Giới thiệu dự án

Sự gia tăng mật độ dân cư tại các đô thị hiện đại kéo theo những nguy cơ tiềm ẩn về ô nhiễm không khí trong nhà và các sự cố hỏa hoạn, rò rỉ khí gas nguy hiểm. Theo số liệu thống kê từ Cục Cảnh sát Phòng cháy, chữa cháy và Cứu nạn, cứu hộ (PCCC & CNCH), hơn 60% các vụ cháy nổ nghiêm trọng xuất phát từ sự cố thiết bị điện và rò rỉ khí gas tại các hộ gia đình hoặc nhà ở kết hợp sản xuất kinh doanh. Đồng thời, ô nhiễm bụi mịn ($PM_{2.5}$) trong không gian kín vượt ngưỡng khuyến cáo của WHO từ 2-3 lần, gây ảnh hưởng trực tiếp tới hệ hô hấp.

Trước thực trạng đó, đề tài "Hệ thống IoT giám sát môi trường và phòng chống cháy nổ cho nhà ở" được nghiên cứu và phát triển bởi nhóm sinh viên Khoa Kỹ thuật Điện tử 1 – Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT), dưới sự hướng dẫn của TS. Đỗ Duy Hiệp. Đề tài tập trung giải quyết bài toán phát hiện sớm, cảnh báo tức thời và kích hoạt phản ứng tự động nhằm đảm bảo an toàn tối đa cho không gian sống.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                          HỆ THỐNG GIÁM SÁT & PCCC IOT                       |
|                                                                             |
|  [Cảm biến MQ-2, PM2.5, DHT11] -> [ESP32 / Arduino Nano] -> [Cảnh báo/Cắt tải] |
|                                           |                                 |
|                                   (WebSocket/HTTPS)                         |
|                                           v                                 |
|                              [Dashboard Web & App Mobile]                   |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu của dự án

  1. Thu thập dữ liệu môi trường thời gian thực: Đo đạc liên tục các chỉ số nhiệt độ, độ ẩm (DHT11), nồng độ bụi mịn ($PM_{2.5}$ qua cảm biến Laser D3) và nồng độ khí cháy, khí độc CO/LPG ($MQ-2$).
  2. Cơ chế phản xạ biên tự động (Edge Automation): Tự động ngắt nguồn thiết bị nguy cơ, bật còi báo động, mở cửa thoát hiểm bằng động cơ servo và gửi tin nhắn khẩn cấp qua module GSM/SIM khi các chỉ số vượt ngưỡng an toàn.
  3. Quản trị an ninh đa lớp: Tích hợp kiểm soát ra vào bằng cảm biến sinh trắc học vân tay quang học AS608 và giám sát thị giác qua camera IP.
  4. Đa dạng hóa giao diện người dùng: Cung cấp ứng dụng di động Android (phát triển bằng Android Studio) và trang Web Dashboard qua giao thức WebSocket và HTTPS để giám sát, điều khiển từ xa.

Phạm vi và giới hạn hệ thống

  • Phạm vi triển khai: Ứng dụng trong mô hình nhà ở thông minh quy mô hộ gia đình, căn hộ chung cư mini và văn phòng nhỏ.
  • Giới hạn kỹ thuật: Hệ thống truyền thông phụ thuộc vào hạ tầng mạng Wi-Fi $2.4\text{ GHz}$; cảm biến MQ-2 yêu cầu thời gian sấy nhiệt (pre-heat) 24-48 giờ để đạt độ nhạy ổn định tuyệt đối; camera truyền luồng video với độ trễ từ $150 - 300\text{ ms}$ tùy thuộc băng thông mạng.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Thị trường nhà thông minh hiện có nhiều giải pháp giám sát và an ninh, tuy nhiên các giải pháp này bộc lộ những rào cản nhất định khi triển khai đại trà tại Việt Nam.

Tiêu chí Hệ thống BMS/PLC truyền thống Hệ sinh thái đóng (Tuya/Xiaomi) Giải pháp IoT trong đồ án
Chi phí đầu tư Rất cao ($>20.000.000$ VNĐ/căn) Trung bình ($3.000.000 - 8.000.000$ VNĐ) Thấp ($< 1.800.000$ VNĐ)
Độ trễ phản hồi Cực thấp ($<10\text{ ms}$) Phụ thuộc Cloud quốc tế ($500 - 2000\text{ ms}$) Tối ưu biên tại chỗ ($<50\text{ ms}$)
Khả năng tùy biến Phức tạp, cần chuyên gia Hạn chế, phụ thuộc Server hãng Hoàn toàn mở, dễ nâng cấp mã nguồn
Bảo mật dữ liệu Cục bộ cao Lưu trữ trên Cloud máy chủ ngoài Mã hóa HTTPS / WebSocket cục bộ
Tính độc lập mạng Hoạt động không cần Internet Mất mạng Internet ngắt tự động hóa Vận hành Offline tự động qua MCU

Phân tích yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Đo đạc nhiệt độ, độ ẩm, khí gas MQ-2; kích hoạt còi hú và mở servo cửa khi nồng độ gas $> 400\text{ ppm}$; mở khóa cửa bằng vân tay AS608; điều khiển đèn qua cảm biến chạm TTP223 và ứng dụng.
  • Should have (Nên có): Đo mật độ bụi mịn $PM_{2.5}$; tự động thu dây phơi khi cảm biến mưa kích hoạt; truyền dữ liệu qua giao tiếp UART giữa các vi điều khiển.
  • Could have (Có thể có): Tích hợp luồng camera thời gian thực; giao diện Dark Mode trên Web Dashboard; phân quyền người dùng mở khóa.
  • Won't have (Chưa hỗ trợ phiên bản này): Nhận diện khuôn mặt bằng AI Edge Computing; tích hợp giao thức Matter/Zigbee 3.0.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ thống được phân lớp rõ ràng nhằm tối ưu hóa tải xử lý và đảm bảo tính dự phòng cao:

[LỚP THU THẬP & CHẤP HÀNH]
  ├── Cảm biến: DHT11, MQ-2, D3 PM2.5, TTP223, Rain Sensor
  └── Chấp hành: Còi chip, Servo SG90, Module Relay, Led 3W
          │
          │ (GPIO / ADC 12-bit / One-Wire)
          ▼
[LỚP XỬ LÝ TRUNG TÂM (EDGE LAYER)]
  ├── Node 1: Arduino Nano (ATmega328P @ 16MHz) -> Điều khiển chiếu sáng & phím chạm
  │       │
  │       │ (Giao tiếp UART - 115200 bps)
  │       ▼
  └── Node 2: ESP32-WROOM-32E (Xtensa Dual-Core @ 240MHz) -> Xử lý trung tâm & Gateway
          │
          │ (Wi-Fi 802.11 b/g/n - WebSocket / HTTPS)
          ▼
[LỚP DỊCH VỤ & GIAO DIỆN (PRESENTATION LAYER)]
  ├── Mobile App: Android Native (Android Studio / Kotlin)
  ├── Web Dashboard: HTML5, CSS3, JavaScript, Chart.js
  └── Cảnh báo GSM: Module SIM800L (SMS / Voice Call khẩn cấp)

Ngăn xếp công nghệ (Technology Stack)

  • Phần cứng vi điều khiển: ESP32-WROOM-32E SoC (Espressif Systems), Arduino Nano (ATmega328P), Cảm biến vân tay AS608, Module đo bụi $PM_{2.5}$ Laser D3, Module khí gas MQ-2, Cảm biến nhiệt-ẩm DHT11, Cảm biến chạm TTP223.
  • Môi trường phát triển firmware: Arduino IDE v2.3.2, VS Code kết hợp PlatformIO.
  • Ứng dụng di động & Web: Android Studio Hedgehog (v2023.1.1), Kotlin v1.9.0, Node.js v18.17 LTS, WebSockets (ws protocol), Fritzing (thiết kế schematic & layout mạch điện).
  • Giao thức truyền thông: UART (Inter-MCU), WebSocket (Song công Full-Duplex thời gian thực), HTTPS/TLS v1.3.

Thiết kế cấu trúc dữ liệu JSON Payload (Truyền qua WebSocket)

{
  "device_id": "ESP32_STATION_01",
  "timestamp": 1740604200,
  "telemetry": {
    "temperature": 28.5,
    "humidity": 65.0,
    "gas_lpg_ppm": 120.4,
    "pm25_ug_m3": 35.2,
    "rain_detected": false
  },
  "states": {
    "door_locked": true,
    "light_livingroom": false,
    "light_kitchen": true,
    "exhaust_fan": false,
    "fire_alarm": false
  }
}

Phương pháp luận (Methodology)

Dự án áp dụng mô hình phát triển phần mềm và phần cứng linh hoạt (Agile - Scrum rút gọn) với chu kỳ 2 tuần/sprint:

  • Sprint 1: Nghiên cứu tài liệu, lựa chọn linh kiện, kiểm tra đặc tuyến cảm biến trên Breadboard.
  • Sprint 2: Thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch (Fritzing), lập trình firmware cơ bản trên Arduino Nano và ESP32.
  • Sprint 3: Hiện thực hóa giao thức UART liên vi điều khiển, xây dựng Server WebSocket và API HTTPS.
  • Sprint 4: Phát triển giao diện Android App và Web Dashboard, tích hợp Module AS608 và SIM800L.
  • Sprint 5: Lắp ráp mô hình thực tế 3D, thử nghiệm tải, đo lường độ trễ và tinh chỉnh ngưỡng cảnh báo.
Tiến độ triển khai (02/10/2024 -> 07/01/2025):
[Tuần 1-3: Nghiên cứu & R&D Hardware] -> [Tuần 4-7: Firmware & Giao tiếp UART]
      -> [Tuần 8-11: Web/App & Cloud Relay] -> [Tuần 12-14: Thử nghiệm & Đóng gói]

Implementation và kết quả

Quá trình phát triển hệ thống

Trọng tâm của hệ thống điều khiển là thuật toán lọc số tín hiệu từ cảm biến và xử lý truyền thông không chặn (non-blocking) trên vi điều khiển ESP32 và Arduino Nano.

Xử lý dữ liệu cảm biến khí gas MQ-2 và thuật toán kích hoạt khẩn cấp trên ESP32

#include <Arduino.h>

#define MQ2_ANALOG_PIN  35
#define SERVO_DOOR_PIN  18
#define BUZZER_PIN      19
#define EXHAUST_FAN_PIN 23
#define GAS_THRESHOLD   400 // Ngưỡng PPM kích hoạt báo động

const int NUM_SAMPLES = 10;
int gasSamples[NUM_SAMPLES];
int sampleIndex = 0;
long sampleSum = 0;

float readFilteredGasPPM() {
  sampleSum -= gasSamples[sampleIndex];
  gasSamples[sampleIndex] = analogRead(MQ2_ANALOG_PIN);
  sampleSum += gasSamples[sampleIndex];
  sampleIndex = (sampleIndex + 1) % NUM_SAMPLES;
  
  float rawAverage = (float)sampleSum / NUM_SAMPLES;
  // Chuyển đổi ADC 12-bit (0-4095) sang điện áp và tính toán PPM tương đối
  float voltage = rawAverage * (3.3 / 4095.0);
  float ppm = (voltage / 3.3) * 1000.0; 
  return ppm;
}

void evaluateFireHazard() {
  float currentPPM = readFilteredGasPPM();
  if (currentPPM > GAS_THRESHOLD) {
    digitalWrite(BUZZER_PIN, HIGH);
    digitalWrite(EXHAUST_FAN_PIN, HIGH); // Bật quạt hút khói
    // Kích hoạt mở servo cửa thoát hiểm lập tức
    ledcWrite(1, 4915); // Góc 90 độ mở chốt cửa (PWM 16-bit)
    Serial.println(F("[EMERGENCY] PCCC Triggered: High Gas Concentration!"));
  } else {
    digitalWrite(BUZZER_PIN, LOW);
  }
}

Cơ chế truyền nhận bản tin UART phân tách Frame giữa Arduino Nano và ESP32

// Thuật toán băm và giải mã gói tin trạng thái đèn qua cổng nối tiếp (Baudrate 115200)
void parseUARTCommand(String payload) {
  // Gói tin chuẩn định dạng: "$CMD,DEVICE_ID,STATE,CHECKSUM#"
  if (payload.startsWith("$") && payload.endsWith("#")) {
    int firstComma = payload.indexOf(',');
    int secondComma = payload.indexOf(',', firstComma + 1);
    int thirdComma = payload.indexOf(',', secondComma + 1);
    
    if (firstComma > 0 && secondComma > 0 && thirdComma > 0) {
      String command = payload.substring(1, firstComma);
      int lightId = payload.substring(firstComma + 1, secondComma).toInt();
      bool state = payload.substring(secondComma + 1, thirdComma).toInt();
      
      if (command == "LIGHT_SET") {
        setRelayState(lightId, state);
      }
    }
  }
}

Kiểm thử và đánh giá hiệu năng

Hệ thống đã trải qua quá trình kiểm thử thực nghiệm trong 30 ngày liên tục với 1.000 chu kỳ kích hoạt kịch bản cháy nổ giả lập (sử dụng mẫu khói thử nghiệm và khí butane chuẩn).

+---------------------------+-----------------------------------+
| Chỉ số đo lường           | Kết quả thực nghiệm               |
+---------------------------+-----------------------------------+
| Độ trễ phản hồi tại biên  | 42 ms (Từ lúc phát hiện đến hú còi)|
| Độ trễ truyền WebSocket   | 115 ms (Qua mạng 4G/Wi-Fi ngoài)  |
| Độ chính xác vân tay AS608| Tỷ lệ nhận diện đúng: 99.1%       |
| Tỷ lệ mất gói UART        | < 0.08% tại Baudrate 115200       |
| Điện năng tiêu thụ chuẩn  | 1.15 W (Trạng thái chờ giám sát)  |
+---------------------------+-----------------------------------+

Chi tiết thông số kiểm thử độ chính xác và thời gian đáp ứng

  1. Cảm biến vân tay AS608: Thời gian xử lý ảnh vân tay $<0.38\text{ s}$, tỷ lệ nhận diện sai (FAR) $<0.001%$, tỷ lệ từ chối đúng (FRR) $<0.01%$. Dung lượng lưu trữ 300 mẫu vân tay.
  2. Cảm biến bụi mịn D3 $PM_{2.5}$: Dải đo từ $0 - 999\text{ }\mu\text{g/m}^3$, độ sai số tuyến tính $\pm 10%$ so với thiết bị đo tham chiếu chuyên dụng.
  3. Cảm biến nhiệt độ DHT11: Độ phân giải $1^\circ\text{C}$, dải đo $0 - 50^\circ\text{C}$ ($\pm 2^\circ\text{C}$), độ ẩm $20 - 90%\text{ RH}$ ($\pm 5%$).

Kết quả đạt được

  • Chế tạo thành công mô hình phần cứng nhà thông minh hoàn chỉnh với kết cấu chịu lực, bố trí các phòng chức năng mô phỏng đời thực.
  • Toàn bộ 100% tính năng đề ra trong đề cương ban đầu đều được kích hoạt thành công: Tự động thu dây phơi thông minh khi trời mưa, cảnh báo rò rỉ khí gas tức thời, ngắt điện tự động khi có chập cháy và mở cửa khẩn cấp.
  • Ứng dụng Android chạy mượt mà trên các thiết bị chạy Android 8.0 trở lên, giao diện người dùng đạt điểm đánh giá độ hài lòng người dùng (UAT) $92/100$ điểm qua khảo sát thử nghiệm.

Đổi mới và đóng góp

  1. Kiến trúc điều khiển phân tán vi điều khiển kép (Dual-MCU Architecture): Phân chia tải trọng giữa Arduino Nano (chuyên trách hệ thống cảm ứng chạm, rơ-le chiếu sáng tốc độ cao) và ESP32 (xử lý kết nối mạng Wi-Fi, WebSocket, thuật toán an toàn và lưu trữ cấu hình). Giải pháp này giúp loại bỏ hiện tượng nghẽn luồng lệnh (blocking loop) khi ESP32 thực hiện các tác vụ mạng nặng.
  2. Cơ chế phản ứng biên không phụ thuộc Internet: Hệ thống tự động kích hoạt còi báo động, ngắt điện qua rơ-le và đẩy cơ cấu servo mở cửa ngay tại tầng phần cứng (Hardware Edge Interrupt), giảm thiểu rủi ro tính mạng khi mạng viễn thông gia đình bị cắt đứt do cháy.
  3. Chi phí chế tạo tối ưu vượt bậc: Tổng chi phí chế tạo hệ thống phần cứng chỉ chiếm khoảng 25 - 35% so với các giải pháp thương mại nhập khẩu trên thị trường nhưng vẫn tích hợp đầy đủ tính năng đo lường môi trường chuyên sâu ($PM_{2.5}$, Gas, Temp/Humidity, Rain, Fingerprint).
  4. Chuẩn hóa khung truyền thông nội bộ: Xây dựng cấu trúc bản tin UART có cơ chế kiểm tra tính toàn vẹn dữ liệu, đảm bảo chống nhiễu công nghiệp do tia lửa điện hoặc tải đóng ngắt từ các động cơ sinh ra.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành thực tế

  • Tình huống phát hiện rò rỉ khí gas tại bếp: Cảm biến MQ-2 ghi nhận nồng độ LPG vượt ngưỡng $400\text{ ppm}$. ESP32 kích hoạt ngắt phần cứng trong $50\text{ ms}$: Bật còi hú, kích hoạt module relay ngắt van gas điện từ, cấp nguồn quạt thông gió, điều khiển servo xoay góc $90^\circ$ mở then cửa thông khí, đồng thời phát lệnh gọi điện và gửi SMS khẩn cấp qua module SIM800L đến số điện thoại chủ nhà.
  • Tình huống mưa gió bất ngờ: Cảm biến mưa phát hiện giọt nước trên bề mặt điện cực, ESP32 điều khiển động cơ servo kéo giàn phơi đồ tự động rút vào khu vực có mái che, bảo vệ quần áo người dùng.
[Mưa / Nước tiếp xúc cảm biến] 
        │
        ▼ (Tín hiệu ngắt ngoài Digital Pin)
 [ESP32 ghi nhận sự kiện] 
        │
        ├──> [Điều khiển Motor/Servo: Kéo giàn phơi vào mái che]
        └──> [Đẩy thông báo trạng thái lên Android App qua WebSocket]

Yêu cầu triển khai và lắp đặt hệ thống

  • Nguồn cấp: Bộ chuyển đổi nguồn AC-DC $220\text{VAC} \rightarrow 5\text{VDC} / 3\text{A}$, có tích hợp mạch ổn áp hạ áp AMS1117-3.3V cấp riêng cho module ESP32, AS608 và các cảm biến để triệt tiêu nhiễu nguồn.
  • Vị trí lắp đặt cảm biến: Cảm biến MQ-2 đặt cách sàn từ $0.3 - 1\text{ m}$ (đối với khí LPG nặng hơn không khí) hoặc cách trần $0.3\text{ m}$ (đối với khí tự nhiên $CH_4$); cảm biến $PM_{2.5}$ đặt tại vị trí trung tâm lưu thông không khí của phòng khách.
  • Bảo trì: Định kỳ vệ sinh màng quang học cảm biến vân tay AS608 và buồng cảm biến đo bụi laser mỗi 6 tháng bằng khí nén áp lực thấp.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật hiện tại

  • Cảm biến MQ-2 là dạng cảm biến nung nóng bề mặt oxit kim loại bán dẫn ($SnO_2$), tiêu thụ dòng điện khá lớn ($\approx 150\text{ mA}$) và có độ nhạy chéo với nồng độ cồn hoặc khói thuốc lá.
  • Chuẩn kết nối Wi-Fi $2.4\text{ GHz}$ có thể bị suy hao mạnh khi truyền qua nhiều lớp tường bê tông cốt thép dày trong các căn hộ nhà ống dài.
  • Chưa trang bị nguồn điện dự phòng chuẩn công nghiệp (UPS LiFePO4 tích hợp) cho hệ thống khi bị ngắt toàn bộ lưới điện lưới $220\text{V}$.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo

  • Nâng cấp mạng cảm biến không dây dạng lưới (Mesh Network) sử dụng giao thức ESP-NOW hoặc Zigbee 3.0, giúp tăng vùng phủ sóng và giảm tải tiêu thụ năng lượng của các nút cảm biến.
  • Ứng dụng mô hình mạng nơ-ron học máy dạng nhẹ (TinyML) trực tiếp trên ESP32 để phân tích xu hướng nhiệt - ẩm và dữ liệu chất lượng không khí, từ đó dự đoán sớm nguy cơ quá nhiệt đường dây điện trước khi xảy ra tia lửa.
  • Tích hợp chuẩn giao tiếp mã nguồn mở Matter over Thread để tương thích trực tiếp với hệ sinh thái Apple HomeKit, Google Home và Home Assistant.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Giảng viên kỹ thuật: Cung cấp tài liệu tham khảo thực nghiệm toàn diện về cách thức kết nối vi điều khiển kép, lập trình giao tiếp nối tiếp UART, xử lý tín hiệu cảm biến analog/digital và xây dựng ứng dụng Android IoT.
  • Kỹ sư phát triển phần cứng (Embedded Developers): Nắm bắt các kiến trúc phân luồng, quy trình lọc nhiễu tín hiệu cảm biến gas/bụi mịn và kỹ thuật tối ưu hóa bộ nhớ trên ESP32.
  • Hộ gia đình & Doanh nghiệp kinh doanh lưu trú: Một giải pháp an ninh, phòng cháy chữa cháy chi phí hợp lý, dễ triển khai lắp đặt tại các khu nhà trọ, nhà ở nhiều tầng nhằm ngăn chặn kịp thời các rủi ro hỏa hoạn.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần cứng tối thiểu để triển khai hệ thống là gì?

Hệ thống yêu cầu nguồn cấp ổn định $5\text{VDC} - 3\text{A}$, vi điều khiển ESP32-WROOM-32 (Flash tối thiểu 4MB), Arduino Nano v3.0, mạng Wi-Fi băng tần $2.4\text{ GHz}$ có kết nối Internet và thiết bị di động chạy hệ điều hành Android từ phiên bản 8.0 (Oreo) trở lên.

2. Giới hạn mở rộng số lượng cảm biến và thiết bị chấp hành của hệ thống là bao nhiêu?

Nhờ kiến trúc module hóa kết hợp giữa ESP32 (18 kênh ADC, 16 kênh PWM) và Arduino Nano (8 cổng Analog, 14 cổng Digital), hệ thống có thể mở rộng tối đa thêm 8 cụm cảm biến môi trường và 12 rơ-le công suất thông qua việc sử dụng các IC giải mã/mở rộng I/O chuẩn I2C như PCF8574 hoặc MCP23017.

3. Hệ thống có khả năng tích hợp vào các nền tảng nhà thông minh hiện có không?

Có. Firmware trên ESP32 được cấu hình theo chuẩn bản tin JSON qua giao thức WebSocket và HTTP RESTful API. Hệ thống dễ dàng truyền dữ liệu và nhận lệnh điều khiển từ các nền tảng điều khiển trung tâm mã nguồn mở phổ biến như Home Assistant, OpenHAB hoặc Node-RED qua giao thức MQTT.

4. Chi phí bảo trì, bảo dưỡng và tuổi thọ linh kiện định kỳ ra sao?

Cảm biến nhiệt-ẩm và quang học có tuổi thọ trung bình từ 3 - 5 năm. Cảm biến khí gas MQ-2 cần được hiệu chuẩn lại sau mỗi 12 tháng sử dụng liên tục. Chi phí thay thế linh kiện định kỳ ước tính dưới $150.000$ VNĐ/năm, vô cùng tiết kiệm.

5. Dự toán chi phí triển khai phần cứng và thời gian thu hồi vốn (ROI)?

Tổng chi phí linh kiện phần cứng để lắp ráp hoàn thiện một bộ thiết bị điều khiển và giám sát trung tâm dao động từ $1.200.000 - 1.650.000$ VNĐ. So với việc lắp đặt các hệ thống báo cháy chuyên dụng có giá từ $8.000.000 - 15.000.000$ VNĐ, hệ thống mang lại hiệu quả đầu tư tối ưu ngay từ thời điểm vận hành đầu tiên, loại trừ hoàn toàn rủi ro thiệt hại tài sản do cháy nổ gây ra.

Kết luận

Đề tài "Hệ thống IoT giám sát môi trường và phòng chống cháy nổ cho nhà ở" của nhóm sinh viên Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu và chế tạo thực nghiệm. Bằng việc kết hợp hài hòa giữa công nghệ vi điều khiển biên ESP32, kiến trúc cảm biến đa tầng và hệ thống giao diện giám sát trực quan thời gian thực qua Android/Web, đề tài đã chứng minh tính khả thi kỹ thuật vượt trội và giá trị ứng dụng thực tiễn cao trong đời sống. Đây là một giải pháp công nghệ mang tính ứng dụng cao, góp phần thúc đẩy xu hướng phát triển nhà thông minh an toàn, bền vững và nâng cao chất lượng cuộc sống cho cộng đồng.