Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và mô hình học sâu phát triển xe tự lái

Tóm tắt

Trong bài báo này, chúng tôi trình phương pháp và kế hoạch phát triển xe tự hành tỉ lệ 1/10 trong thành phố thu nhỏ bao gồm việc thực hiện mô phỏng, xây dựng kế hoạch đường đi và thu thập dữ liệu làn đường và phát hiện tín hiệu giao thông sử dụng xử lý ảnh và các kĩ thuật học sâu. Robot Operating System (ROS) là một nền tảng cơ bản trong việc phát triển các hệ thống robot và xe tự lái, ROS sử dụng các phần mềm riêng lẻ giao tiếp với nhau thông qua các chủ đề và hành động. Phần mềm mô phỏng Gazebo trong ROS được sử dụng để xây dựng, thiết lập bản đồ, xe và các đối tượng để mô phỏng như trong môi trường thực tế. Làn đường được phát hiện bằng cách sử dụng xử lí ảnh, phát hiện cạnh, sử dụng thuật toán hough tranform phát hiện làn đường từ đó tính toán góc lái đưa ra dự đoán và điều hướng xe, đối tượng và các tín hiệu giao thông được tiến hành thu thập dữ liệu, gán nhãn và huấn luyện dựa trên mô hình YOLOV5, từ các dữ liệu được phát hiện tiến hành gửi tín hiệu điều khiển thông qua ROS và giao tiếp Serial để gửi xuống board mạch chấp hành điều khiển động cơ và servo điều khiển.