Đồ Án Thiết Kế Mô Hình Nón Bảo Hiểm Ứng Dụng IoT Với Tính Năng Cảnh Báo Tai Nạn và Nồng Độ Cồn

Đồ án nghiên cứu hcmute thiết kế mô hình nón bảo hiểm ứng dụng iot có cảnh báo tai nạn và nồng độ cồn, thiết kế chi tiết, tính toán kỹ thuật theo tiêu chuẩn, đánh giá tính khả thi

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

đồ án tốt nghiệp

2019

62
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Đặt vấn đề

1.2. Tình hình nghiên cứu hiện nay

1.3. Tính cấp thiết của đề tài

1.4. Mục tiêu của đề tài

1.5. Phương pháp nghiên cứu

1.6. Bố cục đồ án

2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Giới thiệu

2.2. Tổng quan về Arduino LilyPad

2.3. Tổng quan về ESP8266 NodeMCU

2.4. Tổng quan về MPU 6050

2.5. Cảm biến gia tốc kế (Accelerometer)

2.6. Cảm biến con quay hồi chuyển

2.7. Mạch GPS U-Blox NEO-6M

2.8. Cảm biến nồng độ cồn MQ3

2.9. Chuẩn giao tiếp UART

2.10. Tổng quan về chuẩn truyền UART

2.11. Quá trình hoạt động cụ thể của chuẩn truyền UART

2.12. Chuẩn giao tiếp I2C

2.13. Tổng quan về chuẩn truyền I2C

2.14. Quá trình hoạt động và các chế độ của chuẩn truyền I2C

2.15. Mạch nạp và xả Pin 18650

2.16. Tổng quan về mô-đun SIM900A

2.17. Ứng dụng Blynk

2.18. Hoạt động Blynk

2.19. Tính năng và đặc điểm

3. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Giới thiệu và tóm tắt

3.2. Yêu cầu hệ thống

3.3. Đặc tả hệ thống

3.4. Phương án thiết kế phần cứng

3.5. Thiết kế phần cứng

3.6. Khối dữ liệu

3.7. Khối xử lí trung tâm

3.8. Thiết kế phần mềm

3.9. Giải thuật phát hiện nồng độ cồn

3.10. Giải thuật phát hiện và cảnh báo tai nạn

3.11. Giải thuật định vị GPS

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM

4.1. Mạch định vị GPS

4.2. Mạch phát hiện va đập

4.3. Mạch toàn hệ thống

4.4. Giao diện định vị GPS

4.5. Giao diện chức năng GSM

4.6. Kết quả thực tế

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

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 IoThệ 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 cồnthuật 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 UARTI2C 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 GPSgiao 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.

01/02/2025
Đồ án hcmute thiết kế mô hình nón bảo hiểm ứng dụng iot có cảnh báo tai nạn và nồng độ cồn

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 giới thiệu về mục tiêu và tình hình nghiên cứu của các sản phẩm và công trình liên quan. Chương 2: Cơ sở lý thuyết liên quan được giới thiệu và trình bày ở chương 2. Nêu lên những kiến thức cơ bản cần phải có khi xây dựng và thiết kế hệ thống nón bảo hiểm thông minh. Cụ thể như lý thuyết về vi xử lý Arduino LilyPad, ESP 8266 NodeMCU, các chuẩn truyền dữ liệu… Chương 3: Trình bày quá trình xây dựng và thiết kế một hệ thống nón bảo hiểm thông minh hoàn chỉnh.

Nêu ra lý do chọn phần cứng cũng như quá trình xây dựng cả phần cứng lẫn phần mềm. Chương 4: Kết quả thực nghiệm sau khi hoàn thành thi công phần cứng, phần mền. Thực hiện kiểm thử trên mô hình thực tế. Chương 5: Đưa ra kết luận toàn bộ hệ thống.

Các ưu điểm và khuyết điểm của sản phẩm cùng với đó là hướng phát triển, hướng khắc phục các khuyết điểm trong tương lai của đề tài để mang lại một sản phẩm hoàn thiện và tối ưu nhất có thể. 4 do an CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Giới thiệu Nắm vững cơ sở lý thuyết là yêu cầu bắt buộc khi xây dựng một hệ thống điện tử. Chính vì vậy để xây dựng hệ thống nón bảo hiểm ứng dụng IoT có cảnh báo tai nạn và nồng độ cồn như mục tiêu của đề tài mà nhóm đã đề ra thì cần có những kiến thức nền tảng về lý thuyết liên quan. Những cơ sở lý thuyết sẽ được nhóm trình bày trong các mục kế tiếp của chương 2.2 Tổng quan về Arduino LilyPad Hình 2.1: Bo mạch chính Arduino LilyPad Hình 2.1 là bo mạch với thiết kế nhỏ gọn, dễ dàng có thể tích hợp vào trong các sản phẩm bị giới hạn về diện tích như chiếc nón bảo hiểm thì Arduino Lilypad là một sự lựa chọn phù hợp nhất.1: Thông số kỹ thuật Arduino LilyPad Điện áp hoạt động 2.5 V Dòng DC ở mỗi chân I/O 40mA Bộ nhớ Flash 16KB (2KB sử dụng cho Bootloader) SRAM 1 KB EEPROM 512 bytes Thạch anh 8 Mhz 5 do an Bo mạch Arduino LilyPad là một phiên bản Arduino sử dụng chip ATmega328P hoặc ATmega128P, được thiết kế và phát triển bởi Leah Buechley và SparkFun Electronics.

Với thiết kế hình tròn nhỏ gọn đường kính khoảng 50mm nên Arduino LilyPad trở thành một sự lựa chọn lý tưởng cho các ứng dụng có tính chất di chuyển cao, đặc biệt là dùng cho trang trí cho các sản phẩm thời trang như balo, túi xách, quần áo [7] [8]. Arduino LilyPad tổng cộng có 28 chân, gồm có 14 chân tín hiệu, 6 chân analog, 6 chân PWM và còn lại là các chân nguồn. Ưu điểm là các chân đa số được xếp theo hình tròn mục đích dễ dàng xác định các chân, tránh nhầm lẫn và giảm nguy cơ vô tình chạm nhau. Nhược điểm là số chân ít hầu hết chỉ phù hợp cho những hệ thống nhỏ, tiện ích trong đời sống.2: Mạch nguyên lý Arduino LilyPad 6 do an Tích hợp bên trong board mạch của Arduino LilyPad là con chipATmega328P.

Nó là một vi điều khiển 8 bits hiệu năng cao, công suất thấp AVR và được tích hợp 28 chân IO giao tiếp được thiết kế theo kiến trúc RISC (Reduced Instruction Set Computer – máy tính với tập lệnh đơn giản). ATmega328P có một bộ nhớ lập trình flash 32KB, ba Timer được tích hợp bên trong, hai trong số chúng là thanh ghi 8 bits, cái còn lại là 16 bits. Điện áp hoạt động của ATmege328P nằm trong khoảng từ 3.3 Tổng quan về ESP8266 NodeMCU Hình 2.3: Board ESP8266 NodeMCU ESP8266 là một bộ điều khiển được thiết kế bởi Espressif Systems, là một giải pháp mạng WiFi độc lập được cung cấp như cầu nối từ bộ vi điều khiển hiện có đến WiFi. Nó có tác dụng thu thập dữ liệu và điều khiển qua sóng WiFi, đặc biệt là các ứng dụng liên quan đến IoT [9].4: Sơ đồ chân của ESP8266 NodeMCU 7 do an Qua hình 2.4, mô-đun ESP8266 đi kèm với một đầu nối micro USB tích hợp và một số chân tín hiệu ngõ ra với cổng micro USB ta có thể kết nối dễ dàng để giao tiếp với máy tính giống như một Arduino.

ESP8266 NodeMCU có các chân giống một Arduino như chân A0 là chân Analog và D0-D8 là các chân Digital. Nó hỗ trợ các giao thức truyền thông nối tiếp như UART, SPI, I2C.5: Sơ đồ nguyên lý ESP 8266 NodeMCU Bảng 2.2: Thông số kỹ thuật của ESP8266 NodeMCU Điện áp hoạt động 3.3V Điện áp vào 5V Bộ nhớ Flash 4MB WiFi 24 GHz hỗ trợ chuẩn 802.11 b/g/n Bảo mật WPA/WPA2 8 do an 2.4 Tổng quan về MPU 6050 Hình 2.6: Sơ đồ chân MPU6050 MPU6050 là một cảm biến đo đơn vị quán tính thường được dùng trong các ứng dụng về robot tự cân bằng, UAVs, Smartphone…Cảm biến đo quán tính giúp chúng ta có được ví trí của vật thể trong không gian ba chiều. Ứng dụng của cảm biến quán tính được thể hiện cụ thể nhất trong Smartphone của chúng ta. Màn hình của Smartphone sẽ được tự động chuyển sang màn hình ngang khi chúng ta bật chế độ tự động xoay màn hình và đặt chiếc Smartphone theo chiều nằm ngang so với mặt đất.

Để MPU6050 có thể nhận biết được quán tính thì nhà sản xuất của nó đã tích hợp bên trong hai đơn vị đo tinh vi khác. Đó chính là cảm biến gia tốc kế và cảm biến con quay chuyển hồi [10]. Sau đây, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu rõ hơn về hai cảm biến con này bên trong MPU6050. Cảm biến gia tốc kế (Accelerometer) Cảm biến gia tốc kế bên trong MPU6050 hoạt động dựa trên nguyên lý áp điện.

Để hiểu được nguyên lý này, chúng ta sẽ đi vào ví dụ sau đây: Chúng ta có một trái banh nhỏ được đặt bên trong một chiếc hộp và những vách ngăn bên trong chiếc hộp được làm bằng những vật chất hay tinh thể áp điện (piezoelectric crystals) [11]. Khi chúng ta cố tình làm nghiêng chiếc hộp, thì trái banh bên trong nó sẽ bị ảnh hưởng bởi lực trọng trường khiến nó chuyển động và chắc chắn một điều rằng trái banh sẽ va chạm với vách ngăn của hộp tạo ra một dòng áp điện nho nhỏ. 9 do an Hình 2.7: Áp điện trong gia tốc kế Sẽ có ba cặp tọa độ đối lập nhau bên trong chiếc hộp, mỗi cặp tương ứng với ba chiều trong không gian: trục X, trục Y và trục Z. Dựa vào dòng diện được tạo ra từ việc va chạm giữa trái banh và vách ngăn của hộp, chúng ta có thể xác định chính xác được hướng nghiêng và cường độ của nó [10].

Cảm biến con quay hồi chuyển Hình 2.8: Hiệu ứng Coriolis Con quay hồi chuyển tích hợp bên trong MPU6050 hoạt động dựa trên nguyên lý Coriolis [12]. Đây là một hiệu ứng xảy ra trong các hệ quy chiều quay so với hệ quy chiếu quán tính, nếu một vật chuyển động dọc theo đường bán kính theo chiều 10 do an rời xa trục quay của hệ qui chiếu thì sẽ chịu tác động của một lực theo phương vuông góc với bán kính và theo chiều ngược với chiều quay của hệ, xem hình 2. Còn nếu vật chuyển động về phía trục quay thì lực sẽ tác động vào vật theo chiều quay của hệ qui chiếu [13]. Điều này có nghĩa là nếu vật được thả lăn tự do theo phương của bán kính, theo chiều ra phía ngoài, thì nó sẽ quay về ngược chiều quay của hệ qui chiếu.

Còn nếu như vật được thả lăn tự do về phía trục thì sẽ ngược lại.5 Mạch GPS U-Blox NEO-6M Mô-đun NEO-6M GPS là mô-đun định vị toàn cầu sử dụng hệ thống vệ tinh GPS của Mỹ. Mô-đun có tốc độ xác định vị trí nhanh và chính xác, mạch có độ bền cao, phần cứng được thiết kế chất lượng tốt, có độ bắt sóng mạnh và độ ổn định cao. Mô-đun có kích cỡ nhỏ 39 x 25.9: Mạch mô-đun GPS U-Blox NEO-6M Anten GPS V1 Mô-đun NEO-6M được kết nối với anten GPS V1 là loại anten có độ nhận sóng cao kể cả ở trong những điều kiện thời tiết không tốt. Anten có khả năng chống chịu nước, dây dẫn song jack nối SMA đực giúp việc kết nối trở nên linh động và dễ dàng, thích hợp để ứng dụng ở nhiều nơi.

[15] 11 do an Hình 2.10: Anten GPS V1 Đặc điểm kỹ thuật Bảng 2.3: Thông số kỹ thuật của mô-đun GPS Neo-6M [16] Nguồn hoạt động 3.5 V Dòng hoạt động bình thường 50 mA Dòng hoạt động ở trạng thái tiết kiệm 30 mA Chuẩn giao tiếp UART/TTL Hình 2.11: Sơ đồ nguyên lý mô-đun GPS NEO-6M [16] 12 do an 2.6 Cảm biến nồng độ cồn MQ3 Mô-đun cảm biến nồng độ cồn (C2H5OH) MQ3 hoạt động dựa trên nguyên lý điện trở thay đổi do C2H5OH bay hơi tác động lên lớp SnO2 phủ trong cảm biến. Ứng dụng đo nồng độ cồn trong không khí, hơi thở, thời gian đáp ứng nhanh, độ nhạy cao, sai số thấp và hoạt động ổn định trong thời gian dài.12: Cảm biến nồng độ cồn MQ3 Cảm biến MQ3 hoạt động ở điện áp 5V, có 2 chân ngõ ra cả số lẫn tương tự. Ngõ ra tương tự (AOUT) giúp người sử dụng có thể đọc được các giá trị chính xác và cụ thể về nồng độ cồn. Ngõ ra số (DOUT) mặc định ở mức 0V và 5V, khi nồng độ vượt ngưỡng cho phép đã được cài đặt mặc định khi ngõ ra sẽ ở mức 0.4: Thông số kỹ thuật cảm biến MQ3 Thông số Giá trị Chú thích Vc[V] 5 Điện áp cung cấp.

VH[V] 5 Điện áp cung cấp cho cuộn sưởi.75 Công suất cuộn sưởi RH[W] 33 Điện trở cuộn sưởi RS[MΩ] 1-8 Điện trở thay đổi theo nồng độ C2H5OH Giới hạn đo [mg/L] 0.05 - 10 Tương ứng điện tở 1 – 8MΩ 13 do an Hình 2.13: Sơ đồ nguyên lý cảm biến nồng độ cồn MQ3 [17] 2.7 Chuẩn giao tiếp UART UART (Universal Asynchronous Receive/Transmit) là chuẩn giao tiếp truyền nhận dữ liệu không đồng bộ, đây là chuẩn giao tiếp phổ biến và dễ sử dụng thường được dùng trong giao tiếp vi điều khiển với nhau hoặc với các thiết bị khác.14: Hai VĐK giao tiếp theo chuẩn UART [18] Ứng dụng UART rất rộng rãi ta có thể thấy trong các mô-đun GPS, mô-đun Bluetooth, mô-đun đọc thẻ RFID với Raspberry Pi, Arduino hoặc các bộ vi điều khiển khác. Tổng quan về chuẩn truyền UART Trong giao tiếp UART, khi hai UART giao tiếp trực tiếp với nhau thì UART truyền sẽ chuyển đổi dữ liệu song song sang nối tiếp từ thiết bị điều khiển, truyền 14 do an sang UART nhận. Sau đó, chuyển đổi dữ liệu nối tiếp sang song song cho thiết bị nhận. Chỉ cần hai dây dữ liệu để kết nối giữa hai UART.

Dữ liệu truyền từ chân Tx của UART truyền sang chân Rx của UART nhận.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Mô Hình Nón Bảo Hiểm IoT: Cảnh Báo Tai Nạn và Nồng Độ Cồn" giới thiệu một giải pháp công nghệ tiên tiến nhằm nâng cao an toàn cho người tham gia giao thông. Mô hình nón bảo hiểm tích hợp IoT không chỉ cảnh báo người dùng về nguy cơ tai nạn mà còn đo lường nồng độ cồn, giúp giảm thiểu rủi ro khi lái xe. Những điểm nổi bật của bài viết bao gồm cách thức hoạt động của thiết bị, lợi ích cho người sử dụng và tiềm năng ứng dụng trong tương lai. Độc giả sẽ nhận thấy rằng việc áp dụng công nghệ IoT vào các sản phẩm bảo hộ có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong việc bảo vệ tính mạng và sức khỏe.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các ứng dụng công nghệ IoT khác, hãy tham khảo bài viết Đồ án hcmute thiết kế và thi công vòng tay đo nhịp tim sử dụng công nghệ iots, nơi bạn sẽ khám phá thêm về cách công nghệ IoT được áp dụng trong lĩnh vực sức khỏe. Những thông tin này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và hiểu rõ hơn về tiềm năng của IoT trong cuộc sống hàng ngày.