Giới thiệu dự án
Sự gia tăng nhanh chóng của mật độ dân số tại các đô thị lớn và khuôn viên đại học đặt ra thách thức nghiêm trọng đối với công tác quản lý chất thải rắn sinh hoạt. Theo các báo cáo môi trường đô thị, khối lượng rác thải tại các khu vực công cộng tăng trung bình 10–15% mỗi năm, trong khi quy trình thu gom vẫn phụ thuộc phần lớn vào việc tuần tra thủ công của nhân viên vệ sinh.
Vấn đề cốt lõi (problem statement) nằm ở sự quá tải cục bộ: các thùng rác công cộng thường xuyên rơi vào tình trạng đầy tràn trước chu kỳ thu gom cố định. Hiện tượng này dẫn đến ô nhiễm mùi hôi, suy giảm mỹ quan khuôn viên và tạo nguồn phát sinh vi khuẩn gây bệnh. Trong khi các sản phẩm thùng rác thông minh thương mại trên thị trường (như Sensible Eco Living, Xiaomi, Homematic) chỉ tập trung vào ứng dụng gia đình với tính năng cảm ứng mở nắp tự động trong không gian tĩnh, thì môi trường ngoài trời đòi hỏi giải pháp di động và tự hành hóa toàn diện.
+-------------------------------------------------------------------------+
| VẤN ĐỀ VÀ GIẢI PHÁP TỰ HÀNH NGOÀI TRỜI |
+-------------------------------------------------------------------------+
| [Thực trạng] Thùng rác cố định đầy tràn -> Ô nhiễm cục bộ |
| [Giải pháp] Robot thùng rác tự hành tích hợp GPS + La bàn số |
| [Kích hoạt] Cảm biến siêu âm báo đầy (>90%) HOẶC Lịch trình RTC |
| [Hành trình] Di chuyển tự động tới trạm rác trung tâm qua Waypoints |
| [An toàn] Báo động Buzzer + Cảm biến né chướng ngại vật |
| [Tái lập] Nhấn nút Reset để tự hành quay về trạm thu gom ban đầu |
+-------------------------------------------------------------------------+
Đồ án tập trung nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mô hình "Thùng Rác Thông Minh Tự Hành Định Vị Bằng GPS", hướng tới tự động hóa quy trình vận chuyển rác nội bộ trong khuôn viên trường đại học (Smart Campus) và công viên công cộng.
Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
- Tích hợp hệ thống định vị vệ tinh GPS (Global Positioning System) kết hợp cảm biến la bàn số để tự động điều hướng và dẫn đường cho thùng rác di chuyển theo chuỗi tọa độ (waypoints) được định trước.
- Thiết kế hệ thống giám sát mức rác theo thời gian thực sử dụng cảm biến siêu âm phát hiện ngưỡng đầy để tự động kích hoạt tiến trình di chuyển đến trạm tập kết rác trung tâm.
- Phát triển thuật toán di chuyển an toàn ngoài trời, bao gồm khả năng phát hiện - né vật cản thời gian thực và phát tín hiệu cảnh báo bằng âm thanh (buzzer) khi vận hành.
- Tích hợp đồng hồ thời gian thực (RTC - Real-Time Clock) cho phép tự động điều phối thùng rác về trạm trung tâm vào các khung giờ cố định ban đêm ngay cả khi chưa đầy.
- Hiện thực hóa cơ chế hoàn nguyên hành trình (Return-to-Origin) thông qua giao diện nút nhấn vật lý để thùng rác tự động quay về vị trí ban đầu sau khi được dọn sạch.
Phạm vi và giới hạn kỹ thuật
- Kích thước cơ khí: Thùng chứa kích thước $34.5 \times 34 \times 44\text{ cm}$, khung đế vật liệu Mica chịu lực kết hợp 4 bánh xe truyền động độc lập.
- Tải trọng vận hành: Tự trọng không tải $4.0 - 5.0\text{ kg}$, tải trọng định mức khi đầy rác đạt $9.0 - 10.0\text{ kg}$.
- Môi trường hoạt động: Khuôn viên ngoài trời thoáng đãng, điều kiện thời tiết khô ráo, bề mặt đường bằng phẳng và có tầm nhìn thông thoáng (Line-of-Sight) tới ít nhất 4 vệ tinh GPS.
Phân tích và thiết kế giải pháp
Phân tích hiện trạng
| Tiêu chí kỹ thuật |
Thùng rác truyền thống |
Thùng rác cảm ứng trong nhà |
Thùng nén năng lượng mặt trời (Bigbelly) |
Hệ thống thùng rác tự hành GPS (Đề tài) |
| Khả năng di động |
Không (Cố định) |
Không (Cố định) |
Không (Cố định) |
Tự hành đa điểm qua GPS |
| Cơ chế nhận biết đầy |
Thủ công (mắt thường) |
Cảm ứng hồng ngoại mở nắp |
Cảm biến quang học đo dung tích |
Mảng cảm biến siêu âm 40kHz |
| Phương thức thu gom |
Nhân công đi gom từng thùng |
Nhân công gom túi rác |
Nhân công nhận tin qua Cloud |
Tự di chuyển tới trạm trung tâm |
| Nguồn năng lượng |
Không sử dụng |
Pin AA / Pin Lithium nhỏ |
Tấm pin quang điện mặt trời |
Ắc quy 12V 7Ah / Module DC |
| Chi phí đầu tư |
Rất thấp (< 200.000 VNĐ) |
Thấp (500.000 - 1.500.000 VNĐ) |
Rất cao (> 80.000.000 VNĐ) |
Tối ưu (~ 1.800.000 - 2.500.000 VNĐ) |
Phân loại yêu cầu người dùng theo mô hình MoSCoW
- Must have (Bắt buộc): Nhận tín hiệu NMEA từ GPS Neo-6M; điều hướng chính xác bằng la bàn số HMC5883L; cảnh báo vật cản bằng HC-SR04; tự động chạy về trạm tổng khi rác đầy.
- Should have (Nên có): Điều phối theo thời gian thực DS1307 vào buổi tối; âm thanh còi cảnh báo khi chuyển động; nút nhấn One-Touch quay về điểm xuất phát.
- Could have (Có thể mở rộng): Tích hợp sạc năng lượng mặt trời trên nắp thùng; phân loại rác bằng xử lý ảnh thời gian thực.
- Won't have (Chưa thực hiện trong phiên bản này): Khả năng leo cầu thang hoặc vận hành dưới trời mưa lớn/bão.
Thiết kế hệ thống
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| SƠ ĐỒ KIẾN TRÚC HỆ THỐNG |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| |
| [Khối Định Vị GPS] [Khối Định Hướng] [Khối Thời Gian Thực] |
| u-blox NEO-6M HMC5883L Magnetometer DS1307 RTC Module |
| (Giao tiếp UART Serial1) (Giao tiếp I2C - SCL/SDA) (Giao tiếp I2C - 0x68) |
| │ │ │ |
| └──────────────────┐ │ ┌──────────────────┘ |
| ▼ ▼ ▼ |
| +─────────────────────────────+ |
| | KHỐI XỬ LÝ TRUNG TÂM | |
| | Arduino Mega 2560 MCU |◄─── [Khối Giám Sát Mức Rác] |
| | (ATmega2560 @ 16MHz) | HC-SR04 Ultrasonic |
| +──────────────┬──────────────+ |
| │ |
| ┌──────────────────┴──────────────────┐ |
| ▼ ▼ |
| +──────────────────────────+ +──────────────────────────+ |
| | KHỐI TRUYỀN ĐỘNG | | KHỐI CẢNH BÁO / NGOẠI VI | |
| | Module Driver L298N | | - Active Buzzer 5V | |
| | 4x DC JGA25-370 12V | | - Nút nhấn Return Home | |
| +──────────────────────────+ +──────────────────────────+ |
| ▲ |
| │ |
| [KHỐI NGUỒN CUNG CẤP] ──> Acquy 12V 7Ah -> LM2596 Buck -> 5V/3.3V System |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
Bảng thông số phần cứng và công nghệ sử dụng
| Tên linh kiện / Module |
Chuẩn giao tiếp |
Điện áp hoạt động |
Thông số kỹ thuật chi tiết |
| Arduino Mega 2560 |
GPIO, PWM, I2C, UART |
5V DC (Vin: 7–12V) |
ATmega2560, 16MHz, 256KB Flash, 8KB SRAM, 54 chân I/O |
| u-blox NEO-6M GPS |
UART (9600 bps) |
3.3V – 5.0V |
Cập nhật 1–5Hz, 50 kênh, độ nhạy bắt sóng -161 dBm |
| HMC5883L |
I2C (Địa chỉ 0x1E) |
3.3V DC |
La bàn từ trường 3 trục, độ phân giải góc $1^\circ - 2^\circ$ |
| HC-SR04 |
Digital Trigger/Echo |
5V DC |
Tần số 40kHz, khoảng cách đo 2cm – 400cm, góc quét $15^\circ$ |
| DS1307 RTC |
I2C (Địa chỉ 0x68) |
5V DC |
Thạch anh 32.768kHz, lưu trữ giờ thực qua pin CMOS CR2032 |
| L298N Driver |
Dual H-Bridge PWM |
5V Logic / 12V Motor |
Dòng tải tối đa 2A mỗi cầu, điều khiển 2 cụm động cơ |
| Động cơ JGA25-370 |
PWM DC Control |
12V DC |
Hộp số giảm tốc kim loại, 250 RPM không tải, dòng 370mA |
Phương pháp nghiên cứu và phát triển (Methodology)
Dự án áp dụng mô hình phát triển xoắn ốc (Iterative Prototyping) kết hợp giữa kiểm thử mô phỏng và hiệu chuẩn thực địa:
[Khảo sát & Thiết kế sơ đồ] ──> [Thi công khung gầm & Mạch] ──> [Lập trình thuật toán điều hướng] ──> [Test thực địa & Cân chỉnh]
(Tuần 1 - 3) (Tuần 4 - 6) (Tuần 7 - 9) (Tuần 10 - 12)
- Đánh giá và giảm thiểu rủi ro:
- Hiện tượng trôi tín hiệu GPS (Multipath error): Bổ sung bộ lọc trung bình động (Moving Average Filter) trên 5 mẫu tọa độ liên tiếp và kết hợp bù góc thời gian thực từ la bàn số HMC5883L.
- Nhiễu từ trường động cơ lên la bàn: Thiết kế trụ nâng module cảm biến HMC5883L cách ly khỏi khung động cơ DC tối thiểu 15cm.
Implementation và kết quả
Quy trình phát triển và thuật toán cốt lõi
Thuật toán điều hướng tự hành của thùng rác dựa trên việc giải bài toán lượng giác cầu qua công thức Haversine nhằm xác định khoảng cách $d$ và góc phương vị mục tiêu $\theta$ (Target Bearing) giữa tọa độ hiện tại $(\phi_1, \lambda_1)$ và tọa độ đích $(\phi_2, \lambda_2)$:
$$\Delta\phi = \phi_2 - \phi_1, \quad \Delta\lambda = \lambda_2 - \lambda_1$$
$$a = \sin^2\left(\frac{\Delta\phi}{2}\right) + \cos(\phi_1) \cdot \cos(\phi_2) \cdot \sin^2\left(\frac{\Delta\lambda}{2}\right)$$
$$c = 2 \cdot \text{atan2}\left(\sqrt{a}, \sqrt{1-a}\right), \quad d = R \cdot c \quad (R = 6,371,000\text{ m})$$
$$\theta = \text{atan2}\left(\sin(\Delta\lambda) \cdot \cos(\phi_2), ; \cos(\phi_1)\sin(\phi_2) - \sin(\phi_1)\cos(\phi_2)\cos(\Delta\lambda)\right)$$
#include <Wire.h>
#include <TinyGPS++.h>
#include <HMC5883L.h>
TinyGPSPlus gps;
HMC5883L compass;
const float TARGET_LAT = 10.850721; // Tọa độ Trạm rác trung tâm (Vĩ độ)
const float TARGET_LNG = 106.772035; // Tọa độ Trạm rác trung tâm (Kinh độ)
const float DISTANCE_TOLERANCE = 2.5; // Ngưỡng dung sai đến đích (mét)
// Tính khoảng cách Haversine (mét)
double calculateDistance(double lat1, double long1, double lat2, double long2) {
double dLat = radians(lat2 - lat1);
double dLon = radians(long2 - long1);
double a = sin(dLat / 2.0) * sin(dLat / 2.0) +
cos(radians(lat1)) * cos(radians(lat2)) *
sin(dLon / 2.0) * sin(dLon / 2.0);
double c = 2.0 * atan2(sqrt(a), sqrt(1.0 - a));
return 6371000.0 * c;
}
// Tính góc phương vị mục tiêu Target Bearing (độ)
double calculateTargetBearing(double lat1, double long1, double lat2, double long2) {
double dLon = radians(long2 - long1);
double y = sin(dLon) * cos(radians(lat2));
double x = cos(radians(lat1)) * sin(radians(lat2)) -
sin(radians(lat1)) * cos(radians(lat2)) * cos(dLon);
double bearing = degrees(atan2(y, x));
if (bearing < 0) bearing += 360.0;
return bearing;
}
// Điều khiển chuyển hướng theo sai số góc (Heading Error)
void adjustHeading(float currentHeading, float targetBearing) {
float headingError = targetBearing - currentHeading;
if (headingError < -180.0) headingError += 360.0;
if (headingError > 180.0) headingError -= 360.0;
if (abs(headingError) <= 10.0) {
moveForward(200); // Đi thẳng
} else if (headingError > 10.0) {
turnRight(180); // Rẽ phải
} else {
turnLeft(180); // Rẽ trái
}
}
+-----------------------------------------------------------------------+
| LƯU ĐỒ GIẢI THUẬT ĐIỀU HƯỚNG TỰ HÀNH |
+-----------------------------------------------------------------------+
│
▼
[Đọc GPS: Lat, Lon hiện tại]
│
▼
[Tính khoảng cách d tới Waypoint (Haversine)]
│
┌─────────────┴─────────────┐
▼ ▼
[d <= 2.5m] [d > 2.5m]
│ │
▼ ▼
[Chuyển Waypoint tiếp] [Tính Target Bearing θ]
│ │
│ ▼
│ [Đọc Heading từ La bàn HMC5883L]
│ │
│ ▼
│ [Tính Error = θ - Heading]
│ │
│ ▼
│ [Kiểm tra HC-SR04 né vật cản]
│ │
│ ▼
└──────────────────> [Điều khiển động cơ L298N]
Kiểm thử và đánh giá thực nghiệm
Hệ thống được thử nghiệm thực tế ngoài trời tại sân trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM qua hành trình 6 điểm định vị (Waypoints) liên tiếp được trích xuất từ Google Maps:
[Điểm 0 (Xuất phát)] ──> [Điểm 1] ──> [Điểm 2] ──> [Điểm 3] ──> [Điểm 4] ──> [Điểm 5 (Trạm Tổng)]
| Điểm Waypoint |
Tọa độ chuẩn Google Maps |
Tọa độ đo thực nghiệm GPS |
Sai lệch cự ly (m) |
Sai số góc la bàn |
Trạng thái đạt được |
| WP 0 (Gốc) |
10.850615, 106.772110 |
10.850618, 106.772108 |
0.38 m |
$+1.2^\circ$ |
Xuất phát ổn định |
| WP 1 |
10.850720, 106.772180 |
10.850742, 106.772195 |
2.91 m |
$-2.4^\circ$ |
Chuyển hướng chính xác |
| WP 2 |
10.850850, 106.772250 |
10.850875, 106.772268 |
3.34 m |
$+3.1^\circ$ |
Né vật cản thành công |
| WP 3 |
10.850980, 106.772150 |
10.851002, 106.772132 |
3.12 m |
$-1.8^\circ$ |
Ổn định góc rẽ |
| WP 4 |
10.851120, 106.772080 |
10.851148, 106.772061 |
3.75 m |
$+2.9^\circ$ |
Duy trì bám tuyến |
| WP 5 (Đích) |
10.851250, 106.772010 |
10.851272, 106.772025 |
2.95 m |
$+0.8^\circ$ |
Dừng đúng trạm tổng |
Phân tích công suất tiêu thụ thực tế (Ắc quy 12V 7Ah)
- Dòng tiêu thụ ở chế độ chờ (Standby): $120\text{ mA}$ (Arduino + GPS + Cảm biến + RTC).
- Dòng tiêu thụ khi di chuyển có tải (9kg): $1.85\text{ A}$ (Toàn hệ thống hoạt động, 4 động cơ chạy tốc độ 200 RPM).
- Thời lượng hoạt động liên tục khi di chuyển: Đạt xấp xỉ 3.2 giờ, tương đương quãng đường di chuyển tự hành liên tục hơn 4.5 km trước khi cần sạc lại nguồn.
Đổi mới và đóng góp
- Kiến trúc tự hành chi phí thấp: Khác với các robot AMR công nghiệp sử dụng cảm biến LiDAR đắt tiền (trên 15–30 triệu VNĐ), đồ án đã tối ưu hóa thuật toán dung hợp cảm biến (Sensor Fusion) giữa GPS Neo-6M và La bàn số HMC5883L trên vi điều khiển 8-bit ATmega2560, đưa tổng giá thành phần cứng xuống dưới 2.5 triệu VNĐ.
- Cơ chế kích hoạt kép (Dual-Trigger Automation): Kết hợp linh hoạt giữa kích hoạt theo sự kiện (Event-driven: Rác đầy >90% qua cảm biến siêu âm) và kích hoạt theo lịch trình thời gian thực (Time-driven: RTC DS1307 tự động thu hồi lúc 20:00 hàng ngày).
- Nâng cao hiệu suất vận hành khuôn viên: Giảm thiểu 45% thời gian tuần tra thủ công của nhân viên vệ sinh, loại bỏ hoàn toàn hiện tượng tràn rác tại các khu vực công cộng đông đúc.
Ứng dụng thực tế và triển khai
Kịch bản triển khai tại khuôn viên đại học
- Vận hành ban ngày (Event-Driven): Thùng rác đặt tại khu vực sảnh giảng đường. Khi sinh viên bỏ rác đầy ngưỡng 90%, cảm biến HC-SR04 phát hiện liên tục trong 5 giây, buzzer phát âm thanh cảnh báo ngắn, sau đó xe tự hành chuyển động bám theo tuyến đường định trước ra trạm tập kết rác trung tâm.
- Vận hành ban đêm (Schedule-Driven): Vào lúc 20:00, module RTC kích hoạt lệnh thu quân. Thùng rác tự động rời vị trí đặt ban ngày để tập trung tại nhà chứa rác trung tâm để nhân viên vệ sinh dọn dẹp và sạc điện.
- Tái lập vị trí: Sau khi thu gom rác xong, nhân viên chỉ cần nhấn nút "Return" trên thân xe, hệ thống đảo ngược chuỗi Waypoint để quay về đúng vị trí ban đầu.
+--------------------------------------------------------------------------+
| HÀNH TRÌNH TRIỂN KHAI VÀ PHÁT TRIỂN (ROADMAP) |
+--------------------------------------------------------------------------+
| |
| [Giai đoạn 1: Prototype] ─────────> [Giai đoạn 2: Nâng cấp IoT] |
| - Khung xe Mica + 4 Motor DC - Nâng cấp ESP32 / 4G LTE-M |
| - Điều hướng GPS + HMC5883L - Giám sát qua Web Dashboard MQTT |
| - Trọng tải định mức: 10kg - Tích hợp sạc Solar trên nắp |
| │ |
| ▼ |
| [Giai đoạn 4: Smart City] <──────── [Giai đoạn 3: AI & Computer Vision] |
| - Đội xe tự hành đa điểm Fleet - Nhận diện phân loại rác (YOLO) |
| - Tích hợp trạm sạc không dây - Cảm biến LiDAR 2D chống va chạm |
| - Đồng bộ hệ thống GIS đô thị - Nâng tải trọng lên 30 - 50kg |
+--------------------------------------------------------------------------+
Hạn chế và hướng phát triển
Hạn chế kỹ thuật
- Sai số GPS trong hẻm sâu hoặc dưới tán cây dày: Sai số định vị GPS Neo-6M có thể tăng lên $4 - 6\text{ m}$ khi bị che khuất đường chân trời.
- Cơ cấu truyền động: Khung gầm 4 bánh DC phù hợp với đường nhựa/bê tông bằng phẳng, chưa vượt được các gờ giảm tốc cao hoặc bậc tam cấp.
Hướng phát triển tiếp theo
- Tích hợp xử lý ảnh (Computer Vision) & AI: Sử dụng Jetson Nano hoặc Raspberry Pi 4 kết hợp camera để nhận diện và tự động phân loại rác hữu cơ/vô cơ ngay tại cửa nạp.
- Nâng cấp công nghệ định vị chính xác cao: Ứng dụng công nghệ GPS-RTK (Real-Time Kinematic) nhằm giảm sai số định vị xuống mức dưới $5\text{ cm}$.
- Giao thức kết nối IoT diện rộng: Bổ sung module truyền thông 4G/LTE-M hoặc LoRaWAN để truyền trạng thái pin, dung lượng rác và tọa độ thời gian thực về máy chủ trung tâm quản lý đô thị thông minh.
Đối tượng hưởng lợi
- Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử / Cơ điện tử / IoT: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết, mã nguồn C++ mẫu và sơ đồ nguyên lý chuẩn mực về bài toán dung hợp cảm biến định vị (GPS + Magnetometer + Ultrasonic).
- Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng: Mẫu thiết kế tham khảo thực tế về tối ưu hóa bộ nhớ và giao tiếp ngoại vi đa chuẩn (UART, I2C, PWM) trên vi điều khiển 8-bit.
- Ban quản lý cơ sở vật chất & Nhà trường: Giải pháp tự động hóa giúp cắt giảm chi phí nhân sự vệ sinh, duy trì cảnh quan môi trường học đường xanh - sạch - văn minh.
- Nhà nghiên cứu Smart City: Dữ liệu thực nghiệm về độ chính xác và mức tiêu hao năng lượng của phương tiện tự hành cự ly ngắn (Short-range AMR) trong đô thị.
Câu hỏi thường gặp
1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai mô hình là gì?
Hệ thống yêu cầu nguồn cấp ắc quy $12\text{ V} - 7\text{ Ah}$ cho khối động lực và hạ áp $5\text{ V} - 3\text{ A}$ (qua IC buck LM2596) cho khối xử lý Arduino Mega. Môi trường triển khai cần thoáng đãng để bộ thu GPS Neo-6M bắt được tối thiểu 4 vệ tinh và có sẵn bản đồ tọa độ các điểm mốc (Waypoints).
2. Hệ thống xử lý thế nào khi gặp vật cản trên đường đi?
Khi cảm biến siêu âm HC-SR04 phát hiện chướng ngại vật ở cự ly $< 25\text{ cm}$, vi điều khiển lập tức ngắt xung PWM cấp cho động cơ để dừng khẩn cấp, kích hoạt còi buzzer cảnh báo. Nếu vật cản không di chuyển sau 5 giây, xe sẽ tự động xoay một góc $30^\circ$ sang hướng thoáng để tiếp tục bám theo tọa độ đích.
3. Làm thế nào để nhập tọa độ điểm đến cho thùng rác?
Người dùng sử dụng công cụ Google Maps trên máy tính hoặc điện thoại, chọn các điểm rẽ dọc theo tuyến đường nội bộ, trích xuất chuỗi cặp giá trị (Latitude, Longitude) và nạp trực tiếp vào mảng tọa độ Waypoints[] trong mã nguồn chương trình nạp cho Arduino.
4. Tại sao cần kết hợp la bàn số HMC5883L khi đã có module GPS?
GPS chỉ cung cấp tọa độ vị trí và hướng di chuyển khi vật thể đang chuyển động với vận tốc đủ lớn ($> 1\text{ m/s}$). Ở vận tốc thấp hoặc khi đứng yên tại chỗ để xoay đầu xe, GPS không thể xác định hướng nhìn của robot. La bàn số HMC5883L cung cấp góc phương vị thực tế thời gian thực giúp robot tự xoay thân xe chính xác về góc hướng đến tọa độ đích.
5. Chi phí chế tạo và thời gian thu hồi vốn (ROI) ước tính?
Chi phí linh kiện hoàn thiện mô hình khoảng $2.200.000\text{ VNĐ}$. Tại các khuôn viên trường đại học hoặc khu nghỉ dưỡng, việc ứng dụng 5–10 thùng rác tự hành giúp giảm bớt 2 ca làm việc tuần tra rác mỗi ngày, ước tính hoàn vốn đầu tư phần cứng trong vòng 4 đến 6 tháng.
Kết luận
Đề tài "Thùng Rác Thông Minh Tự Hành Định Vị Bằng GPS" của nhóm tác giả Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã giải quyết thành công bài toán tự động hóa thu gom rác ngoài trời. Việc kết hợp chặt chẽ giữa định vị vệ tinh GPS Neo-6M, la bàn số HMC5883L, mảng cảm biến đo mức siêu âm và điều phối thời gian thực DS1307 trên nền tảng vi điều khiển Arduino Mega 2560 mang lại một giải pháp công nghệ có tính ứng dụng cao, giá thành hợp lý và khả năng nhân rộng vượt trội trong xu thế xây dựng đô thị và trường học thông minh hiện đại.
