Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh nền kinh tế và xã hội Việt Nam phát triển, nhu cầu nâng cao chất lượng cuộc sống cùng lưu lượng phương tiện cá nhân, đặc biệt là xe máy, gia tăng nhanh chóng. Nhu cầu gửi và giữ phương tiện tại các địa điểm công cộng như trường đại học, công ty, trung tâm thương mại ngày càng lớn. Thực trạng tại phần lớn các bãi đỗ xe ở Việt Nam thời điểm thực hiện đề tài vẫn hoạt động theo phương thức truyền thống: phụ thuộc vào nhân viên kiểm soát vé thủ công và lực lượng bảo vệ. Hình thức này tạo áp lực công việc nặng nhọc khi lưu lượng phương tiện tăng cao, đồng thời khó đảm bảo tuyệt đối an toàn cho tài sản và phương tiện của người dùng.

Để giải quyết vấn đề trên, đề tài "Thiết kế hệ thống bãi đỗ xe sinh viên" do sinh viên Quách Thiện Thành thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Ngô Lâm tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (Khoa Đào tạo Chất lượng cao, ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính) được triển khai nhằm mục tiêu nghiên cứu và xây dựng một mô hình mẫu bãi giữ xe thông minh ứng dụng công nghệ nhúng và Internet of Things (IoT).

Các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể được xác định trong văn bản bao gồm:

  1. Áp dụng công nghệ mạng không dây Wi-Fi để truyền nhận dữ liệu trong mạng nội bộ và kết nối Internet.
  2. Kết hợp board máy tính nhúng Raspberry Pi để thu thập dữ liệu từ các cảm biến, xây dựng và đẩy thông số ghi nhận được lên hệ thống cơ sở dữ liệu thời gian thực.
  3. Giám sát các thông số vận hành của bãi đỗ xe từ mạng nội bộ, bao gồm số lượng phương tiện cùng thời gian ra và vào của từng xe.
  4. Xây dựng giao diện Web Server phục vụ người quản lý và chủ phương tiện tương tác, kiểm soát thông tin cá nhân và tra cứu dữ liệu.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án bao gồm: module đọc thẻ RFID-RC522, module bàn phím ma trận 4x4, công nghệ truyền thông không dây Wi-Fi, hệ cơ sở dữ liệu đám mây Firebase Realtime Database và board nhúng Raspberry Pi.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào việc thiết kế mô hình bãi đỗ xe mẫu trong quy mô phòng thí nghiệm, kiểm soát ghi nhận số lượng và thời gian ra/vào của xe, xây dựng giao diện quản lý trên máy tính, và truyền nhận dữ liệu giữa phần cứng với cơ sở dữ liệu qua mạng Wi-Fi. Đề tài được tiếp nhận thực hiện từ ngày 21/01/2019 và hoàn thành nộp báo cáo vào ngày 08/07/2019.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công nghệ sử dụng

Đề tài tổng hợp và xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết về các chuẩn giao tiếp nối tiếp, công nghệ truyền thông không dây, hệ thống nhúng và cơ sở dữ liệu đám mây:

  • Các chuẩn giao tiếp phần cứng:
    • Chuẩn I2C (Inter-Integrated Circuit): Giao tiếp nối tiếp 2 dây (SCL - đường xung nhịp đồng hồ, SDA - đường dữ liệu) được kéo lên nguồn qua điện trở xấp xỉ 4,7 kΩ. Hoạt động ở chế độ chuẩn (100 kbit/s) hoặc tốc độ thấp (10 kbit/s), sử dụng 7-bit địa chỉ để định danh tối đa 112 nút thiết bị.
    • Chuẩn UART (Universal Asynchronous Receiver-Transmitter): Giao tiếp nối tiếp bất đồng bộ giữa các vi xử lý, khung truyền gồm Start bit, các bit dữ liệu (truyền bit LSB trước, MSB sau), Parity bit kiểm tra chẵn lẻ và Stop bit. Đồng bộ dựa trên tốc độ Baud (Baud rate) được thiết lập giống nhau ở hai đầu truyền nhận.
    • Chuẩn SPI (Serial Peripheral Interface): Chuẩn truyền thông đồng bộ nối tiếp song công toàn phần (full-duplex) 4 dây: SCLK (xung nhịp), MOSI (Master Output Slave Input), MISO (Master Input Slave Output) và SS (Slave Select - chọn thiết bị tớ).
  • Công nghệ truyền dẫn không dây: Đồ án khảo sát các chuẩn truyền thông không dây bao gồm Bluetooth 2.0 (tốc độ 3 Mbps, phạm vi ~30 m), Zigbee (mạng mesh, tốc độ 256 Kbps, tầm hoạt động 75 m đến vài trăm mét), NFC (tầm ngắn vài cm, vài kilobit), LoRa (khoảng cách 3.000 m - 5.000 m) và Wi-Fi theo chuẩn IEEE 802.11 (các thế hệ 802.11b dùng mã CCK đạt 11 Mbps; 802.11g dùng mã OFDM đạt 54 Mbps ở 2.4 GHz; 802.11a đạt 54 Mbps ở 5 GHz; 802.11n đạt 300 - 450 Mbps; 802.11ac hoạt động trên băng tần 5 GHz).
  • Hệ cơ sở dữ liệu Firebase: Sử dụng Firebase Realtime Database của Google – cơ sở dữ liệu NoSQL lưu trữ dữ liệu dưới cấu trúc cây JSON, hỗ trợ đồng bộ dữ liệu thời gian thực (realtime) đến các client, bảo mật qua cổng kết nối SSL chứng nhận 2048-bit và hỗ trợ lưu trữ cục bộ (local cache) khi mất kết nối mạng.
  • Công nghệ nhận dạng RFID (Radio Frequency Identification): Thuộc phương pháp tự động nhận dạng và thu thập dữ liệu (AIDC) qua sóng vô tuyến. Thẻ RFID có mã nhận dạng 32-bit (tương ứng hơn 4 tỷ mã số duy nhất). Module RFID-RC522 sử dụng IC MFRC522 hoạt động ở điện áp 3.3V, dòng điện 13–26 mA, tần số 13.56 MHz, khoảng cách quét 0–60 mm, hỗ trợ giao tiếp SPI tốc độ tối đa 10 Mbps.

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả sử dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm kỹ thuật:

  1. Phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu: Nghiên cứu lý thuyết về kiến trúc vi xử lý nhúng, giao thức truyền thông mạng và datasheet linh kiện (MFRC522, PCF8574, HD44780).
  2. Phương pháp thiết kế và tích hợp hệ thống phần cứng: Tính toán lựa chọn linh kiện, sơ đồ nguyên lý mạch kết nối giữa máy tính nhúng với các module ngoại vi.
  3. Phương pháp xây dựng phần mềm và thuật toán: Xây dựng thuật toán quét phím ma trận, chương trình đọc thẻ RFID, thiết kế giao diện web điều khiển và cấu hình đồng bộ Firebase.
  4. Phương pháp thực nghiệm kiểm thử: Lắp ráp mô hình thực tế, kiểm tra độ chính xác của thao tác quẹt thẻ, nhập mật khẩu và độ trễ cập nhật dữ liệu.

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm tài liệu chuyên ngành vi xử lý, hệ thống nhúng, tài liệu kỹ thuật từ Raspberry Pi Foundation, tài liệu lập trình Firebase của Google và kết quả thử nghiệm trực tiếp trên mô hình phần cứng.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc sơ đồ khối

Hệ thống bãi đỗ xe sinh viên được tổ chức thành 5 khối chức năng chính:

  • Khối nguồn: Cung cấp điện áp hoạt động ổn định cho khối xử lý trung tâm và các module ngoại vi.
  • Khối ngõ vào: Gồm module đọc thẻ RFID-RC522 (nhận diện thẻ sinh viên) và ma trận phím 4x4 (nhập ID/mật mã khi quên hoặc mất thẻ).
  • Khối xử lý trung tâm: Sử dụng board máy tính nhúng Raspberry Pi 3 để tiếp nhận tín hiệu từ khối ngõ vào, xử lý dữ liệu, xuất thông tin ra màn hình hiển thị và truyền dữ liệu lên cơ sở dữ liệu đám mây qua Wi-Fi.
  • Khối hiển thị: Màn hình LCD 16x2 kết hợp module chuyển đổi PCF8574 I2C để thông báo trạng thái hoạt động và hướng dẫn người dùng.
  • Khối máy tính / Giao diện người dùng: Thiết bị đầu cuối (PC/Laptop) kết nối Web Server qua Wi-Fi để đăng nhập tài khoản, giám sát thông số, tra cứu lịch sử ra/vào và chỉnh sửa dữ liệu người dùng.

Đánh giá và lựa chọn giải pháp phần cứng

Trong quá trình thiết kế, tác giả đã xem xét 3 phương án cho khối xử lý trung tâm:

  • Phương án 1 (Arduino): Mã nguồn mở phong phú, dễ lập trình nhưng cần gắn thêm shield/module mạng để kết nối Internet.
  • Phương án 2 (Vi điều khiển PIC): Vi điều khiển cấu trúc RISC quen thuộc trong giảng dạy nhưng cấu hình thấp và hạn chế về khả năng tích hợp mạng sẵn có.
  • Phương án 3 (Raspberry Pi 3): Máy tính nhúng chạy hệ điều hành Linux (Raspbian), tích hợp sẵn card mạng không dây Wi-Fi và cổng Ethernet, đầy đủ chân GPIO/SPI/I2C. Tác giả đã lựa chọn Raspberry Pi 3 làm bộ xử lý trung tâm nhằm đáp ứng tối ưu yêu cầu của ứng dụng IoT.

Đối với khối hiển thị, tác giả lựa chọn màn hình LCD 16x2 kết hợp IC đệm PCF8574 giao tiếp I2C. Giải pháp này giúp giảm thiểu số lượng chân kết nối từ tối thiểu 6 chân (khi nối trực tiếp LCD) xuống còn 2 chân tín hiệu (SDA, SCL), tiết kiệm tài nguyên GPIO cho Raspberry Pi.

Sơ đồ kết nối phần cứng chi tiết

Dưới đây là bảng tổng hợp cấu hình ghép nối giữa khối xử lý trung tâm (Raspberry Pi) và các khối ngoại vi trong hệ thống:

Module ngoại vi Chân trên Module Chân kết nối Raspberry Pi Chức năng tín hiệu
RFID-RC522 SDA GPIO8 Tín hiệu chọn chip (Slave Select / SS)
SCK GPIO11 Xung nhịp đồng hồ SPI (Serial Clock)
MOSI GPIO10 Đường dữ liệu Master Out - Slave In
MISO GPIO9 Đường dữ liệu Master In - Slave Out
GND Pin 6 (Ground) Nối đất
RST GPIO25 Tín hiệu Reset phần cứng
VCC Pin 1 (Nguồn 3.3V) Cấp nguồn hoạt động 3.3V
Ma trận phím 4x4 R1 (Hàng 1) GPIO06 Đường tín hiệu ngõ vào hàng 1
R2 (Hàng 2) GPIO13 Đường tín hiệu ngõ vào hàng 2
R3 (Hàng 3) GPIO19 Đường tín hiệu ngõ vào hàng 3
R4 (Hàng 4) GPIO26 Đường tín hiệu ngõ vào hàng 4
C1 (Cột 1) GPIO12 Đường tín hiệu quét ngõ ra cột 1
C2 (Cột 2) GPIO16 Đường tín hiệu quét ngõ ra cột 2
C3 (Cột 3) GPIO20 Đường tín hiệu quét ngõ ra cột 3
C4 (Cột 4) GPIO21 Đường tín hiệu quét ngõ ra cột 4
LCD 16x2 I2C (PCF8574) GND Pin 9 (Ground) Nối đất
VCC Pin 2 (Nguồn 5V) Cấp nguồn hoạt động 5V
SDA GPIO2 Tuyến dữ liệu nối tiếp I2C
SCL GPIO3 Tuyến xung nhịp nối tiếp I2C

Giải thuật quét ma trận phím 4x4

Bàn phím ma trận 4x4 gồm 16 phím bấm tại các giao điểm của 4 hàng và 4 cột. Các chân hàng (R1-R4) được cài đặt là tín hiệu vào và được kéo lên nguồn mức 1 (logic High: 1111) qua điện trở treo 10 kΩ. Các chân cột (C1-C4) là tín hiệu ra dùng để quét dữ liệu.

Quy trình quét thực hiện bằng cách lần lượt xuất mức logic 0 tại từng cột (ví dụ đặt C3C2C1C0 = 1110 để quét cột C0) và đọc trạng thái logic của các hàng:

  • Nếu $H_0 = 0$: Phím '0' được nhấn.
  • Nếu $H_1 = 0$: Phím '1' được nhấn.
  • Nếu $H_2 = 0$: Phím '2' được nhấn.
  • Nếu $H_3 = 0$: Phím '3' được nhấn.
  • Nếu không phát hiện hàng nào ở mức 0, hệ thống tiếp tục xuất mức logic 0 sang các cột tiếp theo để kiểm tra toàn bộ 16 nút bấm (từ '0' đến '9' và các phím chức năng 'A', 'B', 'C', 'D', '*', '#').

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày tổng quan về tình hình nghiên cứu các hệ thống bãi đỗ xe thông minh trên thế giới và tại Việt Nam. Tác giả nêu bật tính cấp thiết của việc tự động hóa hoạt động kiểm soát phương tiện nhằm giải quyết bất cập của bãi giữ xe truyền thống. Chương này xác định rõ mục tiêu ứng dụng mạng không dây Wi-Fi và máy tính nhúng Raspberry Pi, định hình 5 đối tượng nghiên cứu cốt lõi (RC522, ma trận phím, Wi-Fi, Firebase, Raspberry Pi), xác định phạm vi thực nghiệm hệ thống và phân chia bố cục toàn khóa luận thành 5 chương.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp nền tảng lý thuyết chi tiết cho việc xây dựng đồ án, bao gồm:

  • Đặc tính kỹ thuật và nguyên lý truyền nhận của ba chuẩn giao tiếp nối tiếp: I2C, UART và SPI.
  • Cấu tạo phần cứng board nhúng Raspberry Pi, sơ đồ chân GPIO, cổng kết nối và các hệ điều hành tương thích (với trọng tâm là Raspbian trên nhân Linux).
  • Khảo sát và phân loại các công nghệ truyền dẫn không dây (Bluetooth 2.0, Zigbee, NFC, LoRa, các thế hệ Wi-Fi 802.11a/b/g/n/ac).
  • Kiến trúc nền tảng Firebase và cơ chế lưu trữ, đồng bộ dữ liệu thời gian thực của Firebase Realtime Database.
  • Nguyên lý nhận dạng thẻ RFID, thông số kỹ thuật của chip đọc thẻ RFID-RC522 (tần số 13.56 MHz, điện áp 3.3V).
  • Cấu trúc chân LCD 16x2, nguyên lý chuyển đổi I2C qua IC PCF8574 và nguyên lý quét phím ma trận 4x4.

Chương 3: Thiết kế và xây dựng hệ thống

Chương 3 trình bày các yêu cầu thiết kế hệ thống và thuyết minh chi tiết sơ đồ khối chức năng. Tác giả tiến hành phân tích, so sánh các giải pháp phần cứng (so sánh Raspberry Pi 3 với Arduino và PIC) để đưa ra lựa chọn linh kiện tối ưu. Nội dung chương cung cấp sơ đồ nguyên lý mạch toàn hệ thống, các bảng ánh xạ chân tín hiệu giữa Raspberry Pi với RFID-RC522, ma trận phím 4x4, LCD I2C. Đồng thời, chương này xây dựng hệ thống lưu đồ giải thuật hoàn chỉnh gồm: giải thuật hệ thống chính, giải thuật giao diện đăng nhập, giải thuật giao diện đăng ký, giải thuật thay đổi mật khẩu và giải thuật bảng điều khiển giám sát.

Chương 4: Kết quả thực hiện

Chương 4 công bố các kết quả thực nghiệm đạt được sau quá trình thi công và lập trình mô hình:

  • Mô hình phần cứng hoàn chỉnh với khối xử lý trung tâm Raspberry Pi kết nối ổn định với module RFID-RC522, màn hình LCD I2C và bàn phím ma trận 4x4.
  • Giao diện hiển thị trên LCD hoạt động chính xác theo các trạng thái: hiển thị thông báo ban đầu ở chế độ chờ và hiển thị thông báo xác nhận khi quét thẻ thành công.
  • Hệ thống giao diện Web hoàn thiện với đầy đủ các phân hệ chức năng: trang chủ, trang đăng nhập/đăng ký tài khoản, trang điều khiển, trang tra cứu lịch sử ra/vào và trang cập nhật thông tin cá nhân.
  • Dữ liệu thời gian thực được đồng bộ hóa thành công giữa phần cứng và cơ sở dữ liệu Firebase Realtime Database qua mạng Wi-Fi.

Chương 5: Kết luận và phạm vi ứng dụng

Chương 5 tổng kết toàn bộ quá trình nghiên cứu, khẳng định việc hoàn thành các mục tiêu thiết kế mô hình mẫu bãi đỗ xe sinh viên ứng dụng IoT. Chương này cũng thẳng thắn chỉ ra các điểm còn hạn chế của mô hình và đề xuất các phương hướng nghiên cứu phát triển tiếp theo trong tương lai gần.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính đạt được

Đồ án đã hiện thực hóa thành công một mô hình mẫu hệ thống bãi đỗ xe sinh viên với các kết quả cụ thể:

  • Tích hợp phần cứng hoàn chỉnh: Kết nối thành công board nhúng Raspberry Pi 3 với các khối ngoại vi qua các giao thức công nghiệp (SPI cho module RC522 tốc độ 10 Mbps, I2C cho màn hình LCD 16x2 qua module PCF8574, và 8 chân GPIO quét ma trận phím 4x4).
  • Xây dựng cơ chế xác thực kép: Cho phép sinh viên gửi/lấy xe bằng cách quét thẻ từ RFID (khoảng cách 0–60 mm, tần số 13.56 MHz). Trong trường hợp thất lạc thẻ, hệ thống hỗ trợ cơ chế nhập mã ID trực tiếp qua bàn phím ma trận 4x4.
  • Đồng bộ dữ liệu đám mây thời gian thực: Kết nối mạng Wi-Fi nội bộ để gửi dữ liệu thời gian xe ra/vào và số lượng phương tiện lên Firebase Realtime Database dưới định dạng JSON, đảm bảo an toàn với chuẩn bảo mật SSL 2048-bit.
  • Triển khai giao diện Web tương tác: Xây dựng hoàn chỉnh hệ thống trang web quản trị và người dùng, cho phép đăng ký, đăng nhập, đổi mật khẩu, theo dõi trạng thái hệ thống, tra cứu lịch sử phương tiện và cập nhật thông tin cá nhân.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Minh chứng tính khả thi của việc ứng dụng các module phần cứng thương mại giá rẻ kết hợp máy tính nhúng mã nguồn mở và nền tảng điện toán đám mây Firebase để xây dựng hệ thống quản lý bãi xe thông minh.
  • Đưa ra giải pháp thiết kế tối ưu hóa số lượng chân giao tiếp GPIO trên board nhúng thông qua việc sử dụng module chuyển đổi I2C PCF8574 cho LCD.
  • Tài liệu đóng vai trò là một báo cáo kỹ thuật tham khảo cho sinh viên các khóa sau trong việc tiếp cận công nghệ IoT, lập trình phần cứng với Raspberry Pi và tương tác cơ sở dữ liệu thời gian thực.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

Theo trình bày của tác giả trong văn bản, đề tài tồn tại một số điểm hạn chế do giới hạn về thời gian thực hiện và kiến thức nền tảng tại thời điểm làm đồ án:

  • Hệ thống mới dừng lại ở mức độ mô hình mẫu thử nghiệm (prototype) trong phòng thí nghiệm, chưa được triển khai thử nghiệm tại bãi giữ xe thực tế với tải trọng và lưu lượng xe lớn.
  • Hệ thống chưa tích hợp các thuật toán xử lý ảnh và học máy (Machine Learning) để nhận dạng biển số xe và khuôn mặt chủ phương tiện nhằm nâng cao mức độ an ninh.

Hướng nghiên cứu tiếp

Trong tương lai gần, đề tài định hướng phát triển các nội dung sau:

  • Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Xử lý ảnh (Image Processing) và Máy học (Machine Learning) để tích hợp chức năng nhận diện biển số xe tự động và nhận dạng khuôn mặt người điều khiển phương tiện qua camera.
  • Bổ sung các cơ cấu chấp hành tự động như thanh chắn barrier, hệ thống đèn báo chỉ dẫn vị trí đỗ xe còn trống.
  • Tối ưu hóa phần mềm quản lý và nâng cấp bảo mật hệ thống để sẵn sàng triển khai áp dụng vào thực tế tại các bãi giữ xe trường học hoặc cơ quan.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu học thuật và kỹ thuật thực hành có giá trị đối với:

  • Sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính, Điện tử - Viễn thông, Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Tài liệu hữu ích cho quá trình làm đồ án môn học Vi xử lý, Hệ thống nhúng, Cơ sở và ứng dụng IoTs.
  • Người nghiên cứu các giải pháp bãi xe thông minh: Cung cấp tài liệu tham khảo chi tiết về sơ đồ nối dây phần cứng, thuật toán quét phím ma trận, phương pháp ghép nối màn hình LCD qua bus I2C và quy trình đẩy dữ liệu lên Google Firebase Realtime Database.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống xử lý như thế nào trong trường hợp sinh viên bị mất hoặc quên mang thẻ từ RFID?

Trong trường hợp thất lạc hoặc quên thẻ RFID, hệ thống cung cấp giải pháp dự phòng cho phép người dùng thao tác trực tiếp trên bàn phím ma trận 4x4 để nhập mã số ID cá nhân xin vào bãi đỗ xe. Sau đó, người dùng có thể sử dụng giao diện web trên máy tính để tra cứu và cập nhật lại thông tin cá nhân trên cơ sở dữ liệu.

2. Vì sao tác giả lựa chọn màn hình LCD kết hợp module PCF8574 thay vì kết nối LCD trực tiếp với Raspberry Pi?

Màn hình LCD 16x2 thông thường yêu cầu tối thiểu 6 chân điều khiển và dữ liệu từ vi xử lý (RS, EN, D4, D5, D6, D7), gây tốn chân GPIO. Việc kết hợp module PCF8574 giúp chuyển đổi giao tiếp sang chuẩn I2C, giảm số lượng dây kết nối xuống chỉ còn 2 dây tín hiệu (SDA và SCL), qua đó tiết kiệm tài nguyên chân GPIO của Raspberry Pi và đơn giản hóa sơ đồ mạch phần cứng.

3. Module RFID-RC522 được kết nối với Raspberry Pi thông qua chuẩn giao tiếp nào và các chân cụ thể là gì?

Module RFID-RC522 kết nối với Raspberry Pi thông qua giao tiếp nối tiếp đồng bộ SPI. Sơ đồ nối chân cụ thể gồm: chân SDA nối GPIO8 (chọn chip), chân SCK nối GPIO11 (xung nhịp), chân MOSI nối GPIO10, chân MISO nối GPIO9, chân RST nối GPIO25, chân VCC cấp nguồn 3.3V (Pin 1) và chân GND nối đất (Pin 6).

4. Cơ sở dữ liệu Firebase Realtime Database đóng vai trò gì trong đồ án này?

Firebase Realtime Database đóng vai trò là hệ thống cơ sở dữ liệu đám mây NoSQL lưu trữ toàn bộ dữ liệu dưới dạng JSON. Nền tảng này thực hiện lưu trữ thông tin cá nhân của chủ xe, ghi nhận thời gian xe ra/vào và đồng bộ dữ liệu thời gian thực đến giao diện web của người quản lý thông qua kết nối an toàn bảo mật SSL 2048-bit, đồng thời hỗ trợ lưu trữ cục bộ khi mất kết nối mạng.

5. Nguyên lý phát hiện phím bấm trên ma trận phím 4x4 được thiết kế như thế nào?

Bàn phím ma trận 4x4 có 4 chân hàng (R1-R4) được nối trở kéo lên mức logic 1 và đóng vai trò ngõ vào, cùng 4 chân cột (C1-C4) đóng vai trò ngõ ra. Hệ thống quét phím bằng cách lần lượt xuất mức logic 0 ở từng cột và kiểm tra mức logic ở các hàng; nếu có một hàng tụt xuống mức 0, hệ thống xác định được phím tại giao điểm hàng - cột đó đang được nhấn.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống bãi đỗ xe sinh viên" của tác giả Quách Thiện Thành đã xây dựng thành công mô hình mẫu bãi giữ xe thông minh dựa trên nền tảng máy tính nhúng Raspberry Pi 3 và công nghệ mạng không dây Wi-Fi. Hệ thống tích hợp hiệu quả module nhận dạng RFID-RC522, bàn phím ma trận 4x4, màn hình LCD I2C và đồng bộ dữ liệu thời gian thực lên hệ cơ sở dữ liệu Firebase Realtime Database. Mô hình cung cấp đầy đủ giao diện web quản lý, tra cứu và cập nhật thông tin phương tiện, tạo tiền đề kỹ thuật rõ ràng cho việc mở rộng tích hợp công nghệ xử lý ảnh và nhận dạng biển số xe tự động trong tương lai.