Autonomous Driving là gì? Bước tiến mới của ngành công nghiệp ô tô
Autonomous Driving là thuật ngữ chỉ công nghệ lái xe tự động, trong đó hệ thống điện tử, cảm biến và phần mềm có khả năng thực hiện một phần hoặc toàn bộ nhiệm vụ điều khiển phương tiện mà thông thường do con người đảm nhiệm.Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào thao tác của người lái, xe được trang bị các hệ thống có khả năng quan sát môi trường xung quanh, nhận diện phương tiện, người đi bộ, làn đường, biển báo và các vật cản.
Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý để xác định tình huống giao thông, từ đó đưa ra phương án điều khiển phù hợp.
Mục tiêu của Autonomous Driving là giảm sự phụ thuộc vào thao tác trực tiếp của con người, hỗ trợ hạn chế một số lỗi lái xe và hướng tới khả năng vận hành tự động trong những điều kiện nhất định.
Tuy nhiên, cần phân biệt rõ giữa xe có tính năng hỗ trợ lái và xe tự hành thực sự.
Một mẫu xe được trang bị ga tự động thích ứng, hỗ trợ giữ làn hoặc phanh khẩn cấp tự động chưa đồng nghĩa với việc xe có thể tự di chuyển mà không cần người lái giám sát.
Theo hệ thống phân loại SAE J3016, khả năng tự động hóa khi lái xe được chia thành 6 cấp độ, từ Level 0 đến Level 5.
Trong đó, Level 0–2 thuộc nhóm hỗ trợ người lái, còn Level 3–5 là các cấp độ tự động hóa cao hơn, trong đó hệ thống đảm nhiệm việc giám sát môi trường và thực hiện nhiệm vụ lái xe khi được kích hoạt trong phạm vi cho phép.
Việc hiểu đúng Autonomous Driving giúp người dùng đánh giá chính xác khả năng của từng mẫu xe, tránh nhầm lẫn giữa các tính năng hỗ trợ an toàn và công nghệ tự hành.
Liên hệ ngay: 0967310819 để nhận báo giá xe BYD và các chương trình ưu đãi!
Autonomous Driving hoạt động như thế nào?
Để một chiếc xe có thể tự nhận biết môi trường và đưa ra quyết định vận hành, hệ thống Autonomous Driving cần sự phối hợp giữa nhiều thành phần phần cứng và phần mềm.Có thể hình dung quá trình này qua 4 bước chính: thu thập dữ liệu, nhận diện môi trường, lập kế hoạch và điều khiển phương tiện.
Thu thập dữ liệu bằng hệ thống cảm biến
Đây là bước đầu tiên giúp xe nhận biết những gì đang diễn ra xung quanh.Tùy theo thiết kế, xe có thể sử dụng camera, radar, LiDAR, cảm biến siêu âm và dữ liệu định vị.
Camera ghi nhận hình ảnh để nhận diện làn đường, biển báo, đèn tín hiệu, phương tiện và người đi bộ.
Radar sử dụng sóng vô tuyến để xác định khoảng cách và tốc độ tương đối của các vật thể, thường có lợi thế trong việc đo khoảng cách khi điều kiện ánh sáng không thuận lợi.
LiDAR sử dụng tia laser để đo khoảng cách và xây dựng dữ liệu không gian ba chiều.
Công nghệ này giúp hệ thống xác định hình dạng, vị trí và khoảng cách của các vật thể xung quanh xe.
Cảm biến siêu âm thường được sử dụng trong các tình huống ở tốc độ thấp, chẳng hạn như hỗ trợ đỗ xe hoặc phát hiện vật cản ở khoảng cách gần.
Mỗi loại cảm biến có ưu điểm và giới hạn riêng.
Vì vậy, một số hệ thống kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để tăng khả năng nhận biết và giảm sự phụ thuộc vào một cảm biến đơn lẻ.
Nhận diện và phân tích môi trường bằng AI
Sau khi thu thập dữ liệu, bộ xử lý trung tâm sẽ phân tích thông tin để xác định các đối tượng xuất hiện trong khu vực xe đang di chuyển.Ví dụ, khi camera phát hiện một hình ảnh phía trước, thuật toán nhận diện có thể phân loại đó là ô tô, xe máy, người đi bộ hay vật cản.
Radar tiếp tục cung cấp dữ liệu về khoảng cách và tốc độ tương đối để hệ thống đánh giá nguy cơ va chạm.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán học máy có thể được sử dụng để nhận diện tình huống giao thông, dự đoán chuyển động của các phương tiện khác và hỗ trợ hệ thống lựa chọn phương án xử lý.
Đây là một trong những khâu phức tạp nhất của Autonomous Driving, bởi môi trường giao thông luôn thay đổi và có nhiều tình huống khó dự đoán.
Lập kế hoạch di chuyển
Sau khi hiểu được môi trường xung quanh, hệ thống cần xác định xe nên di chuyển như thế nào.Chẳng hạn, khi phát hiện một phương tiện phía trước giảm tốc, hệ thống có thể tính toán khoảng cách an toàn, tốc độ hiện tại và khả năng phanh để lựa chọn phương án giảm tốc phù hợp.
Trong tình huống cần chuyển làn, hệ thống phải đánh giá vị trí các phương tiện xung quanh, khoảng trống trên làn đường kế tiếp và điều kiện cho phép thực hiện thao tác.
Quá trình này đòi hỏi sự kết hợp giữa dữ liệu cảm biến, bản đồ, định vị và thuật toán lập kế hoạch chuyển động.
Điều khiển phương tiện
Sau khi xác định phương án vận hành, hệ thống gửi lệnh đến các bộ phận điều khiển như hệ thống lái điện, phanh và hệ thống truyền động.Xe có thể tự điều chỉnh góc lái, tăng tốc hoặc giảm tốc tùy theo tình huống và phạm vi hoạt động được thiết kế.
Toàn bộ quá trình diễn ra liên tục theo vòng lặp: cảm biến thu thập dữ liệu, bộ xử lý phân tích, hệ thống lập kế hoạch và cơ cấu chấp hành thực hiện lệnh.
Nếu điều kiện giao thông thay đổi, hệ thống tiếp tục cập nhật dữ liệu để điều chỉnh hoạt động.
Liên hệ ngay: 0967310819 để nhận báo giá xe BYD và các chương trình ưu đãi!
5 cấp độ Autonomous Driving theo tiêu chuẩn SAE
Không phải chiếc xe nào có khả năng tự đánh lái hoặc tự phanh cũng được xem là xe tự hành.Để phân biệt mức độ tự động hóa, SAE International xây dựng hệ thống phân loại gồm 6 cấp độ, từ Level 0 đến Level 5.
| Cấp độ | Tên gọi | Khả năng vận hành |
|---|---|---|
| Level 0 | Không tự động hóa | Người lái thực hiện toàn bộ nhiệm vụ lái xe; hệ thống có thể cảnh báo hoặc can thiệp tức thời |
| Level 1 | Hỗ trợ người lái | Hệ thống hỗ trợ đánh lái hoặc kiểm soát tốc độ, nhưng không đồng thời đảm nhiệm cả hai |
| Level 2 | Tự động hóa một phần | Xe có thể đồng thời hỗ trợ đánh lái và tăng giảm tốc; người lái vẫn phải giám sát liên tục |
| Level 3 | Tự động hóa có điều kiện | Hệ thống đảm nhiệm nhiệm vụ lái xe trong điều kiện cho phép; người lái phải sẵn sàng tiếp quản khi được yêu cầu |
| Level 4 | Tự động hóa cao | Xe có thể tự vận hành trong phạm vi hoạt động được xác định mà không cần người lái tiếp quản để xử lý tình huống thông thường |
| Level 5 | Tự động hóa hoàn toàn | Hệ thống có khả năng thực hiện nhiệm vụ lái xe trong mọi điều kiện mà con người có thể lái |
Điểm khác biệt quan trọng nhất nằm ở trách nhiệm giám sát môi trường giao thông.
Ở Level 1 và Level 2, người lái vẫn phải quan sát đường, đánh giá tình huống và sẵn sàng điều khiển phương tiện.
Ngay cả khi xe có thể tự giữ làn và duy trì khoảng cách với xe phía trước, người lái vẫn chịu trách nhiệm giám sát toàn bộ quá trình vận hành.
Từ Level 3, hệ thống mới bắt đầu đảm nhiệm toàn bộ nhiệm vụ lái xe trong phạm vi hoạt động được thiết kế.
Tuy nhiên, ở cấp độ này, người lái vẫn phải có khả năng tiếp quản khi hệ thống đưa ra yêu cầu.
Level 4 có thể vận hành mà không cần người lái can thiệp trong khu vực hoặc điều kiện đã được xác định.
Trong khi đó, Level 5 hướng đến khả năng tự động hóa hoàn toàn mà không bị giới hạn bởi một phạm vi hoạt động cụ thể.
Hiện nay, nhiều tính năng hỗ trợ lái được trang bị trên xe thương mại thuộc Level 1 hoặc Level 2.
Vì vậy, người dùng cần xem xét chính xác cấp độ và điều kiện hoạt động của từng tính năng thay vì chỉ dựa vào tên gọi quảng cáo như Auto Pilot, Highway Assist hay Intelligent Driving.
Liên hệ ngay: 0967310819 để nhận báo giá xe BYD và các chương trình ưu đãi!
Các công nghệ quan trọng tạo nên hệ thống Autonomous Driving
Khả năng vận hành tự động không đến từ một thiết bị riêng lẻ mà là kết quả của sự phối hợp giữa nhiều công nghệ. Trong đó, 5 thành phần dưới đây đóng vai trò quan trọng.- Camera và hệ thống nhận diện hình ảnh
Camera cung cấp dữ liệu trực quan về môi trường giao thông.
Thông qua thuật toán xử lý hình ảnh, hệ thống có thể nhận diện vạch kẻ đường, biển báo, đèn tín hiệu và các đối tượng xung quanh.
Tuy nhiên, camera có thể bị ảnh hưởng bởi ánh sáng yếu, mưa lớn, sương mù, bụi bẩn hoặc hiện tượng chói sáng.
Vì vậy, việc kết hợp với các cảm biến khác có ý nghĩa quan trọng.
- Radar ô tô
Radar phát và thu sóng vô tuyến để xác định khoảng cách, tốc độ tương đối và vị trí của các vật thể.
Đây là công nghệ phổ biến trong hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng ACC và cảnh báo va chạm.
So với camera, radar có khả năng đo khoảng cách trực tiếp và hoạt động tương đối ổn định trong nhiều điều kiện ánh sáng.
Tuy nhiên, radar cũng có những giới hạn nhất định trong việc phân loại chi tiết hình dạng vật thể.
- LiDAR
LiDAR tạo ra các phép đo khoảng cách bằng tia laser, từ đó hình thành dữ liệu đám mây điểm 3D (Point Cloud).
Nhờ dữ liệu không gian này, hệ thống có thể xác định vị trí và hình dạng tương đối của các vật thể trong môi trường xung quanh.
LiDAR có giá trị trong những hệ thống cần nhận biết không gian với độ chi tiết cao.
Dù vậy, chi phí, khả năng tích hợp và hiệu suất trong điều kiện thời tiết bất lợi vẫn là những yếu tố cần cân nhắc.
- Trí tuệ nhân tạo và bộ xử lý trung tâm
AI giúp hệ thống phân tích dữ liệu cảm biến, nhận diện tình huống và dự đoán hành vi của các đối tượng tham gia giao thông.
Bộ xử lý trung tâm đảm nhiệm việc tính toán và điều phối các hoạt động.
Khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực có ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phản hồi của hệ thống.
- Bản đồ độ chính xác cao và định vị
Bản đồ độ chính xác cao (HD Map) có thể cung cấp thông tin chi tiết về cấu trúc đường, làn xe, vị trí giao lộ và các yếu tố hạ tầng.
Kết hợp với GPS và các phương pháp định vị khác, hệ thống có thể xác định vị trí phương tiện và hỗ trợ lập kế hoạch di chuyển.
Tuy nhiên, bản đồ không thể thay thế việc quan sát thực tế.
Công trường, đường đang sửa chữa hoặc biển báo tạm thời có thể khiến dữ liệu bản đồ không còn phù hợp.
Vì vậy, hệ thống vẫn cần dựa vào cảm biến để cập nhật tình hình giao thông thực tế.
Liên hệ ngay: 0967310819 để nhận báo giá xe BYD và các chương trình ưu đãi!
Autonomous Driving và xu hướng phát triển công nghệ lái thông minh trên xe BYD
Trong xu hướng phát triển ô tô điện, các hãng xe đang đầu tư mạnh vào hệ thống hỗ trợ lái thông minh và công nghệ tự động hóa.BYD cũng phát triển các giải pháp điều khiển thông minh nhằm nâng cao khả năng hỗ trợ người lái trên nhiều dòng xe.
Một trong những hệ thống được BYD giới thiệu là DiPilot – giải pháp hỗ trợ lái thông minh với các cấu hình phần cứng và tính năng khác nhau.
Theo thông tin công bố của hãng vào tháng 2/2025, hệ thống được phát triển với các phiên bản DiPilot 600, DiPilot 300 và DiPilot 100, sử dụng những cấu hình cảm biến khác nhau, từ LiDAR đến hệ thống camera và cảm biến hỗ trợ.
Điều này cho thấy BYD đang phát triển nhiều cấp độ giải pháp hỗ trợ lái để đáp ứng các phân khúc và nhu cầu sử dụng khác nhau.
Tuy nhiên, DiPilot là tên gọi của hệ thống hỗ trợ lái thông minh, không nên mặc định đồng nghĩa với khả năng tự hành hoàn toàn ở Level 4 hoặc Level 5.
Khi tìm hiểu một mẫu xe BYD, khách hàng cần kiểm tra danh sách tính năng thực tế của đúng phiên bản, chẳng hạn như kiểm soát hành trình thích ứng ACC, phanh khẩn cấp tự động AEB, hỗ trợ giữ làn LKA, cảnh báo điểm mù BSD hoặc cảnh báo phương tiện cắt ngang phía sau RCTA.
Những tính năng này có thể hỗ trợ người lái trong một số tình huống cụ thể, nhưng không thay thế trách nhiệm điều khiển và giám sát của con người.
Đặc biệt, khả năng hoạt động của từng hệ thống còn phụ thuộc vào tốc độ xe, điều kiện đường sá, vạch kẻ đường, thời tiết và trạng thái cảm biến.
Người lái cần đọc kỹ hướng dẫn sử dụng để hiểu rõ giới hạn của công nghệ được trang bị.
Tại BYD Giải Phóng, khách hàng có thể tìm hiểu các dòng xe BYD, trực tiếp trải nghiệm những tính năng hỗ trợ lái được trang bị trên từng phiên bản và được tư vấn về cách sử dụng các hệ thống an toàn thông minh.
Trong tương lai, Autonomous Driving được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển nhờ sự tiến bộ của AI, cảm biến, năng lực tính toán và hạ tầng giao thông kết nối.
Dù vậy, khả năng tự động hóa cao cần đi cùng quá trình kiểm nghiệm an toàn, hoàn thiện phần mềm và các quy định pháp lý phù hợp.
Liên hệ ngay: 0967310819 để nhận báo giá xe BYD và các chương trình ưu đãi!
BYD Giải Phóng
- Địa chỉ: 510 Ngọc Hồi, Thanh Trì, Hà Nội.
- Hotline: 0967.310.819.
0967310819
