THIẾT KẾ MÔ HÌNH XE NGUYÊN MẪU CHO XE TỰ LÁI ĐƯỢC TRANG BỊ HỆ THỐNG ADAS

Tóm tắt

Bài báo trình bày quá trình thiết kế và phát triển một mô hình xe nguyên mẫu chi phí thấp cho xe tự lái có tích hợp một số chức năng cơ bản của hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS). Mô hình được xây dựng theo hướng mô-đun nhằm phục vụ nghiên cứu và đào tạo về điều khiển chuyển động, bám làn, duy trì khoảng cách an toàn, tránh va chạm và khả năng mở rộng truyền thông giữa các xe. Hệ thống phần cứng của xe gồm vi điều khiển Arduino Mega 2560 + CH340, mạch điều khiển động cơ L9110S, cảm biến khoảng cách hồng ngoại SHARP GP2Y0A21YK0F, cảm biến dò line 3 kênh, cảm biến tốc độ hồng ngoại dùng bộ so sánh LM393 và encoder quang. Về phần mềm, hệ thống được lập trình trên nền tảng Arduino IDE bằng ngôn ngữ C/C++, trong đó dữ liệu từ các cảm biến được thu thập, xử lý và chuyển thành tín hiệu điều khiển động cơ theo thời gian thực. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có khả năng phát hiện vật cản phía trước, điều chỉnh vận tốc và giữ khoảng cách an toàn trong môi trường phòng thí nghiệm. Mô hình đề xuất có ưu điểm chi phí thấp, cấu trúc đơn giản, dễ triển khai, phù hợp cho các nghiên cứu bước đầu về xe thông minh và xe tự hành.

Title

PROTOTYPE MODEL CAR DESIGN FOR AUTONOMOUS VEHICLES EQUIPPED WITH ADAS SYSTEMS

Abstract

This paper presents the design and development of a low-cost prototype model car for autonomous vehicles equipped with basic Advanced Driver Assistance System (ADAS) functions. The proposed model is developed in a modular manner for research and educational purposes in motion control, lane following, safe-distance keeping, collision avoidance, and possible vehicle-tovehicle communication expansion. The hardware system includes an Arduino Mega 2560 + CH340 microcontroller, an L9110S motor driver, a SHARP GP2Y0A21YK0F infrared distance sensor, a 3-channel line tracker sensor, and an infrared speed sensor using an LM393 comparator with an optical encoder. The software is implemented on Arduino IDE using C/C++, where sensor data are acquired, processed, and converted into motor control signals in real time. Experimental results  indicate that the prototype can follow detect obstacles ahead, regulate its speed, and maintain a safe distance in an indoor laboratory environment. The proposed model is low-cost, simple in structure, and suitable for preliminary studies on smart cars and autonomous vehicles.