Xe tự hành

Xe tự hành (AV), thường được gọi là xe tự lái, là hệ thống giao thông thông minh có khả năng cảm nhận môi trường và vận hành mà không cần sự can thiệp của con người. Công nghệ này là sự kết hợp giữa kỹ thuật cơ khí và trí tuệ nhân tạo (AI) , được thiết kế để điều hướng an toàn trên những tuyến đường phức tạp. Mục tiêu chính của AV là giảm thiểu tai nạn do lỗi của con người, tối ưu hóa lưu lượng giao thông và cung cấp các giải pháp di chuyển cho những người không thể lái xe. Bằng cách tận dụng các bộ xử lý và thuật toán tiên tiến, những phương tiện này đang thay đổi bộ mặt của ngành công nghiệp ô tô , chuyển trọng tâm từ hoạt động lấy người lái làm trung tâm sang trải nghiệm lấy hành khách làm trung tâm.

Công nghệ đằng sau nhận thức và kiểm soát

Để điều hướng an toàn, một chiếc xe tự hành phải có khả năng hiểu biết toàn diện về môi trường xung quanh. Điều này đạt được thông qua sự tích hợp tinh vi giữa các cảm biến phần cứng và phần mềm Học sâu (DL) . Chiếc xe hoạt động như một thiết bị biên, xử lý lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực.

• Bộ cảm biến: AV sử dụng kết hợp camera, radar và công nghệ LiDAR để lập bản đồ môi trường. Trong khi camera ghi lại các chi tiết trực quan như đèn giao thông, LiDAR cung cấp thông tin độ sâu chính xác bằng cách đo phản xạ laser.
• Thị giác máy tính: Dữ liệu cảm biến thô được xử lý bằng thuật toán Thị giác máy tính (CV) . Các mô hình hiệu suất cao rất cần thiết cho các nhiệm vụ như Phát hiện đối tượng để xác định vị trí người đi bộ và các phương tiện khác, và Phân đoạn hình ảnh để classify bề mặt đường có thể lái xe so với vỉa hè.
• Hợp nhất cảm biến: Để đảm bảo độ tin cậy, dữ liệu từ nhiều nguồn được kết hợp thông qua hợp nhất cảm biến. Quá trình này làm giảm sự không chắc chắn; ví dụ, nếu camera bị chói, radar vẫn có thể detect một chướng ngại vật phía trước.
• Ra quyết định: Sau khi nhận thức được môi trường, hệ thống sẽ sử dụng logic Học máy (ML) để lập kế hoạch và kiểm soát đường đi, xác định góc lái và gia tốc cần thiết để đến đích an toàn.

Các cấp độ tự động hóa

Tiêu chuẩn SAE International J3016 phân loại khả năng của xe tự hành thành sáu cấp độ, từ Cấp độ 0 (không tự động hóa) đến Cấp độ 5 (tự động hóa hoàn toàn).

• Hỗ trợ lái xe (Cấp độ 1-2): Hầu hết các xe hơi hiện đại đều được trang bị Hệ thống Hỗ trợ Người lái Tiên tiến (ADAS) như kiểm soát hành trình thích ứng hoặc hỗ trợ giữ làn đường. Các hệ thống này hỗ trợ nhưng đòi hỏi người lái phải tập trung.
• Từ Tự động hóa Có điều kiện đến Hoàn toàn (Cấp độ 3-5): Các cấp độ cao hơn yêu cầu hệ thống phải hoàn toàn kiểm soát. Cấp độ 3 cho phép lái xe rảnh tay trong những điều kiện cụ thể, trong khi Cấp độ 5 đại diện cho một phương tiện có thể di chuyển đến bất cứ nơi nào con người có thể, một mục tiêu mà các nhà nghiên cứu đang tích cực theo đuổi bằng cách sử dụng Học tăng cường . Sự giám sát theo quy định từ các cơ quan như NHTSA là rất quan trọng khi các công nghệ này tiến tới việc triển khai rộng rãi.

Các Ứng dụng Thực tế

Công nghệ xe tự hành hiện đang được triển khai trên nhiều lĩnh vực khác nhau, vượt ra khỏi phạm vi nghiên cứu lý thuyết để tiến tới ứng dụng thực tế.

1. Dịch vụ Robotaxi: Các công ty như Waymo và Cruise vận hành đội xe gọi xe hoàn toàn tự động tại một số thành phố. Những phương tiện này dựa vào sức mạnh tính toán của GPU để xử lý môi trường đô thị và vận chuyển hành khách mà không cần sự hiện diện của tài xế.
2. Vận tải đường dài: Vận tải đường dài tự động hướng đến việc giải quyết tình trạng thiếu hụt logistics. Bằng cách tự động hóa việc lái xe trên đường cao tốc, xe tải có thể hoạt động hiệu quả hơn. Các công ty khởi nghiệp như Aurora Innovation đang thử nghiệm xe tải tự lái sử dụng nhận thức tầm xa để quản lý tốc độ đường cao tốc và khoảng cách phanh.

Ví dụ triển khai mô hình

Một thành phần cơ bản của bộ nhận thức AV là phát hiện các vật thể như ô tô, xe buýt và tín hiệu giao thông. Sau đây là Python Mã này minh họa cách sử dụng mô hình YOLO11 được đào tạo trước để thực hiện suy luận trên hình ảnh, mô phỏng hệ thống thị giác của xe tự lái.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model capable of detecting common road objects
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image (e.g., a dashboard camera view)
# The model predicts bounding boxes and classes for objects in the scene
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results to visualize what the 'vehicle' sees
results[0].show()

Xe tự hành so với Robot học

Mặc dù về mặt kỹ thuật, xe tự hành (AV) là một phân ngành của ngành Robot , nhưng phạm vi của các thuật ngữ này lại khác nhau. Robot nói chung bao gồm bất kỳ máy móc lập trình nào tương tác với thế giới vật lý, bao gồm cả các cánh tay công nghiệp cố định được sử dụng trong sản xuất. Ngược lại, Xe tự hành (Autonomous Vehicles) đề cập cụ thể đến robot di động được thiết kế cho mục đích vận chuyển. Tuy nhiên, chúng chia sẻ các công nghệ cốt lõi, chẳng hạn như Định vị và Lập bản đồ Đồng thời (SLAM) và nhu cầu xử lý AI biên độ trễ thấp.

Thách thức phát triển

Việc tạo ra các hệ thống hoàn toàn tự động đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu đào tạo để xử lý các "trường hợp ngoại lệ" - những sự kiện hiếm gặp như thời tiết khắc nghiệt hoặc hành vi bất thường của con người. Các nhà phát triển thường sử dụng các nền tảng mô phỏng như CARLA để kiểm tra các thuật toán một cách an toàn trước khi thử nghiệm thực tế. Hơn nữa, việc triển khai các mô hình này trên phần cứng xe đòi hỏi các kỹ thuật như lượng tử hóa mô hình để đảm bảo chúng chạy hiệu quả trên các hệ thống nhúng. Các nền tảng như PyTorch và TensorFlow vẫn là những công cụ tiêu chuẩn để đào tạo các mạng nơ-ron phức tạp điều khiển những chiếc xe này.