Đồ án tốt nghiệp: Hệ thống đánh giá chất lượng mặt đường và giám sát thông số xe ô tô

• Tác giả: Lê Văn Tiến
• Người hướng dẫn: ThS. Trương Quang Phúc
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông
• Đề tài: Hệ thống đánh giá chất lượng mặt đường và giám sát các thông số trên xe ô tô dựa trên nền tảng ROS và chuẩn truyền thông CAN
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
• 1.2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC
• 1.2.1. Tình hình nghiên cứu ở nước ngoài
• 1.2.2. Tình hình nghiên cứu ở trong nước
• 1.3. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.5. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.5.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.6. BỐ CỤC BÀI BÁO CÁO
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. GIỚI THIỆU VỀ NỀN TẢNG ROS
• 2.2. CÁC CHUẨN GIAO THỨC
• 2.2.1. Giao thức truyền thông CAN
• 2.2.2. Nguyên lý hoạt động
• 2.2.3. Phân loại khung CAN
• 2.2.4. Chuẩn giao thức OBD-II
• 2.2.5. Hoạt động của OBD-II
• 2.2.6. Giao thức SPI
• 2.2.7. Giao thức TCP/IP
• 2.3. GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG PHẦN CỨNG
• 2.3.1. Máy tính nhúng – Raspberry Pi 4
• 2.3.2. Ethernet Shield Arduino
• 2.3.3. CAN_Bus Shield
• 2.3.4. Cảm biến gia tốc Serial 6-Axis Accelerometer
• 2.3.5. Cảm biến định vị GPS NEO M8M
• 2.3.6. Màn hình LCD
• 2.4. TỔNG QUAN VỀ CHẤT LƯỢNG MẶT ĐƯỜNG
• 2.4.1. Độ gồ ghề mặt đường
• 2.4.2. Chỉ số Gồ ghề Quốc tế (IRI)
• 2.4.3. Áp dụng IRI vào thuật toán
• 2.5. TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU GOOGLE FIREBASE
• 2.5.1. Giới thiệu cơ sở dữ liệu Google Firebase
• 2.5.2. Các tính năng của Firebase
• 2.6. TỔNG QUAN VỀ HTML, CSS VÀ JAVASCRIPT
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. YÊU CẦU HỆ THỐNG
• 3.2. ĐẶC TẢ HỆ THỐNG
• 3.2.1. Chức năng hệ thống
• 3.2.2. Mô hình tổng thể hệ thống
• 3.2.3. Sơ đồ khối hệ thống
• 3.2.4. Hoạt động của hệ thống
• 3.3. THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 3.3.1. Khối xử lý trung tâm. Khối tiền xử lý
• 3.3.2. Khối cảm biến
• 3.3.3. Bộ truyền nhận CAN dùng cổng OBD II
• 3.3.4. Khối hiển thị
• 3.3.5. Sơ đồ thiết kế toàn bộ hệ thống
• 3.4. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 3.4.1. Xây dựng Website
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ
• 4.1. KẾT QUẢ PHẦN CỨNG
• 4.1.1. Mô hình phần cứng
• 4.1.2. Kết quả giao tiếp giữa khối tiền xử lý và khối xử lý trung tâm
• 4.2. KẾT QUẢ PHẦN MỀM
• 4.2.1. Giao diện chính
• 4.2.2. Giao diện đăng ký/đăng nhập
• 4.2.3. Giao diện người dùng
• 4.3. ĐÁNH GIÁ VÀ NHẬN XÉT HỆ THỐNG
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Hệ thống đánh giá chất lượng mặt đường

Hệ thống đánh giá chất lượng mặt đường là một giải pháp công nghệ nhằm xác định và phân tích tình trạng của các tuyến đường. Hệ thống này sử dụng các cảm biến đánh giá đường như cảm biến gia tốc và GPS để thu thập dữ liệu về độ gồ ghề, vị trí ổ gà, và các yếu tố khác ảnh hưởng đến chất lượng đường. Dữ liệu được xử lý thông qua nền tảng ROS, một công cụ mạnh mẽ cho việc tích hợp và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Hệ thống này không chỉ giúp người dùng nhận biết tình trạng đường mà còn hỗ trợ các cơ quan quản lý giao thông trong việc lập kế hoạch bảo trì và sửa chữa.

1.1. Công nghệ ROS trong đánh giá đường

Nền tảng ROS đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý và tích hợp dữ liệu từ các cảm biến. ROS cho phép các node giao tiếp với nhau thông qua các topic, giúp thu thập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Ví dụ, dữ liệu từ cảm biến gia tốc và GPS được truyền về Raspberry Pi 4, sau đó được xử lý và lưu trữ trên cơ sở dữ liệu Firebase. Công nghệ ROS cung cấp một môi trường linh hoạt và mạnh mẽ để phát triển các ứng dụng thời gian thực, đặc biệt trong lĩnh vực quản lý giao thông.

1.2. Ứng dụng thực tế

Hệ thống này có thể được áp dụng trong nhiều bối cảnh thực tế, từ việc giám sát các tuyến đường cao tốc đến các con đường đô thị. Bằng cách cung cấp thông tin chính xác về chất lượng đường, hệ thống giúp giảm thiểu tai nạn giao thông và kéo dài tuổi thọ của phương tiện. Giải pháp đánh giá đường này cũng hỗ trợ các cơ quan quản lý trong việc ưu tiên các khu vực cần bảo trì, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý hạ tầng giao thông.

II. Giám sát xe ô tô trên nền tảng CAN

Giám sát xe ô tô là một phần quan trọng của hệ thống, sử dụng giao thức CAN để thu thập và truyền dữ liệu từ các thông số trên xe như tốc độ, nhiệt độ động cơ, và lượng nhiên liệu. Giao thức CAN là một chuẩn truyền thông phổ biến trong ngành công nghiệp ô tô, cho phép các thiết bị điện tử trên xe giao tiếp với nhau một cách hiệu quả. Dữ liệu từ các cảm biến trên xe được truyền về Raspberry Pi 4 thông qua giao thức CAN, sau đó được xử lý và hiển thị trên website.

2.1. Giao thức CAN và ứng dụng

Giao thức CAN được sử dụng để truyền dữ liệu giữa các thiết bị điện tử trên xe, bao gồm cảm biến và bộ điều khiển. Giao thức này đảm bảo tính ổn định và độ tin cậy cao trong môi trường nhiễu điện từ. Trong hệ thống này, giao thức CAN được tích hợp với nền tảng ROS để thu thập và xử lý dữ liệu từ các thông số trên xe, giúp người dùng theo dõi tình trạng hoạt động của xe một cách liên tục.

2.2. Tích hợp ROS và CAN

Việc tích hợp nền tảng ROS và giao thức CAN tạo ra một hệ thống giám sát xe ô tô toàn diện. Dữ liệu từ các cảm biến trên xe được truyền về Raspberry Pi 4 thông qua CAN, sau đó được xử lý và lưu trữ trên cơ sở dữ liệu Firebase. Hệ thống giám sát này không chỉ cung cấp thông tin về tình trạng xe mà còn cảnh báo kịp thời khi các thông số vượt ngưỡng an toàn, giúp người dùng chủ động trong việc bảo trì và sửa chữa.

III. Thiết kế hệ thống và ứng dụng thực tế

Hệ thống được thiết kế với hai phần chính: phần cứng và phần mềm. Phần cứng bao gồm các cảm biến, Raspberry Pi 4, và Arduino Mega 2560, trong khi phần mềm được phát triển trên nền tảng ROS và tích hợp với cơ sở dữ liệu Firebase. Website được xây dựng để hiển thị thông tin về chất lượng đường và tình trạng xe, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và quản lý.

3.1. Thiết kế phần cứng

Phần cứng của hệ thống bao gồm các cảm biến gia tốc, GPS, và các thiết bị truyền nhận dữ liệu qua giao thức CAN. Raspberry Pi 4 đóng vai trò là bộ xử lý trung tâm, kết nối với các cảm biến và Arduino Mega 2560 để thu thập dữ liệu. Hệ thống phần cứng được thiết kế để hoạt động ổn định trong môi trường thực tế, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao.

3.2. Thiết kế phần mềm

Phần mềm được phát triển trên nền tảng ROS, tích hợp với cơ sở dữ liệu Firebase để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Website được xây dựng để hiển thị thông tin về chất lượng đường và tình trạng xe, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và quản lý. Hệ thống thông minh này không chỉ cung cấp thông tin thời gian thực mà còn hỗ trợ các cơ quan quản lý trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu phân tích.