Hệ thống hỗ trợ duy trì làn đường cho xe ô tô con: Tìm hiểu chi tiết

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI HANOI UNIVERSITY OF INDUSTRY Tập san SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Số 14 ● 2024 327

HỆ THỐNG HỖ TRỢ DUY TRÌ LÀN ĐƯỜNG - XE Ô TÔ CON

LANE KEEPING ASSIST SYSTEM - CAR

Nguyễn Văn Sự1,*, Nguyễn Thế Phong1, Ngô Xuân Ngọ2,

Ngô Trí Quyền3, Đàm Đăng Tuấn Anh3, Lê Đức Hiếu4

1Lớp KTOT 05 - K15, Trường Cơ khí - Ô tô, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

2Lớp KTOT 05 - K15, Trường Cơ khí - Ô tô, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

3Lớp KTOT 05 - K15, Trường Cơ khí - Ô tô, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

4Trường Cơ khí - Ô tô, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội

*Email: su2002hd@gmail.com

TÓM TẮT

Ngành công nghiệp ô tô ngày càng phát triển, các hệ thống không ngừng được nâng cấp. Để giảm thiểu các tai nạn

không mong muốn và triển xe tự hành đến các cấp độ cao nhất, người ta trang bị cho xe các hệ thống an toàn như hệ thống

kiểm xoát hành trình thích ứng(ACC), hệ thống cảnh báo lệch làn(LWD),... Trong đó hệ thống giữ làn đường(LKA) là

không thể thiếu trên ô tô hiện đại.Hệ thống này giúp cho người lái xe giảm thiểu áp lực phải giữ làn đường khi bị mất tập

trung.

Từ khóa: Hệ thống giữ làn đường , MPC, Lane keeping assist with lane detection.

ABSTRACT

The automobile industry is increasingly developing, systems are constantly being upgraded. To minimize unwanted

accidents and develop autonomous vehicles to the highest levels, people equip vehicles with safety systems. such as the

adaptive cruise control system (ACC), lane departure warning system (LWD),... In which the lane keeping system (LKA)

is indispensable on modern cars. This system Helps drivers reduce pressure on having to keep their lane when distracted

Keywords: Lane keeping assist system, MP, Lane keeping assist with lane detection.

1. GIỚI THIỆU

Hệ thống hỗ trợ giữ làn đường (Lane-keeping Assist

System - LAS) là một trong những trang bị hỗ trợ lái xe ô

tô, cung cấp cho người lái những tính năng cảnh báo chệch

làn và giữ làn đường, được kích hoạt khi xe bắt đầu rời khỏi

làn đường đã định sẵn. LAS sử dụng camera kính chắn gió

để nhận biết vạch kẻ làn đường và kích hoạt ở tốc độ trên

60 km/h [1]. Nhiều nghiên cứu về hệ thống hỗ trợ giữ làn

đường đặt trên xe đã được công bố.

Phân tích toàn diện về kiểm soát dự đoán mô hình cho

hệ thống hỗ trợ giữ làn đường được trình bày trong [2] các

sơ đồ MPC cổ điển và tham số hóa với các bộ giải Lập trình

bậc hai (QP) khác nhau được nghiên cứu để thực hiện điều

khiển vòng kín và các ràng buộc ứng dụng thời gian thực

[2]. Trong [3] mô phỏng số của các kịch bản lái xe tự động

chứng minh tính hiệu quả của chế độ hỗ trợ giữ làn đường

trên những con đường có độ cong và khả năng theo dõi

chính xác các điểm tham chiếu tại các giao lộ và bùng binh

bằng cách sử dụng chế độ lấy cảm hứng từ việc truy đuổi

thuần túy đơn giản hơn [3]. Trong [4], các tác giả của bài

báo này đã xây dựng thuật toán bộ điều khiển giữ làn đường

với 2 chế độ: chế độ LDP đóng vai trò là chế độ cơ bản,

trong khi chế độ LK Co-Pilot hỗ trợ người lái giữ xe mà

không cần chuyển đổi trạng thái bật/tắt trong điều kiện bình

thường. Đây là một cách tiếp cận khả thi để cải thiện mức

độ tự động hóa cũng như giữ người lái trong vòng điều

khiển. Trong hai chế độ hỗ trợ, điều khiển dựa trên LMPPC,

các thuật toán được thiết kế để giải quyết các vấn đề phi

tuyến và sự không chắc chắn trong kiểm soát bên.

Công nghệ cảnh báo chệch làn đường lần đầu tiên xuất

hiện vào năm 2000 trên xe tải Mercedes Acrtos ở Châu Âu

để cảnh báo người lái xe tải nếu họ vô tình lạc khỏi làn

đường của mình. Nếu xe tải đang di chuyển khỏi làn đường

của mình mà không bật đèn báo thì hệ thống sẽ cảnh báo

người lái xe bằng âm thanh và độ rung để bắt chước cảm

giác lái xe trên dải ầm ầm.

Vào đầu những năm 2000, Nissan và Toyota đã giới

thiệu tính năng hỗ trợ giữ làn đường của riêng mình trên các

phương tiện chở khách được bán ở Nhật Bản. Kể từ đó,

công nghệ giữ làn đường đã xuất hiện trên một số lượng lớn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI HANOI UNIVERSITY OF INDUSTRY Tập san SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Số 14 ● 2024 328xe ô tô sản xuất trên toàn thế giới với Honda, Mercedes,

Volkswagen Group và Ford là một trong những nhà sản

xuất hiện đang cung cấp xe có hệ thống hỗ trợ giữ làn đường

[5].

Giữ làn đường và điều động bằng phương pháp MPC là

chủ đề được quan tâm nghiên cứu nhiều hơn trong những

năm gần đây. Điều khiển dự đoán cũng ngày càng được xem

xét sử dụng các phương pháp tập hợp hoạt động hoặc điểm

bên trong, với các mô hình affine lai trong đó chế độ thường

được chọn dựa trên các trạng thái riêng biệt của máy trạng

thái và các sự kiện riêng biệt được kích hoạt khi các trạng

thái đó vượt quá ngưỡng [3].

Trong báo cáo này, các tác giả trình bày về hệ thống hỗ

trợ giữ làn đường sử dụng bộ điều khiển MPC( Model

Predictive Control), trong đó, đầu vào là kịch bản làn

đường, thông số kỹ thuật, đầu ra là biểu đồ góc lệch, hiệu

suất, góc lái.

2. MÔ HÌNH PHƯƠNG TIỆN

Hình 13. Mô hình vật lý 2DOF single Track

Động lực học ngang của xe sẽ được mô tả đầy đủ bằng

cách sử dụng mô hình xe đạp hai bậc tự do (2-DOF). Để

đơn giản hóa mô hình, một số giả định nhất định đã được

đưa ra, cụ thể là loại trừ động lực học cuộn và bước, đồng

thời sử dụng các góc nhỏ và tốc độ dọc không đổi. Quyết

định không xem xét động lực học như vậy có thể ảnh hưởng

đến việc tính toán phân bổ tải trọng lốp, đặc biệt trong

trường hợp điều khiển đột ngột. Trong những tình huống

như vậy, giả định về tính tuyến tính trong mô hình xe đạp

có thể không còn đúng nữa. Tuy nhiên, liên quan đến

LKAS, việc đơn giản hóa các điều kiện của mô hình không

ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của mô hình xe. Điều này

chủ yếu là do, trong hầu hết các trường hợp, động lực học

của xe hoạt động trong vùng vận hành tuyến tính, giảm

thiểu đáng kể tác động của việc đơn giản hóa mô hình đến

hiệu suất tổng thể của hệ thống. Do đó, vị trí ngang của xe

và góc lệch được biểu thị bằng mô hình 2-DOF và được rút

ra từ các phương trình vi phân sau:

=−ψ++ (1)

ψ=− 

Trong đó m đại diện cho khối lượng xe; ψ và ψ biểu thị

tốc độ xoay và gia tốc quanh trục z tại trọng tâm (CG) của

xe; a là gia tốc ngang và v là tốc độ dọc của xe; I là

mômen quán tính quanh trục Z; Lvà L lần lượt là khoảng

cách trục trước và sau tính từ CG. Các lực bên của lốp F

và F có thể được biểu thị bằng các phương trình sau:

=2 (2)

=2

Trong biểu thức đã cho  và tương ứng là độ cứng

khi vào cua phía trước và phía sau. Vì góc trượt (α) rất quan

trọng để tính toán hướng bánh xe và hướng thực của xe nên

góc trượt phía trước () và phía sau () có thể được xác

định như sau:

=−

 ; =−

 (3)

Một mô hình xe đạp có thể được xây dựng bằng cách kết

hợp các phương trình (2) và (3) như sau:

()= ()+  () (4)

()= ()

Trong đó A, C và B lần lượt là các ma trận trạng thái,

đầu vào và đầu ra. Vectơ trạng thái được biểu thị bằng x(t)

trong khi u(t) và y(t) là lệnh đầu vào và đầu ra. Hai công

thức toán học có thể được sử dụng để biểu diễn mô hình hệ

thống “Bất biến thời gian tuyến tính (Linear Time-

Invariant)” trong không gian trạng thái. Công thức mô hình

xe đạp trượt ngang được trình bày như sau:

=

⎣

⎢

⎡

0   0

0 0 0 1

0 0 −+

−

−1

0 0 −

(

+

)



⎦

⎥

⎤

=

⎣

⎢

⎡









⎦

⎥

⎤

; = 1

0 (5)

Trong hệ thống “Bất biến thời gian tuyến tính (Linear

Time-Invariant)” đã đề cập, công thức toán học xem xét góc

trượt bên () tại CG. Đối với tốc độ dọc không đổi và góc

lái thay đổi nhỏ [30], góc trượt bên có thể được viết là

=/. Do đó, vectơ không gian trạng thái cập nhật có

thể được biểu thị dưới dạng ()=[   ]trong

đó y là vị trí ngang,  là góc trượt bên,  và  lần lượt là

góc lệch và tốc độ lệch . Mô hình xe đạp tốc độ ngang, trong

đó góc trượt bên () được thay thế bằng tốc độ ngang (),

có thể được viết như sau:

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI HANOI UNIVERSITY OF INDUSTRY Tập san SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Số 14 ● 2024 329=

⎣

⎢

⎡

0 1 0 0

0 −2+2

0 −−2−2



0 0 0 1

0 −2−2

0 −2

+2

)



⎦

⎥

⎤

=

⎣

⎢

⎡









⎦

⎥

⎤

; = 1

0 (6)

Trong đó ()=[   ]là vectơ trạng thái

chứa vị trí ngang và góc lệch cùng với đạo hàm tương ứng

của chúng. [4]

3. PHƯƠNG THỨC ĐIỀU KHIỂN

Để đảm bảo người lái xe chấp nhận kiểm soát hỗ trợ,

ranh giới làn đường ảo được điều chỉnh linh hoạt được sử

dụng để tính toán ngưỡng ra quyết định ở cả hai chế độ hỗ

trợ. Hơn nữa, sự tương tác giữa người lái xe và LKAS được

sử dụng để quyết định xem việc điều khiển hỗ trợ có được

thực thi hay không.

A. Chế độ LDP

Chế độ LDP là chế độ cơ bản của LKAS được đề xuất.

Khi dự đoán hoặc phát hiện làn đường khởi hành, chức năng

LDP sẽ được kích hoạt để hỗ trợ điều khiển lái nếu không

phát hiện thấy ý định chuyển làn.

Hình 2. Chức năng của chế độ LDP và LK Co-Pilot

Trong mỗi chu kỳ điều khiển, trạng thái bật/tắt của hệ

thống LDP phải được đặt theo sự tương tác giữa trình điều

khiển và LKAS để tránh xung đột điều khiển hoặc đầu vào

quá mức. Hơn nữa, để đạt được hiệu quả kiểm soát lý tưởng

trong vòng vài giây, các ngưỡng phải được điều chỉnh bằng

cách tham khảo các ranh giới làn đường ảo thích ứng với

tình huống và mục tiêu điều khiển phải được điều chỉnh dựa

trên vị trí của phương tiện. Thay vì sử dụng thời gian

chuyển làn để dự đoán rủi ro chệch làn đường, như thường

được thực hiện trong LDWS, ở đây chúng tôi sử dụng độ

lệch ngang làm thước đo chệch làn để xác định xem có kích

hoạt chế độ LDP hay không, như đã thực hiện trong.

Biểu thị bằng  độ lệch ngang của xe so với tâm làn

đường và bằng ℎ, ℎvà ℎ ba ngưỡng (0 < ℎ< ℎ

< ℎ) được sử dụng trong việc ra quyết định. Như trong

Hình 3, nếu || > ℎvà không có ý định chuyển làn hoặc

chủ động lùi về giữa làn đường được nhận dạng hoặc phát

hiện thì chế độ LDP sẽ được kích hoạt. Do đó, chiến lược

hai giai đoạn được đề xuất để điều chỉnh mục tiêu điều

khiển chính (đặc trưng bởi hàm chi phí  và ma trận trọng

số  trong bài toán tối ưu hóa (15)): (1) trong giai đoạn đầu

tiên khi ℎ< || ≤ ℎ, mục tiêu chính là giảm độ lệch

bên, do đó chúng ta tăng trọng số của độ lệch bên (mục nhập

đường chéo thứ 4 của ) trong ; (2) ở giai đoạn thứ hai

khiℎ< || ≤ ℎ, để đảm bảo góc nghiêng tương đối

trước khi chuyển quyền điều khiển về cho người lái, mục

tiêu chính là giảm sai số hướng, do đó chúng ta tăng trọng

số của góc lệch tương đối.

Hình 3. Chiến lược ra quyết định của chế độ LDP

Cuối cùng, chế độ LDP bị tắt khi ||≤ ℎ . Hơn nữa,

gọi  là ngưỡng dương cần thiết kế; nếu người lái xe vượt

qua sự hỗ trợ liên tục trong thời gian dài hơn  thì chế độ

LDP cũng sẽ bị vô hiệu hóa. Để tiếp tục giảm thiểu hoặc

tránh những khó chịu phát sinh từ việc chuyển đổi quyền

kiểm soát, chúng tôi nhận thấy rằng phương pháp kiểm soát

chung có thể là một cách tiếp cận hiệu quả.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI HANOI UNIVERSITY OF INDUSTRY Tập san SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Số 14 ● 2024 330Ngưỡng ℎ tương ứng với ranh giới làn đường ảo và

liên quan đến hai ngưỡng khác ( ℎ và ℎ ). Ngưỡng

ℎ phụ thuộc vào ranh giới làn đường mạnh về mặt

vật lý và được thiết kế để đảm bảo an toàn hai bên. Nó cách

xa tâm làn đường hơn một chút khi so sánh với đường viền

làn đường mềm vật lý (ℎ) tương ứng với đường viền

làn đường thực được đánh dấu bằng vạch làn đường.

Ngưỡng ℎ mô tả khu vực lái xe quen thuộc của người lái

xe theo EDZ. Hai ngưỡng này được hiển thị trong hình bên

dưới, trong đó phương tiện của cái tôi lái ở làn đường ngoài

cùng bên trái và một phương tiện khác lái ở làn đường bên

phải liền kề. Trong tình huống này, ranh giới làn đường

mạnh bên trái là dải phân cách và đường viền làn đường

mạnh bên phải cách bên ngoài vạch kẻ làn đường khoảng

0,2m.

Hình 4. Đường viền làn ảo, đường viền làn đường thực và dự kiến

vùng lái xe ( EDZ)

Khi đó các ngưỡng ℎ, ℎ và ℎđược cho bởi:



ℎ



= min{



ℎ





ℎ





ℎ





ℎ





ℎ





ℎ





ℎ





ℎ



(7)

(8)

(9)

Trong đó ℎ và ℎ là các ngưỡng dương cần thiết

kế. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đặt  = 1 s, ℎ=

0,15 m và ℎ = 1 m, điều này cho thấy hiệu quả thỏa đáng

trong các thí nghiệm mô phỏng. Việc tối ưu hóa các thông

số này cần được nghiên cứu thêm khi phát triển sản phẩm

LKAS.

B. Chế độ LK Co-Pilot

Chế độ LK Co-Pilot là chế độ nâng cao. Nếu người lái

xe không có ý định chuyển làn hoặc chuyển làn, hệ thống

hỗ trợ sẽ giúp người lái đi theo quỹ đạo dự kiến bằng cách

dự đoán đầu vào lái động của người lái, như trong hình 5.

Do đó, nó chỉ đóng vai trò là một hoa tiêu phụ.

Như trên cho thấy, khi chọn chế độ LK Co-Pilot, chế độ

này luôn ở trạng thái hoạt động trừ khi nhận ra được ý định

chuyển làn hoặc vạch kẻ làn đường bị bỏ sót. Biểu thị bằng

 độ lệch của tâm EDZ so với tâm làn đường và bằng

 một ngưỡng dương được thiết kế. Sau đó, đề xuất

chiến lược hai giai đoạn để điều chỉnh mục tiêu điều khiển

chính (đặc trưng bởi hàm chi phí  và ma trận trọng số 

trong bài toán tối ưu hóa (21)): (1) trong giai đoạn đầu tiên

khi | -  | >  , trọng số của offset bên (mục

nhập thứ 4 của ) được tăng lên (xem BẢNG II); (2) ở giai

đoạn thứ hai khi | -  | ≤offset , trọng lượng

của offset bên được giảm xuống để tăng cường phản hồi

điều khiển của người lái. Trong nghiên cứu này, chúng tôi

đặt offset = 0,5m, điều này cho thấy hiệu quả khả quan

trong các thí nghiệm mô phỏng. Phương pháp lựa chọn

ngưỡng nghiêm ngặt cần được nghiên cứu sâu hơn trong

quá trình phát triển sản phẩm LKAS.

Hình 5. Chiến lược ra quyết định của chế độ LK Co-Pilot

Lưu ý rằng nếu ý định chuyển làn không được nhận

biết chính xác kịp thời, xung đột có thể xảy ra giữa hệ

thống hỗ trợ và người lái xe. Trong trường hợp này, theo

thuật toán nhận dạng ý định, hành vi vượt xe liên tục của

người lái xe sẽ làm tăng khả năng nhận dạng ý định chính

xác nên việc hỗ trợ sẽ bị hủy bỏ để tránh xung đột. Một

cách tiếp cận khả thi khác cũng giống như cách được sử

dụng ở chế độ LDP: nếu người lái xe liên tục vượt qua sự

hỗ trợ trong thời gian dài hơn ngưỡng đặt trước, sự hỗ trợ

sẽ bị tắt để tránh xung đột.

Do đó, thuật toán nhận dạng ý định và ngưỡng đặt trước

xứng đáng được nghiên cứu thêm để tránh hoặc giảm thiểu

xung đột khi phát triển sản phẩm LKAS. [2]

4. KẾT QUẢ SỐ

Các tham số đầu vào của mô hình bao gồm các thông số

kỹ thuật của phương tiện và kịch bản phương tiện được xây

dựng trong Matlab funcion, khoảng cách bên và app

Driving Scenario Designer.

Các thông số kỹ thuật của phương tiện: m = 1575: tổng

khối lượng xe (kg), Iz = 2875: mô men quán tính của xe

(Kgm^2), lf = 1,2: khoảng cách theo chiều dọc từ trọng tâm

đến cầu trước (m), lr = 1,6: khoảng cách theo chiều dọc từ

trọng tâm tới cầu sau (m), Cf = 19000: độ cứng khi vào cua

của lốp trước (N/rad), Cr = 33000: độ cứng khi vào cua của

lốp sau (N/rad).

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI HANOI UNIVERSITY OF INDUSTRY Tập san SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Số 14 ● 2024 331Khoảng cách bên; Enable =1(m) và Enable = 2 (m).

Kịch bản của phương tiện:

Hình 6. Kịch bản lái xe

Kết quả thu được là các biều đồ đường của phường tiện,

góc lái của người lái và hệ thống, độ lệch ngang, khoảng

cách bên trạng thái của hệ thống.

Đặt khoảng cách bên là 1m, kết quả thể hiện trên các

hình 7-10.

Hình 7. Người lái xe mất tập trung

Hình 8. Đường đi khi có hỗ trợ giữ làn đường

Đường màu xanh dành cho đường người lái xe mất tập

trung. Đường cong màu đỏ dành cho người lái có Hỗ trợ

giữ làn đường cho thấy phương tiện bản ngã vẫn giữ nguyên