Smart home system design using Home Assistant Ho Chi Minh City University of Technology and Education, 2026

Hướng dẫn thiết kế hệ thống nhà thông minh điều khiển qua Home Assistant toàn diện. Tìm hiểu kiến trúc, kết nối thiết bị và giải pháp tự động hóa tối ưu.

• Tác giả: Vũ Thế Hùng
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Phan Thanh
• Trường học: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật điện, điện tử
• Đề tài: Thiết kế hệ thống nhà thông minh điều khiển qua Home Assistant
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2026
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan design smart home system controlled via home assistant

Hệ thống nhà thông minh hiện đại hướng đến khả năng kiểm soát tập trung và xử lý dữ liệu tại chỗ. Việc triển khai design smart home system controlled via home assistant mang lại quyền kiểm soát toàn diện cho toàn bộ không gian sống. Nền tảng Home Assistant hoạt động độc lập mà không bắt buộc kết nối dịch vụ điện toán đám mây bên ngoài. Nhờ đó, ngôi nhà vẫn phản hồi mệnh lệnh nhanh chóng ngay cả khi mất đường truyền Internet. Kiến trúc vận hành của hệ thống dựa trên mô hình điều khiển theo sự kiện. Mô hình này bao gồm ba thành phần cơ bản: điều kiện kích hoạt, điều kiện lọc và hành động thực thi. Cảm biến chuyển động hoặc công tắc vật lý đóng vai trò thu thập tín hiệu môi trường. Bộ điều khiển trung tâm tiếp nhận tín hiệu, phân tích dữ liệu và ra lệnh cho các cơ cấu chấp hành như rơ-le hoặc đèn chiếu sáng. Nền tảng hỗ trợ tích hợp hàng nghìn thiết bị từ nhiều thương hiệu khác nhau. Giao thức mạng đa dạng giúp liên kết phần cứng đồng bộ và liền mạch. Người dùng thiết lập các kịch bản chiếu sáng, an ninh và tiết kiệm năng lượng dễ dàng. Hệ thống xây dựng nền tảng vững chắc cho các ứng dụng tự động hóa chuyên sâu trong tương lai.

1.1. Kiến trúc cốt lõi của nền tảng Home Assistant

Kiến trúc Home Assistant hoạt động xoay quanh bốn khái niệm: Entities, States, Services và Areas. Entity đại diện cho từng cảm biến hoặc công tắc cụ thể trong nhà. Mỗi thực thể lưu trữ trạng thái hoạt động thực tế theo thời gian thực. Service cung cấp các lệnh điều khiển như bật, tắt hoặc điều chỉnh độ sáng bóng đèn. Khái niệm Area gom nhóm thiết bị theo từng khu vực phòng ốc riêng biệt. Cấu trúc module hóa này giúp việc quản lý hàng trăm thiết bị trở nên trực quan. Hệ thống duy trì tính ổn định cao và tiêu tốn rất ít tài nguyên máy chủ. Toàn bộ logic tự động hóa được xử lý cục bộ, giảm thiểu tối đa độ trễ điều khiển.

1.2. Mô hình tự động hóa điều khiển theo sự kiện

Cơ chế tự động hóa hoạt động theo nguyên lý phản xạ có điều kiện. Hệ thống phản hồi dựa trên chuỗi ba bước: Trigger, Condition và Action. Trigger là biến cố khởi phát ban đầu như cảm biến phát hiện chuyển động hoặc cửa mở. Condition đóng vai trò bộ lọc thông minh nhằm xác định ngữ cảnh thực tế. Ví dụ, hệ thống chỉ kích hoạt đèn nếu điều kiện trời tối được thỏa mãn. Action là mệnh lệnh thực thi cuối cùng như đóng rơ-le hoặc gửi thông báo. Mô hình Trigger - Condition - Action đảm bảo các ngữ cảnh thông minh vận hành chính xác. Thiết kế logic chặt chẽ ngăn ngừa các hành vi kích hoạt sai lệch trong căn hộ.

II. Vấn đề khi design smart home system controlled via home assistant

Xây dựng hệ thống nhà thông minh đòi hỏi giải quyết nhiều trở ngại kỹ thuật phức tạp. Một vấn đề phổ biến là hiện tượng nghẽn mạng và suy hao tín hiệu không dây. Khi số lượng nút cảm biến tăng cao, băng tần Wi-Fi thông thường dễ rơi vào tình trạng quá tải. Điều này gây trễ tín hiệu và làm gián đoạn các kịch bản tự động hóa quan trọng. Bên cạnh đó, độ ổn định của phần cứng máy chủ trung tâm cũng là yếu tố gây lo ngại. Nhiều dự án sử dụng thẻ nhớ microSD trên bo mạch Raspberry Pi giá rẻ. Tuy nhiên, thẻ nhớ microSD có giới hạn chu kỳ ghi dữ liệu rất thấp. Nền tảng ghi chép cơ sở dữ liệu liên tục 24/7 khiến thẻ nhớ nhanh hỏng hóc. Sự cố lưu trữ làm gián đoạn toàn bộ hoạt động điều khiển trong căn nhà. Vấn đề cung cấp nguồn điện cho các nút cảm biến và vi điều khiển cũng tạo ra nhiều thách thức lớn. Nguồn điện cấp không đủ dòng khiến điện áp sụt giảm đột ngột khi nhiều rơ-le cùng đóng. Tình trạng sụt áp gây hiện tượng khởi động lại mạch điều khiển ESP32 bất ngờ. Ngoài ra, việc tích hợp camera giám sát AI tiêu tốn đáng kể tài nguyên tính toán của vi xử lý trung tâm.

2.1. Rủi ro hỏng bộ nhớ và quá tải máy chủ điều khiển

Thẻ nhớ microSD truyền thống không được thiết kế cho việc ghi dữ liệu liên tục. Nền tảng điều khiển lưu trữ trạng thái thiết bị và nhật ký sự kiện mỗi giây. Thao tác ghi tuần tự và ngẫu nhiên cường độ cao làm suy giảm tuổi thọ bộ nhớ flash. Khi thẻ nhớ bị hỏng, hệ điều hành rơi vào tình trạng treo vĩnh viễn. Ngoài ra, việc chạy các tiến trình phân tích video AI như Frigate đòi hỏi năng lực xử lý vượt trội. Vi xử lý yếu trên các bo mạch nhúng giá rẻ nhanh chóng bị quá nhiệt và nghẽn cổ chai. Hậu quả là toàn bộ hệ thống xử lý nhà thông minh ngừng hoạt động đột ngột.

2.2. Bất ổn định truyền thông mạng và sụt áp phần cứng

Giao thức mạng Wi-Fi tiêu tốn nhiều năng lượng và dễ bị can nhiễu sóng trong nhà kín. Khi phân tán hàng chục vi điều khiển ESP32, bộ định tuyến gia đình thường bị nghẽn kênh truyền. Tín hiệu chập chờn làm chậm khả năng phản hồi của công tắc cảm ứng. Song song đó, nguồn cấp điện DC không đạt chuẩn tạo nên hiểm họa nghiêm trọng. Việc kích hoạt đồng thời 4 rơ-le công suất lớn rút dòng điện đột biến từ nguồn 5V. Hiện tượng sụt áp khiến vi điều khiển bị treo hoặc tự khởi động lại ngắt quãng. Điều này làm mất kiểm soát tải điện và gây mất an toàn kỹ thuật.

III. Giải pháp design smart home system controlled via home assistant

Phương pháp tối ưu hệ thống tập trung vào việc nâng cấp phần cứng chủ và chuẩn hóa kiến trúc mạng. Đơn vị kỹ thuật lựa chọn máy tính x86 hoặc laptop hiệu năng cao thay thế cho bo mạch đơn. Cấu hình máy tính dùng chip Intel Core i5 kết hợp ổ cứng SSD 256GB và 8GB RAM. Thiết kế này loại trừ hoàn toàn nguy cơ hỏng bộ nhớ flash của thẻ microSD. Ổ cứng SSD cho phép ghi chép dữ liệu liên tục với tốc độ cao và tuổi thọ bền bỉ. Máy chủ đáp ứng mượt mà cả tác vụ giám sát AI Frigate NVR. Về mặt truyền thông, hệ thống phối hợp linh hoạt giữa các giao thức MQTT, Zigbee và Wi-Fi nội bộ. Các cảm biến công suất thấp ứng dụng mạng lưới Zigbee để mở rộng phạm vi phủ sóng. Giao thức MQTT qua cổng Ethernet kết nối trực tiếp các cụm vi điều khiển ESP32 với máy chủ. Cơ chế xuất bản và đăng ký của MQTT đảm bảo truyền tải dữ liệu tức thì. Mạch nguồn tập trung chuyển mạch 5V - 5A được trang bị để cấp điện cho các mạch điều khiển. Nguồn xung công suất lớn duy trì điện áp 5V ổn định khi các mô-đun rơ-le chuyển trạng thái. Mạch phần cứng hoạt động liên tục mà không gặp sự cố sụt áp hay khởi động lại.

3.1. Cấu hình máy chủ x86 và thiết kế nguồn xung tập trung

Máy chủ trung tâm được chuyển đổi sang nền tảng phần cứng x86 với vi xử lý Intel đa nhân. Ổ cứng SSD chuẩn SATA hoặc NVMe dung lượng 256GB cung cấp tốc độ đọc ghi vượt bậc. Bộ nhớ RAM 8GB DDR4 đảm bảo khả năng đa nhiệm trơn tru cho nhiều dịch vụ chạy ngầm. Cổng kết nối USB cho phép gắn thêm các bộ thu phát Zigbee Dongle tiện lợi. Bên cạnh đó, giải pháp nguồn xung chuyển mạch 5V - 5A giải quyết triệt để vấn đề cấp nguồn. Dòng tải cực đại 5A cung cấp đầy đủ năng lượng khi đồng loạt đóng ngắt bốn rơ-le. Thiết kế này bảo vệ an toàn cho vi điều khiển ESP32 trước hiện tượng sụt áp.

3.2. Tích hợp giao thức truyền thông MQTT và mạng Zigbee

Giao thức MQTT giữ vai trò xương sống truyền thông giữa phần mềm và phần cứng chấp hành. Broker MQTT xử lý việc điều phối các gói tin trạng thái nhẹ nhàng và chuẩn xác. Các vi điều khiển ESP32 giao tiếp với máy chủ thông qua các chủ đề topic rõ ràng. Độ trễ truyền thông giảm xuống mức dưới vài mili-giây trên mạng cục bộ. Đối với các cảm biến chạy pin, mạng Zigbee Mesh thiết lập đường truyền tiết kiệm năng lượng. Từng thiết bị dùng nguồn điện lưới trở thành trạm chuyển tiếp sóng trong ngôi nhà. Cấu trúc mạng hỗn hợp này đảm bảo tính thông suốt và phủ sóng không góc chết.

IV. Kết luận design smart home system controlled via home assistant

Quy trình design smart home system controlled via home assistant mang lại giá trị thực tiễn to lớn cho nhà ở hiện đại. Giải pháp này giúp người sử dụng hoàn toàn làm chủ dữ liệu sinh hoạt nội bộ. Việc không phụ thuộc vào hạ tầng máy chủ đám mây bảo vệ tuyệt đối không gian riêng tư. Hệ thống duy trì sự ổn định bền bỉ ngay cả trong điều kiện ngắt kết nối mạng toàn cầu. Khả năng tùy biến linh hoạt cho phép mở rộng không giới hạn các kịch bản tự động hóa gia đình. Ngôi nhà có thể tự động điều chỉnh ánh sáng, kiểm soát nhiệt độ phòng và giám sát an ninh đa lớp. Việc tích hợp hệ thống camera Frigate phân tích trí tuệ nhân tạo nâng cao hiệu quả phòng ngừa đột nhập. Tín hiệu cảnh báo chuyển động lạ được gửi đến thiết bị cá nhân tức thì. Sự kết hợp giữa máy chủ x86 bền bỉ, nguồn cấp 5V - 5A chuẩn mực và mạng truyền thông MQTT tạo nên chuẩn mực công nghệ tin cậy. Chi phí đầu tư được tối ưu hóa tối đa so với các giải pháp thương mại khép kín đắt đỏ. Đây là hướng tiếp cận tương lai đầy tiềm năng cho xu hướng tự động hóa tòa nhà và căn hộ thông minh.

4.1. Hiệu quả an ninh và bảo mật quyền riêng tư cục bộ

Bảo mật quyền riêng tư là ưu thế vượt trội hàng đầu của hệ thống tự quản. Toàn bộ hình ảnh camera và lịch sử sinh hoạt gia đình được lưu trữ trên ổ cứng cục bộ. Không có bất kỳ luồng thông tin nào bị rò rỉ ra dịch vụ lưu trữ bên thứ ba. Mô-đun Frigate NVR tích hợp thuật toán nhận diện đối tượng bằng trí tuệ nhân tạo chính xác cao. Hệ thống phân biệt rõ ràng chuyển động của người, phương tiện và vật nuôi trong sân. Khi phát hiện xâm nhập ngoài ý muốn, chuông báo động được kích hoạt ngay lập tức. Tính năng này nâng tầm an ninh gia đình lên mức tối đa.

4.2. Khả năng mở rộng và tối ưu chi phí vận hành lâu dài

Hệ sinh thái mở tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp thêm thiết bị mới trong tương lai. Người dùng tự do bổ sung các mô-đun cảm biến ESP32 mà không bị giới hạn bản quyền. Nền tảng không đòi hỏi phí thuê bao dịch vụ đám mây định kỳ hàng tháng. Việc tận dụng máy tính cũ làm máy chủ chủ lực giúp giảm thiểu tối đa chi phí mua sắm ban đầu. Độ bền của ổ cứng SSD bảo đảm hệ thống vận hành liên tục qua nhiều năm tháng. Đây là phương án đầu tư tài chính thông minh cho các công trình nhà ở hiện đại và tiết kiệm.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống nhà thông minh (Smart Home) đã phát triển thành một giải pháp hiện đại hóa không gian sống, tích hợp đồng bộ các thiết bị, cảm biến và phần mềm để tự động hóa các chức năng chiếu sáng, điều hòa vi khí hậu và an ninh. Sự sụt giảm chi phí sản xuất vi điều khiển cùng việc cải tiến các giao thức truyền thông không dây đã mở rộng khả năng tiếp cận của công nghệ này. Trong thực tiễn, hệ thống nhà thông minh mang lại lợi ích trong việc quản lý thiết bị tiêu thụ công suất lớn nhằm tiết kiệm điện năng, nâng cao an toàn thông qua giám sát cảnh báo tức thời, đồng thời hỗ trợ người cao tuổi và người khuyết tật giảm thiểu vận động.

Tuy nhiên, việc triển khai thực tế đối mặt với các rào cản kỹ thuật:

• Sự phân mảnh và thiếu tương thích giữa các nhà sản xuất thiết bị độc quyền (vendor lock-in), đòi hỏi phải có nền tảng quản trị trung gian.
• Chi phí đầu tư ban đầu cao đối với hệ thống thiết bị và cảm biến hoàn chỉnh.
• Sự phụ thuộc vào hạ tầng mạng đám mây, tiềm ẩn rủi ro ngừng trệ khi mất kết nối Internet.
• Nguy cơ xâm phạm quyền riêng tư và an ninh dữ liệu khi các thông tin sinh hoạt, hình ảnh camera bị truyền tải về máy chủ của bên thứ ba.

Để giải quyết tình trạng phân mảnh và bảo mật cục bộ, đồ án tốt nghiệp của tác giả Vũ Thế Hùng và Lữ Thế Gia Khang (ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, hướng dẫn bởi ThS. Nguyễn Phan Thanh, tháng 01/2026) thực hiện nghiên cứu, thiết kế mô hình nhà thông minh dựa trên nền tảng nguồn mở Home Assistant.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể gồm:

1. Điều khiển thiết bị (Device Control): Thiết lập hệ thống quản lý tập trung các thiết bị ngoại vi (đèn, quạt) trên một giao diện điều khiển (Dashboard) duy nhất; hỗ trợ cơ chế điều khiển và phản hồi trạng thái thực tế hai chiều giữa giao diện phần mềm và thiết bị phần cứng.
2. Giám sát thông minh qua cảm biến (Smart Monitoring via Sensors): Thu thập dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, trạng thái cửa; thiết lập ngưỡng cảnh báo tự động và đẩy thông báo tức thời qua ứng dụng Home Assistant trên thiết bị di động khi phát hiện biến động môi trường hoặc trạng thái bất thường.
3. An ninh và giám sát (Security & Surveillance): Tích hợp camera giám sát vào trung tâm điều khiển; ứng dụng giải pháp phân tích thị giác máy tính cục bộ để nhận diện đối tượng (người, vật nuôi), tự động ghi nhận sự kiện và gửi cảnh báo khẩn cấp kèm hình ảnh trích xuất về điện thoại nhằm hạn chế tối đa độ trễ.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Nền tảng điều khiển nhà thông minh Home Assistant, giao thức truyền thông IoT (Zigbee, Wi-Fi, MQTT), công nghệ xử lý hình ảnh camera Frigate NVR, các vi điều khiển và module cảm biến/chấp hành.
• Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế, chế tạo và thử nghiệm mô hình nhà thông minh vật lý tại phòng thí nghiệm thuộc Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM; dữ liệu nghiên cứu và thực nghiệm hoàn thành vào tháng 01/2026.

Cơ sở lý thuyết và công nghệ

Hệ thống được xây dựng dựa trên nguyên lý xử lý cục bộ (local-first) của nền tảng Home Assistant. Toàn bộ quá trình tiếp nhận dữ liệu, xử lý logic, ra quyết định và lưu trữ dữ liệu lịch sử (qua cơ sở dữ liệu SQLite) diễn ra tại hạ tầng máy chủ trong nhà, không phụ thuộc vào dịch vụ điện toán đám mây.

Mô hình hoạt động của Home Assistant bao gồm 4 khái niệm nền tảng:

• Thực thể (Entities): Điểm dữ liệu hoặc thiết bị được quản lý, định danh bằng mã nhận diện gồm tên miền (Domain) và tên đối tượng (ví dụ: light.den_ban_cong, sensor.nhiet_do_phong_khach).
• Trạng thái (States): Tình trạng hoạt động hiện thời của thực thể (bật/tắt, giá trị nhiệt độ, mức độ sáng, thuộc tính đơn vị), là tác nhân phát sinh sự kiện (Events).
• Dịch vụ (Services): Các lệnh tác vụ do hệ thống cung cấp nhằm thay đổi trạng thái của thực thể (ví dụ: light.turn_on, switch.turn_off).
• Khu vực (Areas): Cấu trúc gom nhóm các thực thể theo vị trí địa lý thực tế (phòng khách, phòng ngủ, nhà bếp) nhằm tổ chức giao diện và tự động hóa theo không gian.

Logic vận hành cốt lõi là mô hình tự động hóa hướng sự kiện (Event-Driven Automation) dựa trên chuỗi liên kết:

• Kích hoạt (Trigger): Sự kiện khởi động kịch bản (cảm biến chuyển động kích hoạt, nhiệt độ vượt ngưỡng, cửa mở).
• Điều kiện (Condition): Bộ lọc logic kiểm tra ngữ cảnh (chỉ thực hiện khi trời tối, khi chủ nhà vắng mặt).
• Hành động (Action): Lệnh điều khiển được thực thi khi thỏa mãn điều kiện (bật đèn, điều chỉnh máy lạnh, gửi cảnh báo). Hệ thống kết hợp các công cụ hỗ trợ như Scripts (chuỗi tác vụ tuần tự có trễ), Scenes (lưu trạng thái đồng thời của nhiều thiết bị) và Blueprints (mẫu tự động hóa định sẵn).

Hạ tầng truyền thông trong hệ sinh thái được phân chia theo đặc tính kỹ thuật:

• Ethernet và Wi-Fi: Cáp mạng Ethernet đảm bảo băng thông và độ ổn định cao cho máy chủ và camera giám sát; Wi-Fi 2.4GHz phục vụ kết nối cho các module vi điều khiển điều khiển tải lớn.
• Zigbee: Giao thức mạng lưới (mesh) công suất thấp, độ trễ vài mili-giây, cho phép cảm biến dùng pin hoạt động từ 1 đến 3 năm; cấu trúc gồm Coordinator (USB Dongle), Router (thiết bị cấp nguồn liên tục) và End Device (cảm biến tiêu thụ điện thấp).
• Z-Wave: Giao thức mạng mesh hoạt động ở tần số dưới 1GHz (868/908 MHz), bảo mật AES-128, ít xung đột tần số nhưng chi phí linh kiện cao.
• MQTT (Message Queuing Telemetry Transport): Giao thức truyền thông điệp gọn nhẹ dựa trên mô hình Xuất bản/Đăng ký (Publish/Subscribe) thông qua máy chủ điều phối Mosquitto Broker, đóng vai trò trục liên kết dữ liệu chuẩn hóa giữa máy chủ Home Assistant, hệ thống phân tích hình ảnh và các module phần cứng tự phát triển.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc phân tầng, phân tách luồng dữ liệu theo đặc tính băng thông và yêu cầu tiêu thụ năng lượng. Trung tâm điều khiển là một máy chủ chạy hệ điều hành Home Assistant OS (HAOS) kết hợp hệ thống phân tích thị giác máy tính Frigate NVR chạy trong môi trường container. Máy chủ kết nối có dây (Ethernet) với Router Wi-Fi TOTOLINK A720R.

Hạ tầng thiết bị ngoại vi được chia làm hai phân nhánh chính:

• Nhánh Wi-Fi và giao thức MQTT: Sử dụng vi điều khiển ESP32-C3 kết nối với mạch rơ-le 4 kênh để đóng cắt các thiết bị điện 220V (2 đèn và quạt ASIA). Module ESP32-C3 đồng thời tiếp nhận dữ liệu từ cụm cảm biến môi trường (DHT11, MQ-2, cảm biến mưa, cảm biến PIR AM312). Vi điều khiển ESP-01M được sử dụng làm bộ phát hồng ngoại (IR Blaster) để điều khiển máy điều hòa không khí Toshiba.
• Nhánh Zigbee: Sử dụng thiết bị Sonoff Zigbee 3.0 USB Dongle Plus (chip CC2652P) gắn trực tiếp vào máy chủ để làm bộ điều phối (Coordinator), quản lý kết nối không dây của cảm biến cửa Sonoff DW2 và cảm biến nhiệt độ - độ ẩm Sonoff SNZB-02.
• Hệ thống giám sát an ninh: Camera PoE EZ-IP truyền luồng video chuẩn RTSP trực tiếp về máy chủ để Frigate NVR thực hiện thuật toán trí tuệ nhân tạo nhận diện người và vật thể tại chỗ.

Bảng tổng hợp thông số kỹ thuật của các phần cứng chính trong hệ thống:

Tên thiết bị / Thành phần	Chủng loại / Chipset	Thông số kỹ thuật chính	Vai trò trong hệ thống
Máy chủ Home Assistant Host	ASUS Vivobook Laptop	CPU Intel Core i5-1035G1, 8GB DDR4 RAM, 256GB SSD, cổng USB 3.2, USB 2.0, Ethernet	Máy chủ xử lý trung tâm, chạy HAOS và Frigate NVR
Nguồn cấp DC tập trung	Bộ nguồn xung hạ áp	Điện áp ra 5V DC, dòng tải tối đa 5A	Cấp nguồn ổn định cho ESP32-C3 và module rơ-le 4 kênh
Zigbee Gateway	Sonoff Zigbee 3.0 USB Dongle Plus	Chip Texas Instruments CC2652P, giao tiếp USB	Điều phối mạng Zigbee (Coordinator), kết nối cảm biến pin
Thiết bị định tuyến	TOTOLINK A720R	Chuẩn Wi-Fi AC1200, cổng LAN/WAN 100Mbps	Cung cấp hạ tầng mạng nội bộ không dây và có dây
Module điều khiển chính	ESP32-C3 Module	CPU RISC-V 32-bit, Wi-Fi 2.4GHz, GPIO, ADC	Thu thập dữ liệu cảm biến và xuất tín hiệu kích rơ-le
Module phát hồng ngoại	ESP-01M Module	Chip ESP8285/ESP8266, tích hợp LED phát IR	Điều khiển máy điều hòa Toshiba qua mã lệnh hồng ngoại
Mạch đóng ngắt chấp hành	Four-Channel Relay Module	4 kênh độc lập, điện áp kích 5V, tải 250VAC/10A	Điều khiển đóng/ngắt nguồn điện 220V cho 2 đèn và quạt
Cảm biến an ninh cửa	Sonoff DW2	Cảm biến từ, kết nối không dây	Giám sát trạng thái đóng/mở cửa
Cảm biến chuyển động	AM312 PIR Module	Cảm biến hồng ngoại thụ động, tiêu thụ điện thấp	Phát hiện sự hiện diện của người trong vùng quét
Cảm biến khói và khí gas	MQ-2 Sensor Module	Cảm biến điện hóa phát hiện LPG, Propane, khói	Cảnh báo sớm nguy cơ rò rỉ khí đốt và hỏa hoạn
Cảm biến nhiệt độ - độ ẩm	Sonoff SNZB-02 / DHT11	SNZB-02 (Zigbee), DHT11 (Digital, 1 dây)	Đo lường nhiệt độ và độ ẩm không khí môi trường
Cảm biến phát hiện mưa	Rain Sensor Module	Mạch so sánh điện áp và tấm cảm biến bề mặt	Nhận diện thời tiết mưa để kích hoạt cảnh báo
Camera quan sát	EZ-IP Camera	Chuẩn PoE, luồng video RTSP, tương thích ONVIF	Thu thập hình ảnh thời gian thực phục vụ AI phân tích
Tải điện và thiết bị gia dụng	Xiaomi Smart Bulb, Điện Quang, Toshiba, ASIA	Đèn thông minh Wi-Fi, bóng LED 220V, quạt, máy lạnh	Đối tượng thực thi theo lệnh điều khiển và kịch bản

Hệ thống được thiết lập các chỉ tiêu phi chức năng:

• Độ trễ phản hồi sự kiện từ cảm biến đến bộ điều khiển trung tâm dưới 2 giây.
• Độ trễ phát hiện và phát cảnh báo từ camera của Frigate tối đa 5 giây.
• Vận hành nội bộ độc lập khi mất kết nối Internet; bảo mật truy cập từ xa thông qua nền tảng Nabu Casa tích hợp mã hóa SSL và xác thực đa yếu tố (MFA).

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: INTRODUCTION

Chương này trình bày tổng quan về hệ thống nhà thông minh, định nghĩa các thành phần phần cứng và phần mềm cấu thành (bộ điều khiển trung tâm, cảm biến, cơ cấu chấp hành, lớp truyền thông, hệ thống cấp nguồn và mạng). Tác giả phân tích các ưu điểm về mức độ tiện nghi, khả năng tiết kiệm 20–30% năng lượng điện tiêu thụ hàng tháng, hỗ trợ an toàn và an ninh; đồng thời chỉ ra các hạn chế về chi phí, tương thích thiết bị và bảo mật dữ liệu. Phần tiếp theo giới thiệu lịch sử phát triển của nền tảng Home Assistant từ năm 2013 bởi Paulus Schoutsen, triết lý vận hành cục bộ, hệ sinh thái hỗ trợ hơn 2.000 thương hiệu và khả năng tùy biến giao diện Dashboard. Cuối chương, tác giả đề xuất mô hình ứng dụng cho đồ án gồm 3 chức năng: điều khiển thiết bị hai chiều, giám sát môi trường qua cảm biến và cảnh báo an ninh kết hợp thị giác máy tính.

Chapter 2: THEORETICAL FOUNDATION AND TECHNOLOGY

Chương 2 phân tích cơ sở lý thuyết và công nghệ nền tảng. Nội dung tập trung vào kiến trúc phần mềm hướng sự kiện của Home Assistant, giải thích các khái niệm Entities, States, Services, Areas cùng cấu trúc kịch bản Trigger - Condition - Action, Scripts, Scenes và Blueprints. Tác giả so sánh chi tiết các giao thức truyền thông mạng: Ethernet (độ ổn định cao), Wi-Fi (linh hoạt), Zigbee (tiết kiệm pin, mạng lưới mesh), Z-Wave (tần số sub-GHz chống nhiễu) và giao thức nhắn tin MQTT hoạt động theo mô hình Publish/Subscribe. Phần phần cứng phân tích ưu nhược điểm của các giải pháp máy chủ Host (Raspberry Pi, Mini PC, Máy ảo VM, Docker Container), các thiết bị chuyển tiếp USB Dongle CC2652P, Z-Wave Controller, cùng nguyên lý hoạt động của các nhóm cảm biến (chuyển động, môi trường, năng lượng) và cơ cấu chấp hành (công tắc, rơ-le, rèm cửa, khóa cửa thông minh).

Chapter 3: SYSTEM DESIGN AND IMPLEMENTATION

Chương 3 trình bày toàn bộ quy trình thiết kế và triển khai hệ thống. Tác giả thực hiện phân tích yêu cầu chức năng, yêu cầu phi chức năng (độ trễ phản hồi cảm biến < 2 giây, trễ cảnh báo Frigate ≤ 5 giây) và thiết lập 5 kịch bản ca sử dụng (Use Cases) cụ thể. Chương này cung cấp sơ đồ khối kiến trúc hệ thống, sơ đồ luồng dữ liệu, luận giải cơ sở kỹ thuật khi lựa chọn giao thức (Zigbee cho cảm biến pin, Wi-Fi/Ethernet cho video/máy chủ, MQTT làm trục trung gian) và thiết bị phần cứng (Host ASUS Vivobook i5-1035G1, nguồn xung 5V - 5A, module ESP32-C3, ESP-01M, Camera EZ-IP, các cảm biến). Nội dung triển khai bao gồm: thiết kế sơ đồ nối dây thiết bị ngoại vi, cài đặt hệ điều hành HAOS, cấu hình các tích hợp (Mosquitto Broker, ZHA/Zigbee2MQTT), triển khai Frigate NVR, thiết kế giao diện Dashboard, lập trình các kịch bản tự động hóa và cấu hình truy cập từ xa an toàn qua Nabu Casa có kích hoạt MFA.

Chapter 4: MODEL CONSTRUCTION, RESULT, AND EVALUATION

Chương 4 mô tả quá trình chế tạo mô hình vật lý hoàn chỉnh. Tác giả trình bày phương án bố trí không gian phần cứng, đi dây tín hiệu, lắp đặt các khối chức năng gồm: trung tâm điều khiển, router mạng, gateway Zigbee, khu vực chuyển đổi nguồn điện, các module vi điều khiển ESP32, mạch rơ-le và các cụm cảm biến được phân bổ theo từng khu vực phòng. Nội dung thực nghiệm đánh giá khả năng vận hành của mô hình: kiểm tra tính đồng bộ của giao diện Dashboard, đo đạc độ trễ phản hồi lệnh điều khiển thiết bị điện, kiểm tra độ nhạy của các cảm biến môi trường và đánh giá hiệu quả nhận diện đối tượng, gửi cảnh báo có hình ảnh của camera an ninh Frigate NVR.

Chapter 5: CONCLUSION AND FUTURE DEVELOPMENT

Chương 5 tóm tắt các kết quả kỹ thuật đã hoàn thành trong việc chế tạo mô hình nhà thông minh điều khiển qua Home Assistant; đồng thời chỉ ra các định hướng phát triển tiếp theo để hoàn thiện hệ thống trong các giai đoạn nghiên cứu sau.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm của hệ thống ghi nhận các số liệu và tính năng kỹ thuật:

• Hoàn thiện mô hình nhà thông minh vật lý tích hợp đa giao thức (Zigbee, Wi-Fi, MQTT, Ethernet), kết nối thành công các cảm biến và cơ cấu chấp hành về máy chủ trung tâm ASUS Vivobook.
• Đạt chỉ tiêu về hiệu năng thời gian thực: Độ trễ phản hồi từ cảm biến đến bộ xử lý trung tâm đạt dưới 2 giây; độ trễ xử lý nhận diện đối tượng và gửi cảnh báo khẩn cấp từ Frigate NVR không vượt quá 5 giây.
• Hiện thực hóa thành công 5 kịch bản tự động hóa (Use Cases) trong điều kiện vận hành thực tế:
  1. Kịch bản phát hiện xâm nhập khi vắng nhà (Away Mode): Frigate NVR tự động nhận diện đối tượng từ luồng RTSP camera EZ-IP, kích hoạt ghi hình clip sự kiện, truyền dữ liệu qua MQTT để Home Assistant đẩy thông báo khẩn cấp kèm ảnh snapshot và liên kết video tới ứng dụng di động.
  2. Kịch bản chiếu sáng thông minh: Tự động bật đèn khi cảm biến AM312 PIR phát hiện có người di chuyển trong điều kiện ánh sáng yếu vào buổi tối; tự động tắt đèn sau khoảng thời gian chờ không ghi nhận chuyển động.
  3. Kịch bản cảnh báo an toàn môi trường: Cảm biến MQ-2 kích hoạt hệ thống cảnh báo âm thanh và bật toàn bộ đèn hỗ trợ thoát hiểm khi phát hiện khói hoặc rò rỉ gas; cảm biến mưa gửi thông báo nhắc nhở về điện thoại người dùng khi bề mặt cảm biến đọng nước.
  4. Kịch bản an ninh cửa: Cảm biến từ Sonoff DW2 gửi cảnh báo tức thì đến điện thoại khi phát hiện trạng thái cửa mở trong lúc hệ thống ở chế độ vắng nhà.
  5. Kịch bản điều hòa vi khí hậu: Tự động phát lệnh hồng ngoại qua ESP-01M để bật máy điều hòa Toshiba khi cảm biến DHT11 đo nhiệt độ vượt 33°C, tự động tắt khi nhiệt độ giảm dưới 25°C, và tự động vô hiệu hóa kịch bản khi không có người ở nhà nhằm tối ưu điện năng.
• Xây dựng giao diện Dashboard trực quan, đồng bộ trạng thái thực tế hai chiều của 2 bóng đèn 220V, 1 đèn Xiaomi Smart Bulb LED, quạt ASIA và máy điều hòa không khí Toshiba.

Giải pháp và kiến nghị kỹ thuật do nhóm tác giả đề xuất:

• Sử dụng máy tính xách tay cấu hình Core i5, RAM 8GB và SSD 256GB làm máy chủ Home Assistant Host thay thế các dòng bo mạch đơn như Raspberry Pi, nhằm đáp ứng yêu cầu tải tính toán của tác vụ phân tích video AI (Frigate NVR) và loại bỏ hiện tượng lỗi hỏng bộ nhớ lưu trữ thường gặp trên thẻ nhớ SD.
• Sử dụng bộ nguồn xung 5V - 5A tập trung cấp điện riêng cho vi điều khiển và mạch rơ-le để chống sụt áp khi đóng ngắt đồng thời 4 rơ-le, ngăn ngừa hiện tượng khởi động lại vi điều khiển ngoài ý muốn.
• Tách biệt luồng truyền thông: sử dụng mạng Zigbee cho các cảm biến chạy pin để giảm tải băng thông Wi-Fi, kéo dài thời lượng pin; sử dụng cáp Ethernet cho máy chủ và camera; ứng dụng MQTT làm giao thức trung gian chuẩn hóa cho các module tự chế.

Đóng góp của đồ án:

• Triển khai thành công kiến trúc nhà thông minh cục bộ, loại bỏ sự phụ thuộc vào máy chủ đám mây của bên thứ ba, giải quyết bài toán không tương thích giữa các thương hiệu thiết bị khác nhau (Sonoff, Xiaomi, Toshiba, EZ-IP, Điện Quang).
• Đảm bảo an toàn thông tin và quyền riêng tư: toàn bộ dữ liệu lịch sử cảm biến và hình ảnh camera an ninh được lưu trữ, phân tích hoàn toàn trong mạng nội bộ gia đình.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của hệ thống:

• Hệ thống đòi hỏi người dùng phải có kiến thức kỹ thuật để cấu hình các dịch vụ tích hợp, khai báo topic MQTT và thiết lập kịch bản ban đầu.
• Việc sử dụng máy tính xách tay làm máy chủ giúp tận dụng phần cứng có sẵn nhưng kích thước vật lý lớn hơn so với các thiết bị nhúng chuyên dụng.
• Số lượng thiết bị tải và cảm biến triển khai mới dừng lại ở quy mô mô hình mẫu thử nghiệm chức năng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo (được xác định trong Chapter 5):

• Mở rộng quy mô hệ thống, tích hợp thêm nhiều chủng loại thiết bị gia dụng và cảm biến chuyên dụng vào hệ sinh thái.
• Tối ưu hóa sâu hơn các thuật toán nhận diện thị giác máy tính và xây dựng các kịch bản tự động hóa nâng cao dựa trên phân tích ngữ cảnh người dùng.
• Hoàn thiện thêm các phương thức điều khiển phụ trợ như điều khiển bằng giọng nói cục bộ và nâng cao tính ổn định tổng thể của hạ tầng mạng.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành:

• Công nghệ Kỹ thuật Điện - Điện tử, Kỹ thuật Máy tính, Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa đang thực hiện các đồ án tốt nghiệp, đề tài nghiên cứu về Internet of Things (IoT) và hệ thống nhúng.
• Các cá nhân và kỹ sư muốn triển khai hệ thống nhà thông minh tự lưu trữ (self-hosted) hoạt động cục bộ không phụ thuộc đám mây.

Các nội dung có giá trị tham khảo cụ thể:

• Chương 2 cung cấp hệ thống lý thuyết về kiến trúc phần mềm Home Assistant, phân tích so sánh các giao thức truyền thông IoT (Zigbee, Wi-Fi, Z-Wave, MQTT) và nguyên lý của mô hình tự động hóa hướng sự kiện.
• Chương 3 cung cấp giải pháp kỹ thuật thực tế về việc phối ghép phần cứng, thiết kế mạch nguồn chống sụt áp 5V - 5A, cấu hình tích hợp MQTT Mosquitto, cài đặt hệ thống nhận diện AI Frigate NVR và các kịch bản logic tự động hóa mẫu.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhóm tác giả lựa chọn Laptop ASUS Vivobook cũ thay vì bo mạch Raspberry Pi để làm máy chủ điều khiển trung tâm?

Laptop ASUS Vivobook sở hữu vi xử lý Intel Core i5-1035G1, 8GB RAM DDR4 và ổ cứng SSD 256GB. Cấu hình kiến trúc x86 này cung cấp năng lực tính toán cần thiết để chạy đồng thời hệ điều hành Home Assistant OS và tác vụ phân tích hình ảnh AI của Frigate NVR với độ trễ thấp. Ổ cứng SSD giúp đảm bảo độ bền khi đọc/ghi dữ liệu liên tục 24/7, loại bỏ rủi ro hỏng hệ điều hành do hỏng thẻ nhớ SD trên Raspberry Pi, đồng thời tận dụng thiết bị sẵn có để tối ưu hóa chi phí.

2. Vai trò của giao thức MQTT và add-on Mosquitto Broker trong kiến trúc hệ thống là gì?

MQTT hoạt động theo mô hình Xuất bản/Đăng ký (Publish/Subscribe) với gói tin kích thước nhỏ. Mosquitto Broker đóng vai trò máy chủ trung gian tiếp nhận và phân phối dữ liệu giữa máy chủ Home Assistant, hệ thống thị giác máy tính Frigate NVR và các vi điều khiển ESP32-C3, ESP-01M. Giao thức này cho phép chuẩn hóa việc truyền nhận trạng thái cảm biến và lệnh điều khiển rơ-le một cách độc lập, tin cậy và không phụ thuộc vào nền tảng đám mây.

3. Kịch bản điều hòa không khí tự động vận hành dựa trên những điều kiện và thiết bị nào?

Kịch bản sử dụng dữ liệu nhiệt độ từ cảm biến DHT11. Khi nhiệt độ môi trường vượt ngưỡng 33°C, hệ thống kích hoạt module ESP-01M phát tín hiệu hồng ngoại để bật máy điều hòa Toshiba; khi nhiệt độ giảm xuống dưới 25°C, hệ thống phát tín hiệu tắt máy điều hòa. Kịch bản này được cài đặt điều kiện tự động vô hiệu hóa nếu hệ thống xác định trạng thái không có người ở nhà để tránh lãng phí năng lượng.

4. Cơ chế phát hiện xâm nhập và cảnh báo an ninh bằng camera Frigate NVR hoạt động như thế nào khi chủ nhà vắng mặt?

Khi hệ thống ghi nhận trạng thái vắng nhà (Away Mode), Frigate NVR phân tích trực tiếp luồng video RTSP từ camera PoE EZ-IP để nhận diện đối tượng người. Khi phát hiện người lạ trong khu vực giám sát, Frigate ghi lại đoạn video sự kiện và gửi tín hiệu qua MQTT về Home Assistant. Ngay lập tức, hệ thống gửi thông báo khẩn cấp kèm hình ảnh chụp (snapshot) và đường dẫn xem video về điện thoại của người dùng với độ trễ tối đa không quá 5 giây.

5. Bộ nguồn xung 5V - 5A được trang bị nhằm giải quyết vấn đề kỹ thuật gì?

Bộ nguồn xung 5V - 5A đóng vai trò nguồn cấp DC tập trung, đảm bảo công suất cung cấp dòng điện đầy đủ cho vi điều khiển ESP32-C3 và cuộn hút của cả 4 kênh rơ-le khi đóng ngắt cùng lúc. Giải pháp này ngăn chặn hiện tượng sụt áp trên đường nguồn DC - nguyên nhân gây nhiễu tín hiệu hoặc làm vi điều khiển bị khởi động lại đột ngột, đồng thời giúp sơ đồ đi dây mạch điện gọn gàng hơn so với việc sử dụng nhiều adapter riêng lẻ.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của tác giả Vũ Thế Hùng và Lữ Thế Gia Khang đã hoàn thành việc thiết kế, chế tạo và vận hành mô hình nhà thông minh cục bộ dựa trên nền tảng mã nguồn mở Home Assistant kết hợp phân tích video AI Frigate NVR. Thông qua việc phân bổ hợp lý các giao thức truyền thông Zigbee, Wi-Fi, Ethernet và MQTT trên nền tảng phần cứng tối ưu, hệ thống đã giải quyết được vấn đề phân mảnh thiết bị và triệt tiêu nguy cơ rò rỉ dữ liệu cá nhân của các giải pháp đám mây thương mại. Các kết quả thử nghiệm thực tế chứng minh hệ thống hoạt động ổn định, độ trễ phản hồi thấp, đáp ứng các yêu cầu về an ninh giám sát, tiện nghi và tiết kiệm năng lượng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION ---------- GRADUATION PROJECT DESIGN SMART HOME SYSTEM CONTROLLED VIA HOME ASSISTANT Thesis Supervisor: Ph. Nguyen Phan Thanh Student: Vu The Hung Student ID: 20142211 Student: Lu The Gia Khang Student ID: 21142464 Major: ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING TECHNOLOGY Ho Chi Minh City, January 2026 HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION ---------- GRADUATION PROJECT DESIGN SMART HOME SYSTEM CONTROLLED VIA HOME ASSISTANT Thesis Supervisor: Ph. Nguyen Phan Thanh Student: Vu The Hung Student ID: 20142211 Student: Lu The Gia Khang Student ID: 21142464 Major: ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING TECHNOLOGY Ho Chi Minh City, January 2026 Acknowledgements To complete the Graduation Project, we would like to thank the lecturers of the Faculty of International Education and the Faculty of Electrical and Electronics for always helping, contributing ideas, and giving enthusiastic guidance to our group. In particular, we would like to send our sincere thanks to Ph.

Nguyen Phan Thanh for his enthusiastic guidance and instruction throughout the project implementation process. We would also like to sincerely thank the lecturers of Ho Chi Minh City University of Technology and Education in general, the lecturers of the Faculty of International Education and the Faculty of Electrical and Electronics in particular, for helping us gain solid knowledge and creating favorable conditions to help us throughout the learning process so that we can confidently step forward in the future. The process of implementing the project was a valuable time that helped us learn a lot from working, researching, and learning from many sources of documents, thereby knowing how to acquire more knowledge, at the same time applying the knowledge that we learned at school to make this report. Due to limited knowledge and experience, the report is inevitably flawed.

We look forward to receiving valuable comments from lecturers so that we can improve in the future. Sincerely, we thank you very much. CONTENTS Chapter 1 : INTRODUCTION. Overview of Smart Home System.

General Introduction to Smart Home System. Basic Components in a Smart Home System. Advantages and Disadvantages of Smart Home Systems. Overview of Home Assistant Platform.

Introduction and Development History. Features and Integration Capabilities. Advantages of Using Home Assistant in Smart Home Projects. Proposed Smart Home Model Using Home Assistant.

9 Chapter 2 : THEORETICAL FOUNDATION AND TECHNOLOGY. Overview of Home Assistant Core Architecture and Concepts. Overall Architecture and Operational Model. Core Concepts: Entities, States, Services, Areas.

Event-Driven Automation Model. Scripts, Scenes, and Blueprints. Analysis of Communication Protocols for Home Assistant Systems. Wi-Fi and Ethernet.

Zigbee: Protocol for Low-Power Devices. Z-Wave Mesh Network. The Role of MQTT in the Home Assistant Ecosystem. Overview of Hardware in the Home Assistant Ecosystem.

Host Hardware: Raspberry Pi, Mini PC, VM, and Container. Gateways and Adapters: Zigbee USB Dongle, etc. Common Types of Sensors and Actuators. 26 Chapter 3 : SYSTEM DESIGN AND IMPLEMENTATION.

Overall System Design. Requirements Analysis and Use Cases. Overall System Architecture Block Diagram. Data Flow and Control Logic.

Technology and Device Selection for the Model. Basis for Communication Protocol Selection. Selection & Rationale for Host Hardware and Power Supply. Selection & Rationale for Gateways, Network Devices, and Relay.

Selection & Rationale for End Devices (Lights, Sensors…). Devices Wiring Diagram Design. Deployment and Configuration of the Home Assistant Platform. Installation and Setup for Home Assistant Operating System.

Configuration of Integrations for Selected Devices. Building an Intuitive User Interface (Dashboard). Designing Smart Automation Scripts in Home Assistant. Integrate Frigate NVR in Home Assistant System.

Building Smart Automation Scripts. Advanced Configuration and System Security. Setting up Secure Remote Access (via Nabu Casa). System Security Measures.

80 Chapter 4 : MODEL CONSTRUCTION, RESULT, AND EVALUATION. Physical Model Construction Process. Hardware Layout and Physical Model Installation. Description of the Completed Model.

Result and Evaluation. 91 Chapter 5 : CONCLUSION AND FUTURE DEVELOPMENT. Future Development Directions. 94 LIST OF FIGURES Fig 1.

Introduction to Smart Home. Introduction to Home Assistant. Home Assistant System Architecture. Wi-Fi Network.

Zigbee Mesh Network and Typical Devices in the System. Z-Wave Mesh Network and Typical Devices in the System. Publish/Subscribe Operating Model of MQTT Protocol. Raspberry Pi – Hardware and Port Overview.

Mini PC - Powerful and Space-Saving Solution. Zigbee USB Dongle. Types of Sensors. Types of Actuators.

Home Assistant System Architecture Block Diagram. Home Assistant System Flowchart. Home Assistant Host Hardware. 5V – 5A Switching Power Supply .0 USB Dongle Plus.

Mosquitto Broker Interface. TOTOLINK A720R AC1200 Standard Wi-Fi Router. ESP32-C3 Module and Its Pinout Diagram. Four–Channel Relay Module.

MQ-2 Gas Sensor Module. DW2 Sonoff Smart Door Sensor. AM312 PIR Motion Sensor Module. SNZB-02 Sonoff Temperature/Humidity Sensor.

Rain Sensor Module. DHT11 Temperature/Humidity Sensor Module. Toshiba Air Conditioner. EZ-IP Camera.

Xiaomi Smart Buld LED. Dien Quang LED Bulb. Appliance Devices Wiring Diagram. Sensors Wiring Diagram.

Home Assistant Operating System (HAOS). Frigate NVR - Add-on AI Camera for Home Assistant. Frigate Interface in Home Assistant. Door-Open Alert Automation Interface.

Door-Open Alert Automation Code. Snapshot-Sending Automation Interface. Snapshot-Sending Automation Code. Automation Turns on Air Conditioner when Temp > 33°C Interface 70 Fig 3.

Automation Turns on Air Conditioner when Temp > 33°C Code. Automation Turns off Air Conditioner when Temp < 25°C Interface 72 Fig 3. Automation Turns off Air Conditioner when Temp < 25°C Code. Automation Turns on Light when Detect Motion Interface.

Automation Turns on Light when Detect Motion Code. Automation Turns off Light when Not Detect Motion Interface. Automation Turns off Light when Not Detect Motion Code. Automation Fire Alarm Interface.

Automation Fire Alarm Code. Automation Rain Warning Interface. Automation Rain Warning Code. Nabu Casa – Remote Access for Home Assistant.

Control Center and Main Server. Main Router and Network Interface Gateway. LAN Connection from Router to Server. PoE Camera and Image Analytics Capabilities.

Control Module and Voltage Conversion Area. ESP32-01M Infrared Transmitter Air Conditioner Control. Sensors and Control Module. Sonoff Smart Door Sensor & Temperature/Humidity Sensor.

Complete User Interface (Dashboard). 91 LIST OF TABLES Table 1. ASUS Vivobook Laptop (HA Host) Technical Specifications. 5V – 5A Switching Power Supply Technical Specifications .0 USB Dongle Plus Technical Specifications.

TOTOLINK Wi-Fi Router Technical Specifications. ESP32-C3 Module Technical Specifications. ESP-01M Module Technical Specifications. Four-Channel Relay Module Technical Specifications.

MQ-2 Gas Sensor Module Technical Specifications. DW2 Sonoff Smart Door Sensor Technical Specifications. AM312 PIR Motion Sensor Module Technical Specifications. Sonoff Temperature/Humidity Sensor Technical Specifications.

Rain Sensor Module Technical Specifications. DHT11 Temp/Humid Sensor Module Technical Specifications. Toshiba Air Conditioner Technical Specifications. EZ-IP Camera Technical Specifications.

Xiaomi Smart Buld LED Technical Specifications. ASIA Fan Technical Specifications. Dien Quang LED Bulb Technical Specifications. 58 LIST OF ABBREVIATIONS ADC Analog-to-Digital Converter AES Advanced Encryption Standard API Application Programming Interface BLE Bluetooth Low Energy CPU Central Processing Unit DDNS Dynamic Domain Name System GPIO General-Purpose Input/Output HA Home Assistant HAOS Home Assistant Operating System HTTPS HyperText Transfer Protocol Secure I/O Input/Output IoT Internet of Things IP Internet Protocol LAN Local Area Network LTS Long Term Support MFA Multi-Factor Authentication MQTT Message Queuing Telemetry Transport NVR Network Video Recorder ONVIF Open Network Video Interface Forum PIR Passive Infrared Sensor PoE Power over Ethernet RAM Random Access Memory RTSP Real Time Streaming Protocol ROM Read Only Memory RTOS Real-Time Operating System SSL / TLS Secure Sockets Layer / Transport Layer Security SSD Solid State Drive USB Universal Serial Bus VLAN Virtual Local Area Network VM Virtual Machine WAN Wide Area Network WPA Wi-Fi Protected Access ZHA Zigbee Home Automation Chapter 1 : INTRODUCTION 1.

Overview of Smart Home System 1. General Introduction to Smart Home System Smart Homes have become popular and a trend for many people, making living spaces more modern. In reality, it comprises devices, sensors, and software that can "communicate" with each other within a synchronized ecosystem. It allows for the automated and intelligent control of functions such as lighting, air conditioning, and security, unlike the use of standalone electronic devices.

With significantly reduced microcontroller production costs and the improvement of wireless connectivity protocols, Smart Home solutions have become much more flexible and widespread. The core value of a smart home does not stop at convenience. It also brings realistic benefits, especially in optimizing energy through managing high-power consuming devices, and improving safety through continuous monitoring and instant warning systems, this helps a lot. However, implementing an efficient and stable system faces many barriers.

The biggest challenge is the problem of fragmentation and lack of compatibility between devices from different manufacturers, which leads to deep concerns about security and privacy of collected personal data. To address the fragmentation and build an open, stable, scalable system architecture, a careful choice of protocol and management platform is required. This thesis will focus on analyzing and demonstrating the applicability of Home Assistant - a flexible open source solution, to overcome the barriers of compatibility and security, thereby optimizing smart home systems in practice. Introduction to Smart Home 1.

Basic Components in a Smart Home System a. Central Controller (Main Processor or Hub) In a smart home, the central controller is the “brain” of the system. It receives data from temperature, motion, smoke sensors, etc., processes it according to pre-set automatic scenarios, and then controls the operation of lights, curtains, and air conditioners. The controller can be a specialized device of the company, Raspberry Pi, or software like Home Assistant running on a regular computer.

The biggest advantage is local processing: if the internet is lost, it can still be used normally, personal data is not pushed to the cloud, so it is safer and more private. Sensors Sensors are the “senses” of smart homes, constantly collecting information from the surrounding environment. There are many types: temperature-humidity sensors to regulate the air, motion sensors and door switches to turn on lights or alarms, smoke, gas, water leak sensors to warn of danger. Thanks to data from 2 them, the system automatically reacts quickly – for example, turning on the lights when someone passes by or turning on the air conditioner when it is hot.

Actuators and Controlled Devices If sensors are the “eyes and ears”, then the execution devices are the “muscles” of the smart home. They receive commands from the hub and perform actual actions: smart switches turn lights on/off, automatic curtain motors, smart sockets turn regular fans into remote-controlled fans, or water valves automatically close when a leak is detected. The reliability of this group of devices determines whether any automation scenario actually takes place, bringing convenience and real safety to users. Communication Layer The communication layer is the “nervous system” of the smart home, connecting sensors, controllers, and actuators.

The system often uses multiple protocols at the same time: Wi-Fi for high-bandwidth devices (cameras, speakers), Zigbee/Z-Wave mesh for battery-saving sensors, BLE for short-range, and MQTT as a lightweight protocol that acts as a “common language” between the hub and the devices. This layer ensures fast, stable, and reliable signals for the entire system. Power and Network System Smart homes only work well when the electricity and network are always stable. Devices are divided into two types: direct power plug (hub, switch, camera) and battery-powered (sensor - must be replaced periodically).

I usually install UPS for hub and server to avoid sudden power outages. Regarding the network, Wi-Fi needs to be covered evenly (large houses use mesh), and fixed hubs and cameras should be wired with Ethernet for fast and stable.