƣờng bao phía dƣới của khung hình. Sẽ cho tín hiệu đúng làn. 15
16. 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 mô phỏng Proteus 16
17. 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
18. - 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 quá trình xử lý, đồng thời xoá 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 công 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 luôn 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 trò nhƣ một trình điều khiển và kiểm soát 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
19. 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 Vị trí e s Ʃ Cơ bắp cánh tay Não Tín hiệu thần kinh − cánh tay ngƣời lái y z d THU NHẬN, PHẢN HỒI Áp lực Vị trí điều Mắt và áp lực cơ quan khiển tay lái cảm nhận con ngƣời Hình 2.11: Sơ đồ điều khiển thần kinh cơ ngƣời lái 2.3.1 Thiết kế mô 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 mô 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 vô lăng của xe xoay sang trái hoặc xoay sang phải là tín hiệu của sƣ ̣ di chuyển con chuột máy tính theo phƣơng X nhƣ hình 2.12. 19
20. Phần thu Phần phát IC HT82M39A Xoay bên phải Trục X Xoay bên trái Encoder Máy tính Liên kết với trục vô lăng trên mô hình điều khiển lái Hình 2.12: Sơ đồ tín hiệu tƣơng tự giữa chuột máy tính với trục xoay của vô lăng Trên hình 2.13, trục vô lăng đƣợc gắn vào trục X của chuột máy tính. Nhƣ vậy, khi vô 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 thông qua mạch thu phát tín hiệu trên chuột máy tính và chuyển thành tín hiệu số đi đến IC giải ma ̃ HT 82M39A làm nhiêṃ vu ̣đoc̣ tín hiêụ tƣ̀ encoder , xác định chiều quay , vị trí encoder và biến đổi chúng thành xung truyền đến máy tính để điều khiển xe di chuyển thông qua con trỏ chuột máy tính. 2.3.2 Thiết kế khung mô hiǹ h điều khiển lá i Khung mô hình 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 mô 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
21. 1- ghế ngồi, 2- bệ gắn phanh tay, 3- hôp̣ 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 mô hình điều khiển xe Trên hình 2.13 là khung mô 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 vô lăng- 4, đế tựa màn hình máy tính- 11. Tất cả các cụm cơ cấu, hệ thống điều khiển đƣợc đặt lên chân mô hình- 9. Khung mô hình đƣợc thiết kế trong phần mền AutoCad và đƣợc thi công chính xác. 2.3.3 Sản phẩm thi công mô hình điều khiển xe Sau khi xây dựng và thiết kế mô hình điều khiển xe đƣợc thi công hoàn thành mục tiêu và yêu cầu đề ra nhằm làm phƣơng tiện khảo sát và thực nghiệm. Trên hình 2.14 là sản phẩm mô hình điều khiển lái đã đƣợc thi công. 21
22. S K L 0 0 2 1 5 4