Thiết Kế và Thi Công Hệ Thống Giám Sát và Chẩn Đoán Trên Ô Tô

Hệ thống giám sát và chẩn đoán ô tô là một phần quan trọng trong ngành công nghiệp ô… 99 trang · Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh · 2024.

• Tác giả: Trần Mạc Gia Phong
• 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: Thiết Kế và Thi Công Hệ Thống Giám Sát và Chẩn Đoán Trên Ô Tô
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.3. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
• 1.4. MỤC TIÊU ĐỀ TÀI
• 1.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.6. BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. GIAO THỨC GIAO TIẾP CAN
• 2.1.1. Nguyên lý hoạt động
• 2.1.2. Sự khác nhau giữa CAN
• 2.1.3. Các khung dữ liệu của CAN
• 2.1.4. Khung dữ liệu (Data Frame)
• 2.1.5. Khung yêu cầu (Remote Frame)
• 2.1.6. Mô hình tổng quan trên mạng CAN
• 2.2. CHUẨN GIAO THỨC OBD – II
• 2.2.1. Khung dữ liệu
• 2.3. TỔNG QUAN VỀ FRAMEWORK FLUTTER
• 2.3.1. Giới thiệu về Flutter [6]
• 2.3.2. Các tính năng của Flutter [7]
• 2.3.3. Ứng dụng của Flutter
• 2.4. TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU THỜI GIAN THỰC FIREBASE
• 2.4.1. Giới thiệu về Firebase
• 2.4.2. Các tính năng của Firebase
• 2.4.3. Ứng dụng của Firebase
• 2.5. TỔNG QUAN VỀ NỀN TẢNG NODE – RED
• 2.5.1. Giới thiệu về Node – RED
• 2.5.2. Các tính năng của Node – RED
• 2.5.3. Ứng dụng của Node – RED
• 2.6. TỔNG QUAN GIAO THỨC HTTP
• 2.6.1. Giới thiệu về giao thức HTTP
• 2.6.2. Các tính năng của giao thức HTTP
• 2.6.3. Ứng dụng của giao thức HTTP
• 2.7. TÌM HIỂU VỀ PHẦN CỨNG TRONG HỆ THỐNG
• 2.7.1. Module CAN HAT RS485
• 2.7.2. Màn hình LCD 7 inch
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. YÊU CẦU TÍNH NĂNG HỆ THỐNG
• 3.2. ĐẶC TẢ HỆ THỐNG
• 3.2.1. Mô hình tổng quát của hệ thống
• 3.2.2. Sơ đồ khối hệ thống
• 3.2.3. Hoạt động của hệ thống
• 3.3. THIẾT KẾ PHẦN CỨNG
• 3.3.1. Khối xử lý dữ liệu (MCU)
• 3.3.2. Khối xử lý trung tâm
• 3.3.3. Khối hiển thị
• 3.4. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
• 3.4.1. Lưu đồ giải thuật truyền nhận CAN
• 3.4.2. Lưu đồ giải thuật khối xử lý trung tâm
• 3.4.3. Lưu đồ giải thuật trên giao diện người dùng
• 3.4.4. Lưu đồ người dùng sử dụng xem GUI
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ
• 4.1. MÔ HÌNH PHẦN CỨNG
• 4.2. GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG
• 5. CHƯƠNG 5: HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. Kết quả đạt được
• 5.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hệ Thống Giám Sát và Chẩn Đoán Ô Tô

Hệ thống giám sát và chẩn đoán ô tô là một phần quan trọng trong ngành công nghiệp ô tô hiện đại. Với sự phát triển của công nghệ, các hệ thống này không chỉ giúp theo dõi tình trạng xe mà còn cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất hoạt động. Việc áp dụng công nghệ IoT và AI đã tạo ra những hệ thống thông minh, giúp người dùng dễ dàng quản lý và bảo trì xe của mình.

1.1. Khái niệm về Hệ Thống Giám Sát Ô Tô

Hệ thống giám sát ô tô sử dụng các cảm biến và thiết bị điện tử để thu thập dữ liệu về tình trạng xe. Dữ liệu này được phân tích và hiển thị trên các giao diện người dùng, giúp người lái theo dõi tình trạng xe một cách dễ dàng.

1.2. Lợi ích của Hệ Thống Chẩn Đoán Ô Tô

Hệ thống chẩn đoán ô tô giúp phát hiện sớm các sự cố, từ đó giảm thiểu rủi ro và chi phí sửa chữa. Nó cũng cung cấp thông tin về hiệu suất động cơ, mức tiêu thụ nhiên liệu và các thông số quan trọng khác.

II. Thách thức trong Thiết Kế Hệ Thống Giám Sát Ô Tô

Thiết kế hệ thống giám sát ô tô gặp nhiều thách thức, từ việc lựa chọn linh kiện phù hợp đến việc đảm bảo tính ổn định và độ chính xác của dữ liệu. Các vấn đề như giao thức truyền thông, khả năng tương thích giữa các thiết bị cũng cần được xem xét kỹ lưỡng.

2.1. Vấn đề về Giao Thức Truyền Thông

Giao thức OBD-II và CAN là hai giao thức phổ biến trong ngành công nghiệp ô tô. Việc lựa chọn giao thức phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả và chính xác.

2.2. Khó Khăn trong Tích Hợp Linh Kiện

Việc tích hợp các linh kiện như cảm biến, vi điều khiển và màn hình hiển thị đòi hỏi sự chính xác cao. Các linh kiện cần phải tương thích với nhau để đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định.

III. Phương Pháp Thiết Kế Hệ Thống Giám Sát Ô Tô Hiệu Quả

Để thiết kế một hệ thống giám sát ô tô hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp khoa học và công nghệ hiện đại. Việc sử dụng các linh kiện chất lượng cao và phần mềm lập trình tối ưu sẽ giúp nâng cao hiệu suất của hệ thống.

3.1. Lựa Chọn Linh Kiện Phù Hợp

Việc lựa chọn linh kiện như vi điều khiển STM32F103C8T6 và module CAN HAT RS485 là rất quan trọng. Những linh kiện này giúp thu thập và xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

3.2. Phát Triển Phần Mềm Chẩn Đoán

Phần mềm chẩn đoán cần được phát triển với giao diện thân thiện và dễ sử dụng. Nó cũng cần có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực để cung cấp thông tin kịp thời cho người dùng.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Hệ Thống Giám Sát Ô Tô

Hệ thống giám sát và chẩn đoán ô tô có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc bảo trì và quản lý xe. Nó giúp người dùng theo dõi tình trạng xe từ xa và nhận cảnh báo khi có sự cố xảy ra.

4.1. Theo Dõi Tình Trạng Xe Từ Xa

Người dùng có thể theo dõi các thông số như tốc độ, nhiệt độ động cơ và mức nhiên liệu thông qua ứng dụng di động. Điều này giúp họ quản lý xe một cách hiệu quả hơn.

4.2. Cảnh Báo Sự Cố Kịp Thời

Hệ thống sẽ gửi cảnh báo đến người dùng khi có thông số vượt quá mức cho phép. Điều này giúp người dùng có thể xử lý kịp thời, tránh những sự cố nghiêm trọng.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Thống Giám Sát Ô Tô

Hệ thống giám sát và chẩn đoán ô tô đang ngày càng trở nên quan trọng trong ngành công nghiệp ô tô. Với sự phát triển của công nghệ, tương lai của hệ thống này hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cải tiến và tiện ích cho người dùng.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ

Công nghệ IoT và AI sẽ tiếp tục được áp dụng trong việc phát triển hệ thống giám sát ô tô. Điều này sẽ giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác của hệ thống.

5.2. Tầm Quan Trọng của An Toàn Ô Tô

An toàn là yếu tố hàng đầu trong ngành công nghiệp ô tô. Hệ thống giám sát sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn cho người dùng và giảm thiểu rủi ro.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành công nghiệp ô tô tại Việt Nam ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm gần đây. Theo số liệu thống kê của Hiệp hội các nhà sản xuất ô tô Việt Nam (VAMA) năm 2022, thị trường đã tiêu thụ hơn 490.000 xe ô tô các loại, tăng 33% so với năm 2021. Sự gia tăng về nhu cầu phương tiện đặt ra yêu cầu nâng cao về chất lượng, an toàn và các giải pháp tiện ích cho người sử dụng. Trong các dòng xe hiện đại, việc điều khiển và vận hành hầu hết được đảm nhiệm bởi hệ thống nhúng thông qua các bộ điều khiển điện tử (Electronic Control Units - ECU). Số lượng thiết bị điện tử gia tăng làm tăng khối lượng dây dẫn và độ phức tạp của hệ thống, dẫn đến việc ứng dụng mạng nối tiếp tốc độ cao Controller Area Network (CAN) làm tiêu chuẩn giao tiếp chung trên ô tô.

Trên nền tảng mạng CAN, chuẩn giao thức On-Board Diagnostics II (OBD-II) được tiêu chuẩn hóa bắt buộc trên ô tô từ năm 1996 tại Mỹ và từ năm 2001 tại Châu Âu cùng Nhật Bản. Giao thức này cho phép giám sát các hệ thống động cơ, khí thải, đồng thời truy xuất các mã chẩn đoán lỗi (Diagnostic Trouble Code - DTC). Đề tài "Thiết kế và thi công hệ thống giám sát và chẩn đoán trên ô tô" do nhóm sinh viên Trần Mạc Gia Phong và Trần Lam Nhật Vy thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Trương Quang Phúc tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (khoá 2019, chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông Chất lượng cao) nhằm mục đích nghiên cứu cấu trúc truyền thông ô tô và xây dựng hệ thống thu thập, cảnh báo thông số kỹ thuật theo thời gian thực.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài bao gồm 6 nhiệm vụ cụ thể:

1. Nghiên cứu nguyên lý hoạt động của vi điều khiển 32-bit ARM Cortex®-M4 STM32F103C8T6, kết hợp hai module giao tiếp CAN để truyền nhận dữ liệu và kết nối với máy tính đơn bo Raspberry Pi 4 thiết lập phần cứng xử lý trung tâm.
2. Tìm hiểu cấu trúc và cơ chế hoạt động của giao thức OBD-II, tiến hành mô phỏng khung dữ liệu thô của giao thức để tạo dữ liệu cho các thông số vận hành của ô tô.
3. Nghiên cứu công nghệ đám mây và xây dựng máy chủ trên nền tảng cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase Realtime Database nhằm lưu trữ và đồng bộ hóa dữ liệu.
4. Sử dụng ngôn ngữ Dart và framework Flutter để thiết kế giao diện ứng dụng di động, tích hợp giao diện lập trình ứng dụng (API) giao tiếp với Firebase.
5. Thiết kế giao diện hiển thị trên màn hình LCD (Dashboard) thông qua nền tảng Node-RED chạy trực tiếp tại xe.
6. Thi công mô hình thực nghiệm và kiểm tra hiệu suất hoạt động của toàn bộ hệ thống.

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là hệ thống truyền nhận dữ liệu OBD-II trên nền mạng CAN và cơ chế giám sát 5 thông số vận hành chính của xe gồm: tốc độ động cơ (RPM), vận tốc ô tô, nhiệt độ động cơ, mức nhiên liệu và quãng đường di chuyển. Phạm vi nghiên cứu được thực hiện tại phòng thí nghiệm trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh trong thời gian từ tháng 09/2023 đến tháng 01/2024, trong đó dữ liệu xe được giả lập từ các vi điều khiển ngoại vi theo định dạng khung chuẩn OBD-II.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận dựa trên các cơ sở lý thuyết truyền thông công nghiệp và công nghệ phần mềm:

• Giao thức CAN: Hoạt động theo kiến trúc đường truyền chia sẻ (BUS) với cơ chế đa truy cập cảm nhận sóng mang kết hợp phát hiện xung đột và phân xử theo quyền ưu tiên thông điệp (CSMA/CD+AMP). Mạng sử dụng hai dây vi sai CAN_HIGH và CAN_LOW nối với hai điện trở đầu cuối 120 $\Omega$ để giảm phản xạ tín hiệu. Dữ liệu được truyền qua 4 loại khung: Khung dữ liệu (Data Frame), Khung yêu cầu (Remote Frame), Khung báo lỗi (Error Frame) và Khung báo tràn (Overload Frame). Cấu trúc khung dữ liệu gồm 7 trường: trường bắt đầu khung (SOF 1 bit), trường phân xử (Arbitration Field 12 bit đối với chuẩn 2.0A hoặc 32 bit đối với chuẩn 2.0B), trường điều khiển (Control Field 6 bit gồm DLC 4 bit), trường dữ liệu (Data Field 0-8 byte), trường kiểm tra (CRC 16 bit), trường báo nhận (ACK 2 bit) và trường kết thúc (EOF 7 bit).
• Chuẩn giao thức OBD-II: Hoạt động theo mô hình yêu cầu/phản hồi (Request/Response) đóng gói trên khung truyền CAN 11 bit. Địa chỉ ID của khung yêu cầu là 0x7DF, địa chỉ khung phản hồi từ ECU dao động trong dải 0x7E8 - 0x7DF. Cấu trúc gói tin gồm trường độ dài, trường chế độ (Mode 01 đến Mode 0A, trong đó Mode 01 dùng để đọc dữ liệu hiện hành), trường mã định danh thông số (Parameter ID - PID từ 0x00 đến 0xFF) và trường dữ liệu (0-4 byte giá trị số HEX cần chuyển đổi sang đơn vị vật lý).
• Nền tảng công nghệ và phần mềm:
  • Flutter và Dart: Framework mã nguồn mở phát triển giao diện ứng dụng di động đa nền tảng theo kiến trúc cây Widget, hỗ trợ cơ chế biên dịch JIT/AOT và tính năng Hot Reload.
  • Firebase Realtime Database: Cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ dưới định dạng JSON, hỗ trợ đồng bộ dữ liệu thời gian thực và lưu trữ ngoại tuyến.
  • Node-RED: Công cụ lập trình theo luồng dữ liệu (flow-based) trên nền tảng trình duyệt để xây dựng bảng điều khiển Dashboard.
  • Giao thức HTTP: Giao thức ứng dụng trao đổi dữ liệu không trạng thái (Connectionless) theo mô hình Client/Server qua các phương thức GET và POST.
• Phần cứng sử dụng: Máy tính nhúng Raspberry Pi 4 (vi xử lý SoC lõi Cortex-A72, nguồn 5V/3A, chạy hệ điều hành Linux), vi điều khiển STM32F103C8T6, mạch Arduino Nano, module mở rộng RS485 CAN HAT (tích hợp bộ điều khiển CAN MCP2515) và màn hình LCD cảm ứng 7 inch.

Phương pháp nghiên cứu thực hiện qua ba hướng tiếp cận:

• Phương pháp tổng hợp và phân tích lý thuyết: Khảo sát tài liệu kỹ thuật về CAN, OBD-II, sơ đồ chân và thông số phần cứng.
• Phương pháp mô hình hóa: Thiết kế sơ đồ khối, sơ đồ nguyên lý phần cứng, phân chia các luồng dữ liệu và xây dựng lưu đồ giải thuật cho toàn bộ hệ thống.
• Phương pháp thực nghiệm: Thi công mô hình mạch thực tế, cấu hình truyền nhận dữ liệu trên bus CAN, nạp chương trình vi điều khiển, kiểm tra tính đúng đắn của dữ liệu chuyển đổi và kiểm thử hoạt động cảnh báo.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc phân tầng gồm ba khối chức năng chính:

Khối chức năng	Phần cứng / Nền tảng	Vai trò và nhiệm vụ kỹ thuật
Khối xử lý dữ liệu (Mô phỏng ECU)	STM32F103C8T6, Arduino Nano, Bộ thu phát CAN	Arduino Nano đóng vai trò gửi các khung yêu cầu dữ liệu (Request Frame). STM32F103C8T6 mô phỏng hoạt động của ECU ô tô, tiếp nhận khung yêu cầu và tính toán phản hồi các khung dữ liệu (Response Frame) chứa 5 thông số xe dạng mã HEX qua đường truyền CAN BUS vi sai.
Khối xử lý trung tâm	Raspberry Pi 4, Module RS485 CAN HAT	Giao tiếp với CAN BUS thông qua module CAN HAT qua giao tiếp SPI. Thực hiện thu thập các khung dữ liệu thô OBD-II, giải mã các byte HEX thành đại lượng vật lý thực tế. Đóng vai trò máy chủ cục bộ chạy Node-RED và gửi dữ liệu lên Firebase qua giao thức HTTP POST.
Khối giao diện người dùng	Màn hình LCD 7 inch (cục bộ), Ứng dụng Flutter (từ xa)	Màn hình LCD 7 inch hiển thị Dashboard Node-RED kết nối trực tiếp với Raspberry Pi 4 qua cổng HDMI/DSI, hoạt động không cần Internet. Ứng dụng di động Flutter đọc dữ liệu từ Firebase Realtime Database qua HTTP GET, hiển thị thông số và kích hoạt giao diện cảnh báo khi có thông số vượt ngưỡng.

Quy trình giải thuật phần mềm bao gồm:

1. Giải thuật truyền nhận CAN: Arduino gửi yêu cầu với ID 7DF. STM32 kiểm tra cờ nhận; nếu đúng định dạng, vi điều khiển phân tích PID, trích xuất dữ liệu cảm biến tương ứng, đóng gói thành khung phản hồi với ID 7E8 và đẩy ngược lại đường truyền.
2. Giải thuật khối trung tâm: Raspberry Pi liên tục lắng nghe mạng CAN. Khi phát hiện khung dữ liệu từ 7E8, hệ thống kiểm tra độ dài dữ liệu, đối chiếu chế độ và PID, sau đó áp dụng công thức giải mã vật lý. Dữ liệu sau xử lý được đồng thời đẩy vào luồng Node-RED nội bộ và đóng gói chuỗi JSON gửi lên endpoint của Firebase.
3. Giải thuật hiển thị và cảnh báo: Tại ứng dụng di động và màn hình LCD, các biến trạng thái liên tục so sánh giá trị nhận được với các ngưỡng an toàn định trước. Nếu phát hiện giá trị bất thường, hệ thống bật sáng biểu tượng cảnh báo và chuyển hướng sang màn hình thông báo nguy hiểm.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 giới thiệu khái quát về sự phát triển của công nghiệp ô tô thế giới và Việt Nam, trích dẫn dữ liệu tiêu thụ xe của VAMA năm 2022. Tác giả phân tích nhu cầu tích hợp hệ thống nhúng với IoTs và điện toán đám mây nhằm giảm thiểu hệ thống dây nối qua mạng CAN và giao thức OBD-II. Phần tổng quan lược khảo các nghiên cứu trong nước:

• Nghiên cứu của nhóm tác giả sử dụng thiết bị OBD-II Wi-Fi đo tốc độ, mức tiêu hao nhiên liệu và vòng tua trên xe Hyundai i20 (đời 2010) khi vận hành thực tế qua đèo Hải Vân và trong đô thị.
• Nghiên cứu ứng dụng OBD-II xác định suất tiêu hao nhiên liệu nhằm đưa ra khuyến cáo tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải.
• Đề tài thiết kế mô hình dạy học hệ thống điều khiển động cơ Diesel thu thập tín hiệu qua Arduino và thiết bị chẩn đoán Techstream.

Đối với nghiên cứu quốc tế, tác giả trích dẫn các công trình giám sát tình trạng phương tiện dựa trên chuẩn OBD-II và nghiên cứu bảo mật mạng CAN sử dụng bộ vi điều khiển DSP-F28335 cùng phần mềm CANoe. Từ các dữ liệu này, chương xác lập 6 mục tiêu, phương pháp nghiên cứu và bố cục tổng quát của báo cáo.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày chi tiết các cơ sở lý thuyết kỹ thuật:

• Cấu tạo mạng CAN, nguyên lý phân xử bus CSMA/CD+AMP, cấu trúc 4 loại khung truyền CAN. Tác giả lập bảng so sánh hai phiên bản CAN 2.0A và CAN 2.0B:

Đặc tính kỹ thuật	CAN 2.0A (Tiêu chuẩn)	CAN 2.0B (Mở rộng)
Độ dài trường ID	11 bit	29 bit
Tốc độ truyền	Cố định	Không cố định
Tính tương thích	Không tương thích với CAN 2.0B	Tương thích ngược với CAN 2.0A
Độ dài kiểm tra CRC	15 bit	17 bit

• Cấu trúc khung OBD-II, phân loại 10 chế độ hoạt động (Mode 01 đến Mode 0A) và các dải mã PID:
  • Mode 01: Yêu cầu dữ liệu chẩn đoán động cơ và hệ thống kiểm soát khí thải hiện tại.
  • Mode 02: Lấy dữ liệu khung đóng băng (Freeze Frame) tại thời điểm phát hiện lỗi.
  • Mode 03 & Mode 07: Đọc mã lỗi DTC liên quan đến khí thải (phát hiện trong chu kỳ lái hiện tại hoặc đã xác nhận).
  • Mode 04: Xóa các mã lỗi DTC và dữ liệu khung đóng băng.
  • Mode 09: Đọc thông tin phương tiện (số khung VIN, mã hiệu xe).
  • Dải PID: 0x00 - 0x20 (thông số động cơ chung như tốc độ, nhiệt độ, áp suất); 0x21 - 0x3F (thông số hệ thống khí thải, cảm biến oxy, NOx); 0x40 - 0x5F (hệ thống an toàn TPMS, ABS).
• Nguyên lý hoạt động của framework Flutter, ngôn ngữ hướng đối tượng Dart, các tính năng của Firebase Realtime Database (lưu trữ JSON, đồng bộ NoSQL), kiến trúc luồng dữ liệu Node-RED, mô hình Request/Response của HTTP.
• Thông số kỹ thuật chi tiết của phần cứng: Vi điều khiển STM32F103C8T6, Arduino Nano, máy tính đơn bo Raspberry Pi 4, module mở rộng RS485 CAN HAT và màn hình màu LCD 7 inch.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 thuyết minh các bước tính toán và thiết kế:

• Xây dựng đặc tả hệ thống và mô hình tổng quát. Phân tích nguyên lý làm việc của từng khối chức năng.
• Thiết kế phần cứng: Sơ đồ chân kết nối vi điều khiển STM32F103C8T6 làm nhiệm vụ giả lập tín hiệu; kết nối bộ thu phát CAN; sơ đồ giao tiếp ngoại vi của Raspberry Pi 4 qua các cổng GPIO, SPI nối với CAN HAT và cổng xuất hình ảnh sang màn hình LCD 7 inch; thiết kế đường nguồn và bảo vệ hệ thống.
• Thiết kế phần mềm: Xây dựng các lưu đồ giải thuật:
  • Lưu đồ giải thuật truyền nhận dữ liệu trên CAN BUS.
  • Lưu đồ xử lý và giải mã khung dữ liệu OBD-II tại khối xử lý trung tâm.
  • Lưu đồ thuật toán kết nối và đẩy dữ liệu lên cơ sở dữ liệu Firebase.
  • Lưu đồ điều hướng người dùng trên ứng dụng di động (màn hình xác thực đăng nhập tài khoản, màn hình hiển thị trực quan 5 thông số vận hành).
  • Lưu đồ giao diện Dashboard Node-RED hiển thị trên màn hình LCD đặt trong khoang lái ô tô.

Chương 4: Kết quả

Chương 4 công bố kết quả kiểm thử thực nghiệm:

• Lắp ráp hoàn chỉnh mô hình phần cứng gồm các vi điều khiển, module CAN và Raspberry Pi 4 được kết nối trên khung thử nghiệm.
• Kiểm tra tính đúng đắn của chu trình truyền nhận khung tin OBD-II qua bus CAN:
  • Khung yêu cầu từ Arduino Nano: 7DF 02 01 0D (Yêu cầu thông số vận tốc ô tô - Vehicle Speed).
  • Khung dữ liệu phản hồi từ STM32F103C8T6: 7E8 03 41 0D 32 (Dữ liệu byte 0x32 chuyển đổi thành vận tốc $50 \text{ km/h}$).
  • Ghi nhận việc truyền nhận ổn định các thông số khác: tốc độ vòng tua động cơ (RPM), nhiệt độ nước làm mát động cơ, mức nhiên liệu còn lại và quãng đường tích lũy.
• Dữ liệu thô sau khi được Raspberry Pi xử lý được đẩy thành công lên Firebase Realtime Database dưới cấu trúc JSON và cập nhật theo thời gian thực.
• Giao diện người dùng:
  • Màn hình LCD 7 inch hiển thị đầy đủ bảng điều khiển Node-RED với các đồng hồ đo thông số và biểu tượng cảnh báo tương ứng khi thông số vượt ngưỡng an toàn.
  • Ứng dụng di động Flutter vận hành ổn định trên thiết bị di động, bao gồm trang đăng nhập xác thực và trang bảng tin theo dõi từ xa. Khi phát hiện nhiệt độ động cơ quá cao, vận tốc vượt giới hạn, vòng tua động cơ vượt ngưỡng hoặc mức nhiên liệu giảm xuống thấp, ứng dụng hiển thị thông báo cảnh báo tức thời.

Chương 5: Hướng phát triển

Chương 5 tóm tắt các kết quả đạt được về mặt thi công phần cứng, giải mã giao thức và lập trình ứng dụng. Đồng thời, tác giả phân tích các mặt hạn chế của đề tài và đề xuất các giải pháp kỹ thuật nhằm nâng cấp hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã hoàn thành các nội dung kỹ thuật đặt ra với các kết quả cụ thể:

• Chế tạo thành công mô hình phần cứng tích hợp hoàn chỉnh bao gồm STM32F103C8T6, Arduino Nano, Raspberry Pi 4, Module RS485 CAN HAT và màn hình LCD 7 inch.
• Thiết lập thành công mạng truyền thông CAN nội bộ tốc độ cao với 2 điện trở đầu cuối 120 $\Omega$, thực hiện chính xác chu trình gửi khung yêu cầu (ID: 0x7DF) và nhận khung phản hồi (ID: 0x7E8) theo đúng quy chuẩn giao thức OBD-II Mode 01.
• Giải mã thành công dữ liệu HEX sang các giá trị vật lý thời gian thực đối với 5 thông số kỹ thuật then chốt của ô tô: tốc độ động cơ, vận tốc xe, nhiệt độ động cơ, mức nhiên liệu và quãng đường đã đi.
• Triển khai giải pháp hiển thị kép (Dual-interface):
  • Giao diện Dashboard nội bộ bằng Node-RED hiển thị trực tiếp tại khoang lái trên màn hình LCD 7 inch, độc lập hoàn toàn với kết nối mạng Internet.
  • Giao diện giám sát từ xa bằng ứng dụng Flutter trên điện thoại thông minh, nhận dữ liệu đồng bộ qua Firebase Realtime Database.
• Hiện thực hóa tính năng cảnh báo an toàn trên cả hai giao diện khi các thông số vượt ngưỡng cài đặt (quá tốc độ động cơ, quá vận tốc ô tô, quá nhiệt độ nước làm mát, cảnh báo mức nhiên liệu thấp).

Về mặt đóng góp khoa học và thực tiễn, đề tài cung cấp tài liệu kỹ thuật chi tiết về cấu trúc đóng gói khung tin CAN/OBD-II, chứng minh tính khả thi của việc sử dụng các linh kiện nhúng chi phí thấp để xây dựng hệ thống chẩn đoán trên ô tô, kết nối hạ tầng nhúng với dịch vụ điện toán đám mây IoT.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận ghi nhận các hạn chế kỹ thuật:

• Hệ thống dữ liệu đầu vào hiện tại mới được tạo ra bằng phương pháp mô phỏng và giả lập từ các vi điều khiển ngoại vi (STM32F103C8T6 và Arduino Nano), chưa được đấu nối và thử nghiệm trực tiếp trên cổng kết nối OBD-II vật lý của xe ô tô thực tế đang tham gia giao thông.
• Chức năng chẩn đoán lỗi mới dừng lại ở mức độ giám sát thông số và cảnh báo vượt ngưỡng an toàn dựa trên Mode 01, chưa khai thác đầy đủ các chế độ chẩn đoán chuyên sâu như đọc mã sự cố chẩn đoán DTC (Mode 03, Mode 07) hay xóa mã lỗi hệ thống (Mode 04).

Hướng phát triển được tác giả đề xuất:

• Kết nối và kiểm nghiệm hoạt động của thiết bị trực tiếp trên cổng giao tiếp OBD-II tiêu chuẩn của các dòng xe ô tô thương mại thực tế.
• Mở rộng chức năng phần mềm để đọc, phân tích và thực hiện xóa các mã lỗi chẩn đoán DTC tiêu chuẩn của nhà sản xuất.
• Bổ sung các cảm biến vật lý thực tế vào mô hình và nghiên cứu tích hợp thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm phân tích phong cách lái xe, dự đoán nguy cơ hỏng hóc cơ học và lập lịch bảo dưỡng xe tự động.
• Tối ưu hóa kích thước mạch phần cứng, thiết kế vỏ hộp công nghiệp chuyên dụng và tích hợp bộ chuyển đổi nguồn chịu tải phù hợp với tiêu chuẩn điện áp của ắc-quy ô tô.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các ngành:

• Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông.
• Kỹ thuật Cơ điện tử.
• Kỹ thuật Ô tô.
• Kỹ thuật Máy tính và Hệ thống Nhúng & IoT.

Tài liệu cung cấp cơ sở dữ liệu chuyên môn về cách thức thiết lập đường truyền mạng CAN BUS, cách xử lý xung đột tín hiệu và phân bổ trường dữ liệu. Đặc biệt, nội dung Chương 2 và Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp bóc tách cấu trúc khung tin OBD-II theo bảng mã PID, quy trình chuyển đổi số HEX thành đại lượng đo lường vật lý, cùng mô hình kết nối liên tầng từ vi điều khiển đến máy tính nhúng, cơ sở dữ liệu thời gian thực và giao diện ứng dụng di động.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận giám sát và cảnh báo cụ thể những thông số vận hành nào của ô tô?
Hệ thống giám sát 5 thông số vận hành: tốc độ vòng tua động cơ (Engine RPM), vận tốc di chuyển của ô tô (Vehicle Speed), nhiệt độ nước làm mát động cơ (Engine Coolant Temperature), mức nhiên liệu trong bình chứa (Fuel Level) và quãng đường ô tô đã đi (Distance Traveled / Odometer).

2. Cấu trúc khung truyền dữ liệu OBD-II trên mạng CAN trong đề tài được định dạng như thế nào?
Gói tin hoạt động theo mô hình yêu cầu/phản hồi 11 bit ID. Khung yêu cầu có ID cố định là 7DF (ví dụ yêu cầu vận tốc xe: 7DF 02 01 0D), trong đó 02 là độ dài byte dữ liệu còn lại, 01 là Mode 01 và 0D là mã PID của tốc độ xe. Khung phản hồi mang địa chỉ ID 7E8 (ví dụ: 7E8 03 41 0D 32), trong đó 03 là độ dài byte dữ liệu còn lại, 41 biểu thị phản hồi cho Mode 01, 0D là mã PID và 32 là giá trị dữ liệu thô dạng HEX (tương ứng $50 \text{ km/h}$).

3. Phần cứng của hệ thống phân chia chức năng giữa các vi điều khiển và máy tính nhúng như thế nào?
Mạch Arduino Nano đóng vai trò gửi khung yêu cầu dữ liệu. Vi điều khiển STM32F103C8T6 đóng vai trò giả lập ECU ô tô tiếp nhận yêu cầu và tạo các khung dữ liệu phản hồi tương ứng. Máy tính nhúng Raspberry Pi 4 kết hợp module RS485 CAN HAT đóng vai trò khối xử lý trung tâm, có nhiệm vụ thu nhận dữ liệu từ CAN BUS, giải mã byte HEX thành số đo vật lý, cấp dữ liệu cho bảng điều khiển Node-RED tại xe và truyền dữ liệu lên cơ sở dữ liệu Firebase.

4. Hệ thống xử lý việc hiển thị thông số và cảnh báo cho người dùng ra sao trong điều kiện có và không có Internet?
Khi không có kết nối Internet (ngoại tuyến), người lái vẫn theo dõi trực tiếp các thông số và cảnh báo lỗi trên màn hình LCD 7 inch đặt tại xe thông qua bảng điều khiển Node-RED chạy nội bộ trên Raspberry Pi 4. Khi có kết nối Internet, dữ liệu từ Raspberry Pi 4 được đồng bộ lên Firebase Realtime Database qua giao thức HTTP POST, sau đó ứng dụng di động Flutter tải về qua HTTP GET để người dùng theo dõi và nhận thông báo cảnh báo từ xa.

5. Đề tài sử dụng những công nghệ phần mềm nào để xây dựng các giao diện người dùng?
Hệ thống sử dụng hai nền tảng phần mềm độc lập: nền tảng Node-RED chạy trên nền trình duyệt để tạo giao diện bảng điều khiển (Dashboard) trên màn hình LCD 7 inch gắn với Raspberry Pi, và framework Flutter viết bằng ngôn ngữ Dart để xây dựng ứng dụng di động đa nền tảng giám sát từ xa.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp "Thiết kế và thi công hệ thống giám sát và chẩn đoán trên ô tô" của sinh viên Trần Mạc Gia Phong và Trần Lam Nhật Vy đã thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình giám sát 5 thông số kỹ thuật ô tô theo chuẩn giao thức OBD-II trên nền tảng mạng CAN. Đề tài kết hợp giải pháp phần cứng nhúng (STM32F103C8T6, Arduino Nano, Raspberry Pi 4) với các nền tảng phần mềm hiện đại (Node-RED, Flutter, Firebase Realtime Database), hiện thực hóa thành công cơ chế hiển thị kép tại xe và cảnh báo từ xa qua Internet. Công trình cung cấp giải pháp kỹ thuật thực nghiệm có giá trị tham khảo ứng dụng cao cho việc nghiên cứu và phát triển các hệ thống tiện ích chẩn đoán trên phương tiện giao thông thông minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 GIỚI THIỆU Những tiến bộ trong ngành công nghiệp ô tô ở nước ta những năm gần đây đã tăng rất nhiều, theo số liệu thống kê của Hiệp hội các nhà sản xuất ô tô Việt Nam (VAMA) trong năm 2022, có hơn 490.000 xe ô tô các loại được bán ra thị trường, tăng 33% so với năm 2021. Nhu cầu tiêu thụ ô tô ngày càng nhiều dẫn đến việc chạy đua giữa các hãng xe về mẫu mã, chất lượng, giá thành và cả những giải pháp cho các vấn đề an toàn của người dùng. Từ đó, hàng loạt các công nghệ mới được phát triển và kết hợp với hệ thống nhúng (Embedded System) giúp giải quyết các vấn đề mà những dòng ô tô trước chưa thực hiện được. Ngày nay, các ứng dụng của công nghệ IoTs (Internet of things) được quan tâm và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực bởi sự ra đời của hàng loạt các công nghệ như: trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán đám mây, camera.

Từ đó, việc ứng dụng hệ thống nhúng vào các thiết bị IoTs được phát triển rộng rãi nhằm tăng hiệu quả của hệ thống trong các lĩnh vực công nghiệp đặc biệt là trong công nghiệp ô tô (Automotive), hầu hết việc điều khiển hoạt động của các hệ thống trên ô tô đều được thực hiện bởi hệ thống nhúng thông qua bộ điều khiển điện tử (Electronic Control Units) hay gọi thông thường là ECU. Việc có nhiều thiết bị điện tử kết nối trên xe làm tăng độ phức tạp của hệ thống và để giảm độ phức tạp cũng như trọng lượng xe từ đó các nhà phát triển đã sử dụng một giao thức mạng nối tiếp, tốc độ cao có tên là CAN (Controller Area Network). Giao thức này được xem như chuẩn giao thức tiêu chuẩn dành cho phương tiện giao thông đặc biệt là xe hơi, nó cho phép các thiết bị giao tiếp với nhau thông qua ECU mà không cần phải tạo các đầu vào tương tự cho nhiều thiết bị. Dựa vào loại xe và yêu cầu chức năng của từng dòng xe, từ đó xuất hiện những giao thức phù hợp với chức năng của dòng xe đó được phát triển dựa trên CAN trong đó có chuẩn truyền thông J1939 được sử dụng cho các phương tiện hạng nặng và các động cơ để xác định các thông số như tốc độ, mô-men xoắn, nhiệt độ thiết bị, quãng 1 đường phương tiện đã đi, mức nhiên liệu chứa trong phương tiện được trao đổi giữa các ECU.

Hay chuẩn truyền thông dùng để chẩn đoán các hệ thống dành riêng cho ô tô có tên OBDII (On-Board Diagnostics Two), giao thức này có thể theo dõi và chẩn đoán các sự cố trên xe hơi như hệ thống phanh, hệ thống khí thải, khi có sự cố sẽ có mã sự cố được chẩn đoán (Diagnostic Trouble Code) viết tắt là DTC hiển thị lên. Bên cạnh giao thức CAN thì đây là hai giao thức nổi bật được các doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực công nghiệp ô tô nghiên cứu và phát triển trong các dự án phát triển các hệ thống tiện ích trên ô tô. OBD II là một hệ thống máy tính chẩn đoán lỗi động cơ được tích hợp trên tất cả các xe ô tô từ năm 1996 (Mỹ) và 2001 (Châu Âu và Nhật Bản) [1]. Hầu hết, các dòng xe đời mới hiện nay đều có tích hợp các hệ thống tiện ích đảm bảo vấn đề an toàn cho người dùng bằng cách đưa ra các chẩn đoán, sau đó cảnh báo cho người dùng đồng thời điều khiển lượng khí thải độc hại của xe.

Việc phát triển các hệ thống tiện ích và hệ thống an toàn là thách thức đối với các tập đoàn sản xuất ô tô bởi yêu cầu tạo ra các dòng xe mới phải đảm bảo cải tiến đồng thời phát triển được những hạn chế mà các dòng xe trước chưa thực hiện được. Xuất phát từ xu hướng thực tế trên, nhóm chúng tôi quyết định nghiên cứu và thi công hệ thống chẩn đoán dành cho xe ô tô thông qua chuẩn giao thức OBDII đồng thời hiện thực hóa giao diện dành cho người dùng trong việc gửi cảnh báo về khi có sự cố và theo dõi các thông số về tốc độ, nhiệt độ động cơ, quãng đường đã đi, mức nhiên liệu trên xe.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.1 Tình hình nghiên cứu trong nước Tại Việt Nam, trong những năm trở lại đây, thuật ngữ “Công nghiệp 4.0” hay IoTs dần trở nên quen thuộc và nhận được sự quan tâm từ nhiều ngành nghề công nghiệp, bởi nó được ứng dụng từ lâu trong các mô hình, hệ thống như hệ thống tự động hóa trong nông nghiệp, mô hình nhà thông minh, y tế có thể thấy rằng việc áp dụng công nghệ IoTs đã và đang đạt gặt hái được nhiều thành tựu trong các lĩnh vực như ô tô, trí tuệ nhân tạo (AI), chăm sóc sức khỏe, nông nghiệp. Trong bối cảnh hiện 2 nay, hầu hết các sản phẩm ứng dụng công nghệ IoTs lớn tại Việt Nam đều do các doanh nghiệp nước ngoài nắm giữ, các doanh nghiệp trong nước mới chỉ tập trung chủ yếu vào các ứng dụng phần mềm trên nền tảng điện thoại di động và các thiết bị phần cứng chủ yếu vẫn phải nhập khẩu từ nước ngoài. Đối với ngành công nghiệp ô tô, IoTs đang dần trở thành xu hướng trong nước và ngoài nước, nó được ứng dụng trong cải tiến ô tô tự hành, quản lý hệ thống bảo dưỡng ô tô, quản lý và cập nhập phần mềm trên ô tô (FOTA).

Nhóm thực hiện xin trích xuất một số nghiên cứu trong nước như sau: Trong bài viết [2], nhóm tác giả thực hiện một nghiên cứu thực tế sử dụng thiết bị chẩn đoán đa năng OBD II Wi-Fi để đo các thông số như: tốc độ chuyển động của ô tô, lượng tiêu hao nhiên liệu, số vòng quay động cơ để đưa ra đánh giá mức tăng nhiên liệu so sự trượt, nghiên cứu này được thử nghiệm trên ô tô 5 chỗ ngồi được trang bị hộp số 4 cấp số tiến hiệu Hyundai i20 năm sản xuất là 2010. Nghiên cứu này sử dụng điện thoại thông minh với hệ điều hành Android để hiển thị dữ liệu thông qua phần mềm chuyên dụng được cài đặt trên điện thoại của máy chẩn đoán đa chức năng OBD II. Từ những kết quả thu được, nhóm tác giả tiến hành đưa ra kết quả và đánh giá mức tiêu hao nhiên liệu với những trường hợp khác nhau như: khi xe chạy với vận tốc là một hằng số, xe chạy với chế độ vận hành ô tô trong nội ô, xe chạy với gia tốc qua đèo Hải Vân, xe chạy với chế độ gia tốc chân ga đột ngột. Nội dung bài viết [3], nhóm tác giả trình bày một nghiên cứu về suất tiêu hao nhiên liệu trên ô tô.

Nhóm tác giả đưa ra vấn đề xác định suất tiêu hao nhiên liệu để giúp người tiêu dùng có thể đưa ra các quyết định đúng đắn hơn từ đó góp phần vào việc giảm lượng khí thải ra môi trường, giảm chi phí sản xuất và giảm tổng lượng tiêu hao nhiên liệu trên xe. Nội dung bài nghiên cứu trình bày về cách xác định suất tiêu hao nhiên liệu trên xe ô tô bằng bộ chẩn đoán đa năng OBD – II trong điều kiện vận hành thực tế để có thể đưa những khuyến cáo hợp lý, nhằm tiết kiệm nhiên liệu cho xe ô tô góp phần giảm ô nhiễm khí thải. 3 Trong bài viết [4], nhóm tác giả trình bày một nghiên cứu về hệ thống điều khiển động cơ Diesel điện tử phục vụ cho việc học tập và nghiên cứu của sinh viên. Nhóm tác giả tiến hành tìm hiểu, nghiên cứu về cấu tạo, chức năng hoạt động của các cảm biến và tín hiệu cơ bản của nó.

Từ đó tiến hành thiết kế và thi công hệ thống có chức năng hiển thị các thông số cơ bản thông qua mạch thu thập tín hiệu được lập trình bằng Arduino, cổng giao tiếp máy tính, cổng giao tiếp máy chẩn đoán Techstream thông qua thiết bị OBD-II.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước Trong năm vừa qua, trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng IoTs đã tác động mạnh mẽ đến nhiều lĩnh vực chủ chốt trên toàn thế giới như nông nghiệp, dịch vụ, y tế, ô tô. Theo tờ báo New York Times tại Mỹ, năm 2022 đánh dấu sự phát triển của xe điện, nhà thông minh và đặc biệt sau làn sóng Covid hai năm vừa qua, 70% người Mỹ khi tham gia một cuộc khảo sát vào năm 2020 cho biết đã cải thiện ngôi nhà của mình. Cứ mỗi giây, có khoảng 127 thiết bị được kết nối với Internet ( theo công ty McKinsey Digital) và hãng nghiên cứu thị trường Statista còn lạc quan đưa ra dự báo rằng chỉ với riêng mạng không dây 5G sẽ cung cấp kết nối cho 1,3 tỷ thiết bị IoT vào năm 2023. Đối với ngành công nghiệp ô tô, công nghệ IoT cùng với AI, Big Data không chỉ định hình lại ngành công nghiệp xe hơi mà còn khiến những ý tưởng dường như chỉ có trong mơ dần trở thành hiện thực như xe không người lái, xe ô tô có khả năng giao tiếp với nhau, xe điện thông minh,…Nhiều tập đoàn, doanh nghiệp tầm cỡ như Qualcomm cũng đã tuyên bố bước vào cuộc chơi xe công nghệ và sản xuất bộ vi xử lý trên các dòng xe điện, xe tự lái.

Sau đây, nhóm thực hiện xin trích xuất một số nghiên cứu trong ngành ô tô như sau: Trong bài viết [5], nhóm tác giả trình bày nghiên cứu về việc ứng dụng giao thức OBD-II trên xe ô tô để theo dõi và chẩn đoán lỗi dựa trên hoạt động của xe. Về nội dung nghiên cứu, nhóm tác giả tiến hành thử nghiệm hoạt động của xe và mô tả ngắn gọn các cảm biến được sử dụng trong bài nghiên cứu. Các thông số được lấy từ những cảm biến thông qua giao thức chẩn đoán OBDII từ đó đưa ra các kết luận về 4 hoạt động của xe, mức nhiên liệu tiêu thụ và so sánh các giá trị trên với tiêu chuẩn của nhà sản xuất. Trong bài viết [6], trình bày một nghiên cứu về tính bảo mật của dữ liệu trong mô hình bộ điều khiển điện tử ECU điều khiển các hệ thống trên xe thông qua giao thức CAN.

Về nội dung bài nghiên cứu, nhóm tác giả mô phỏng một trường hợp đánh cắp dữ liệu trên xe và đề xuất một giao thức bảo mật cho CAN. Giao thức sử dụng phần mềm CANoe và bộ vi điều khiển DSP-F28335. Sau đó đánh giá tính khả thi của giao thức bảo mật được đề xuất.