Study with the several resources on Docsity
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Prepare for your exams
Study with the several resources on Docsity
Earn points to download
Earn points by helping other students or get them with a premium plan
Community
Ask the community for help and clear up your study doubts
Discover the best universities in your country according to Docsity users
Free resources
Download our free guides on studying techniques, anxiety management strategies, and thesis advice from Docsity tutors
A research project focused on developing a lane detection and sign recognition system for autonomous vehicles using opencv. The system aims to process real-time images and identify lane markings and road signs to enable autonomous vehicles to navigate roads safely. Various image processing techniques, including edge detection, thresholding, and histogram analysis, to extract lane markings and signs from images.
Typology: Essays (university)
1 / 71
This page cannot be seen from the preview
Don't miss anything!
ii
Trang 1
1.1. Tổng quan về xe tự hành 1.1.1. Khái niệm về xe tự hành Xe tự hành, còn được hiểu đến là xe tự lái, là một chiếc xe có khả năng hoàn thành các khả năng vận chuyển con người của xe truyền thống. Nó có khả năng cảm nhận môi trường xung quanh và điều hướng thông qua cảm biến và camera mà không cần sự can thiệp của con người Hình 1 .1 Xe tự hành và môi trường xung quanh 1.1. 2. Lịch sử phát triển của xe tự hành Năm 1939, trong cuộc triển lãm của General Motors, Norman Bel Geddes đã tạo ra chiếc xe hơi tự lái đầu tiên. Đó là chiếc xe điện từ trường điều khiển bằng sóng vô tuyến tạo thành nhờ các gai kim loại từ hóa được gắn trên đường. Năm 1977, Nhật Bản đã cải tiến ý tưởng trên bằng cách sử dụng hệ thống camera chuyển dữ liệu đến máy tính để xử lý hình ảnh con đường. Tuy nhiên, chiếc xe này chỉ di chuyển được với tốc độ khoảng 32km/giờ. Sau một thập kỷ, người Đức tiếp tục cho ra đời một phương tiện được trang bị camera có thể tự lái với tốc độ khoảng 90km/giờ. Khi công nghệ này được cải thiện thì khả năng phát hiện và phản ứng với môi trường của xe tự lái cũng tăng theo.
Trang 2 Từ 1950 - 2000, các tính năng an toàn/tiện lợi, đai ghế điều khiển hành trình và Antilock Brakes (Hệ thống chống bó phanh) được khám phá. Trong năm 2000 - 2010, các tính năng tự động hóa, hệ thống kiểm soát hành trình, phát hiện điểm mù, cảnh báo va chạm, chệch làn và phanh chống bó cứng tiếp tục được phát triển. Những tính năng này nhằm đảm bảo sự an toàn và tiện lợi cho người dùng. Kể từ năm 2016 đến nay, tính năng của xe tự hành đã dần trở nên tự chủ hơn như: giúp người lái xe đi đúng làn đường, phát triển công nghệ ACC (Adaptive Cruise Control - hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng) và khả năng tự đỗ xe. Hình 1.2 Các tính năng nhận diện qua camera của xe Các chuyên gia dự tính từ nay đến năm 2025 sẽ tập trung nghiên cứu để nâng cấp các tính năng: an toàn tự động một phần, hỗ trợ giữ làn đường, kiểm soát hành trình, tự đỗ xe, hỗ trợ lái khi kẹt xe,…để các phương tiện tự hành hoạt động hiệu quả và an toàn hơn. Giai đoạn từ 2010 - 2016, các khả năng hỗ trợ người lái như: camera chiếu hậu, phanh khẩn cấp tự động và hỗ trợ tập trung vào làn đường đã xuất hiện.
Trang 4
Trang 5 Hình 1.4 Xe tự hành Phenikaa-X Mẫu xe tự hành thông minh Phenikaa có công nghệ tự lái ở cấp độ 4 dưa trên thang đo 5 cấp độ cho xe tự lái của Hiệp hội Kỹ sư xe hơi (SAE). Mẫu xe có các chức năng hệ thống chuyển làn tự động, hệ thống nhận diện biển báo và người đi bộ, hệ thống định vị, chức năng phân tích quỹ đạo di chuyển của các xe xung quanh và khả năng thay đổi đường đi tùy theo vị trí của vật cản và các xe di chuyển xung quanh. Tuy nhiên hiện nay xe chỉ được hoạt động trong các khu vực tư nhân như du lịch, resort và sân golf. Để có thể hoàn toàn tự vận hành trên đường phố, xe cần phải giải quyết được nhiều vấn đề khác. 1.3. Định hướng đề tài Để nắm bắt được xu thế công nghệ xe tự hành, em lựa chọn đề tài “Ứng dụng OpenCV nhận diện làn đường, biển báo cho xe tự hành bằng RASBERRY PI ”. Với mục đích là xây dựng mô hình xe tự hành có khả năng nhận diện được làn đường và khả năng nhân diện biển báo để tham gia giao thông trên đường phố và trên làn đường dành riêng cho xe tự hành. Đề tài sẽ đi vào giải quyết các vấn đề sau: Vấn đề 1: xây dựng mô hình điều khiển bằng raspberry Pi 3b+. Vấn dề 2: Đưa ra thuật toán xác định làn đường dựa trên sự hỗ trợ của OpenCV.
Trang 7 Ta tiến hành phương phát hiện cạnh Hình 1.6 Đoạn cao tốc sau khi áp dụng phát hiện cạnh Sau khi duyệt hết tất cả các pixel, ta sẽ lọc theo một giá trị ngưỡng xác định trước và vùng quan tâm của camera ta có được làn đường cần xác định cho xe vận hành. Hình 1.7 Làn đường được phát hiện thông qua xử lý ảnh trên máy tính
Trang 8 1.5.2. Phương pháp phát hiện vạch làn trắng Tương tự như phương pháp sử dụng hạm Houghlines, Ta vẫn sử dụng chuyển đổi phát hiện cạnh CannyEdge nhưng ta xác định ngưỡng Histogram để phát hiện các làn trắng được sơn trên làn đường. Hình 1.8 Phương pháp phát hiện vạch làn trắng 1.5.3. Phương pháp nhận diện làn đường nâng cao Phương pháp này sử dụng mỗi frame ảnh được trích ra từ file video về thông tin làn đường và sẽ được tiến hành tăng cường chất lượng ảnh bằng các kỹ thuật xử lý tổ chức đồ (Histogram) sau khi đã lọc nhiễu ảnh bằng bộ lọc Gausian. Thuật toán phát hiện đường biên Canny được dùng để phát hiện các điểm ảnh có khả năng thuộc các làn đường. Tiếp theo, áp dụng thuật toán làm mảnh (Thinning algorithm) vào ảnh phát hiện biên Canny để nhận được ảnh đường biên có bề dày 1 pixel từ ảnh đầu vào. Cuối cùng kỹ thuật nội suy đường cong Non-Uniform B-Spline (NUBS) để xây dựng các làn đường giới hạn trái và phải một cách tách biệt dựa trên các điểm điều khiển (Control points) được chọn từ các điểm ảnh đường biên thuộc giới hạn làn đường.
Trang 10 1.7. Sơ lược về linh kiện cho hệ thống 1.7.1. Raspberry Pi 3b+ Hình 1.10 Raspberry Pi 3b+ Giới thiệu chung Raspberry Pi được tạo ra bởi tổ chức Raspberry Pi Foundation thành lập vào năm
Trang 11 Thông số kỹ thuật Hình 1.11 Sơ đồ mạch Raspberry Pi 3b+ Raspberry Pi 4 B là sản phẩm mới nhất được phát hành năm 2019. Nhưng ở Việt Nam hiện nay vẫn ưa chuộng nhất phiên bản Raspberry Pi 3 B+ (2018). Pi 3 B+ thuộc dòng máy tính đơn Board. Nổi bật với với bộ chip 4 nhân, 64 bit tốc độ lên đến 1.4GHz. Phiên bản được hỗ trợ thêm Wifi Dual-band có tốc độ 2.4GHz và 5GHz, cổng Ethernet (tốc độ 300Mbps), hỗ trợ kết nối Bluetooth Low Energy và PoE (Power over Ethernet) thông qua PoE HAT.
