Ứng dụng AI trong xe tự lái

Xe tự lái không còn là một ý tưởng viễn tưởng; chúng đang trở thành hiện thực, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) cho lái xe tự động. Những chiếc xe 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 chúng. Công nghệ này cho phép chúng xác định các đối tượng, nhận diện biển báo đường bộ 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 sẽ tăng lên gần 62 tỷ đô la vào năm 2026—rõ ràng là AI cho lái xe tự hành đang định hình tương lai của ngành giao thông vận tải. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách thị giác máy tính được áp dụng trong xe tự lái, bao gồm các ứng dụng chính như phát hiện người đi bộ, nhận dạng biển báo giao thông và hệ thống giữ làn đường, cho thấy những đổi mới này đang thay đổi tương lai của việc lái xe như thế nào.

Vai trò của AI trong xe tự lái

AI có thể hỗ trợ đắc lực xe tự lái trong việc hiểu môi trường xung quanh và đưa ra các quyết định theo thời gian thực. Hãy cùng khám phá cách AI, trong số nhiều ứng dụng của nó, hỗ trợ phát hiện người đi bộ và nhận dạng biển báo giao thông, hai yếu tố chính giúp nâng cao độ tin cậy của xe tự lái.

AI để phát hiện người đi bộ

Lái xe đòi hỏi sự tập trung và nhận thức liên tục về những gì đang xảy ra xung quanh bạn khi đang cầm lái. AI trong xe tự lái có thể giúp ích cho vô số khía cạnh trong việc sử dụng xe hàng ngày của chúng ta. Ví dụ, AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc giữ an toàn cho người đi bộ bằng cách phát hiện 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 camera của xe, được đặt xung quanh xe để thu được toàn cảnh môi trường xung quanh, bao gồm đường xá, vỉa hè và vạch kẻ đường. Các camera này liên tục thu thập dữ liệu trực quan, giúp xe "nhìn thấy" người đi bộ, ngay cả trong những tình huống đông đúc hoặc khó khăn.

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

Mặc dù một số mô hình thị giác máy tính vượt trội trong việc phát hiện và phân loại, những mô hình khác tập trung vào các tác vụ như dự đoán chuyển động của người đi bộ được phát hiện. Trong các hệ thống này, sau khi một đối tượng được phân loại là người đi bộ, mô hình AI sẽ tiến thêm một bước bằng cách dự đoán chuyển động tiếp theo của họ. Ví dụ: nếu ai đó đang đứng ở mép vạch kẻ đường, ô tô có thể dự đoán liệu họ có thể bước xuống đường hay không. Khả năng dự đoán này rất quan trọng để xe phản ứng trong thời gian thực bằng cách giảm tốc độ, dừng lại hoặc thay đổi hướng để tránh mọi nguy hiểm tiềm ẩn. Để đưa ra những quyết định thông minh hơn nữa, các hệ thống AI có thể kết hợp dữ liệu trực quan từ camera với đầu vào từ các cảm biến khác như LIDAR, giúp xe hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh.

‍

AI để nhận dạng biển báo giao thông

Nhận dạng biển báo giao thông (TSR) là một phần quan trọng khác của xe tự lái. Nó giúp xe nhận biết và phản hồi 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 lệ giao thông, tránh tai nạn và cho phép hành khách tận hưởng một chuyến đi suôn sẻ và an toàn.

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

Trong bài báo nghiên cứu "Phương pháp phát hiện biển báo giao thông đa lớp dựa trên YOLOv8", các tác giả mô tả việc sử dụng mô hình YOLOv8 để xác định các khu vực của hình ảnh nơi đặt biển báo giao thông. Mô hình này được huấn luyện trên một bộ dữ liệu bao gồm hình ảnh biển báo giao thông trong các điều kiện khác nhau, chẳng hạn như các góc độ, ánh sáng và khoảng cách khác nhau. Sau khi mô hình YOLOv8 phát hiện các vùng chứa biển báo giao thông, nó sẽ phân loại chúng một cách chính xác, đạt được độ chính xác ấn tượng là 80,64%. Những khả năng này có thể hỗ trợ xe tự hành trong việc hiểu các điều kiện đường xá bằng cách xác định các biển báo giao thông quan trọng trong thời gian thực, có khả năng đóng góp vào các quyết định lái xe an toàn hơn.

‍

Lợi ích của AI trong xe tự lái

AI đang dần thay đổi cách xe tự lái hoạt động, giúp chúng an toàn hơn 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 các mối nguy hiểm, đưa ra các quyết định lái xe tốt hơn và thậm chí giảm tác động đến môi trường của chúng. Dưới đây là một số lợi ích chính mà AI mang lại cho xe tự lái.

Cải thiện an toàn

AI có khả năng tăng cường an toàn trong xe tự lái bằng cách cho phép phát hiện và phản ứng với các mối nguy hiểm trong thời gian thực. Theo một báo cáo của Cơ quan An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia (NHTSA), 94% các vụ tai nạn nghiêm trọng là do lỗi của con người. AI có khả năng giảm thiểu những sự cố như vậy bằng cách phản ứng nhanh hơn người lái xe, có khả năng giảm tỷ lệ tai nạn tới 90% khi các hệ thống tự hành trở nên tiên tiến hơn.

Lưu lượng giao thông thông suốt và hiệu quả nhiên liệu

Ứng dụng AI trong việc phát hiện vật thể của xe tự hành không chỉ giúp tăng cường an toàn mà còn cải thiện lưu lượng giao thông. Bằng cách sử dụng AI, những chiếc xe 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 những điều này giúp giảm thiểu tắc nghẽn giao thông. Các thuật toán AI cũng tối ưu hóa hiệu quả sử dụng nhiên liệu bằng cách đảm bảo rằng xe đi theo các tuyến đường hiệu quả nhất, tránh các điểm dừng không cần thiết và quản lý mức tiêu thụ nhiên liệu tốt hơn so với người lái xe. Kết quả là, 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 được mức tự chủ Cấp độ 5, có nghĩa là lái xe hoàn toàn tự động mà không cần sự can thiệp của con người, bất kể môi trường hoặc tình huống nào. Để hiểu công nghệ đang hướng đến đâu, điều quan trọng là phải chia nhỏ năm cấp độ lái xe tự động như được định nghĩa bởi Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE):

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

Hiện tại, hầu hết các xe thương mại có sẵn hoạt động ở mức tự chủ Cấp độ 2, trong đó xe có thể hỗ trợ điều khiển và kiểm soát tốc độ nhưng vẫn yêu cầu người lái phải tập trung. Mercedes-Benz là một trong những công ty đầu tiên đạt được mức tự chủ Cấp độ 3, cho phép người lái xe trong các điều kiện cụ thể có thể bỏ tay khỏi vô lăng, rời mắt khỏi đường và quan sát xung quanh.

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

Những điều cần nhớ

AI là chìa khóa để biến xe tự lái trở thành hiện thực hơn nữa. Nó giúp những chiếc xe này phát hiện vật thể, nhận biết biển báo giao thông, đi đúng làn đường và, với các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8, hỗ trợ quản lý giao thông và tối ưu hóa quản lý bãi đỗ xe, giúp việc lái xe an toàn hơn và suôn sẻ hơn. Các công nghệ như YOLO và CNN cho phép xe đưa ra các quyết định thông minh trên đường. Hiện tại, hầu hết xe tự lái hoạt động ở Cấp độ 2, nơi chúng hỗ trợ lái xe nhưng vẫn cần sự chú ý của con người, và quyền tự chủ Cấp độ 3 đang được thử nghiệm, cho phép lái xe rảnh tay có giới hạn.

Thách thức lớn phía trước là đạt được khả năng tự hành Cấp độ 5, khi xe có thể tự lái trong mọi điều kiện mà không cần sự trợ giúp của con người. Điều này đòi hỏi nhiều công sức hơn để xử lý các sự kiện bất ngờ và tạo ra các 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 đến gần hơn, hứa hẹn những con đường an toàn hơn và trải nghiệm lái xe thoải mái hơn.

Bạn tò mò về AI? Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để đi sâu vào các dự án đột phá và kết nối với cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Từ những đột phá trong chăm sóc sức khỏe đến những đổi mới trong xe tự lái, chúng tôi đang thúc đẩy tương lai của AI!