BỘ CÔNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
-----------------------------------

NGUYỄN THÀNH LONG

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH CÔNG NGHỆ Ô TÔ

NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ HỖ TRỢ LÁI TỰ
ĐỘNG TRÊN XE ĐIỆN CỦA TESLA

CBHD:TS.Vũ Hải Quân
Sinh viên: Nguyễn Thành Long

NGÀNH CÔNG NGHỆ Ô TÔ

Mã số sinh viên: 2018600556

Hà Nội – Năm 2022


1

MỤC LỤC
MỤC LỤC ..................................................................................................... 1
DANH MỤC HÌNH ẢNH ............................................................................ 3
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ........................................................................ 5
LỜI NÓI ĐẦU .............................................................................................. 6
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XE TỰ HÀNH ............................................. 7
1.1 Khái quát chung về xe tự hành ............................................................ 7
1.1.1 Giới thiệu chung ........................................................................... 7

1.1.2 Phân loại ....................................................................................... 8
1.2 Công tự hành của các hãng xe khác và công nghệ tự hỗ trợ lái tự động
(autopilot) của Tesla. ............................................................................... 12
1.2.1 Công nghệ tự hành của google................................................... 12
1.2.2 Công nghệ hỗ trợ lái tự động trên xe điện Tesla........................ 15
Chương 2: CÁC CÔNG NGHỆ ĐƯỢC ỨNG DỤNG TRONG CÔNG
NGHỆ HỖ TRỢ LÁI TỰ ĐỘNG CỦA TESLA ........................................ 25
1.1 Lý thuyết cơng nghệ trí tuệ nhân tạo xử lý hình ảnh. ....................... 25
1.1.1 Giới thiệu chung ......................................................................... 25
1.1.2 Convolution Neutral Network (CNN) ....................................... 27
1.2 Công nghệ nhận biết vật cản sử dụng radar. ..................................... 36
1.2.1 giới thiệu chung.......................................................................... 36
1.2.2 Nguyên lý hoạt động của radar .................................................. 39
1.3 Nhận biết vật cản bằng cảm biến siêu âm ......................................... 43
1.4 CAN Bus ........................................................................................... 45
1.4.1 giới thiệu chung.......................................................................... 46


2
1.4.2 các cơ chế giao tiếp mạng CAN................................................. 48
Chương 3: THIẾT KẾ MODULE NHẬN BIẾT VẬT CẢN VÀ XÂY DỰNG
GIAO DIỆN TƯƠNG TÁC NGƯỜI DÙNG ............................................. 50
1.5 Thiết kế module nhận biết vật cản .................................................... 50
1.5.1 Giới thiệu phần mềm proteus ..................................................... 50
1.5.2 Thiết kế module nhận biết vật cản và tính tốn khoảng cách với
cảm biến siêu âm ................................................................................. 56
1.5.3 Kết quả mô phỏng : .................................................................... 62
1.6 XÂY DỰNG GIAO DIỆN GIAO TIẾP NGƯỜI DÙNG TRÊN BẢNG
TAPLO .................................................................................................... 63
1.6.1 giới thiệu chung......................................................................... 63

1.6.2 Thiết kế giao diện người dùng. .................................................. 68
KẾT LUẬN ................................................................................................. 71
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................... 72
PHỤ LỤC .................................................................................................... 73


3

DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Adaptive – cruise –control ............................................................ 9
Hình 1.2: Minh họa xe tự hành cấp độ 2 ..................................................... 10
Hình 1.3: Audi R8 tự hành cấp độ 3. .......................................................... 11
Hình 1.4: xe tự hành cấp độ 4. .................................................................... 11
Hình 1.5: bố trí trung các bộ phận cảm biến xe tự hành google ................ 13
Hình 1.6: minh hoạ cơng nghệ xe tự hành google ...................................... 14
Hình 1.7: Các thiết bị thu nhận tín hiệu trong cơng nghệ Autopilot........... 16
Hình 1.8: góc chiếu và phạm vi của camera. .............................................. 17
Hình 1.9: vị trí lắp đặt cảm biến siêu âm .................................................... 19
Hình 1.10: minh hoạ các giao tiếp .............................................................. 20
Hình 1.11: minh họa khả năng điều hướng của xe ..................................... 21
Hình 1.12: minh họa khả năng triệu hồi thông minh. ................................. 22
Hình 2.1: Các giai đoạn xử lý hình ảnh ...................................................... 25
Hình 2.2: Minh họa cách tích chập. ............................................................ 28
Hình 2.3: Hình ảnh trước khi tích chập....................................................... 29
Hình 2.4: Ảnh phát hiện biên sau khi tích chập .......................................... 29
Hình 2.5: Cấu trúc mạng CNN.................................................................... 30
Hình 2.6: Dữ liệu đầu vào, bộ lọc và kết quả lớp tích chập........................ 31
Hình 2.7: Phép tốn tích chập trong CNN .................................................. 31
Hình 2.8: Chức năng kích hoạt ................................................................... 32
Hình 2.9: Áp dụng padding cho ma trận đầu vào. ...................................... 34

Hình 2.10 : Minh họa hoạt động gộp. ......................................................... 34
Hình 2.11: Mạng thần kinh sâu phân loại nhiêu lớp ................................... 36
Hình 2.12: minh hoạ radar ARS410............................................................ 37
Hình 2.13: radar phoenix of Arbe ............................................................... 38
Hình 2.14: độ phân giải của phoenix .......................................................... 39
Hình 2.15: các thơng số thể hiện sự vượt trội của phoenix ........................ 39
Hình 2.16: minh họa tần số xung phát xạ, xung phản xạ ............................ 42


4
Hình 2.17: Góc lệch hương di chuyển của mục tiêu so với radar............... 43
Hình 2.18: Nguyên lý hoạt động cảm biến siêu âm .................................... 44
Hình 2.19: Nguyên lý time of light ............................................................. 45
Hình 2.20: mạng giao tiếp trên ơ tơ ............................................................ 46
Hình 2.21: minh hoạ mơ hình mạng CAN .................................................. 47
Hình 2.22: mơ hình mạng CAN .................................................................. 48
Hình 3.1: Giao diện home page proteus 8.7................................................ 51
Hình 3.2: Chọn chức năng vẽ sơ đồ nguyên lý .......................................... 51
Hình 3.3: Giao diện schematic .................................................................... 52
Hình 3.4: Chọn linh kiện ............................................................................. 52
Hình 3.5: chọn thư viện ............................................................................... 52
Hình 3.6: Cửa sổ chứa link chọn linh kiện.................................................. 53
Hình 3.7: Minh họa linh kiện trên mạch nguyên lý. ................................... 54
Hình 3.8: Cảm biến siêu âm HC-SR04. ...................................................... 57
Hình 3.9: Vi điều khiển arduino uno r3 ...................................................... 59
Hình 3.10: kết nối chân linh kiện lại với nhau ............................................ 61
Hình 3.11: kết quả mơ phỏng chưa phát hiện vật cản. ................................ 62
Hình 3.12: Kết quả mơ phỏng phát hiện vật cản......................................... 62
Hình 3.13: Phần mềm Tạo mơi trường IDE cho lập trình ứng dụng .......... 63
Hình 3.14: minh hoạ ngơn ngữ C++ ........................................................... 65

Hình 3.15: giao diện ứng dụng viết bằng C++............................................ 66
Hình 3.16: các trình duyệt có sự đóng góp của C++ .................................. 67
Hình 3.17:giao diện mà hình xe điện Tesla được viết bằng QML ............. 68
Hình 3.18: bố cục của giao diện. ................................................................. 69
Hình 3.19: hình ảnh giả lập nhận được tín hiệu vật cản phía trái trước xe . 69
Hình 3.20: hỉnh ảnh mơ phỏng phát hiện vật cản phía sau xe .................... 70


5

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
CNN:

CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

LIDAR:

LIGHT DETECTION AND RANGING

AI:

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

ADAS:

ADVANCED DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS

QML:

QT META LANGUAGE



6

LỜI NĨI ĐẦU
Ngày nay, với sự phát triển khơng ngừng nghỉ của khoa học kỹ thuật, các
loại máy móc trang thiết bị sử dụng trong cuộc sống hàng ngày trở nên hiện
đại và thơng minh hơn. Ơ tơ cũng khơng phải là một ngoại lệ.
Ơ tơ chính là phương tiện được sử dụng phổ biến với sự tiện dụng trong
các hoạt động di chuyển nhưng khơng phải ai cũng có thể làm chủ chiếc xe
của mình, đặc biệt là trong những tình huống đột ngột, bất ngờ. Nếu khơng
xử lý đủ nhanh và hợp lý có thể tai nạn sẽ xảy ra.
Để làm giảm vai trò của người điều khiển, cũng như hỗ trợ người lái
trong tình huống khẩn cấp, những chiếc xe tự hành đã được nghiên cứu. Vào
thời điểm hiện tại, có rất nhiều cơng ty cơng nghệ và tập đoàn sản xuất xe
hơi lớn trên thế giới đã tham gia vào cuộc chạy đua phát triển công nghệ xe
tự lái thông minh mà không cần đến bất kỳ sự can thiệp nào từ bàn tay của
con người, nổi bật trong số đó là các tên tuổi lớn như Tesla, Daimler,
Google...
Đứng trước xu thế phát triển về xe tự hành trong ngành công nghiệp ô
tô, tôi quyết định thực hiện nghiên cứu đề tài : “Nghiên cứu công nghệ hỗ
trợ lái tự động trên xe điện của Tesla”.
Đề tài được thực hiện trong thời gian ngắn, trình độ hiểu biết cịn nhiều
hạn chế và nguồn tài liệu có hạn nên khơng thể tránh khỏi những sai sót. Rất
mong thầy cơ và các bạn đóng góp ý kiến. Tơi xin trân thành cảm ơn giáo
viên hướng dẫn thầy Vũ Hải Quân, các thầy cô trong khoa cùng các bạn sinh
viên đã giúp đỡ và hỗ trợ tơi hồn thành đề tài của mình.
Tơi xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày


tháng

năm 2022

Sinh viên thực hiện

Nguyễn Thành Long


7

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ XE TỰ HÀNH
1.1 Khái quát chung về xe tự hành
1.1.1 Giới thiệu chung
Xe tự hành đang là lĩnh vực được rất nhiều nhà sản xuất xe hơi hướng
đến, với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong những năm gần
đây các nhà sản xuất đã ứng dụng công nghệ AI vào trong hệ thống tự hành
của chiếc xe. Xe tự hành là chiếc xe có thể kết hợp với một vào phần mềm
để điều khiển, điều hướng và lái xe. Hiện nay, chưa có bất cứ một loại
phương tiện vận hành tự động hồn tồn nào. Tuy nhiên, có những loại xe tự
động mộtphần trên ô tô và xe tải với nhiều mức độ khác nhau, từ những chiếc
xe thơng thường có hỗ trợ phanh, hỗ trợ chuyển làn đường cho đến những
nguyên mẫu tự hành độc lập cao. Mặc dù vẫn cịn sơ khai, cơng nghệ tự hành
ngày càng trở nên phổ biến và có thể biến đổi hồn tồn hệ thống giao thông
trong tương lai của chúng ta. Với sự phát triển mạnh của khoa học công nghệ,
mỗi hãng sẽ có những hướng đi khác nhau trên con đường tạo ra một chiếc
xe tự hành. Trong khi xe tự hành của google sử dụng Lidar để nhận biết, tính
tốn khoảng cách giữa xe với vật thể thì Tesla lại sử dụng radar để làm những
công việc này.
Mỗi công ty sẽ chế tạo ra những chiếc xe tự hành với cấu tạo khác nhau

nhưng chúng đều có một nguyên lý hoạt động chung. Xe ô tô tự lái dựa vào
cảm biến để nhận biết mơi trường xung quanh, các tín hiệu nhận được từ cảm
biến sẽ được bộ xử lý trung tâm với khả năng xử lý mạnh mẽ sử dụng các
thuật tốn phức tạp để tính tốn, từ đó đưa ra tín hiệu điều khiển tới bộ truyền
động là các hệ thống phanh và hệ thống lái để điều khiển hoạt động của xe.
Xe tự hành tạo và duy trì bản đồ môi trường xung quanh dựa trên nhiều
loại cảm biến nằm ở các bộ phận khác nhau trên xe. Cảm biến radar giám sát
vị trí của các phương tiện gần đó. Camera phát hiện đèn giao thơng, đọc biển
báo đường bộ, theo dõi phương tiện khác và tìm kiếm người đi bộ. Đối với
loại xe tự hành trang bị Lidar, cảm biến nắp sẽ phát ra các xung ánh sáng tới


8
môi trường xung quanh để xác định mép đường và xác định vạch kẻ làn
đường. . Cảm biến siêu âm phát hiện lề đường và các phương tiện khác khi
đỗ xe.
Sau đó, phần mềm vi tính sẽ xử lý tất cả tín hiệu đầu vào, vạch ra cách
xử lý tín hiệu hướng dẫn đến bộ truyền động của ô tô, bộ phận điều khiển
tốc độ của ô tô... Các quy tắc mã hóa, các thuật tốn điều khiển đảm bảo tn
thủ đúng theo luật giao thơng.
1.1.2 Phân loại
Ơ tơ tự lái là phương tiện có khả năng cảm nhận mơi trường và hoạt
động không cần sự tham gia của con người. Chúng ta không cần phải điều
khiển phương tiện bất cứ lúc nào, và trên xe cũng không bắt buộc có tài xế.
Một chiếc xe tự lái có thể đi đến bất kỳ đâu mà một chiếc ô tô truyền thống
có thể đi đến và làm mọi thứ mà người lái xe có thể làm trong q trình điều
khiển.
Dựa vào mức độ độc lập của ô tô với người điều khiển mà hiệp hội kỹ
sư ô tô (SAE) phân chia công nghệ tự lái của ô to thành 6 cấp độ từ cấp độ 0
( hồn tồn thả cơng) đến cấp độ 5 (hoàn toàn tự động)[1], với khả năng tự

lái gồm:
Cấp độ 0 : cấp độ khơng có tự hành .
Ở cấp độ này, chiếc xe khơng có khả năng tự động với bất kỳ khả năng
tự lái nào. Người lái chịu trách nhiêm hoàn toàn cho tất cả cá thao tác vận
hành của chiếc xe.
Cấp độ 1 : hỗ trợ người lái.
Ở cấp độ này, người lái và hệ thống tự động cùng nhau chia sẻ quyền
kiểm soát chiếc xe với hệ thống kiểm sốt hành trình chủ động (ADAS) hỗ
trợ người lái xe bằng cách đánh lái, phanh hoặc tăng tốc nhưng không đồng
thời. ADAS bao gồm camera chiếu hậu và các tính năng như cảnh báo ghế
rung để cảnh báo người lái xe khi họ lệch khỏi làn đường đang di chuyển.
Hỗ trợ việc giữ khoảng cách an toàn với những phương tiện xung quanh bằng


9
cách tự động điều khiển phanh và ga. Từ đó có thể thấy, người điều khiển
vẫn cần làm mọi việc để kiểm sốt xe. Hầu hết các loại ơ tơ cao cấp ra mắt
trong những năm trở lại đây đều hỗ trợ đầy đủ các chức năng tự lái ở cấp độ
1.

Hình 1.1: Adaptive – cruise –control
Cấp độ 2 : tự hành một phần
Xe được tích hợp những chức năng tự động tiên tiến có khả năng thực
hiện nhiều tác vụ trong cùng một lúc trong khi ở cấp độ một xe chỉ có thể
thực hiện một tác vụ tại một thời điểm. Hệ thống kiểm sốt hành trình chủ
động lúc này có thể kiểm sốt cả việc điều hướng, tăng giảm tốc độ và cảnh
báo chệch làn đường. Tuy nhiên, ở chế độ này, người điều khiển vẫn phải
giám sát việc lái xe và sẵn sàng can thiệp bất cứ lúc nào nếu hệ thống phản
hồi khơng chính xác. Những chiếc xe có khả năng tự động cấp độ 2 bao gồm:
các xe Tesla trang bị hệ thống phần mềm Autopilot, Cadillac Super Cruise,

Mercedes-Benz Drive Pilot và Volvo Pilot Assistant.


10

Hình 1.2: Minh họa xe tự hành cấp độ 2
Cấp độ 3: tự hành có điều kiện.
Ở cấp độ này, người lái không cần phải liên tục giám sát mà có thể thực
hiện một số các hoạt động khác trong khi xe đang chạy như nhắn tin, xem
phim. Hệ thống sẽ tự động nhận biết giới hạn vận hành, nếu khơng đáp ứng
đủ điều kiện tự động vận hành thì hệ thống sẽ thông báo cho người lái điều
khiển chiếc xe trở lại.
Thông thường, ở cấp độ này, chiếc xe sẽ tự phân tích và tối ưu hóa việc
ga, phanh, chuyển làn,... hồn tồn khơng cần sự can thiệp của con người với
tốc độ dưới 60km/h. Khi tính năng này được kích hoạt người lái có thể rời
chân khỏi bàn đạp ga và tay lái trong một khoảng thời gian dài, thư giãn với
các tiện ích trên xe. Khi tốc độ vượt qua 60km/h hay tình hình giao thơng trở
nên thơng thống thì hệ thống sẽ cầu người lái tự điều khiển chiếc xe,
người lái có thể lựa chọn tiếp nhận điều khiển chiếc xe hoặc từ chối. Nếu
người dùng từ chối và bỏ qua các cảnh báo thì hệ thống tự động điều khiển
chiếc xe tự phanh lại cho đến khi dừng hẳn trên làn đường của mình. Audi
R8 là chiếc xe thương mại đầu tiên trên thế giới có khả năng tự hành ở cấp
độ 3.


11

Hình 1.3: Audi R8 tự hành cấp độ 3.
Cấp độ 4: tự hành cấp cao.
Ở cấp độ này, người lái khơng cần phải điều khiển, giám sát chiếc xe,

thậm chí chiếc xe khơng cần có vơ lăng. Tuy vậy, chiếc xe bị giới hạn phạm
vi hoạt động trong một không gian, địa hình nhất định. Trong quá trình tự
hành, nếu phát hiện lỗi hay có vẫn đề mà hệ thống không xử lý được, chiếc
xe sẽ tự động dừng lại thay vì yêu cầu người lái tiếp nhận điều khiển chiếc
xe trở lại như ở cấp độ 3.
Các taxi robot tương lai sẽ là ví dụ rõ ràng cho việc tự hành của ô tô ở
cấp độ này, chúng sẽ hoạt động một cách tự động trên một hay nhiều tuyến
đường trong một khu vực có địa hình nhất định.

Hình 1.4: xe tự hành cấp độ 4.
Cấp độ 5: tự hành hoàn toàn


12
Đây là cấp độ cao nhất của xe tự hành. Chiếc xe sẽ tự kiểm soát những
chuyển động ngang, dọc và chuyển động tăng tốc. Tại cấp độ này xe không
cần bất cứ sự trợ giúp nào từ người lái trong bất cứ tình huống nào, do đó xe
khơng cần có vơ lăng, bàn đạp ga và bàn đạp phanh.
Để chiếc xe có thể xác định mơi trường xung quanh trong mọi điều kiện
đường xá, thời tiết đòi hỏi các cảm biến, các hệ thống camera, GPS,... phải
làm việc một cách rất chính xác với khả năng tính tốn dựa trên cơng nghệ
trí tuệ nhân tạo.
Hiện nay, trên thế giới chỉ có duy nhất Audi Concept là đạt đến khả năng
tự hành ở cấp đọ 5. Theo nhiều chuyên gia, khoảng 10 năm nữa, những chiếc
xe tự hành cấp độ 5 sẽ được sản xuất hàng loạt và được thương mại hóa trên
thị trường.
1.2 Cơng tự hành của các hãng xe khác và công nghệ tự hỗ trợ lái tự động
(autopilot) của Tesla.
1.2.1 Công nghệ tự hành của google
Google là một trong những tập đồn tích cực tham gia vào các dự án

xe tự hành. Cả Google và Telsa cùng dự đốn rằng tới năm 2025 đơi tay của
con người sẽ được giải phóng hồn tồn khi lên xe. Google cịn đang tính
tốn làm sao cho sản phẩm của họ trở nên thông minh hơn trong tương lai
như: Tự xử lý tình huống khi gặp phải ùn tắc, khi có người cần cấp cứu trên
xe, lập trình đi qua các nút giao thơng,… Ngồi ra, hãng cịn lập một trung
tâm xử lý thông tin tiếp nhận các phản hồi từ người dùng để khắc phục lỗi
nhằm hoàn thiện sản phẩm.
Xe Waymo được trang bị các cảm biến mạnh mẽ cung cấp cho họ tầm
nhìn 360 độ ra thế giới, có thể duy trì một khoảng cách an tồn với người đi
đường và các phương tiện khác, điều mà một người ngồi sau tay lái khơng
bao giờ có được. Có những tia laser tầm ngắn và những tia có thể nhìn xa
đến 300 mét.


13
Với nghiên cứu của Google, để một chiếc xe có thể tự điều khiển, cần
tới sự kết hợp của một loạt các công nghệ kèm theo như bản đồ được lập
trình sẵn, radar, cảm biến laser và camera. Mỗi chiếc xe đều trải qua thời kì
thử nghiệm nghiêm ngặt và giai đoạn phát triển lâu dài để đảm bảo rằng tất
cả thiết bị hoạt động nhịp nhàng đồng thời.
Trước khi áp dụng công nghệ tự động trên bất cứ tuyến đường nào,
các kỹ sư phải tự hành xe và sử dụng công cụ như máy ảnh, cảm biến hay
radar để ghi lại bản đồ kỹ thuật số thật chi tiết những đặc tính của lộ trình.
Bằng cách lập bản đồ đánh dấu làn đường cũng như các biển báo giao
thông, phần mềm trong xe sẽ được làm quen trước với mơi trường bên ngồi
và đặc điểm đường lái.
Những chuyến đi ban đầu được thực hiện với sự giúp sức của hệ thống
hỗ trợ lái xe để chuẩn bị sẵn sàng cho bước tiếp theo. Chiếc xe sẽ xử lý trên
đường mà thiếu vắng hệ thống hỗ trợ, chỉ có camera, cảm biến laser và radar
để giúp quyết định vị trí và tốc độ di chuyển của các xe khác. Phần mềm

kiểm soát tăng giảm tốc độ cùng với camera gắn phía trên sẽ đọc và giải thích
tín hiệu đèn giao thơng hay các tín hiệu khác xuất hiện trên đường. [1]

Hình 1.5: bố trí trung các bộ phận cảm biến xe tự hành google


14
- Cảm biến (sensors): Laser, radar và máy ảnh phát hiện các đối tượng
ở mọi hướng
- Rounded shape: Tối đa hóa phạm lý nhìn của cảm biến
- Nội thất (Interior) : Được thiết kế để cưỡi, không phải để lái
- Máy tính (Computer): Được thiết kế đặc biệt để tự hành
- Pin điện (Electric batteries): Để cung cấp năng lượng cho xe
- Hệ thống dự phòng (Back - up systems): Dành cho hệ thống lái,
phanh và hơn thế nữa
Các công nghệ khác biệt được sử dụng trong xe tự hành của google:

Hình 1.6: minh hoạ cơng nghệ xe tự hành google
Ơ tơ tự hành sử dụng nhiều cơng nghệ ơ tô khác nhau để cung cấp một
phương thức di chuyển dễ dàng. Việc cung cấp loại hình vận tải này đòi hỏi


15
sự đồng bộ hóa hài hịa của các cảm biến tiên tiến thu thập thông tin về môi
trường xung quanh, các thuật toán phức tạp xử lý dữ liệu và điều khiển
phương tiện cũng như sức mạnh tính tốn xử lý tất cả trong thời gian thực.
1.2.2 Công nghệ hỗ trợ lái tự động trên xe điện Tesla
a) Giới thiệu chung
Tesla Autopilot là một bộ tính năng của hệ thống hỗ trợ người lái do
Tesla cung cấp. Elon Musk lần đầu tiên thảo luận công khai về Autopilot vào

năm 2013 đã lưu ý rằng “Autopilot là một điều tốt trên máy bay, và chúng ta
nên có nó trên ơ tơ”. Tesla Inc. đã phát triển các phiên bản ban đầu của
Autopilot với sự hợp tác của công ty Mobileye của Israel. Tất cả các xe Tesla
được sản xuất từ tháng 9 năm 2014 đến tháng 10 năm 2016 đều có phần cứng
ban đầu (HW1) hỗ trợ Autopilot. Vào ngày 9 tháng 10 năm 2014, Tesla đã
cung cấp cho khách hàng khả năng mua trước tính năng Autopilot trong tùy
chọn "Tech Package". Vào thời điểm đó, Tesla tuyên bố Autopilot sẽ bao
gồm khả năng đỗ xe và lái bán tự động, và vẫn chưa được thiết kế để hỗ trợ
tự lái.
Phần mềm hỗ trợ Autopilot đã được phát hành vào giữa tháng 10 năm
2015 như một phần của phiên bản phần mềm Tesla 7.0. Vào thời điểm đó,
Tesla đã cơng bố mục tiêu của mình là cung cấp cơng nghệ tự lái. Phiên bản
phần mềm 7.1 sau đó đã loại bỏ một số tính năng để khơng khuyến khích
khách hàng tham gia vào các hành vi rủi ro và thêm tính năng triệu hồi đỗ xe
từ xa có thể di chuyển xe tới và lùi dưới sự điều khiển từ xa của con người
mà không cần người lái trên xe.
Cơ bản cho đến năm 2016 nó bao gồm khả năng đi bám theo làn
đường, kiểm sốt hành trình, tự đỗ xe, chuyển làn tự động, điều hướng bán
tự động, nhận biết tình hình giao thơng và khả năng triệu hồi xe từ xa đến
điểm đỗ xe. Trong tất cả các tính năng này, người lái xe phải chịu trách nhiệm


16
và chiếc xe yêu cầu giám sát liên tục. Các tính năng này làm giảm tai nạn do
người lái khơng cần lái xe trong thời gian dài. [8]
Autopilot là công nghệ hỗ trợ lái tự động của công ty Tesla, nó bao gồm
một loạt các tính năng hỗ trợ người lái giúp xe Tesla tự chủ ở một mức độ
nào đó. Tesla Autopilot bao gồm giữ làn đường, kiểm sốt hành trình nhận
biết giao thơng, tự đỗ xe, chuyển làn tự động, điều hướng tự động một phần
và các tính năng tránh tai nạn khác nhau. Tesla Autopilot cũng bao gồm

nhiều tính năng khác như triệu hồi.
Mỗi chiếc xe Tesla mới đều được trang bị 8 camera bên ngoài, 12 cảm
biến siêu âm và một máy tính tích hợp mạnh mẽ cung cấp thêm một lớp an
toàn để hướng dẫn người điều khiển trong khi di chuyển. Model 3 và Model
Y được chế tạo cho thị trường Bắc Mỹ đã chuyển sang Tesla Vision dựa
treaan camera, không được trang bị và thay vào đó dựa vào bộ camera tiên
tiến của Tesla và xử lý mạng thần kinh để cung cấp tính năng lái tự động và
cá tính năng liên quan. Khác với Model 3 và Model Y, ở model X , Tesla đã
trang bị thêm radar để nâng cấp khả năng nhận biết mơi trường xung
quanh.[9]

Hình 1.7: Các thiết bị thu nhận tín hiệu trong cơng nghệ Autopilot


17
1. Một camera được gắn phía trên biển số xe phía sau.
2. Cảm biến siêu âm được đặt ở cản trước và sau.
3. Một camera được gắn trong mỗi trụ cửa.
4. Ba camera được gắn vào kính chắn gió phía trên gương chiếu hậu.
5. Một camera được gắn vào mỗi chắn bùn trước.
6. Radar được gắn phía sau cản trước.
b) Hệ thống camera
Hệ thống 8 máy ảnh được gắn xung quanh xe với phạm vi và tầm nhìn
khác nhau cung cấp các khả năng nhau:

Hình 1.8: góc chiếu và phạm vi của camera.
 Camera chuyển tiếp chính, rộng và hẹp được gắn sau kính chắn gió
cung cấp tầm nhìn bao quát phía trước xe, phát hiện các vật thể tầm trung và
tầm xa phía trước xe. Camera chuyển tiếp rộng với ống kính mắt cá 120 độ
có tầm nhìn 60m được dùng để chụp đèn giao thông, chướng ngại vật cắt

ngang đường di chuyển và các vật thể ở cự ly gần. Đặc biệt hữu ích trong đơ
thị. Với tầm nhìn lên tới 250m, camera chuyển tiếp hẹp cung cấp tầm nhìn
tập trung, tầm nhìn xa về các đối tượng ở xa. Hữu ích trong hoạt động tốc độ


18
cao. Camera chuyển tiếp chính có tầm nhìn khoảng 150m hoạt động tốt ở tốc
độ trung bình.
 Camera nhìn về phía trước: với hai camera được gắn hai bên trên mỗi
trụ cửa, với góc nhìn 90 độ và tầm nhìn tối đa 80m có thể nhìn về phía trước
dự phịng tìm kiếm những chiếc xe bất ngờ đi vào làn đường của bạn trên
đường cao tốc và cung cấp thêm sự an tồn khi đi vào các giao lộ có tầm
nhìn hạn chế.
 Camera nhìn về phía sau : có tầm nhìn tối đa 100m, được gắn vào chắn
bùn trước, camera giám sát các điểm mù phía sau ở cả hai bên xe, rất quan
trọng để chuyển làn và hòa vào dịng xe một cách an tồn.
 Camera quan sát phía sau: với tầm nhìn tối đa 50m, khơng chỉ để đảm
bảo tầm nhìn phía sau, Camera quan sát phía sau rất hữu ích khi thực hiện
các thao tác đỗ xe phức tạp.
Những tín hiệu hình ảnh được thu thập từ camera , đẩy lên mạng truyền
thông tin CAN BUS , tiếp đó được xử lý bằng cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (AI)
sử dụng mạng nơ ron thần kinh học sâu, nó sẽ phân biệt được loại đối tượng
được ghi lại trong camera như biển báo, đèn tín hiệu giao thông , và các vật
thể khác.[9]
c) Hệ thống cảm biến siêu âm.
Những chiếc camera nhận tín hiệu đầu vào là ánh sáng, vậy trong trường
hợp xe hoạt động trong điều kiện ánh sáng yếu, hay trời tối thì những chiếc
camera dần đánh mất vai trị của mình, để khắc phục vấn đề này, Tesla lắp
thêm các cảm biến siêu âm để tăng khả năng nhận biết môi trường cho xe
trong nhiều điều kiện khác nhau.Ví dụ khi đi trong tối, trong mưa thì các cảm

biến siêu âm này vẫn hoạt động bình thường do chúng nhận biết các vật thể
khơng phải bằng hình ảnh mà bằng sóng siêu âm:


19

Hình 1.9: vị trí lắp đặt cảm biến siêu âm
Ngồi ưu điểm về nhận biết vật thể trong điều kiện ánh sáng hạn chế thì
việc sử dụng cảm biến siêu âm còn giúp cho xe nhận dạng được kết cấu của
vật thể là cứng hay mềm...
Với phạm vi hoạt động 8 mét xung quanh xe, nó như là một lớp giáp
bảo vệ, giúp phát hiện những chiếc xe ở gần, đặc biệt là trong những trường
hợp lấn làn. Ngoài ra, những cảm biến siêu âm cung cấp tín hiệu giúp thực
hiện việc đỗ xe.
d) Radar
Ngoài 8 camera và 12 cảm biến siêu âm được gắn xung quanh xe thì tesla
cịn trang bị thêm cho hệ thống autopilot một hệ thống radar nằm ở phía trước
.Radar sẽ theo dõi các mục tiêu để xác định khoảng cách, theo dõi vận tốc
của vật thể từ đó có thể xác định được một vật thể là tĩnh ( vận tốc bằng 0 )
và vật thể động ( vận tốc khác 0).
Radar ô tô là một thiết bị nhỏ được sử dụng để phát hiện tốc độ và phạm
vi di chuyển của các đối tượng trong vùng lân cận của ô tô. Radar ô tô bao
gồm một máy phát và một máy thu. Máy phát có nhiệm vụ phát ra các sóng
vơ tuyến đập vào một vật thể và phản xạ trở lại máy thu, xác định khoảng
cách, tốc độ và hướng của vật thể để cảnh báo cho người dùng. Cảm biến


20
radar ô tô rất nhạy khi phát hiện và định vị các phương tiện khác, đặc biệt
khi đang đi với tốc độ như trên đường cao tốc.


Hình 1.10: minh hoạ các giao tiếp
Cảm biến radar ô tô được sử dụng để xác định khoảng cách và tốc độ
của các đối tượng đứng im hoặc di chuyển xung quanh ô tô. Thiết bị radar
phát ra sóng vơ tuyến, chạy với tốc độ cực nhanh và phản xạ trở lại radar khi
có vật thể trên đường đi của nó. Các radar ơ tơ cho tầm xa điển hình có thể
đo các vật thể cách xa 300m đến 500m.
Các thiết bị radar khi hoạt động sẽ phát ra những đợt sóng radar. Khi
gặp chướng ngại vật, sóng radar sẽ lập tức dội ngược lại cảm biến. Dựa vào
thời gian sóng di chuyển rồi phản ứng lại, vi xử lý trung tâm của xe ơ tơ sẽ
tính tốn ra khoảng cách từ xe tới chướng ngại vật phù hợp với tốc độ và
hướng đi của người điều khiển hiện thời.
Nếu khoảng cách giữa hai xe khơng đảm bảo an tồn, các hệ thống cảnh
báo trên ô tô sẽ đưa ra những cảnh báo cho lái xe thơng qua bảng điều khiển,
đèn báo, thậm chí bằng âm thanh. Khi khoảng cách quá gần mà lái xe không
phản ứng, hệ thống sẽ tự động can thiệp qua các hệ thống khác như phanh tự


21
động, căng dây an tồn hay túi khí... để bảo vệ hành khách, hạn chế tối đa va
chạm xảy ra.
e) Các tính năng mà cơng nghệ autopilot mang lại.
Autopilot cung cấp khả năng lái tự động và hoàn toàn tự lái cho chiếc xe.
Với khả năng lái tự động, hệ thống hỗ trợ kiểm sốt hành trình nhận biết giao
thơng : so sánh tốc độ hiện tại của xe với tốc độ của phương tiện xung quanh,
hỗ trợ đánh lái trong làn đường được đánh dấu. Với khả năng tự lái hồn
tồn, hệ thống sẽ chủ động dẫn hướng ơ tô từ đường cao tốc sang đường dốc,
bao gồm đề xuất thay đổi làn đường, điều hướng các nút giao, tự động nhận
tín hiệu rẽ và đi đúng lối ra.[8]


Hình 1.11: minh họa khả năng điều hướng của xe
Bên cạnh đó Autopilot cịn cung cấp khả năng triệu hồi thơng minh
(Smart Summon) là tính năng đỗ xe tự động của Tesla, cho phép xe rời khỏi
vị trí đỗ và điều hướng xung quanh tránh các chướng ngại vật và di chuyển
tới vị trí của chủ xe. Với tính này, chỉ cần sử dụng một chiếc điện thoại thông
minh, người lái xe có thể “triệu hồi” chiếc xe từ khoảng cách tối đa 200 feet
(khoảng 60m).[8]


22

Hình 1.12: minh họa khả năng triệu hồi thơng minh.
Đối với người điều khiển một chiếc xe, kỹ thuật đỗ xe vào trong vị trí có
khoảng khơng gian chật hẹp có thể coi là một trong những cơng việc khó
nhất, nó rất dễ xảy ra va chạm nếu như người điều khiển khơng có cảm quan
khơng gian tốt. Nắm được vấn đề này, tesla đã tích hợp vào phần mềm
Autopilot tính năng tự động đỗ xe, hạn chế vai trị của người lái trong việc
điều khiển đỗ xe. Để thực hiện việc tự động đỗ xe, bộ xử lý sẽ nhận tín hiệu
từ các cảm biến siêu âm được gắn xung quanh xe để xác định vị trí khoảng
cách với những vật thể xung quanh (những chiếc xe đang đỗ khác), sử dụng
thuật tốn phức tạp tính tốn và đưa ra tín hiệu thực thi. Vì vậy, nếu một
trong các cảm biến siêu âm bị hỏng, hay môi trường xung quanh có những
thiết bị khác phát ra sóng siêu âm làm nhiễu, sai lệch tín hiệu mà cảm biến
siêu âm trong xe nhận được có thể khiến cho xe hoạt động khơng đúng theo
dự định.[12]
Thơng qua tín hiệu từ các camera gắn ở phía trước, xe có đọc được
các biển báo, đèn tín hiệu trong khi di chuyển để đưa ra tín hiệu giảm tốc độ
và dừng, đỗ tại các nút giao thông, đảm bảo thực thi đúng luật khi tham gia
giao thơng.
Ngồi những tính năng hỗ trợ tự động lái, autopilot cịn cung cấp các tính

năng an tồn chủ động cho xe bao gồm :


23
 Phanh khẩn cấp tự động : Phát hiện ô tơ hoặc chướng ngại vật mà ơ tơ
có thể va chạm và áp dụng phanh cho phù hợp
 Cảnh báo va chạm phía trước : Cảnh báo các va chạm sắp xảy ra với
xe ô tô đang di chuyển chậm hơn hoặc đứng yên
 Cảnh báo va chạm bên hông : Cảnh báo các va chạm có thể xảy ra với
các chướng ngại vật bên cạnh xe
 Tăng tốc nhận biết chướng ngại vật : Tự động giảm gia tốc khi phát
hiện chướng ngại vật phía trước xe của bạn trong khi lái xe ở tốc độ thấp
 Giám sát điểm mù : Cảnh báo khi phát hiện xe hơi hoặc chướng ngại
vật khi chuyển làn đường
 Tránh lệch làn đường: Áp dụng tính năng lái điều chỉnh để giữ cho xe
đi đúng làn đường dự định
 Tránh làn đường khẩn cấp khởi hành : Điều khiển xe ô tô trở lại làn
đường lái xe khi phát hiện thấy ô tơ đang rời khỏi làn đường của mình và có
thể xảy ra va chạm.[8]
Các tính năng an tồn chủ động được thiết kế để hỗ trợ người lái xe,
nhưng không thể đáp ứng trong mọi tình huống.Vì vây, người điều khiển có
trách nhiệm giám sát, lái xe an tồn và ln kiểm sốt được chiếc xe của
mình.
Phần mềm autopilot với tính năng ưu việt có tác dụng rất lớn trong việc
hỗ trợ người lái trong quá trình điều khiển giúp nâng cao sự an toàn, gánh
nặng của tài xế nhưng nó vẫn cịn có một số hạn chế nhất định:
 Việc hoạt động trong điều kiện trời tối hay thời tiết khắc nhiệt như
mưa gió, tuyết khiến cho camera khơng thể ghi lại những hình ảnh rõ ràng
nhất cho để hệ thống xử lý, điều này có thể gây ra sai lệch trong quá trình tự
động điều khiển, hỗ trợ người lái.

 Mơi trường xung quanh có các thiết bị phát ra sóng siêu âm gây ra sai
lệch trong tín hiệu mà cảm biến siêu âm nhận được.


24
 khi bị ánh sáng mạnh như ánh sáng mặt trời chiếu vào, chế độ xem
của camera sẽ bị nhiễu.
 Khi chạy đoạn đường có vạch kẻ đường khơng rõ ràng, hay đi trên
những con đường khơng có vạch kẻ làn có thể khiến xe xảy ra nhiều trường
hợp như xe chạy lệch làn đường lao ra ngoài hoặc va chạm với người đi bộ.