Ứng Dụng IoT Trong Giám Sát Xe Thời Gian Thực và Phòng Ngừa Sự Cố - Nghiên Cứu SV ĐH SPKT TPHCM

Giám sát xe IoT: Giải pháp phòng ngừa sự cố, theo dõi vị trí & trạng thái xe thời gian thực. Tăng cường an toàn, quản lý hiệu quả đội xe của bạn.

• Tác giả: Nguyễn Hoàng Anh Tuấn
• Người hướng dẫn: Th.s Nguyễn Thành Tuyên
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kĩ Thuật Ô Tô
• Đề tài: Ứng Dụng IOT Trong Giám Sát Xe Thời Gian Thực Và Phòng Ngừa Sự Cố
• Loại tài liệu: Công Trình Nghiên Cứu Khoa Học Của Sinh Viên
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC NHỮNG TỪ VIẾT TẮT
• THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
• MỞ ĐẦU
• 1. Tổng quan tóm lược đề tài
• 2. Tổng quan tình hình nghiên cứu hiện nay
• 3. Lý do chọn đề tài
• 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 5. Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu
• 5.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 5.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 1.1. Esp32 Pico Kit
• 1.2. Cảm biến độ ẩm DHT11
• 1.3. Cảm biến nồng độ CO MQ7
• 1.4. Module định vị GPS NEO M8N
• 1.5. Mạch sạc pin 3S và pin Cell 18650
• 1.6. Module truyền thông CAN Bus TJA1050
• 1.7. Hệ thống Door Lock và hệ thống Theft Deterrent của xe Toyota Vios 2007
• 1.7.1. Cơ sở lí thuyết hệ thống Door Lock
• 1.7.2. Cơ sở lí thuyết hệ thống Theft Deterrent
• 1.8. Cơ sở lí thuyết về nền tảng Firebase google
• 1.9. Cơ sở mạng CAN Bus
• 1.10. Các phần mềm lập trình
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG
• 2.1. Sơ đồ khối hệ thống
• 2.1.1. Yêu cầu của hệ thống
• 2.1.2. Sơ đồ khối và chức năng của mỗi khối
• 2.1.3. Nguyên lí hoạt động của hệ thống
• 2.2. Tính toán, thiết kế hệ thống
• 2.2.1. Cảm biến DHT11 và cảm biến MQ7
• 2.2.2. Module xác định vị trí GPS NEO M8N
• 2.2.3. Module truyền thông CAN Bus TJA1050
• 2.2.4. Khối xử lý trung tâm
• 2.2.6. Xây dựng app trên điện thoại
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ THỰC HIỆN
• 3.1. Kết quả thực nghiệm trên xe Toyota Vios 2007
• 3.2. Đánh giá kết quả
• KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 1. Ý nghĩa khoa học
• 2. Đóng góp mới của đề tài
• 3. Hướng phát triển đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 1: Code chương trình giao tiếp và nhận tín hiệu của Esp32
• Phụ lục 2: Sơ đồ mạch điện của hệ thống Door Lock và Theft Deterrent
• Phụ lục 3: Thiết kế giao diện hiển thị thông tin cho app

Tóm tắt

I. Giám Sát Xe IoT Tổng Quan Về Kỷ Nguyên Quản Lý Mới

Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành vận tải với sự ra đời của Internet of Things (IoT). Giám sát xe IoT không còn là một khái niệm xa vời mà đã trở thành một giải pháp cốt lõi, giúp chuyển đổi cách thức quản lý và vận hành phương tiện. Thay vì chỉ dựa vào các phương pháp thủ công hoặc các công nghệ lỗi thời, giờ đây các doanh nghiệp và cá nhân có thể truy cập vào dữ liệu xe thời gian thực một cách liên tục và chính xác. Hệ thống này tích hợp các cảm biến IoT cho xe và thiết bị định vị GPS để thu thập một lượng lớn thông tin, từ vị trí, tốc độ, tình trạng động cơ đến các yếu tố môi trường bên trong xe như nhiệt độ và độ ẩm. Tất cả dữ liệu này được truyền về một nền tảng IoT (IoT Platform) trung tâm, nơi chúng được phân tích và hiển thị một cách trực quan. Điều này không chỉ giúp tăng cường an ninh và chống trộm xe mà còn cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành đội xe, đặt nền móng cho một hệ thống quản lý logistics thông minh và an toàn hơn.

1.1. Sự phát triển của hệ thống giám sát xe trực tuyến

Lịch sử của hệ thống giám sát xe trực tuyến đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển. Ban đầu, công nghệ chỉ giới hạn ở việc theo dõi vị trí cơ bản thông qua GPS. Tuy nhiên, với sự tiến bộ của công nghệ telematics, các hệ thống hiện đại đã có khả năng thu thập và truyền tải một loạt dữ liệu phong phú hơn. Các giải pháp ban đầu thường cồng kềnh, chi phí cao và chỉ phù hợp với các doanh nghiệp lớn. Ngày nay, sự thu nhỏ của linh kiện điện tử và chi phí giảm đã làm cho công nghệ này trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết, áp dụng được cho cả xe cá nhân và các đội xe quy mô nhỏ. Sự chuyển đổi từ giám sát thụ động sang giám sát chủ động, với khả năng cung cấp cảnh báo tức thì, đã đánh dấu một bước ngoặt quan trọng, giúp người quản lý có thể can thiệp kịp thời trước khi sự cố xảy ra.

1.2. Vai trò của nền tảng IoT IoT Platform trong vận tải

Một nền tảng IoT đóng vai trò như bộ não của toàn bộ hệ thống giám sát. Nó chịu trách nhiệm thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu từ hàng ngàn thiết bị cảm biến và GPS được lắp đặt trên xe. Nền tảng này cung cấp các giao diện trực quan như bảng điều khiển (dashboard) và ứng dụng di động, cho phép người dùng theo dõi hành trình xe một cách dễ dàng. Hơn nữa, các nền tảng tiên tiến còn tích hợp các thuật toán học máy để thực hiện phân tích hành vi lái xe và đưa ra các dự báo về bảo trì dự đoán. Ví dụ, nghiên cứu "Ứng dụng IOT trong giám sát xe thời gian thực và phòng ngừa sự cố" của Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TPHCM đã sử dụng nền tảng Firebase của Google để xây dựng một Realtime Database, cho phép lưu trữ và đồng bộ hóa dữ liệu với độ trễ chỉ vài giây, minh chứng cho sức mạnh và tính hiệu quả của các nền tảng đám mây trong quản lý vận tải hiện đại.

II. Thách Thức Vận Hành Rủi Ro Tiềm Ẩn Khi Thiếu Giám Sát

Việc vận hành phương tiện, dù là cá nhân hay trong một đội xe lớn, luôn tiềm ẩn nhiều rủi ro nếu thiếu đi một hệ thống giám sát hiệu quả. Các sự cố không chỉ gây thiệt hại về tài sản mà còn đe dọa trực tiếp đến an toàn của con người. Một trong những nguy cơ nghiêm trọng là nhiệt độ bên trong xe tăng cao đột ngột khi đỗ dưới trời nắng, có thể gây nổ các vật dụng dễ cháy và làm hư hỏng nội thất. Bên cạnh đó, tình trạng trộm cắp ngày càng tinh vi đòi hỏi các biện pháp an ninh và chống trộm xe phải vượt trội hơn các hệ thống báo động truyền thống. Các phương pháp quản lý cũ thường không cung cấp đủ thông tin để phòng ngừa sự cố một cách chủ động. Việc thiếu dữ liệu xe thời gian thực khiến người quản lý không thể phát hiện sớm các vấn đề như tài xế ngủ gật, động cơ quá nhiệt, hay xe đi vào khu vực nguy hiểm. Đây là những thách thức lớn đối với quản lý rủi ro vận tải trong bối cảnh hiện nay.

2.1. Nguy cơ an toàn từ nhiệt độ và chất lượng không khí

Nghiên cứu khoa học đã chỉ ra những nguy hiểm tiềm tàng bên trong một chiếc xe đóng kín. Theo tài liệu nghiên cứu SV2022-10, "Nhiệt độ bên trong xe ô tô có thể tăng rất cao do hiệu ứng nhà kính, khoảng 60 – 70 độ C... hoàn toàn có thể phát nổ". Tình trạng này không chỉ gây nguy cơ cháy nổ mà còn làm biến đổi các vật liệu nhựa, sinh ra khí Benzen độc hại. Một rủi ro khác là ngộ độc khí Carbon Monoxide (CO) khi tài xế ngủ trong xe đang bật điều hòa. Việc thiếu một hệ thống giám sát nhiệt độ thùng xe và nồng độ khí độc có thể dẫn đến những hậu quả thảm khốc. Do đó, việc trang bị các cảm biến IoT cho xe để theo dõi các chỉ số này là một yêu cầu cấp thiết để đảm bảo an toàn.

2.2. Vấn đề an ninh và chống trộm xe trong bối cảnh mới

Các hệ thống chống trộm truyền thống đang dần trở nên kém hiệu quả trước các thủ đoạn tinh vi của tội phạm. Kẻ trộm có thể vô hiệu hóa còi báo động hoặc lợi dụng sự thờ ơ của người xung quanh để thực hiện hành vi phạm tội. Tài liệu gốc nhận định: "các hệ thống chống trộm của xe đang dần đánh mất đi tác dụng của nó khi mà tài xế sẽ không thể biết được bất cứ thông tin gì về xe hơi của mình nếu như người tài xế ấy ở cách quá xa chiếc xe". Một giải pháp quản lý đội xe hiện đại cần tích hợp khả năng giám sát vị trí liên tục, gửi cảnh báo tức thì đến điện thoại người dùng khi có dấu hiệu xâm nhập trái phép, chẳng hạn như cửa bị cạy mở hoặc xe di chuyển ra khỏi khu vực an toàn đã được thiết lập bằng hàng rào địa lý (geofencing).

III. Phương Pháp Giám Sát Xe IoT Tích Hợp Cảm Biến GPS

Để giải quyết các thách thức đã nêu, một hệ thống giám sát xe IoT toàn diện được xây dựng dựa trên sự kết hợp của phần cứng và phần mềm chuyên dụng. Cốt lõi của hệ thống là một bộ vi điều khiển trung tâm, như ESP32 trong nghiên cứu tham khảo, có nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các cảm biến IoT cho xe được lắp đặt để đo lường các thông số quan trọng như nhiệt độ, độ ẩm (cảm biến DHT11), và nồng độ khí CO (cảm biến MQ7). Đồng thời, một module GPS (như NEO M8N) liên tục xác định vị trí và tốc độ của xe. Dữ liệu này sau đó được xử lý và gửi lên một nền tảng đám mây thông qua kết nối không dây. Kiến trúc này cho phép hệ thống hoạt động một cách tự động và liên tục, cung cấp một cái nhìn tổng quan và chi tiết về trạng thái của phương tiện tại bất kỳ thời điểm nào, là nền tảng cho việc theo dõi hành trình xe và phòng ngừa sự cố.

3.1. Kiến trúc hệ thống Từ cảm biến IoT đến nền tảng đám mây

Một kiến trúc hệ thống giám sát điển hình bao gồm ba lớp chính: lớp thu thập dữ liệu, lớp xử lý và truyền thông, và lớp ứng dụng. Lớp thu thập dữ liệu bao gồm các cảm biến IoT cho xe và module thiết bị định vị GPS cho xe tải. Lớp xử lý, thường là một vi điều khiển như ESP32, tổng hợp các tín hiệu này. Sau đó, dữ liệu được mã hóa và gửi lên nền tảng IoT (ví dụ: Firebase Realtime Database) qua mạng di động hoặc Wi-Fi. Cuối cùng, lớp ứng dụng là nơi người dùng tương tác với hệ thống thông qua một phần mềm quản lý vận tải (TMS) hoặc ứng dụng di động. Sơ đồ khối trong nghiên cứu SV2022-10 đã minh họa rõ ràng mối liên kết này, cho thấy sự phối hợp nhịp nhàng giữa "Khối cảm biến", "Khối định vị", "Khối xử lý trung tâm" và "Khối app trên điện thoại".

3.2. Cách thiết bị định vị GPS và cảm biến thu thập dữ liệu

Module thiết bị định vị GPS hoạt động bằng cách nhận tín hiệu từ ít nhất ba vệ tinh để tính toán tọa độ kinh độ và vĩ độ. Dữ liệu này cho phép xác định vị trí chính xác của xe trên bản đồ số. Trong khi đó, các cảm biến môi trường như DHT11 và MQ7 hoạt động dựa trên các nguyên lý vật lý và hóa học. Cảm biến DHT11 sử dụng một tụ điện cảm biến độ ẩm và một điện trở nhiệt để đo các thông số tương ứng. Cảm biến khí CO MQ7 sử dụng vật liệu bán dẫn SnO2 có độ dẫn điện thay đổi khi tiếp xúc với khí CO. Các giá trị analog từ cảm biến này được chuyển đổi thành tín hiệu số và được bộ vi xử lý đọc, cung cấp dữ liệu xe thời gian thực về môi trường bên trong cabin.

IV. Bí Quyết Phòng Ngừa Sự Cố Cảnh Báo Phân Tích Dữ Liệu

Giá trị lớn nhất của một hệ thống giám sát xe trực tuyến không chỉ nằm ở việc theo dõi, mà còn ở khả năng phòng ngừa sự cố một cách chủ động. Thay vì chỉ ghi nhận lại những gì đã xảy ra, công nghệ IoT cho phép thiết lập các quy tắc và ngưỡng an toàn để hệ thống tự động gửi cảnh báo an toàn cho tài xế và nhà quản lý. Khi nhiệt độ trong xe vượt quá mức cho phép, hoặc khi phát hiện nồng độ khí CO nguy hiểm, một thông báo khẩn cấp sẽ được gửi ngay lập tức đến ứng dụng di động. Tương tự, hệ thống có thể phát hiện các hành vi bất thường như mở cửa xe khi chưa được phép hoặc khi xe đang trong trạng thái báo động. Bằng cách tích hợp với mạng CAN Bus của xe, hệ thống có thể đọc trực tiếp trạng thái của các hệ thống an ninh nguyên bản, tạo ra một lớp bảo vệ thông minh và hiệu quả, góp phần vào việc tối ưu hóa lộ trình và đảm bảo an toàn tối đa.

4.1. Cơ chế cảnh báo an toàn cho tài xế theo thời gian thực

Cơ chế cảnh báo hoạt động dựa trên việc so sánh liên tục dữ liệu xe thời gian thực với các ngưỡng giá trị được thiết lập trước. Ví dụ, hệ thống có thể được cấu hình để gửi cảnh báo khi nhiệt độ vượt 60°C hoặc nồng độ CO cao hơn 35 ppm. Trong nghiên cứu được trích dẫn, nhóm tác giả đã xây dựng lưu đồ thuật toán cho hệ thống cảnh báo trên app, cho phép gửi thông báo đẩy (push notification) ngay cả khi ứng dụng đang chạy nền. "Thông báo của app khi nhiệt độ vượt quá mức cho phép" và "Cảnh báo khi xe trong tình trạng báo động" là những ví dụ cụ thể về tính năng này. Khả năng cảnh báo tức thời này là yếu tố then chốt giúp người dùng phản ứng kịp thời để ngăn chặn các hậu quả đáng tiếc.

4.2. Tích hợp mạng CAN Bus để giám sát trạng thái an ninh xe

Mạng Controller Area Network (CAN Bus) là hệ thống giao tiếp nội bộ của ô tô hiện đại. Việc khai thác dữ liệu từ CAN Bus cho phép hệ thống giám sát IoT truy cập vào các thông tin quan trọng mà không cần lắp đặt thêm cảm biến. Trong dự án nghiên cứu, nhóm đã sử dụng module TJA1050 để đọc tín hiệu từ hệ thống Door Lock và Theft Deterrent của xe Toyota Vios 2007. Nhờ đó, ứng dụng có thể hiển thị chính xác trạng thái cửa xe (đã khóa hay chưa) và nhận biết khi hệ thống chống trộm của xe được kích hoạt. Sự tích hợp này tạo ra một giải pháp an ninh và chống trộm xe mạnh mẽ, kết hợp giữa hệ thống nguyên bản của xe và công nghệ giám sát từ xa, nâng cao khả năng bảo vệ tài sản một cách toàn diện.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Hiệu Quả Thực Tiễn Từ Giám Sát Xe

Việc áp dụng lý thuyết vào thực tiễn là bước quan trọng để khẳng định giá trị của một giải pháp công nghệ. Nghiên cứu "Ứng dụng IOT trong giám sát xe thời gian thực và phòng ngừa sự cố" đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của hệ thống thông qua thử nghiệm trên xe Toyota Vios 2007. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, cung cấp chính xác các thông tin giám sát cần thiết cho người dùng. Ứng dụng di động đã hiển thị thành công vị trí xe trên bản đồ, các thông số nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO và trạng thái an ninh của xe. Các chức năng cảnh báo hoạt động đúng như thiết kế, gửi thông báo kịp thời khi có sự cố. Thành công của dự án này không chỉ là một đóng góp học thuật mà còn mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi, giúp cải thiện hiệu quả vận hành đội xe và tăng cường an toàn cho người sử dụng, đóng góp vào mục tiêu xây dựng một hệ thống quản lý logistics thông minh.

5.1. Triển khai trên xe Toyota Vios 2007 Đánh giá thực nghiệm

Quá trình thực nghiệm được tiến hành bằng cách lắp đặt module hoàn thiện lên xe và kiểm tra các tính năng trong điều kiện vận hành thực tế. Kết quả cho thấy module định vị GPS có thể xác định vị trí xe với độ chính xác cao. Các cảm biến phản hồi nhanh với sự thay đổi của môi trường. Đặc biệt, hệ thống đã đọc thành công tín hiệu từ mạng CAN Bus, cho phép giám sát trạng thái khóa cửa và báo động. Báo cáo tổng kết của đề tài đã khẳng định: "Hệ thống đã đáp ứng hoàn toàn các yêu cầu được đặt ra, có thể cung cấp cho người dùng biết được về nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO, tình trạng của xe và vị trí của xe trên bản đồ Google Map". Đây là minh chứng rõ ràng cho sự thành công của việc triển khai giải pháp.

5.2. Lợi ích đối với quản lý logistics và tối ưu hóa lộ trình

Mặc dù nghiên cứu tập trung vào xe cá nhân, các nguyên tắc và công nghệ hoàn toàn có thể mở rộng cho giải pháp quản lý đội xe. Đối với ngành logistics, việc biết chính xác vị trí và trạng thái của từng phương tiện giúp tối ưu hóa lộ trình, giảm thời gian giao hàng và tiết kiệm chi phí nhiên liệu. Khả năng giám sát nhiên liệu (một tính năng có thể tích hợp thêm) và phân tích hành vi lái xe giúp nhà quản lý đánh giá hiệu suất của tài xế và giảm thiểu hao mòn phương tiện. Hơn nữa, việc giám sát nhiệt độ thùng xe là cực kỳ quan trọng đối với việc vận chuyển hàng hóa nhạy cảm như thực phẩm hay dược phẩm, đảm bảo chất lượng hàng hóa trong suốt quá trình vận chuyển.

VI. Hướng Phát Triển Tương Lai Của Công Nghệ Telematics

Hệ thống giám sát xe IoT hiện tại chỉ là bước khởi đầu cho một tương lai rộng lớn của công nghệ telematics. Dù đã đạt được những kết quả đáng khích lệ, vẫn còn nhiều không gian để cải tiến và phát triển. Các hướng đi trong tương lai tập trung vào việc nâng cao độ chính xác, giảm độ trễ của dữ liệu và mở rộng phạm vi các thông số có thể giám sát. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) sẽ cho phép hệ thống không chỉ cảnh báo mà còn dự đoán các sự cố tiềm ẩn. Khả năng bảo trì dự đoán, phân tích các dấu hiệu hư hỏng sớm của động cơ hay các bộ phận khác, sẽ giúp giảm thiểu thời gian xe ngừng hoạt động và tiết kiệm chi phí sửa chữa. Sự hội tụ giữa IoT và các công nghệ khác hứa hẹn sẽ tạo ra các giải pháp quản lý đội xe thông minh, tự động và an toàn hơn bao giờ hết.

6.1. Tiềm năng thương mại hóa và mở rộng hệ thống giám sát

Nghiên cứu SV2022-10 đã đề xuất hướng phát triển thương mại hóa sản phẩm nhờ thiết kế nhỏ gọn và dễ lắp đặt. Trong tương lai, hệ thống có thể được cải tiến để giảm sự phụ thuộc vào Wi-Fi bằng cách sử dụng các module kết nối di động 4G/5G, đảm bảo khả năng giám sát liên tục ngay cả ở những khu vực không có Wi-Fi. Việc mở rộng hệ thống để đọc thêm nhiều tín hiệu từ xe ô tô, chẳng hạn như mức tiêu thụ nhiên liệu, áp suất lốp, hay mã lỗi động cơ, sẽ cung cấp một bức tranh toàn diện hơn về tình trạng xe, phục vụ tốt hơn cho cả người dùng cá nhân và các doanh nghiệp vận tải.

6.2. Tích hợp bảo trì dự đoán và phân tích hành vi lái xe

Tương lai của giám sát xe IoT nằm ở khả năng phân tích dữ liệu nâng cao. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu lịch sử về rung động, nhiệt độ động cơ và các thông số khác, các thuật toán có thể dự đoán khi nào một bộ phận có khả năng bị hỏng, cho phép lên kế hoạch bảo trì dự đoán một cách chủ động. Tương tự, việc phân tích hành vi lái xe không chỉ dừng lại ở tốc độ mà còn có thể phân tích các hành vi như phanh gấp, tăng tốc đột ngột, vào cua gắt. Những phân tích này không chỉ giúp đánh giá rủi ro và huấn luyện tài xế mà còn là cơ sở để các công ty bảo hiểm đưa ra các gói cước linh hoạt dựa trên mức độ lái xe an toàn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Esp32 Pico Kit Esp32 Pico Kit là một mô-đun wifi phù hợp cho bất kì dự án nào cần tới một thứ có thể giám sát và kiểm soát mọi thứ từ mọi nơi trên thế giới - hoàn hảo cho bất kỳ dự án IoT (Internet Of Thing) nào.1 Esp32 Pico Kit. ESP32-PICO-KIT được sản xuất bởi Espressif. Cốt lõi của board mạch này là ESP32-PICO-D4, với đầy đủ chức năng Wi-fi và Bluetooth. ESP32-PICO-D4 tích hợp một số thành phần ngoại vi trên board, bao gồm bộ tạo dao động tinh thể 40 MHz, flash 4MB, tụ lọc và RF.

Điều này giúp giảm đáng kể số lượng và chi phí của các thành phần bổ sung, chi phí lắp ráp và thử nghiệm tiếp theo, độ phức tạp của sản phẩm. ESP sở hữu 1 lõi được gọi là chip ESP32-D0WDQ6. Chip nhúng được thiết kế để nâng cao khả năng mở rộng và tùy biến rất cao. Thiết kế ESP32 có 2 lõi CPU hoạt động 1 cách độc lập có thể dễ dàng điều khiển.

Tần số clock có thể điều chỉnh dễ dàng từ 80MHZ lên đến 240MHZ. Trong quá trình sử dụng người lập trình có thể tắt CPU để có thể sử dụng thiết bị ở chế độ công suất thấp. Qua đó theo dõi được sự thay đổi và vượt ngưỡng. 12 ESP32 được tích hợp các bộ tương tác ngoại vi khá phong phú như: cảm biến Hall, cảm biến điện dung, SD card, SPI tốc độ cao, I2S, I2C hay SPI tốc độ cao.

 Thông số kĩ thuật: - Nhà sản xuất: Espressif - Danh mục sản phẩm: WiFi Development Tools (802.11) - Sản phẩm: Development Kits - Giao thức được hỗ trợ: 802.5 GHz - Điện áp hoạt động: 3.3 V, 5 V - Kích thước: 52 mm x 20.3 mm x 10 mm - CNHTS: 8543909000 - HTS Code: 8517620090 - Loại sản phẩm: WiFi Development Tools CPU: Được đặt tên là “PRO_CPU” và “APP_CPU” Xtensa Dual-Core LX6. Khi chúng ta dùng FreeRTOS sẽ ứng với Core 0 và Core 1 (protocol cpu và application cpu). CPU ESP32 - 32 bit - Tốc độ xử lý từ 160MHZ đến 240MHz - Tốc độ xung nhịp từ 40mhz đến 80mhz (có thể tùy chỉnh khi lập trình) - ROM:448 Kbyte ROM - 4MB external FLASH - RAM: 520 K-Byte SRAM. 520 KB SRAM liền chip.

Trong đó có 8KB RAM RTC sử dụng được tốc độ cao. 8KB RAM RTC chỉ sử dụng được tốc độ thấp để dùng ở chế độ DeepSleep. Ngoại Vi: Có 18 kênh – bộ chuyển đổi ADC – Analog-to-Digital, 3xSPI, 3xUART, 2xI2C, 16 kênh đầu ra PWM, 2 Bộ chuyển đổi DAC- Digital-to-Analog, 2 x I2S, 10 GPIO cảm biến điện dung. Các tính năng của ADC và DAC sẽ được gán trực tiếp vào các chân cố định.

Tuy nhiên, người dùng có thể lựa chọn các chân như SPI, PWM, UART, I2C, v. Chúng ta có thể dễ dàng làm điều này bằng việc khai báo chân trong 13 code. Việc này được phép thực hiện nhờ tính năng ghép kênh của chip ESP32. VD: Các chân từ 34 39 là các chân Input only pins vì thế người dùng không thể thiết lập chúng là chân Output.

Ultra-Low Power: Đối với các thiết bị điện vấn đề năng lượng hết sức quan trọng. Đối với ESP32 năng lượng cũng khá hạn chế khi nó tương đối ngốn điện - Sleep mode : Đây là trạng thái tiết kiệm năng lượng của ESP32. Lúc này ESP chỉ cung cấp đủ năng lượng cho RAM để lưu trữ dữ liệu - Modem Sleep : Đây là chế độ hoạt động của tất cả các tính năng. Lúc này chip yêu cầu điện 240mA.

Khi có nhu cầu sử dụng cả Bluetooth và wifi dòng điện cần thiết lên đến tối đa 790mA. - Light Sleep : Đây là chế độ hoạt động khi tắt hết CPU, Wifi, BLE và RAM chúng được định mức clock. Dòng tiêu thụ khoảng 0. - Deep Sleep : Đây là chế độ ngủ sâu.

Tất cả CPU, RAM và các cảm biến ngoại ngoại vi đều tắt. Một số thành phần của chip vẫn được bật: ngoại vi RTC, bộ điều khiển RTC và RTC memories. Dòng tiêu thụ 15µA 0. - Hibernate: Tất cả mọi thứ khác đều bị tắt.

Ngoại trừ một GPIO RTC đang hoạt động và bộ đếm thời gian RTC. Chúng có trách nhiệm phục hồi đánh thức chip ra khỏi chế độ Hibernate Wi-Fi: - 802. ESP32 có khả năng kết nối đến các điểm truy cập. - Trở thành 1 điểm truy cập (Access Point mode hay Soft-AP).

Lúc thành ESP trở thành trung tâm kết nối liên kết thông tin. Các Station kết nối với Access- Point chính là ESP32 tạo nên - AP-STA mode ESP32 có thể đồng thời là điểm truy cập và có thể truy cập đến địa chỉ khác Bluetooth: BLE và v4. Việc hỗ trợ cả bluetooth khiến tăng tính tương tác cho ESP32. Chúng có thể kết nối với các thiết bị như là chuột, bàn phím, hay các thiết 14 bị thông minh như điện thoại, laptop khi mà không có Wi-Fi.

Bạn có thể lựa chọn tùy biến chức năng này là BLE hay Bluetooth Classic. Tùy theo các yêu cầu về tốc độ và năng lượng mà project cần thiết.  Sơ đồ chân: ESP32 NodeMCU có tổng cộng 30 chân GPIO, điện áp logic là 2,7 đến 3,3 V, 1 Enable Button (Chân reset) và 1 User Button(GPIO 0). Led báo nguồn và User Led (GPIO 2), 3 UART: Serial Debug mặc định là UART 0 và clock: 240MHz Hình 4.2 Sơ đồ chân Esp32 Pico Kit Input Only Pins: GPIO 34 đến 39 – input only pins.

Các chân này không có nội trở kéo lên hoặc kéo xuống. Chúng không thể được sử dụng làm output, vì vậy chỉ sử dụng các chân này làm input: GPIO 34, GPIO 35, GPIO 36 và GPIO39 GND: là một chân nối đất của ESP 32 NodeMCU. Chân I2C: được sử dụng để kết nối tất cả các loại cảm biến và thiết bị ngoại vi I2C trong dự án của bạn. Cả I2C Master và I2C Slave đều được hỗ trợ.

Chức năng giao diện I2C có thể được hiện thực hóa bằng lập trình và tần số xung nhịp tối đa là 100 kHz. Cần lưu ý rằng tần số xung nhịp I2C phải cao hơn tần số xung nhịp chậm nhất của thiết bị phụ. 15 Kênh ADC: ESP32 có 18 kênh input ADC và độ phân giải 12 bit (trong khi ESP8266 chỉ có 1 kênh ADC độ phân giải 10 bit). Chân I2C: ESP32 có hai kênh I2C và bất kì chân nào cũng có thể cấu hình làm chân SDA và SCL.

Khi sử dụng ESP32 với Arduino IDE, chân I2C mặc định là: GPIO 21 (SDA) và GPIO 22 (SCL) Chân SPI: ESP32 có module giao tiếp SPI với thiết bị ngoại vi, gọi là SPI0, SPI1, HSPI, VSPI. SPI0 chỉ dành riêng để kết nối bộ nhớ flash của ESP32 với các thiết bị bố nhớ flash khác bên ngoài. SPI1 được kết nối cũng tương tự như SPI0 nhưng nó dùng để ghi dữ liệu cho bộ nhớ Flash của chip. HSPI và VSPI và sử dụng tự do.

SPI1 và HSPI và VSPI đều có 3 cổng kết với chip, giúp chúng ta dễ dàng kết nối đồng thời với 3 slave bằng giao tiếp SPI mà ESP32 sẽ là thiết bị master. Chân PWM: Bộ điều khiển ESP32 LED PWM có 16 kênh độc lập có thể được cấu hình để tạo tín hiệu PWM với các đặc tính khác nhau. Tất cả các chân có thể hoạt động như output đều có thể được sử dụng làm chân PWM (GPIO từ 34 đến 39 không thể tạo PWM).2 Cảm biến độ ẩm DHT11 DHT11 là một cảm biến kỹ thuật số giá rẻ để cảm nhận nhiệt độ và độ ẩm. Cảm biến này có thể dễ dàng giao tiếp với bất kỳ bộ vi điều khiển vi nào như Arduino, Raspberry Pi,.

để đo độ ẩm và nhiệt độ ngay lập tức. DHT11 là một cảm biến độ ẩm tương đối. Để đo không khí xung quanh, cảm biến này sử dụng một điện trở nhiệt và một cảm biến độ ẩm điện dung.3 Cảm biến nhiệt độ, độ ẩm DHT11 Cảm biến DHT11 bao gồm một phần tử cảm biến độ ẩm điện dung và một điện trở nhiệt để cảm nhận nhiệt độ. Tụ điện cảm biến độ ẩm có hai điện cực với chất nền giữ ẩm làm chất điện môi giữa chúng.

Thay đổi giá trị điện dung xảy ra với sự thay đổi của các mức độ ẩm. IC đo, xử lý các giá trị điện trở đã thay đổi này và chuyển chúng thành dạng kỹ thuật số. Để đo nhiệt độ, cảm biến này sử dụng một nhiệt điện trở có hệ số nhiệt độ âm, làm giảm giá trị điện trở của nó khi nhiệt độ tăng. Để có được giá trị điện trở lớn hơn ngay cả đối với sự thay đổi nhỏ nhất của nhiệt độ, cảm biến này thường được làm bằng gốm bán dẫn hoặc polymer.

 Sơ đồ chân: Số chân Tên chân Mô tả 1 VCC Nguồn 3.5V 2 DATA Đầu ra cả nhiệt độ và độ ẩm thông qua dữ liệu nối tiếp 3 NC Không có kết nối và do đó không sử dụng 4 GND Nối đất Bảng 4.1 Sơ đồ chân cảm biến nhiệt độ, độ ẩm DHT11  Thông số kĩ thuật: - Điện áp hoạt động: 3V - 5V DC 17 - Dòng điện tiêu thụ: 2.5mA - Phạm vi cảm biến độ ẩm: 20% - 90% RH, sai số ±5%RH - Phạm vi cảm biến nhiệt độ: 0°C ~ 50°C, sai số ±2°C - Tần số lấy mẫu tối đa: 1Hz (1 giây 1 lần) - Kích thước: 23 * 12 * 5 mm 1.3 Cảm biến nồng độ CO MQ7 Cảm biến khí CO MQ-7 là cảm biến bán dẫn có giá rẻ có khả năng phát hiện khí carbon monoxide có nồng độ từ 10 đến 1000 ppm. Vật liệu tạo ra cảm biến là từ chất SnO2, có độ dẫn điện thấp trong không khí sạch.4 Cảm biến chất lượng không khí MQ7  Thông số kĩ thuật: - Điện áp cung cấp: 3 ~ 5V DC. 18 - Sử dụng chip so sánh LM393 và MQ-7. - Hai dạng tín hiệu đầu ra (digital và analog).

- Tín hiệu analog từ 0~5V. - Dải phát hiện từ 10 đến 1000ppm. - Công suất tiêu thụ: khoảng 350mW. - Nhiệt độ hoạt động: -10C đến 50C.

- Kích thước: 33 x 20 x 16mm. - Khoảng đo rộng - Bền, tuổi thọ cao - Phát hiện nhanh, độ nhạy cao ppm là gì? ===> ppm là đơn vị đo mật độ thường dành cho các mật độ TƯƠNG ĐỐI THẤP. Nó thường chỉ tỷ lệ của lượng một chất trong tổng số lượng của hỗn hợp chứa chất đó (Ở đây là hỗn hợp không khí). Ở đây lượng có thể hiểu là khối lượng, thể tích, số hạt (số mol),.

Khi dùng cần chỉ rõ lượng là gì.  Sơ đồ chân: Số chân Tên chân Mô tả 1 VCC Nguồn 3.5V 2 DO Digital Output 3 AO Analog Output 4 GND Nối đất Bảng 4.2 Sơ đồ chân cảm biến chất lượng không khí MQ7 1.