Khám phá thị giác máy tính trong các ứng dụng dẫn đường

Ngày nay, việc rút điện thoại ra, nhập điểm đến và làm theo chỉ dẫn từng bước để đến nơi dường như rất dễ dàng. Tất cả chỉ mất vài giây. Tuy nhiên, sự tiện lợi hằng ngày này là kết 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 với thế giới theo thời gian thực.

Một trong những công nghệ đứng sau 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 như con người. Các công cụ dẫn đường tiên tiến hiện sử dụng hình ảnh theo thời gian thực từ vệ tinh, camera hành trình và cảm biến ở cấp độ đường phố để cải thiện độ chính xác của bản đồ, giám sát 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 nâng cao công nghệ dẫn đường bằng cách cải thiện bản đồ GPS, cung cấp thông tin giao thông theo thời gian thực và hỗ trợ các công nghệ như dẫn đường bằng thực tế tăng cường và xe 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 áp dụng rộng rãi hơn, chúng ta đang chứng kiến 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. Điều này có được nhờ sự kết hợp giữa AI, đo ảnh và thị giác máy tính.

Hình 1. Chế độ Immersive View của Google Maps.

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

Những hình ảnh này được căn chỉnh với dữ liệu bản đồ bằng kỹ thuật đo ảnh, trong đó các ảnh 2D chụp từ nhiều góc khác nhau được ghép lại để tạo ra các model 3D chính xác về đường phố, tòa nhà và địa hình.

Sau đó, thị giác máy tính được sử dụng để phân tích các model này bằng tính năng phát hiện đối tượng và phân đoạn ảnh, nhằm xác định và gắn nhãn các đặc điểm quan trọng như biển báo giao thông, vỉa hè, vạch qua đường và lối vào tòa nhà.

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

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

Cuối cùng, Immersive View phủ các lộ trình dẫn đường trực tiếp lên môi trường 3D, mang lại trải nghiệm mượt mà, trực quan và cho thấy chính xác hướng bạn đang đi.

Thực tế tăng cường trong các giải pháp dẫn đường#

Có lẽ tất cả chúng ta đều từng xoay vòng tại chỗ và cố gắng xác định Google Maps đang chỉ hướng nào. Sự bối rối đó chính là vấn đề mà công nghệ dẫn đường bằng thực tế tăng cường (AR), với khả năng phủ thông tin kỹ thuật số lên khung hình camera của thế giới thực, hướng tới giải quyết. Công nghệ này đang thay đổi cách mọi người tìm đường ở những nơi đông đúc như đường phố đô thị 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 bằng AR giải quyết vấn đề này bằng cách hiển thị chỉ dẫn kỹ thuật số, mũi tên và nhãn ngay trên khung hình camera trực tiếp của thế giới thực. Nhờ đó, người dùng thấy được hướng dẫn khớp với đường phố và các tòa nhà xung quanh, giúp họ dễ dàng biết nên đi đâu hơn.

Cách sử dụng thực tế tăng cường trong dẫn đường#

Dẫn đường bằng 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 điểm như cạnh tòa nhà hoặc biển báo đường phố và đối chiếu chúng với bản đồ được lưu trữ. Định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) tạo bản đồ môi trường trong khi theo dõi vị trí thiết bị theo thời gian thực.

Ví dụ, Sân bay Zurich là nơi đầu tiên triển khai Live View của Google Maps cho 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 dẫn đường trong các 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 trong nhà.

Nâng cao an toàn đường bộ bằng hệ thống dẫn đường AI#

Đường phố đô thị ngày càng đông đúc. Với nhiều xe hơn trên đường, vỉa hè chật kín và hoạt động diễn ra liên tục, việc duy trì giao thông thông suốt và an toàn đang trở thành một thách thức ngày càng lớn. Để giúp kiểm soát tình trạng hỗn loạn, nhiều thành phố đang chuyển sang sử dụng AI và thị giác máy tính.

Camera thông minh và các cảm biến được lắp đặt tại các giao lộ và dọc theo đường phố liên tục thu thập dữ liệu hình ảnh. Dữ liệu này được xử lý theo thời gian thực để phát hiện tai nạn, giám sát luồng giao thông, phát hiện ổ gà và nhận biết các hành vi như đỗ xe trái phép hoặc hành vi nguy hiểm của người đi bộ.

Một ví dụ đáng chú ý là Đường cao tốc Smart Airport Expressway ở Hàng Châu, Trung Quốc. Tuyến đường dài 20 km này kết nối trung tâm Hàng Châu với Sân bay Quốc tế Tiêu Sơn, và đã được nâng cấp bằng camera độ phân giải cao cùng radar sóng milimet. Các thiết bị này liên tục thu thập dữ liệu video và 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 giữa các phương tiện, 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, các quan chức 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 digital twin: một model ảo 3D trực tiếp của đường cao tốc, hiển thị tình trạng giao thông theo thời gian thực, thông tin phương tiện và tình trạng ùn tắc đang hình thành. Các nhân viên giao thông theo dõi giao diện trực quan này để điều phối luồng xe, 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#

Công nghệ dẫn đường ngày nay vượt xa việc chỉ đi từ điểm A đến điểm B. Đây hiện là một phần quan trọng của các hệ thống thông minh có khả năng vận chuyển con người, quản lý hàng hóa và đưa ra quyết định theo thời gian thực — dù trên đường hay bên trong kho hàng.

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

Robot kho hàng dẫn đường bằng thị giác máy tính#

Robot đang trở thành yếu tố thiết yếu của tương lai ngành logistics, đặc biệt trong các hoạt động kho hàng quy mô lớn. Khi nhu cầu thương mại điện tử tăng lên, các doanh nghiệp ngày càng dựa vào những máy móc được hỗ trợ bởi 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.

Ví dụ, tại các trung tâm hoàn tất đơn hàng của Amazon, hơn 750.000 robot làm việc cùng con người để duy trì hoạt động hiệu quả. Những robot này phụ thuộc rất nhiều vào thị giác máy tính để di chuyển trên sàn kho đông đúc, xác định 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 các sản phẩm nhập vào, giúp tinh gọn 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 khỏi kệ, điều chỉnh lực kẹp dựa trên hình dạng và vị trí của từng đối tượng, đồng thời nhận biết khi nào cần con người hỗ trợ. Trong khi đó, Cardinal, một robot khác được hỗ trợ bởi thị giác máy tính, chuyên về phân loại: robot quét các đống bưu kiện lẫn lộn và đặt chúng chính xác vào đúng xe đẩy xuất hàng.

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

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

Đến đây, chúng ta đã thấy thị giác máy tính hỗ trợ cả con người và robot di chuyển trong môi trường của họ như thế nào. Tuy nhiên, công nghệ này cũng quan trọng không kém đối với các hệ thống tự hành, chẳng hạn như ô tô tự lái, trong đó hoạt động dẫn đường hoàn toàn phụ thuộc vào những gì phương tiện có thể nhìn thấy và hiểu được theo thời gian thực.

Một ví dụ điển hình là hệ thống Tesla Vision. Tesla đã áp dụng phương pháp chỉ sử dụng camera cho việc lái xe tự hành, loại bỏ radar và các cảm biến khác để thay thế bằng mạng lưới camera cung cấp góc nhìn 360 độ toàn diện về môi trường xung quanh xe. Các camera này truyền dữ liệu hình ảnh vào máy tính Full Self-Driving (FSD), sử dụng các mạng nơ-ron 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 thời điểm đánh lái, tăng tốc, phanh hoặc chuyển làn — giống như một tài xế con người, nhưng hoàn toàn thông qua dữ liệu hình ảnh. Tesla liên tục cải thiện hệ thống này bằng cách thu thập và học từ lượng dữ liệu lái xe thực tế khổng lồ trên toàn bộ đội xe.

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

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

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

• Giảm mức tiêu thụ nhiên liệu: Bằng cách giúp tài xế tránh ùn tắc và các tuyến đường phải dừng — chạy liên tục, thị giác máy tính có thể giảm mức tiêu thụ nhiên liệu tổng thể và thời gian di chuyển, giúp việc đi lại hằng ngày hiệu quả hơn.
• Phát hiện hao mòn mặt đường và các vấn đề về hạ tầng: Các giải pháp dựa trên thị giác có thể quét để phát hiện ổ gà, vạch làn đường bị phai, biển báo bị hỏng và cơ sở hạ tầng xuống cấp, cung cấp cho đội ngũ bảo trì dữ liệu đáng tin cậy theo thời gian thực.
• Tích hợp liền mạch với các công cụ AI khác: Thị giác máy tính có thể kết hợp với trợ lý giọng nói, các model dự đoán hành vi hoặc thuật toán tối ưu hóa lộ trình để tạo ra trải nghiệm dẫn đường thông minh và được cá nhân hóa cao.

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

• Thiếu khả năng tổng quát hóa: Các model được huấn luyện trên những môi trường hoặc kịch bản cụ thể thường gặp khó khăn khi được triển khai trong bối cảnh mới hoặc thay đổi nếu không được huấn luyện lại.
• Hạn chế về điều kiện ánh sáng: Các hệ thống thị giác phụ thuộc vào 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 giảm xuống nếu không được 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 mà không có sự đồng ý. Điều này làm phát sinh các vấn đề về quyền riêng tư cần được giải quyết cẩn trọng trong quá trình phát triển và triển khai.

Những điểm chính#

Thị giác máy tính đang định hình lại hoạt động dẫn đường bằng cách làm cho 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 mang tính tĩnh nay đã trở thành các trải nghiệm tương tác theo thời gian thực — được hỗ trợ bởi bản xem trước 3D sống động, chỉ dẫn bằng AR và các công nghệ vận tải tự hành.

Khi công nghệ tiến bộ, trọng tâm có thể sẽ chuyển sang việc làm cho các hệ thống này toàn diện, thích ứng và có trách nhiệm hơn. Tiến bộ liên tục sẽ phụ thuộc vào việc cải thiện độ chính xác trong nhiều môi trường đa dạng, 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 có thiết kế và tác động chu đáo.

Hãy tham gia cộng đồng đang ngày càng 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 các dự án AI thị giác của bạn. Quan tâm đến những đổi mới như AI trong ngành bán lẻ và thị giác máy tính trong nông nghiệp? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu thêm!