Nếu bạn từng thử băng qua một ngã tư đông đúc vừa cầm ly cà phê vừa né tránh xe đạp, bạn sẽ hiểu những con đường có thể hỗn loạn đến mức nào.

Giờ hãy tưởng tượng bạn là một chiếc ô tô—không có bản năng, cũng chẳng có trực giác con người—nhưng phải tìm cách hiểu hết sự hỗn độn ấy.

Với Xe Tự Hành (Autonomous Vehicles – AVs), việc phát hiện một người đi bộ len lỏi giữa các xe, hay một chiếc xe đẩy siêu thị lăn ra đường, là một trong những thách thức khó khăn nhất. Và dĩ nhiên, đó cũng là kỹ năng mà chúng phải thành thạo tuyệt đối trước khi có thể được tin tưởng để cùng chia sẻ con đường với con người. Điều này không chỉ đơn thuần là tránh tai nạn; mà còn là khả năng dự đoán, thích nghi và hành động trong tích tắc khi tình huống không hề "chuẩn sách giáo khoa". Vậy AVs thực sự "nhìn" và diễn giải thế giới quanh chúng ra sao trong những kịch bản phức tạp ngoài đời thực?

Cách Tiếp Cận Sensor Fusion

Xe tự hành không chỉ dựa vào một "đôi mắt" duy nhất—chúng sử dụng sự kết hợp của nhiều loại cảm biến, mỗi loại phát huy thế mạnh riêng trong từng điều kiện khác nhau. Chìa khóa nằm ở sensor fusion, tức là hợp nhất dữ liệu từ nhiều thiết bị để tạo nên một bức tranh chi tiết và toàn diện về môi trường.

1. Camera – Camera độ phân giải cao giúp phát hiện hình dạng, màu sắc, hoa văn. Chúng đặc biệt quan trọng trong việc nhận diện vạch kẻ qua đường, đèn giao thông hoặc chiếc áo khoác sáng màu của người đi bộ.

2. LiDAR (Light Detection and Ranging) – Có thể hình dung như một máy quét laser 3D. Nó phát ra hàng triệu xung laser mỗi giây để đo khoảng cách với độ chính xác cực cao. Rất lý tưởng để phát hiện chướng ngại vật, ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu.

3. Radar – Độ chi tiết kém hơn LiDAR nhưng hoạt động xuất sắc trong mưa, sương mù hay tuyết. Radar đặc biệt giỏi trong việc đo tốc độ và khoảng cách của các vật thể đang di chuyển, chẳng hạn một chiếc xe đạp đang vượt từ phía sau.

4. Cảm biến Siêu âm – Dùng cho phạm vi gần, thường áp dụng trong đỗ xe hoặc phát hiện vật cản nhỏ như lề đường hay mảnh vụn.

Khi được kết hợp, những hệ thống này bù đắp điểm yếu cho nhau—camera có thể bị lóa bởi ánh sáng chói, LiDAR gặp khó trong tuyết dày, radar không nhìn thấy chi tiết nhỏ—nhưng cùng nhau, chúng tạo nên một lưới an toàn đáng tin cậy.

Từ Dữ Liệu Thô Đến Quyết Định Thực Tế

Thu thập dữ liệu chỉ là nửa chặng đường. "Phép màu" thật sự nằm ở cách máy tính trên xe xử lý chúng. Đây chính là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) tham gia.

- Nhận diện vật thể: Các thuật toán AI, được huấn luyện từ hàng triệu hình ảnh giao thông, phân loại vật thể—phân biệt đâu là người, biển báo dừng, hay một cái cây.

- Theo dõi vật thể: Sau khi phát hiện, hệ thống sẽ theo dõi chuyển động của vật thể theo thời gian. Điều này giúp dự đoán một người đi bộ chuẩn bị băng qua hay chỉ đang đứng yên.

- Dự đoán quỹ đạo: Các mô hình tiên tiến dự đoán chuyển động trong tương lai. Ví dụ, nếu một đứa trẻ đang chạy theo quả bóng về phía đường, AI sẽ tính toán vị trí tiếp theo của nó trong vài giây tới.

Xử Lý Thực Tế Đầy Biến Số

Giao thông suôn sẻ trong thời tiết đẹp thì dễ. Thách thức thực sự nằm ở những tình huống hiếm gặp nhưng sống còn—nơi quy tắc không còn rõ ràng.

1. Vật thể bị che khuất một phần – Người đi bộ ẩn sau một chiếc xe tải cho đến giây cuối. AVs dùng LiDAR và nhiều góc camera để phát hiện tín hiệu tinh tế, như cánh tay đung đưa qua khe hở.

2. Hành vi khó đoán – Một người bất ngờ bước xuống đường ngoài vạch qua đường. Hệ thống AI sử dụng mô hình hành vi để gán "điểm xác suất" cho các khả năng và chuẩn bị phanh khẩn cấp.

3. Giao thông hỗn hợp – Đường phố chia sẻ bởi ô tô, xe tay ga, người đi bộ, không có quy tắc làn rõ ràng. Ở đây, AVs dựa nhiều vào radar để phân tích chuyển động và LiDAR để định vị 3D.

4. Biến dạng do thời tiết – Tuyết có thể che khuất vạch kẻ đường, mưa có thể tạo ra phản chiếu đánh lừa camera. Đây là lúc lợi thế của cảm biến dự phòng phát huy—hệ thống này gặp khó, hệ thống khác gánh vác.

Các Lớp An Toàn

Ngay cả với AI tối tân, xe tự hành vẫn duy trì nhiều lớp bảo vệ để tránh sự cố:

- Ngưỡng tin cậy – Nếu hệ thống không chắc chắn 100% về những gì nó thấy, mặc định sẽ ưu tiên an toàn: giảm tốc hoặc dừng hẳn.

- Giao thức an toàn dự phòng – Nếu cảm biến trục trặc, AV có thể dựa vào cảm biến dự phòng hoặc chuyển quyền kiểm soát cho tài xế trong chế độ bán tự động.

- Học hỏi liên tục – Ở nơi được phép, những tình huống khó được ghi lại để huấn luyện lại mô hình toàn đội xe, nâng cao hiệu suất theo thời gian.

Vì Sao "Trực Giác" Như Con Người Vẫn Khó

Con người chỉ cần thoáng nhìn ngôn ngữ cơ thể—nghiêng người về phía trước, dồn trọng lượng lên một chân—là có thể đoán ai đó sắp băng qua. Dạy máy móc hiểu những "tín hiệu vi mô" này là một thách thức nghiên cứu khổng lồ. Dù các mô hình học sâu ngày càng tiến bộ, chúng vẫn chưa có được sự tinh tế mà con người vốn dĩ sở hữu.

Bước đột phá tiếp theo, theo Phòng Thí Nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) của MIT, sẽ là dẫn đường có ý thức xã hội—tức là máy không chỉ hiểu vật thể, mà còn nắm bắt được ý định và những "luật bất thành văn" trong hành vi con người trên đường.

Lần tới khi bạn thấy một chiếc xe tự lái lướt qua con phố đông đúc, hãy nhớ nó không chỉ "nhìn" bạn, mà còn đang chạy phân tích trong tích tắc về chuyển động của bạn, dự đoán bước tiếp theo, và quyết định cách phản ứng mà bạn thậm chí không hề nhận ra.

Nếu một ngày AVs xuất hiện thường xuyên trong khu phố bạn, liệu bạn có đủ tin tưởng để chúng phát hiện bạn trong một tình huống khó—chẳng hạn khi bạn bất ngờ bước ra từ giữa hai chiếc xe đang đỗ?