Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong thiết kế hệ thống đèn giao thông thông minh

1. Lý do chọn đề tài

• Tình trạng ùn tắc giao thông ngày càng nghiêm trọng tại các đô thị lớn.
• Hệ thống đèn giao thông truyền thống hoạt động theo chu kỳ cố định → không tối ưu theo lưu lượng thực tế.
• Sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet of Things (IoT) cho phép xây dựng hệ thống điều khiển linh hoạt, tự học và tối ưu.
  → Cần nghiên cứu một hệ thống đèn giao thông thông minh, thích ứng theo thời gian thực.

2. Mục tiêu nghiên cứu

2.1. Mục tiêu tổng quát

Thiết kế và xây dựng mô hình hệ thống đèn giao thông thông minh ứng dụng AI nhằm tối ưu hóa lưu lượng giao thông.

2.2. Mục tiêu cụ thể

• Thu thập dữ liệu giao thông (camera, cảm biến).
• Xây dựng mô hình AI dự đoán lưu lượng xe.
• Thiết kế thuật toán điều khiển đèn giao thông tối ưu.
• Mô phỏng và đánh giá hiệu quả hệ thống.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1. Đối tượng nghiên cứu

• Hệ thống đèn giao thông tại các nút giao.
• Dữ liệu giao thông (mật độ xe, loại phương tiện, thời gian chờ).

3.2. Phạm vi nghiên cứu

• Mô phỏng tại 1–2 nút giao điển hình.
• Sử dụng dữ liệu giả lập hoặc dữ liệu thực thu thập từ camera.
• Tập trung vào thuật toán điều khiển, chưa triển khai quy mô lớn.

4. Nội dung nghiên cứu

4.1. Tổng quan lý thuyết

• Hệ thống giao thông thông minh (ITS).
• Các phương pháp điều khiển đèn giao thông hiện tại.
• Ứng dụng AI trong giao thông.

4.2. Thiết kế hệ thống

• Phần cứng:
• Camera / cảm biến
• Vi điều khiển (Arduino, Raspberry Pi)
• Phần mềm:
• Xử lý ảnh (Computer Vision)
• Mô hình học máy (Machine Learning / Deep Learning)

4.3. Xây dựng mô hình AI

• Nhận diện và đếm phương tiện bằng thị giác máy tính.
• Dự đoán lưu lượng giao thông.
• Thuật toán điều khiển:
• Reinforcement Learning (học tăng cường)
• Điều khiển tối ưu thời gian đèn

4.4. Mô phỏng và đánh giá

• Môi trường mô phỏng (SUMO, MATLAB, Python).
• Các tiêu chí đánh giá:
• Thời gian chờ trung bình
• Mức độ ùn tắc
• Lưu lượng xe thông qua

5. Phương pháp nghiên cứu

• Phương pháp thu thập dữ liệu
• Phương pháp mô hình hóa
• Phương pháp mô phỏng
• Phương pháp thực nghiệm và đánh giá

6. Kết quả dự kiến

• Mô hình hệ thống đèn giao thông thông minh.
• Thuật toán điều khiển tối ưu bằng AI.
• Báo cáo đánh giá hiệu quả so với hệ thống truyền thống.
• Có thể phát triển thành sản phẩm thực tế hoặc đề tài nâng cao.

7. Tiến độ thực hiện

8. Công cụ và công nghệ sử dụng

• Python (TensorFlow, PyTorch)
• OpenCV (xử lý ảnh)
• SUMO (mô phỏng giao thông)
• Arduino / Raspberry Pi
• Cloud IoT platform

9. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

• Khoa học: Góp phần nghiên cứu ứng dụng AI trong hệ thống điều khiển thông minh.
• Thực tiễn: Giảm ùn tắc, tiết kiệm thời gian, giảm ô nhiễm môi trường.

10. Hướng phát triển

• Mở rộng quy mô nhiều nút giao.
• Kết hợp với hệ thống xe tự hành.
• Tích hợp dữ liệu thời gian thực từ toàn thành phố.