Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong công tác quản lý và chăm sóc cảnh quan tại các khu vực như sân vườn gia đình, khuôn viên trường học, công viên và nông trại, việc kiểm soát cỏ dại là nhiệm vụ diễn ra thường xuyên. Phương pháp cắt cỏ thủ công đòi hỏi nhiều thời gian, nhân công và tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn lao động. Bên cạnh đó, các dòng máy cắt cỏ truyền thống sử dụng động cơ đốt trong chạy bằng xăng tạo ra lượng phát thải khí nhà kính ($CO_2$), gây ô nhiễm không khí và tiếng ồn lớn. Xu hướng tự động hóa kết hợp khai thác nguồn năng lượng tái tạo đặt ra yêu cầu phát triển các hệ thống cơ điện tử thông minh, tự hành và thân thiện với môi trường.
Đồ án tốt nghiệp "Robot Cắt Cỏ Thông Minh" được thực hiện bởi nhóm sinh viên Lê Trọng Sang và Lý Thành Trung, dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Phạm Ngọc Sơn tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (Khoa Điện - Điện tử, ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông), nhằm giải quyết bài toán tự động hóa quá trình cắt cỏ bằng nguồn năng lượng mặt trời.
Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài được xác định cụ thể trong văn bản:
- Thiết kế và chế tạo mô hình phần cứng Robot cắt cỏ thông minh hoạt động bằng nguồn năng lượng mặt trời kết hợp lưu trữ pin Lithium.
- Tích hợp hệ thống cảm biến thu thập thông tin thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, ánh sáng) và khối định vị toàn cầu GPS để giám sát tọa độ thời gian thực.
- Xây dựng hệ thống điều khiển và truyền dữ liệu không dây tầm xa (1–3 km) bằng công nghệ mạng LoRa giữa Robot và bộ điều khiển cầm tay.
- Phát triển hệ thống giám sát và quản lý năng lượng tự động: kiểm soát nhiệt độ khối mạch, tự động kích hoạt quạt tản nhiệt, tự động ngắt sạc khi pin đầy, tự động ngắt tải khi pin yếu và tích hợp cổng sạc điện lưới dự phòng khi thời tiết xấu.
- Thiết kế và triển khai trang Web điều khiển, giám sát từ xa kết nối cơ sở dữ liệu thời gian thực Google Firebase, hiển thị vị trí và vẽ lộ trình di chuyển của Robot trên bản đồ.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống robot cắt cỏ tự hành tích hợp pin quang điện, mạch điều khiển nhúng, các module cảm biến môi trường, hệ thống định vị GPS và nền tảng giám sát IoT.
- Phạm vi nghiên cứu:
- Không gian áp dụng: Sân cỏ gia đình, sân cỏ cơ quan, khuôn viên trường học, vườn hoa cảnh quan và công viên.
- Phạm vi kỹ thuật: Tập trung vào thiết kế mạch in (PCB), tích hợp vi điều khiển STM32F103C8T6 và ESP32, lập trình nhúng C/C++, truyền thông không dây LoRa 433MHz, chuẩn Wi-Fi, kết nối Firebase và giao diện Web Server bằng HTML/CSS/JavaScript.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Đồ án xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết kỹ thuật điện tử, hệ thống nhúng, mạng truyền thông không dây và kiến trúc vạn vật kết nối (IoT).
Các khung lý thuyết, công nghệ và phần cứng được tác giả sử dụng bao gồm:
- Vi điều khiển và xử lý trung tâm: Vi điều khiển ARM 32-bit Cortex-M3 STM32F103C8T6 (xung nhịp 72MHz, 64KB Flash, 20KB SRAM) đóng vai trò xử lý chính trên thân Robot; module SoC ESP32 NodeMCU (vi xử lý lõi kép Tensilica Xtensa LX6, bộ nhớ Flash 4MB, tích hợp Wi-Fi và Bluetooth BLE) đảm nhiệm kết nối mạng và xử lý tại bộ điều khiển/Web Server.
- Giao thức truyền thông: Chuẩn giao tiếp nối tiếp không đồng bộ UART dùng cho GPS, LoRa và truyền nhận giữa các vi điều khiển; chuẩn giao tiếp hai dây I2C dùng cho màn hình hiển thị LCD 1602; giao thức mạng tầm xa LoRa (Long Range) thông qua module RF SX1278 tần số 433MHz; giao thức mạng Wi-Fi kết nối Internet.
- Cảm biến và cơ cấu chấp hành: Cảm biến nhiệt độ số DS18B20 (chuẩn 1-Wire); cảm biến nhiệt độ - độ ẩm DHT11; mạch cảm biến mưa (IC so sánh LM393); cảm biến cường độ ánh sáng quang trở; module cảm biến đo điện áp DC 0–25V; cảm biến siêu âm HC-SR04 đo khoảng cách né vật cản; module định vị GPS GY-NEO6MV2 (chip u-blox NEO-6M); động cơ giảm tốc DC GA25-370 6VDC kèm mạch cầu H Driver L298N; động cơ cắt cỏ DC RS390 (tốc độ không tải 13.000 rpm); động cơ Servo SG90 xoay góc quét cảm biến siêu âm.
- Nguồn và quản lý năng lượng: Tấm pin năng lượng mặt trời đơn tinh thể Mono 6V–12W; 2 cell pin sạc Lithium-ion 18650 3.7V mắc nối tiếp; mạch sạc và bảo vệ pin 2S 8A; mạch sạc pin chuyên dụng TP5100 2S 2A; mạch tăng áp DC-DC XL6009 4A; mạch tăng áp Boost MT3608 2A; mạch giảm áp hạ áp LM2596S 3A; quạt tản nhiệt 4010 5VDC; module Relay 5V cách ly quang.
- Nền tảng phần mềm và dịch vụ đám mây: Ngôn ngữ C/C++ lập trình trên Arduino IDE và STM32CubeIDE; cơ sở dữ liệu thời gian thực Google Firebase; ngôn ngữ lập trình giao diện Web gồm HTML5, CSS3, JavaScript và kỹ thuật truyền dữ liệu bất đồng bộ AJAX.
Phương pháp nghiên cứu thực tế được triển khai qua 4 giai đoạn:
- Phương pháp phân tích yêu cầu: Tính toán thông số phụ tải điện, dòng tiêu thụ lý thuyết và xác định các yêu cầu chức năng của hệ thống.
- Phương pháp thiết kế và mô phỏng: Xây dựng sơ đồ nguyên lý từng khối chức năng, tính toán công suất nguồn, mô phỏng hoạt động trên phần mềm Proteus 8 Professional.
- Phương pháp chế tạo và thi công: Thiết kế mạch in PCB 2 lớp, gia công mạch in, hàn lắp ráp linh kiện, gia công khung vỏ cơ khí của Robot và hộp bộ điều khiển cầm tay.
- Phương pháp lập trình và thử nghiệm thực nghiệm: Lập trình firmware điều khiển nhúng, viết giao diện Web giám sát, thực hiện đo đạc các thông số điện áp sạc/xả, kiểm tra tầm xa truyền thông LoRa và độ chính xác của cảm biến né chướng ngại vật trong môi trường thực tế.
Thiết kế và triển khai hệ thống
Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module hóa phân tán, bao gồm hai khối phần cứng chính: Khối Robot cắt cỏ di động và Khối Bộ điều khiển trung tâm (kết nối với Web Server và Cloud Firebase).
| Khối chức năng |
Thành phần phần cứng chính |
Nhiệm vụ kỹ thuật |
| Xử lý trung tâm Robot |
Kit STM32F103C8T6 Blue Pill |
Tiếp nhận lệnh LoRa, điều khiển động cơ di chuyển, động cơ cắt, đọc cảm biến thời tiết, quét khoảng cách siêu âm. |
| Truyền thông Robot |
Module LoRa SX1278 (E32-433T20D) |
Nhận tín hiệu điều khiển từ bộ phát, truyền gói tin dữ liệu cảm biến và tọa độ về bộ điều khiển. |
| Định vị & Môi trường |
GPS GY-NEO6MV2, DHT11, DS18B20, LM393 mưa, Quang trở |
Định vị vị trí địa lý, đo nhiệt độ/độ ẩm không khí, nhiệt độ khối mạch pin, phát hiện mưa và mức độ ánh sáng. |
| Động lực & Cắt cỏ |
4 động cơ GA25-370, Driver L298N, Động cơ RS390, Servo SG90 |
Di chuyển 4 bánh, quay lưỡi cắt tốc độ cao, xoay cảm biến siêu âm HC-SR04 quét vật cản góc rộng. |
| Khối nguồn & Sạc |
2 cell Pin 18650 3000mAh (7.4V), Tấm pin mặt trời 6V 12W, TP5100, MT3608, XL6009 |
Cung cấp nguồn tổng 9V ổn áp, sạc năng lượng mặt trời tự ngắt, tích hợp cổng sạc điện lưới chuyển mạch bằng Relay. |
| Tản nhiệt & Cảnh báo |
3 quạt 4010 5VDC, Module Relay, LED Luxeon 3.3V, Module LED pin |
Tản nhiệt tự động khi pin quá nhiệt, bật đèn chiếu sáng tự động ban đêm, hiển thị 4 mức dung lượng pin tại chỗ. |
| Khối Bộ điều khiển |
Module ESP32, LoRa SX1278, Joystick, LCD 1602 I2C, Nút nhấn |
Thu thập tín hiệu Joystick/nút bấm, gửi lệnh LoRa đến Robot, nhận dữ liệu trạng thái và đẩy lên Firebase qua Wi-Fi. |
| Hệ thống Web Server |
HTML, CSS, JavaScript, Google Firebase Realtime Database |
Hiển thị giao diện giám sát thời tiết, dung lượng pin, nhiệt độ, định vị tọa độ và vẽ đường đi trên bản đồ. |
Tính toán năng lượng và thông số dòng tiêu thụ của Robot được xác định chi tiết trong hồ sơ thiết kế:
| STT |
Tên linh kiện / Thiết bị |
Điện áp (V) |
Dòng điện tiêu thụ (mA) |
Số lượng |
Tổng dòng tiêu thụ (mA) |
| 1 |
STM32F103C8T6 |
5 |
150 |
1 |
150 |
| 2 |
Động cơ di chuyển GA25-370 |
6 |
250 |
4 |
1000 |
| 3 |
Động cơ cắt cỏ RS390 |
9 |
400 |
1 |
400 |
| 4 |
Module Relay 5V |
5 |
20 |
3 |
60 |
| 5 |
Động cơ Servo SG90 |
5 |
100 |
1 |
100 |
| 6 |
Module LoRa SX1278 |
5 |
100 |
1 |
100 |
| 7 |
Cảm biến siêu âm HC-SR04 |
5 |
15 |
2 |
30 |
| 8 |
Cảm biến mưa |
3.3 – 5 |
15 |
1 |
15 |
| 9 |
Cảm biến nhiệt - ẩm DHT11 |
3.3 – 5 |
2.5 |
1 |
2.5 |
| 10 |
Cảm biến ánh sáng |
3.3 – 5 |
10 |
1 |
10 |
| 11 |
Module GPS GY-NEO6MV2 |
3.3 |
45 |
1 |
45 |
| 12 |
Cảm biến nhiệt độ DS18B20 |
5 |
2 |
1 |
2 |
| 13 |
Cảm biến đo điện áp |
5 |
5 |
1 |
5 |
| 14 |
Đèn LED chiếu sáng Luxeon |
3.3 |
300 |
1 |
300 |
| 15 |
Module cảm biến ánh sáng Relay |
5 |
20 |
1 |
20 |
| 16 |
Quạt tản nhiệt 4010 5VDC |
5 |
150 |
3 |
450 |
| Tổng |
Tổng tiêu thụ ban ngày (chưa bật LED Luxeon) |
9V |
— |
— |
2389.5 mA |
| Tổng |
Tổng tiêu thụ ban đêm (đã bật LED Luxeon) |
9V |
— |
— |
2689.5 mA |
Kết quả tính toán thời gian vận hành và nạp xả nguồn:
- Nguồn pin lưu trữ: Sử dụng 2 cell pin sạc Li-ion 18650 dung lượng 3000mAh mắc nối tiếp cho ra điện áp danh định $V_{\text{tổng}} = 3.7\text{V} + 3.7\text{V} = 7.4\text{V}$, dung lượng tổng $C_{\text{tổng}} = 3000\text{mAh}$. Điện áp này được đưa qua mạch tăng áp XL6009E1 để nâng và ổn định ở mức 9VDC.
- Thời gian hoạt động lý thuyết:
- Hoạt động ban ngày: $T_{\text{ngày}} = \frac{3000\text{ mAh}}{2389.5\text{ mA}} \approx 1.255\text{ giờ}$ (tương đương 1 giờ 15 phút).
- Hoạt động ban đêm: $T_{\text{đêm}} = \frac{3000\text{ mAh}}{2689.5\text{ mA}} \approx 1.115\text{ giờ}$ (tương đương 1 giờ 06 phút).
- Hệ thống nạp năng lượng mặt trời: Tấm pin Mono 6V–12W kết hợp mạch Boost MT3608 và mạch nạp TP5100 thiết lập dòng sạc danh định 2A (2000mA). Thời gian sạc đầy lý thuyết được tính: $T_{\text{sạc}} = \frac{3000\text{ mAh}}{2000\text{ mA}} = 1.5\text{ giờ}$ (tương đương 1 giờ 30 phút).
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1. Tổng quan đề tài
Chương 1 trình bày bối cảnh nghiên cứu, nêu rõ tính cấp thiết của việc phát triển robot cắt cỏ tự động chạy bằng năng lượng tái tạo nhằm giảm tải sức lao động và hạn chế khí thải độc hại. Tác giả xác định rõ các mục tiêu cốt lõi: thiết kế mô hình robot hoàn chỉnh, tích hợp hệ thống quang điện, trang bị cảm biến đo thời tiết và định vị GPS, thiết lập kênh truyền LoRa tầm xa và phát triển giao diện Web giám sát qua đám mây. Phạm vi nghiên cứu được giới hạn cho các khu vực sân vườn, công viên có địa hình bằng phẳng.
Chương 2. Cơ sở lý thuyết
Nội dung chương 2 phân tích cấu trúc phần cứng và công nghệ phần mềm được ứng dụng trong đề tài:
- Khảo sát các thông số vi điều khiển ESP32 NodeMCU (bộ nhớ 4MB Flash, 38 chân GPIO, dòng ngủ dưới 5µA) và kit STM32F103C8T6 (lõi ARM Cortex-M3, 72MHz).
- Trình bày nguyên lý hoạt động của module định vị vệ tinh GPS GY-NEO6MV2, module thu phát LoRa SX1278 (tần số 433MHz, tốc độ 2.4kbps, dải truyền dẫn thiết kế lên tới 3000m).
- Chi tiết hóa thông số kỹ thuật của hệ thống động cơ (4 động cơ bánh xe GA25-370, động cơ cắt RS390 tốc độ 13.000 rpm), driver cầu H L298N, các mạch quản lý nguồn (TP5100, MT3608, XL6009, LM2596S) và cụm cảm biến môi trường (DHT11, DS18B20, cảm biến mưa, cảm biến ánh sáng, cảm biến điện áp 25V).
- Tổng quan về các chuẩn giao tiếp công nghiệp và nhúng (UART, I2C, Wi-Fi), cấu trúc cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase và bộ ba ngôn ngữ lập trình Web (HTML, CSS, JavaScript).
Chương 3. Tính toán và thiết kế hệ thống
Chương 3 xây dựng kiến trúc toàn diện của hệ thống thông qua các sơ đồ khối và sơ đồ nguyên lý:
- Xác định yêu cầu kỹ thuật và phân rã sơ đồ khối cho Khối Robot và Khối Bộ điều khiển.
- Tính toán chi tiết phụ tải điện cho 17 hạng mục thiết bị trên robot; xác định dòng tiêu thụ ban ngày là 2389.5mA và ban đêm là 2689.5mA.
- Thiết kế mạch nguyên lý cho các khối chức năng: khối nguồn pin 2S 18650, khối pin năng lượng mặt trời 6V–12W, khối quản lý nhiệt độ tự động kích hoạt quạt qua cảm biến DS18B20, khối hiển thị dung lượng pin 4 vạch (ngưỡng 0–6.6V, 6.6–7V, 7–7.4V, trên 7.4V), khối cảm biến thời tiết, khối cảm biến siêu âm né vật cản, khối định vị GPS, khối truyền thông LoRa và khối Web Server.
Chương 4. Thi công hệ thống
Chương 4 mô tả toàn bộ quy trình hiện thực hóa mô hình từ bản vẽ đến thực tế:
- Thi công mạch in PCB thực tế cho bộ điều khiển trung tâm trên Robot và mạch in cho hộp điều khiển cầm tay.
- Lắp ráp hoàn thiện khung gầm cơ khí, cố định tấm pin quang điện, bố trí động cơ cắt, động cơ di chuyển, cơ cấu xoay cảm biến siêu âm bằng servo và cụm đèn chiếu sáng ban đêm Luxeon.
- Xây dựng các lưu đồ thuật toán điều khiển: lưu đồ chương trình chính trên STM32 và ESP32, các chương trình con xử lý nhận dữ liệu LoRa (
Received_esp32), khởi động robot (robot_start), chế độ điều khiển thủ công (control_robot), chế độ tự động (automatic_robot), quét khoảng cách siêu âm (check_HC, compare_distance), quản lý nạp sạc (Charger), truyền dữ liệu lên Web (Data_send), giao diện menu LCD (Menu_main, choice_status) và luồng đồng bộ cơ sở dữ liệu Firebase.
- Hoàn thiện giao diện Web người dùng với các phân hệ hiển thị thông tin giới thiệu, hướng dẫn sử dụng, bảng giám sát telemetry và tích hợp bản đồ số theo dõi vị trí.
Chương 5. Kết quả, nhận xét và đánh giá
Chương 5 ghi nhận kết quả vận hành thực tế của hệ thống:
- Robot và bộ điều khiển hoạt động chính xác theo 3 chế độ: chế độ điều khiển bằng Joystick, chế độ tự động di chuyển kết hợp né chướng ngại vật bằng sóng siêu âm, và chế độ nạp năng lượng.
- Cơ chế chiếu sáng tự động kích hoạt đèn LED Luxeon khi cảm biến quang trở phát hiện cường độ sáng môi trường giảm xuống ngưỡng tối.
- Hệ thống sạc kép vận hành ổn định: tự động sạc bằng tấm pin mặt trời khi có bức xạ và chuyển đổi linh hoạt sang nguồn điện dân dụng khi thời tiết âm u.
- Kênh truyền LoRa SX1278 thực hiện gửi/nhận dữ liệu điều khiển và thông số cảm biến liên tục ở cự ly 1–2 km không xảy ra mất gói tin.
- Hệ thống cơ sở dữ liệu Firebase cập nhật đồng bộ các trường dữ liệu: nhiệt độ môi trường, độ ẩm, trạng thái mưa, nhiệt độ pin, điện áp pin và tọa độ kinh độ/vĩ độ từ GPS, phản ánh trực quan lên giao diện Web Server.
Chương 6. Kết luận và hướng phát triển
Chương 6 tổng kết các kết quả đạt được về mặt chế tạo phần cứng, lập trình điều khiển nhúng, tích hợp năng lượng tái tạo và kết nối mạng IoT. Tác giả thẳng thắn chỉ ra các hạn chế còn tồn tại về dung lượng nguồn pin và năng lực vượt địa hình phức tạp, đồng thời đề xuất định hướng phát triển trong tương lai.
Kết quả và đóng góp
Các kết quả thực nghiệm và số liệu kỹ thuật chính thu được từ đồ án:
- Chế tạo hoàn chỉnh mô hình phần cứng: Robot 4 bánh dẫn động độc lập bằng động cơ GA25-370, tích hợp động cơ cắt cỏ RS390 (tốc độ 13.000 rpm) và cụm quét vật cản bằng cảm biến siêu âm HC-SR04 (dải đo từ 2cm đến 400cm) gắn trên Servo SG90.
- Hiệu suất năng lượng và thời gian vận hành: Dòng điện tiêu thụ đo đạc đạt 2389.5mA (ban ngày) và 2689.5mA (ban đêm). Thời lượng vận hành liên tục đạt 1 giờ 15 phút (chế độ ngày) và 1 giờ 06 phút (chế độ đêm). Thời gian nạp đầy bộ pin 3000mAh qua tấm pin mặt trời 6V–12W với mạch sạc TP5100 đạt xấp xỉ 1 giờ 30 phút.
- An toàn và tản nhiệt: Cảm biến DS18B20 đo chính xác nhiệt độ khối pin trong dải đo hỗ trợ từ -55°C đến +124°C, tự động điều khiển 3 quạt tản nhiệt 4010 5VDC (tổng dòng 450mA) qua Relay khi nhiệt độ vượt ngưỡng an toàn; mạch sạc tự động ngắt dòng khi pin đạt mức 8.4V.
- Khả năng truyền thông và định vị: Module LoRa SX1278 433MHz duy trì liên kết điều khiển và phản hồi dữ liệu ổn định trong cự ly thực nghiệm 1–2 km. Module GPS GY-NEO6MV2 thu nhận chính xác tọa độ vị trí và đẩy về máy chủ.
- Giám sát IoT thời gian thực: Đồng bộ dữ liệu môi trường (nhiệt độ, độ ẩm từ DHT11, cảm biến mưa LM393) và trạng thái nguồn điện lên Google Firebase Realtime Database, hiển thị đầy đủ trên giao diện Web Server.
Đóng góp của đề tài:
- Đề xuất và hiện thực hóa thành công một giải pháp robot cắt cỏ xanh, tích hợp nguồn năng lượng tái tạo (quang điện) kết hợp nguồn lưu trữ pin Lithium, góp phần giảm thiểu phát thải khí nhà kính so với máy cắt cỏ chạy xăng.
- Xây dựng mô hình điều khiển phân tán kết hợp LoRa truyền thông tầm xa và Wi-Fi/Firebase IoT, cho phép người dùng vận hành linh hoạt trực tiếp tại chỗ bằng Joystick hoặc giám sát từ xa qua trình duyệt Web.
- Tích hợp hệ thống quản lý năng lượng thông minh, tự động chuyển mạch nguồn sạc (năng lượng mặt trời / điện lưới) và cơ chế tản nhiệt cưỡng bức bảo vệ an toàn cell pin.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Dựa trên phạm vi và nội dung trình bày trong đồ án, một số hạn chế và hướng phát triển được xác định:
-
Hạn chế:
- Dung lượng bộ pin lưu trữ (3000mAh) cho thời gian vận hành liên tục còn hạn chế (khoảng 1 giờ 15 phút), chưa đáp ứng được việc cắt cỏ trên những diện tích đại trà quy mô lớn.
- Quá trình sạc pin quang điện phụ thuộc trực tiếp vào điều kiện bức xạ ánh sáng mặt trời tự nhiên; hiệu suất sạc suy giảm khi thời tiết nhiều mây hoặc mưa kéo dài.
- Cấu trúc cơ khí và gầm xe được thiết kế tối ưu cho bề mặt sân cỏ phẳng, khả năng di chuyển trên địa hình gồ ghề, lồi lõm hoặc sình lầy còn hạn chế.
- Tốc độ truyền dữ liệu qua giao thức LoRa (2.4kbps) đáp ứng tốt cho dữ liệu telemetry và lệnh điều khiển, nhưng không hỗ trợ truyền hình ảnh/video trực tiếp từ robot về trung tâm.
-
Hướng nghiên cứu tiếp:
- Nâng cấp khối lưu trữ năng lượng bằng các bộ pin dung lượng lớn hơn (như pin Lithium Iron Phosphate - $LiFePO_4$) hoặc tối ưu hóa thuật toán tiết kiệm năng lượng cho các động cơ.
- Nghiên cứu tích hợp thuật toán xử lý ảnh và trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp camera để nhận diện phân loại chướng ngại vật, phân biệt ranh giới bãi cỏ và tự động lập bản đồ đường đi tối ưu (SLAM).
- Ứng dụng công nghệ định vị độ chính xác cao RTK GPS để nâng cao độ chuẩn xác trong việc điều hướng tự động ngoài trời.
Giá trị tham khảo
Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên ngành hữu ích cho sinh viên, học viên và kỹ sư thuộc các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Cơ điện tử và Kỹ thuật Máy tính.
Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu bao gồm:
- Phương pháp tính toán công suất phụ tải và thiết kế hệ thống cấp nguồn kết hợp pin Lithium, mạch sạc pin mặt trời và mạch ổn áp DC-DC cho thiết bị tự hành ngoài trời.
- Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển kết hợp đa vi điều khiển (STM32F103C8T6 làm trung tâm điều khiển chấp hành và ESP32 làm trung tâm kết nối mạng).
- Kỹ thuật lập trình giao tiếp không dây tầm xa LoRa SX1278 qua chuẩn UART trong môi trường nhúng.
- Kiến trúc tích hợp thiết bị phần cứng nhúng với nền tảng điện toán đám mây Google Firebase và xây dựng giao diện người dùng Web Server giám sát dữ liệu thời gian thực.
Câu hỏi thường gặp
1. Khối nguồn của Robot được cấu hình như thế nào và thời gian hoạt động thực tế theo tính toán là bao lâu?
Robot sử dụng 2 cell pin Lithium-ion 18650 3000mAh mắc nối tiếp tạo ra điện áp danh định 7.4V (dung lượng 3000mAh), sau đó qua mạch tăng áp và ổn áp XL6009E1 nâng lên 9V cung cấp cho động cơ cắt cỏ RS390 và toàn bộ hệ thống. Dòng tiêu thụ tổng là 2389.5mA khi hoạt động ban ngày và 2689.5mA khi hoạt động ban đêm (có bật đèn LED Luxeon 300mA). Thời gian hoạt động lý thuyết tương ứng là 1 giờ 15 phút (ban ngày) và 1 giờ 06 phút (ban đêm).
2. Robot sử dụng những công nghệ và chuẩn giao tiếp nào để truyền nhận dữ liệu và điều khiển từ xa?
Hệ thống sử dụng đồng thời nhiều chuẩn giao tiếp:
- Chuẩn giao tiếp UART dùng để kết nối giữa vi điều khiển STM32 với module LoRa SX1278, module GPS GY-NEO6MV2 và module ESP32.
- Chuẩn giao tiếp I2C kết nối vi điều khiển với màn hình LCD 1602.
- Chuẩn truyền thông không dây LoRa 433MHz (module SX1278) phục vụ truyền nhận dữ liệu điều khiển và telemetry giữa Robot và Bộ điều khiển cầm tay trong cự ly 1–2 km.
- Chuẩn Wi-Fi tích hợp trên ESP32 truyền nhận dữ liệu giữa Bộ điều khiển với cơ sở dữ liệu đám mây Google Firebase Realtime Database.
3. Cơ chế tự động tránh vật cản của Robot được thiết kế và vận hành ra sao?
Khối nhận biết vật cản sử dụng cảm biến siêu âm HC-SR04 (dải đo từ 2cm đến 400cm) gắn trên một động cơ Servo SG90. Khi robot ở chế độ tự động (automatic_robot), cảm biến siêu âm phát sóng và đo thời gian phản hồi để tính toán khoảng cách tới vật cản (check_HC, compare_distance). Nếu phát hiện vật cản trong cự ly nguy hiểm, STM32 sẽ điều khiển Servo quét các hướng xung quanh để so sánh khoảng cách và ra lệnh cho driver L298N điều khiển 4 động cơ GA25-370 chuyển hướng di chuyển an toàn.
4. Hệ thống xử lý việc sạc pin và bảo vệ an toàn cho khối pin như thế nào?
Khối sạc sử dụng tấm pin mặt trời Mono 6V–12W kết hợp mạch Boost MT3608 và mạch sạc TP5100 2S 2A với thời gian sạc đầy lý thuyết khoảng 1 giờ 30 phút. Mạch sạc và bảo vệ pin 2S 8A tích hợp chức năng chống ngắn mạch, chống sạc quá mức (tự ngắt khi đầy) và chống xả cạn kiệt. Nếu điều kiện thời tiết xấu hoặc không đủ ánh sáng mặt trời, hệ thống hỗ trợ chuyển sang sạc bằng nguồn điện dân dụng thông qua mạch chuyển đổi Relay 5VDC. Ngoài ra, cảm biến DS18B20 liên tục đo nhiệt độ khối pin và tự động kích hoạt 3 quạt tản nhiệt 4010 5VDC khi nhiệt độ vượt ngưỡng an toàn.
5. Người dùng có thể theo dõi những thông số gì thông qua giao diện Website?
Thông qua giao diện Web kết nối cơ sở dữ liệu thời gian thực Google Firebase, người dùng có thể giám sát:
- Tọa độ vị trí địa lý thời gian thực từ GPS và vẽ lộ trình di chuyển của Robot trên bản đồ.
- Dung lượng pin còn lại và nhiệt độ của khối pin/mạch điện tử.
- Các thông số thời tiết môi trường gồm nhiệt độ, độ ẩm không khí (từ DHT11), trạng thái mưa (từ cảm biến mưa LM393) và cường độ ánh sáng.
- Chế độ hoạt động hiện tại của hệ thống (chế độ tự động, chế độ điều khiển từ xa bằng Joystick hoặc chế độ sạc pin).
Kết luận
Đồ án tốt nghiệp "Robot Cắt Cỏ Thông Minh" của sinh viên Lê Trọng Sang và Lý Thành Trung đã nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thành công một hệ thống cơ điện tử tự hành hoàn chỉnh ứng dụng năng lượng mặt trời. Công trình giải quyết tốt sự phối hợp giữa khối xử lý trung tâm STM32, module mạng ESP32, truyền thông không dây LoRa tầm xa và hệ thống giám sát thời gian thực trên nền tảng Google Firebase. Kết quả thử nghiệm khẳng định tính khả thi của mô hình trong việc tự động cắt cỏ, quét vật cản, đo đạc môi trường và quản lý năng lượng an toàn, tạo nền tảng định hướng cho các nghiên cứu phát triển thiết bị tự hành nông nghiệp và đô thị xanh.
