tailieunhanh - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận dạng biển báo, làn đường và điều hướng cho xe tự hành

Bài viết trình bày về ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho điều hướng xe tự hành: Sử dụng mô hình CNN (Convolutional Neural Network) cho nhiệm vụ nhận dạng vạch kẻ đường, thuật toán Adaboost Cascaded cho nhiệm vụ nhận dạng biển báo giao thông. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2020 Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Nhận Dạng Biển Báo Làn Đường Và Điều Hướng Cho Xe Tự Hành Ngô Mạnh Tiến1 Hà Thị Kim Duyên2 Lê Mạnh Long2 Nguyễn Đức Duy2 1 Viện Vật lý Viện Hàn lâm KH amp CN Việt Nam Email nmtien@ 2 Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Email lemanhlong@ duybarca99@gmail Abstract Bài báo này trình bày về ứng dụng trí tuệ trình di chuyển. Do đó các phương pháp ứng dụng dữ nhận tạo cho điều hướng xe tự hành sử dụng mô hình liệu hình ảnh trong xe tự hành tập trung vào giải quyết CNN Convolutional Neural Network cho nhiệm vụ hai bài toán quan trọng nhận dạng vạch kẻ đường và nhận dạng vạch kẻ đường thuật toán Adaboost nhận dạng biển báo giao thông Cascaded cho nhiệm vụ nhận dạng biển báo giao thông. Trong bài toán nhận dạng nhận dạng vạch kẻ Từ đó tích hợp và điều hướng tự động cho xe tự hành có gắn sensor Camera 3D. Các kết quả mô phỏng sử dụng đường đã có nhiều công trình nghiên cứu sử dụng phần mềm giả lập Unity mô hình thực nghiệm xe được mạng neural nhân tạo ANN để đảm bảo được tính xây dựng và hệ thống được lập trình nhúng các thuật chính xác và có hiệu quả cao. Tuy nhiên việc sử dụng toán trên nền tảng phần cứng xử lý hiệu năng cao chuyên mạng ANN mất nhiều thời gian để học do mạng phải dụng TX2 Jetson và lập trình dựa trên hệ điều hành lập xử lý học từng điểm ảnh của dữ liệu đầu vào. Mạng trình cho robot ROS Robot Operating System . CNN được sử dụng nhằm khắc phục nhược điểm đó nhờ việc sử dụng các lớp tích chập đặt phía trước các Keywords Trí tuệ nhân tạo học sâu xe ô tô tự hành lớp nơ-ron nhân tạo thông thường để trích xuất các đặc hệ điều hành ROS thuật toán CNN điều hướng tự động trưng của ảnh đầu vào giúp quá trình học của mô thuật toán Adaboost Cascaded hình nhanh hơn rất nhiều đồng thời đảm bảo tính I. GIỚI THIỆU chính xác cao. Trong bài toán nhận dạng biển báo giao thông có Tính thông minh trong những hệ .