Tìm hiểu về thị giác máy tính trong các ứng dụng điều hướng

Ngày nay, việc lấy điện thoại ra, nhập điểm đến và làm theo hướng dẫn từng bước để đến đó có vẻ dễ dàng. Đó là điều chỉ mất vài giây. Nhưng sự tiện lợi hàng ngày này là kết quả của nhiều năm tiến bộ công nghệ. Điều hướng đã trải qua một chặng đường dài, từ bản đồ giấy và la bàn đến các hệ thống thông minh có thể hiểu và phản ứng với thế giới trong 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 điều hướng tiên tiến hiện sử dụng hình ảnh thời gian thực từ vệ tinh, camera hành trình và cảm biến đường phố để cải thiện độ chính xác của bản đồ, theo dõi tình trạng đường xá và hướng dẫn người dùng qua các môi trường phức tạp.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thị giác máy tính đang tăng cường điều hướng bằng cách cải thiện bản đồ GPS, cung cấp thông tin cập nhật giao thông theo thời gian thực và hỗ trợ các công nghệ như điều hướng thực tế tăng cường và xe tự hành.

Hệ thống điều hướng AI với bản đồ 3D sống động

Sử dụng các công cụ như Google Maps để điều hướng cuộc sống hàng ngày đã trở nên rất phổ biến, cho dù bạn đang đi khắp thị trấn hay tìm kiếm một quán cà phê gần đó. Khi các công nghệ AI ngày càng được áp dụng rộng rãi hơn, chúng ta đang thấy ngày càng nhiều tính năng tiên tiến như Chế độ xem sống động, được Google Maps giới thiệu vào năm 2023, cho phép người dùng xem trước các phần hành trình của họ trong môi trường 3D. Điều này có được là nhờ sự kết hợp của AI, phép đo ảnh và thị giác máy tính.

‍

Tất cả bắt đầu với hàng tỷ hình ảnh có độ phân giải cao được chụp bởi một loạt các thiết bị chuyên dụng. Điều này bao gồm xe Street View, xe được trang bị camera 360 độ lái quanh các thành phố và thiết bị Trekker, ba lô đeo được gắn camera được sử dụng để chụp ảnh ở những nơi xe không thể đến được, như đường mòn đi bộ đường dài hoặc ngõ hẹp.

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

Thị giác máy tính sau đó được sử dụng để phân tích các mô hình này bằng cách sử dụng nhận diện đối tượng và phân đoạn hình ảnh để xác định và gắn nhãn các đặc điểm quan trọng như biển báo đường bộ, vỉa hè, vạch kẻ đường và lối vào tòa nhà.

‍

Dữ liệu được gắn nhãn được sử dụng để huấn luyện các hệ thống AI, giúp nhận biết sự khác biệt về tín hiệu hình ảnh giữa các khu vực. Ví dụ: hệ thống có thể dễ dàng phân biệt giữa biển báo “SLOW” (chậm) ở Hoa Kỳ, thường là hình thoi màu vàng hoặc cam, và một biển báo tương tự ở Nhật Bản, thường là hình tam giác màu đỏ và trắng. Mức độ hiểu biết này làm cho trải nghiệm điều hướng trở nên chính xác hơn và phù hợp hơn về mặt văn hóa.

Cuối cùng, Immersive View phủ các đường dẫn điều hướng trực tiếp lên môi trường 3D, mang lại trải nghiệm mượt mà, trực quan, hiển thị chính xác nơi bạn đang đi.

Thực tế tăng cường trong các giải pháp điều hướng

Có lẽ tất cả chúng ta đều đã trải qua việc đi vòng tròn và cố gắng tìm ra Google Maps đang chỉ chúng ta đi hướng nào. Sự nhầm lẫn đó chính xác là những gì mà điều hướng thực tế tăng cường (AR), một công nghệ phủ thông tin kỹ thuật số lên chế độ xem camera trong thế giới thực, hướng đến giải quyết. Nó đang thay đổi cách mọi người tìm đường ở những nơi đông đúc như đường phố 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 không hoạt động tốt. Điều hướng AR giải quyết vấn đề này bằng cách hiển thị các chỉ 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 thấy hướng dẫn phù hợp với đường phố và tòa nhà xung quanh họ, giúp họ dễ dàng biết đường đi hơn nhiều.

Cách thực tế tăng cường được sử dụng trong điều hướng

Điều hướng AR dựa vào các mô hình computer vision để hiểu môi trường thông qua camera của thiết bị. Điều này bao gồm các tác vụ khác nhau như bản địa hóa hình ảnh, phát hiện các đặc điểm như mép tòa nhà hoặc biển báo đường phố và đối sánh chúng với bản đồ đã lưu trữ. Định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) tạo bản đồ môi trường đồng thời theo dõi vị trí của thiết bị trong thời gian thực.

Ví dụ: Sân bay Zurich là sân bay đầu tiên triển khai Chế độ xem trực tiếp của Google Maps để điều hướng trong nhà. Hành khách có thể sử dụng camera điện thoại của họ để xem các mũi tên và chỉ đường được hiển thị trên 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 các không gian trong nhà phức tạp trở nên dễ dàng hơn.

‍

Nâng cao an toàn giao thông đường bộ với hệ thống định vị AI

Đường phố thành phố ngày càng trở nên đông đúc hơn. Với nhiều xe cộ trên đường, vỉa hè chật chội và hoạt động liên tục, việc giữ cho giao thông lưu thông thông suốt và an toàn là một thách thức ngày càng lớn. Để giúp quản lý sự hỗn loạn, nhiều thành phố đang chuyển sang AI và thị giác máy tính.

Các camera thông minh (Smart cameras) và cảm biến được lắp đặt tại các giao lộ và dọc theo các con đường thu thập một luồng dữ liệu trực quan ổn định. Đoạn phim đó được xử lý trong thời gian thực để phát hiện tai nạn, theo dõi lưu lượng giao thông, phát hiện ổ gà và bắt những thứ 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. Tuyến đường dài 20 km này, kết 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 thị giác máy tính.

Thay vì chỉ ghi lại cảnh quay, hệ thống diễn giải những gì đang xảy ra trên đường. Các thuật toán thị giác máy tính phát hiện va chạm xe, nhận biết các vi phạm giao thông và thậm chí xác định người đi bộ hoặc chuyển động bất thường gần các lối ra đường cao tốc. Điều này cho phép các quan chức giao thông ứng phó với các sự cố trong vòng vài giây, mà không cần phải có mặt trực tiếp tại chỗ.

Dữ liệu cũng được đưa vào một bản sao số (digital twin): một mô hình ảo 3D trực tiếp của đường cao tốc hiển thị các điều kiện giao thông theo thời gian thực, chi tiết xe và tình trạng tắc nghẽn đang xảy ra. Các nhân viên giao thông theo dõi giao diện trực quan này để quản lý luồng giao thông, đưa ra các cảnh báo thông minh và ứng phó với các sự cố một cách nhanh chóng và chính xác.

Khả năng di chuyển tự động được kích hoạt bởi thị giác máy tính trong điều hướng 

Ngày nay, việc điều hướng không chỉ đơn thuần là đi từ điểm A đến điểm B. Nó đã trở thành một phần quan trọng của các hệ thống thông minh, có khả năng di chuyển con người, quản lý hàng hóa và đưa ra các quyết định theo thời gian thực - dù là trên đường hay bên trong kho bãi. 

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 vài ví dụ để xem công nghệ này đang thay đổi điều hướng trong các môi trường khác nhau như thế nào.

Robot kho hàng di chuyển bằng computer vision

Robot đang trở nên cần thiết cho tương lai của ngành logistics, đặc biệt là trong các hoạt động kho hàng quy mô lớn. Khi nhu cầu thương mại điện tử tăng lên, các công ty ngày càng dựa vào các máy móc được hỗ trợ bởi thị giác máy tính để điều hướng các môi trường phức tạp, sắp xếp các mặt hàng và quản lý hàng tồn kho một cách nhanh chóng và chính xác.

Ví dụ, hãy xem xét các trung tâm hoàn thiện đơn hàng của Amazon, nơi hơn 750.000 robot làm việc cùng với con người để duy trì hoạt động hiệu quả. Các robot này dựa rất nhiều vào thị giác máy tính để điều hướng các khu vực kho bận rộn, xác định các mặt hàng và đưa ra các quyết định nhanh chóng, chính xác.

Một hệ thống như vậy là Sequoia, một nền tảng robot được thiết kế để tăng tốc độ xử lý hàng tồn kho. Nó sử dụng thị giác máy tính tiên tiến để quét, đếm và sắp xếp các sản phẩm đến, giúp hợp lý hóa các quy trình lưu trữ và truy xuất. 

Tương tự, Vulcan, một cánh tay robot, sử dụng camera và phân tích hình ảnh để chọn các vật phẩm một cách an toàn từ các kệ hàng, điều chỉnh độ bám của nó dựa trên hình dạng và vị trí của từng đối tượng và thậm chí nhận biết 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 chồng gói hàng hỗn hợp và đặt chúng chính xác vào các xe đẩy đi.

‍

Thị giác máy tính trong điều hướng xe tự hành

Đến thời điểm này, chúng ta đã thấy cách thị giác máy tính giúp con người và robot điều hướng môi trường của chúng. Nhưng nó cũng rất 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 được trong thời gian thực.

Một ví dụ điển hình là hệ thống Tesla Vision. Tesla đã áp dụng phương pháp chỉ sử dụng camera cho xe tự hành, loại bỏ radar và các cảm biến khác để ủng hộ một mạng lưới camera cung cấp chế độ xem 360 độ đầy đủ về môi trường xung quanh xe. Các camera này cung cấp dữ liệu trực quan cho máy tính Full Self-Driving (FSD), sử dụng mạng nơ-ron sâu để diễn giải môi trường và đưa ra các quyết định lái xe trong tích tắc.

Dựa trên những gì nó nhìn thấy, hệ thống quyết định khi nào nên lái, tăng tốc, phanh hoặc chuyển làn - giống như một người lái xe thực thụ, nhưng hoàn toàn thông qua đầu vào thị giác. 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 bộ đội xe của mình.

‍

Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính trong điều hướng

Dưới đây là một số ưu điểm chính của việc sử dụng thị giác máy tính trong điều hướng, đặc biệt là trong các hệ thống mà độ chính xác, an toàn và ra quyết định theo thời gian thực là rất cần thiết:

• Giảm tiêu thụ nhiên liệu: Bằng cách giúp người lái xe tránh được giao thông và các tuyến đường dừng và đi, thị giác máy tính có thể giảm mức tiêu thụ nhiên liệu tổng thể và thời gian di chuyển, giúp việc đi lại hàng ngày hiệu quả hơn.
  ‍
• Phát hiện tình trạng xuống cấp đường xá và các vấn đề về cơ sở hạ tầng: Các giải pháp dựa trên thị giác máy tính có thể quét các ổ gà, vạch kẻ đường bị mờ, biển báo bị hỏng và cơ sở hạ tầng bị hư hại, cung cấp cho đội bảo trì dữ liệu theo thời gian thực đáng tin cậy.
  ‍
• Tích hợp liền mạch với các công cụ AI khác: Thị giác máy tính có thể được kết hợp với trợ lý giọng nói, mô hình dự đoán hành vi hoặc thuật toán tối ưu hóa lộ trình để tạo ra trải nghiệm điều hướng thông minh và cá nhân hóa cao.

Mặc dù thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích cho điều hướng, nhưng nó cũng đi kèm với một vài hạn chế quan trọng cần xem xét khi triển khai các giải pháp như vậy. Dưới đây là một số thách thức chính cần ghi nhớ:

• Thiếu khả năng khái quát hóa: Các mô hình được đào tạo trên các môi trường hoặc kịch bản cụ thể thường gặp khó khăn khi được triển khai trong các bối cảnh mới hoặc thay đổi mà không cần đào tạo lại.
  ‍
• Hạn chế về ánh sáng: Hệ thống thị giác dựa vào ánh sáng tốt và thời tiết rõ ràng để hoạt động tốt. Trong sương mù, mưa lớn hoặc bóng tối, hiệu suất của chúng giảm trừ khi được kết hợp với các cảm biến như LiDAR hoặc radar.
  ‍
• Rủi ro về quyền riêng tư (Privacy risks): Các hệ thống điều hướng sử dụng camera có thể chụp ảnh người và tài sản riêng tư mà không được phép. Điều này làm dấy lên các vấn đề về quyền riêng tư cần được giải quyết cẩn thận trong quá trình phát triển và triển khai.

Những điều cần nhớ

Thị giác máy tính đang tái tạo lại hệ thống định vị bằng cách làm cho bản đồ trở nên năng động hơn, hệ thống giao thông thông minh hơn và khả năng di chuyển dễ tiếp cận hơn. Những gì từng là các tuyến đường tĩnh giờ đây là trải nghiệm tương tác, theo thời gian thực - được hỗ trợ bởi bản xem trước 3D sống động, chỉ đường bằng AR và công nghệ vận chuyển tự động.

Khi công nghệ tiến bộ, trọng tâm có thể sẽ chuyển sang làm cho các hệ thống này toàn diện hơn, thích ứng hơn và có trách nhiệm hơn. Sự tiến bộ liên tục sẽ phụ thuộc vào việc cải thiện độ chính xác trên các 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 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, đồng thời xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu các dự án Vision AI của bạn. Bạn quan tâm đến những đổi mới như ứng dụng AI trong lĩnh vực bán lẻ và computer vision trong nông nghiệp? Hãy truy cập các trang giải pháp của chúng tôi để khám phá thêm!