Xây dựng thuật toán đo tốc độ và xác định một số trạng thái bất thường của người dùng khi điều khiển xe ôtô bằng điện thoại thông minh

Nguyên, Việt Nam 4 Trường Đại học Thủy Lợi, Hà Nội, Việt Nam 5 Học viện hậu cần, Hà Nội, Việt Nam 6 Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Phenikaa, Hà Nội, Việt Nam * Tác giả liên hệ: Email: thunt@haui.edu.vn Tóm tắt. An toàn giao thông luôn là vấn đề đặt lên hàng đầu, tai nạn giao thông gây ra những thiệt hại to lớn về người và tài sản. Các vụ tai nạn xảy ra chủ yếu do ý thức chủ quan, mất tập trung, sức khỏe hoặc tâm trạng không tốt khi lái xe. Có thể kể đến những nguyên nhân hàng đầu như lái xe khi buồn ngủ, say xỉn hoặc việc sử dụng điện thoại để điều khiển chương trình giải trí, đa phương tiện hay nghe, gọi và nhắn tin đều có thể gây mất an toàn giao thông. Với mong muốn tìm ra giải pháp khắc phục phần nào tình trạng trên, chúng tôi đề xuất một số giải pháp để phát hiện trạng thái bất thường của người điều khiển xe ô tô được tích hợp vào ứng dụng trên điện thoại để nâng cao an toàn cho người tham gia giao thông bằng xe ô tô gọi là “CarSafe”. Đề xuất sử dụng thuật toán nhận dạng trạng thái với giao diện lập trình ứng dụng của Google và tín hiệu thu được từ các cảm biến được tích hợp sẵn trong điện thoại di động thông minh, từ đó nhận diện được một số hoạt động bất thường của người điều khiển xe ô tô và đưa ra những cảnh báo nhắc nhở cần thiết để. Đề xuất có tính chính xác nhận dạng cao, ứng dụng sẽ góp phần đảm bảo an toàn hơn cho người điều khiển xe ô tô khi lái xe. Từ khóa: CarSafe, Cảm biến gia tốc, Android. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Theo các các chuyên gia và các số liệu thống kê đã chỉ ra Việt Nam là một trong những quốc gia có mức độ nguy hiểm cao nhất khi tham gia giao thông. Điển hình có thể kể đến như Việt Nam có mặt trong danh sách các quốc gia có mức độ rủi ro giao thông cao nhất trên bản đồ rủi ro du lịch do công ty chuyên tư vấn các dịch vụ du lịch "International SOS" thiết lập vào cuối năm 2018. Ngoài ra, theo số liệu của tổ chức Y tế Thế giới thì Việt Nam đứng thứ 2 về số lượng người chết do va chạm khi tham gia -150- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải giao thông chỉ sau Thái Lan 0. Những nguyên nhân chủ quan chủ yếu đến từ các thói quen xấu khó bỏ của người tham gia giao thông cùng với việc thiếu công cụ hỗ trợ hữu ích. Theo thống kê của Ủy ban An toàn Giao thông Quốc gia thì có đến hơn 40% số vụ tai nạn có liên quan đến lỗi vi phạm vượt quá tốc độ quy định 0. Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới có đến 36,2% tai nạn giao thông có liên quan đến rượu bia và các chất kích thích trong những vụ do nam giới gây ra 0. Vấn đề sử dụng điện thoại khi lái xe cũng đang trở nên rất nhức nhối khi có đến 38% các lái xe Việt Nam không thể từ bỏ từ bỏ thói quen sử dụng điện thoại kể cả sau khi ngồi sau tay lái. Do đó, cần có những giải pháp hỗ trợ người lái xe an toàn mà vẫn có thể đáp ứng tốt được nhu cầu cá nhân hoặc công việc, không bỏ lỡ những thông tin quan trọng. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin cùng với tỷ lệ người sở hữu smartphone ở Việt Nam rất cao, tính đến cuối năm 2019 Việt Nam đã lọt top 15 thị trường có số lượng người điều khiển xe ô tô smartphone cao nhất thế giới” 0. Vì vậy, phát triển phần mềm có thể hỗ trợ cho người lái xe là rất cần thiết. Apple CarPlay và Android Auto là hai hệ thống tiêu biểu có thể hỗ trợ an toàn cho tài xế khi lái xe, hệ thống sẽ được cài đặt sẵn trên các dòng xe hơi hiện đại và tương tác trực tiếp qua điện thoại di động khi người điều khiển xe ô tô kết nối. Với hai ứng dụng này người lái xe có thể hoàn toàn truy cập các tính năng của điện thoại thông minh ngay từ màn hình hiển thị đa phương tiện của xe, giảm thiểu đáng kể tình trạng mất tập trung khi lái xe. Điểm mạnh của hai hệ thống này là chúng hoàn toàn có thể tận dụng các nền tảng đã được phát triển sẵn để chỉ đường, điều khiển bằng giọng nói hay mở đa phương tiện. Bên cạnh đó, hệ thống Apple CarPlay và Android Auto đã loại bỏ sự cần thiết của tai nghe rảnh tay vì chức năng này đã được tích hợp trên ô tô và smartphone khi chúng được kết nối với nhau. Vì thế, người điều khiển xe ô tô không cần phải sử dụng điện thoại”. Trên cơ sở các nghiên cứu đã phân tích, trong bài báo này hướng nghiên cứu mới được chúng tôi ềđ xuất là xây dựng phương pháp đo tốc độ và xác định một số trạng thái bất thường của người điều khiển xe ô tô bằng điện thoại thông minh để cải thiện sự an toàn. Ứng dụng tích hợp trên điện thoại có tên là Carsafe, nó có chức năng cảnh báo quá tốc độ, xác định số lần phanh để cảnh báo người điều khiển xe ô tô, đồng thời nhận dạng cảnh báo có tai nạn hay không. Đề xuất của chúng tôi góp phần mở ra một hướng nghiên cứu thực tế giải quyết bài toán cải thiện an toàn cho người điều khiển xe ô tô khi tham gia giao thông. 2. THUẬT TOÁN THỰC THI HỆ THỐNG Trong bài báo này, hệ thống phần mềm được xây dựng sẽ đưa ra tùy chọn để người điều khiển xe ô tô cấp phép hệ thống có quyền tự động điều khiển trạng thái bật tắt Bluetooth. Khi người điều khiển xe ô tô cấp quyền, hệ thống sẽ khởi chạy chương trình kiểm tra xem thiết bị có hỗ trợ công nghệ Bluetooth hay không. Nếu không hỗ trợ -151- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải công nghệ này hệ thống sẽ đưa ra thông báo và ẩn tính năng này trên thiết bị. Tuy vậy, kết nối Bluetooth ngoài những sự ưu việt kể trên, công nghệ này cũng có điểm yếu nhất định. Điểm yếu này chính là mức sử dụng năng lượng cao khiến cho thời lượng PIN sụt giảm đáng kể. Việc sụt giảm pin hoàn toàn không tốt cho những chuyến đi dài, chuyến du lịch khi thiết bị di động sẽ không còn năng lượng cho những tác vụ khác. Chính vì vậy, hệ thống này đã áp dụng việc bật tắt Bluetooth hoàn toàn tự động một cách thông minh khi được sự cấp phép của người điều khiển xe ô tô. Điều này cũng giúp người lái xe không cần thiết phải bật/tắt kết nối Bluetooth một cách thủ công có thể mang đến nhiều sự mất tập trung khi cần tương tác trực tiếp với thiết bị di động. 2.12. Xử lý dữ liệu Để thu thập dữ liệu, một ứng dụng được phát triển trên nền tảng Android có tên Driver Research nhằm mục đích thu thập dữ liệu cảm biến gia tốc của smartphone. Khi sử dụng xe ô tô để di chuyển, chúng tôi sẽ mở ứng dụng này và đặt nó ở một vị trí cố định bất kỳ trên xe. Ứng dụng này có thể đọc dữ liệu của cảm biến gia tốc, lưu thành file .txt và được lưu vào bộ nhớ của điện thoại. File này sẽ ghi lại dữ liệu gia tốc tuyến tính, tức gia tốc thực của thiết bị điện thoại, gia tốc trọng trường đã được loại bỏ bằng thuật toán có sẵn được cung cấp bởi Google, được chúng tôi sử dụng khi xây dựng ứng dụng Driver Research. Dữ liệu thu thập được sẽ bao gồm ba giá trị gia tốc thô từ ba trục tọa độ XYZ,, . Tín hiệu cảm biến gia tốc trong điện thoại sẽ được thu thập với tần số lấy mẫu là 50Hz. Để nhận biết độ chính xác và thực hiện hiệu chỉnh cảm biến, chúng tôi đã thu thập dữ liệu cảm biến gia tốc thô và không qua bất kỳ bước tiền xử lý nào khi điện thoại được đặt yên trên bàn không chịu bất kỳ tác động của ngoại lực nào. Khi để điện thoại nằm yên, kết quả mong muốn là dữ liệu gia tốc trên cả ba trục bằng 0 ở mọi vị trí. Tuy nhiên, ta có thể thấy dữ liệu trên ba trục không hoàn toàn bằng 0 mà dao động. Các điểm dao động này có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả của thuật toán. Do đó, chúng tôi đã dùng 1 bước tiền xử lý (bộ lọc thông thấp có hằng số thời gian là 0.15) để xử lý tín hiệu ngay sau khi thu thập dữ liệu để khử các điểm dao động trên. 2.13. Đề xuất thuật toán 2.13.1. Thuật toán xác định tốc độ xe chạy Gia tốc là đại lượng vật lý đặc trưng cho sự thay đổi của vận tốc theo thời gian. Nó là một đại lượng rất cơ bản được dùng để mô tả chuyển động cũng như vận tốc của vật chuyển động. Gia tốc trung bình trong một khoảng thời gian cụ thể là tỷ số giữa sự thay đổi vận tốc trong khoảng thời gian nhất định. Công thức được xác định như sau: (1) vv− 0 v a == t− t0 t -152- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Trong đó v : là vận tốc tại thời điểm hiện tại; v0 : Là vận tốc tức thời tại điểm trước đó t0 ;  =tt − 0 : là thời gian vận tốc thay đổi từ sang . Vận tốc là đại lượng đặc trưng cho sự chuyển động nhanh chậm của vật thể (ở đây là xe ô-tô). Vì vậy việc theo dõi vận tốc của xe rất quan trọng trong việc phân tích hành vi người dùng để hiển thị thông báo khi người dùng quá tốc độ cũng như cung cấp cho người dùng công cụ để hỗ trợ kiểm soát hành vi bản thân. Để tính toán tốc độ xe, hệ thống sẽ tính toán chuyển động vận tốc dọc theo mỗi trục bằng công thức sau: (2) Vi=+ V i--11 a i t Trong đó V i là vận tốc ở thời điểm hiện tại; V i- 1 đại diện cho vận tốc tại thời điểm trước đó; ai- 1 đại diện cho gia tốc thu thập được tại mỗi trục tương ứng; t là khoảng thời gian giữa 2 lần lấy mẫu liên tiếp (ở đây là 20ms). Nếu chỉ số i của có giá trị bằng 0, điều này cho thấy xe mới bắt đầu quá trình chuyển động nên khi đó sẽ bằng 0 (m/s). Khi có giá trị tốc độ ở mỗi trục, hệ thống sẽ tiến hành tổng hợp tốc độ bằng cách lấy giá trị trung bình tốc độ của ba trục thành 1 giá trị tốc độ duy nhất biểu thị cho tốc độ hiện tại thực tế của xe. Công thức tính toán như sau: 222 (3) VVVV=x + y + z XYZ,, Dữ liệu vị trí được cung cấp từ GPS sẽ được nhận về mỗi 1 giây [5-6]. Từ vị trí này sẽ tính toán được tốc độ của vật thể trong 1 giây đó. Trong khoảng thời gian này, tốc độ được tính toán từ cảm biến cũng sẽ được cập nhập liên tục và tính toán giá trị trung bình của toàn bộ tập giá trị thu được trong 1 giây đó. Giá trị này sẽ được lấy trung bình với giá trị tốc độ thu được từ hệ thống GPS và đưa ra tốc độ cuối cùng lên hệ thống ứng dụng để thực hiện các hoạt động tiếp theo tùy thuộc vào độ lớn tốc độ thu được. Để khắc phục tình trạng khi người điều khiển xe ô tô đang đi xe thì mới bật hệ thống, trong một giây đầu tiên kể từ khi hệ thống nhận ra trạng thái của người điều khiển xe ô tô là đang đi xe tốc độ di chuyển chỉ được đo bằng hệ thống GPS. Kể từ giây tiếp theo hệ thống sẽ kết hợp tính toán tốc độ bằng GPS, cảm biến gia tốc và tốc độ khởi đầu của cảm biến gia tốc sẽ được định nghĩa là tốc độ đã đo được bằng hệ thống GPS trước đó. 2.2.2. Thuật toán phát hiện đi quá lâu Việc lái xe trong thời gian dài không mang lại kết quả tốt cho sức khỏe. Ngoài ra, có thể dẫn tới mệt mỏi và căng cơ làm tài xế khó có thể làm chủ được tay lái, gây nguy hiểm cho những người tham gia giao thông khác trên cùng tuyến đường. Theo đó, giải pháp nhắc nhở thời gian lái xe đã được thực hiện để hỗ trợ cho người lái xe ô tô có thể kiểm soát tốt thời gian lái xe của mình. Người điều khiển xe ô tô có thể tự nhập vào -153- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải khoảng thời gian lái xe của mình. Hệ thống sẽ nhắc nhở khi người điều khiển đã lái xe vượt quá khoảng thời gian đã được định trước. Hệ thống của chúng tôi sẽ đưa ra một vài đề xuất về thời gian lái xe để người điều khiển xe ô tô cân nhắc như Hình 1. Khi người điều khiển xe ô tô bắt đầu lái xe hệ thống sẽ ghi nhận mốc thời gian khi đó là điểm thời gian bắt đầu. Thời gian lái xe sẽ được cập nhập liên lục bằng cách lấy thời gian hiện tại trừ đi thời gian bắt đầu. Bằng cách đó khi thời gian lái xe thực tế vượt quá khoảng thời gian lái xe được cài đặt (ở đây chúng tôi giả sử là 4 giờ đồng hồ) hệ thống sẽ rung và hiện cảnh báo kèm lời nhắc trên màn hình thiết bị. Các khoảng thời gian nghỉ rất ngắn như khi dừng đèn đỏ, khi dừng đỗ đón hành khách hay dừng xe vì vấn đề cá nhân không quá 15 phút sẽ không được coi là kết thúc hệ thống đếm thời gian lái xe. Hệ thống được thiết lập thời gian nghỉ tối đa 15 phút (hệ thống nhận thấy bạn dừng xe trong khoảng thời gian nhiều hơn 15 phút sẽ bắt đầu việc đếm thời gian lái xe lại từ đầu). Hình 2 là lưu đồ thuật toán cho việc xác định thời gian lái xe quá lâu. Hình 1. Giao diện nhập thời gian lái xe giới hạn. Hình 2. Lưu đồ thuật toán xác định xe đi quá lâu. -154- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải 2.2.3. Thuật toán xác định tai nạn Khi tai nạn xảy ra, hệ thống sẽ kích hoạt chế độ khẩn cấp bao gồm việc đưa hộp thoại cảnh báo cho người lái xe, đọc dữ liệu vị trí và gửi cho số điện thoại người thân đã được cài đặt sẵn và hiển thị thông tin người điều khiển xe ô tô lên thanh thông báo cũng như màn hình khóa của thiết bị. Tuy nhiên, để tránh tình trạng cảnh báo giả hoặc người lái xe gặp tai nạn nhưng vẫn làm chủ được bản thân và có thể tự xử lý tình huống. Chế độ khẩn cấp của hệ thống cũng được khởi động theo tuần tự của từng chức năng. Trước hết, khi hệ thống nhận thấy có tai nạn xảy ra, ứng dụng sẽ hiển thị hộp thoại thông báo kèm theo chuông cảnh báo và trạng thái rung mạnh. Người điều khiển xe ô tô có thể tương tác trực tiếp với hộp thoại này với hai tùy chọn “tôi không sao” và “giúp tôi”. Với tùy chọn “tôi không sao”, hệ thống sẽ ngay lập tức tắt chế độ khẩn cấp vì tùy chọn này được định nghĩa vụ va chạm nhẹ, người lái xe vẫn còn tỉnh táo và có thể tự giải quyết vấn đề. Với tùy chọn “giúp tôi”, hệ thống sẽ ngay lập tức thực hiện các bước tiếp theo bao gồm lấy dữ liệu vị trí từ hệ thống GPS và thông báo tai nạn cho số điện thoại người thân và hiển thị thông tin cá nhân lên thanh thông báo và màn hình khóa của thiết bị.Cũng có trường hợp tai nạn nghiêm trọng xảy ra dẫn đến tình trạng tài xế bất tỉnh hoặc không đủ tỉnh táo để tương tác với hệ thống ứng dụng. Lúc này, giải pháp được đề xuất là hộp thoại thông báo chỉ hiển thị 30 giây kể từ khi xảy ra tai nạn, nếu trong 30 giây này, người điều khiển xe ô tô không thể tương tác với điện thoại di động, ứng dụng sẽ tự động triển khai các hoạt động tiếp theo. Gửi tin nhắn trợ giúp và hiển thị thông tin người điều khiển xe ô tô. Chúng tôi thấy rằng, gia tốc biểu hiện cho sự thay đổi về vận tốc, khi tai nạn xảy ra vận tốc của xe sẽ nhanh chóng thay đổi về giá trị xấp xỉ 0. Điều này làm cho giá trị gia tốc thay đổi một cách đột ngột có thể nhận thấy rõ. Theo đó hoàn toàn có thể dựa vào giá trị gia tốc để phát hiện tai nạn. Giá trị trung bình của cảm biến gia tốc được định nghĩa là căn bậc 2 của tổng bình phương các giá trị gia tốc thành phần trên mỗi trục và được tính toán theo công thức: 2 2 2 (4) AAAAtb= X + Y + Z với Atb là giá trị trung bình gia tốc. Cách thức xác định tai nạn được thực hiện theo: Bước 1: Dữ liệu ban đầu được thu thập và xác định các điểm đỉnh và các điểm đáy được tạo ra bởi tập dữ liệu. Bước 2: Tính giá trị trung bình của 15 điểm đỉnh trước đó gần nhất. Bước 3: So sánh giá trị của đỉnh hiện tại với giá trị trung bình. Bước 4: Kiểm tra giá trị đó có trong khoảng tiên quyết. Bước 5: Đưa ra quyết định có tai nạn hay không. -155- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Để có thể quyết định người dùng có bị tai nạn hay không, hệ thống cần một khoảng thời gian để xác định đủ dữ liệu [7]. Thực tế cho thấy trong khoảng thời gian từ 5 cho đến 10 phút đầu khi bắt đầu đi xe sẽ rất ít có khả năng xảy ra tai nạn. Điều này cho phép hệ thống thu thập đủ 15 điểm đỉnh để có đủ thông tin xác định tai nạn. Các điểm đỉnh được xác định khi giá trị gia tốc tại thời điểm t lớn hơn giá trị gia tốc thời điểm t - 1 và t + 1 . Sau khi đã xác định được các đỉnh, hai hàng đợi có độ lớn là 15 phần tử sẽ được tạo ra để chứa các giá trị đỉnh được xác định. Khi hệ thống đã xác định hàng đợi đã đủ 15 giá trị. Hệ thống sẽ tiến hành tính giá trị trung bình tất cả các giá trị của hàng đợi và lưu lại. Qua thực nghiệm cho thấy khi xảy ra tai nạn, giá trị đỉnh thu được lúc đó có thể đột ngột thay đổi với độ lệch rất lớn với khoảng 150 % so với giá trị trung bình của mười lăm điểm trước đó. Như vậy, điểm đỉnh tiếp theo được xác định sẽ được so sánh với giá trị trung bình các phần tử trong hàng đợi nếu giá trị này có độ chêch lệch trên 150% và cao hơn ngưỡng tai nạn. Cũng thực nghiệm cho thấy khi xảy ra tai nạn giá trị gia tốc trung bình sẽ vượt trên ngưỡng ngã được xác định là 7,5 ms/ 2 . Nếu không đạt điều kiện, giá trị này sẽ được thêm vào hàng đợi và tiếp tục tính toán. Lưu đồ thuật toán phát hiện tai nạn như Hình 3. Cách thực hiện này có ưu điểm là đơn giản nhưng đảm bảo được độ tin cậy nhất định, những nghiên cứu khác ví dự như trong [8] có thể có đưa ra độ chính xác cao hơn nhưng cần phải sử dụng học máy có độ phXYZ,,ức tạp cao, sẽ ảnh hưởng hiệu năng của máy và mau hết pin. - Hình 3. Lưu đồ thuật toán phát hiện tai nạn. 2.2.4. Thuật toán thống kê số lần phanh Cũng bằng cách thu thập giá trị của cảm biến gia tốc theo các trục và tính giá trị trung bình gia tốc. Qua thực nghiệm và quan sát tín hiệu cho thấy mỗi lần phanh -156- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải gấp giá trị trung bình gia tốc tăng lên đáng kể. Dù không tăng mạnh và đột ngột như khi xảy ra tai nạn nhưng những biến động này cũng đủ để cho ta phát hiện trạng thái phanh gấp. Sau nhiều lần thực nghiệm có thể thấy mỗi lần phanh gấp đều tạo ra ít nhất 1 đỉnh nằm ở một khoảng giá trị nhất định. Ở đề tài này, khoảng giá trị đó là từ 4,5 đến 7,5 . Dù vậy, một lần phanh gấp hoàn toàn có thể tạo ra 2 đỉnh thỏa mãn giá trị nằm trong khoảng đã định. Điều này là không mong muốn, để giải quyết vấn đề này, hệ thống sẽ xem xét nếu trong năm đỉnh tiếp theo kể từ khi xuất hiện đỉnh thỏa màn điều kiện phanh gấp và có giá trị nằm trong khoảng giá trị đã được định sẵn sẽ không được coi là một lần phanh gấp. 3. THỬ NGHIỆM/ĐÁNH GIÁ PHÂN TÍCH Sau quá trình nghiên cứu chúng tôi đã xây dựng được những phương pháp đo tốc độ xe chạy, cảnh báo tai nạn và hành vi lái xe bất thường bằng điện thoại thông minh. Các phương pháp này đã, đang và sẽ được áp dụng để xây dựng một phần mềm lái xe an toàn trên thiết bị di động chạy hệ điều hành Android. Tiếp theo, một vấn đề rất quan trọng khims/ vậ2 n hành một ứng dụng là hiệu năng hoạt động cũng như độ chính xác của thuật toán, được đánh giá thông qua độ nhạy và độ chính xác với các thông số: - TP –Trạng thái “Lái xe” được dự đoán và thực tế cũng là “Lái xe” - TN –Trạng thái “Không lái” được dự đoán và thực tế cũng là “Không lái” - FP –Trạng thái “Lái xe” được dự đoán nhưng thực tế là “Không lái” - FN –Trạng thái “Không lái” được dự đoán nhưng thực tế là “Lái xe” - Để xác định hiệu năng của thuật toán, hệ thống sử dụng độ nhạy và độ chính xác: TP TP (5) Độ nhạy = Độ chính xác = TP+ FN TP+ FP - Qua quá trình kiểm nghiệm thực tế qua nhiều dòng xe với nhiều lần thực nghiệm khác nhau đã thu được kết quả được thể hiện ở các Bảng 1 và Bảng 2. Quá trình thử nghiệm phát hiện “Lái xe” hay “Không lái xe” được tiến hành như sau: (1) xe tiến hành chạy với tốc độ khác nhau trong khoảng thời gian liên tục 30 phút, lúc này hành vi được gán nhãn là “Lái xe”, hành vi dự đoán sẽ được ghi nhận; (2) xe dừng trong khoảng thời gian 30 phút, lúc này hành vi được gán nhãn là “Không lái xe”, hành vi dự đoán sẽ được ghi nhận; (3) lặp lại bước (1) và (2) trong 3 lần. - Bảng 1. Đánh giá hiệu năng thuật toán qua các dòng xe khác nhau. Dòng xe Độ nhạy (%) Độ chính xác (%) Kia Morning 92,8 93,7 Huyndai Accent 95,6 94,2 Toyota Vios 96,8 96,1 Mazda 3 91,5 93,6 Honda Civic 93,4 92,0 -157- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải Qua các kết quả đánh giá và phân tích trên, có thể thấy các thuật toán hiện tại cho hiệu năng ổn định với độ chính xác, độ nhạy cao và độ sai số tương đối thấp. Với dịch vụ nhận dạng hoạt động của Google (API: Google Activity Recognition) cho phép phát hiện trạng thái lái xe với độ chính xác khoảng 75 %. Nhưng với việc tích hợp thuật toán nâng cao đã được đề xuất trong bài báo thì độ chính xác cải thiện đáng kể nên đến 96%. Đồng thời cũng làm cho ứng dụng hoạt động một cách mượt mà và trơn tru hơn đáng kể. Khi thực nghiệm qua quá trình quan sát và ghi chép tốc độ thực tế được lấy trên đồng hồ đo tốc độ của xe và so sánh với tốc độ hệ thống ứng dụng đo được cho độ chính xác khoảng trên 90 %. Việc phát hiện phanh và tai nạn khi lái xe cũng cho độ chính xác cao. Với độ chính xác cao như vậy ứng dụng hoàn toàn có thể mang đến sự tin cậy cho người điều khiển xe ô tô trong quá trình sử dụng. Bảng 2. Bảng đánh giá hiệu năng đo tốc độ. Tốc độ thực tế Tốc độ đo được Độ sai số Dòng xe Thời điểm (km/h) (km/h) (%) t0 27 25,6 5,18 Kia Morning t1 35 34,1 2,57 t2 43 41,6 3,25 t 27 26,3 2,59 Huyndai 0 t 30 28,5 5,00 Accet 1 t2 41 39,3 4,15 t0 15 16,3 8,66 Toyota Vios t1 24 22,6 5,83 t2 35 33,7 3,71 t0 25 25,9 3,60 Honda Civic t1 36 37 2,77 t2 30 28,5 5,00 4. KẾT LUẬN Bài báo xây dựng phương pháp đo tốc độ và xác định một số trạng thái bất thường khi điều khiển xe ô tô bằng điện thoại. Ứng dụng nhằm hỗ trợ, cảnh báo cũng như nâng cao an toàn khi lái xe ô tô. Phần mềm đã cho thấy sự tiện dụng và hữu ích trong việc lái xe. Các phương pháp sẽ được cải tiến về độ chính xác, hiệu quả cũng như cần cải thiện trải nghiệm bởi người điều khiển xe ô tô. Phần mềm có ứng dụng với sự đa dạng về ngôn ngữ, ứng dụng sẽ không chỉ đáp ứng nhu cầu sử dụng của riêng người Việt Nam. Phần mềm cùng với những nghiên cứu liên quan góp phần trong nỗ lực giảm thiểu tai nạn giao thông ứng dụng cảm biến và thuật toán xử lý thông minh [8-10]. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Việt Nam đứng ở đâu về mức độ nguy hiểm tham gia giao thông ở Đông Nam Á? https://bitly.com.vn/HScJm, truy cập ngày 15 tháng 5 năm 2020. -158- Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải [2]. Quá tốc độ, tai nạn triền miên: Bao giờ chấm dứt? https://vovgiaothong.vn/Qua- toc-do-tai-nan-trien-mien-Bao-gio-cham-dut, truy cập ngày 15 tháng 5 năm 2020. [3]. Giải đáp nhiều băn khoăn về xử phạt uống rượi bia khi lái xe, https://baotintuc.vn/xa-hoi/giai-dap-nhieu-ban-khoan-ve-xu-phat-uong-ruou-bia-khi- lai-xe-20200109182651984.htm, truy cập ngày 15 tháng 5 năm 2020. [4]. Việt Nam lọt vào top 15 thi trường có số lượng người dùng smartphone cao nhất thế giới, dung-smartphone-cao-nhat-the-gioi-2020022920102127.htm, truy cập ngày 15 tháng 5 năm 2020. [5]. Tan, T. D., Ha, L. M., Long, N. T., Tue, H. H., & Thuy, N. P, Novel MEMS INS/GPS integration scheme using parallel Kalman filters, IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 2008, IEEE, Japan, pp. 72-76. [6]. Do, D. D., Nguyen, H. V., Tran, N. X., Ta, T. D., Tran, T. D., & Vu, Y. V, Wireless ad hoc network based on global positioning system for marine monitoring, searching and rescuing (MSnR), Asia-Pacific Microwave Conference, 2011, IEEE, Australia, pp. 1510-1513. [7]. Tan, T. D., Anh, N. T., & Anh, G. Q, Low-cost Structural Health Monitoring Scheme Using MEMS-based Accelerometers, International Conference on Intelligent Systems Modelling and Simulation, 2011, IEEE, Cambodia, pp. 217-220. [8]. Miyata, M., Matsuo, K., & Omura, R. Automatic Classification of Traffic Accident Using Velocity and Acceleration Data of Drive Recorder, International Conference on Mobile Computing, Applications, and Services, 2018, Springer, Japan, pp. 239-244. [9]. Jesudoss, A., Muthuram, B. O., & Emmanuel, A. L, Safe driving using IoT sensor, International Journal of Pure and Applied Mathematics, 118.20, (2018), pp. 3745- 3750. [10]. Toulson, R., Nykanen, A., & Lopez, M., Safe and Sound Drive: Design of Interactive Sounds Supporting Energy Efficient Behaviour, Interactive Audio Systems Symposium, 2016, University of York, UK, pp. 1-8. -159-