Tải bản đầy đủ

ĐỊNH HƯỚNG XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN NHÓM NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÁY BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI THÔNG MINH

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA KỸ THUẬT GIAO THÔNG
BỘ MÔN KỸ THUẬT HÀNG KHÔNG
-------o0o-------

ĐỊNH HƯỚNG XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN
NHÓM NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÁY BAY
KHÔNG NGƯỜI LÁI THÔNG MINH

NGƯỜI VIẾT: TRẦN QUANG KHÔI

MSSV:

1411875

GVHD: PGS.TS NGÔ KHÁNH HIẾU

TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 05 năm 2019




TỔNG QUAN
Hiện nay, với sự phát triển vượt bậc của các máy tính, lĩnh vực thị giác trong
máy tính (computer vision) đã trở nên phổ biến và là công cụ đắc lực hỗ trợ cho
các robot, hệ thống bay không người lái (Unmanned Aerial System - drone).
Đặc biệt trong các lĩnh vực nông nghiệp, tìm kiếm và cứu nạn, viễn thám v.v…
Trong bối cảnh các nhiệm vụ ngày càng đa dạng và phức tạp, đòi hỏi máy bay
không người lái cần có khả năng nhận diện vật thể nhằm có thể đưa ra các quyết
định xử lý tình huống mà không cần tới sự trợ giúp của con người. Chức năng
này có thể đạt được nhờ vào các tiến bộ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt
là các mạng nơ-ron nhân tạo. Tuy vậy, các thuật toán nhận diện và bám theo vật
thể hiện còn khá tốn kém tài nguyên và đòi hỏi phần cứng tính toán mạnh mẽ
trong khi khả năng mang tải của máy bay không người lái, đặc biệt là các máy
bay nhiều chong chóng (multirotor), là có giới hạn và không phù hợp để mang
các máy tính nặng nề. Muốn đạt được khả năng nhận diện vật thể cho các máy
bay này, đòi hỏi cần có một phần cứng đủ mạnh nhưng có khối lượng nhẹ, công
suất tính thấp, hiệu suất tính toán cao. Bên cạnh đó cũng cần có các thuật toán
đủ nhẹ để chạy trên các phần cứng này.
Với những ràng buộc kể trên, hướng nghiên cứu tập trung vào ứng dụng các
công nghệ trí tuệ nhân tạo cho máy bay không người lái cỡ nhỏ là một lĩnh vực
còn nhiều tiềm năng để khám phá và hoàn thiện, đặc biệt là ở Việt Nam, khi
nhu cầu về máy bay không người lái thông minh còn chưa nhiều và lĩnh vực
này còn rất màu mỡ để tập trung nghiên cứu.
Từ khóa: Computer vision, Object detection, drone, unmanned aerial system

– iii –


Abstract
Currently, with the outstanding development of computers, computer vision has
become popular and is an effective tool to support robots, unmanned aerial
system (drone). Especially in the fields of agriculture, search and rescue, remote
sensing, etc.
In the context of increasingly complex tasks, it requires the drones to be able to
identify objects in order to make decisions to handle situations without the aid
of human. This can be achieved thanks to advances in the field of artificial
intelligence, especially artificial neural networks. However, the algorithms to
identify and follow objects appear to be costly and require strong computational
hardware while the ability to carry loads of drones is limited and not suitable
for carrying heavy computers. In order to achieve the ability to identify objects
for these aircraft, it requires a strong hardware but light weight, low power
consumption, high computational performance. Besides, there are also
algorithms that are suitable to run on these hardware.
With the above constraints, the research focusing on the application of artificial
intelligence technologies for small drones is a potential area to explore and
improve, especially in Vietnam.
Keywords: Computer vision, Object detection, drone, unmanned aerial system

– iv –


Mục lục
TỔNG QUAN ............................................................................................................ iii
Abstract .......................................................................................................................iv
Mục lục ......................................................................................................................... v
Chú giải ký hiệu ......................................................... Error! Bookmark not defined.
Ký hiệu .............................................................. Error! Bookmark not defined.
Ký hiệu la mã .................................................... Error! Bookmark not defined.
Từ viết tắt ......................................................................................................... vii
Danh mục hình ảnh .....................................................................................................vii
Danh mục bảng biểu ................................................................................................. viii

.......................................................................................................... 9
Giới thiệu ...................................................................................................................... 9
1.1 Giới thiệu chung .......................................................................................9
1.2 Mục tiêu nghiên cứu ...............................................................................11
1.3 Nội dung thực hiện .................................................................................11
1.4 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn đối với xã hội ............................12

........................................................................................................ 13
Tổng quan nghiên cứu , các ứng dụng và hướng tiếp cận .......................................... 13
2.1 Các ứng dụng UAV trong và ngoài nước ...............................................13
2.1.1
2.1.2

Các ứng dụng UAV trên thế giới .................................................................................. 13
Các ứng dụng UAV trong nước .................................................................................... 14

2.2
2.3
2.4

Xu hướng phát triển UAV trên thế giới..................................................15
Hướng tiếp cận của nhóm .......................................................................21
Các công cụ cần thiết cho bước khởi động.............................................22

........................................................................................................ 24
Tầm nhìn và triển vọng ............................................................................................. 24
3.1 Năng lực chế tạo máy bay không người lái ở Việt Nam ........................24
3.2 Năng lực nghiên cứu của Việt Nam trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.......24
3.3 Triển vọng của hướng nghiên cứu ứng dụng drone thông minh tại Việt
Nam 25

........................................................................................................ 26
Các mốc thời gian, kết quả, nhân sự và chi phí ước tính............................................ 26
4.1 Các mốc thời gian ...................................................................................26
4.1.1
4.1.2
4.1.3

Giai đoạn khởi đầu ........................................................................................................ 26
Giai đoạn nắm vững kiến thức và phát triển công cụ riêng cho nhóm .......................... 27
Giai đoạn ứng dụng trong thực tiễn .............................................................................. 28

4.2

Nhân sự dự kiến và phương án đào tạo, duy trì......................................28

4.2.1
4.2.2

Các kiến thức và kĩ năng cơ bản ................................................................................... 28
Số lượng nhân sự dự kiến ............................................................................................. 29

–v–


4.2.3

Phương án đào tạo và nguồn nhân sự ........................................................................... 29

......................................................................................................... 30
Kết luận ....................................................................... Error! Bookmark not defined.
Tài liệu tham khảo ...................................................... Error! Bookmark not defined.

– vi –


Từ viết tắt
CNN
CPU
FLOPS
FPS
GPU
PC
ReLU
RGB
RTF
SSD
UAV
ROS

Convolutional Neural Network
Central Processing Unit
Floating Point Operations Per Second
Frames per Second
Graphic Processcing Unit
Personal Computer
Rectified Linear Unit
Red Green Blue
Real Time Factor
Solid State Disk
Unmanned Aerial Vehicle
Robot Operation System

Danh mục hình ảnh
Hình 1. Một số các ứng dụng drone trên thế giới[] ......................................... 14
Hình 2. Các mức độ tự động hóa của drone[] ................................................. 16
Hình 3. Các ứng dụng của drone dựa trên mức độ tự động hóa[] ................... 17
Hình 4. Các ứng dụng kết hợp drone và A.I[] ................................................. 18
Hình 5. Tỷ lệ sử dụng các loại thuật toán nhận diện vật thể của các công ty
drone[] ............................................................................................................. 19
Hình 6. Tăng trưởng trong các ứng dụng drone trên điện thoại ...................... 20
Hình 7. Các hướng nghiên cứu chính trong lĩnh vực drone qua các năm ....... 21
Hình 8. Máy tính chuyên dụng xử lý các thuật toán trí tuệ nhân tạo Intel Neural
Compute Stick ................................................................................................. 23

– vii –


Danh mục bảng biểu
Bảng 1. Các thiết bị cần thiết cho bước 1 của nhóm nghiên cứu..................... 22
Bảng 2. Cấu hình máy tính được đề xuất ......................................................... 23
Bảng 3. Chi phí ước tính trong giai đoạn 1 ...................................................... 27
Bảng 4. Chi phí ước tính trong giai đoạn 3 ...................................................... 28

– viii –


GIỚI THIỆU

Giới thiệu
1.1 Giới thiệu chung
Khả năng phát hiện và theo dõi vật thể là một trong những tính năng quan trọng
cần thiết cho các thiết bị tự hành ngày nay nhằm đưa ra các quyết định điều khiển
trong nhiều bối cảnh phức tạp mà các cảm biến truyền thống không thể cho đủ
thông tin để máy tính ra quyết định. Đặc biệt, các thiết bị điện toán ngày càng nhỏ
hơn, tiêu thụ ít điện năng và mạnh mẽ hơn bao giờ hết, đã cho phép các thuật toán
phức tạp có thể được thực thi và mang lại khả năng phát hiện, nhận diện và theo
dõi vật thể cho cả những máy bay không người lái cỡ nhỏ 4 cánh quạt (quadrotor)
[] vốn không thể mang theo những thiết bị nặng nề. Các thiết bị bay cỡ nhỏ này
nếu được bố trí và sử dụng đúng cách có thể mang lại lợi ích to lớn, đặc biệt trong
các lĩnh vực viễn thám, tìm kiếm và cứu nạn, trình diễn nghệ thuật[]. Ngoài ra, các
lĩnh vực như an ninh, xây dựng và giao nhận hàng hóa cũng là một mảng mà các
thiết bị này đang phát triển rực rỡ. Chính vì vậy, lĩnh vực thị giác máy tính đang
được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trên thế giới và đạt được nhiều
thành tựu đáng kể trong những năm gần đây.
Phương pháp tiếp cận sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo, đặc biệt là các mạng nơron tích chập (CNNs) đã được chứng minh là vô cùng hiệu quả trong nhiệm vụ
phát hiện, nhận dạng và theo dõi vật thể[]. Nhằm đào tạo cho các mạng nơ-ron
nhân tạo, các bộ dữ liệu hình ảnh khổng lồ được thu thập trên toàn cầu nhờ vào
các thuật toán tìm kiếm tiên tiến được những nhà tiên phong trong lĩnh vực này
tạo ra. Đơn cử có thể kể đến một số bộ dữ liệu hình ảnh như Open Images của


Google bao gồm hơn 9 triệu bức ảnh được dán nhãn của hơn 6,000 vật thể thường
gặp []. Hoặc bộ dữ liệu nhỏ hơn là MS COCO (Common Object in COntext) của
Microsoft với 330,000 bức ảnh được dán nhãn của 90 vật thể thường gặp [].
Những bộ dữ liệu ngày càng hoàn thiện hơn đã cho phép khả năng nhận diện của
máy tính vượt khỏi khả năng của con người vào năm 2015 []. Vả khả năng này
của máy tính sẽ không dừng lại ở đó mà sẽ ngày càng phát triển hơn.
Các thiết bị phần cứng máy tính vốn còn cồng kềnh vào thập niên trước, hiện nay
đã được gia tăng sức mạnh đáng kể và thậm chí được thiết kế riêng để xử lý các
tác vụ trí tuệ nhân tạo. Đơn cử có thể kể đến mẫu máy tính siêu nhỏ Raspberry
3B+ (Rasp 3B+) với khả năng cài đặt các hệ điều hành như một laptop thông
thường nhưng chỉ nặng 42 g, hay Neuron Nompute Stick (NNS) được thiết kế
chuyên xử lý các mạng nơ-ron nhân tạo, khi kết hợp với bất cứ phần cứng nào có
thể đẩy nhanh tốc độ lên từ 1.5 – 7 lần [], thiết bị này đã được thử nghiệm trên
Rasp 3B+ và toàn bộ phần cứng tính toán cũng chỉ nặng chưa đến 100 g, với công
suất tiêu thụ điện năng tối đa 11 W (10 W cho Rasp 3B+ hoạt động ở 100% công
suất và 1 W cho NNS hoạt động ở 100% công suất). Có thể thấy, trong tương lai
các công nghệ này sẽ chưa dừng lại và các máy tính sẽ ngày càng nhỏ gọn hơn với
hiệu suất sử dụng điện năng rất cao trong khi các loại pin cũng ngày càng nhỏ hơn
và chứa được nhiều năng lượng hơn. Nếu được thiết kế phù hợp, “bộ não” của
máy bay không người lái sẽ có thể sử dụng năng lượng mặt trời hoặc các nguồn
năng lượng tái tạo khác mà không cần đến nguồn chung của các động cơ đang
mang chúng nhằm tăng thời gian hoạt động của thiết bị.
Trong bối cảnh như vậy, việc nắm bắt và học hỏi, triển khai các công nghệ mới
trong lĩnh vực điều khiển tự động ở nước ta, đặc biệt là điều khiển thiết bị bay tự
động, nhất thiết không thể bỏ qua yếu tố thị giác máy tính, mà cụ thể là thị giác
máy tính ứng dụng trí tuệ nhân tạo (A.I). Sau khi được trang bị các công nghệ A.I,
máy bay được kì vọng có thể thực hiện được một số nhiệm vụ mà trước đây vốn
rất khó thực hiện như nhận diện và bám sát đối tượng được chỉ định trước, định vị
không cần GPS, phối hợp hoạt động nhóm…v.v

Trần Quang Khôi

10


Phần còn lại của chương này cung cấp thông tin về mục tiêu cụ thể của nhóm
nghiên cứu, nội dung thực hiện và ý nghĩa khoa học, ý nghĩa thực tiễn đối với xã
hội.
Chương 2 đề cập đến tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước. Hướng tiếp cận
của nhóm, đồng thời cũng cung cấp thông tin về các ứng dụng của UAV hiện tại,
tương lai và giới thiệu các phần mềm, công cụ được sử dụng nhằm thực hiện
nghiên cứu.
Chương 3 mô tả tầm nhìn và triển vọng của hướng nghiên cứu UAV A.I.
Chương 4 mô tả quá trình nghiên cứu, các mốc thời gian và các kết quả kì vọng,
ước tính chi phí và cơ cấu nhân sự cần thiết.
Chương 5 trình bày kế hoạch đào tạo và duy trì nhân sự dự kiến.
Chương 6 trình bày kết luận chung.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của nhóm nhằm nắm vững các kiến thức, kĩ năng và công cụ
cần thiết để thiết kế, triển khai các máy bay không người lái được trang bị trí tuệ
nhân tạo có khả năng ứng dụng cao trong thực tế đời sống:
• Nắm được xu hướng phát triển, các nền tảng phần cứng và phần mềm của
các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể tích hợp vào drone.
• Thiết kế được các hệ thống trí tuệ nhân tạo cho drone ứng dụng trong đời
sống.
• Đưa ra các quy trình thiết kế, triển khai drone có trang bị trí tuệ nhân tạo
trong thực tiễn.
• Thiết kế hệ thống thử nghiệm drone tích hợp trí tuệ nhân tạo.

1.3 Nội dung thực hiện
Các nội dung nghiên cứu được thực hiện chủ yếu bao gồm:

Trần Quang Khôi

11


• Nghiên cứu các thuật toán điều khiển bay, vận hành tự động dựa trên nền
tảng trí tuệ nhân tạo.
• Thiết kế, triển khai các ứng dụng điều khiển drone có trang bị trí tuệ nhân
tạo.
• Mô phỏng và thực nghiệm các hệ thống nhúng trên drone.
• Hợp tác nghiên cứu, ứng dụng drone thông minh vào thực tiễn.

1.4 Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn đối với xã hội
Ý nghĩa khoa học:
• Đặt nền tảng cho các nghiên cứu sâu hơn về công nghệ máy bay không
người lái thông minh ở Việt Nam, cụ thể là ở trường Đại học Bách Khoa
Tp.HCM.
Ý nghĩa thực tiễn đối với xã hội:
• Nâng cao năng lực thiết kế, chế tạo máy bay không người lái thông minh
của Việt Nam.
• Kịp thời ứng dụng các công nghệ máy bay không người lái mới nhất vào
sản xuất, đặc biệt là nông nghiệp chính xác giúp nâng cao năng lực cạnh
tranh của nền kinh tế đất nước.
• Tạo ra các sản phẩm giá thành thấp, chất lượng tốt cho các doanh nghiệp
trong và ngoài nước.

Trần Quang Khôi

12


Tổng quan nghiên cứu , các ứng dụng và
hướng tiếp cận
2.1 Các ứng dụng UAV trong và ngoài nước
2.1.1 Các ứng dụng UAV trên thế giới
Hiện tại ngành công nghiệp UAV trên thế giới đang phát triển hết sức nhanh chóng
và dự báo sẽ tăng vọt trong giai đoạn từ 2019 – 2024 [], riêng ở thị trường Hoa Kỳ
dự báo sẽ có tới hơn 600,000 đơn vị drone được FAA ghi nhận vào năm 2022.
Trong đó các ngành sử dụng drone tằng trưởng nhiều nhất lần lượt được dự báo là
xây dựng (239%), khai khoáng (198%), nông nghiệp (172%), thăm dò (171%),
bất động sản (118%) []. Các ngành này chủ yếu sử dụng drone để tạo lập bản đồ
chính xác, xây dựng mô hình 3D của đối tượng lớn (như nhà cửa, kho bãi), kiểm
tra tiến độ công việc xây dựng. Các nước dẫn đầu trong tăng trưởng số lượng drone
được sử dụng là Hoa Kỳ và Trung Quốc, tuy nhiên khu vực có tốc độ tăng trưởng
nhanh nhất lại là Đông Nam Á [].
Một số ứng dụng khác được dự báo sẽ có nhiều nhu cầu sử dụng drone, đặc biệt
là các drone tự hành bao gồm:
• Nông nghiệp chính xác: phát hiện bệnh lý sớm, ước tính sản lượng trên quy
mô lớn, giám sát canh tác, tối ưu tài nguyên sử dụng.
• Năng lượng: tạo dựng các mô hình 3D của turbine gió thông qua phương
pháp quang trắc, kiểm tra rạn nứt công trình, kiểm tra trụ điện cao thế.
• Giải trí và truyền thông: chụp không ảnh, quay phim trên không, thu hút
tiếp thị
• Cơ sở hạ tầng: quản lý, kiểm tra, bảo trì nhanh hơn và minh bạch, giám sát
công trình từ xa.

Trần Quang Khôi

13


• An ninh: hỗ trợ lực lượng công vụ, triển khai biện pháp truy bắt nhanh.
• Thông tin liên lạc: kiểm tra các tháp liên lạc.
Sự phát triển của ngành công nghiệp drone cũng được dự đoán sẽ tạo ra hơn
400,000 việc làm tại Hoa Kỳ []. Hướng phát triển chủ đạo của các công ty sản
xuất, cung cấp dịch vụ drone là tự động hóa do nhu cầu mở rộng quy mô hoạt động
của khách hàng. Hiện tại các hệ thống bán tự động với sự kiểm soát một phần của
con người đã được triển khai rộng rãi, nhưng các hệ thống hoàn toàn tự động – tức
không cần con người can thiệp vào quá trình thực hiện nhiệm vụ – vẫn còn trong
giai đoạn thai nghén và được nhiều đơn vị, phòng thí nghiệm tập trung nghiên cứu.

Hình 1. Một số các ứng dụng drone trên thế giới[]

2.1.2 Các ứng dụng UAV trong nước
Xu thế sử dụng drone ở Việt Nam hiện nay vẫn chỉ tập trung vào lĩnh vực truyền
thông, giải trí với rất nhiều mẫu flycam khác nhau ở đủ mức giá được bày bán trên
thị trường. Một số công ty, viện nghiên cứu, đã ứng dụng drone vào cải tiến nông
nghiệp với các ứng dụng như tưới ruộng, phun thuốc trừ sâu []. Ngoài ra một số
Trần Quang Khôi

14


nhóm nghiên cứu cũng sử dụng drone nhằm thu thập không ảnh phục vụ nghiên
cứu []. Một số công ty xây dựng cũng sử dụng các drone để dựng mô hình 3D của
đối tượng như công ty [].
Xu hướng sử dụng drone được trang bị A.I ở Việt Nam nhằm phục vụ các mục
đích đã nêu ở mục trước như trên thế giới vẫn chưa được hình thành, việc sử dụng
drone ở Việt Nam vẫn cần đến các phi công kinh nghiệm. Tuy nhiên, một số ứng
dụng của A.I tại nước ta đã bắt đầu hình thành, như nhu cầu sử dụng các camera
an ninh để truy bắt tội phạm dựa trên nhận dạng gương mặt đã bắt đầu được nghiên
cứu []. Do dó có thể thấy trong tương lai không xa, các drone được trang bị A.I sẽ
sớm xuất hiện và các doanh nghiệp trẻ sẽ sớm thích nghi với nền tảng công nghệ
này[].

2.2 Xu hướng phát triển UAV trên thế giới
Xu hướng phát triển drone trên thế giới là hướng đến tự động hóa hoàn toàn hệ
thống gồm một hoặc nhiều drone khác nhau. Để thực hiện được việc này, đòi hỏi
có các thuật toán định vị và khả năng xử lý của từng drone, đặc biệt trong các tình
huống né tránh vật cản đột ngột xuất hiện hoặc các biến cố không lường trước.
Khi đó khả năng tự động của drone là yếu tố quyết định sự an toàn của thiết bị
cũng như con người[]. Các mức độ tự động hóa của drone được minh họa trong
hình 2:

Trần Quang Khôi

15


Hình 2. Các mức độ tự động hóa của drone[]
Các drone hoàn toàn do con người lái sẽ không có khả năng né tránh các vật cản.
Trong khi đó ở mức độ tự động hóa cao nhất (drone được trang bị A.I) có thể tự
ra quyết định để né tránh và thậm chí là học hỏi để không lặp lại sai lầm. Ở mức
độ này, do sự can thiệp của con người là rất ít, các lỗi do yếu tố con người phần
lớn sẽ được khắc phục.
Tuy vậy với mức độ phát triển A.I hiện tại, chỉ có thể áp dụng cho drone trong
một số lĩnh vực rất hạn chế. Hình 2 thể hiện một số ứng dụng cụ thể của drone dựa
trên mức độ tự động hóa.

Trần Quang Khôi

16


Hình 3. Các ứng dụng của drone dựa trên mức độ tự động hóa[]
Như vậy có thể thấy khả năng tự động hóa của drone chủ yếu dựa trên khả năng
nhận diện hình ảnh thu nhận được. Các drone hiện tại được trang bị nhiều loại cảm
biến khác nhau cho phép chúng thu được nhiều loại thông tin, tuy nhiên các tín
hiệu hình ảnh thu nhận được (ảnh nhiệt, hồng ngoại, ảnh màu) bởi drone vẫn chưa
giúp chúng phân loại và nhận diện. Do đó, các tác vụ như tìm kiếm đối tượng,
quan sát theo dõi một vùng, phát hiện các biến cố… vẫn còn là bất khả thi trừ khi
các drone được trang bị trí tuệ nhân tạo cho phép chúng xử lý các thông tin hình
ảnh từ camera. Có nhiều nhóm nghiên cứu đã tiến hành tích hợp các thuật toán
nhận diện vật thể vào drone, đơn cử như [] và []. Đa phần các nghiên cứu này còn
sơ khai và các công bố cho thấy những kết quả thu được từ camera của drone đáp
ứng được yêu cầu đầu vào của chương trình, nhưng các nhóm nghiên cứu trên
chưa thực sự tích hợp một hệ thống ra quyết định điều khiển hoàn toàn dựa trên
A.I.
Một số ứng dụng cụ thể của drone được trang bị A.I được thể hiện trong hình 4.
Nổi bật nhất có thể kể đến là công tác cảnh báo bờ biển (phát hiện cá mập), theo
dõi công trình xây dựng, phát hiện bất thường trên đường ray xe lửa, phân loại
đám mây điểm của các vật thể được chụp ảnh, phân loại thiệt hại do thiên tai, phân
loại bệnh lý cây trồng. Các tác vụ này thường diễn ra trên một không gian rất rộng

Trần Quang Khôi

17


lớn và chi phí thực hiện sẽ lớn hơn nếu sử dụng phi công và giám sát viên đều là
con người.

Hình 4. Các ứng dụng kết hợp drone và A.I[]
Hình 5 cho thấy tỷ lệ các thuật toán A.I được các công ty ở Mỹ sử dụng cho drone
trong lĩnh vực nhận diện hình ảnh. Phần lớn các công ty vẫn đang kết hợp giữa
các thuật toán thị giác máy tính truyền thống và A.I (63%). Trong số 37% các
công ty hoàn toàn sử dụng A.I cho drone trong lĩnh vực thị giác máy tính, các
thuật toán học sâu (các mạng nơ-ron nhân tạo) cũng chỉ mới chiếm 20%. Điều này
cho thấy độ tin cậy của các mạng nơ-ron nhân tạo vẫn còn phải được bổ trợ bởi
các thuật toán máy học và các thuật toán nhận diện vật thể truyền thống. Lưu ý là
các thuật toán nhận diện hình ảnh do các công ty ứng dụng chỉ đang xử lý hình
ảnh được drone đưa về trên một máy tính từ xa, chứ không xử lý theo thời gian
thực và giúp drone ra quyết định dựa trên máy tính onboard của thiết bị.

Trần Quang Khôi

18


Hình 5. Tỷ lệ sử dụng các loại thuật toán nhận diện vật thể của các công ty
drone[]
Bên cạnh đó, môi trường phát triển của các ứng dụng trên điện thoại dành cho
drone cũng ngày càng mở rộng. Hiện nay trên thị trường có khoảng 80 ứng dụng
liên kết với các công cụ chuyên nghiệp (xây dựng đám mây điểm, quy hoạch nông
nghiệp) hỗ trợ hơn 10 ngành công nghiệp khác nhau. Số lượng các ứng dụng này
dự đoán cho chỉ số tăng trưởng đến 150% mỗi năm []. Đây cũng là một hướng
phát triển vượt bậc trong việc điều khiển drone, vốn trước đây chỉ dành cho những
phi công chuyên nghiệp với thiết bị phù hợp. Trong tương lai, các drone thông
minh sẽ có thể tương tác với điện thoại di độn. Cùng với sức mạnh của điện thoại
thông minh ngày càng tăng, khả năng tự động hóa của drone càng cao sẽ là mấu
chốt quyết định cho việc sử dụng rộng rãi trong môi trường dân sự, và khi đó, A.I
sẽ đóng một vai trò vô cùng quan trọng.

Trần Quang Khôi

19


Hình 6. Tăng trưởng trong các ứng dụng drone trên điện thoại
Ngoài ra, trong lĩnh vực nghiên cứu, tổng hợp các bài báo khoa học có liên quan
tới từ khóa “unmanned” và “drone” từ năm 2013 – 2017 cho thấy 5 xu hướng
nghiên cứu mạnh mẽ nhất đều có liên quan đến các lĩnh vực: kỹ thuật, khoa học
máy tính, robotic, điều khiển tự động [].

Trần Quang Khôi

20


Hình 7. Các hướng nghiên cứu chính trong lĩnh vực drone qua các năm

2.3 Hướng tiếp cận của nhóm
Dựa trên xu thế của thế giới trong việc phát triển các drone thông minh, hướng
tiếp cận nghiên cứu của nhóm gồm 3 bước:
• Bước 1: tiếp cận nhanh các công cụ hiện đại trong việc triển khai các hệ
thống A.I đáp ứng các tiêu chí cần thiết để tích hợp lên drone cỡ nhỏ cũng
như các công cụ mô phỏng cần thiết nhằm giảm thiểu chi phí phát sinh do
thử nghiệm drone. Tiến hành thử nghiệm các hệ thống A.I trên drone trong
nhiều bối cảnh khác nhau.
• Bước 2: làm chủ được công nghệ A.I trên drone cũng như đưa ra thiết kế
nguyên mẫu cho các drone cần thiết cho các tác vụ cần đến A.I hỗ trợ. Thiết
kế được bộ công cụ cho nhóm nhằm triển khai A.I trên drone theo nhu cầu.
• Bước 3: ứng dụng drone được trang bị A.I vào thực tiễn, rút kinh nghiệm
và hoàn thiện các nguyên mẫu. Phát triển các ứng dụng đa nền tảng cho
drone được trang bị A.I.
Trần Quang Khôi

21


2.4 Các công cụ cần thiết cho bước khởi động
Bảng 1 liệt kê các thiết bị cần thiết cho một nhóm nghiên cứu cơ bản gồm 3 thành
viên:
Số thứ tự
1

Tên thiết bị/ Nguồn cung Mục đích sử dụng
phần mềm

cấp

ROS (Robot

Miễn phí

Operation

Mô phỏng mô hình toán của
drone

System)
2

PX4

Miễn phí

firmware

Mô phỏng phần mềm điều
khiển drone

3

Gazebo

Miễn phí

Mô phỏng đồ họa drone

4

Máy tính

Tự lắp đặt

Chạy các mô phỏng toán

được trang bị

học/ đồ họa

card VGA đủ
mạnh
5

Computer

Mua

Điều khiển drone

Drone lập

Tự lắp

Thực nghiệm các thuật toán

trình được

đặt/mua

nhúng

Board
6

Bảng 1. Các thiết bị cần thiết cho bước 1 của nhóm nghiên cứu
Trong đó cấu hính máy tính được đề xuất dựa trên yêu cầu của phần mềm mô
phỏng Gazebo và kết quả cài đặt thử nghiệm trên laptop cá nhân như sau []:
Số thứ tự

Tên phần

Yêu cầu

Phiên bản

Linux/ Ubuntu

Trusty hoặc mới

cứng/phần mềm
1

OS

hơn
2

CPU

CPU Intel I5 hoặc Thế hệ 6 hoặc
tương đương

Trần Quang Khôi

mới hơn

22


3

VGA

Card đồ họa rời

GTX 1060 hoặc

NVIDIA

mới hơn
SSD

4

HDD

Ít nhất 128 GB

5

RAM

Ít nhất 16 GB

Bảng 2. Cấu hình máy tính được đề xuất
Các phần cứng kể trên có thể đáp ứng được nhu cầu nghiên cứu A.I trên drone
trong ít nhất 2 năm với các phiên bản mới nhất của bộ phần mềm mô phỏng, đảm
bảo chỉ số thời gian thực (Real Time Factor) ở mức 0.6 - 0.95 (1.0 là tốt nhất)[] .
Riêng Computer Board có thể phải được thay thế/ nâng cấp sớm hơn tùy vào nhu
cầu phát triển của nhóm. Lưu ý trong quá trình nghiên cứu có thể phát sinh thêm
một số nhu cầu về các phần cứng đặc biệt như máy Intel Neural Compute Stick
(nhằm tăng tốc độ xử lý đáng kể cho Computer Board trong các thuật toán nhận
diện hình ảnh).

Hình 8. Máy tính chuyên dụng xử lý các thuật toán trí tuệ nhân tạo Intel Neural
Compute Stick

Trần Quang Khôi

23


Tầm nhìn và triển vọng
3.1 Năng lực chế tạo máy bay không người lái ở Việt
Nam
Hiện tại số doanh nghiệp sản xuất máy bay không người lái tại Việt Nam còn rất
ít, chỉ đếm trên đầu ngón tay. Tuy vậy một số công ty như Real Time Robotics (có
nhà máy sản xuất tại khu công nghệ cao TP.HCM) đã có khả năng xuất khẩu các
flycam cỡ lớn sang Mỹ. Trong một vài năm tới, khi nền tảng công nghệ trở nên
phổ biến, các nước có giá thành nhân sự khoa học thấp như Việt Nam sẽ có lợi thế
trong lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật [].
Khác với các nước có cơ sở hạ tầng tốt trong việc sản xuất hàng loạt, lợi thế của
Việt Nam sẽ nằm ở khâu chế tạo và thực nghiệm các thiết bị nguyên mẫu []. Trong
bối cảnh mạng lưới liên kết toàn cầu phát triển mạnh mẽ, xu hướng nghiên cứu ở
một quốc gia và chế tạo hàng loạt ở các quốc gia khác hết sức phổ biến, do đó việc
hợp tác nghiên cứu ở Việt Nam và chế tạo ở nước khác là hoàn toàn khả thi đối
với các công ty đa quốc gia.

3.2 Năng lực nghiên cứu của Việt Nam trong lĩnh vực trí
tuệ nhân tạo
So với năng lực sản xuất máy bay không người lái, nhiều công ty ở Việt Nam đã
đạt được một số thành tựu nhất định trong hướng nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân
tạo, đơn cử như [] và []. Cách đây 1-2 năm, làn sóng trí tuệ nhân tạo đã chạm vào
nước ta và các doanh nghiệp cũng nhanh chóng nhận ra lợi thế của công nghệ này
nên đã đầu tư khá sớm. Theo một số nhận định, năng lực ứng dụng trí tuệ nhân tạo
(tức sử dụng các mô hình có sẵn) của các kỹ sư Việt Nam có thể đạt đến 60% so
với Mỹ. Tuy nhiên, các nghiên cứu phát triển thì vẫn còn rất sơ khởi.

Trần Quang Khôi

24


Trong lĩnh vực máy bay không người lái thông minh, hiện tác giả chưa có thông
tin nào về một nhóm nghiên cứu hay cá nhân nào ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong
điều khiển drone ở nước ta.

3.3 Triển vọng của hướng nghiên cứu ứng dụng drone
thông minh tại Việt Nam
Với năng lực ứng dụng trí tuệ nhân tạo tương đối tốt cũng như nguồn thông tin đa
dạng, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo để nghiên cứu máy bay không người lái là hoàn
toàn có cơ sở. Với lợi thế về giá thành nhân sự khoa học, chi phí phát triển các
nguyên mẫu drone thông minh ở Việt Nam chắc chắn sẽ rẻ hơn so với ở Mỹ hay
Châu Âu. Thêm vào đó, các liên kết trong giáo dục giữa các trường đại học tại
Việt Nam và thế giới cũng mở ra nhiều triển vọng hợp tác nghiên cứu trong lĩnh
vực này.
Do đó, việc thành lập một nhóm nghiên cứu có chất lượng cao trong lĩnh vực ứng
dụng và hướng tới phát triển công nghệ A.I trên drone sẽ là lợi thế trong tương lai,
hướng đến hợp tác công bằng cùng phát triển với các đơn vị khác trên thế giới,
đồng thời là cầu nối giữa doanh nghiệp và trung tâm nghiên cứu, tạo ra mối quan
hệ phát triển bền vững cho cả hai bên.

Trần Quang Khôi

25


Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tải bản đầy đủ ngay

×

×