Bài thuyết trình Tiểu luận Automated Vehicle

Báo cáo bài tập lớn

ĐIỀU KHIỂN THÔNG MINH

Nhóm 4: Trần Ngọc Tân

Trần Minh Tuấn

41002914

41003800

41002849

41003730

41003864

Nguyễn Đức Tâm

Ngô Đặng Tuân

Bùi Thanh Tùng

1

2

Giới thiệu

 Duy trì một tốc độ cố định hoặc giữ khoảng cách an toàn.

 Giữ khoảng cách với các phương tiện khác.

 Cải thiện tầm nhìn vào ban đêm với máy ảnh hồng ngoại.

 Xây dựng bản đồ và tìm các tuyến đường thay thế

3

Các mục trình bày

*Sơ lược về các dự án xe điều khiển tự động trên thế giới

*Dự án AUTOPIA

*Automated Guided Vehicle

*Video giới thiệu sản phẩm của hãng xe Continental

4

Sơ lược về các dự án xe điều

khiển tự động trên thế giới

*Các dự án ở Châu Âu

*Các dự án ở Mỹ

5

Các dự án ở Châu Âu

Tại châu Âu, các nhà nghiên cứu đã hoàn thành phát triển xe tự động VaMoRs

(nền tảng tiên tiến cho hình ảnh tự hướng dẫn đường xe) và Argo - là một phần

của chương trình Prometheus.

Vào cuối những năm 1980, trong một phần của dự án VaMoRs, đã phát triển một

hệ thống tự động lái xe sử dụng tầm nhìn nhân tạo và Transputers. Nhóm nghiên

cứu lắp đặt hệ thống trong một chiếc xe với thiết bị truyền động tự động và điều

hành một loạt các thí nghiệm tự động lái xe, một số trong số đó là trên đường cao

tốc thông thường với tốc độ lên đến 130 KMH.

6

*Đội của giáo sư Alberto Broggi phát triển chiếc xe Argo tại Parma University.

Năm 1998 , nhóm nghiên cứu lái xe Argo 2.000 km dọc theo đường cao tốc Ý

trong chế độ tự động sử dụng chế độ lái nhân tạo dựa trên tầm nhìn (VAMP) .

*Tại Pháp , các dự án như Praxitele và " La route automatisée " tập trung vào

việc lái xe trong môi trường đô thị , cũng như dự án của Liên Minh Châu Âu là

và CyberCars - 2 .

*Một dự án khác của châu Âu , Chauffeur , tập trung vào lái xe tải tầm trung.

7

8

Dự án của Mỹ

*Dự án PATH của ĐH California (Partners for Advanced Transit and

Highways ) là một chương trình đa ngành tung ra trong năm 1986. Mục

tiêu cuối cùng của nó là để giải quyết các vấn đề giao thông của nhà nước

bằng cách tự động hoá hoàn toàn hoặc một phần xe . PATH sử dụng làn

đường đặc biệt cho xe tự động, các xe sẽ lưu thông một cách tự động

(được hướng dẫn bởi các dấu từ tính ) và theo hàng

9

10

11

Dự án AUTOPIA

*Autopia được xây dựng dựa trên thí nghiệm của Instituto de Automatica

trong công nghiệp phát triển robot tự hành (autonomous robots), các hệ

thống điều khiển mờ và những nghiên cứu của Universidad de Alcalá de

Henares về tầm nhìn nhân tạo (artificial vision).

*Cụ thể hơn, mục đích của công việc là điều khiển tự động vô lăng (còn

được gọi là kiểm soát bên - lateral control) trong một dòng xe sản xuất

hàng loạt. Khía cạnh khác của nghiên cứu được thực hiện bởi Chương

trình Autopia là kiểm soát tốc độ của xe (còn được gọi là kiểm soát theo

chiều dọc) và khả năng thích ứng của nó với các tính năng trên đường,

bằng cách sử dụng bàn đạp ga và phanh khi cần thiết.

12

Hình 1 cho thấy hai sản phẩm điện của các xe tải Citroën Berlingo,

mà đã được tự động, sử dụng một hệ thống nhúng điều khiển logic

mờ dựa trên hệ thống điều khiển kiểm soát tốc độ và chế độ lái của

xe.

13

Hệ thống giao thông thông minh (ITS)

logic mờ

14

Thuật toán di truyền (Genetic algorithms - GAs)

Hệ mờ di truyền (GFS - Genetic Fuzzy Systems).

*Hình 2 cho thấy hệ thống điều khiển mà chúng ta phát triển để xử lý tất cả

các thiết bị. Máy tính lái các xe tải sử dụng hai bộ điều khiển logic mờ dựa

trên: Điều khiển lái (bên cạnh) và điều khiển tốc độ (theo chiều dọc).

15

Chiếc xe dùng để thử nghiệm được trang bị một hệ thống định vị toàn cầu vi sai

(DGPS), thiết bị truyền động cho các tay lái và bàn đạp, và một máy tính cho phép

thực hiện điều khiển độc lập trên thiết bị truyền động.

16

Một trạm phát DGPS được cài đặt trong ZOCO (COnduction Zone),

nó có thể được sử dụng bởi các hệ thống điện thoại di động tích hợp

trong xe hơi để có được vị trí với độ chính xác gần một cm

17

Guidance system - Hệ thống hướng dẫn

*Hệ thống hướng dẫn được mô hình hóa sử dụng các biến mờ và các

quy tắc mờ. Ngoài điều khiển tay lái và vận tốc xe, các biến hệ thống

có thể sử dụng trong điều khiển hành trình thích ứng (ACC) và khả

năng vượt qua. Trong số các biến có 2 biến quan trọng là khoảng cách

đế

n

đ

o

ạ

n u

ố

n cong ti

ế

p theo và kho

ả

ng cách

đế

n chi

ế

c xe phía tr

ướ

c.

*Lái xe là một vấn đề cần kiểm soát đặc biệt bởi vì mô hình toán học là

rất phức tạp và không thể tuyến tính hóa chính xác. Sử dụng logic mờ

bởi vì nó là một phương pháp cũng đã được thử nghiệm để xử lí với

loại hệ thống này, cung cấp kết quả tốt, và có thể kết hợp với kiến thức

của con người vào thuật toán điều khiển. Ngoài ra, logic mờ cho phép

chúng ta bắt chước hành vi lái xe của con người.

18

Steering control

* Mục tiêu của hệ thống kiểm soát lái là để theo dõi quỹ đạo, chúng ta sử dụng hai biến mờ:

Lateral_Error và Angular_Error. Các biến này đại diện cho sự khác biệt giữa vị trí hiện tại và vị trí

chính xác của xe và định hướng mình cho nó một quỹ đạo tham khảo.

* Lateral_Error (a) đại diện cho khoảng cách từ xe đến quỹ đạo tham khảo. Nếu chiếc xe được đặt bên

trái của quỹ đạo, giá trị Lateral_Error là trái, nếu chiếc xe ở bên phải thì giá trị là phải

* Angular_Error (b) là góc giữa hướng xe hiện tại và xe vectơ vận tốc. Nếu góc này là ngược chiều

kim đồng, giá trị Angular_Error còn trái. Nếu góc thuận chiều kim đồng hồ, giá trị Angular_Error là

phải.

19

20

Bài thuyết trình Tiểu luận Automated Vehicle - Trần Ngọc Tân