Xe tự hành là gì: Hướng dẫn toàn diện về các nguyên tắc kỹ thuật và ứng dụng

Xe tự hành (AV) đã sẵn sàng để cách mạng hóa giao thông vận tải của con người bằng cách làm cho nó an toàn hơn, thoải mái hơn và đáng tin cậy hơn. Từ vận chuyển hành khách đến vận chuyển hàng hóa, xe tự hành được trang bị AI và cảm biến mang lại tiềm năng to lớn.

Giới thiệu về xe tự hành

Xe tự hành, còn được gọi là xe tự lái, có tiềm năng cách mạng hóa giao thông vận tải bằng cách cải thiện an toàn, giảm tắc nghẽn giao thông và tăng khả năng tiếp cận cho những người khuyết tật không thể lái xe. Để hiểu đầy đủ tiềm năng của công nghệ này, điều cần thiết là phải hiểu các khía cạnh kỹ thuật cho phép những phương tiện này điều hướng trong môi trường phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người.

Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE) đã phân loại tự động hóa lái xe thành các cấp độ tự động hóa khác nhau, từ Cấp độ 0 (không tự động hóa) đến Cấp độ 5 (tự động hóa hoàn toàn), thể hiện mức độ mà phương tiện có thể hoạt động mà không cần sự điều khiển của con người.

Bài viết này sẽ đi sâu vào các thành phần chính của xe tự hành, rất quan trọng để đạt được sự tự động hóa này:

• Cảm biến và hệ thống nhận thức,
• Định vị và lập bản đồ,
• Hệ thống điều khiển,
• Truyền thông và kết nối mạng, và
• An ninh mạng và quyền riêng tư.

Bằng cách khám phá những chủ đề này, bạn sẽ hiểu sâu hơn về các nguyên tắc kỹ thuật làm nền tảng cho sự phát triển và vận hành của xe tự hành.

Cảm biến lái xe tự động: Cách mạng hóa hệ thống nhận thức

Cảm biến đóng một vai trò quan trọng trong việc tự động hóa phương tiện, vì chúng thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh để cho phép điều hướng an toàn và hiệu quả. Có một số loại cảm biến được sử dụng trong xe tự hành, bao gồm LiDAR, camera và radar. Các cảm biến này hoạt động cùng nhau để cung cấp sự hiểu biết toàn diện về môi trường xung quanh xe, phát hiện chướng ngại vật, xác định đèn giao thông và theo dõi chuyển động của các phương tiện khác. Mặt khác, hệ thống nhận thức cho phép công nghệ xe tự hành nhận biết và phân biệt giữa người đi bộ, phương tiện, người đi xe đạp, biển báo đường bộ, vạch kẻ đường và các yếu tố quan trọng khác trong môi trường. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến và tận dụng các thuật toán nhận thức tinh vi, Xe tự hành có thể đưa ra quyết định sáng suốt và lập kế hoạch quỹ đạo.

LiDAR

Light Detection and Ranging (LiDAR) là một công nghệ viễn thám sử dụng ánh sáng laser để đo khoảng cách và tạo bản đồ 3D chi tiết, độ phân giải cao của môi trường.

Trong xe tự hành, cảm biến LiDAR phát ra các xung laser phản xạ khỏi các vật thể và quay trở lại cảm biến. Bằng cách đo thời gian ánh sáng đi đến vật thể và quay trở lại, cảm biến có thể tính toán khoảng cách đến vật thể với độ chính xác cao, thường trong phạm vi vài cm. Quá trình này được lặp lại hàng nghìn lần mỗi giây để tạo ra một đám mây điểm dày đặc đại diện cho môi trường.

LiDAR đóng một vai trò quan trọng trong việc phát hiện các vật thể và phương tiện, tạo bản đồ 3D cục bộ về môi trường lái xe, tránh va chạm, phát hiện hình dạng đường, nhận thức trong các tình huống khó khăn, v.v., và giúp việc lái xe tự động trở nên dễ dàng hơn. Một số ưu điểm mà LiDAR mang lại cho xe tự hành là:

1. Nó cung cấp thông tin độ sâu chính xác thông qua góc nhìn 360 độ về môi trường. Độ sâu này rất quan trọng để phát hiện đối tượng, định vị và lập bản đồ, cho phép các phương tiện tự động hiểu được hình dạng và cấu trúc của môi trường xung quanh.
2. LiDAR có thể phát hiện các vật thể ở phạm vi xa, lên đến 200 mét hoặc hơn.
3. LiDAR không bị ảnh hưởng bởi điều kiện ánh sáng xung quanh, giúp nó hoạt động hiệu quả trong các tình huống ánh sáng khác nhau bao gồm bóng tối, sương mù và ánh sáng chói, nơi các cảm biến khác không hoạt động được.

Tuy nhiên, LiDAR cũng có một số nhược điểm:

1. Nó có thể đắt tiền, với các cảm biến cao cấp có giá hàng chục nghìn đô la.
2. Cảm biến LiDAR có thể bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thời tiết bất lợi, chẳng hạn như mưa lớn hoặc tuyết, có thể làm giảm hiệu suất của chúng.
3. Nó không thể đo khoảng cách xa như radar.
4. Nó thiếu khả năng tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao như camera, vốn tương đối rẻ hơn.

Trong xe tự hành, LiDAR thường được sử dụng kết hợp với các cảm biến khác để tạo bản đồ có độ phân giải cao để điều hướng. Các bản đồ này cung cấp thông tin chi tiết về môi trường xung quanh xe, bao gồm vị trí của các phương tiện khác, người đi bộ và chướng ngại vật. Bằng cách kết hợp dữ liệu LiDAR với thông tin từ camera và radar, xe tự hành có thể hiểu rõ hơn về môi trường của chúng, cho phép chúng đưa ra quyết định tốt hơn và điều hướng an toàn hơn.

Camera

Camera là một loại cảm biến thiết yếu khác được sử dụng trong xe tự hành, cung cấp các giải pháp chi phí thấp so với LiDAR. Chúng thu thập thông tin hình ảnh từ môi trường, cung cấp dữ liệu có giá trị để phát hiện, nhận dạng và theo dõi đối tượng.

Xe tự hành, còn được gọi là xe không người lái, dựa vào các camera được đặt ở mọi phía — phía trước, phía sau, bên trái và bên phải — để ghép lại tầm nhìn 360 độ về môi trường của chúng. Camera trong xe tự hành thường sử dụng cảm biến hình ảnh có độ phân giải cao, thường trong khoảng từ 8 đến 16 megapixel (so với 576 megapixel tự nhiên của con người), để chụp ảnh chi tiết về môi trường xung quanh. Những hình ảnh này sau đó được xử lý bởi các thuật toán thị giác máy tính tiên tiến để xác định và phân loại các đối tượng, chẳng hạn như xe cộ, người đi bộ, biển báo giao thông và vạch kẻ đường.

Camera không chỉ phát hiện các đối tượng mà còn phân loại chúng thành xe cộ, người đi bộ, tín hiệu giao thông, v.v. Hơn nữa, chúng còn giúp phát hiện đường và làn đường cùng với vạch kẻ đường, biển báo giao thông (biển báo đường bộ) và đèn giao thông, tầm nhìn gương chiếu hậu, v.v. Bằng cách này, camera hỗ trợ người điều khiển trong việc lái xe tự động.

Cách tiếp cận đổi mới của Tesla đối với việc lái xe tự hành sử dụng các tình huống chỉ có camera, thể hiện cam kết của hãng trong việc thúc đẩy công nghệ tự lái.

Ưu điểm chính của camera trong xe tự hành là:

• Khả năng thu thập thông tin hình ảnh phong phú, bao gồm màu sắc và kết cấu, có thể hữu ích cho các tác vụ như nhận dạng biển báo giao thông và phát hiện làn đường.
• Camera cũng tương đối rẻ so với các loại cảm biến khác, chẳng hạn như LiDAR, khiến chúng trở thành một giải pháp hiệu quả về chi phí cho nhiều ứng dụng.
• Bằng cách kết hợp các camera rẻ tiền được đặt ở nhiều góc độ khác nhau trên xe, ô tô có thể đạt được tầm nhìn 360° hoàn chỉnh về môi trường xung quanh.

Tuy nhiên, camera cũng có một số hạn chế:

• Chúng nhạy cảm với điều kiện ánh sáng, có nghĩa là hiệu suất của chúng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như mưa, sương mù, tuyết, ánh sáng chói, bóng tối và mức độ ánh sáng yếu.
• Camera có phạm vi giới hạn so với LiDAR và radar, thường khoảng 100 mét, có thể không đủ để phát hiện các vật thể ở tốc độ cao hoặc trong môi trường phức tạp.
• Cần 4-6 camera xung quanh xe để có được hình ảnh chân thực. Tuy nhiên, lượng dữ liệu này chứng tỏ rất lớn để xử lý và đòi hỏi một lượng phần cứng đáng kể.

Trong xe tự hành, camera thường được sử dụng kết hợp với các cảm biến khác, chẳng hạn như LiDAR và radar, để cung cấp sự hiểu biết toàn diện hơn về môi trường. Bằng cách kết hợp thông tin hình ảnh từ camera với các phép đo khoảng cách từ LiDAR và radar, xe tự hành có thể đạt được mức độ nhận thức tình huống cao hơn, cho phép chúng đưa ra quyết định tốt hơn và điều hướng an toàn hơn.

Radar

Radar (Phát hiện và đo khoảng cách bằng sóng vô tuyến) là một công nghệ cảm biến thiết yếu khác được sử dụng trong xe tự hành.

Radar hoạt động bằng cách phát ra sóng vô tuyến (so với sóng ánh sáng của LiDAR) phản xạ lại các vật thể và quay trở lại cảm biến, cho phép hệ thống đo khoảng cách, tốc độ và hướng của các vật thể xung quanh xe. Cảm biến radar có thể phát hiện các vật thể ở phạm vi xa, thường lên đến 250 mét và ít bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thời tiết bất lợi, chẳng hạn như mưa, sương mù hoặc tuyết, so với LiDAR và camera. Nó được sử dụng bởi các phương tiện phát hiện tốc độ để bắt giữ các phương tiện vượt quá giới hạn tốc độ.

Phát hiện đối tượng, đo khoảng cách, kiểm soát hành trình thích ứng (ACC) & tránh va chạm, phát hiện điểm mù, v.v. là một vài trong số các ứng dụng mà radar đóng góp, trong hệ thống hỗ trợ người lái.

Radar cung cấp một số lợi thế trong xe tự hành, những lợi thế chính là:

• Nó có thể phát hiện các vật thể ở phạm vi xa, giúp xe duy trì khoảng cách an toàn khi lái xe.
• Nó ít nhạy cảm hơn với các điều kiện môi trường, làm cho nó trở thành một cảm biến đáng tin cậy trong nhiều tình huống khác nhau.
• Cảm biến radar thường có giá cả phải chăng hơn so với cảm biến LiDAR, khiến chúng trở thành một lựa chọn hiệu quả về chi phí cho các nhà sản xuất xe.

Tuy nhiên, radar cũng có một số hạn chế, bao gồm:

• Nó cung cấp dữ liệu có độ phân giải thấp hơn so với LiDAR, khiến nó ít phù hợp hơn cho các tác vụ lập bản đồ chi tiết và nhận dạng đối tượng.
• Cảm biến radar có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu từ các hệ thống radar khác hoặc các thiết bị điện tử, điều này có thể làm giảm hiệu suất của chúng.
• Mặc dù có khả năng xác định tốc độ và khoảng cách, nhưng nó không có khả năng phân biệt giữa các loại phương tiện khác nhau.

Trong xe tự hành, cảm biến radar thường được sử dụng kết hợp với các cảm biến khác, chẳng hạn như LiDAR và camera, để cung cấp sự hiểu biết toàn diện về môi trường của xe. Radar đặc biệt hữu ích để phát hiện các vật thể lớn, bằng kim loại, chẳng hạn như các phương tiện khác và đo tốc độ cũng như khoảng cách của chúng. Bằng cách kết hợp dữ liệu radar với thông tin từ các cảm biến khác, xe tự hành có thể nhận thức chính xác và đáng tin cậy hơn về môi trường xung quanh, cho phép chúng đưa ra quyết định tốt hơn và điều hướng an toàn hơn.

Tự động hóa định vị và lập bản đồ: Nâng cao hiệu quả

Khi các cảm biến, chẳng hạn như LiDAR, camera và radar, thu thập dữ liệu về môi trường, xe tự hành sẽ sử dụng thông tin này để tạo bản đồ về môi trường xung quanh. Đồng thời, nó xác định vị trí của chính mình trong bản đồ đó, một quá trình được gọi là định vị.

Bằng cách kết hợp dữ liệu cảm biến với các thuật toán tiên tiến, công nghệ xe có thể hiểu chính xác vị trí và môi trường xung quanh, cho phép nó điều hướng tự động.

Định vị và lập bản đồ là những thành phần quan trọng của xe tự hành, vì chúng cho phép xe hiểu vị trí của nó trong môi trường và lập kế hoạch lộ trình phù hợp. Định vị được thực hiện bằng cách sử dụng các công nghệ như GPS và các đơn vị đo lường quán tính (IMU).

Lập bản đồ liên quan đến việc tạo ra một bản mô tả chi tiết về môi trường, bao gồm đường xá, tòa nhà và các đặc điểm khác, mà các phương tiện tự động sử dụng để điều hướng an toàn và hiệu quả. Định vị và Lập bản đồ Đồng thời (SLAM) là một kỹ thuật kết hợp hai quá trình này, cho phép phương tiện xây dựng bản đồ về môi trường xung quanh đồng thời xác định vị trí của nó trong bản đồ đó.

GPS và GNSS

Để một phương tiện hoàn toàn tự hành hoạt động hiệu quả, nó cần một giải pháp định vị chính xác, vừa chính xác vừa đáng tin cậy. Công nghệ GNSS (Hệ thống vệ tinh dẫn đường toàn cầu) có thể cung cấp mức độ chính xác cần thiết, xuống đến mức decimet, để đảm bảo rằng phương tiện vẫn ở trong làn đường được chỉ định và duy trì khoảng cách an toàn với các phương tiện khác.

Hệ thống Định vị Toàn cầu (GPS) và Hệ thống Vệ tinh Dẫn đường Toàn cầu (GNSS) là các hệ thống định vị dựa trên vệ tinh cung cấp thông tin định vị chính xác cho ô tô tự hành. GPS, được phát triển bởi Hoa Kỳ, là GNSS nổi tiếng nhất, trong khi các hệ thống GNSS khác bao gồm GLONASS của Nga, Galileo của Châu Âu và BeiDou của Trung Quốc. Các hệ thống này sử dụng một mạng lưới các vệ tinh quay quanh Trái đất để truyền tín hiệu cho phép các máy thu trên mặt đất tính toán vị trí của chúng với độ chính xác cao, thường trong phạm vi vài mét.

Nguyên lý hoạt động của GPS và GNSS trong xe tự hành bao gồm việc nhận tín hiệu từ nhiều vệ tinh và sử dụng thời gian tín hiệu di chuyển từ vệ tinh đến máy thu để tính khoảng cách đến từng vệ tinh. Bằng cách biết vị trí của các vệ tinh và khoảng cách đến chúng, máy thu có thể xác định vị trí chính xác của chúng bằng một quá trình gọi là phép đo tam giác. GPS và GNSS cung cấp thông tin định vị liên tục, cho phép xe theo dõi chuyển động và cập nhật vị trí của nó trong thời gian thực. Bên cạnh đó, nó chủ yếu đóng góp vào việc điều hướng và lập kế hoạch lộ trình của xe.

GPS và GNSS cung cấp một số lợi thế cho xe tự hành:

• Chúng cung cấp phạm vi phủ sóng toàn cầu, cho phép các phương tiện xác định vị trí của chúng ở bất kỳ đâu trên Trái đất.
• Chúng cung cấp độ chính xác cao, với sai số định vị thường nằm trong khoảng từ 1 đến 5 mét, tùy thuộc vào hệ thống và điều kiện môi trường.
• Hệ thống GNSS cung cấp thông tin cập nhật liên tục về vị trí, vận tốc và thời gian của xe. Thông tin này rất cần thiết để ô tô tự hành đưa ra quyết định sáng suốt và điều chỉnh hành vi của mình cho phù hợp.

Tuy nhiên, GPS và GNSS cũng có một số hạn chế:

• Hiệu suất của chúng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như tắc nghẽn tín hiệu hoặc nhiễu đa đường, có thể xảy ra trong môi trường đô thị có các tòa nhà cao tầng hoặc trong các khu vực có tán lá rậm rạp.
• Tín hiệu GPS và GNSS có thể bị gián đoạn do điều kiện khí quyển hoặc nhiễu từ các thiết bị điện tử khác.
• GNSS dựa trên một mạng lưới vệ tinh và cơ sở hạ tầng trên mặt đất, khiến nó phụ thuộc vào tính khả dụng và độ tin cậy của các hệ thống này. Bất kỳ sự gián đoạn hoặc ngừng hoạt động nào cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng điều hướng chính xác của xe.

Trong xe tự hành, GPS và GNSS thường được sử dụng kết hợp với các công nghệ định vị khác, chẳng hạn như IMU và LiDAR, để cung cấp thông tin định vị chính xác và đáng tin cậy hơn. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, xe có thể đạt được mức độ chính xác định vị cao hơn, cho phép nó điều hướng an toàn và hiệu quả hơn.

Đơn vị đo lường quán tính (IMU)

Đơn vị đo lường quán tính (IMU) là thành phần quan trọng trong xe tự hành, cung cấp thông tin về chuyển động, hướng và gia tốc của xe. IMU bao gồm gia tốc kế, con quay hồi chuyển và đôi khi là từ kế, hoạt động cùng nhau để đo gia tốc tuyến tính, vận tốc góc và cường độ từ trường tương ứng. IMU hữu ích hơn trong các tình huống mà tín hiệu GNSS có thể bị cản trở hoặc không khả dụng, chẳng hạn như trong đường hầm, hẻm núi đô thị hoặc tán lá rậm rạp. IMU có thể cung cấp theo dõi chuyển động liên tục ngay cả khi tín hiệu GNSS tạm thời bị mất.

Gia tốc kế đo gia tốc tuyến tính dọc theo ba trục (x, y và z), trong khi con quay hồi chuyển đo vận tốc góc xung quanh các trục này. Bằng cách tích hợp dữ liệu từ các cảm biến này, IMU có thể ước tính vị trí, vận tốc và hướng của xe theo thời gian. Từ kế, khi được bao gồm, có thể cung cấp thêm thông tin về hướng của xe bằng cách đo từ trường Trái đất.

Hãy tưởng tượng một chiếc xe tự hành đang lái trên một con đường núi quanh co. IMU ở đây liên tục đo gia tốc tuyến tính của xe, phát hiện bất kỳ thay đổi nào về tốc độ hoặc hướng. Dữ liệu này giúp hệ thống điều khiển của xe tự động điều chỉnh tay lái, phanh và tăng tốc để duy trì sự ổn định và đảm bảo xe chạy êm ái.

Ngoài ra, con quay hồi chuyển của IMU đo vận tốc góc của AV, cung cấp thông tin về chuyển động quay của nó. Điều này giúp hệ thống điều khiển của xe tự hành thực hiện các điều chỉnh lái chính xác, đặc biệt là khi điều hướng các khúc cua gấp hoặc tránh chướng ngại vật.

IMU cung cấp một số lợi thế trong xe tự hành:

• Chúng cung cấp dữ liệu tần số cao, thường trong khoảng từ 100 đến 1000 Hz, cho phép theo dõi và kiểm soát chuyển động chính xác.
• IMU không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường, chẳng hạn như điều kiện ánh sáng hoặc thời tiết, khiến chúng trở thành một nguồn thông tin đáng tin cậy trong nhiều tình huống khác nhau.

Tuy nhiên, IMU cũng có một số hạn chế:

• Chúng dễ bị trôi dạt và tích lũy lỗi theo thời gian, có thể dẫn đến sai sót trong ước tính vị trí và hướng.
• IMU chủ yếu đo gia tốc và tốc độ góc, nhưng chúng không cung cấp trực tiếp thông tin về môi trường xung quanh xe hoặc sự hiện diện của chướng ngại vật.

Để giảm thiểu những lỗi này, IMU thường được sử dụng kết hợp với các công nghệ định vị khác, chẳng hạn như GPS hoặc GNSS. Trong xe tự hành, IMU đóng góp vào việc định vị và lập bản đồ bằng cách cung cấp thông tin liên tục về chuyển động và hướng của xe. Dữ liệu này rất cần thiết cho các tác vụ như dead reckoning (ước toán vị trí), trong đó xe ước tính vị trí của mình dựa trên vị trí trước đó và dữ liệu chuyển động. Bằng cách kết hợp dữ liệu IMU với thông tin từ các cảm biến khác, chẳng hạn như GPS, LiDAR và camera, ô tô không người lái có thể đạt được định vị và lập bản đồ chính xác và mạnh mẽ hơn, cho phép chúng điều hướng các môi trường phức tạp hiệu quả hơn.

Định vị và Lập bản đồ Đồng thời (SLAM)

Định vị và Lập bản đồ Đồng thời (SLAM) là một kỹ thuật được sử dụng trong xe tự lái để xây dựng bản đồ về môi trường đồng thời xác định vị trí của xe trong bản đồ đó. SLAM đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà tín hiệu GPS hoặc GNSS không khả dụng hoặc không đáng tin cậy, chẳng hạn như trong các hẻm núi đô thị, đường hầm hoặc môi trường trong nhà. Các thuật toán SLAM kết hợp dữ liệu từ các cảm biến khác nhau, chẳng hạn như LiDAR, camera và IMU, để tạo ra một bản mô tả chi tiết về môi trường và ước tính vị trí và hướng của xe.

Nguyên lý hoạt động của SLAM bao gồm hai bước chính:

1. Trích xuất đặc trưng: Trong bước trích xuất đặc trưng, thuật toán SLAM xử lý dữ liệu cảm biến để xác định các đặc trưng khác biệt trong môi trường, chẳng hạn như góc, cạnh hoặc các điểm mốc. Các đặc trưng này sau đó được sử dụng để xây dựng bản đồ của môi trường.
2. Liên kết dữ liệu: Trong bước liên kết dữ liệu, thuật toán khớp các đặc trưng quan sát được với các đặc trưng trong bản đồ hiện có để xác định vị trí và hướng của xe so với bản đồ.

SLAM cung cấp một số lợi thế cho xe tự hành:

• Nó cho phép các phương tiện hoạt động trong môi trường mà tín hiệu GPS hoặc GNSS không khả dụng hoặc không đáng tin cậy, cung cấp một giải pháp mạnh mẽ để định vị và lập bản đồ.
• Các thuật toán SLAM có thể thích ứng với những thay đổi trong môi trường, cập nhật bản đồ khi các đặc trưng mới được quan sát hoặc khi các đặc trưng hiện có thay đổi. Khả năng thích ứng này đặc biệt hữu ích trong các môi trường động, chẳng hạn như môi trường đô thị, nơi xe phải điều hướng xung quanh các vật thể chuyển động và đối phó với các điều kiện giao thông thay đổi.

Tuy nhiên, SLAM cũng có một số hạn chế:

• Nó có thể đòi hỏi tính toán chuyên sâu, đòi hỏi sức mạnh xử lý đáng kể để xử lý lượng lớn dữ liệu cảm biến và thực hiện các phép tính phức tạp.
• Các thuật toán SLAM có thể nhạy cảm với các lỗi trong phép đo cảm biến hoặc trích xuất đặc trưng, có thể dẫn đến sự không chính xác trong bản đồ hoặc vị trí ước tính của xe.

Trong xe tự hành, SLAM thường được sử dụng kết hợp với các công nghệ định vị và lập bản đồ khác, chẳng hạn như GPS và GNSS, để cung cấp giải pháp điều hướng chính xác và đáng tin cậy hơn. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, xe có thể đạt được mức độ chính xác định vị cao hơn và xây dựng bản đồ chi tiết và cập nhật hơn về môi trường của nó, cho phép nó điều hướng an toàn và hiệu quả hơn.

Hệ thống điều khiển

Hệ thống điều khiển là một thành phần quan trọng của xe tự lái, chịu trách nhiệm quản lý chuyển động của xe và đảm bảo điều hướng an toàn và hiệu quả. Nó đảm bảo rằng xe cơ giới hoạt động an toàn và hiệu quả sau khi thu thập thông tin từ các quá trình định vị và lập bản đồ và sử dụng thông tin đó để đưa ra quyết định và kiểm soát chuyển động của xe. Bằng cách phân tích môi trường, phát hiện chướng ngại vật và xem xét quỹ đạo mong muốn, hệ thống điều khiển sẽ hướng dẫn xe tự hành trong thời gian thực, điều chỉnh tốc độ, gia tốc và lái để điều hướng trên đường và đến đích. Các hệ thống này lấy đầu vào từ các cảm biến khác nhau và sử dụng các thuật toán để xác định các hành động thích hợp, chẳng hạn như tăng tốc, phanh hoặc lái.

Có hai loại hệ thống điều khiển chính trong xe tự hành: điều khiển dọc, quản lý tốc độ và gia tốc của xe, và điều khiển ngang, quản lý việc lái và giữ làn đường của xe.

Điều khiển dọc – Longitudinal Control

Điều khiển dọc trong các hệ thống lái xe tự động tập trung vào việc quản lý tốc độ và gia tốc của xe để duy trì trải nghiệm lái xe an toàn và thoải mái mà không cần sự can thiệp của người lái. Hệ thống điều khiển này nhận đầu vào từ các cảm biến khác nhau, chẳng hạn như LiDAR, radar và camera, để phát hiện môi trường xung quanh xe và xác định tốc độ và gia tốc thích hợp dựa trên các yếu tố như điều kiện giao thông, hình dạng đường và giới hạn tốc độ.

Một trong những khía cạnh quan trọng của điều khiển dọc là kiểm soát hành trình thích ứng (ACC), tự động điều chỉnh tốc độ của xe để duy trì khoảng cách theo sau an toàn với xe phía trước. Hệ thống ACC sử dụng các cảm biến, chẳng hạn như radar hoặc LiDAR, để đo khoảng cách và tốc độ tương đối của xe cơ giới phía trước, sau đó điều chỉnh gia tốc hoặc giảm tốc của xe để duy trì một khoảng cách định trước. Một số hệ thống ACC tiên tiến thậm chí có thể dừng xe hoàn toàn và tiếp tục lái khi giao thông bắt đầu di chuyển trở lại.

Một khía cạnh quan trọng khác của điều khiển dọc là tránh va chạm, trong đó hệ thống điều khiển phát hiện các chướng ngại vật tiềm ẩn và thực hiện các hành động né tránh, chẳng hạn như phanh hoặc chuyển làn, để tránh va chạm. Chức năng này dựa trên các thuật toán tiên tiến xử lý dữ liệu cảm biến để dự đoán vị trí tương lai của các đối tượng xung quanh và xác định hành động an toàn nhất.

Trong các hệ thống lái xe tự động, điều khiển dọc góp phần vào sự an toàn và hiệu suất của xe bằng cách đảm bảo rằng xe duy trì tốc độ và khoảng cách theo sau an toàn, đồng thời phản ứng với các mối nguy hiểm tiềm ẩn trong môi trường. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến và sử dụng các thuật toán điều khiển tiên tiến, hệ thống điều khiển dọc có thể mang lại trải nghiệm lái xe mượt mà và thoải mái bằng cách tự động hóa tác vụ lái xe, đồng thời giảm nguy cơ tai nạn.

Điều khiển ngang – Lateral Control

Điều khiển ngang trong xe tự hành tập trung vào việc quản lý việc lái và giữ làn của xe để đảm bảo điều hướng an toàn và chính xác. Khi xe tự hành tiếp tục phát triển, vô lăng truyền thống, từng là một bộ phận thiết yếu của việc lái xe, đang được thay thế bằng các hệ thống điều khiển tiên tiến cho phép điều hướng hoàn toàn tự động.

Hệ thống điều khiển này nhận đầu vào từ các cảm biến khác nhau, chẳng hạn như camera, LiDAR và GPS, để phát hiện vị trí của xe trong làn đường, độ cong của đường và sự hiện diện của các phương tiện hoặc chướng ngại vật khác. Dựa trên thông tin này, hệ thống điều khiển ngang điều chỉnh góc lái của xe để duy trì quỹ đạo mong muốn và ở trong ranh giới làn đường.

Một trong những khía cạnh quan trọng của điều khiển ngang là hỗ trợ giữ làn đường (LKA), tương tự như hệ thống lái tự động, tự động điều chỉnh tay lái của xe để giúp người lái ở trong vạch kẻ làn đường. Hệ thống LKA sử dụng camera hoặc các cảm biến khác để phát hiện ranh giới làn đường và xác định vị trí của xe so với chúng. Nếu xe bắt đầu trôi ra khỏi làn đường, hệ thống LKA sẽ nhẹ nhàng điều chỉnh tay lái để hướng dẫn xe trở lại giữa làn đường.

Một khía cạnh quan trọng khác của điều khiển ngang là hỗ trợ chuyển làn, trong đó hệ thống điều khiển phát hiện sự hiện diện của các phương tiện hoặc chướng ngại vật khác ở các làn đường liền kề và hỗ trợ người lái thực hiện chuyển làn an toàn. Chức năng này dựa vào các cảm biến, chẳng hạn như camera, LiDAR hoặc radar, để giám sát môi trường xung quanh xe và xác định thời điểm thích hợp và điều chỉnh lái để chuyển làn an toàn.

Trong xe tự hành, điều khiển ngang góp phần vào sự an toàn và hiệu suất của xe bằng cách đảm bảo rằng xe ở trong làn đường và điều hướng các khúc cua chính xác, đồng thời hỗ trợ người lái thực hiện chuyển làn an toàn. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến và sử dụng các thuật toán điều khiển tiên tiến, hệ thống điều khiển ngang có thể mang lại trải nghiệm lái xe mượt mà và thoải mái, đồng thời giảm nguy cơ tai nạn xe do lỗi của con người hoặc các yếu tố khác.

Tự động hóa truyền thông và kết nối mạng: Kết nối con đường phía trước

Truyền thông và kết nối mạng đóng một vai trò quan trọng trong xe tự hành, cho phép chúng trao đổi thông tin với các phương tiện, cơ sở hạ tầng và thiết bị khác để nâng cao độ an toàn và hiệu suất. Bằng cách chia sẻ dữ liệu về vị trí, tốc độ và ý định của mình, các phương tiện có thể phối hợp hành động của mình để tránh va chạm, tối ưu hóa luồng giao thông và cải thiện hiệu quả tổng thể. Có một số công nghệ truyền thông được sử dụng trong xe tự hành, chẳng hạn như giao tiếp Vehicle-to-Everything (V2X) và mạng 5G, cung cấp kết nối cần thiết cho các tính năng tiên tiến này.

Giao tiếp Vehicle-to-Everything (V2X)

Giao tiếp Vehicle-to-Everything (V2X) là một công nghệ cho phép xe tự hành trao đổi thông tin với các phương tiện khác (V2V), cơ sở hạ tầng (V2I), người đi bộ (V2P) và mạng (V2N). Giao tiếp V2X cho phép một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như tránh va chạm hợp tác, tối ưu hóa tín hiệu giao thông và chia sẻ thông tin giao thông theo thời gian thực, có thể nâng cao tính an toàn, hiệu quả và sự tiện lợi cho người lái xe và hành khách.

Ví dụ, thông tin này nâng cao nhận thức của người lái xe về những thứ như điều kiện đường xá, thông báo công trình công cộng, tai nạn gần đó, xe cấp cứu đang đến gần và hoạt động của những người lái xe khác trên cùng tuyến đường. Nó cũng thông báo cho người lái xe về bất kỳ mối nguy hiểm tiềm ẩn nào và giúp giảm khả năng xảy ra tai nạn và thương tích trên đường. Công nghệ này cũng cải thiện hiệu quả giao thông bằng cách thông báo cho người lái xe về bất kỳ tình trạng tắc nghẽn giao thông sắp tới nào và đề xuất các tuyến đường thay thế để đến đích.

Giao tiếp V2X thường sử dụng công nghệ Truyền thông chuyên dụng tầm ngắn (DSRC) hoặc Giao tiếp phương tiện với mọi thứ qua mạng di động (C-V2X) để truyền dữ liệu giữa các phương tiện và các thực thể khác.

DSRC là một tiêu chuẩn truyền thông không dây hoạt động ở băng tần 5,9 GHz, cung cấp giao tiếp có độ trễ thấp, độ tin cậy cao với phạm vi lên tới 1 km.

Mặt khác, C-V2X tận dụng các mạng di động, chẳng hạn như 4G LTE hoặc 5G, để cung cấp giao tiếp tầm xa hơn, dung lượng cao hơn.

Dưới đây là những ưu điểm chính của giao tiếp V2X:

• Khả năng cung cấp cho các phương tiện sự hiểu biết toàn diện hơn về môi trường của chúng, vượt ra ngoài giới hạn tầm nhìn của các cảm biến trên xe.
• Bằng cách chia sẻ dữ liệu với các phương tiện và cơ sở hạ tầng khác, các phương tiện được trang bị V2X có thể dự đoán các mối nguy hiểm tiềm ẩn, chẳng hạn như các phương tiện đang đến gần từ các điểm mù hoặc người đi bộ băng qua đường, và thực hiện các hành động thích hợp để tránh va chạm.
• Giao tiếp V2X có thể cho phép các phương tiện phối hợp chuyển động của chúng, chẳng hạn như hình thành các đoàn xe để giảm tiêu thụ nhiên liệu hoặc tối ưu hóa thời gian đèn tín hiệu giao thông để giảm thiểu tắc nghẽn.

Tuy nhiên, giao tiếp V2X cũng phải đối mặt với một số thách thức: chẳng hạn như

• Do ở trên internet, nó dễ bị hack.
• Sự cần thiết phải triển khai rộng rãi cơ sở hạ tầng và thiết bị tương thích, cũng như các mối quan tâm về an ninh mạng và quyền riêng tư.

Bất chấp những thách thức này, giao tiếp V2X dự kiến sẽ đóng một vai trò quan trọng trong tương lai của xe tự hành, cho phép chúng hoạt động an toàn và hiệu quả hơn trong các môi trường phức tạp, năng động.

5G và hơn thế nữa

5G, thế hệ mạng di động thứ năm, có tiềm năng tác động đáng kể đến xe tự hành bằng cách cung cấp khả năng liên lạc nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Với độ trễ thấp, tốc độ dữ liệu cao và dung lượng tăng lên, 5G có thể cho phép giao tiếp thời gian thực giữa các phương tiện, cơ sở hạ tầng và các thiết bị khác, nâng cao hiệu suất và độ an toàn tổng thể của xe tự hành.

Nguyên tắc hoạt động của 5G liên quan đến việc sử dụng kết hợp các băng tần tần số cao hơn, công nghệ ăng-ten tiên tiến và phân chia mạng để cung cấp giao tiếp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. Mạng 5G có thể đạt tốc độ dữ liệu lên tới 10 Gbps, nhanh hơn 100 lần so với 4G và độ trễ thấp tới 1 mili giây, cho phép giao tiếp gần như tức thời giữa các thiết bị. Độ trễ thấp này đặc biệt quan trọng đối với xe tự hành, vì nó cho phép chúng phản ứng nhanh hơn với những thay đổi trong môi trường và đưa ra quyết định tốt hơn.

Những ưu điểm của 5G trong xe tự hành bao gồm:

• Cải thiện giao tiếp xe với mọi thứ (V2X), tăng cường xử lý dữ liệu cảm biến và hỗ trợ các ứng dụng tiên tiến, chẳng hạn như lái xe từ xa và lái xe theo nhóm (platooning).
• Với 5G, các phương tiện có thể chia sẻ nhiều dữ liệu hơn với nhau và với cơ sở hạ tầng, cho phép chúng phối hợp chuyển động hiệu quả hơn và tránh các mối nguy hiểm tiềm ẩn.
• 5G có thể hỗ trợ xử lý lượng lớn dữ liệu cảm biến trong thời gian thực, cho phép các phương tiện xây dựng bản đồ môi trường xung quanh chính xác và cập nhật hơn.

Tuy nhiên, cũng có một số thách thức liên quan đến việc triển khai 5G trong xe tự hành:

• Việc triển khai cơ sở hạ tầng 5G, chẳng hạn như các ô nhỏ và ăng-ten, có thể tốn kém và mất thời gian, đặc biệt là ở các khu vực đô thị, nơi cần phủ sóng nhiều nhất.
• Mạng 5G có thể dễ bị nhiễu hoặc tắc nghẽn, điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và độ tin cậy của giao tiếp giữa các phương tiện và các thiết bị khác.

Khi sự phát triển của 5G và các công nghệ truyền thông trong tương lai tiếp tục, người ta hy vọng rằng những tiến bộ này sẽ đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của xe tự hành. Bằng cách cung cấp khả năng giao tiếp nhanh hơn và đáng tin cậy hơn, 5G và hơn thế nữa có thể cho phép các phương tiện chia sẻ nhiều dữ liệu hơn, đưa ra quyết định tốt hơn và cuối cùng là điều hướng an toàn và hiệu quả hơn.

Bảo mật xe tự hành: An ninh mạng và Quyền riêng tư

An ninh mạng và quyền riêng tư là những mối quan tâm quan trọng trong việc phát triển và triển khai xe tự hành. Vì những phương tiện này dựa vào các mạng lưới cảm biến, hệ thống liên lạc và thuật toán điều khiển phức tạp, chúng có thể dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa an ninh mạng khác nhau, chẳng hạn như hack, xâm phạm dữ liệu và tấn công từ chối dịch vụ. Đảm bảo an ninh và quyền riêng tư của xe tự hành là điều cần thiết để bảo vệ sự an toàn và tin tưởng của người dùng, cũng như tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn ngành.

Một trong những mối đe dọa an ninh mạng chính mà xe tự hành phải đối mặt là khả năng truy cập trái phép vào hệ thống điều khiển của xe. Tin tặc có thể khai thác các lỗ hổng trong phần mềm hoặc giao thức liên lạc của xe để giành quyền kiểm soát các chức năng quan trọng, chẳng hạn như lái, tăng tốc hoặc phanh. Điều này có thể dẫn đến các tình huống nguy hiểm, chẳng hạn như va chạm hoặc mất kiểm soát. Để giảm thiểu rủi ro này, các nhà sản xuất và nhà cung cấp xe phải thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, chẳng hạn như thực hành phát triển phần mềm an toàn, mã hóa và hệ thống phát hiện xâm nhập, để bảo vệ hệ thống điều khiển của xe khỏi bị truy cập trái phép.

Một mối quan tâm khác về an ninh mạng là khả năng vi phạm dữ liệu, vì xe tự hành tạo ra và truyền một lượng lớn dữ liệu, bao gồm thông tin cá nhân về người ngồi trong xe và thói quen di chuyển của họ. Đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu này là điều cần thiết để tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu, chẳng hạn như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) ở Liên minh Châu Âu và để duy trì sự tin tưởng của người dùng. Để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu người dùng, các nhà sản xuất xe và nhà cung cấp dịch vụ phải triển khai mã hóa dữ liệu mạnh mẽ, kiểm soát truy cập và kỹ thuật giảm thiểu dữ liệu, cũng như cung cấp thông tin minh bạch về cách dữ liệu được thu thập, sử dụng và chia sẻ.

Ngoài các mối đe dọa an ninh mạng, xe tự hành cũng phải đối mặt với những thách thức liên quan đến quyền riêng tư của người dùng. Ví dụ: các phương tiện được trang bị camera hoặc các cảm biến khác có thể vô tình chụp ảnh hoặc dữ liệu về những người không phải là người ngồi trong xe, làm dấy lên lo ngại về việc giám sát và quyền riêng tư. Để giải quyết những lo ngại này, các nhà sản xuất xe và nhà cung cấp dịch vụ phải phát triển các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư, chẳng hạn như ẩn danh, che giấu dữ liệu và quyền riêng tư khác biệt, để bảo vệ quyền riêng tư của những người có thể bị ảnh hưởng bởi các hoạt động thu thập dữ liệu của xe.

Tóm lại, đảm bảo an ninh mạng và quyền riêng tư của xe tự hành là một khía cạnh quan trọng trong quá trình phát triển và triển khai của chúng. Bằng cách thực hiện các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và công nghệ bảo vệ quyền riêng tư, các nhà sản xuất và nhà cung cấp dịch vụ xe có thể bảo vệ sự an toàn và tin tưởng của người dùng, tuân thủ các quy định và góp phần vào việc áp dụng thành công xe tự hành trong xã hội.

Kết luận

Hiểu các khía cạnh kỹ thuật của xe tự hành là điều cần thiết để triển khai và áp dụng thành công chúng. Bài viết này đã khám phá các thành phần quan trọng của xe tự hành, bao gồm cảm biến và hệ thống nhận thức, định vị và lập bản đồ, hệ thống điều khiển, truyền thông và kết nối mạng, và an ninh mạng và quyền riêng tư. Bằng cách đi sâu vào các chủ đề này, chúng ta đã hiểu sâu hơn về các nguyên tắc kỹ thuật làm nền tảng cho sự phát triển và vận hành của xe tự hành. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, điều quan trọng là phải giải quyết các thách thức và cơ hội do các khía cạnh kỹ thuật này đưa ra để đảm bảo việc triển khai xe tự hành an toàn, hiệu quả và rộng rãi trong xã hội của chúng ta.