Khám phá thị giác máy tính trong các ứng dụng điều hướng

Ngày nay, việc lấy điện thoại ra, nhập điểm đến và làm theo chỉ dẫn từng bước để đến nơi dường như rất dễ dàng. Chỉ mất vài giây. Nhưng sự tiện lợi thường ngày này là thành quả của nhiều năm tiến bộ công nghệ. Công nghệ dẫn đường đã phát triển vượt bậc, từ bản đồ giấy và la bàn đến các hệ thống thông minh có thể hiểu và phản hồi thế giới theo thời gian thực.

Một trong những công nghệ thúc đẩy sự chuyển đổi này là thị giác máy tính, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy móc diễn giải thông tin hình ảnh giống như con người. Các công cụ dẫn đường hiện đại sử dụng hình ảnh thời gian thực từ vệ tinh, camera hành trình và cảm biến đặt ở tầm đường phố để cải thiện độ chính xác của bản đồ, theo dõi tình trạng đường sá và hướng dẫn người dùng qua những môi trường phức tạp.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách thị giác máy tính cải thiện hoạt động dẫn đường thông qua việc nâng cao bản đồ GPS, cung cấp thông tin giao thông thời gian thực và hỗ trợ các công nghệ như dẫn đường thực tế tăng cường và phương tiện tự hành.

Hệ thống dẫn đường AI với bản đồ 3D sống động#

Việc sử dụng các công cụ như Google Maps để dẫn đường trong cuộc sống hằng ngày đã trở nên rất phổ biến, dù bạn đang đi qua thành phố hay tìm một quán cà phê gần đó. Khi các công nghệ AI được ứng dụng rộng rãi hơn, chúng ta đang thấy những tính năng ngày càng tiên tiến như Immersive View, được Google Maps giới thiệu vào năm 2023, cho phép người dùng xem trước một phần hành trình trong môi trường 3D. Tính năng này có được nhờ sự kết hợp giữa AI, trắc địa ảnh và thị giác máy tính.

Hình 1. Immersive View của Google Maps.

Mọi thứ bắt đầu với hàng tỷ hình ảnh độ phân giải cao được ghi lại bằng nhiều thiết bị chuyên dụng. Trong số đó có xe Street View, những phương tiện được trang bị camera 360 độ chạy quanh các thành phố, và thiết bị Trekker, những ba lô đeo được gắn camera dùng để chụp ảnh tại những nơi xe cộ không thể tiếp cận, như đường mòn đi bộ đường dài hoặc ngõ hẹp.

Các hình ảnh này được căn chỉnh với dữ liệu bản đồ bằng trắc địa ảnh, một kỹ thuật ghép ảnh 2D chụp từ các góc khác nhau để tạo ra model 3D chính xác của đường phố, tòa nhà và địa hình.

Sau đó, thị giác máy tính được dùng để phân tích các model này bằng phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh, nhằm nhận diện và gán nhãn các đặc điểm quan trọng như biển báo giao thông, vỉa hè, vạch sang đường và lối vào tòa nhà.

Hình 2. Immersive View sử dụng phân đoạn để phân tách các đối tượng trên đường phố.

Dữ liệu được gán nhãn được dùng để huấn luyện các hệ thống AI nhận biết sự khác biệt của các dấu hiệu trực quan giữa các khu vực. Ví dụ, hệ thống có thể dễ dàng phân biệt biển báo “SLOW” ở Hoa Kỳ, thường là hình thoi màu vàng hoặc cam, với biển báo tương tự ở Nhật Bản, thường là hình tam giác màu đỏ và trắng. Khả năng hiểu này giúp trải nghiệm dẫn đường chính xác hơn và phù hợp hơn với từng nền văn hóa.

Cuối cùng, Immersive View phủ các tuyến đường dẫn đường trực tiếp lên môi trường 3D, mang đến trải nghiệm mượt mà, trực quan và chỉ rõ chính xác hướng bạn cần đi.

Thực tế tăng cường trong các giải pháp dẫn đường#

Có lẽ ai trong chúng ta cũng từng xoay vòng vòng để tìm xem Google Maps đang chỉ hướng nào. Tính năng dẫn đường bằng thực tế tăng cường (AR) được thiết kế để giải quyết chính sự bối rối đó; công nghệ này phủ thông tin kỹ thuật số lên hình ảnh trực tiếp từ camera về thế giới thực. Công nghệ này đang thay đổi cách mọi người tìm đường ở những nơi đông đúc như đường phố trong thành phố hoặc các khu vực trong nhà rộng lớn.

Bản đồ thông thường có thể khó theo dõi, đặc biệt khi tín hiệu GPS yếu hoặc hoạt động không ổn định. Dẫn đường AR giải quyết vấn đề này bằng cách hiển thị chỉ dẫn, mũi tên và nhãn kỹ thuật số ngay trên hình ảnh trực tiếp từ camera về thế giới thực. Nhờ đó, người dùng nhìn thấy hướng dẫn khớp với đường phố và các tòa nhà xung quanh, giúp họ dễ dàng xác định hướng đi hơn.

Ứng dụng thực tế tăng cường trong dẫn đường#

Dẫn đường AR dựa vào model thị giác máy tính để hiểu môi trường thông qua camera của thiết bị. Quy trình này bao gồm nhiều tác vụ như định vị hình ảnh, phát hiện các đặc trưng như cạnh tòa nhà hoặc biển báo đường phố rồi đối chiếu chúng với bản đồ đã lưu. Định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) tạo bản đồ môi trường đồng thời theo dõi vị trí của thiết bị theo thời gian thực.

Ví dụ, Sân bay Zurich là sân bay đầu tiên triển khai Live View của Google Maps để dẫn đường trong nhà. Hành khách có thể dùng camera điện thoại để xem các mũi tên và chỉ dẫn được phủ lên môi trường thực, hướng dẫn họ qua các nhà ga đến cổng lên máy bay, cửa hàng và dịch vụ. Điều này cải thiện trải nghiệm hành khách bằng cách giúp việc di chuyển trong không gian trong nhà phức tạp trở nên dễ dàng hơn.

Hình 3. Sân bay Zurich sử dụng thị giác máy tính và AR để hướng dẫn hành khách bên trong nhà ga.

Tăng cường an toàn đường bộ với hệ thống dẫn đường AI#

Đường phố trong thành phố ngày càng đông đúc. Với số lượng ô tô trên đường tăng lên, vỉa hè đông người và hoạt động diễn ra liên tục, việc duy trì giao thông lưu thông trơn tru và an toàn là một thách thức ngày càng lớn. Để giúp kiểm soát tình trạng hỗn loạn, nhiều thành phố đang ứng dụng AI và thị giác máy tính.

Camera thông minh và cảm biến được lắp đặt tại các giao lộ và dọc theo đường phố ghi lại liên tục dữ liệu hình ảnh. Những hình ảnh này được xử lý theo thời gian thực để phát hiện tai nạn, theo dõi lưu lượng giao thông, nhận diện ổ gà và phát hiện các tình huống như đỗ xe trái phép hoặc hành vi nguy hiểm của người đi bộ.

Một ví dụ đáng chú ý là Đường cao tốc Sân bay Thông minh ở Hàng Châu, Trung Quốc. Tuyến đường cao tốc dài 20 km này, nối trung tâm Hàng Châu với Sân bay Quốc tế Tiêu Sơn, đã được nâng cấp bằng camera độ phân giải cao và radar sóng milimet. Các thiết bị này liên tục thu thập video và dữ liệu cảm biến, sau đó được phân tích bằng thị giác máy tính.

Thay vì chỉ ghi lại hình ảnh, hệ thống diễn giải những gì đang xảy ra trên đường. Các thuật toán thị giác máy tính phát hiện va chạm xe, nhận diện vi phạm giao thông, thậm chí xác định người đi bộ hoặc chuyển động bất thường gần lối ra đường cao tốc. Nhờ đó, cơ quan quản lý giao thông có thể phản ứng với sự cố trong vài giây mà không cần có mặt trực tiếp tại hiện trường.

Dữ liệu cũng được đưa vào một bản sao số: mô hình ảo 3D trực tiếp của đường cao tốc, hiển thị tình trạng giao thông theo thời gian thực, thông tin chi tiết về phương tiện và tình trạng ùn tắc đang hình thành. Nhân viên giao thông theo dõi giao diện trực quan này để điều tiết lưu lượng, phát cảnh báo thông minh và phản ứng nhanh chóng, chính xác với các sự cố.

Di chuyển tự hành nhờ thị giác máy tính trong dẫn đường#

Ngày nay, dẫn đường không chỉ đơn thuần là đi từ điểm A đến điểm B. Công nghệ này hiện là một phần thiết yếu của các hệ thống thông minh giúp di chuyển con người, quản lý hàng hóa và đưa ra quyết định theo thời gian thực — dù trên đường hay bên trong nhà kho.

Thị giác máy tính là cốt lõi của nhiều hệ thống này, cho phép máy móc diễn giải dữ liệu hình ảnh và phản ứng tức thì với môi trường xung quanh. Hãy cùng xem qua một số ví dụ để tìm hiểu cách công nghệ này đang chuyển đổi hoạt động dẫn đường trong nhiều môi trường khác nhau.

Robot nhà kho dẫn đường bằng thị giác máy tính#

Robot đang trở thành yếu tố thiết yếu trong tương lai của ngành logistics, đặc biệt là các hoạt động kho bãi quy mô lớn. Khi nhu cầu thương mại điện tử tăng lên, các công ty ngày càng dựa vào máy móc tích hợp thị giác máy tính để di chuyển trong môi trường phức tạp, phân loại hàng hóa và quản lý hàng tồn kho nhanh chóng, chính xác.

Hãy lấy các trung tâm hoàn tất đơn hàng của Amazon làm ví dụ, nơi hơn 750.000 robot làm việc cùng con người để duy trì hoạt động hiệu quả. Các robot này phụ thuộc rất nhiều vào thị giác máy tính để di chuyển trên sàn kho đông đúc, nhận diện hàng hóa và đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác.

Một hệ thống như vậy là Sequoia, một nền tảng robot được thiết kế để tăng tốc xử lý hàng tồn kho. Hệ thống sử dụng thị giác máy tính tiên tiến để quét, đếm và sắp xếp sản phẩm mới nhập, giúp tinh giản quy trình lưu trữ và lấy hàng.

Tương tự, Vulcan, một cánh tay robot, sử dụng camera và phân tích hình ảnh để lấy hàng an toàn từ kệ, điều chỉnh cách gắp dựa trên hình dạng và vị trí của từng vật thể, thậm chí nhận biết khi cần có người hỗ trợ. Trong khi đó, Cardinal, một robot khác được trang bị thị giác máy tính, chuyên phân loại: robot quét các đống kiện hàng lẫn lộn và xếp chính xác vào đúng xe đẩy hàng xuất.

Hình 4. Cardinal nhấc chính xác các kiện hàng từ một đống.

Thị giác máy tính trong dẫn đường cho xe tự hành#

Đến đây, chúng ta đã thấy cách thị giác máy tính giúp cả con người lẫn robot di chuyển trong môi trường của mình. Công nghệ này cũng quan trọng không kém đối với các hệ thống tự hành như ô tô tự lái, nơi hoạt động dẫn đường hoàn toàn phụ thuộc vào những gì phương tiện có thể nhìn thấy và hiểu theo thời gian thực.

Một ví dụ điển hình là hệ thống Tesla Vision. Tesla đã áp dụng phương pháp lái xe tự hành chỉ dùng camera, loại bỏ radar và các cảm biến khác để thay bằng một mạng lưới camera cung cấp tầm nhìn 360 độ toàn cảnh xung quanh xe. Các camera này truyền dữ liệu hình ảnh đến máy tính Full Self-Driving (FSD), sử dụng mạng neural sâu để diễn giải môi trường và đưa ra quyết định lái xe trong tích tắc.

Dựa trên những gì quan sát được, hệ thống quyết định khi nào đánh lái, tăng tốc, phanh hoặc chuyển làn — giống như người lái xe, nhưng hoàn toàn dựa trên đầu vào hình ảnh. Tesla liên tục cải tiến hệ thống này bằng cách thu thập và học hỏi từ lượng lớn dữ liệu lái xe thực tế trong toàn bộ đội xe của mình.

Hình 5. Tesla sử dụng thị giác máy tính để dẫn đường tự hành an toàn (Nguồn: Tesla).

Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính trong dẫn đường#

Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính trong dẫn đường, đặc biệt ở các hệ thống đòi hỏi độ chính xác, an toàn và ra quyết định theo thời gian thực:

• Giảm mức tiêu thụ nhiên liệu: Bằng cách giúp người lái tránh tắc đường và các tuyến đường phải dừng rồi đi liên tục, thị giác máy tính có thể giảm tổng mức tiêu thụ nhiên liệu và thời gian di chuyển, giúp việc đi lại hằng ngày hiệu quả hơn.
• Phát hiện hao mòn đường sá và vấn đề về cơ sở hạ tầng: Các giải pháp dựa trên thị giác máy tính có thể quét để phát hiện ổ gà, vạch kẻ đường bị mờ, biển báo hư hỏng và cơ sở hạ tầng xuống cấp, cung cấp dữ liệu đáng tin cậy theo thời gian thực cho các nhóm bảo trì.
• Tích hợp với các công cụ AI khác: Có thể kết hợp thị giác máy tính với trợ lý giọng nói, model dự đoán hành vi hoặc thuật toán tối ưu hóa tuyến đường để tạo trải nghiệm dẫn đường cá nhân hóa hơn.

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích cho hoạt động dẫn đường, thị giác máy tính cũng có một số hạn chế quan trọng cần cân nhắc khi triển khai các giải pháp như vậy. Sau đây là một số thách thức chính cần lưu ý:

• Khả năng khái quát hóa hạn chế: Các model được huấn luyện trên những môi trường hoặc tình huống cụ thể thường gặp khó khăn khi triển khai trong bối cảnh mới hoặc thay đổi nếu không được huấn luyện lại.
• Hạn chế về ánh sáng: Các hệ thống thị giác cần ánh sáng tốt và thời tiết quang đãng để hoạt động hiệu quả. Trong sương mù, mưa lớn hoặc bóng tối, hiệu suất của chúng suy giảm nếu không kết hợp với các cảm biến như LiDAR hoặc radar.
• Rủi ro về quyền riêng tư: Các hệ thống dẫn đường sử dụng camera có thể ghi lại hình ảnh con người và tài sản riêng tư khi chưa được đồng ý. Điều này làm phát sinh các vấn đề về quyền riêng tư cần được xử lý cẩn trọng trong quá trình phát triển và triển khai.

Điểm chính cần ghi nhớ#

Thị giác máy tính đang tái định hình công nghệ dẫn đường, giúp bản đồ trở nên linh hoạt hơn, hệ thống giao thông thông minh hơn và việc di chuyển dễ tiếp cận hơn. Những tuyến đường từng chỉ là lộ trình tĩnh nay đã trở thành trải nghiệm tương tác theo thời gian thực — được hỗ trợ bởi hình ảnh xem trước 3D sống động, chỉ dẫn bằng AR và công nghệ vận tải tự hành.

Khi công nghệ phát triển, trọng tâm có thể sẽ chuyển sang làm cho các hệ thống này toàn diện, thích ứng và có trách nhiệm hơn. Tiến bộ trong tương lai sẽ phụ thuộc vào việc cải thiện độ chính xác trong nhiều môi trường khác nhau, duy trì hiệu suất đáng tin cậy và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Tương lai của thị giác máy tính trong dẫn đường nằm ở việc xây dựng các giải pháp không chỉ thông minh mà còn được thiết kế và triển khai một cách có cân nhắc.

Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu về AI và xem các tùy chọn cấp phép để bắt đầu dự án AI thị giác của bạn. Bạn quan tâm đến những đổi mới như AI trong bán lẻ và thị giác máy tính trong nông nghiệp? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu thêm!