I. Mô hình nón bảo hiểm thông minh Tổng quan và mục tiêu
Đồ án tốt nghiệp này tập trung vào thiết kế mô hình nón bảo hiểm thông minh ứng dụng công nghệ IoT, với chức năng cảnh báo tai nạn và đo nồng độ cồn. An toàn giao thông là vấn đề cấp thiết. Số liệu thống kê cho thấy tai nạn giao thông liên quan đến xe máy gia tăng. Mục tiêu chính là xây dựng một hệ thống cảnh báo tai nạn và phát hiện say xế khi lái xe, góp phần giảm thiểu tai nạn giao thông. Ứng dụng IoT trong bảo hiểm được xem là giải pháp tiềm năng. Giải pháp an toàn thông minh cho người đi xe máy này kết hợp nhiều cảm biến và cảm biến nồng độ cồn di động. Dữ liệu được phân tích để ngăn ngừa tai nạn giao thông. Thực trạng tai nạn giao thông ở Việt Nam là động lực chính cho nghiên cứu này. Phát triển công nghệ an toàn giao thông là mục tiêu dài hạn.
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Số vụ tai nạn giao thông liên quan đến xe máy tại Việt Nam rất cao. Luật giao thông quy định bắt buộc đội nón bảo hiểm, nhưng số vụ tai nạn vẫn không giảm. Chi phí tai nạn giao thông rất lớn, cả về kinh tế và con người. Vì vậy, cải thiện an toàn giao thông bằng công nghệ là cần thiết. Mô hình nón bảo hiểm IoT này đóng góp vào việc giảm thiểu tai nạn giao thông. Giám sát người lái xe và cảnh báo say rượu là hai chức năng quan trọng. Ứng dụng di động nón bảo hiểm thông minh giúp người thân theo dõi vị trí. Tích hợp dữ liệu nón bảo hiểm vào hệ thống tổng thể hỗ trợ quản lý. Phân tích dữ liệu tai nạn giao thông giúp xác định nguyên nhân và đề xuất giải pháp. Quy định về an toàn giao thông cần được thực thi nghiêm túc. Công nghệ cảm biến trong IoT là yếu tố then chốt. Internet of Things trong nón bảo hiểm mang lại nhiều tiện ích.
1.2 Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp “thử và sai”. Dữ liệu thu thập từ tài liệu, nghiên cứu thực tiễn và các bài báo khoa học về công nghệ IoT và hệ thống nhúng. Thiết kế nón bảo hiểm thông minh kết hợp phần cứng và phần mềm. Vi mạch điện tử trong nón bảo hiểm được lựa chọn kỹ lưỡng. Thiết kế phần mềm dựa trên các thuật toán xử lý dữ liệu. Thuật toán phát hiện nồng độ cồn và thuật toán phát hiện tai nạn được lập trình. Kết quả thực nghiệm được đánh giá dựa trên các chỉ số hiệu quả. Xu hướng công nghệ an toàn giao thông được tham khảo. Tiềm năng của IoT trong an toàn giao thông được đánh giá cao. Thách thức của IoT trong an toàn giao thông cũng cần được xem xét.
II. Cơ sở lý thuyết và thiết kế hệ thống
Phần này trình bày cơ sở lý thuyết về các thành phần của nón bảo hiểm tích hợp IoT. Arduino LilyPad, ESP8266 NodeMCU, MPU6050, cảm biến nồng độ cồn MQ3, mô-đun GPS, và mô-đun SIM900A được mô tả chi tiết. Chuẩn giao tiếp UART và I2C được giải thích. Thiết kế phần cứng bao gồm sơ đồ mạch và kết nối các mô-đun. Thiết kế phần mềm tập trung vào phát hiện tai nạn giao thông, đo nồng độ cồn, và định vị GPS. Phần mềm điều khiển xử lý dữ liệu từ các cảm biến và truyền thông tin qua mạng. Tích hợp dữ liệu nón bảo hiểm được thực hiện. Phân tích dữ liệu nón bảo hiểm thông minh giúp cải tiến hệ thống. Giải pháp phần mềm đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao. Cấu trúc dữ liệu được tối ưu để giảm thiểu dung lượng lưu trữ và tăng tốc độ xử lý. Cổng giao tiếp được lựa chọn phù hợp cho từng mô-đun.
2.1 Thành phần phần cứng
Arduino LilyPad được chọn vì kích thước nhỏ gọn, phù hợp với thiết kế nón bảo hiểm. ESP8266 NodeMCU cung cấp khả năng kết nối internet of things trong nón bảo hiểm. MPU6050 đo gia tốc và hướng để phát hiện tai nạn. Cảm biến nồng độ cồn MQ3 đo nồng độ cồn trong hơi thở. Mô-đun GPS xác định vị trí của người dùng. Mô-đun SIM900A cho phép gửi tin nhắn cảnh báo. Cảm biến nón bảo hiểm đảm bảo tính chính xác. Vi mạch điện tử được lựa chọn dựa trên khả năng tiết kiệm năng lượng và độ bền cao. Mạch nạp và xả pin 18650 cung cấp nguồn điện ổn định. Thiết kế mạch điện tử đảm bảo an toàn và hiệu quả. Công nghệ cảm biến trong IoT được ứng dụng hiệu quả. Internet of things trong nón bảo hiểm được tích hợp một cách khéo léo.
2.2 Thiết kế phần mềm
Phần mềm điều khiển được viết trên nền tảng Arduino IDE. Thuật toán phát hiện tai nạn dựa trên dữ liệu gia tốc và con quay hồi chuyển từ MPU6050. Thuật toán phát hiện nồng độ cồn dựa trên giá trị từ cảm biến MQ3. Thuật toán định vị GPS xử lý dữ liệu từ mô-đun GPS. Giao diện người dùng đơn giản và dễ sử dụng. Ứng dụng di động hiển thị dữ liệu và cho phép người dùng tùy chỉnh thông số. Phân tích dữ liệu nón bảo hiểm thông minh được thực hiện định kỳ. Tối ưu hóa thuật toán giúp giảm thiểu thời gian xử lý. Hệ thống cảnh báo tai nạn được thiết kế để hoạt động ổn định và chính xác. Phát hiện say xế khi lái xe được cảnh báo kịp thời. Dữ liệu nón bảo hiểm được bảo mật an toàn.
III. Kết quả thực nghiệm và hướng phát triển
Phần này trình bày kết quả thực nghiệm của mô hình nón bảo hiểm. Mạch định vị GPS, mạch phát hiện va chạm, và mạch toàn hệ thống được kiểm thử. Giao diện định vị GPS và giao diện chức năng GSM hoạt động ổn định. Các kết quả thực tế cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả trong việc phát hiện tai nạn và đo nồng độ cồn. Thử nghiệm thực tế cho thấy hệ thống hoạt động ổn định trong nhiều điều kiện khác nhau. Phân tích dữ liệu thực nghiệm giúp đánh giá hiệu quả của hệ thống. Hướng phát triển tập trung vào việc cải thiện độ chính xác, độ bền, và tính năng của hệ thống. Cải thiện an toàn giao thông bằng công nghệ là mục tiêu dài hạn. Mô hình dự báo tai nạn giao thông có thể được nghiên cứu thêm. Công nghệ IoT trong an toàn giao thông còn nhiều tiềm năng phát triển.
3.1 Đánh giá hiệu quả
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả. Độ chính xác của việc phát hiện tai nạn và đo nồng độ cồn đạt yêu cầu. Độ ổn định của hệ thống được đảm bảo. Thời gian phản hồi nhanh chóng. Tính khả thi của hệ thống được chứng minh. Chi phí hợp lý. Ưu điểm của hệ thống là nhỏ gọn, dễ sử dụng, và hiệu quả. Nhược điểm của hệ thống là cần cải thiện về độ bền và thời lượng pin. Phân tích dữ liệu thực nghiệm được thực hiện để xác định các điểm cần cải thiện. Thử nghiệm thực tế được thực hiện trong nhiều điều kiện khác nhau.
3.2 Hướng phát triển trong tương lai
Cải thiện độ chính xác của các cảm biến. Tăng thời lượng pin của hệ thống. Nâng cao độ bền của hệ thống. Thêm tính năng như kết nối với cơ sở dữ liệu trung tâm. Phát triển ứng dụng di động có nhiều tính năng hơn. Tích hợp với các hệ thống an toàn giao thông hiện có. Ứng dụng công nghệ AI để phân tích dữ liệu và dự đoán tai nạn. Nghiên cứu các công nghệ mới để nâng cao hiệu quả của hệ thống. Thu thập dữ liệu người dùng để cải thiện hệ thống. Phát triển công nghệ an toàn giao thông là mục tiêu lâu dài. Cộng đồng chia sẻ dữ liệu có thể được thiết lập.
