Hệ thống giám sát chất lượng môi trường sử dụng công nghệ LoRa

Đồ án hệ thống giám sát chất lượng môi trường sử dụng công nghệ LoRa tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

• Tác giả: Đoàn Minh Thái
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Ngô Lâm
• 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 giám sát chất lượng môi trường sử dụng công nghệ LoRa
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống giám sát môi trường dùng LoRa

Hệ thống giám sát chất lượng môi trường sử dụng công nghệ LoRa là đề tài tốt nghiệp của sinh viên Đoàn Minh Thái và Lê Hữu Phúc, thuộc ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử – Viễn thông (CLC), Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Ngô Lâm. Đề tài hoàn thành vào tháng 01/2025. Hệ thống được xây dựng nhằm thu thập, lưu trữ và hiển thị dữ liệu môi trường theo thời gian thực. Các thông số được giám sát bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, cường độ tia UV và nồng độ khí CO. Dữ liệu từ các cảm biến được truyền không dây qua giao thức LoRa, sau đó đồng bộ lên nền tảng Firebase. Kết quả hiển thị trên ba nền tảng: giao diện Web, ứng dụng di động App và màn hình TFT gắn trực tiếp trên thiết bị. Phần cứng được thiết kế và chế tạo mạch PCB riêng, đảm bảo tính chuyên nghiệp và ổn định trong vận hành. Đây là mô hình IoT thực tế, có giá trị ứng dụng cao trong môi trường đô thị và khuôn viên trường học.

1.1. Mục tiêu và phạm vi của đề tài nghiên cứu

Đề tài đặt mục tiêu xây dựng một hệ thống giám sát môi trường hoàn chỉnh, từ phần cứng đến phần mềm. Phạm vi nghiên cứu bao gồm thiết kế mạch điện, lập trình vi điều khiển, xây dựng cơ sở dữ liệu trên Firebase và thiết kế giao diện người dùng. Hệ thống hướng đến việc cung cấp dữ liệu môi trường liên tục, chính xác và dễ tiếp cận. Kết quả cuối cùng là một mô hình demo hoạt động ổn định, có khả năng triển khai thực tế trong các tòa nhà, trường học hoặc khu dân cư.

1.2. Nhóm thực hiện và đơn vị chủ quản đề tài

Đề tài được thực hiện tại Khoa Điện – Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, khóa 2020. Sinh viên Đoàn Minh Thái (MSSV: 20161259) và Lê Hữu Phúc (MSSV: 20161243) cùng thuộc lớp 20161CLVT1B. Giảng viên hướng dẫn là ThS. Nguyễn Ngô Lâm. Đề tài được nhận vào ngày 12/09/2024 và hoàn thành nộp ngày 30/12/2024. Quá trình thực hiện kéo dài gần bốn tháng, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa hai thành viên trong cả phần cứng lẫn phần mềm.

II. Phân tích vấn đề chất lượng môi trường và nhu cầu giám sát

Chất lượng môi trường không khí đang là vấn đề cấp bách tại các đô thị lớn như TP.HCM. Các chỉ số như nhiệt độ, độ ẩm, tia UV và khí CO ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người. Khí CO ở ngưỡng 0–9 ppm được coi là an toàn, nhưng khi vượt 9 ppm, chất lượng không khí trong nhà bắt đầu suy giảm đáng kể. Tia UV ở mức 6–7 đã có khả năng gây hại cho da và mắt nếu không có biện pháp bảo vệ. Độ ẩm trên 80% dễ gây cảm giác ngột ngạt, tăng nguy cơ mắc bệnh đường hô hấp và làm hỏng đồ đạc. Ngưỡng độ ẩm lý tưởng cho sinh hoạt là 50–59%, được gọi là mức cân bằng. Các hệ thống giám sát truyền thống thường hoạt động độc lập, tốn kém chi phí dây dẫn và khó mở rộng. Công nghệ LoRa ra đời giải quyết được bài toán truyền dữ liệu tầm xa, tiêu thụ năng lượng thấp và chi phí triển khai hợp lý. Đây là nền tảng phù hợp để xây dựng mạng lưới cảm biến môi trường diện rộng trong khuôn viên trường học hay khu công nghiệp.

2.1. Tác động của các chỉ số môi trường đến sức khỏe

Mỗi chỉ số môi trường có ngưỡng an toàn riêng biệt. Độ ẩm 100% tạo điều kiện cho vi khuẩn và nấm mốc phát triển, gây bệnh ngoài da. Tia UV ở mức 11 trở lên là cực kỳ nguy hiểm, đòi hỏi biện pháp bảo hộ toàn diện. Khí CO tích lũy lâu dài tại nơi làm việc gây ngộ độc mãn tính. Nhiệt độ quá cao hoặc quá thấp đều ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc và học tập. Việc theo dõi liên tục các chỉ số này giúp cảnh báo sớm và bảo vệ sức khỏe cộng đồng hiệu quả hơn.

2.2. Hạn chế của phương pháp giám sát môi trường truyền thống

Các hệ thống giám sát cũ thường dùng dây cáp để kết nối cảm biến, gây khó khăn trong lắp đặt và mở rộng. Chi phí đầu tư hạ tầng truyền thông cao, đặc biệt ở khu vực rộng lớn. Dữ liệu thường chỉ hiển thị tại chỗ, không có khả năng truy cập từ xa. Hệ thống thiếu tính linh hoạt khi cần thay đổi vị trí cảm biến. Công nghệ không dây như WiFi hay Bluetooth có phạm vi phủ sóng hạn chế và tiêu thụ điện năng lớn hơn LoRa, không phù hợp cho các ứng dụng IoT quy mô lớn ngoài trời.

III. Giải pháp kỹ thuật Hệ thống LoRa tích hợp Firebase và IoT

Giải pháp kỹ thuật của đề tài dựa trên ba lớp kiến trúc: lớp cảm biến và thu thập dữ liệu, lớp truyền thông không dây LoRa và lớp hiển thị – lưu trữ đám mây. Tại lớp đầu tiên, module ESP32 WROOM32 đóng vai trò bộ xử lý trung tâm với chip Xtensa Dual-Core LX6 32-bit, hỗ trợ đầy đủ các giao thức I2C, UART, SPI, PWM, ADC và Bluetooth 4.1. ESP32 hoạt động ở điện áp 3.3V, nhiệt độ từ –40°C đến 85°C và có 36 chân GPIO. Arduino Uno R3 với vi điều khiển ATmega328 8-bit được sử dụng cho các tác vụ thu thập cảm biến đơn giản hơn. Module LoRa đảm nhận việc truyền dữ liệu không dây tầm xa, tiêu thụ năng lượng rất thấp so với WiFi hay Bluetooth. Dữ liệu nhận được đồng bộ lên Firebase – nền tảng cơ sở dữ liệu thời gian thực của Google. Phần cứng được thiết kế mạch PCB chuyên dụng, đảm bảo độ bền và tính ổn định trong vận hành thực tế. Giao diện người dùng được phát triển trên cả Web lẫn ứng dụng di động, kết hợp màn hình TFT hiển thị tại chỗ.

3.1. Vai trò của module ESP32 và Arduino trong hệ thống

ESP32 WROOM32 là bộ não xử lý chính với RAM 520KB SRAM và ROM 448KB. Tốc độ xung nhịp dao động từ 40MHz đến 80MHz, đủ năng lực xử lý dữ liệu cảm biến và truyền qua LoRa đồng thời. Dòng tiêu thụ tối đa 0.5A đảm bảo hoạt động ổn định với nguồn pin. Arduino Uno R3 bổ sung khả năng đọc tín hiệu analog với 6 chân ADC 10-bit và 14 chân digital I/O, phù hợp cho việc kết nối đa dạng loại cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, UV và CO trong cùng một hệ thống.

3.2. Cơ sở dữ liệu Firebase và giao diện hiển thị đa nền tảng

Firebase được chọn làm nền tảng lưu trữ vì khả năng đồng bộ dữ liệu thời gian thực và tích hợp dễ dàng với ứng dụng Web lẫn mobile. Mỗi lần cảm biến ghi nhận giá trị, dữ liệu được đẩy lên Firebase ngay lập tức mà không cần truy vấn thủ công. Giao diện Web cho phép quản trị viên theo dõi tổng quan từ máy tính. Ứng dụng di động giúp người dùng kiểm tra chỉ số môi trường bất cứ lúc nào, bất kỳ đâu. Màn hình TFT gắn trực tiếp lên mô hình hiển thị dữ liệu tức thời ngay tại điểm đo, thuận tiện cho người quan sát tại chỗ.

IV. Kết luận và tiềm năng ứng dụng thực tiễn của hệ thống

Hệ thống giám sát chất lượng môi trường sử dụng công nghệ LoRa tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM là một mô hình IoT hoàn chỉnh, tích hợp phần cứng tự thiết kế, nền tảng đám mây và giao diện người dùng đa dạng. Đề tài chứng minh rằng sinh viên Việt Nam hoàn toàn có thể xây dựng sản phẩm kỹ thuật số thực tế với chi phí hợp lý. Hệ thống đáp ứng bài toán giám sát môi trường trong khuôn viên trường học, đặc biệt phù hợp với các phòng thí nghiệm, xưởng thực hành và khu vực ngoài trời. Kết quả đạt được bao gồm mô hình demo chạy ổn định, mạch PCB hoàn chỉnh, cơ sở dữ liệu Firebase vận hành tốt và hai giao diện Web–App đầy đủ tính năng. Tiềm năng mở rộng của hệ thống rất lớn: có thể tích hợp thêm cảm biến bụi mịn PM2.5, CO₂ hay tiếng ồn. Công nghệ LoRaWAN cho phép kết nối hàng chục đến hàng trăm node cảm biến trong phạm vi vài km mà không tăng đáng kể chi phí. Mô hình này có thể nhân rộng ra các trường học, bệnh viện và khu công nghiệp toàn quốc.

4.1. Đánh giá kết quả đạt được của đề tài tốt nghiệp

Đề tài hoàn thành đầy đủ các hạng mục đề ra: thiết kế phần cứng PCB, lập trình ESP32 và Arduino, xây dựng Firebase, phát triển giao diện Web và App, đồng thời tích hợp màn hình TFT. Hệ thống hoạt động ổn định trong điều kiện kiểm thử thực tế. Dữ liệu cảm biến được truyền qua LoRa với độ trễ thấp và độ chính xác cao. Báo cáo được hoàn thành đúng tiến độ vào ngày 30/12/2024. Đây là minh chứng cho năng lực nghiên cứu và thực hành của sinh viên ngành Điện tử – Viễn thông tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM.

4.2. Hướng phát triển và mở rộng hệ thống trong tương lai

Hệ thống có thể mở rộng bằng cách bổ sung thêm node cảm biến phân tán trên diện rộng, tận dụng kiến trúc LoRaWAN để quản lý tập trung. Tích hợp thêm cảm biến bụi mịn PM2.5 và CO₂ sẽ nâng cao toàn diện khả năng đánh giá chất lượng không khí. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích xu hướng và dự báo chất lượng môi trường là bước tiếp theo khả thi. Hệ thống cũng có thể kết hợp với các giải pháp smart campus, phục vụ quản lý năng lượng và môi trường toàn diện cho toàn bộ cơ sở đào tạo.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghiệp hóa và đô thị hóa diễn ra nhanh chóng, chất lượng môi trường sống đang chịu nhiều tác động tiêu cực. Khí thải từ các khu công nghiệp kết hợp với phương tiện giao thông sử dụng nhiên liệu hóa thạch làm phát sinh nhiều hiện tượng ô nhiễm không khí, gia tăng nhiệt độ, suy giảm độ ẩm, bụi mịn và gia tăng nồng độ các loại khí độc hại tập trung tại các khu đô thị lẫn nông thôn. Những biến đổi bất thường này tác động trực tiếp đến sức khỏe con người, làm gia tăng bệnh tật và phá vỡ cân bằng hệ sinh thái. Bên cạnh đó, các hiện tượng thời tiết nguy hiểm như mưa lớn, giông bão gió lốc cũng đặt ra yêu cầu phải được theo dõi liên tục. Tuy nhiên, việc tổ chức quan trắc chất lượng môi trường trên diện rộng theo phương thức truyền thống đòi hỏi nguồn kinh phí rất lớn và tiêu tốn nhiều nhân lực vận hành.

Để giải quyết vấn đề giám sát từ xa với chi phí thấp và tiết kiệm năng lượng, công nghệ Internet vạn vật (IoT) kết hợp truyền thông không dây tầm xa LoRa (Long Range) trở thành một hướng tiếp cận kỹ thuật khả thi. Công nghệ LoRa cho phép truyền dữ liệu liên tục ở khoảng cách xa với mức tiêu thụ năng lượng thấp, thích hợp cho việc triển khai các nút cảm biến độc lập. Đề tài "Hệ thống giám sát chất lượng môi trường sử dụng công nghệ LoRa" được thực hiện nhằm xây dựng một mô hình thực nghiệm thu thập dữ liệu vi khí hậu và thời tiết, truyền dẫn không dây về trạm chủ và đẩy lên nền tảng đám mây để theo dõi thời gian thực.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể như sau:

1. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về chuẩn truyền thông LoRa và các linh kiện phần cứng phục vụ đo đạc môi trường.
2. Thiết kế và thi công hệ thống phần cứng hoàn chỉnh gồm một trạm trung tâm (Master) sử dụng vi điều khiển ESP32 và hai trạm đo nhánh (Slave 1 và Slave 2) sử dụng vi điều khiển Arduino Uno R3.
3. Tích hợp các cảm biến thu thập thông số môi trường tại các trạm Slave: Slave 1 đo nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí CO và cường độ bức xạ tia UV; Slave 2 đo nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ bụi PM2.5, cường độ âm thanh, lượng mưa và tốc độ gió.
4. Cấu hình mạng truyền thông không dây LoRa cho các module RF AS32 để truyền nhận dữ liệu ổn định từ các trạm Slave về trạm Master.
5. Xây dựng cơ sở dữ liệu trên nền tảng đám mây Firebase Realtime Database và liên kết lưu trữ lịch sử qua Google Sheets.
6. Thiết kế giao diện giám sát trên màn hình cảm ứng TFT 3.2 inch tại trạm Master, đồng thời lập trình giao diện Web và ứng dụng di động (App) có chức năng hiển thị số liệu thời gian thực và phát cảnh báo khi các chỉ số vượt ngưỡng an toàn.
7. Chế tạo mạch in PCB, lắp ráp hoàn thiện mô hình và tiến hành đo đạc thử nghiệm thực tế trong nhà và ngoài trời để đánh giá độ trễ và độ ổn định của hệ thống.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Mô hình hệ thống thu thập, truyền nhận và giám sát các chỉ số chất lượng môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, bụi PM2.5, khí CO, tia UV, độ ồn, gió, mưa) dựa trên vi điều khiển ESP32, Arduino Uno và module truyền thông LoRa AS32.
• Phạm vi không gian: Hệ thống được triển khai thử nghiệm trong phạm vi quy mô nhỏ tại khu vực cố định (nhà máy hoặc khu vực ngoài trời/trong nhà cần giám sát) với cấu trúc mạng gồm 1 trạm Master và 2 trạm Slave.
• Phạm vi thời gian: Đề tài được giao thực hiện từ ngày 12/09/2024 và hoàn thành nghiệm thu vào ngày 30/12/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài vận dụng các cơ sở lý thuyết về kỹ thuật vi điều khiển, truyền thông vô tuyến và công nghệ phần mềm nhúng:

• Công nghệ truyền thông không dây LoRa (Long Range): Hoạt động dựa trên kỹ thuật điều chế trải phổ Chirp (Chirp Spread Spectrum - CSS), sử dụng các xung tín hiệu có tần số biến thiên theo thời gian (up-chirp và down-chirp) để truyền dữ liệu ở cự ly xa với băng thông hẹp và khả năng kháng nhiễu cao. Đề tài phân biệt rõ tầng vật lý vô tuyến của LoRa và giao thức điều khiển truy cập môi trường LoRaWAN; trong đó hệ thống lựa chọn giao thức truyền dữ liệu trực tiếp điểm - đa điểm (Master - Slave) ở tầng vật lý thông qua module LoRa AS32-TTL-100 RF tích hợp chip Semtech SX1278.
• Các chuẩn giao tiếp phần cứng: Chuẩn truyền thông nối tiếp bất đồng bộ UART (Universal Asynchronous Receiver-Transmitter) với khung truyền gồm bit Start, 8 bit dữ liệu, bit Parity và bit Stop được dùng để kết nối vi điều khiển với module LoRa; chuẩn giao tiếp nối tiếp đồng bộ 4 dây SPI (Serial Peripheral Interface: MOSI, MISO, SCLK, CS/SS) dùng để điều khiển màn hình màu TFT; chuẩn kết nối mạng cục bộ không dây WLAN IEEE 802.11 tích hợp trên ESP32 để kết nối Internet.
• Cơ sở đánh giá thông số môi trường: Hệ thống đối chiếu giá trị đo đạc với các dải quy chuẩn y tế và an toàn môi trường: dải nhiệt độ tối ưu cho sức khỏe (25 - 28°C); các cấp độ độ ẩm không khí (từ mức siêu khô hạn 0 - 9%, mức cân bằng 50 - 59%, đến mức bão hòa 100%); thang đo chỉ số bức xạ tia cực tím UV (từ 0 - 2 mức an toàn đến 11+ mức nguy hiểm); nồng độ khí CO an toàn (0 - 9 ppm).

Phương pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài bao gồm:

• Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu: Khảo sát các công trình nghiên cứu IoT môi trường trước đây để nhận diện hạn chế (như việc sử dụng module LoRa E32, vi điều khiển ESP8266, màn hình hiển thị nhỏ, cấu hình cảm biến giữa các trạm giống hệt nhau hoặc thiếu cảm biến thời tiết), từ đó xác định giải pháp phần cứng và chức năng mới cho đề tài.
• Phương pháp tính toán và thiết kế kỹ thuật: Tính toán dòng tiêu thụ điện năng cho từng khối nguồn DC 3.3V và 5V; thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch điện; thiết kế bản vẽ mạch in 2 lớp (PCB Layout) và mô hình hóa không gian 3 chiều (3D) trước khi gia công hàn lắp linh kiện.
• Phương pháp lập trình nhúng và phát triển giao diện: Sử dụng môi trường Arduino IDE với ngôn ngữ C/C++ để lập trình firmware xử lý cho Arduino Uno và ESP32; sử dụng Visual Studio Code để phát triển giao diện Website giám sát; sử dụng nền tảng MIT App Inventor để thiết kế ứng dụng Android thông qua lập trình khối lệnh (Blocks).
• Phương pháp thực nghiệm đo kiểm: Vận hành thử nghiệm hệ thống trong các điều kiện môi trường thực tế (trong nhà và ngoài trời), theo dõi tốc độ truyền nhận trên cổng nối tiếp (Serial), kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu gửi lên Firebase và đo lường thời gian phản hồi giữa các khối thiết bị.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu là các chuỗi giá trị số liệu tức thời đo đạc từ hệ thống cảm biến môi trường vật lý, dữ liệu truyền nhận qua cổng UART nối tiếp của module LoRa và dữ liệu lưu trữ theo thời gian thực trên dịch vụ lưu trữ đám mây Google Firebase.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc mạng hình sao (Star Topology) phân cấp Master - Slave, phân chia rõ rệt giữa khối thu thập hiện trường và khối xử lý trung tâm.

Kiến trúc phần cứng

Trạm Master đóng vai trò trung tâm điều phối, nhận dữ liệu LoRa từ các Slave, xuất hiển thị trực tiếp và trung chuyển dữ liệu lên đám mây:

• Vi điều khiển trung tâm: Module ESP32-WROOM-32 trang bị bộ xử lý kép Xtensa Dual-Core LX6 32-bit, tốc độ xung nhịp 40 - 80 MHz, bộ nhớ 520 KB SRAM, 448 KB ROM, 36 chân GPIO, tích hợp sẵn Wi-Fi và Bluetooth.
• Khối truyền thông LoRa: Module RF UART LoRa AS32-TTL-100 RF sử dụng chip Semtech SX1278 dải tần 410 - 441 MHz, công suất phát 20 dBm (100 mW), khoảng cách truyền tối đa theo điều kiện lý tưởng đạt 3000 m, trang bị anten ngoài 433 MHz độ lợi 3 dBi chuẩn nối SMA đực.
• Khối hiển thị: Màn hình cảm ứng màu TFT 3.2 inch mã điều khiển ILI9341, độ phân giải 320 x 240 pixel, hiển thị 65.536 màu, giao tiếp qua chuẩn SPI tốc độ cao.

Hai trạm Slave chịu trách nhiệm thu thập tín hiệu tại hai vị trí độc lập:

• Vi xử lý: Bo mạch Arduino Uno R3 sử dụng vi điều khiển 8-bit ATmega328P, tần số hoạt động 16 MHz, bộ nhớ Flash 32 KB, SRAM 2 KB, EEPROM 1 KB, cung cấp 14 chân Digital I/O và 6 kênh chuyển đổi tín hiệu Analog sang Digital (độ phân giải 10-bit).
• Khối truyền thông: Module LoRa AS32 tương thích đồng bộ với trạm Master.
• Phân bổ cảm biến tại Slave 1: Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT11 (dải đo nhiệt độ 0 - 50°C với sai số ±2°C, dải đo độ ẩm 20 - 90%RH sai số ±5%RH); cảm biến bức xạ tia cực tím UV GUVA-S12SD (đo bước sóng 240 - 370 nm đối với tia UVA/UVB, ngõ ra điện áp Analog); cảm biến khí Carbon Monoxide (CO) bán dẫn MQ-7 (phát hiện dải nồng độ 10 - 1000 ppm, công suất tiêu thụ 350 mW).
• Phân bổ cảm biến tại Slave 2: Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT11; cảm biến bụi mịn PM2.5 GP2Y1010AU0F (sử dụng diode hồng ngoại kết hợp photodiode, phát hiện dải nồng độ 0 - 1000 µg/m³, ngõ ra analog tỉ lệ 0.5V trên 100 µg/m³); cảm biến cường độ âm thanh Microphone Amplifier GY-MAX4466 (dải tần đáp ứng 20 Hz - 20 kHz, tích hợp khuếch đại tự động); cảm biến phát hiện mưa YL-83 (nguyên lý thay đổi điện trở bề mặt); cảm biến tốc độ gió sử dụng Module Encoder V2 (bộ phát - thu hồng ngoại qua đĩa mica 20 khe hở, xuất xung Digital TTL).

Thiết bị / Khối chức năng	Vi xử lý / IC chính	Module truyền thông	Cảm biến / Ngoại vi tích hợp	Chuẩn giao tiếp	Điện áp hoạt động
Trạm Master	ESP32-WROOM-32 (Xtensa Dual-Core)	LoRa AS32-TTL-100 RF (SX1278)	Màn hình màu TFT 3.2 inch (ILI9341), Anten SMA 3dBi	UART, SPI, Wi-Fi 802.11	3.3V - 5V DC
Trạm Slave 1	Arduino Uno R3 (ATmega328P)	LoRa AS32-TTL-100 RF (SX1278)	DHT11, MQ-7, GUVA-S12SD	UART, Analog/Digital	3.3V - 5V DC
Trạm Slave 2	Arduino Uno R3 (ATmega328P)	LoRa AS32-TTL-100 RF (SX1278)	DHT11, GP2Y1010AU0F, GY-MAX4466, YL-83, Encoder V2	UART, Analog/Digital	3.3V - 5V DC

Cấu hình mạng LoRa và tích hợp phần mềm

Để thiết lập liên lạc thông suốt, ba module LoRa AS32 được kết nối với máy tính qua cổng chuyển đổi USB to TTL sử dụng chip PL2303HX và thiết lập bằng phần mềm chuyên dụng AS_DS 2.1:

• Cấu hình chung: Hoạt động ở tần số vô tuyến 433 MHz, kênh truyền số 10 (Channel 10), gán địa chỉ mạng số 9 (Address 9), tốc độ truyền baudrate 9600 bps.
• Chế độ truyền nhận: Lựa chọn chế độ truyền trong suốt (Transparent Transmission - Normal Mode), dữ liệu phát đi sẽ được gửi đến mọi thiết bị có cùng kênh và địa chỉ, mã trạm Slave (ID) được gán trong khung gói tin phần mềm để Master phân loại.

Hệ thống phần mềm được thiết kế đồng bộ từ tầng nhúng đến tầng ứng dụng:

• Thuật toán phần cứng: Trạm Slave định kỳ thu thập giá trị điện áp và xung từ các chân Analog/Digital của cảm biến, đóng gói thành chuỗi dữ liệu có định dạng tiền tố nhận diện trạm và đẩy qua cổng UART của module LoRa. Trạm Master liên tục quét cổng UART LoRa; khi có gói tin, Master thực hiện giải mã (parse) chuỗi dữ liệu, cập nhật thông số lên màn hình TFT, đồng thời kích hoạt tác vụ Wi-Fi để đồng bộ dữ liệu vào cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase.
• Nền tảng ứng dụng: Giao diện Web được xây dựng qua Visual Studio Code cho phép người dùng đăng nhập tài khoản, xem trực quan bảng điều khiển thông số của Slave 1 và Slave 2, theo dõi bảng dữ liệu lưu trữ tích hợp qua Google Sheets. Ứng dụng di động (App) được thiết kế qua MIT App Inventor, kết nối trực tiếp với Firebase Realtime Database qua Internet, tự động so sánh giá trị cảm biến với các ngưỡng cài đặt để kích hoạt chế độ cảnh báo tức thì cho người dùng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày tổng quan về thực trạng ô nhiễm môi trường do quá trình phát triển kinh tế, đô thị hóa và hoạt động sản xuất công nghiệp gây ra. Tác giả phân tích tính cấp thiết của việc theo dõi liên tục các chỉ số không khí và thời tiết độc hại. Chương này đưa ra giải pháp ứng dụng công nghệ mạng không dây tầm xa LoRa kết hợp với IoT nhằm giảm thiểu chi phí đầu tư và nhân công. Tác giả tiến hành khảo sát các mô hình đồ án trước đây (điển hình là đề tài của sinh viên Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội sử dụng vi điều khiển ESP8266, module LoRa E32, màn hình IPS nhỏ và nền tảng Blynk/ThingSpeak) để chỉ ra các điểm cải tiến của đề tài: nâng cấp phần cứng lên Arduino Uno R3, LoRa AS32, ESP32, màn hình TFT 3.2 inch; tự viết Web và App; mở rộng chức năng đo tốc độ gió và lượng mưa; phân hóa chức năng cảm biến giữa các trạm nhánh. Đồng thời, chương này xác định rõ mục tiêu, nhiệm vụ và giới hạn phạm vi nghiên cứu thực nghiệm.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp toàn bộ nền tảng lý thuyết và thông số kỹ thuật chi tiết của các linh kiện sử dụng trong phần cứng:

• Thông số kỹ thuật của module ESP32-WROOM-32, Arduino Uno R3 và module LoRa AS32 SX1278 (công suất phát 20 dBm, độ nhạy cao, cự ly truyền lý thuyết 3000 m).
• Cấu tạo và nguyên lý hoạt động của màn hình cảm ứng TFT 3.2 inch ILI9341, cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11, cảm biến bức xạ UV GUVA-S12SD, cảm biến khí độc CO MQ-7, cảm biến âm thanh GY-MAX4466, cảm biến bụi PM2.5 GP2Y1010AU0F, cảm biến mưa YL-83, cảm biến tốc độ Encoder V2 và anten RF 433 MHz 3 dBi.
• Lý thuyết về công nghệ LoRa, kỹ thuật điều chế Chirp Spread Spectrum, so sánh sự khác nhau giữa LoRa và LoRaWAN, hướng dẫn các bước cấu hình thông số hoạt động của module LoRa AS32 thông qua mạch nạp PL2303HX và phần mềm AS_DS 2.1.
• Nguyên lý hoạt động của các chuẩn truyền thông UART, SPI và tiêu chuẩn mạng WLAN IEEE 802.11.
• Giới thiệu các phần mềm công cụ: Firebase Realtime Database, Visual Studio Code, Arduino IDE và MIT App Inventor.
• Phân tích các dải ngưỡng giá trị môi trường tiêu chuẩn đối với nhiệt độ, các cấp độ ẩm không khí, thang đo bức xạ tia cực tím UV và nồng độ khí CO an toàn.

Chương 3: Thiết kế và thi công hệ thống

Chương 3 đi sâu vào quá trình tính toán, thiết kế và thi công toàn bộ hệ thống:

• Xây dựng sơ đồ khối tổng thể, phân định rõ nguyên lý vận hành giữa khối nguồn, khối cảm biến, khối thu phát vô tuyến LoRa, khối điều khiển trung tâm và khối hiển thị.
• Tính toán điện năng và dòng tiêu thụ cho các thiết bị sử dụng nguồn 5V DC tại trạm Master cũng như nguồn 3.3V DC tại trạm Slave 1 và Slave 2 nhằm đảm bảo nguồn cấp ổn định.
• Lập bảng so sánh kỹ thuật để lựa chọn vi điều khiển, module LoRa, màn hình hiển thị và từng dòng cảm biến tương ứng trên thị trường.
• Thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch điện chi tiết cho trạm Master và hai trạm Slave.
• Xây dựng lưu đồ giải thuật chi tiết cho phần cứng: lưu đồ hoạt động của các trạm Slave (thu thập cảm biến, đóng gói gói tin và gửi LoRa), lưu đồ hoạt động của trạm Master (nhận tín hiệu LoRa, bóc tách chuỗi ký tự, hiển thị lên TFT và đẩy dữ liệu lên Firebase qua kết nối Wi-Fi).
• Xây dựng lưu đồ giải thuật cho phần mềm Web, ứng dụng di động App và thuật toán kích hoạt chế độ cảnh báo ngưỡng tự động.
• Thiết kế giao diện đồ họa cho Website (gồm màn hình đăng nhập, màn hình giám sát Slave 1, Slave 2, liên kết dữ liệu Google Sheets) và giao diện ứng dụng di động Android trên MIT App Inventor.

Chương 4: Kết quả thực hiện, nhận xét đánh giá

Chương 4 công bố các kết quả thực nghiệm đạt được sau quá trình thi công và thử nghiệm:

• Hình ảnh bản vẽ thiết kế mạch in PCB Layout và mô hình 3D; hình ảnh thực tế mạch in hai mặt trước - sau của trạm Master, trạm Slave 1 và trạm Slave 2 sau khi gia công và hàn gắn linh kiện hoàn chỉnh.
• Kết quả kiểm tra hoạt động truyền nhận dữ liệu trên cổng nối tiếp Serial Monitor.
• Kết quả hiển thị dữ liệu trực tiếp trên màn hình TFT 3.2 inch trong cả hai trường hợp có kết nối Wi-Fi và mất kết nối Wi-Fi.
• Kết quả đo đạc các thông số chất lượng môi trường thu được trong điều kiện thực nghiệm ngoài trời và trong nhà.
• Kết quả đồng bộ cơ sở dữ liệu trên Firebase Realtime Database; kết quả thể hiện trực quan các giá trị quan trắc trên giao diện Web và ứng dụng di động App.
• Kết quả kích hoạt tính năng cảnh báo trên phần mềm khi thông số môi trường vượt ngưỡng an toàn.
• Đánh giá thời gian phản hồi truyền nhận dữ liệu giữa các khối thiết bị trong hệ thống thông qua Bảng 4.1.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tóm tắt các kết quả chính đã thực hiện được, chỉ ra những ưu điểm nổi bật của hệ thống như đường truyền LoRa ổn định, giám sát đa dạng thông số bao gồm cả mưa và gió, giao diện theo dõi trực quan và lưu trữ được lịch sử dữ liệu. Tác giả cũng thẳng thắn thừa nhận các nhược điểm về quy mô thử nghiệm, độ chính xác của cảm biến giá rẻ và việc chưa tối ưu hóa công suất tiêu thụ điện. Cuối cùng, chương đề ra các giải pháp kỹ thuật cụ thể nhằm cải tiến và nâng cấp hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả đo đạc và thực nghiệm

Hệ thống đã chế tạo thành công phần cứng hoàn chỉnh với các bo mạch in PCB hoạt động tin cậy. Dữ liệu từ các cảm biến DHT11, MQ-7, GUVA-S12SD, GP2Y1010AU0F, GY-MAX4466, YL-83 và Encoder V2 được các trạm Slave đọc chính xác, mã hóa và truyền không dây qua module LoRa AS32 về trạm Master.

Tại trạm Master, màn hình cảm ứng màu TFT 3.2 inch hiển thị rõ ràng, trực quan các thông số của từng trạm Slave theo thời gian thực. Hệ thống duy trì hoạt động hiển thị tại chỗ ngay cả khi không có kết nối mạng Internet. Khi có kết nối Wi-Fi, dữ liệu được truyền tải tức thời lên nền tảng Google Firebase Realtime Database, hiển thị đồng bộ lên Website và ứng dụng di động Android, đồng thời lưu trữ lịch sử trên Google Sheets.

Về tốc độ đáp ứng truyền thông, tác giả đã tiến hành đo đạc và tổng hợp thời gian phản hồi của các khối thiết bị trong hệ thống như trình bày tại Bảng 4.1 trong văn bản:

Thiết bị / Khối chức năng	Thời gian phản hồi
Slave 1 (Truyền LoRa về Master)	1.2 s
Slave 2 (Truyền LoRa về Master)	1.5 s
Master (Xử lý và hiển thị TFT)	0.8 s
Firebase (Đồng bộ dữ liệu đám mây)	1.0 s
Web / App (Cập nhật giao diện người dùng)	1.1 s

Hệ thống cảnh báo tự động trên Web và App phản hồi kịp thời khi các chỉ số môi trường (nhiệt độ, nồng độ bụi PM2.5, khí CO hoặc bức xạ UV) vượt ngưỡng nguy hiểm được cài đặt.

Đóng góp khoa học và kỹ thuật

So với các đề tài nghiên cứu cùng hướng đi trước đây (tiêu biểu là công trình của sinh viên Đại học Bách Khoa Hà Nội), đề tài đạt được các đóng góp cải tiến cụ thể:

• Nâng cấp cấu hình phần cứng: Thay thế vi điều khiển cấu hình thấp Arduino Nano bằng Arduino Uno R3 tại các trạm Slave; thay thế ESP8266 bằng chip ESP32-WROOM-32 có tốc độ xử lý nhanh và nhiều chân ngoại vi hơn tại trạm Master; sử dụng module LoRa AS32-TTL-100 RF thay cho module LoRa E32 cũ.
• Đa dạng hóa thông số đo đạc: Không bố trí cấu hình cảm biến đồng nhất gây lãng phí mà phân chia chức năng rõ ràng giữa hai trạm: Slave 1 tập trung đo các yếu tố khí độc và bức xạ (CO, UV, nhiệt - ẩm); Slave 2 tích hợp mở rộng các thông số thời tiết và ô nhiễm vật lý (bụi mịn PM2.5, tiếng ồn, lượng mưa, tốc độ gió).
• Nâng cao năng lực hiển thị tại trạm chủ: Nâng cấp từ màn hình kích thước nhỏ (TFT IPS 1.x inch) lên màn hình màu cảm ứng TFT 3.2 inch ILI9341 giao tiếp SPI sắc nét, cho phép theo dõi trực tiếp đa thông số mà không phụ thuộc vào máy tính hay điện thoại.
• Tự chủ phần mềm giám sát: Không sử dụng các nền tảng IoT đóng gói sẵn của bên thứ ba (như Blynk hay ThingSpeak) vốn bị giới hạn về tính năng và số lượng bản ghi miễn phí. Nhóm tác giả tự thiết kế giao diện Web riêng bằng Visual Studio Code và tự lập trình ứng dụng Android độc lập bằng MIT App Inventor.
• Bổ sung cơ chế lưu trữ lịch sử: Giải quyết triệt để hạn chế không lưu được dữ liệu của các nghiên cứu trước bằng cách tích hợp đồng bộ dữ liệu liên tục giữa Firebase Realtime Database và Google Sheets.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên phạm vi và nội dung trình bày trong đồ án, hệ thống còn một số hạn chế sau:

• Phạm vi triển khai thực tế còn ở mức nhỏ hẹp, cố định tại một khu vực khuôn viên, số lượng nút mạng hạn chế (1 trạm Master và 2 trạm Slave), chưa bao phủ được các khu vực rộng lớn hay môi trường công nghiệp phức tạp nhiều vật cản.
• Do rào cản về kinh phí, các cảm biến sử dụng chủ yếu thuộc phân khúc học tập, giá rẻ (như DHT11, MQ-7, YL-83), dẫn đến độ chính xác tuyệt đối, độ phân giải và tuổi thọ hoạt động bền vững ngoài trời chưa cao bằng các thiết bị đo chuyên dụng công nghiệp.
• Mạng LoRa mới chỉ cấu hình truyền trực tiếp điểm - đa điểm (Master - Slave) ở chế độ truyền trong suốt, chưa triển khai được thuật toán mạng định tuyến mắt lưới (LoRa Mesh) để mở rộng tầm phủ sóng vô tuyến.
• Chưa áp dụng các giải pháp tiết kiệm năng lượng nâng cao (như chế độ ngủ sâu Deep-sleep cho vi điều khiển) và chưa tích hợp nguồn năng lượng tái tạo (pin mặt trời) để các trạm Slave có thể hoạt động độc lập hoàn toàn ngoài trời trong thời gian dài.
• Hệ thống chỉ mới dừng lại ở mức độ thu thập, hiển thị và cảnh báo theo ngưỡng cài đặt cố định; chưa tích hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) hay phân tích dữ liệu lớn để dự báo xu hướng ô nhiễm môi trường.

Hướng phát triển tiếp theo của đề tài được tác giả xác định:

• Nâng cấp các cảm biến môi trường chuyên dụng công nghiệp để nâng cao độ chính xác và khả năng kháng chịu thời tiết khắc nghiệt.
• Nghiên cứu và triển khai giao thức định tuyến LoRa Mesh nhằm cho phép các trạm Slave làm cầu nối truyền tiếp dữ liệu cho nhau, mở rộng đáng kể khoảng cách giám sát.
• Thiết kế mạch tích hợp bộ sạc pin năng lượng mặt trời cho các trạm Slave ngoài trời và tối ưu hóa giải thuật tiết kiệm năng lượng cho vi điều khiển.
• Ứng dụng các mô hình học máy (Machine Learning) trên máy chủ để phân tích dữ liệu lịch sử, đưa ra dự báo sớm về chất lượng không khí và thiên tai thời tiết.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật và thực tiễn cao cho:

• Sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Máy tính, Cơ điện tử, Công nghệ Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, và Công nghệ Thông tin đang nghiên cứu làm đồ án về hệ thống IoT, truyền thông không dây tầm xa và trạm quan trắc vi khí hậu.
• Kỹ sư phát triển phần cứng nhúng cần tài liệu tham khảo chi tiết về:
  • Quy trình kết nối và cấu hình module LoRa AS32 SX1278 bằng phần mềm chuyên dụng AS_DS 2.1 qua mạch chuyển đổi USB-UART.
  • Phương pháp giao tiếp vi điều khiển ESP32 với màn hình màu cảm ứng TFT 3.2 inch qua giao thức SPI.
  • Quy trình thiết kế mạch in PCB 2 lớp hoàn chỉnh cho các trạm thu phát vi điều khiển.
  • Giải pháp tích hợp luồng dữ liệu hai chiều từ vi điều khiển lên cơ sở dữ liệu thời gian thực Google Firebase, kết nối đồng bộ hóa với Web và App Android được xây dựng qua MIT App Inventor.

Câu hỏi thường gặp

Trạm Master và các trạm Slave trong hệ thống sử dụng vi điều khiển và module truyền thông nào?

Trạm Master sử dụng module vi điều khiển 32-bit ESP32-WROOM-32 tích hợp sẵn Wi-Fi và Bluetooth làm bộ xử lý trung tâm, kết hợp module thu phát không dây LoRa AS32-TTL-100 RF (dùng chip Semtech SX1278 tần số 433 MHz). Hai trạm Slave 1 và Slave 2 đều sử dụng bo mạch vi điều khiển 8-bit Arduino Uno R3 (chip ATmega328P) kết hợp với module LoRa AS32 tương đương để truyền dữ liệu không dây về Master.

Các cảm biến được phân bổ cụ thể như thế nào tại hai trạm Slave 1 và Slave 2?

Hệ thống không sử dụng cùng một bộ cảm biến cho cả hai trạm mà phân bổ chuyên biệt theo mục đích:

• Trạm Slave 1 chuyên giám sát vi khí hậu và bức xạ độc hại: Cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11, cảm biến đo nồng độ khí Carbon Monoxide (CO) MQ-7 và cảm biến bức xạ tia cực tím UV GUVA-S12SD.
• Trạm Slave 2 chuyên giám sát các yếu tố thời tiết và hạt ô nhiễm vật lý: Cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11, cảm biến bụi mịn PM2.5 GP2Y1010AU0F, cảm biến cường độ âm thanh GY-MAX4466, cảm biến phát hiện mưa YL-83 và cảm biến tốc độ gió sử dụng Module Encoder V2 (đĩa 20 xung).

Module LoRa AS32 được nhóm tác giả cấu hình với các thông số kỹ thuật nào?

Các module LoRa AS32 được cấu hình đồng bộ bằng phần mềm AS_DS 2.1 thông qua đầu cắm chuyển đổi USB-to-UART PL2303HX với các thông số:

• Tần số hoạt động: 433 MHz.
• Kênh truyền: Kênh 10 (Channel 10).
• Địa chỉ thiết bị: Địa chỉ 9 (Address 9).
• Tốc độ truyền (Baudrate): 9600 bps.
• Chế độ hoạt động: Truyền trong suốt (Transparent Transmission / Normal mode), cho phép truyền nhận giữa tất cả các thiết bị cùng kênh và địa chỉ.

Dữ liệu môi trường sau khi thu thập được hiển thị và lưu trữ trên các nền tảng nào?

Sau khi trạm Master tiếp nhận dữ liệu LoRa từ hai trạm Slave:

• Hiển thị tại chỗ: Xuất trực tiếp dữ liệu lên màn hình cảm ứng màu TFT 3.2 inch (IC ILI9341, giao tiếp SPI) độc lập với mạng Internet.
• Lưu trữ đám mây: ESP32 kết nối Wi-Fi (chuẩn IEEE 802.11) đẩy dữ liệu thời gian thực lên dịch vụ cơ sở dữ liệu đám mây Google Firebase Realtime Database và tự động ghi nhật ký lịch sử qua bảng tính Google Sheets.
• Giám sát từ xa: Người dùng có thể theo dõi qua giao diện Website (xây dựng bằng Visual Studio Code) và ứng dụng di động Android (phát triển bằng nền tảng kéo-thả MIT App Inventor), cả hai giao diện đều có cơ chế kích hoạt cảnh báo khi thông số vượt ngưỡng cho phép.

Đề tài này có những điểm cải tiến gì so với các công trình nghiên cứu của sinh viên trước đó?

So với các đề tài tham khảo tương tự (tiêu biểu như đề tài của sinh viên Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội), nghiên cứu có 5 cải tiến chính:

1. Nâng cấp cấu hình phần cứng: Chuyển từ vi điều khiển Arduino Nano sang Arduino Uno R3, chuyển từ module LoRa E32 sang LoRa AS32, sử dụng chip chủ ESP32 thay cho ESP8266.
2. Nâng cấp màn hình hiển thị: Chuyển từ màn hình nhỏ TFT IPS 1.x inch sang màn hình cảm ứng màu TFT 3.2 inch giao tiếp SPI.
3. Tự chủ phần mềm giám sát: Không dùng nền tảng có sẵn như Blynk hay ThingSpeak mà tự lập trình Web bằng Visual Studio Code và App bằng MIT App Inventor.
4. Tối ưu phân bố cảm biến: Phân tách cấu hình cảm biến khác nhau giữa hai trạm Slave thay vì dùng hai trạm giống hệt nhau.
5. Bổ sung chức năng mới: Bổ sung chức năng đo lượng mưa và tốc độ gió, đồng thời kích hoạt tính năng lưu trữ lịch sử số liệu cảm biến vào Google Sheets.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Hệ thống giám sát chất lượng môi trường sử dụng công nghệ LoRa" của nhóm sinh viên Đoàn Minh Thái và Lê Hữu Phúc (Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã thiết kế và chế tạo thành công một giải pháp quan trắc môi trường hoàn chỉnh từ phần cứng mạch in PCB đến ứng dụng phần mềm Web và App. Bằng việc làm chủ công nghệ truyền thông không dây LoRa 433 MHz kết hợp bộ điều khiển ESP32 và Arduino Uno, hệ thống thu thập tin cậy đa dạng các chỉ số từ nhiệt độ, độ ẩm, bụi PM2.5, khí độc CO, tia UV đến tiếng ồn, lượng mưa và tốc độ gió với thời gian phản hồi nhanh. Dù còn một số hạn chế về quy mô triển khai và phân khúc cảm biến sử dụng, công trình đã giải quyết tốt bài toán đo đạc từ xa chi phí thấp, cung cấp một mô hình thực nghiệm tiêu biểu cho các ứng dụng IoT giám sát môi trường.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN Những điểm trên là điểm chung của các đề tài trước đó và nhóm đã khắc phục một số điểm để đề tài trở nên khác biệt và sinh động hơn. - Vi điều khiển và Module: Sử dụng Ardunio UNO R3, LoRa AS32. - Hiển thị phần cứng: Sử dụng màn hình hiển thị TFT 3.

- Phần mềm giám sát: Tự xây dựng phần mềm Web, APP bằng ứng dụng Visual Studio và APP inventor. - Đo đạt: Đo đạt dữ liệu từ 2 trạm phân bố cảm biến khác nhau để đa dạng đo đạt. - Lưu lại lịch sử cập nhật cảm biến. - Có thêm chức năng đo cấp độ gió, lượng mưa dựa vào tốc độ và số vòng quay.4 NỘI DUNG VÀ GIỚI HẠN ĐỀ TÀI 1.1 Nội dung đề tài Quá trình thực hiện đề tài “HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG MÔI TRƯỜNG SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ LORA” đề được hoàn chỉnh, cần tìm hiểu những nội dung sau: - Nghiên cứu tầm quan trọng thực tiễn và tính ứng dụng của công nghệ LoRa, đánh giá sự phổ biến và lợi ích mà công nghệ này mang lại trong các lĩnh vực giám sát môi trường và IoT.

- Tìm hiểu về chuẩn truyền thông LoRa, kết hợp với việc nghiên cứu phương pháp giao tiếp theo mô hình Mesh, nhằm tối ưu hóa khả năng mở rộng và tăng độ tin cậy trong quá trình truyền dữ liệu giữa các nút trong hệ thống. - Tìm hiểu về nguyên lý phần cứng, cụ thể bao gồm: khối giám sát trung tâm (ESP32, màn hình TFT), khối Slave (Arduino Uno, module LoRa, MQ-7, DHT11, MCU-GUVA-S12SD, GY-MAX4466, PM2.5 GP2Y1010AU0F, cảm biến mưa và gió). Ngoài ra, Slave 2 còn tích hợp tính năng đặc biệt là phát hiện và cảnh báo thời tiết xấu dựa vào dữ liệu của 2 module cảm biến mưa và gió. TỔNG QUAN - Tập trung nghiên cứu, tìm hiểu hàn chân linh kiện lắp ráp mạch, kiểm tra tính ổn định của hệ thống để đảm bảo các linh kiện và mạch điện hoạt động hiệu quả.

- Nghiên cứu phương pháp gửi dữ liệu lên cơ sở dữ liệu Firebase, từ đó thiết kế và phát triển giao diện web để hiển thị thông tin giám sát môi trường một cách trực quan và thuận tiện cho người dùng.2 Giới hạn đề tài Nhóm thực hiện chưa đủ kiến thức chuyên sâu về phần cứng và các nguyên nhân khách quan và chủ quan khác, đề tài chỉ được thực hiện trong phạm vi sau đây: - Hệ thống giám sát chỉ được triển khai trong phạm vi nhỏ, ví dụ như một khu vực công nghiệp hoặc một khu vực giám sát cố định, với số lượng thiết bị hạn chế (1 Master và 2 Slave). Phạm vi này không bao phủ được diện tích rộng hoặc nhiều khu vực cùng lúc, nhưng vẫn đảm bảo thu thập và truyền tải dữ liệu từ các cảm biến trong phạm vi đã định. - Do hạn chế về tài chính, đề tài sử dụng các cảm biến có chi phí thấp nhưng đảm bảo độ tin cậy vừa đủ cho mục đích giám sát cơ bản. Các thiết bị này có thể không phải là lựa chọn tốt nhất về độ chính xác và tuổi thọ so với các cảm biến chuyên nghiệp và đắt tiền hơn.

- Do chưa nắm vững toàn bộ kiến thức chuyên môn về hệ thống phức tạp hoặc kỹ thuật tiên tiến, do đó chỉ sử dụng các thư viện mã nguồn mở và các nền tảng có sẵn để giảm độ phức tạp trong thiết kế. Những kỹ thuật tiên tiến như xử lý dữ liệu phức tạp, tối ưu hóa năng lượng và bảo mật cao cấp có thể không được triển khai đầy đủ. - Đề tài được thực hiện trong thời gian có hạn, vì vậy chỉ tập trung vào việc xây dựng hệ thống cơ bản với các chức năng thu thập dữ liệu môi trường và hiển thị chúng trên giao diện web đơn giản. Các chức năng nâng cao như phân tích dữ liệu chuyên sâu hoặc tích hợp AI sẽ không được đưa vào trong phạm vi đề tài này.5 BỐ CỤC ĐỀ TÀI Đồ án tốt nghiệp được trình bày bao gồm 5 chương: Chương 1: TỔNG QUAN: Trình bày về hiện trạng môi trường, tính cấp thiết tại sao lại chọn đề tài, xác định rõ mục tiêu và giới hạn mà nhóm muốn đề cập Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT: Trình bày tổng quan các linh kiện sử dụng trong đồ án, giới thiệu lý thuyết về công nghệ LoRa, các chuẩn giao tiếp và các chương trình, phần mềm liên quan đến đề tài.

Chương 3: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG HỆ THỐNG: Từ yêu cầu đặt ra, trình bày sơ đồ khối hệ thống. Tính toán và lựa chọn linh kiện phù hợp để thiết kế phần cứng. Kết nối linh kiện, thi công mô hình và lập trình cho hệ thống. Chương 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN, NHẬN XÉT ĐÁNH GIÁ: Trình bày kết quả thu được sau khi thi công mô hình thông qua hình ảnh, video.

Từ đó nhận xét và đánh giá sản phẩm dựa trên các yêu cầu đã đặt ra. Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN: Dựa vào kết quả có được từ chương 5, đưa ra kết luận về ưu và nhược điểm hệ thống. Từ đó đưa ra định hướng để cải thiện và phát triển hệ thống. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 CÁC LINH KIỆN TRONG PHẦN CỨNG 2.1 Module Wifi ESP32-WROOM-32 [4] ESP32-WROOM-32 là một Module tích hợp WiFi và Bluetooth, dựa trên chip ESP32 của Espressif Systems.

Đây là một lựa chọn phổ biến trong việc phát triển các ứng dụng IoT (Internet of Things) và các hệ thống nhúng. Hình ảnh của ESP32 WROOM32 qua hình 2.1 và thông số kỹ thuật của ESP32 WROOM32 thể hiện qua bảng 2.1: ESP32 WROOM32 Bảng 2.1: Thông số Module ESP32 WROOM32 STT Thông số Min Chuẩn Max Đơn vị 1 Điện áp hoạt động 3 3.3 5 V 2 Dòng hoạt động 0.5 A 3 Nhiệt độ hoạt động -40 85 °C 4 Điện áp ra mức cao 2.64 V 5 Điện áp ra mức thấp 0. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6 Dòng ra mức cao 40 mA 7 Dòng ra mức thấp 20 mA 8 Chip xử lý trung tâm Xtensa Dual-Core LX6 microprocessor (32bit) 9 Giao tiếp I2C, UART, SPI, PWM, I2S, ADC, DAC Bluetooth 4.1 với tần số 2412MHz - 10 Hỗ trợ giao tiếp 2482 MHz - Rom 448 KB 11 Bộ nhớ - RAM: 520 Kb SRAM liền chip 12 GPIO 36 Pin 13 Tốc độ xung nhịp 40 Mhz - 80 Mhz 2.2 Module Arduino Uno R3 [5] Arduino Uno R3 là Module dùng để lập trình các dự án cơ bản đến nâng cao. Module dùng vi điều khiển 8 bit của Atmel sử dụng chip phổ biến là ATmega328 và Atmega2560 với bộ nhớ RAM, ROM giúp cấu hình mạnh mẽ có thể đáp ứng các dự án phức tạp.

Ngoài ra, Arduino hỗ trợ nhiều chuẩn giao tiếp như UART, SPI, I2C và nhiều cổng đọc analog và digital giúp nâng cao khả năng kết nối ngoại vi. Hình ảnh của Arduino Uno R3 qua hình 2.2 và thông số kỹ thuật của Arduino Uno R3 thể hiện qua bảng 2.2: Arduino Uno R3 9 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Bảng 2.2: Thông số kỹ thuật của Arduino Uno R3 STT Tên Thông số 1 Vi điều khiển ATmega328 họ 8bit 2 Điện áp hoạt động 5~12V DC 3 Tần số hoạt động 16MHz 4 Dòng tiêu thụ 30mA cho 1 chân 5 Chân Digital I/O 14 6 Chân PWM Digital 6 7 Chân Analog 6 (độ phân giải 10bit) 8 Bộ nhớ Flash 32KB 9 SRAM 2KB 10 EEPROM 1KB 11 Chuẩn giao tiếp UART/SPI/I2C 2.3 Module LoRa AS32 [6] Module RF UART LoRa có mã SX1278 AS32 tần số 433MHz là một thiết bị truyền nhận dữ liệu không dây tầm xa, sử dụng chip SX1278 từ SEMTECH, hỗ trợ chuẩn giao tiếp LoRa (Long Range). Công nghệ LoRa không chỉ nổi bật với khả năng truyền dữ liệu ở khoảng cách cực xa mà còn tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng, phù hợp cho các ứng dụng IoT hiện đại.

Ngoài ra, module này có thể được cấu hình thành mạng, giúp mở rộng khả năng sử dụng trong các hệ thống IoT phức tạp. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Hình ảnh của Module LoRa AS32 qua hình 2.3 và thông số kỹ thuật của Module LoRa AS32 thể hiện qua bảng 2.3: Module RF Lora UART SX1278 AS32 433Mhz 3000m Bảng 2.3: Thông số kỹ thuật của Module LoRa AS32 STT Tên Thông số 1 IC chính SX1278 của Semtech 2 Model AS32-TTL-100 RF 3 Điện áp hoạt động 2.5 VDC 4 Giao tiếp UART Khoảng cách truyền tối đa trong 3000m 5 điều kiện lý tưởng 6 Tần số hoạt động 410 – 441Mhz 7 Công suất 20dBm (100mW) Tốc độ truyền 0.2Kbps (mặc định là 8 2.4Kbps) 9 Bộ nhớ đệm 512 bytes 11 CHƯƠNG 2.4 Màn hình cảm ứng TFT 3.2 inch ILI9341 giao tiếp SPI [7] Màn hình cảm ứng TFT 3.2 inch mã ILI9341 giao tiếp SPI được sử dụng rất phổ biến trong nhiều dự án từ cơ bản đến phức tạp. Màn hình với độ phân giải 240x320 pixel, kích thước 3.2 icnh giúp hiển thị thông tin một cách rõ nét, màu sắc sinh động. Ngoài ra, màn hình có hỗ trợ giao tiếp SPI giúp kết nối dễ dàng với các vi điều khiển như Arduino Uno, ESP32,.

Hình ảnh của TFT 3.2 inch qua hình 2.4 và thông số kỹ thuật của TFT 3.2 inch thể hiện qua bảng 2.2 inch ILI9341 Bảng 2.4: Thông số kỹ thuật của TFT 3.2 inch ILI9341 STT Tên Thông số 1 Điện áp hoạt động 3.3 – 5VDC 2 Kích thước 3.2 inch 3 Độ phân giải 320 x 240 pixels 4 IC Driver hiển thị ILI9341 5 Giao tiếp SPI 6 Số màu 65,536 7 Cảm ứng Có 12 CHƯƠNG 2.5 Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT11 [8] Module cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT11 là cảm biến rất thông dụng hiện nay là một cảm biến nhiệt độ và độ ẩm đơn giản và phổ biến trong các dự án IoT và các ứng dụng nhúng khác. Nó được sử dụng để đo nhiệt độ và độ ẩm trong môi trường xung quanh và cung cấp dữ liệu số cho vi xử lý. DHT11 có thể được sử dụng để đo nhiệt độ và độ ẩm trong môi trường xung quanh. Trong ứng dụng trạm thời tiết cục bộ, cảm biến này có thể được đặt ở nơi mở hoặc trong một hộp bảo vệ khỏi các yếu tố thời tiết bên ngoài.

Dữ liệu nhiệt độ và độ ẩm được đọc từ cảm biến sau đó có thể hiển thị trực tiếp trên màn hình hiển thị hoặc được gửi đến một máy tính hoặc máy chủ để lưu trữ và hiển thị thông qua một giao diện Web. Hình ảnh của cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT11 qua hình 2.5 và thông số kỹ thuật của cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT11 thể hiện qua bảng 2.5: Cảm biến nhiệt độ và độ ẩm DHT11 13 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Bảng 2.