AI trong xe tự lái

Xe tự lái không còn chỉ là ý tưởng mang tính tương lai; chúng đang dần trở thành hiện thực nhờ những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho việc lái xe tự động. Những phương tiện này phụ thuộc rất nhiều vào các hệ thống AI tiên tiến, đặc biệt là thị giác máy tính, để hiểu và diễn giải thế giới xung quanh. Công nghệ này cho phép chúng xác định vật thể, nhận diện biển báo giao thông và điều hướng an toàn trong các môi trường phức tạp theo thời gian thực.

Với thị trường xe tự hành toàn cầu được định giá hơn 27 tỷ đô la Mỹ vào năm 2021 — và dự kiến tăng lên gần 62 tỷ đô la vào năm 2026 — rõ ràng AI cho việc lái xe tự động đang định hình tương lai của ngành giao thông vận tải. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về cách thị giác máy tính được ứng dụng trong xe tự lái, tập trung vào các ứng dụng chính như phát hiện người đi bộ, nhận diện biển báo giao thông và hệ thống duy trì làn đường, qua đó cho thấy những đổi mới này đang chuyển đổi tương lai của việc lái xe như thế nào.

Vai trò của AI trong xe tự lái#

AI có thể hỗ trợ đáng kể xe tự lái trong việc hiểu môi trường xung quanh và đưa ra quyết định theo thời gian thực. Hãy cùng tìm hiểu cách AI, trong số nhiều ứng dụng của mình, hỗ trợ phát hiện người đi bộ và nhận diện biển báo giao thông — hai yếu tố then chốt giúp nâng cao độ tin cậy của việc lái xe tự động.

AI cho việc phát hiện người đi bộ#

Việc lái xe đòi hỏi sự tập trung và nhận thức liên tục về những gì đang diễn ra xung quanh bạn khi ngồi sau vô lăng. AI trong xe tự lái có thể hỗ trợ vô số khía cạnh trong việc sử dụng xe hằng ngày. Chẳng hạn, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ người đi bộ bằng cách phát hiện họ và dự đoán chuyển động của họ. Theo "Nghiên cứu về phát hiện người đi bộ trong xe tự lái", quy trình này bắt đầu với các camera của xe, được bố trí xung quanh phương tiện để ghi lại toàn cảnh môi trường, bao gồm đường sá, vỉa hè và vạch sang đường. Các camera này liên tục thu thập dữ liệu hình ảnh, giúp xe "nhìn thấy" người đi bộ ngay cả trong những tình huống đông đúc hoặc khó khăn.

Dữ liệu hình ảnh thu thập được sau đó có thể được xử lý bằng các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8. Để thực hiện việc này, bước đầu tiên là sử dụng phát hiện vật thể, bao gồm việc xác định vị trí của các vật thể tiềm ẩn như người đi bộ, phương tiện và biển báo giao thông trong ảnh. Sau khi được phát hiện, model AI chuyển sang bước tiếp theo là phân loại — xác định chính xác từng vật thể đã phát hiện là gì. Các model được huấn luyện trên những dataset lớn, cho phép nhận diện người đi bộ trong nhiều tư thế, điều kiện ánh sáng và môi trường khác nhau, ngay cả khi họ bị che khuất một phần hoặc đang chuyển động.

Trong khi một số model thị giác máy tính nổi bật ở khả năng phát hiện và phân loại, những model khác tập trung vào các tác vụ như dự đoán chuyển động của người đi bộ đã được phát hiện. Trong các hệ thống này, sau khi một vật thể được phân loại là người đi bộ, model AI sẽ tiến thêm một bước bằng cách dự đoán chuyển động tiếp theo của họ. Ví dụ, nếu một người đang đứng bên mép vạch sang đường, xe có thể dự đoán liệu họ có thể bước xuống lòng đường hay không. Khả năng dự đoán này rất quan trọng để phương tiện phản ứng theo thời gian thực bằng cách giảm tốc, dừng lại hoặc đổi hướng nhằm tránh mọi nguy hiểm tiềm ẩn. Để đưa ra các quyết định thông minh hơn, hệ thống AI có thể kết hợp dữ liệu hình ảnh từ camera với dữ liệu đầu vào từ các cảm biến khác như LIDAR, giúp xe hiểu đầy đủ hơn về môi trường xung quanh.

Hình 1. Ultralytics YOLOv8 phát hiện người đi bộ.

AI cho việc nhận diện biển báo giao thông#

Nhận diện biển báo giao thông, viết tắt là TSR, là một phần quan trọng khác của xe tự lái. Công nghệ này giúp phương tiện nhận diện và phản hồi với các biển báo đường bộ theo thời gian thực, chẳng hạn như biển báo dừng, giới hạn tốc độ và chỉ dẫn. Điều này đảm bảo xe tuân thủ luật giao thông, tránh tai nạn và mang lại cho hành khách một chuyến đi êm ái, an toàn.

Cốt lõi của TSR là các thuật toán deep learning sử dụng camera của xe để xác định biển báo. Những hệ thống này cần hoạt động trong nhiều điều kiện khác nhau như trời mưa, ánh sáng yếu hoặc khi biển báo được nhìn từ một góc nghiêng. Các phương pháp cũ dựa vào những kỹ thuật như phân tích hình dạng và màu sắc của biển báo, nhưng thường có thể thất bại trong các tình huống phức tạp, chẳng hạn như thời tiết xấu.

Trong bài nghiên cứu "Phương pháp dựa trên Ultralytics YOLOv8 để phát hiện biển báo giao thông đa lớp", các tác giả mô tả việc sử dụng model YOLOv8 để xác định các vùng trong ảnh có biển báo giao thông. Model được huấn luyện trên một dataset bao gồm hình ảnh biển báo giao thông trong nhiều điều kiện khác nhau, chẳng hạn như góc nhìn, ánh sáng và khoảng cách khác nhau. Sau khi model YOLOv8 phát hiện các vùng chứa biển báo giao thông, model phân loại chúng một cách chính xác, đạt precision ấn tượng là 80,64%. Những khả năng này có thể hỗ trợ phương tiện tự hành hiểu điều kiện đường sá bằng cách xác định các biển báo giao thông quan trọng theo thời gian thực, qua đó có khả năng góp phần đưa ra các quyết định lái xe an toàn hơn.

Hình 2. Model thị giác máy tính phát hiện và phân loại chính xác biển báo giao thông, cho phép phương tiện tự hành điều hướng an toàn. (Nguồn: computervision.zone)

Lợi ích của AI trong xe tự lái#

AI đang dần thay đổi cách xe tự lái vận hành, giúp chúng an toàn và hiệu quả hơn. Với các thuật toán thông minh và khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, những chiếc xe này có thể phát hiện mối nguy, đưa ra quyết định lái xe tốt hơn và thậm chí giảm tác động đến môi trường. Dưới đây là một số lợi ích chính mà AI mang lại cho xe tự lái.

Nâng cao độ an toàn#

AI có khả năng nâng cao độ an toàn trong xe tự lái bằng cách cho phép phát hiện và phản ứng với các mối nguy theo thời gian thực. Theo báo cáo của Cơ quan Quản lý An toàn Giao thông Đường cao tốc Quốc gia (NHTSA), 94% các vụ va chạm nghiêm trọng là do lỗi của con người. AI có tiềm năng giảm những sự cố này bằng cách phản ứng nhanh hơn người lái, qua đó có khả năng giảm tỷ lệ tai nạn tới 90% khi các hệ thống tự hành trở nên tiên tiến hơn.

Giao thông lưu thông thông suốt hơn và tiết kiệm nhiên liệu#

AI trong việc phát hiện vật thể của phương tiện tự hành không chỉ hỗ trợ an toàn mà còn cải thiện lưu thông giao thông. Nhờ AI, các phương tiện này có thể điều chỉnh tốc độ, duy trì khoảng cách tối ưu và giảm nhu cầu phanh hoặc tăng tốc đột ngột, tất cả đều giúp giảm tắc nghẽn giao thông. Các thuật toán AI cũng tối ưu hóa hiệu quả sử dụng nhiên liệu bằng cách đảm bảo xe đi theo những tuyến đường hiệu quả nhất, tránh các điểm dừng không cần thiết và quản lý mức tiêu thụ nhiên liệu tốt hơn người lái. Nhờ đó, AI không chỉ cải thiện trải nghiệm lái xe mà còn góp phần giảm lượng khí thải và chi phí nhiên liệu.

Tương lai của xe tự lái#

Tương lai của xe tự lái xoay quanh việc đạt đến khả năng tự hành Cấp độ 5, nghĩa là lái xe hoàn toàn tự động mà không cần con người can thiệp, bất kể môi trường hay tình huống. Để hiểu công nghệ đang hướng tới đâu, điều quan trọng là phân tích năm cấp độ lái xe tự động do Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE) định nghĩa:

• Cấp độ 0: Không tự động hóa. Người lái hoàn toàn kiểm soát phương tiện.
• Cấp độ 1: Hỗ trợ người lái. Các hệ thống cơ bản như kiểm soát hành trình hỗ trợ việc lái xe nhưng vẫn cần con người giám sát.
• Cấp độ 2: Tự động hóa một phần. Phương tiện có thể kiểm soát cả tay lái và gia tốc, nhưng người lái phải duy trì sự tập trung và sẵn sàng tiếp quản.
• Cấp độ 3: Tự động hóa có điều kiện. Phương tiện có thể xử lý hầu hết tác vụ lái xe, nhưng cần con người can thiệp trong các tình huống phức tạp.
• Cấp độ 4: Tự động hóa cao. Xe có thể tự lái trong hầu hết môi trường và điều kiện, dù người lái vẫn có thể cần thiết trong những điều kiện khắc nghiệt.
• Cấp độ 5: Tự động hóa hoàn toàn. Phương tiện hoàn toàn tự hành và có thể hoạt động trong mọi điều kiện mà không cần bất kỳ đầu vào nào từ con người.

Hiện nay, hầu hết phương tiện thương mại đều hoạt động ở khả năng tự hành Cấp độ 2, trong đó xe có thể hỗ trợ điều khiển tay lái và tốc độ nhưng vẫn yêu cầu người lái duy trì sự tập trung. Mercedes-Benz là một trong những công ty đầu tiên đạt khả năng tự hành Cấp độ 3, cho phép người lái trong những điều kiện cụ thể rời tay khỏi vô lăng, rời mắt khỏi đường — và quan sát môi trường xung quanh.

Tuy nhiên, việc đạt khả năng tự hành Cấp độ 5 — khi phương tiện có thể di chuyển trên mọi địa hình, từ các trung tâm đô thị đông đúc đến những con đường nông thôn hẻo lánh, mà không cần bản đồ hay sự can thiệp của con người — đặt ra những thách thức đáng kể. Các thách thức này bao gồm phát triển AI tiên tiến có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực trong môi trường khó dự đoán, xử lý các điều kiện thời tiết phức tạp và đảm bảo an toàn trong mọi tình huống lái xe.

Những điểm chính#

AI là chìa khóa để biến xe tự lái trở nên hiện thực hơn. AI giúp các phương tiện này phát hiện vật thể, nhận diện biển báo giao thông, duy trì làn đường và, với các model thị giác máy tính như YOLOv8, hỗ trợ quản lý giao thông và tối ưu hóa quản lý bãi đỗ xe, từ đó giúp việc lái xe an toàn và êm ái hơn. Các công nghệ như YOLO và CNNs đang cho phép xe đưa ra quyết định thông minh trên đường. Hiện nay, hầu hết xe tự lái hoạt động ở Cấp độ 2, trong đó xe hỗ trợ việc lái nhưng vẫn cần sự chú ý của con người, còn khả năng tự hành Cấp độ 3 đang được thử nghiệm, cho phép lái xe không cần đặt tay lên vô lăng trong phạm vi giới hạn.

Thách thức lớn phía trước là đạt khả năng tự hành Cấp độ 5, khi xe có thể tự lái trong mọi điều kiện mà không cần con người trợ giúp. Điều này sẽ đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn để xử lý các sự kiện bất ngờ và tạo ra những hệ thống có thể đưa ra quyết định theo thời gian thực trong mọi tình huống. Khi AI được cải thiện, xe tự lái hoàn toàn đang ngày càng đến gần hơn, hứa hẹn những con đường an toàn hơn và trải nghiệm lái xe thoải mái hơn.

Tò mò về AI? Hãy khám phá repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu các dự án đột phá và kết nối với cộng đồng đang ngày càng phát triển. Từ những đột phá trong chăm sóc sức khỏe đến các đổi mới trong xe tự lái, chúng tôi đang thúc đẩy tương lai của AI!