Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa cùng sự gia tăng nhanh chóng của mật độ dân số tại các đô thị lớn kéo theo sự bùng nổ về lưu lượng phương tiện giao thông, đặc biệt là ô tô cá nhân. Dữ liệu từ Cục Đăng kiểm Việt Nam cho thấy sản lượng ô tô sản xuất, lắp ráp trong nước giai đoạn từ năm 2018 đến 2021 có sự tăng trưởng liên tục: năm 2018 đạt 287.586 xe, năm 2019 đạt 339.892 xe và năm 2021 đạt hơn 346.000 xe. Tính đến ngày 15/3/2023, tổng số lượng ô tô lưu hành tại Việt Nam đã đạt khoảng 5.243.000 xe trên quy mô dân số 100 triệu người.

Sự gia tăng nhanh chóng của phương tiện giao thông cơ giới đặt ra áp lực lớn đối với hạ tầng bến bãi đỗ xe. Phương thức quản lý bãi giữ xe truyền thống (sử dụng vé giấy thủ công) bộc lộ nhiều điểm hạn chế:

  • Vé giấy chỉ sử dụng một lần, phát sinh lượng rác thải lớn và khó tái sử dụng.
  • Dễ bị rách, thấm nước khi trời mưa, làm mờ thông tin biển số xe gây cản trở công tác đối soát.
  • Nguy cơ mất vé, mất an toàn phương tiện và dễ phát sinh tình trạng tự ý tăng giá vé sai quy định tại các bãi xe tự phát.

Việc ứng dụng công nghệ thẻ thông minh RFID kết hợp với thị giác máy tính và Internet vạn vật (IoT) là giải pháp tự động hóa giúp giải quyết triệt để các tồn tại trên, nâng cao tính an ninh và tuổi thọ vận hành của hệ thống quản lý bãi xe (thẻ từ có độ bền trên 10 năm, chống nước và chống giả mạo).

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Đề tài xác định 6 mục tiêu và nhiệm vụ kỹ thuật cụ thể cần thực hiện:

  1. Xây dựng phân hệ quẹt thẻ kiểm soát phương tiện vào/ra bằng công nghệ thẻ từ RFID.
  2. Tích hợp camera nhận diện biển số xe tự động phục vụ công tác đối soát dữ liệu.
  3. Phát hiện và xác định vị trí chỗ trống trong bãi đỗ thông qua mảng cảm biến siêu âm.
  4. Hiển thị thông báo trạng thái còn hoặc hết chỗ trực quan bằng màn hình LCD và hệ thống đèn LED chỉ thị (xanh/đỏ).
  5. Xây dựng phần mềm quản lý trung tâm trên máy tính (PC) để lưu trữ và xử lý dữ liệu phương tiện.
  6. Phát triển ứng dụng di động hỗ trợ người dùng theo dõi tình trạng bãi đỗ theo thời gian thực.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu:
    • Phần cứng nhúng: Vi điều khiển Arduino Mega 2560, Arduino Uno R3, mô-đun Wi-Fi ESP8266, cảm biến siêu âm HC-SR04, mô-đun đọc thẻ RFID-RC522 (tần số 13.56 MHz), động cơ servo SG90, màn hình LCD 1602 tích hợp mô-đun I2C, Webcam USB.
    • Phần mềm và thuật toán: Thư viện xử lý ảnh EmguCV trên nền tảng .NET/C#, hệ quản trị cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server, nền tảng cơ sở dữ liệu đám mây Firebase Realtime Database.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Giao thức truyền thông nội bộ và ngoại vi: Chuẩn giao tiếp nối tiếp không đồng bộ (UART), chuẩn giao tiếp ngoại vi nối tiếp đồng bộ (SPI), chuẩn truyền thông nối tiếp hai dây (I2C).
    • Thuật toán xử lý và nhận dạng ảnh: Thuật toán dò biên Canny (Canny Edge Detector) và thuật toán nhận dạng ký tự quang học (OCR).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình công nghệ

Nghiên cứu dựa trên sự kết hợp giữa kỹ thuật hệ thống nhúng, giao thức truyền thông công nghiệp, xử lý ảnh số và quản trị cơ sở dữ liệu phân tán:

Nhóm công nghệ Công nghệ / Giao thức sử dụng Đặc tính kỹ thuật chính
Truyền thông nối tiếp UART, SPI, I2C - UART: Truyền không đồng bộ qua 2 chân Rx/Tx, hỗ trợ simplex, half-duplex, full-duplex, các tốc độ baud 9600, 19200, 115200 bps.
- SPI: Truyền đồng bộ 4 dây (SCLK, MISO, MOSI, SS), kiến trúc Master-Slave full-duplex.
- I2C: Truyền đồng bộ 2 dây (SDA, SCL), định địa chỉ 7-bit (128 địa chỉ) hoặc 10-bit (1024 địa chỉ), tốc độ từ 10 Kbit/s đến 3.4 Mbit/s.
Xử lý ảnh số EmguCV, Canny, OCR - EmguCV: Thư viện .NET wrapper đa nền tảng của OpenCV tương thích C#.
- Thuật toán Canny: Trích xuất biên sắc nét qua 5 bước (lọc nhiễu Gaussian, tính gradient Sobel, triệt không cực đại Non-maximum Suppression, ngưỡng kép Double Thresholding, theo dõi cạnh Hysteresis).
- OCR: Nhận dạng và chuyển đổi ảnh ký tự biển số thành chuỗi văn bản (dựa trên Template Matching, KNN, SVM, CNN).
Lưu trữ dữ liệu SQL Server, Firebase Realtime Database - Microsoft SQL Server: Hệ quản trị CSDL quan hệ (RDBMS) lưu trữ cục bộ dữ liệu tài khoản quản trị, danh sách thẻ, thông tin biển số và nhật ký xe ra/vào.
- Firebase Realtime Database: CSDL NoSQL hướng tài liệu JSON trên nền điện toán đám mây của Google, hỗ trợ đồng bộ dữ liệu thời gian thực và khả năng lưu trữ ngoại tuyến (offline).

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả áp dụng quy trình nghiên cứu kỹ thuật thực nghiệm kết hợp thiết kế hệ thống:

  1. Thu thập và tổng hợp tài liệu: Nghiên cứu lý thuyết về chuẩn truyền thông nhúng, cấu trúc vi điều khiển AVR/Tensilica, các thuật toán nhận dạng ký tự quang học và xử lý ảnh từ tài liệu chuyên ngành, đồ án tiền nhiệm.
  2. Khảo sát và lựa chọn linh kiện: Đánh giá thông số kỹ thuật, mức tiêu thụ dòng và điện áp của từng mô-đun để chọn lựa cấu hình phần cứng tối ưu.
  3. Mô phỏng và thiết kế giải thuật: Xây dựng lưu đồ giải thuật cho chương trình điều khiển trung tâm, phân luồng dữ liệu truyền nhận và giải thuật bóc tách ký tự ảnh trước khi thi công phần cứng.
  4. Thi công mô hình thực tế: Gia công mạch in (PCB), lắp ráp kết cấu cơ khí mô hình bãi đỗ xe và tích hợp hệ thống phần mềm điều khiển.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc phần cứng

Hệ thống phần cứng bãi gửi xe tự động được thiết kế theo cấu trúc mô-đun kết nối với khối điều khiển trung tâm:

[Khối Cảm biến HC-SR04] ----> [Arduino Mega 2560] <----> [Mô-đun Wi-Fi ESP8266] ----> [Firebase Cloud]
[Khối Đọc thẻ RC522]    ---->        |            ----> [Khối Hiển thị LCD/LED]              |
[Webcam USB] --------> [PC/C# Management] <-------- UART (Serial)                    [App Di động]
  • Khối xử lý trung tâm (Arduino Mega 2560): Sử dụng chip ATmega2560, tần số thạch anh 16 MHz, bộ nhớ Flash 256 KB, SRAM 8 KB, EEPROM 4 KB, cung cấp 54 chân digital I/O (15 chân PWM) và 16 chân analog, chịu trách nhiệm thu thập tín hiệu từ cảm biến và điều khiển các cơ cấu chấp hành.
  • Khối đầu đọc thẻ (RFID-RC522): Hoạt động ở dải tần 13.56 MHz, phạm vi đọc 8–15 cm, chuẩn chống nước IP54, giao tiếp với vi điều khiển qua chuẩn SPI (chân SCK, MISO, MOSI, SS/SDA).
  • Khối cảm biến vị trí (HC-SR04): Sử dụng sóng siêu âm tần số 40 Hz, góc quét 15°, khoảng cách đo thực tế 2–80 cm, sai số 3 mm, hoạt động theo nguyên lý $d = (v \times t)/2$ để xác định phương tiện tại từng vị trí đỗ.
  • Khối chấp hành (Servo SG90): Động cơ servo mini góc quay 0°–180°, tốc độ 0.12s/60°, lực kéo 1.6 kg·cm, đóng vai trò thanh chắn barrier vào/ra.
  • Khối hiển thị tại chỗ: Màn hình LCD 1602 (16 ký tự $\times$ 2 dòng) ghép nối qua I2C để tiết kiệm chân vi điều khiển, kết hợp hệ thống LED xanh (còn chỗ) và LED đỏ (hết chỗ/đã có xe).
  • Khối truyền dữ liệu không dây (ESP8266): Vi xử lý 32-bit Tensilica L106 xung nhịp 80 MHz, bộ nhớ Flash 4MB, hỗ trợ chuẩn Wi-Fi 802.11 b/g/n, nhận dữ liệu trạng thái bãi đỗ từ Arduino qua UART và đẩy lên Firebase Realtime Database.

Thông số kỹ thuật các linh kiện phần cứng chính

Linh kiện Vi xử lý / Chuẩn Điện áp Bộ nhớ Chân I/O / Giao tiếp Đặc tính vận hành
Arduino Mega 2560 ATmega2560 (16 MHz) 5V 256 KB Flash, 8 KB SRAM 54 Digital, 16 Analog, 4 UART Dòng I/O tối đa 40 mA/chân
Arduino Uno R3 ATmega328P (16 MHz) 5V 32 KB Flash, 2 KB SRAM 14 Digital, 6 Analog, 1 UART Dòng I/O định mức 30 mA/chân
ESP8266 Tensilica L106 (80 MHz) 3.3V 4MB Flash, 96 KB Data RAM Wi-Fi 802.11 b/g/n, UART, SPI Dòng tiêu thụ $\approx 80\text{ mA}$
HC-SR04 Cảm biến siêu âm 5V N/A Trigger, Echo (Digital) Khoảng cách đo 2–80 cm, góc $15^\circ$
RFID-RC522 Sóng vô tuyến 13.56 MHz 3.3V N/A Chuẩn giao tiếp SPI / I2C / UART Khoảng cách nhận thẻ 8–15 cm
LCD 1602 + I2C Màn hình ký tự TN 5V N/A 2 dây I2C (SDA, SCL) Dòng làm việc $\approx 1\text{ mA}$, độ phân giải $5\times 8$ dot
Servo SG90 Động cơ điều khiển góc 5V N/A PWM (Chân tín hiệu điều khiển) Dòng 200 mA, góc quay $0^\circ\text{--}180^\circ$

Thiết kế phần mềm và quy trình xử lý ảnh

Phần mềm quản trị trên máy tính được lập trình bằng ngôn ngữ C# trong môi trường Microsoft Visual Studio. Quy trình xử lý nhận dạng biển số xe từ Webcam USB diễn ra tuần tự qua các bước:

  1. Thu nhận ảnh: Camera chụp ảnh phương tiện tại cổng vào/ra khi có sự kiện quẹt thẻ.
  2. Tiền xử lý ảnh: Ảnh màu gốc được chuyển đổi thành ảnh đa mức xám (Grayscale), mã hóa nhị phân để giảm dung lượng dữ liệu và loại bỏ ảnh hưởng của màu sắc.
  3. Phát hiện biên cạnh: Áp dụng bộ lọc làm mịn Gaussian để khử nhiễu, sử dụng toán tử Sobel để tính gradient độ xám, thực hiện Non-maximum Suppression và áp dụng ngưỡng kép trong thuật toán Canny để trích xuất các đường biên của biển số.
  4. Phân đoạn và nhận dạng ký tự: Xác định vùng chứa biển số dựa trên tỷ lệ khung biên, sau đó áp dụng thuật toán OCR trích xuất các ký tự chữ và số.
  5. Xác thực và lưu trữ: Đối soát chuỗi ký tự nhận diện với mã định danh thẻ RFID. Dữ liệu thời gian, mã thẻ, biển số và ảnh chụp được lưu vào SQL Server; đồng thời trạng thái bãi đỗ được cập nhật tức thời lên ứng dụng di động qua Firebase.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Trình bày tổng quan về bối cảnh gia tăng số lượng phương tiện ô tô tại Việt Nam, phân tích các điểm bất cập của bãi giữ xe truyền thống sử dụng vé giấy. Xác định mục đích nghiên cứu là thiết kế mô hình bãi gửi xe tự động ứng dụng thẻ từ RFID, xử lý ảnh biển số xe và giám sát chỗ trống qua ứng dụng di động. Nêu rõ phương pháp nghiên cứu, đối tượng phần cứng (Arduino, ESP8266, RFID-RC522, HC-SR04), đối tượng phần mềm (EmguCV, SQL Server, Firebase) và phạm vi nghiên cứu (giao thức UART, SPI, I2C, giải thuật Canny, OCR).

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Cung cấp chi tiết nền tảng lý thuyết cho toàn bộ hệ thống:

  • Chuẩn truyền thông: Khái niệm, sơ đồ nối dây và cơ chế truyền dữ liệu của UART (khung truyền Start/Data/Parity/Stop, các chế độ Simplex, Half-duplex, Full-duplex), chuẩn SPI (Master-Slave, nối song song/nối chuỗi chân SS), chuẩn I2C (cơ chế truyền gói tin Start/Address/Data/Stop, trở kéo 4.7kΩ).
  • Thư viện xử lý ảnh: Cơ chế hoạt động của OpenCV và lý do sử dụng EmguCV làm wrapper cho ngôn ngữ C#.
  • Cơ sở dữ liệu: Phân tích ưu/nhược điểm của SQL, hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ SQL Server, nền tảng Firebase và cơ chế lưu trữ JSON thời gian thực của Firebase Realtime Database.
  • Thuật toán thị giác máy tính: Nguyên lý hoạt động của OCR (Template Matching, KNN, SVM, CNN) và 5 bước xử lý của thuật toán phát hiện biên Canny Edge Detector.
  • Thông số phần cứng: Bảng thông số kỹ thuật, sơ đồ chân và nguyên lý hoạt động của Arduino Uno R3, Arduino Mega 2560, Servo SG90, Cảm biến siêu âm HC-SR04, Mô-đun RFID-RC522, Mô-đun Wi-Fi ESP8266 và LCD 1602 tích hợp I2C.

Chương 3: Thiết kế và xây dựng hệ thống

Mô tả chi tiết phương án thiết kế hệ thống toàn diện:

  • Đưa ra sơ đồ khối nguyên lý toàn hệ thống và nguyên lý hoạt động luân chuyển của phương tiện từ cổng vào, vị trí đỗ đến cổng ra.
  • Thiết kế sơ đồ nguyên lý kết nối chi tiết giữa Arduino Mega 2560 với RFID-RC522 (chuẩn SPI), cảm biến HC-SR04 (chân Trigger/Echo), màn hình LCD 1602 (I2C), LED hiển thị và mô-đun ESP8266 (UART).
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật cho phần mềm quản lý trung tâm trên máy tính, lưu đồ đăng nhập hệ thống, lưu đồ đọc thẻ RFID, lưu đồ điều khiển động cơ servo, lưu đồ xử lý ảnh biển số và lưu đồ quản lý thêm/xóa thẻ.

Chương 4: Kết quả thực hiện

Trình bày kết quả chế tạo và thử nghiệm hệ thống:

  • Hoàn thiện mạch in (PCB) và lắp ráp thành công mô hình sa bàn bãi đỗ xe tự động hoạt động đồng bộ.
  • Xây dựng giao diện phần mềm quản lý trên máy tính (C#): màn hình đăng nhập, giao diện kết nối thiết bị, bảng điều khiển quản lý thẻ (thêm, xóa, kiểm tra thẻ hợp lệ/không hợp lệ), giao diện xử lý phương tiện vào/ra.
  • Kết quả lưu trữ CSDL SQL Server: thư mục lưu ảnh gốc, thư mục lưu ảnh cắt xén biển số, bảng quản lý tài khoản người dùng, danh sách thẻ và bảng nhật ký chi tiết thời gian xe vào/ra.
  • Kết quả hiển thị tại chỗ qua màn hình LCD và kết quả hiển thị trạng thái vị trí đỗ thời gian thực trên ứng dụng di động thông qua Firebase Realtime Database.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá toàn bộ khối lượng công việc đã hoàn thành so với mục tiêu ban đầu. Phân tích các mặt hạn chế còn tồn tại trong quá trình thử nghiệm và đề xuất các giải pháp kỹ thuật nhằm phát triển, nâng cấp hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính đạt được

  • Chế tạo thành công mô hình phần cứng bãi gửi xe tự động hoàn chỉnh, tích hợp ổn định giữa vi điều khiển Arduino Mega 2560, đầu đọc thẻ RFID-RC522, cảm biến siêu âm HC-SR04, màn hình LCD 1602 và động cơ servo barrier.
  • Xây dựng hệ thống phần mềm quản lý trung tâm bằng C# tích hợp thư viện EmguCV: tự động kích hoạt camera chụp ảnh, nhận dạng biển số và đối soát chính xác với mã thẻ từ khi xe ra vào.
  • Thiết lập cơ chế kiểm soát an ninh đa tầng: Nếu biển số xe lúc ra trùng khớp với biển số lúc vào, hệ thống cho phép xe ra và mở barrier; nếu biển số sai lệch hoặc thẻ không có trong hệ thống, phần mềm lập tức cảnh báo lỗi và giữ đóng barrier.
  • Tự động hóa phát hiện chỗ trống trong bãi đỗ với cảm biến siêu âm HC-SR04; hiển thị số chỗ trống trực tiếp trên màn hình LCD, đèn LED chỉ thị tại bãi và đồng bộ dữ liệu không dây qua ESP8266 lên ứng dụng di động theo thời gian thực.
  • Thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu kép: SQL Server quản lý dữ liệu giao dịch nội bộ và Firebase Realtime Database phục vụ đồng bộ dữ liệu trực tuyến.

Đóng góp của đề tài

Đồ án đã chứng minh tính khả thi của việc tích hợp công nghệ RFID, thị giác máy tính và IoT trong việc hiện đại hóa công tác quản lý bãi đỗ xe tại đô thị. Hệ thống giải quyết triệt để các hạn chế của bãi giữ xe truyền thống (loại bỏ vé giấy, giảm thời gian chờ, chống gian lận biển số và nâng cao hiệu quả quản trị phương tiện).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Độ chính xác của thuật toán nhận diện ký tự quang học (OCR) phụ thuộc nhiều vào chất lượng ảnh thu nhận từ camera; dễ bị ảnh hưởng khi biển số bị bám bẩn, bị cong vênh hoặc trong điều kiện môi trường ánh sáng yếu, góc chụp bị lệch.
  • Mô hình thử nghiệm được triển khai ở quy mô sa bàn phòng thí nghiệm, chưa đánh giá áp lực vận hành thực tế khi lưu lượng phương tiện ra vào đồng thời ở mức độ cao.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp phần cứng camera độ phân giải cao và bổ sung hệ thống đèn trợ sáng chuyên dụng tại cổng kiểm soát.
  • Ứng dụng các mô hình học sâu (Deep Learning, CNN) trong xử lý ảnh để nâng cao độ chính xác nhận diện biển số trong điều kiện ánh sáng phức tạp.
  • Tích hợp cổng thanh toán phí gửi xe tự động thông qua quét mã QR hoặc ví điện tử.
  • Mở rộng quy mô kiến trúc hệ thống để quản lý bãi đỗ xe nhiều tầng, tích hợp thuật toán định vị và dẫn đường phương tiện đến chính xác vị trí đỗ còn trống.

Giá trị tham khảo

Tài liệu đồ án là nguồn tham khảo hữu ích đối với:

  • Sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Điện - Điện tử, Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Công nghệ Thông tin: Tham khảo cách thiết kế mạch in, kết nối các chuẩn giao tiếp vi điều khiển (UART, SPI, I2C) và lập trình nhúng Arduino kết hợp ESP8266.
  • Người nghiên cứu các đề tài về IoT và Thị giác máy tính: Cung cấp tài liệu thực hành về việc tích hợp thư viện EmguCV trên môi trường C# (.NET), thuật toán dò biên Canny, kỹ thuật nhận dạng ký tự OCR và phương thức đồng bộ dữ liệu thời gian thực giữa phần cứng với Firebase Realtime Database.
  • Kỹ sư triển khai hệ thống quản lý tòa nhà thông minh: Cung cấp giải pháp mẫu về quy trình kiểm soát phương tiện tự động kết hợp đối soát an ninh bằng hình ảnh và thẻ từ.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao hệ thống lại sử dụng đồng thời hai loại cơ sở dữ liệu là SQL Server và Firebase Realtime Database?

SQL Server là hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) được cài đặt trên máy tính trung tâm để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc nội bộ với độ an toàn cao (bảng tài khoản quản trị, danh sách thẻ hợp lệ, đường dẫn ảnh lưu trữ, nhật ký chi tiết ngày giờ phương tiện vào/ra). Trong khi đó, Firebase Realtime Database là cơ sở dữ liệu NoSQL đám mây được sử dụng để đồng bộ hóa trạng thái số chỗ trống tức thời giữa mô-đun Wi-Fi ESP8266 và ứng dụng di động của người dùng mà không cần mở cổng mạng nội bộ phức tạp.

2. Thuật toán phát hiện biên Canny (Canny Edge Detector) trong đồ án gồm những bước xử lý nào?

Thuật toán Canny trong đề tài được triển khai qua 5 bước tuần tự:

  1. Lọc bớt nhiễu trong ảnh bằng bộ lọc Gaussian để làm mịn ảnh.
  2. Tính toán giá trị gradient độ xám của ảnh bằng bộ lọc Sobel nhằm xác định cường độ sáng và hướng biến thiên biên.
  3. Triệt không cực đại (Non-maximum Suppression) để chỉ giữ lại các điểm có giá trị gradient lớn nhất cục bộ.
  4. Áp dụng kỹ thuật ngưỡng kép (Double Thresholding) phân loại điểm ảnh thành biên chắc chắn (pixel mạnh) và biên tiềm năng (pixel yếu).
  5. Theo dõi và nối cạnh bằng độ trễ (Hysteresis) để liên kết các biên tạo thành đường bao hoàn chỉnh của biển số.

3. Quy trình đối soát an ninh khi phương tiện ra khỏi bãi đỗ diễn ra như thế nào?

Khi xe ra đến cổng, người điều khiển quẹt thẻ RFID lên đầu đọc RC522. Hệ thống thu nhận mã thẻ, đồng thời kích hoạt Webcam USB chụp ảnh phương tiện và nhận dạng biển số xe ra bằng thuật toán OCR. Phần mềm quản lý trên máy tính sẽ truy vấn CSDL SQL Server để lấy biển số xe đã ghi nhận lúc vào của mã thẻ đó. Nếu biển số nhận diện trùng khớp với dữ liệu lúc vào, phần mềm thông báo hợp lệ, lưu thời gian ra và kích hoạt động cơ servo mở barrier. Nếu biển số không trùng khớp hoặc thẻ không tồn tại trong hệ thống, phần mềm sẽ hiển thị cảnh báo lỗi và giữ đóng barrier.

4. Cảm biến siêu âm HC-SR04 xác định chỗ trống trong bãi xe theo nguyên lý và thông số nào?

Cảm biến HC-SR04 phát ra sóng siêu âm tần số 40 Hz từ chân Trigger và đo khoảng cách dựa trên thời gian sóng phản xạ dội ngược lại chân Echo theo công thức: $\text{Khoảng cách} = (\text{Vận tốc} \times \text{Thời gian}) / 2$. Cảm biến hoạt động ở điện áp 5V, dòng tiêu thụ 15 mA, góc quét $15^\circ$, khoảng cách đo thực tế trong mô hình từ 2 cm đến 80 cm với sai số 3 mm, giúp phát hiện sự hiện diện của xe tại từng vị trí đỗ để kích hoạt đèn LED chỉ thị và cập nhật số chỗ trống lên màn hình LCD 1602.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế bãi gửi xe tự động" của sinh viên Phạm Lê Bình và Trần Mạnh Cường (ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình hệ thống quản lý bãi xe tự động. Đề tài kết hợp thành công công nghệ nhận dạng thẻ từ RFID, xử lý ảnh nhận diện biển số phương tiện qua thư viện EmguCV, điều khiển giám sát vị trí đỗ thời gian thực bằng cảm biến siêu âm, đồng thời đồng bộ hóa dữ liệu lên máy tính quản lý và ứng dụng di động. Kết quả nghiên cứu cung cấp một giải pháp kỹ thuật toàn diện, có tính thực tiễn cao nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa hạ tầng giao thông tĩnh tại các đô thị hiện đại.