Theo Grand View Research, quy mô thị trường công nghệ chú thích dữ liệu được dự đoán sẽ tăng trưởng với tỉ lệ kép hàng năm lên tới 26.3% trong giai đoạn 2024 đến 2030, với thị phần của ngành ô tô tự lái đứng thứ hai.
Tổng quan về chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái
Thị trường ô tô toàn cầu đang trong giai đoạn phát triển mạnh mẽ với sự bùng nổ của các loại xe ô tô tự lái với hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến ADAS cùng động cơ chạy bằng điện. Một trong những nhân tố quyết định đến sự phát triển trên là công nghệ chú thích dữ liệu hay còn gọi là gắn nhãn dữ liệu
Sử dụng chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái giúp máy móc (Machine Learning) có khả năng “học hỏi” và đưa ra quyết định một cách tương tự như con người. Việc chú thích dữ liệu chính xác có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng giúp xe tự lái có thể dự đoán và xử lý các tình huống trong môi trường thực tế
Bài viết dưới đây sẽ khám phá tầm quan trọng của chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái và các loại hình chú thích khác nhau được áp dụng. Ngoài ra, bài viết cũng sẽ phân biệt 2 công nghệ phổ biến được ứng dụng trong xe tự lái là radar và LiDAR.
Tìm hiểu về chú thích dữ liệu
Chú thích dữ liệu là quá trình gắn nhãn dữ liệu thô – có thể là văn bản, hình ảnh, video hoặc dữ liệu cảm biến – để các mô hình máy học (learning machine models) có thể hiểu và xử lý thông tin chính xác.
Vai trò của chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái nhằm hỗ trợ quá trình đào tạo các mô hình dữ liệu cung cấp thông tin cho phương tiện xe tự lái và các tính năng ADAS. Ví dụ như: phát hiện vật thể, phân biệt làn đường và nhận dạng chướng ngại vật,… Chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu được gắn nhãn sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất của những hệ thống này.
Thông qua cách cung cấp bộ dữ liệu được chú thích, các mô hình AI có thể được học cách phân biệt giữa các phương tiện khác nhau (người đi bộ, xe đạp, ô tô), nhận dạng biển báo giao thông, nhận dạng ranh giới làn đường và cảm nhận môi trường như điều kiện thời tiết hoặc loại đường.
Vai trò của chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái
1. Đảm bảo an toàn
An toàn là một trong những ưu tiên hàng đầu khi điều khiển xe. Với chú thích dữ liệu, các tính năng ADAS như phanh tự động hoặc cảnh báo lệch làn đường sẽ được cải tiến trở nên chính xác hơn. Khi một bộ máy “học” được từ dữ liệu chú thích chính xác, nó sẽ có thể phát hiện chướng ngại vật và tránh tai nạn một cách an toàn hơn.
2. Đưa ra quyết định thông minh
Các loại xe tự hành đều dựa trên dữ liệu được chú thích sẵn để đưa ra quyết định. Từ việc xác định ra người đi đường đến phòng tránh tai nạn trên đường đều có thể trở nên tự động với sự hỗ trợ từ dữ liệu chú thích. Ngoài ra, xe tự lái sẽ học cách thích ứng với các tình huống trong đời thực, như lái xe trong giao thông hoặc dừng đèn đỏ.
3. Tiết kiệm chi phí kiểm tra
Trong thực tế, việc xây dựng và thử nghiệm xe tự lái trên đường rất tốn kém và mất nhiều thời gian. Sử dụng chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái giúp các công ty có thể chạy hàng nghìn mô phỏng khác nhau trong hệ thống phần mềm. Điều này có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí, cho phép xe được thử nghiệm trong môi trường ảo trước khi di chuyển trong môi trường thực.
4. Thuận tiện điều chỉnh cho từng quốc gia
Mỗi quốc gia đều có luật giao thông và biển báo riêng. Việc chú thích dữ liệu cho phép các doanh nghiệp xe tự động có thể điều chỉnh dữ liệu thích hợp cho từng thị trường bằng cách gắn nhãn biển báo giao thông địa phương, hệ thống giao thông và những yếu tố môi trường khác nhau.
Các phương pháp chú thích dữ liệu phổ biến trong ngành xe tự lái
Có nhiều phương pháp chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái khác nhau để đào tạo hệ thống AI tự động trong xe tự lái. Mỗi phương pháp sẽ phục vụ một mục đích riêng và giải giải quyết các thách thức cụ thể trong việc giải thích môi trường lái xe.
1. Bounding box
Bounding box là quá trình vẽ những hộp chữ nhật xung quanh vật thể trong một khung hình. Phương pháp này thường được sử dụng cho việc phát hiện vật thể, chẳng hạn như xác định xe ô tô, người đi bộ trên đường và các phương tiện khác.
Trong ngành xe tự động, bounding box có nhiệm vụ hỗ trợ các hệ thống trong việc nhận dạng và phân biệt nhiều vật thể trong cùng một thời điểm. Nhờ đó, giúp nâng cao khả năng tự đưa ra quyết định của xe.
2. Semantic segmentation
Semantic segmentation làm nhiệm vụ cung cấp dữ liệu chú thích chi tiết hơn bằng việc gắn nhán từng phân tử hình ảnh. Do đó, nó sẽ giúp hệ thống hiểu rõ hơn về ranh giới và hình dạng của đối tượng.
Phương pháp này thường được sử dụng cho những công việc như phân biệt đường, vỉa hè và các vật thể khác.
Đọc thêm: 3 loại phân đoạn hình ảnh cần biết trong chú thích dữ liệu
3. Polygon
Đây là quá trình đánh dấu một đối tượng bằng một loạt điểm tạo thành một hình khép kín xung quanh đối tượng. Việc này giúp hệ thống hoạt động linh hoạt và chính xác hơn so với bounding box.
Phương pháp này sẽ đặc biệt phù hợp với các đối tượng có hình dạng không đều, chẳng hạn như người đi bộ hoặc các phương tiện ở góc độ kỳ lạ, đảm bảo hệ thống tự lái có thể nhận ra chúng hiệu quả.
4. Landmarks
Chú thích bằng landmark xoay quanh việc xác định các điểm chính của một đối tượng. Chẳng hạn như các đặc điểm khuôn mặt cho hệ thống giám sát người lái xe hoặc xác định các điểm quan trọng trên xe và người đi bộ.
Phương pháp này giúp các hệ thống theo dõi và giải thích chuyển động hoặc hướng của các đối tượng. Đây là điều quan trọng cho việc đưa ra quyết định chính xác trong môi trường giao thông đông đúc.
5. 3D CUBOID
Chú thích hình lập phương 3D là phương pháp mở rộng hộp giới hạn thành hình 3D. Việc này cho phép các hệ thống nhận ra các đối tượng theo cách thực tế và chính xác hơn trong không gian.
Đây là phương pháp vô cùng cần thiết cho xe tự lái vì nó giúp ước tính và hiểu sâu về kích thước và hướng của các đối tượng trong không gian 3D.
6. Polyline & Spline
Chú thích bằng Polyline và Spline là phương pháp đánh dấu các đường dọc theo các đối tượng, chẳng hạn như làn đường hoặc cạnh đường. Đây là điều quan trọng cho việc nhận diện làn đường và lập kế hoạch đường đi trong lái xe tự động.
Phương pháp này giúp xe di chuyển thuận lợi trong làn đường, đường cong hoặc giao lộ phức tạp hơn.
7. LiDAR
LiDAR là công nghệ cảm biến quan trọng được sử dụng trong xe tự lái. Chú thích bằng công nghệ này bao gồm việc gắn nhãn dữ liệu điểm mây 3D, cung cấp tầm nhìn chi tiết 360 độ về môi trường xung quanh.
Bằng cách sử dụng phương pháp này, xe tự động có thể phát hiện và theo dõi chính xác các đối tượng trong phạm vi của nó, đảm bảo di chuyển an toàn. Đây là một trong những phương pháp chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái quan trọng nhất.
Đọc thêm: Chú thích LiDAR: Những điều bạn có thể chưa biết
So sánh giữa Radar và LiDAR
Khi nhắc tới việc sử dụng chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái, không thể không nhắc tới Radar và LiDAR. Mặc dù hai phương pháp này có chung mục tiêu cung cấp thông tin về các đối tượng và khoảng cách, nhưng chúng hoạt động dựa trên các nguyên tắc khác nhau và có ưu điểm, nhược điểm riêng biệt.
1. Radar
Radar sử dụng sóng vô tuyến để phát hiện các vật thể. Nó phát ra một tín hiệu và đo thời gian cần thiết để phát tín hiệu phản xạ đến một vật thể và quay trở lại. Bằng cách tính toán khoảng thời gian, radar có thể xác định khoảng cách, hướng và tốc độ của vật thể.
Phương pháp này sẽ hoạt động tốt trong mọi điều kiện thời tiết, dù mưa, sương mù hoặc tuyết. Tuy nhiên, radar lại gặp khó khăn về độ phân giải – nó có thể phát hiện một vật thể nhưng không thể xác định chính xác đó là vật thể gì. Ví dụ, radar có thể nhìn thấy người đi bộ nhưng có thể không biết được họ đang đi hay đứng yên.
2. LiDAR
Mặt khác, LiDAR là phương pháp sử dụng tia laser để tạo ra bản đồ 3D với độ phân giải cao. Máy sẽ phát ra một xung laser và đo thời gian cần thiết để xung phản xạ từ một vật thể và quay trở lại. Bằng cách phân tích khoảng thời gian, LiDAR có thể xác định được khoảng cách, hướng và hình dạng của vật thể. Độ chính xác cao của LiDAR cho phép xe hiểu được kích thước, hình dạng và vị trí chính xác của các đối tượng, ngay cả khi giao thông đông đúc.
Mặc dù công nghệ LiDAR có chi phí cao hơn, nhưng có khả năng sẽ có mức chi phí cạnh tranh hơn khi công nghệ này trở nên phổ biến hơn trên thị trường. LiDAR cũng hoạt động tốt hơn trong tầm nhìn 360 độ, giúp cung cấp cho xe tự lái một bức tranh toàn cảnh về môi trường xung quanh. Đây là lý do tại sao nhiều chuyên gia coi LiDAR là chìa khóa cho việc lái xe tự động an toàn hơn.
Ví dụ thực tế:
Về việc áp dụng chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái, các sản phẩm của Telsa đều sử dụng radar và cameras. Tuy nhiên, năm 2023, nhiều công ty lớn như Waymo hay Cruise bắt đầu chuyển sang công nghệ LiDAR vì tính chính xác cao. Trong những điều kiện thời tiết phức tạp như giao thông thành phố, LiDAR có thể hỗ trợ xe phản ứng nhanh hơn với các chướng ngại vật, nhằm tạo nên trải nghiệm lái xe an toàn hơn.
Giải pháp dữ liệu tối ưu cho xe tự động lái
Chú thích dữ liệu trong ngành xe tự lái đóng vai trò là nền tảng công nghệ quan trọng. Dù cần phát hiện đối tượng, thông hiểu đường kẻ làn đường hay dự đoán chuyển động của người đi bộ, dữ liệu được chú thích sẽ đảm bảo các hệ thống AI đưa ra quyết định an toàn và thông minh.
Giữa radar và LiDAR, LiDAR được xem là đáng tin cậy hơn nhờ sự chính xác cao. Công nghệ này giúp xe tự lái có tầm nhìn 360 độ và xác định được chuyển động của đối tượng. Khả năng này đã khiến LiDAR trở thành một công nghệ đầy hứa hẹn cho tương lai của ngành xe tự động lái.
Khi kỉ nguyên nở rộ của ngành xe tự lái này đang đến gần, có một điều có thể nhận ra rằng: chú thích dữ liệu càng chính xác thì xe tự lái càng thông minh. Và nhờ đó, những cung đường khắp mọi nơi sẽ trở nên an toàn hơn.
