Tính vận tốc và khoảng cách đến xe ô tô, xe máy phía trước.

[avr]

Mình đang ngồi trên xe ô tô, muốn tính vận tốc và khoảng cách từ vị trí hiện tại đến chiếc xe trước mặt thì làm thế nào? Ai có cách gì thì bàn luận, đủ mọi cách từ cổ chí kim đều được.

Vd:
-Nếu hiện đại thì có thể alo hỏi trung tâm điều hành nào đó xe đó đang chạy bao nhiêu, cách bao xa?
-Bắn tốc độ giống cái súng của mấy chú CSGT.
.....

[luongthitu]

Ý tưởng của bác có thể giúp cảnh báo cho lái xe biết được khoảng cách an toàn khi lái xe trên đường.

Nếu muốn làm đề tài này thì bác nên đọc tài liệu "time of flight"

[avr]

Cách điển hình cũng là cách của bạn: một cặp cảm biến (tích hợp hoặc rời rạc) với tính chất là hồng ngoại, Pir(cũng là hồng ngoại), sonar(siêu âm), hoặc laze... theo kiểu của dơi hoặc Doppler. Tuy nhiên cũng còn cách khác đơn giản hơn:

Lái xe của mình sao cho đứng yên với xe trước rồi xem đồng hồ km trong xe.

[chung1608]

Cách điển hình cũng là cách của bạn: một cặp cảm biến (tích hợp hoặc rời rạc) với tính chất là hồng ngoại, Pir(cũng là hồng ngoại), sonar(siêu âm), hoặc laze... theo kiểu của dơi hoặc Doppler. Tuy nhiên cũng còn cách khác đơn giản hơn:

Lái xe của mình sao cho đứng yên với xe trước rồi xem đồng hồ km trong xe.

muốn thông minh hơn thì tính toán bù trừ với tốc độ của xe mình vào, khỏi cần lái xe cùng vận tốc với xe phía trước ^^

[avr]

Con người là động vật thông minh nhất (chỉ thua người ngoài hành tinh) vì đơn giản là họ đến đây được còn con người thì mới loanh quanh trong hệ Mặt trời.
Ngay cả cái camera này cũng chỉ là bắt chước đôi mắt và bộ não con người, vd:
-Pixels( điểm ảnh) trong came ra gồm 2 loại phân thành byte data về brightness( cường độ sáng) và byte data về màu sắc( colour) tương tự với tế bào hình que-hình nón trong mắt người. Loại tốt có thể là 8 triệu pixels.
-Cách truyền thông đến MCU, xử lí tín hiệu (cứ cho là 32 bit) tương tự với dây thần kinh thị giác và bộ não con người.....
Nhưng chúng còn thua xa thị giác và khả năng xử lí của con người về số lượng ( 4 tỉ noron thần kinh, và vô số tế bào giác quan), được xử lí với tốc độ ánh sáng và con người tạo ra camera, con người có thể tư duy nhanh nhạy hơn kiểu AI rất nhiều. Tuy nhiên nếu không dùng thường xuyên cho một lãnh vực nào đó thì chúng không phát huy hết khả năng thôi.

Tôi nói thêm vậy cho vui vẻ, bây giờ là cách tiếp theo, không biết có bác nào đoán ra không?

"Becnuli" và "Ông Thăng-BT BGTVT"

[avr]

....Nó đây, gắn nó trên mui xe, cách này tương đối thôi.

[avr]

Đây là cách dùng camera và xử lí ảnh, thông thường khi cần xác định tính chất chuyển động (hướng, độ lớn) ta có thể dung 2 cách chính sau:

Background subtract –loại bỏ hình nền:
Dò các pixels riêng lẻ hoặc nhóm pixels đồng dạng về data màu sắc, xét 2 khung hình lien tiếp, nếu data màu sắc không đổi thì thay thế data này bằng một data của màu nền, vd: đen/xanh…, nếu data màu sắc có sự thay đổi thì thay thế data cũ bằng data mới. Vậy nên các pixels của hình nền thường không thay đổi hoặc thay đổi ít (do ánh sang tương phản nhấp nháy) có thể bị che đi toàn bộ, nhiều , ít tùy vào độ nhạy của cách này (mean distance).
Optical flow-Hướng di chuyển quang học:
Các vật thể khi di chuyển sẽ có các đốm sáng do ánh sang tự nhiên tương phản thay đổi cường độ theo góc chiếu bị thay đổi do sự di chuyển. Tập hợp các điểm này sẽ tạo nên hướng ánh sang di chuyển phản ánh hương di chuyển và tốc độ của vật thể, từ đó các pixels trên camera cũng có data về độ sang thay đổi theo, phản ánh hướng di chuyển cũng như tốc độ di chuyển.
Các đặc tính của cách này nhằm để điều chỉnh, chọn lọc phù hợp với đối tượng gồm: patch size(kích cỡ vùng dò tìm), spacing (mật độ các vùng dò tìm), precision(độ chính xác), axis restriction (hướng ưu tiên)…..Vd: xe di chuyển cùng chiều thì có thể chọn hướng ưu tiên theo cột, kích cỡ, mật độ chọn phù hợp để tránh nhiễu, khi không có chuyển động mà vẫn có tín hiệu, giá trị đo…
Ngoài ra có thể dùng them edge detection, ở đây cần phải có các thong số cần thu được gồm hướng và độ lớn vận tốc. Hướng thì có thể xác định nhờ mũi tên và tọa độ trên màn hình, độ lớn cần phải tính toán, vd: có 200 giá trị vận tốc thu được trong 1 s, ta có thể lập công thức, đưa vào chương trình tự động tính toán, hiển thị để có giá trị về độ lớn vận tốc trung bình. (V1+v2+..+vi)/t.

[queduong]

lái xe mà cái tối thiểu là không tuân thủ luật ... cứ chạy như mèo hoang chó dại ... vừa gây nguy hiểm cho người khác, gây nguy hiểm cho mình ... thì nên bị bắt phạt đáng tội để lần sau bớt nguy hiểm ... chứ chế chác gì nữa !

--- Đi nhiều nó sẽ có nhiều kinh nghiệm, phạt vì ngu nhiều lần sẽ khôn ra và tuân thủ luật hơn... biết lúc nào cần nhanh chậm, biết chỗ nào có đồn , có chốt , biết người ta đi đứng thế nào ... cần chi phải làm ?

[avr]

...........oh, thêm sao ngay tại đây. .

[avr]

Anh thấy Trung Quốc thường phải bênh Triều Tiên trước cộng đồng Quốc tế không. Dù nó thử hạt nhân, vi phạm, bị cấm vận... thì cứ kệ nó chứ, can thiệp làm gì. Khi cộng đồng Quốc tế chỉ trích Trung Quốc thì lại đến Nga can thiệp, cứ thế...Lí do chính là họ ở sát nhau, nước này ảnh hưởng đến nước kia trực tiếp đến nhiều khía cạnh, vd: Hàn Quốc, Nhật Bản vốn ảnh hưởng của Mỹ nên Trung quốc phải giữ Triều tiên, sát mình và sát bên Hàn quốc, cũng như Việt Nam cần phải thân thiết Campuchia, Lào để vững mạnh hơn,...đó là những lí do thông thường. Nói chính trị nghe có vẻ ghê gớm nhưng để làm vd thôi, chuyện xe cộ này cũng thế, đương nhiên ai ẩu tả, không đúng luật...thì cứ bị phạt thôi chứ nghĩ ngợi làm gì. Nhưng xe này sát xe kia, cứ thế nối dài trên khắp chặng đường, thường xuyên ảnh hưởng, tác động đến nhau ngay tức thì nên không thể "mặc kệ nó" được. Có ít thông tin về chướng ngại vật phía trước sẽ làm người sau chú tâm, cẩn thận, cảnh giác hơn như vậy sẽ an toàn hơn. Máy móc chỉ làm công việc cung cấp thông tin giúp con người xử lí tốt hơn, còn quyết định vẫn do con người. Cái này nếu hoàn hảo thì cần có các khả năng đại khái như này:
-Báo thông tin vận tốc, khoảng cách.
-Làm cho người sau nhìn thấy những gì người trước đang nhìn thấy để nhắm chừng nếu có muốn vượt thì có nên không. Cái này giống như có một camera ghi lại phía trước và hiển thị lên màn hình để phía sau xe, giống như tàng hình vậy.
-Báo tình trạng người chạy trước: đang tỉnh táo hay lờ mờ.. để người sau dè chừng.
....cứ thế nối tiếp nhau sẽ làm cho cả hệ thống giao thông an toàn, chủ động hơn trong việc xử lí.

[paminh82]

cái này hay, có thể áp dụng để chế tạo ôtô tự lái, tự tránh chướng ngại vật đc mà thế giới đang nghiên cứu, giống như trí tuệ nhân tạo vậy, em cg đang nghiện cứu cái này, cũng đang có vài hướng phát triển nhưng mà xử lý hình ảnh hơi nhiều, có thể cả 3D, mà em dốt về xử lý ảnh quá, ngại tìm hiểu

[paminh82]

còn trong máy bắn tốc độ thì hình như họ dùng sóng rf, đo đc thời gian sóng đi và về, dựa vào vận tốc sóng tính đc khoảng cách, dựa vào sai số trong các lần đo liên tiếp tính đc vt, hoạc dùng độ sai pha của sóng đi và về để tính vt hay sao i, nghe giống trạm radar, ko biết có đúng ko...

[plongthanh]

Mình đang ngồi trên xe ô tô, muốn tính vận tốc và khoảng cách từ vị trí hiện tại đến chiếc xe trước mặt thì làm thế nào? Ai có cách gì thì bàn luận, đủ mọi cách từ cổ chí kim đều được.
.....

Em có ý tưởng như sau (chỉ sử dụng phương pháp xử lý ảnh từ camera gắn trên xe), các bác xem có khả quan không.

1. Tính khoảng cách đến các xe phía trước
Bước 1: Nhận dạng xe ô tô trước mặt
---> cái này dùng Cascade Classifier Training + detectMultiScale của OpenCV
(ví dụ tham khảo: TRAINCASCADE AND CAR DETECTION USING OPENCV)

Bước 2: Xác định khoảng cách
Từ vị trí của ô tô trên ảnh, dùng PerspectiveTransform của OpenCV
(ví dụ: OpenCV image transformation and perspective change)

2. Tính vận tốc
Dùng xử lý ảnh thì chắc chắn là sẽ chỉ tính được vận tốc tương đối của xe phía trước so với xe của mình thôi.
Vận tốc thực của xe phía trước = Vận tốc xe của mình + Vận tốc tương đối

Cách tính có thể như sau:
Giả sử camera chụp được 30 (ảnh/giây) --> thời gian giữa 2 bức ảnh liên tiếp là T = 1/30 (giây)
Ở bức ảnh N: khoảng cách = x1 (m)
Ở bức ảnh N + 1 : khoảng cách = x2 (m)
==> Vận tốc tương đối = |x2 - x1| / T (m/s)