Xem cách công nghệ thị giác máy tính trong các giải pháp điều hướng nâng cao khả năng lập bản đồ thời gian thực, nhận dạng vật thể và thực tế tăng cường để mang lại trải nghiệm di chuyển thông minh và an toàn hơn.
Ngày nay, việc rút điện thoại ra, nhập điểm đến và làm theo hướng dẫn từng bước để đến đó thật dễ dàng. Chỉ mất vài giây. Nhưng sự tiện lợi hàng ngày này là kết quả của nhiều năm tiến bộ về công nghệ. Định vị đã đi một chặng đường dài, 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 đằng sau sự thay đổi này là thị giác máy tính , một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy móc diễn giải thông tin trực quan giống như con người. Các công cụ dẫn đường tiên tiến hiện sử dụng hình ảnh thời gian thực từ vệ tinh, camera hành trình và cảm biến cấp đường phố để cải thiện độ chính xác của bản đồ, theo dõi tình trạng đường sá và hướng dẫn người dùng qua các môi trường phức tạp.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách công nghệ thị giác máy tính nâng cao khả năng điều hướng bằng cách cải thiện bản đồ GPS, cung cấp thông tin cập nhật về giao thông theo thời gian thực và hỗ trợ các công nghệ như điều hướng thực tế tăng cường và xe tự hành.
Sử dụng các công cụ như Google Bản đồ để điều hướng cuộc sống hàng ngày đã trở nên rất phổ biến, cho dù bạn đang đi khắp thị trấn hay tìm một quán cà phê gần đó. Khi công nghệ AI được áp dụng rộng rãi hơn, chúng ta đang thấy các tính năng ngày càng tiên tiến như Immersive View , được giới thiệu vào năm 2023 bởi Google Bản đồ, cho phép người dùng xem trước các phần hành trình của họ trong môi trường 3D. Điều này có thể thực hiện được thông qua sự kết hợp của AI, ảnh trắc lượng và thị giác máy tính.
Tất cả bắt đầu với hàng tỷ hình ảnh độ phân giải cao được chụp bằng nhiều thiết bị chuyên dụng. Bao gồm xe Street View, xe được trang bị camera 360 độ chạy quanh thành phố và thiết bị Trekker, ba lô đeo được có gắn camera dùng để chụp ảnh ở những nơi xe không thể tiếp cận, như đường mòn đi bộ đường dài hoặc ngõ hẹp.
Những hình ảnh này được căn chỉnh với dữ liệu bản đồ bằng phương pháp quang trắc, một kỹ thuật ghép các bức ảnh 2D chụp từ nhiều góc độ khác nhau để tạo ra mô hình 3D chính xác về đường phố, tòa nhà và địa hình.
Sau đó, công nghệ thị giác máy tính được sử dụng để phân tích các mô hình này bằng cách phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh để xác định và dán nhãn các đặc điểm quan trọng như biển báo đường bộ, vỉa hè, lối đi dành cho người đi bộ và lối vào tòa nhà.
Dữ liệu được gắn nhãn được sử dụng để đào tạo các hệ thống AI nhận dạng cách các tín hiệu thị giác khác nhau giữa các vùng. Ví dụ, hệ thống có thể dễ dàng phân biệt giữa biển báo “SLOW” ở Hoa Kỳ, thường là hình thoi màu vàng hoặc cam, và biển báo tương tự ở Nhật Bản, thường là hình tam giác màu đỏ và trắng. Mức độ hiểu biết này giúp trải nghiệm điều hướng chính xác hơn và nhận thức về văn hóa hơn.
Cuối cùng, Immersive View phủ các đường dẫn điều hướng trực tiếp lên môi trường 3D, mang đến trải nghiệm mượt mà, trực quan, cho thấy chính xác nơi bạn đang đến.
Có lẽ tất cả chúng ta đều đã từng trải qua cảm giác quay vòng và cố gắng tìm ra hướng đi Google Bản đồ đang chỉ cho chúng ta. Sự nhầm lẫn đó chính xác là điều mà công nghệ điều hướng thực tế tăng cường (AR) , một công nghệ phủ thông tin kỹ thuật số lên chế độ xem camera ngoài đời thực, hướng đến để giải quyết. Nó đang thay đổi cách mọi người tìm đường ở những nơi đông đúc như đường phố thành phố hoặc khu vực trong nhà rộng lớn.
Bản đồ thông thường có thể khó theo dõi, đặc biệt là khi tín hiệu GPS yếu hoặc không hoạt động tốt. Điều hướng AR giải quyết vấn đề này bằng cách hiển thị hướng dẫn kỹ thuật số, mũi tên và nhãn ngay trên chế độ xem camera trực tiếp của thế giới thực. Điều này có nghĩa là người dùng sẽ thấy hướng dẫn phù hợp với đường phố và tòa nhà xung quanh họ, giúp họ dễ dàng biết mình nên đi đâu hơn.
Điều hướng AR dựa vào các mô hình thị giác máy tính để hiểu môi trường thông qua camera của thiết bị. Điều này liên quan đến nhiều tác vụ khác nhau như định vị hình ảnh, phát hiện các đặc điểm như cạnh tòa nhà hoặc biển báo đường phố và khớp chúng với bản đồ đã lưu trữ. Định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) tạo bản đồ môi trường trong khi theo dõi vị trí của thiết bị theo thời gian thực.
Ví dụ, Sân bay Zurich là sân bay đầu tiên triển khai Google Chế độ Live View của Maps để điều hướng trong nhà. Hành khách có thể sử dụng camera điện thoại để xem các mũi tên và hướng dẫn được phủ lên môi trường thực tế, hướng dẫn họ qua các nhà ga đến cổng, cửa hàng và dịch vụ. Điều này cải thiện trải nghiệm của hành khách bằng cách giúp việc điều hướng trong không gian trong nhà phức tạp trở nên dễ dàng hơn.
Đường phố trong thành phố ngày càng đông đúc hơn. Với nhiều xe cộ trên đường, vỉa hè đông đúc và hoạt động liên tục, việc duy trì giao thông thông suốt và an toàn là một thách thức ngày càng lớn. Để giúp quản lý tình trạng hỗn loạn, nhiều thành phố đang chuyển sang AI và thị giác máy tính.
Camera và cảm biến thông minh được lắp đặt tại các giao lộ và dọc theo đường sẽ thu thập luồng dữ liệu hình ảnh ổn định. Các cảnh quay đó được xử lý theo thời gian thực để phát hiện tai nạn, theo dõi lưu lượng giao thông, phát hiện ổ gà và bắt giữ những hành vi như đỗ xe trái phép hoặc hành vi nguy hiểm của người đi bộ.
Một ví dụ thú vị về điều này là Đường cao tốc sân bay thông minh ở Hàng Châu, Trung Quốc. Đường cao tốc dài 20 km này, nối trung tâm thành phố 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 dữ liệu video và cảm biến, sau đó được phân tích bằng công nghệ thị giác máy tính.
Thay vì chỉ ghi lại cảnh quay, hệ thống sẽ diễn giải những gì đang diễn ra trên đường. Thuật toán thị giác máy tính phát hiện va chạm xe cộ, nhận dạng vi phạm giao thông và thậm chí xác định người đi bộ hoặc chuyển động bất thường gần lối ra đường cao tốc. Điều này cho phép các viên chức giao thông phản ứng với các sự cố trong vòng vài giây mà không cần phải có mặt tại chỗ.
Dữ liệu cũng được đưa vào bản sao kỹ thuật 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 tắc nghẽn mới nổi. Các nhân viên giao thông theo dõi giao diện trực quan này để quản lý luồng giao thông, đưa ra cảnh báo thông minh và phản ứng nhanh chóng và chính xác với các sự cố.
Ngày nay, điều hướng không chỉ đơn thuần là di chuyển từ điểm A đến điểm B. Nó hiện là một phần quan trọng của các hệ thống thông minh giúp di chuyển người, quản lý hàng hóa và đưa ra quyết định theo thời gian thực - dù trên đường hay bên trong nhà kho .
Trọng tâm của nhiều hệ thống này là thị giác máy tính, cho phép máy móc diễn giải dữ liệu trực quan và phản hồi ngay lập tức với môi trường xung quanh. Hãy cùng xem qua một số ví dụ để xem công nghệ này đang biến đổi điều hướng trong các môi trường khác nhau như thế nào.
Robot đang trở nên thiết yếu đối với tương lai của hậu cần, đặc biệt là trong 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 hỗ trợ thị giác máy tính để điều hướng môi trường phức tạp, phân loại hàng hóa và quản lý hàng tồn kho với tốc độ và độ chính xác.
Ví dụ, các trung tâm hoàn thiện đơn hàng của Amazon , nơi có 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 các tầng kho bận rộn, xác định các mặt hàng 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. Nó sử dụng công nghệ thị giác máy tính tiên tiến để quét, đếm và sắp xếp các sản phẩm đầu vào, giúp hợp lý hóa quy trình lưu trữ và truy xuất.
Tương tự như vậy, Vulcan, một cánh tay robot, sử dụng camera và phân tích hình ảnh để lấy các mặt hàng một cách an toàn từ các kệ, điều chỉnh độ bám của nó dựa trên hình dạng và vị trí của từng vật thể và thậm chí nhận ra khi nào cần sự hỗ trợ của con người. Trong khi đó, Cardinal, một robot hỗ trợ thị giác khác, chuyên về phân loại: nó quét các đống gói hàng hỗn hợp và đặt chúng chính xác vào đúng xe đẩy hàng.
Cho đến nay, chúng ta đã thấy cách thị giác máy tính giúp cả con người và robot điều hướng môi trường của chúng. Nhưng nó cũng quan trọng đối với các hệ thống tự động, như xe tự lái , nơi điều hướng hoàn toàn phụ thuộc vào những gì xe 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 chỉ sử dụng camera để lái xe tự động, loại bỏ radar và các cảm biến khác để chuyển sang mạng lưới camera cung cấp góc nhìn 360 độ toàn cảnh xung quanh xe. Các camera này truyền dữ liệu hình ảnh vào máy tính Full Self-Driving (FSD), sử dụng mạng nơ-ron sâu để diễn giải môi trường và đưa ra quyết định lái xe trong tích tắc.
Dựa trên những gì nhìn thấy, hệ thống quyết định khi nào đánh lái, tăng tốc, phanh hoặc chuyển làn - giống như người lái xe thực sự, nhưng hoàn toàn thông qua đầu vào trực quan. Tesla liên tục cải thiện hệ thống này bằng cách thu thập và học hỏi từ lượng lớn dữ liệu lái xe thực tế trên toàn đội xe của mình.
Sau đây là một số lợi thế chính của việc sử dụng thị giác máy tính trong điều hướng, đặc biệt là trong các hệ thống đòi hỏi độ chính xác, an toàn và khả năng ra quyết định theo thời gian thực:
Trong khi thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích cho việc điều hướng, nó cũng đi kèm với 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:
Thị giác máy tính đang tái tạo lại việc điều hướng bằng cách làm cho bản đồ năng động hơn, hệ thống giao thông thông minh hơn và khả năng di chuyển dễ tiếp cận hơn. Những tuyến đường tĩnh trước đây giờ đây là trải nghiệm tương tác theo thời gian thực - được hỗ trợ bởi bản xem trước 3D nhập vai, chỉ đường có hướng dẫn AR và công nghệ vận tải tự động.
Khi công nghệ tiến bộ, có khả năng trọng tâm sẽ chuyển sang việc làm cho các hệ thống này bao gồm, 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 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 điều hướng nằm ở việc xây dựng các giải pháp không chỉ thông minh mà còn chu đáo trong thiết kế và tác động của chúng.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về AI và xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn. Bạn có quan tâm đến các sáng kiến như AI trong bán lẻ và thị giác máy tính trong nông nghiệp không? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR