Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh khoa học kỹ thuật và tự động hóa phát triển, các hệ thống điều khiển tự động đang dần thay thế thao tác thủ công trong đời sống hàng ngày. Mô hình nhà thông minh (SmartHome / Home Automation) ra đời nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống thông qua việc quản lý, giám sát và điều khiển các thiết bị gia dụng từ xa. Tại Việt Nam, nhiều giải pháp thương mại đã được giới thiệu như Bkav SmartHome (sử dụng bộ xử lý trung tâm kết nối qua công tắc gắn tường, smartphone, máy tính bảng) hay Lumi Việt Nam (bổ sung trợ lý ảo Amazon Alexa).

Qua khảo sát các công trình nghiên cứu trước đó, tác giả chỉ ra một số hạn chế cụ thể:

  • Đề tài "Điều khiển ngôi nhà thông minh qua Smartphone" sử dụng Arduino kết hợp cảm biến và cảnh báo/điều khiển qua tin nhắn SMS: gây bất tiện, khả năng tương tác trực quan kém và tốn kém chi phí viễn thông.
  • Các đề tài "Điều khiển ngôi nhà thông minh thông qua mạng internet" và "Xây dựng ứng dụng Internet of Things – SmartHome" điều khiển qua WebServer: tối ưu chi phí vận hành nhưng phụ thuộc hoàn toàn vào kết nối mạng liên tục và người dùng bắt buộc phải mang theo thiết bị thông minh bên mình.
  • Đề tài "Điều khiển và giám sát thiết bị trong nhà bằng điện thoại Android qua sóng Bluetooth": không phụ thuộc Internet nhưng phạm vi truyền nhận tín hiệu ngắn.

Từ thực tiễn trên, nhóm tác giả lựa chọn thực hiện đề tài "Điều khiển các thiết bị trong nhà thông minh bằng giọng nói" nhằm loại bỏ sự phụ thuộc vào thao tác trên màn hình điện thoại hoặc máy tính, hướng tới việc tương tác tự nhiên thông qua khẩu lệnh ngắn gọn bằng tiếng Việt kèm âm thanh phản hồi.

Mục tiêu nghiên cứu:

  1. Nghiên cứu tổng quan về mô hình nhà thông minh, công nghệ nhận dạng giọng nói và các giao thức truyền thông không dây (WiFi, MQTT).
  2. Xây dựng khối xử lý trung tâm trên kit máy tính nhúng Raspberry Pi 3, tích hợp công cụ nhận diện giọng nói Google Cloud Speech-to-Text API và công cụ chuyển đổi văn bản thành giọng nói (gTTS) để xử lý dữ liệu tiếng Việt.
  3. Thiết kế, thi công phần cứng các khối chức năng chấp hành (động cơ rèm cửa, relay công suất, mạch điều khiển độ sáng bóng đèn, mạch hồng ngoại) và các khối xử lý dữ liệu trung gian sử dụng vi điều khiển/SoC.
  4. Lập trình giải thuật điều khiển, xây dựng tập lệnh giọng nói và kiểm thử hoạt động của toàn bộ hệ thống trên mô hình thực tế.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống phần cứng điều khiển nhúng, công cụ nhận dạng và tổng hợp giọng nói tiếng Việt qua API đám mây, giao thức truyền thông mạng không dây IoT.
  • Phạm vi không gian: Hệ thống được thử nghiệm trên mô hình phòng làm việc thu nhỏ bao gồm: đèn bàn làm việc (điều chỉnh độ sáng), đèn phòng tắm (bật/tắt), máy lạnh (bật/tắt), rèm cửa (đóng/mở theo cự ly hành trình) và Tivi (điều khiển qua tín hiệu hồng ngoại).
  • Phạm vi thời gian và thực nghiệm: Đồ án thực hiện từ ngày 01/04/2018 đến ngày 19/07/2018 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công nghệ nền tảng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên các nền tảng lý thuyết và công nghệ chính sau:

  1. Lý thuyết nhà thông minh và giao thức truyền thông: Khái niệm cấu trúc hệ thống nhà thông minh bao gồm: mạng nội bộ, cảm biến, động cơ, bộ điều khiển, gateway, trung tâm dữ liệu và giao diện người dùng. Đề tài phân tích ba chuẩn truyền thông không dây phổ biến:

    • Zigbee (IEEE 802.15.4): Dải tần 868 MHz, 915 MHz và 2.4 GHz (điều chế O-QPSK), khoảng cách truyền tối đa 75 m, cho phép liên kết 65.000 nút.
    • Z-Wave: Dải tần 868.42 MHz (Châu Âu) và 908.42 MHz (Bắc Mỹ), mã hóa Manchester, tốc độ truyền 100 kbit/s, hỗ trợ tối đa 232 nút trong phạm vi 30 m.
    • WiFi (IEEE 802.11n/ac): Băng tần 2.4 GHz và 5 GHz, tốc độ truyền dẫn từ hàng trăm Mbps đến 1 Gbps. Tác giả chọn WiFi làm giao thức kết nối chính nhờ tính sẵn có trong hạ tầng dân dụng và khả năng đồng bộ với kết nối Internet của dịch vụ đám mây.
  2. Cơ sở sinh học và âm học của giọng nói: Giọng nói người được tạo từ luồng khí từ phổi qua dây thanh quản với tần số cơ bản ($F_0$): nam giới (100–200 Hz), nữ giới (300–400 Hz), trẻ em (500–600 Hz). Tín hiệu phân tách thành âm hữu thanh (tuần hoàn theo $F_0$, phổ vạch) và âm vô thanh (phổ nhiễu trắng).

  3. Lý thuyết nhận dạng giọng nói: Quá trình xử lý gồm tiền xử lý, trích xuất vector đặc trưng âm học (acoustic features) và so sánh với mẫu tham khảo. Nghiên cứu khảo sát ba phương pháp nhận dạng: phương pháp âm học – ngữ âm học, phương pháp nhận dạng mẫu (sử dụng lượng tử hóa vector, Dynamic Time Warping - DTW, Hidden Markov Model - HMM kết hợp thuật toán Viterbi, Artificial Neural Network - ANN) và phương pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

  4. Công cụ Google Cloud Speech-to-Text API & gTTS: Dịch vụ nhận dạng giọng nói sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (Machine Learning/Neural Networks) của Google hỗ trợ hơn 120 ngôn ngữ và biến thể, nhận dạng âm thanh thời gian thực và trả về chuỗi văn bản tương ứng. Thư viện Google Text-to-Speech (gTTS) trên nền Python được sử dụng để tổng hợp chuỗi phản hồi thành tín hiệu âm thanh phát ra loa.

  5. Giao thức MQTT (Message Queuing Telemetry Transport): Giao thức truyền thông điệp dạng Publish/Subscribe qua máy chủ trung gian (MQTT Broker) tối ưu cho thiết bị IoT băng thông thấp. Đề tài ứng dụng ba cấp độ chất lượng dịch vụ:

    • QoS 0: Gửi tối đa một lần (At most once delivery).
    • QoS 1: Gửi ít nhất một lần (At least once delivery).
    • QoS 2: Gửi chính xác một lần (Exactly once delivery).

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp lý thuyết: Khảo sát các tài liệu chuyên ngành về kiến trúc nhà thông minh, xử lý tín hiệu âm thanh và lập trình hệ thống nhúng.
  • Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống kỹ thuật: Thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch điện tử, phối ghép phần cứng máy tính nhúng, SoC vi điều khiển, mạch cách ly quang, mạch công suất Triac và relay bán dẫn.
  • Phương pháp thực nghiệm: Đo đạc các thông số dòng điện, điện áp, tính toán mạch điều khiển góc kích Triac (dò điểm 0); kiểm thử tỷ lệ nhận dạng của tập lệnh giọng nói trong môi trường thực tế qua giao tiếp mạng.

Thiết kế và triển khai

Kiến trúc phần cứng

Hệ thống được tổ chức thành các khối chức năng độc lập kết nối qua mạng không dây WiFi và giao thức MQTT:

Khối chức năng Linh kiện / Thiết bị chính Thông số kỹ thuật & Chức năng
Khối xử lý trung tâm Raspberry Pi 3 Model B Chạy hệ điều hành Raspbian; thu âm qua Micro USB, gửi dữ liệu lên Google Cloud Speech API; xử lý chuỗi lệnh và xuất âm thanh phản hồi qua Jack Audio 3.5mm; giao tiếp MQTT. Nguồn pin dự phòng 5V - 2A.
Khối xử lý dữ liệu 02 Module ESP8266 NodeMCU Lua (ESP-12E) Tích hợp chip nạp UART CP2102, hoạt động ở điện áp 3.3V (cấp nguồn 5VDC qua cổng MicroUSB). Kết nối WiFi nhận dữ liệu từ Raspberry Pi 3 để điều khiển mạch ngoại vi.
Khối động cơ rèm Động cơ JGA25-370 + Driver L298N + 02 công tắc hành trình JL012 Động cơ giảm tốc 6–12VDC, tốc độ không tải 17 rpm; Driver cầu H kép dòng tối đa 2A; công tắc hành trình định vị điểm dừng đóng/mở. Cấp nguồn Adapter 12V - 2A.
Khối Relay công suất Module Relay bán dẫn SSR 2 kênh Đóng ngắt bán dẫn không tiếp điểm cơ khí, dòng tải tối đa 240VAC - 2A, điện áp kích 2.5–12VDC, dòng kích 20mA/relay; điều khiển đèn phòng tắm và máy lạnh.
Khối điều khiển đèn (Dimmer) ESP8266(2) + Arduino Uno + Opto 4N25 + Triac + Opto-Triac MOC3020 Mạch phát hiện điểm 0 (Zero-Crossing) dùng biến áp 220VAC/12VAC, cầu diode 1A và Opto 4N25; Arduino điều khiển góc kích chân G của Triac qua MOC3020 để thay đổi độ sáng đèn làm việc theo kịch bản.
Khối hồng ngoại Module thu hồng ngoại IR1838 + LED phát IR Tần số điều chế 38 kHz; Arduino nhận tín hiệu mô phỏng bật/tắt Tivi.
Khối nút nhấn Nút nhấn nhả 2 chân DS-316 Cung cấp phương thức điều khiển thủ công trực tiếp không qua giọng nói.
Khối nguồn Pin dự phòng 5V-2A, Adapter 12V-2A, IC ổn áp LM7805 Phân phối nguồn 5VDC cho Raspberry Pi, ESP8266; 12VDC cho động cơ và ổn áp qua LM7805 ra 5VDC (1A) cho module Relay SSR; nguồn 220VAC cho đèn AC.

Cấu hình phần mềm và lưu đồ giải thuật

  1. Cấu hình Raspberry Pi 3: Thiết lập IP tĩnh (ip=192.168.1...) trong tập tin cmdline.txt, điều khiển và lập trình từ xa qua giao thức SSH (phần mềm PuTTY) và giao diện đồ họa VNC Viewer.
  2. Tích hợp API và dịch vụ đám mây: Khởi tạo Project trên Google Cloud Console, kích hoạt Speech-to-Text API, tải khóa bảo mật apikey.json, cấu hình biến môi trường trên Linux; thiết lập mô hình từ khóa kích hoạt (hotword) để đánh thức hệ thống trước khi thu âm lệnh điều khiển; đăng ký tài khoản MQTT Broker đám mây (CloudMQTT) để làm trạm trung chuyển dữ liệu giữa Raspberry Pi và các module ESP8266.
  3. Quy trình hoạt động:
    • Hệ thống chờ phát hiện từ khóa kích hoạt (hotword).
    • Khi nhận hotword, khối trung tâm mở luồng thu âm qua micro USB và gửi tập tin âm thanh lên Google Cloud Speech API.
    • Google trả về kết quả chuỗi văn bản tiếng Việt. Khối trung tâm so khớp chuỗi với bảng tập lệnh đã định nghĩa.
    • Nếu khớp lệnh, Raspberry Pi gửi gói tin điều khiển tương ứng tới Topic trên MQTT Broker, đồng thời gọi thư viện gTTS để phát âm thanh phản hồi qua loa.
    • ESP8266 nhận thông điệp MQTT (Subscribe) và xuất tín hiệu kích hoạt động cơ rèm cửa, relay SSR hoặc truyền dữ liệu sang Arduino Uno để điều chỉnh góc kích Triac và phát xung hồng ngoại.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày tổng quan về xu hướng tự động hóa trong nhà thông minh, phân tích thực trạng các giải pháp trên thị trường và đánh giá ưu, nhược điểm của các công trình tốt nghiệp liên quan trước đó. Trên cơ sở đó, tác giả xác định mục tiêu nghiên cứu, phạm vi ứng dụng trong không gian phòng làm việc nhỏ, các giới hạn kỹ thuật về đường truyền Internet, cự ly thu âm và bố cục gồm 5 chương của đồ án.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp cơ sở lý luận chuyên ngành bao gồm:

  • Định nghĩa, lợi ích và 7 thành phần cấu thành nhà thông minh; so sánh các giao thức mạng Zigbee, Z-Wave và WiFi.
  • Bản chất âm học của giọng nói, cơ chế dao động thanh quản, phân loại âm hữu thanh/vô thanh và các vùng cộng hưởng formant.
  • Các phương pháp nhận dạng giọng nói kinh điển và hiện đại (âm học - ngữ âm học, nhận dạng mẫu HMM/ANN, trí tuệ nhân tạo).
  • Nguyên lý hoạt động và các tính năng của dịch vụ đám mây Google Cloud Speech-to-Text.
  • Cấu trúc giao thức MQTT, vai trò của MQTT Broker và 3 cấp độ đảm bảo chất lượng dịch vụ QoS (QoS 0, QoS 1, QoS 2).

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 chi tiết hóa toàn bộ quá trình tính toán và thiết kế kỹ thuật:

  • Xác định yêu cầu kỹ thuật và phân tích sơ đồ khối chức năng.
  • So sánh năng lực xử lý giữa Arduino và Raspberry Pi 3, đưa ra lý do lựa chọn Raspberry Pi 3 làm bộ điều khiển trung tâm và ESP8266 NodeMCU làm bộ xử lý dữ liệu ngoại vi.
  • Tính toán thông số linh kiện cho mạch phát hiện điểm 0 (Zero-Crossing Detector) sử dụng transistor, diode chỉnh lưu, diode 1N4007, Opto cách ly quang 4N25 và mạch điều khiển Triac qua Opto-Triac MOC3020.
  • Lựa chọn động cơ giảm tốc JGA25-370 kèm công tắc hành trình JL012, module Relay bán dẫn SSR 2 kênh, khối thu phát hồng ngoại IR1838 và phân bổ nguồn cấp hệ thống.
  • Trình bày sơ đồ nguyên lý tổng thể, các bước cài đặt hệ điều hành Raspbian, cấu hình kết nối VNC/PuTTY, tích hợp thư viện Python, Google API, CloudMQTT và xây dựng hệ thống lưu đồ giải thuật cho toàn bộ chương trình điều khiển.

Chương 4: Kết quả

Chương 4 ghi nhận các kết quả thực nghiệm đạt được:

  • Kết quả kiểm thử nhận dạng văn bản tiếng Việt trên Terminal của Raspberry Pi 3 đối với các câu lệnh mẫu: mở đèn phòng tắm, mở máy lạnh, đóng rèm cửa và các trường hợp câu lệnh không nằm trong tập lệnh định nghĩa.
  • Hình ảnh thi công thực tế các bo mạch phần cứng: mạch điều khiển độ sáng đèn làm việc, mạch công suất điều khiển rèm cửa - máy lạnh - đèn phòng tắm, mô hình rèm cửa cơ khí và mô hình hoàn thiện phòng làm việc chụp từ các góc độ hoạt động.
  • Đánh giá khả năng hoạt động ổn định và tốc độ phản hồi của hệ thống.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 đúc kết mức độ hoàn thành nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài, khẳng định việc xây dựng thành công thiết bị điều khiển bằng giọng nói tiếng Việt kết hợp phản hồi âm thanh. Đồng thời, tác giả chỉ ra các hạn chế kỹ thuật và đề xuất các hướng nâng cấp mở rộng trong tương lai.


Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm

  1. Khả năng nhận diện và thực thi lệnh: Hệ thống nhận dạng chính xác các câu lệnh điều khiển bằng tiếng Việt thông qua Google Cloud Speech-to-Text API và thực thi đúng các kịch bản tương ứng:

    • Chiếu sáng: Bật/tắt đèn phòng tắm qua Relay bán dẫn SSR; điều chỉnh độ sáng bóng đèn phòng làm việc theo nhiều mức công suất thông qua giải thuật điều khiển góc mở pha Triac đồng bộ xung điểm 0.
    • Cơ điện và gia dụng: Đóng/mở rèm cửa tự động thông qua động cơ giảm tốc JGA25-370 và tự ngắt chính xác tại vị trí công tắc hành trình JL012; đóng/ngắt nguồn máy lạnh qua Relay SSR.
    • Thiết bị nghe nhìn: Gửi tín hiệu hồng ngoại điều khiển trạng thái Tivi qua LED phát IR và module IR1838.
    • Phản hồi âm thanh: Phát chuỗi giọng nói tiếng Việt thông báo trạng thái thiết bị ra loa sau mỗi lần thực thi lệnh nhờ thư viện gTTS.
    • Điều khiển dự phòng: Các nút nhấn vật lý DS-316 hoạt động độc lập, đảm bảo khả năng can thiệp trực tiếp khi không sử dụng giọng nói.
  2. Độ ổn định và thời gian đáp ứng: Hệ thống hoạt động ổn định, truyền nhận dữ liệu thông suốt giữa Raspberry Pi và các module ESP8266 qua mạng WiFi nội bộ bằng giao thức MQTT. Thời gian phản hồi nhận dạng và xuất tín hiệu điều khiển diễn ra tương đối nhanh khi duy trì kết nối Internet ổn định.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Xây dựng thành công giải pháp điều khiển nhà thông minh hoàn toàn bằng giọng nói tiếng Việt tự nhiên, không yêu cầu người dùng phải mang theo điện thoại thông minh hay thao tác trên ứng dụng di động/web.
  • Ứng dụng thành công mô hình kiến trúc phân tán kết hợp giữa máy tính nhúng (Raspberry Pi 3) làm gateway xử lý giọng nói/AI đám mây với các vi điều khiển/SoC giá thành thấp (ESP8266, Arduino) phụ trách điều khiển chấp hành qua giao thức MQTT.
  • Tích hợp đồng bộ giải thuật điều khiển công suất xoay chiều (Dimmer AC) đồng bộ xung không (Zero-crossing) để thay đổi độ sáng đèn theo kịch bản ngữ cảnh.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Hệ thống phụ thuộc bắt buộc vào kết nối mạng Internet; khi mất mạng hoặc tốc độ đường truyền suy giảm, hệ thống không thể nhận diện giọng nói qua Google API và thời gian phản hồi bị trễ.
  • Thiết bị sử dụng micro thu âm tiêu chuẩn kết nối qua cổng USB không có mạch tiền khuếch đại chuyên dụng, dẫn đến cự ly thu âm giọng nói tương đối ngắn, chỉ hoạt động hiệu quả trong không gian phòng diện tích nhỏ.
  • Chưa xây dựng giao diện người dùng trực quan (Web Dashboard hoặc ứng dụng di động) để đồng thời giám sát trạng thái trực quan và lịch sử hoạt động của các thiết bị trong nhà.
  • Hệ thống mới dừng lại ở mức độ mô hình thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, chưa được đóng gói thành sản phẩm thương mại hoàn chỉnh để lắp đặt trực tiếp vào hệ thống điện dân dụng.

Hướng phát triển đề tài

  • Thiết kế bổ sung mạch lọc nhiễu âm thanh và mạch tiền khuếch đại cho micro nhằm tăng cự ly thu âm và nâng cao độ chính xác trong môi trường có tiếng ồn.
  • Xây dựng giao diện Web Server hoặc App trên điện thoại thông minh phục vụ việc giám sát trực quan trạng thái thiết bị song song với phương thức điều khiển bằng giọng nói.
  • Tích hợp thêm các hệ thống cảm biến môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí gas, báo cháy) và cảm biến an ninh để thiết lập các ngữ cảnh tự động hóa phức tạp hơn.
  • Nghiên cứu giải pháp nhúng mô hình nhận dạng giọng nói tiếng Việt cục bộ (Offline Speech Recognition) trên phần cứng nhúng để hệ thống vẫn có thể vận hành các lệnh cơ bản khi mất kết nối Internet.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Kỹ thuật Máy tính, Tự động hóa và Công nghệ Thông tin (IoT).

Các nội dung có giá trị tham khảo ứng dụng cao bao gồm:

  1. Phương pháp tích hợp Google Cloud Speech API và gTTS trên hệ điều hành Linux/Raspbian của máy tính nhúng Raspberry Pi bằng ngôn ngữ Python.
  2. Thiết kế chi tiết phần cứng mạch phát hiện điểm 0 (Zero-Crossing Detector) và mạch điều khiển công suất AC dùng Triac kết hợp Opto cách ly quang.
  3. Kỹ thuật tổ chức mạng truyền thông nội bộ giữa Raspberry Pi và các vi điều khiển ESP8266/Arduino sử dụng giao thức MQTT trong các bài toán IoT.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhóm tác giả chọn Raspberry Pi 3 làm bộ xử lý trung tâm thay vì kit Arduino?
Raspberry Pi 3 là máy tính nhúng có khả năng chạy hệ điều hành hoàn chỉnh (Linux/Raspbian), tích hợp sẵn phần cứng kết nối mạng WiFi/Bluetooth và cổng xuất âm thanh Analog Jack 3.5mm. Điều này cho phép thiết bị dễ dàng kết nối Internet để giao tiếp với dịch vụ Google Cloud Speech API, chạy các tập lệnh Python phức tạp và phát âm thanh phản hồi mà kit Arduino đơn thuần không thể đáp ứng do hạn chế bộ nhớ và thiếu hỗ trợ hệ điều hành.

2. Khối điều khiển độ sáng bóng đèn trong đồ án hoạt động theo nguyên lý nào?
Khối điều khiển độ sáng sử dụng mạch phát hiện điểm 0 (Zero-Crossing Detector) với biến áp hạ áp 12VAC, cầu chỉnh lưu diode và Opto cách ly 4N25 để gửi tín hiệu đồng bộ về chân ngắt của Arduino Uno. Khi nhận tín hiệu, Arduino sẽ tính toán độ trễ thời gian để phát xung kích vào chân G của Triac (thông qua Opto-Triac MOC3020), làm thay đổi góc mở pha của sóng sin điện áp 220VAC, từ đó điều chỉnh công suất và độ sáng đèn theo kịch bản.

3. Giao thức MQTT được triển khai trong hệ thống như thế nào?
Nhóm tác giả sử dụng dịch vụ máy chủ trung gian CloudMQTT (MQTT Broker). Raspberry Pi 3 đóng vai trò là Publisher gửi các gói tin chứa lệnh điều khiển lên các Topic tương ứng. Hai module ESP8266 NodeMCU kết nối WiFi sẽ đóng vai trò là Subscriber đăng ký nhận dữ liệu từ các Topic đó để trực tiếp điều khiển đóng ngắt relay, kích động cơ rèm cửa hoặc truyền tiếp lệnh sang Arduino Uno.

4. Khối động cơ kéo rèm cửa được thiết kế và giới hạn hành trình bằng các linh kiện nào?
Khối rèm cửa sử dụng động cơ giảm tốc JGA25-370 (điện áp 6–12VDC, tốc độ không tải 17 rpm) để tạo lực kéo ổn định với tốc độ chậm. Động cơ được điều khiển đảo chiều quay thông qua mạch cầu H L298N (dòng chịu tải tối đa 2A). Để tự động ngắt động cơ khi rèm chạy hết hành trình mở hoặc đóng, hệ thống bố trí 02 công tắc hành trình JL012 tại vị trí giữa và vị trí cuối của mô hình.


Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Điều khiển các thiết bị trong nhà thông minh bằng giọng nói" của nhóm sinh viên Nguyễn Trọng Sang và Âu Đình Tâm đã hoàn thành trọn vẹn mục tiêu thiết kế và thi công mô hình nhà thông minh điều khiển bằng tiếng Việt. Bằng việc kết hợp kit nhúng Raspberry Pi 3, module ESP8266, dịch vụ đám mây Google Cloud Speech-to-Text và giao thức MQTT, hệ thống chứng minh tính khả thi trong việc điều khiển đa dạng các tải điện xoay chiều, động cơ DC và thiết bị hồng ngoại với độ chính xác cao. Dù còn một số hạn chế về sự phụ thuộc vào Internet và cự ly thu âm, công trình đã cung cấp một giải pháp kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cao, đóng góp tài liệu kỹ thuật giá trị cho các nghiên cứu phát triển hệ thống điều khiển giọng nói trong lĩnh vực IoT và tự động hóa tòa nhà.