Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Quản lý và định vị thiết bị IoT trên nền tảng điện toán đám mây" được thực hiện bởi sinh viên Trần Quang Huy và Nguyễn Minh Sơn, dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Thị Minh Khoa tại Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh (hoàn thành vào tháng 7 năm 2020).

Lý do chọn đề tài xuất phát từ thực trạng gia tăng dân số và sự phát triển nhanh chóng của hệ thống hạ tầng giao thông đô thị, dẫn đến nhu cầu lưu thông bằng các phương tiện cá nhân lẫn công cộng (xe máy, ô tô) ngày càng cao. Việc giám sát lộ trình di chuyển của các phương tiện trở nên cần thiết nhằm nâng cao mức độ an toàn và xử lý kịp thời các sự cố phát sinh. Trong bối cảnh công nghệ IoT (Internet of Things) và điện toán đám mây phát triển mạnh, việc xây dựng một hệ thống giám sát vị trí trực tuyến cho phép tối ưu hóa chi phí đầu tư hạ tầng phần cứng cục bộ, đảm bảo tính đồng bộ và an toàn của dữ liệu, đồng thời cho phép triển khai linh hoạt ở bất kỳ khu vực nào có kết nối mạng.

Mục tiêu nghiên cứu được tác giả xác định cụ thể gồm:

  1. Xây dựng hệ thống quản lý và xác định vị trí thiết bị, bao gồm thiết bị di động của người dùng và thiết bị phần cứng IoT có tích hợp cảm biến định vị toàn cầu GPS. Dữ liệu tọa độ thu nhận từ phần cứng được lưu trữ, chuyển tiếp và xử lý trên hạ tầng điện toán đám mây.
  2. Xây dựng ứng dụng di động trên hệ điều hành Android có khả năng truy xuất dữ liệu đám mây theo thời gian thực để hiển thị tọa độ, trạng thái di chuyển và tính toán khoảng cách tương đối giữa thiết bị di động với các thiết bị IoT.
  3. Thiết lập nền tảng kỹ thuật tiền đề phục vụ việc quản lý phương tiện vận tải hành khách (xe khách), trong đó thiết bị IoT đóng vai trò thay thế cho hộp đen truyền thống để liên tục truyền dữ liệu hành trình về cho nhà quản lý và hành khách.

Phạm vi nghiên cứu của đề tài tập trung vào việc khảo sát, lựa chọn phần cứng IoT phù hợp để đóng vai trò thiết bị định vị thay thế hộp đen; xây dựng ứng dụng di động trên nền tảng Android tích hợp dịch vụ bản đồ số Google Maps API; và thiết lập đường truyền dữ liệu trong điều kiện môi trường có kết nối Internet (mạng di động 3G hoặc Wi-Fi).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết chuyên ngành công nghệ thông tin và phương pháp thực nghiệm kỹ thuật, bao gồm phân tích kiến trúc hệ thống nhúng, thiết kế đường ống dữ liệu đám mây (cloud pipeline) và lập trình ứng dụng di động.

Về cơ sở lý thuyết, nghiên cứu dựa trên các khối kiến thức:

  • Kiến trúc mạng IoT chuẩn 4 lớp: Lớp thiết bị (Device Layer), Lớp mạng (Network Layer), Lớp hỗ trợ dịch vụ và ứng dụng (Service support and application support layer), và Lớp ứng dụng (Application Layer).
  • Kỹ thuật định vị toàn cầu GPS (Global Positioning System): Hoạt động dựa trên mạng lưới 24 vệ tinh nhân tạo quay quanh Trái Đất ở độ cao 20.200 km theo chu kỳ 12 giờ (2 vòng/24 giờ). Hệ thống yêu cầu máy thu nhận tín hiệu tối thiểu từ 3 vệ tinh để xác định vị trí 2 chiều (kinh độ, vĩ độ) và 4 vệ tinh để xác định vị trí 3 chiều (kinh độ, vĩ độ, độ cao). Độ chính xác danh định trung bình trong bán kính 15 mét, có thể nâng cao lên dưới 3 mét với hệ thống WAAS hoặc 3 đến 5 mét khi sử dụng GPS vi sai (DGPS).
  • Các giao thức truyền nhận dữ liệu IoT và mạng viễn thông: Khảo sát các giao thức chuyên dụng cho IoT (MQTT, CoAP, AMQP, XMPP, DDS) và giao thức mạng tiêu chuẩn (HTTP, HTTPS, POP3, IMAP). Trong đó, giao thức MQTT (Message Queue Telemetry Transport) được lựa chọn làm giải pháp truyền thông chính nhờ cơ chế xuất bản/đăng ký (publish/subscribe), gói tin nhị phân tiêu đề tối thiểu 2 byte, hỗ trợ 3 mức chất lượng dịch vụ (QoS 0, QoS 1, QoS 2), cơ chế cờ lưu giữ tin nhắn (Retain flag) và khả năng bắc cầu broker (MQTT Bridge).

Phương pháp thực nghiệm được triển khai thông qua việc tích hợp phần cứng và phần mềm:

  • Thiết bị tính toán biên: Bo mạch vi tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B (sản xuất tại Anh bởi RS Components, chip Broadcom BCM2837 4 nhân ARM Cortex-A53 64-bit 1.2GHz, Wi-Fi BCM43438 chuẩn 802.11 b/g/n, Bluetooth 4.1 BLE, 4 cổng USB, 40 chân GPIO).
  • Cảm biến thu nhận tọa độ: Module định vị vệ tinh GPS U-Blox NEO-M8N-0-10, tích hợp ăng-ten gốm 18 x 18 mm, giao tiếp truyền thông nối tiếp UART qua các chân VCC (3.3V - 5V), GND, TXD, RXD và chân xung PPX; tốc độ baud mặc định 9600 bps; tần số cập nhật điều hướng 1Hz (tối đa 5Hz); thời gian khởi động nguội 27 giây, khởi động nóng 1 giây; hoạt động trong dải nhiệt độ -40 đến +85°C.
  • Nền tảng đám mây và xử lý dữ liệu: Hệ sinh thái Google Cloud Platform (GCP) kết hợp Firebase. Dữ liệu từ thiết bị IoT được đẩy qua Google Cloud IoT Core, chuyển tiếp vào Google Cloud Pub/Sub, kích hoạt dịch vụ Google Cloud Functions (môi trường thực thi Node.js) để ghi vào cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase Realtime Database.
  • Công nghệ phía máy khách (Client): Framework React Native kết hợp ngôn ngữ JavaScript và môi trường Android Studio để xây dựng ứng dụng di động đa nền tảng dựa trên mô hình hai luồng (Main Thread quản lý UI và JS Thread xử lý logic) liên lạc thông qua cầu nối (Bridge). Ứng dụng tích hợp bộ thư viện Google Map API, Google Directions API và Google Places API để tính toán đường đi, hiển thị bản đồ số và truy vấn thông tin địa điểm.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo mô hình luồng dữ liệu liên tục từ thiết bị phần cứng gắn trên phương tiện đến giao diện người dùng di động.

GPS U-Blox NEO-M8N -> UART -> Raspberry Pi 3 -> MQTT -> Google Cloud IoT Core -> Google Cloud Pub/Sub -> Cloud Functions (Node.js) -> Firebase Realtime Database -> React Native Android App (Google Maps API)

Quá trình cấu hình phần cứng Raspberry Pi 3 được thực hiện thông qua kết nối mạng nội bộ trực tiếp giữa máy tính và cổng Ethernet của Pi bằng cáp mạng mà không cần thông qua router. Người phát triển can thiệp tệp cmdline.txt trên phân vùng thẻ nhớ BOOT để gán địa chỉ IP tĩnh cố định (ip 10.1), đồng thời tạo tệp rỗng mang tên ssh để kích hoạt giao thức điều khiển từ xa. Việc lập trình và giám sát bo mạch được thực hiện thông qua công cụ dòng lệnh PuTTY (SSH) và giao diện đồ họa máy tính từ xa VNC Viewer.

Tại biên, Raspberry Pi 3 chạy đoạn mã nguồn Python (tracklocation) để đọc dữ liệu câu NMEA từ module GPS U-Blox NEO-M8N qua cổng UART với tốc độ 9600 baud. Dữ liệu tọa độ trích xuất được đóng gói và xuất bản (publish) đều đặn mỗi giây một lần (tần số 1Hz) lên Cloud IoT Core qua cầu giao thức MQTT an toàn được bảo vệ bằng cơ chế xác thực khóa bất đối xứng qua tầng bảo mật TLS.

So sánh đặc tính kỹ thuật giữa hai giao thức truyền dữ liệu được nhóm nghiên cứu tổng hợp:

Đặc trưng kỹ thuật Giao thức MQTT Giao thức HTTP
Tên đầy đủ Message Queue Telemetry Transport Hypertext Transfer Protocol
Mô hình kiến trúc Xuất bản / Đăng ký (Publish/Subscribe) Yêu cầu / Đáp ứng (Request/Response)
Giao thức tầng vận chuyển TCP TCP / UDP
Kích thước tiêu đề tối thiểu 2 Byte (dạng nhị phân) Lớn (định dạng văn bản ASCII)
Phương thức phân phối 1 đến 1, 1 đến 0, 1 đến N 1 đến 1
Bảo mật tầng giao vận SSL / TLS SSL / TLS (HTTPS)
Cấp độ dịch vụ (QoS) 3 cấp (QoS 0, QoS 1, QoS 2) Không có (1 cấp độ mặc định)
Dung lượng thư viện nhúng ~30KB (C), ~100KB (Java) Lớn
Cổng mặc định 1883 80 hoặc 8080
Hiệu năng đo trên mạng 3G Nhanh hơn HTTP 93 lần Tiêu tốn băng thông và năng lượng lớn hơn

Trên hạ tầng đám mây Google Cloud Platform, khi Cloud IoT Core nhận được gói tin dữ liệu telemetry, nó lập tức đẩy bản tin vào Cloud Pub/Sub Topic tương ứng. Sự kiện xuất hiện bản tin mới kích hoạt hàm không máy chủ Cloud Functions (viết bằng JavaScript trên môi trường Node.js). Cloud Functions bóc tách dữ liệu kinh độ, vĩ độ, định danh thiết bị và thời gian để ghi trực tiếp vào cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase Realtime Database dưới định dạng cây dữ liệu JSON có cấu trúc.

Ở phía ứng dụng người dùng, ứng dụng React Native cài đặt trên hệ điều hành Android thiết lập kết nối lắng nghe sự kiện thay đổi dữ liệu từ Firebase Realtime Database. Khi bản ghi tọa độ của thiết bị được cập nhật, ứng dụng tự động đồng bộ và hiển thị điểm đánh dấu (marker) của thiết bị lên giao diện bản đồ Google Maps. Ứng dụng cung cấp các chức năng:

  • Màn hình đăng nhập và giao diện quản lý phân quyền truy cập danh sách thiết bị.
  • Màn hình hiển thị danh sách các thiết bị IoT đang hoạt động trong hệ thống (như Device 1, Device 2, Device 8).
  • Giao diện chi tiết thiết bị hiển thị kinh độ, vĩ độ, địa chỉ thực tế (được phân giải qua Google Places API), trạng thái kết nối và khoảng cách di chuyển.
  • Tính toán chỉ đường và lộ trình di chuyển giữa vị trí của thiết bị di động cầm tay và vị trí thiết bị IoT gắn trên phương tiện dựa trên Google Directions API.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan đề tài

Chương 1 xác định động cơ nghiên cứu, mục tiêu, ý nghĩa khoa học và thực tiễn cùng phạm vi giới hạn của đề tài. Tác giả trình bày tính cấp thiết của việc giám sát phương tiện vận tải trong điều kiện đô thị hóa cao, đưa ra ý tưởng thiết kế một hệ thống định vị thuần Việt có chi phí thấp, tận dụng thế mạnh xử lý phân tán và độ an toàn của điện toán đám mây. Phạm vi đề tài tập trung vào việc chế tạo thiết bị nhúng IoT thay thế hộp đen ô tô, xây dựng ứng dụng di động trên nền tảng Android có tích hợp Google Maps API và vận hành qua kết nối Internet di động.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết thiết bị

Chương 2 trình bày thông số phần cứng, các công nghệ và công cụ phần mềm được sử dụng để xây dựng hệ thống. Nội dung bao gồm kiến trúc phần cứng Raspberry Pi 3 Model B, quy trình cài đặt hệ điều hành Raspbian và thiết lập mạng qua tệp cmdline.txt để truy cập qua SSH (PuTTY) và VNC Viewer. Chương này cung cấp cơ sở lý thuyết về nguyên lý định vị vệ tinh GPS, cấu trúc 3 phân đoạn của hệ thống GPS (không gian, kiểm soát, sử dụng), phân tích độ chính xác sai số vị trí và mô tả chi tiết thông số kỹ thuật, cấu hình chân của module GPS U-Blox NEO-M8N-0-10. Về mặt phần mềm, chương giới thiệu ngôn ngữ Python, JavaScript, framework React Native (cơ chế hoạt động giữa Main Thread và JS Thread qua Bridge) cùng hai môi trường phát triển tích hợp Visual Studio Code và Android Studio.

Chương 3: Kiến thức nền tảng

Chương 3 đi sâu vào các khái niệm mạng IoT, phân tích mô hình 4 lớp chuẩn và yêu cầu kỹ thuật đối với một hệ thống vạn vật kết nối. Tác giả khảo sát các giao thức truyền tin thông dụng trong IoT (MQTT, CoAP, AMQP, XMPP, DDS) và giao thức mạng Internet (HTTP, HTTPS, POP3, IMAP), từ đó phân tích ưu điểm vượt trội của MQTT và cung cấp bảng đối sánh chi tiết giữa MQTT và HTTP. Chương này đồng thời trình bày các dịch vụ cốt lõi của Google Cloud Platform: dịch vụ quản lý thiết bị Cloud IoT Core (Device Manager, Protocol Bridge), cơ chế hàng đợi Cloud Pub/Sub (Topic, Subscription, Message), nền tảng tính toán không máy chủ Cloud Functions, cơ sở dữ liệu Firebase Realtime Database và các giao diện lập trình ứng dụng bản đồ gồm Google Maps API, Google Directions API (với bảng chi tiết các tham số đầu vào và trạng thái trả về) và Google Places API.

Chương 4: Xây dựng và triển khai hệ thống

Chương 4 là chương thực nghiệm chính, trình bày chi tiết các bước lắp ráp, cấu hình và vận hành hệ thống. Tác giả mô tả mô hình kết nối phần cứng giữa bo mạch Raspberry Pi 3 và module GPS NEO-M8N thông qua cổng UART; quy trình cài đặt các gói thư viện cần thiết; quy trình đăng ký thiết bị và cấu hình khóa chứng thực trên dịch vụ Cloud IoT Core. Chương này trình bày chi tiết việc triển khai mã nguồn Python tracklocation trên Raspberry Pi để lấy dữ liệu GPS gửi lên Firebase qua đám mây GCP, mã nguồn Cloud Functions xử lý sự kiện chuyển tiếp, và quy trình xây dựng ứng dụng React Native trên Android. Các kết quả thực nghiệm được minh họa cụ thể qua giao diện quản lý Cloud Function, cây dữ liệu trên Firebase, giao diện đăng nhập hệ thống, giao diện cấp quyền, danh sách thiết bị và màn hình hiển thị trực quan lộ trình xe thay đổi theo thời gian thực trên bản đồ Google Maps.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 tổng kết lại toàn bộ kết quả kỹ thuật đã hoàn thành của khóa luận, đối chiếu với các mục tiêu đề ra ban đầu, đồng thời chỉ ra các điểm còn hạn chế của hệ thống thực nghiệm và đề xuất các giải pháp nâng cấp, mở rộng tính năng trong giai đoạn nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã hoàn thành các nội dung kỹ thuật thực nghiệm đúng theo thiết kế ban đầu với các kết quả cụ thể:

  • Lắp ráp và cấu hình thành công phần cứng thiết bị định vị IoT bao gồm bo mạch Raspberry Pi 3 Model B kết nối với module GPS U-Blox NEO-M8N-0-10 qua giao tiếp UART, vận hành ổn định ở tốc độ baud 9600.
  • Xây dựng hoàn chỉnh đường ống truyền nhận dữ liệu IoT dựa trên hạ tầng điện toán đám mây của Google: thiết bị biên đẩy dữ liệu tọa độ định kỳ 1 giây/lần (1Hz) qua giao thức MQTT lên Cloud IoT Core; chuyển tiếp tin nhắn qua Google Cloud Pub/Sub; kích hoạt Cloud Functions xử lý và lưu trữ tự động vào Firebase Realtime Database.
  • Phát triển thành công ứng dụng di động Android bằng React Native, hiển thị danh sách thiết bị (minh chứng qua các thiết bị thử nghiệm Device 1, Device 2, Device 8), đồng bộ tức thời tọa độ trên bản đồ số Google Maps, tính toán khoảng cách và hiển thị chỉ dẫn đường đi thông qua Google Directions API và thông tin địa chỉ từ Google Places API.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài:

  • Chứng minh tính khả thi của việc thay thế hộp đen truyền thống trên xe khách bằng giải pháp phần cứng IoT chi phí thấp kết hợp với nền tảng điện toán đám mây được quản lý hoàn toàn (Fully Managed Cloud Services), giúp loại bỏ nhu cầu tự vận hành máy chủ lưu trữ dữ liệu phức tạp.
  • Đưa ra phân tích đối sánh thực nghiệm khẳng định ưu thế của giao thức MQTT so với HTTP trên hạ tầng mạng viễn thông di động 3G (tốc độ truyền dữ liệu nhanh hơn 93 lần, kích thước tiêu đề tối thiểu chỉ 2 byte), làm căn cứ lựa chọn giao thức tối ưu cho các bài toán định vị phương tiện di chuyển liên tục.
  • Cung cấp mô hình tham chiếu hoàn chỉnh từ tầng thiết bị biên (Edge Hardware), tầng trung gian truyền thông (Message Broker), tầng xử lý dữ liệu không máy chủ (Serverless Cloud Functions) đến tầng ứng dụng người dùng cuối (Mobile Client).

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi kỹ thuật của mô hình thử nghiệm:

  • Hệ thống hoạt động phụ thuộc hoàn toàn vào môi trường phủ sóng Internet (kết nối Wi-Fi hoặc 3G). Khi phương tiện di chuyển vào các khu vực mất sóng hoặc kết nối mạng chập chờn, dữ liệu không thể truyền tải trực tiếp lên đám mây theo thời gian thực.
  • Thiết bị thử nghiệm sử dụng nguồn điện và kết nối trực tiếp tại phòng thí nghiệm, chưa tích hợp module mạng di động GSM/4G chuyên dụng gắn ngoài và bộ quản lý nguồn pin độc lập để triển khai thực tế trên xe ngoài đường trường.
  • Ứng dụng di động mới dừng lại ở việc đọc dữ liệu và vẽ vị trí theo chu kỳ, chưa xây dựng hệ thống phân tích sâu dữ liệu di chuyển lịch sử, chưa có chức năng cảnh báo vi phạm tốc độ hay thiết lập hàng rào địa lý (geofencing).

Hướng nghiên cứu tiếp được nhóm tác giả đề xuất:

  • Tích hợp thêm các module truyền thông mạng di động độc lập (4G/LTE/5G) trực tiếp vào bo mạch nhúng để không phụ thuộc vào mạng Wi-Fi thử nghiệm.
  • Nghiên cứu cơ chế bộ đệm lưu trữ cục bộ (local caching/offline storage) trên Raspberry Pi để lưu trữ tạm thời tọa độ GPS khi mất kết nối mạng và tự động đồng bộ hóa ngược lên đám mây khi có sóng trở lại.
  • Nâng cấp ứng dụng di động và hệ thống quản lý trung tâm với các tính năng cảnh báo an toàn giao thông, phân tích hành vi lái xe, tối ưu hóa cung đường và tích hợp mô hình học máy (Machine Learning) trên nền tảng đám mây để dự báo thời gian di chuyển.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên chuyên ngành Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Máy tính, Điện tử Viễn thông và Hệ thống Thông tin đang thực hiện đồ án tốt nghiệp hoặc các dự án nghiên cứu về IoT và hệ thống nhúng.

Các nội dung có giá trị tham khảo ứng dụng cao bao gồm:

  • Quy trình cấu hình và nạp dữ liệu từ cổng nối tiếp UART của module GPS U-Blox NEO-M8N trên nền tảng hệ điều hành Raspbian của Raspberry Pi 3.
  • Toàn bộ mô hình kết nối và cấu hình bảo mật xác thực khóa bất đối xứng giữa thiết bị IoT biên với dịch vụ Google Cloud IoT Core thông qua giao thức MQTT.
  • Kiến trúc tích hợp chuỗi dịch vụ không máy chủ (Serverless Architecture) từ Cloud Pub/Sub qua Cloud Functions sang Firebase Realtime Database.
  • Phương pháp xây dựng ứng dụng di động React Native tích hợp Google Maps API và Directions API để cập nhật tọa độ động thời gian thực phục vụ bài toán giám sát phương tiện.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng thiết bị phần cứng cụ thể nào để thu nhận và gửi dữ liệu tọa độ? Khóa luận sử dụng bo mạch vi tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B (vi xử lý Broadcom BCM2837 4 nhân 1.2GHz, sản xuất tại Anh bởi RS Components) kết hợp với module định vị GPS U-Blox NEO-M8N-0-10 tích hợp ăng-ten gốm 18 x 18 mm. Hai thiết bị này giao tiếp với nhau qua cổng truyền thông nối tiếp UART với tốc độ truyền mặc định 9600 bps.

2. Tần số cập nhật dữ liệu từ thiết bị IoT lên hệ thống đám mây là bao nhiêu? Dữ liệu tọa độ từ thiết bị IoT được lấy từ cảm biến GPS và cập nhật liên tục mỗi giây một lần (tần số 1Hz, tương ứng với tốc độ cập nhật mặc định của module U-Blox NEO-M8N) lên dịch vụ Cloud IoT Core thông qua giao thức MQTT.

3. Tại sao nhóm tác giả lại lựa chọn giao thức MQTT thay vì HTTP để truyền dữ liệu vị trí? Nhóm tác giả chọn MQTT vì đây là giao thức xuất bản/đăng ký gọn nhẹ với gói tin tiêu đề tối thiểu chỉ 2 byte, hỗ trợ 3 mức chất lượng dịch vụ (QoS). Kết quả đo đạc thực tế được tác giả dẫn chứng cho thấy khi truyền qua mạng 3G, giao thức MQTT có tốc độ nhanh hơn HTTP 93 lần và tiết kiệm đáng kể băng thông cũng như năng lượng của thiết bị nhúng.

4. Dữ liệu tọa độ di chuyển qua các thành phần đám mây nào trước khi hiển thị trên điện thoại? Dữ liệu từ Raspberry Pi được gửi qua cầu giao thức MQTT vào Google Cloud IoT Core, sau đó chuyển hướng đến Cloud Pub/Sub Topic. Sự kiện có tin nhắn mới tại Pub/Sub kích hoạt hàm không máy chủ Google Cloud Functions (môi trường Node.js) để ghi dữ liệu vào Firebase Realtime Database. Cuối cùng, ứng dụng React Native trên Android gửi yêu cầu truy xuất dữ liệu từ Firebase để hiển thị vị trí lên bản đồ Google Maps.

5. Ứng dụng di động được xây dựng bằng công nghệ gì và cung cấp những tính năng nào? Ứng dụng di động được lập trình bằng framework React Native trên môi trường Android Studio. Ứng dụng bao gồm các chức năng: đăng nhập tài khoản, phân quyền quản lý thiết bị, hiển thị danh sách các thiết bị trong hệ sinh thái (như Device 1, Device 2), hiển thị chi tiết tọa độ và địa chỉ tương ứng, cập nhật sự dịch chuyển của điểm đánh dấu trên bản đồ số Google Maps theo thời gian thực và dẫn đường thông qua Google Directions API.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Trần Quang Huy và Nguyễn Minh Sơn đã giải quyết trọn vẹn bài toán thiết kế hệ thống định vị và quản lý thiết bị IoT dựa trên hạ tầng điện toán đám mây Google Cloud Platform và Firebase. Đề tài kết hợp thành công giữa phần cứng nhúng Raspberry Pi 3, module GPS U-Blox NEO-M8N với ứng dụng di động React Native trên hệ điều hành Android thông qua giao thức truyền tin tối ưu MQTT. Các kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, dữ liệu tọa độ được đồng bộ theo thời gian thực với tần số 1Hz, cung cấp giải pháp kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cao cho bài toán giám sát hành trình phương tiện giao thông.