Đồ án tốt nghiệp - Nghiên cứu lắp đặt và lập trình hệ thống cảnh báo tiền va chạm (PCS) trên mô HXTC

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA CƠ KHÍ ĐỘNG LỰC

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Ngành: Công nghệ kỹ thuật ô tô

Tên đề tài

NGHIÊN CỨU LẮP ĐẶT VÀ LẬP TRÌNH HỆ THỐNG
CẢNH BÁO TIỀN VA CHẠM (PCS) TRÊN MÔ HÌNH
XE TỰ CHẾ

GVHD: Th.S NGUYỄN THÀNH TUYÊN
SVTH: LÝ THUẬN HƯNG
MSSV: 20145089
SVTH: TRẦN BÁ THÔNG
MSSV: 20145625

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 05 năm 2024

ii

iii

iv

v

vi

vii

viii

ix

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên nhóm xin gửi lời cảm ơn đến đấng sinh thành đã nuôi nấng chúng em
từ khi được sinh ra trên đời này. Sự hy sinh, đánh đổi những giọt mồ hôi, công sức để nuôi
nấng chúng em những năm qua, để không phụ lòng nuôi dưỡng của đấng sinh thành chúng
em sẽ luôn luôn cố gắng để phát triển hơn nữa để gặt hái được nhiều thành công trong cuộc
sống.
Tiếp theo nhóm xin gửi lời cảm ơn quý thầy cô Khoa Cơ Khí Động Lực Trường Đại
Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh. Thời gian học tập ở trường đến ngày
hôm nay, quý thầy cô đã truyền đạt những kiến thức từ nền tảng cơ bản cho đến những
kiến thức chuyên ngành quan trọng của ngành ô tô, bên cạnh những kiến thức ấy chúng em
còn tiếp thu được những kiến thức, kỹ năng thực tế cần thiết cho cuộc sống và đi làm sau
này.
Đặc biệt, nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn đến Giảng viên hướng dẫn, Thạc sĩ
Nguyễn Thành Tuyên. Thầy đã hỗ trợ, tạo điều kiện cho nhóm để phát triển đồ án cũng
như là đưa ra những nhận xét, góp ý để có thể hoàn thiện được môn học cuối cùng này.
Nhóm đã được kết quả nhất định thông qua sự cố gắng của nhóm và sự giúp đỡ của
thầy. Bên cạnh đó, vì điều kiện thời gian, kinh nghiệm và kiến thức còn hạn chế nên vẫn
còn một vài thiếu sót. Nhóm rất mong có thể nhận được những đóng góp của quý thầy cô
để đồ án của nhóm hoàn thiện tốt nhất.
Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn.
Nhóm sinh viên thực hiện
Lý Thuận Hưng
Trần Bá Thông

x

TÓM TẮT
Những năm gần đây các nhà phát triển của ô tô đặt sự ưu tiên về tính an toàn và tính
mạng của con người. Các hãng xe đầu tư để phát triển các hệ thống an toàn trên xe ô tô.
Bên cạnh đó sự phát triển của IoT đã tạo nên sự phát triển mạnh về mảng công nghệ. Công
nghệ vi điện tử và công nghệ thông tin đã tạo ra bước đệm cho sự phát triển của xử lý ảnh
và định vị vật thể. Hệ thống cảnh báo tiền va chạm (Pre Collision system - PCS) là thiết bị
cần thiết trên mỗi chiếc xe, để giúp chủ xe có thể đảm bảo được an toàn khi sử dụng phương
tiện.
Ở đề tài này, nhóm em nghiên cứu và thực hiện mô hình phát hiện vật thể thông qua
xử lý ảnh và đo khoả
...

...
a
tốc phanh được đặt là 7 m/s^2
if warning_zone.isOverlap(object_zone, 20): # khi vật thể nhận dạng nằm trong
vùng cảnh báo quá 20 pixel
if sp=5: # chọn tốc độ kích hoạt hệ thống là 5 km/h
if qduong_tinh = distance_camera*0.001: # khi khoảng cách trên thực tế
nhỏ hơn khoảng cách an toàn thì:
cv2.putText(img,phanh, (40,50), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1,
(255, 0, 0), 2)
signal_active= True
#hiển thị cảnh báo lên màn hình dòng chữ phanh và đưa tín hiệu kích hoạt
còi
cv2.putText(img, NGUY HIEM, warning_zone.tl_point.getPoint(),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (5, 0, 255),3)
# hiển thị nguy hiểm khi có vật cản nằm trong vùng cảnh báo (chỉ hiển thị lên
màn hình, không cần tín hiệu tốc độ)
elapsed_time = time.time() - start_time
# là khoảng thời gian khi kết thúc vòng lặp trước đó đến thời điểm hiện tại
sp = (pulse_count / elapsed_time) / num_magnets *3.14142 * 2 * 0.2 * 3.6
# sp là tốc độ xe tính toán được từ tốc độ góc khi đếm số lâần cảm biến hall gửi tín
hiệu chia khoảng thòi gian chênh lệch và số nam châm cùng với
93

cv2.putText(img,

fToc

do:

{average_speed:.2f}

km/h,

(20,20),

cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 0.75, (255, 0, 255), 2)
# hiển thị tốc độ trung bình lên màn hình để theo dõi tốc độ
if elapsed_time = chuki_tg:
speed = (pulse_count / elapsed_time) / num_magnets
if speed previous_speed:
alpha = 0.3 # Hệ số để giảm tốc độ trung bình nhanh hơn
else:
alpha = 0.9 # Hệ số để tăng tốc độ trung bình khi tốc độ tăng
average_speed = alpha * average_speed + (1 - alpha) * (speed * 3.14142 * 2 * 0.2
* 3.6)
#hàm tính toán tốc độ trung bình để hiển thị (do giá trị tốc độ tức thời cập nhật
nhanh chóng khó quan sát
pulse_count = 0
start_time = time.time()
previous_speed = speed
#trả về các giá trị để reset vòng lặp
if average_speed 5:
signal_active = False
# khi tốc độ trung bình về dưới 5km/h thì sẽ gửi tín hiệu tắt còi cảnh báo
# Ta dùng giá trị average_speed để tắt tính hiệu còi hú bởi vì giá trị tốc độ tức
thời trong khi hoạt động
# cập nhật liên tục và có thể nhiễu hoặc mất tín hiệu sẽ trả về giá trị 0 gây nguy
hiểm
GPIO.output(signal_pin, GPIO.HIGH if signal_active else GPIO.LOW)
# Gửi tín hiệu đầu ra cảnh báo tới các chân GPIO
cv2.imshow(Cap, img)
# Hiển thị khung ảnh thu nhận được từ camera
if cv2.waitKey(1) &amp 0xFF == ord(q):
break
# Chương trình sẽ tắt khi ấn phím q
94

finally:
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
lidar_thread.join()
GPIO.cleanup()
# Giải phóng dữ liệu và làm sạch các bộ nhớ khi thu nhận thông tin

95