Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh chuyển đổi số và xu hướng xây dựng giảng đường thông minh (Smart Campus), việc quản lý và tối ưu hóa năng lượng cho các phòng học tại các trường đại học, cao đẳng đang trở thành bài toán cấp thiết. Theo các thống kê từ các tổ chức quản lý năng lượng giáo dục, khoảng 25% - 35% lượng điện năng tiêu thụ trong trường học bị lãng phí do tình trạng quên tắt các thiết bị phụ tải như đèn chiếu sáng, quạt gió, điều hòa nhiệt độ và màn hình tương tác sau khi kết thúc ca học.

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) nằm ở chỗ hầu hết các phòng học truyền thống hiện nay vẫn vận hành thủ công:

  • Công tác bật/tắt thiết bị phụ thuộc 100% vào ý thức của giảng viên, sinh viên hoặc nhân viên quản phòng, dẫn đến tình trạng thiết bị hoạt động lãng phí ngoài giờ học.
  • Khả năng điều khiển linh hoạt bị hạn chế, đặc biệt là các thiết bị quạt trần chỉ hỗ trợ bật/tắt hoặc dùng hộp số cơ riêng lẻ, không thể tinh chỉnh tốc độ tích hợp tự động.
  • Thiết bị điện tử đắt tiền như Tivi, máy lạnh dễ bị giảm tuổi thọ do bật/tắt đột ngột bằng aptomat thay vì sử dụng tập lệnh hồng ngoại (IR) chuẩn xác.
  • Thiếu cơ chế phân quyền kiểm soát ra vào và quản lý truy cập thiết bị theo khung giờ học tập, làm tăng nguy cơ hư hỏng và thất thoát tài sản.

Nhằm giải quyết triệt để các hạn chế trên, đề tài "Thiết kế và thi công hệ thống giám sát, điều khiển thiết bị trong phòng học" được thực hiện bởi nhóm nghiên cứu sinh viên Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM (HCMUTE).

                      +-------------------------------------------------------+
                      |         HỆ THỐNG GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN PHÒNG HỌC     |
                      +-------------------------------------------------------+
                                                  |
         +----------------------------------------+----------------------------------------+
         |                                        |                                        |
+------------------+                    +------------------+                    +------------------+
| PHÂN QUYỀN RA VÀO|                    |  ĐIỀU KHIỂN ĐA TẦNG |                    | TỰ ĐỘNG HÓA AI   |
| RFID & Vân tay   |                    | Triac, Relay, IR |                    | YOLOv8 & ESP-CAM |
| (MFRC522, AS608) |                    | (Đèn, Quạt, TV)  |                    | Tự ngắt tiết kiệm|
+------------------+                    +------------------+                    +------------------+

Mục tiêu cụ thể của dự án:

  1. Thiết kế và thi công mô hình phần cứng giám sát, điều khiển tích hợp với kích thước chuẩn $435 \times 305 \times 100\text{ mm}$.
  2. Xây dựng mạch điều khiển công suất sử dụng Triac và mạch phát hiện điểm không (Zero-Crossing Detector) để điều chỉnh mượt mà 3 cấp tốc độ quạt AC.
  3. Giải mã và phát mã hồng ngoại (IR Remote Cloning) để điều khiển đa dạng các loại Tivi và máy điều hòa nhiệt độ mà không can thiệp sâu vào cấu trúc phần cứng của thiết bị.
  4. Tích hợp hệ thống phân quyền kép: Nhận dạng thẻ từ RFID (13.56 MHz) kết hợp cảm biến sinh trắc học vân tay quang học để kiểm soát cửa và kích hoạt quyền điều khiển thiết bị theo giờ hành chính và ngoài giờ.
  5. Triển khai mô hình AI thị giác máy tính (Computer Vision) phát hiện người theo thời gian thực (Human Detection) nhằm tự động tắt toàn bộ phụ tải khi phòng học trống sau một khoảng thời gian trễ xác định.
  6. Thiết kế giao diện HMI (Human-Machine Interface) tương tác trực quan trên màn hình cảm ứng LCD 7 inch thông qua framework PyQt5.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu:

  • Phạm vi: Điều khiển các phụ tải cơ bản trong phòng học thực tế (Phòng A303 - Tòa nhà Trung tâm HCMUTE) gồm 2 line đèn LED, hệ thống quạt AC, Tivi LG/Samsung và máy lạnh.
  • Giới hạn: Xử lý mô hình thị giác trên máy tính nhúng biên đơn luồng video (Single Stream), nhận diện hiện diện con người (không đếm danh tính chi tiết sinh viên).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tiêu chí Hệ thống thủ công truyền thống Giải pháp Smart Home thương mại (Tuya/Sonoff) Giải pháp đề xuất của đề tài
Phương thức điều khiển Công tắc cơ, remote cầm tay App di động qua Cloud HMI cảm ứng tại chỗ + Tự động hóa AI
Phân quyền người dùng Chìa khóa cơ (dễ sao chép) Phân quyền tài khoản App RFID + Sinh trắc học vân tay theo thời gian thực
Điều khiển tốc độ quạt Hộp số biến trở/cuộn cảm rời Bật/tắt Relay on/off đơn thuần Điều khiển góc kích Triac qua Zero-Crossing
Điều khiển Tivi/Máy lạnh Remote vật lý riêng biệt Hub IR hồng ngoại phụ thuộc Cloud Tích hợp LED IR phát trực tiếp tập lệnh HEX
Tự động tắt khi vắng người Không hỗ trợ Cảm biến PIR (dễ báo giả khi ngồi yên) AI YOLOv8 phân tích hình ảnh chính xác cao
Độ phụ thuộc Internet Không Bắt buộc có kết nối Internet liên tục Hoạt động độc lập hoàn toàn trên mạng nội bộ

Phân tích yêu cầu theo mô hình MoSCoW:

  • Must have (Bắt buộc phải có): Bật/tắt độc lập 2 line đèn qua Relay; điều khiển góc mở pha Triac cho quạt 3 cấp độ; phân quyền cửa qua RFID MFRC522 và cảm biến vân tay AS608; HMI tương tác PyQt5 trên màn hình 7 inch.
  • Should have (Nên có): Tự động phát hiện người bằng mô hình YOLOv8 trên Jetson Nano để kích hoạt đếm ngược ngắt nguồn; học và phát mã hồng ngoại 38kHz cho Tivi/Điều hòa.
  • Could have (Có thể có): Giao diện Web Server quản trị từ xa; thống kê điện năng và lịch sử ra vào phòng học.
  • Won't have (Chưa thực hiện đợt này): Nhận diện khuôn mặt điểm danh sinh viên; điều khiển giọng nói offline.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ thống được thiết kế theo mô hình phân tầng phân tán (Distributed Embedded Architecture) đảm bảo tính sẵn sàng cao và xử lý thời gian thực:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                              KHỐI XỬ LÝ TRUNG TÂM (HMI & AI)                      |
|  - NVIDIA Jetson Nano (4GB RAM, 128 Maxwell GPU)                                  |
|  - Hệ điều hành: Linux Ubuntu 18.04 LTS (JetPack 4.6)                              |
|  - Ứng dụng: GUI PyQt5, YOLOv8 Engine, RTSP Stream Receiver                       |
|  - Màn hình hiển thị: LCD 7 inch IPS (1024x600 HDMI + USB Touch)                  |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------+
                                          | UART (Baudrate: 115200 bps)
                                          v
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                              KHỐI ĐIỀU KHIỂN & NGOẠI VI                           |
|  - Vi điều khiển: Arduino Mega 2560 (ATmega2560 - 16MHz)                          |
+--------------------+--------------------+--------------------+--------------------+
                     |                    |                    |
                     v                    v                    v
          +--------------------+ +--------------------+ +--------------------+
          |    CỬA & XÁC THỰC  | | ĐIỀU KHIỂN CÔNG SUẤT| |    HỒNG NGOẠI      |
          | - RFID RC522 (SPI) | | - Opto PC814 (Zero)| | - TSAL6200 940nm   |
          | - AS608 (UART2)    | | - Triac BTA12 (Fan)| | - VS1838B (Rx 38k) |
          | - LCD 16x2 (I2C)   | | - Relay 5V (Đèn)   | |   (Tivi/Điều hòa)  |
          +--------------------+ +--------------------+ +--------------------+

Technology Stack và phiên bản chi tiết:

  • Embedded Processing: NVIDIA Jetson Nano 4GB (JetPack 4.6, L4T 32.6.1), Arduino Mega 2560 R3.
  • Vision & Framework: Python 3.8.10, OpenCV 4.5.4, PyTorch 1.10.0 + CUDA 10.2, Ultralytics YOLOv8n (Nano model), PyQt 5.15.9.
  • Firmware & Protocols: Arduino C++ (C++11), Wire Library (I2C 100kHz), SPI Library, SoftwareSerial/HardwareSerial UART.
  • EDA & Simulation: Altium Designer 22.0, Proteus VSM 8.13, Qt Designer 5.15.

Quy trình phát triển (Methodology)

Dự án áp dụng mô hình phát triển phần cứng - phần mềm lặp (Iterative Embedded V-Model) kéo dài 14 tuần:

  • Giai đoạn 1 (Tuần 1 - 4): Phân tích khảo sát phòng A303; lựa chọn linh kiện; thiết kế sơ đồ nguyên lý trên Altium Designer và mô phỏng mạch Zero-Crossing trên Proteus.
  • Giai đoạn 2 (Tuần 5 - 8): Layout PCB 2 lớp mạch công suất và mạch cửa; gia công hàn mạch phần cứng; giải mã tín hiệu IR của Tivi qua module VS1838B và phần mềm Hercules Terminal.
  • Giai đoạn 3 (Tuần 9 - 12): Lập trình firmware Arduino Mega 2560; xây dựng giao diện GUI PyQt5; huấn luyện và tối ưu mô hình YOLOv8n trên Jetson Nano.
  • Giai đoạn 4 (Tuần 13 - 14): Tích hợp toàn hệ thống vào hộp mô hình chuẩn $435 \times 305 \times 100\text{ mm}$; thử nghiệm kiểm chuẩn UAT (User Acceptance Testing) và đánh giá độ trễ.

Implementation và kết quả

Quá trình phát triển và thuật toán cốt lõi

1. Mạch điều khiển tốc độ quạt bằng Dimmer góc mở pha AC

Mạch công suất quạt sử dụng cầu chỉnh lưu kết hợp cách ly quang Optocoupler PC814 để bắt điểm điện áp xoay chiều chuyển qua mức 0V (Zero-Crossing Point). Tín hiệu ngắt ngoài (INT0 / Pin 2) gửi về Arduino Mega 2560. Vi điều khiển sử dụng Timer để trễ một khoảng thời gian $\alpha$ ($0 \le \alpha \le 10\text{ ms}$ cho lưới điện $50\text{ Hz}$), sau đó kích mở Opto-Triac MOC3021 (Non-Zero Crossing) điều khiển dòng cổng của Triac BTA12-600BRG ($12\text{A}, 600\text{V}$).

$$\text{Điện áp hiệu dụng ngõ ra } V_{RMS} = V_{in} \sqrt{1 - \frac{\alpha}{\pi} + \frac{\sin(2\alpha)}{2\pi}}$$

// Trích đoạn thuật toán kích góc mở Triac trên Arduino Mega 2560
#define ZERO_CROSS_PIN 2
#define TRIAC_PIN 4
volatile int dimming_level = 0; // 0: OFF, 1: Low, 2: Med, 3: Max
const int firing_delay_us[4] = {0, 7500, 5000, 1500}; // Thời gian trễ us

void zero_cross_isr() {
  if (dimming_level > 0 && dimming_level <= 3) {
    delayMicroseconds(firing_delay_us[dimming_level]);
    digitalWrite(TRIAC_PIN, HIGH);
    delayMicroseconds(10); // Xung kích Triac 10us
    digitalWrite(TRIAC_PIN, LOW);
  }
}

void setup() {
  pinMode(ZERO_CROSS_PIN, INPUT_PULLUP);
  pinMode(TRIAC_PIN, OUTPUT);
  attachInterrupt(digitalPinToInterrupt(ZERO_CROSS_PIN), zero_cross_isr, RISING);
}

Điện áp xoay chiều AC (50Hz)
   +         _                     _
 220V       / \                   / \
   0V -----/---\-----------------/---\-----------------
  -220V   /     \_/             /     \_/
                  |<--- alpha ->|
Xung kích Triac                  ___                   ___
                                |   |                 |   |
--------------------------------+   +-----------------+   +---

2. Xử lý thị giác nhận diện người tự động ngắt nguồn

Tại máy tính nhúng NVIDIA Jetson Nano, một tiến trình đa luồng (Multi-threading QThread) thu nhận luồng video RTSP/HTTP từ ESP32-CAM ($640 \times 480\text{ px}$), giải mã khung hình và đẩy qua mạng nơ-ron YOLOv8n được tối ưu hóa.

# Trích đoạn luồng giám sát hiện diện và tự động đếm ngược ngắt thiết bị (Python/OpenCV)
import cv2
import time
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
from ultralytics import YOLO

class VideoDetectionThread(QThread):
    change_pixmap_signal = pyqtSignal(object)
    auto_shutdown_signal = pyqtSignal(bool)

    def __init__(self, stream_url):
        super().__init__()
        self.stream_url = stream_url
        self.model = YOLO('yolov8n.pt') # Lightweight model
        self.no_person_timer = 0
        self.SHUTDOWN_TIMEOUT = 180  # 3 phút không có người -> Tắt thiết bị

    def run(self):
        cap = cv2.VideoCapture(self.stream_url)
        while cap.isOpened():
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                continue
            
            results = self.model(frame, classes=[0], conf=0.45) # Class 0: Person
            boxes = results[0].boxes
            person_detected = len(boxes) > 0

            if not person_detected:
                if self.no_person_timer == 0:
                    self.no_person_timer = time.time()
                elif time.time() - self.no_person_timer > self.SHUTDOWN_TIMEOUT:
                    self.auto_shutdown_signal.emit(True)
            else:
                self.no_person_timer = 0 # Reset timer khi có người

            self.change_pixmap_signal.emit(results[0].plot())

3. Bộ phân quyền truy cập 2 tầng (Two-Tier Authentication State Machine)

  • Trong giờ hành chính (07h00 - 17h30): Hệ thống chỉ yêu cầu quét thẻ RFID (MFRC522) hợp lệ để kích hoạt màn hình cảm ứng và mở chốt cửa điện từ solenoid tử tế.
  • Ngoài giờ hành chính (Sau 17h30 & ngày nghỉ): Bắt buộc xác thực kép gồm thẻ RFID kết hợp đối chiếu dấu vân tay sinh trắc học thông qua cảm biến quang học AS608. Nếu dấu vân tay không khớp với dữ liệu đăng ký trong EEPROM/Flash, hệ thống lập tức khóa quyền điều khiển và phát cảnh báo trên màn hình LCD 16x2.

Kiểm thử và đánh giá thực nghiệm (Testing & Validation)

Hệ thống được thử nghiệm liên tục trong 120 giờ tại môi trường mô phỏng và phòng học A303 HCMUTE với các kết quả đo đạc định lượng chi tiết:

Hạng mục kiểm thử Kịch bản thực hiện Số lần thử Tỷ lệ thành công Thông số kỹ thuật đo được
Đọc thẻ RFID RC522 Quét thẻ chuẩn Mifare 13.56MHz 100 100% Khoảng cách đọc: $2.5 - 3.8\text{ cm}$, độ trễ $< 85\text{ ms}$
Cảm biến vân tay AS608 Xác thực vân tay 5 người dùng 100 96.0% FRR: $3.0%$, FAR: $1.0%$, thời gian so khớp $< 350\text{ ms}$
Dimmer Triac Quạt AC Điều chỉnh 3 mức tốc độ 60 100% Mức 1: $142\text{V}$, Mức 2: $185\text{V}$, Mức 3: $218\text{V}$ ($\pm 2\text{V}$)
Phát mã IR Tivi/Máy lạnh Bật/tắt, tăng giảm âm lượng, nhiệt độ 100 98.0% Khoảng cách phát hiệu quả: $6.5\text{ m}$, góc quét $45^\circ$
AI Human Detection Phát hiện người ở các góc phòng 150 khung 93.3% Tốc độ xử lý Jetson Nano: $22 - 25\text{ FPS}$ (YOLOv8n)
Tự động ngắt nguồn Phòng trống sau 3 phút đếm ngược 20 100% Độ trễ kích hoạt Relay/IR sau timeout: $< 1.2\text{ s}$ 
BIỂU ĐỒ SO SÁNH ĐIỆN ÁP HIỆU DỤNG CÁC MỨC QUẠT (V_RMS)
240V +-------------------------------------------------------+ 218V (Mức 3 - Max)
     |                                                       |
180V +----------------------------------+ 185V (Mức 2 - Med) |
     |                                  |                    |
120V +-------------+ 142V (Mức 1 - Low) |                    |
     |             |                    |                    |
  0V +-------------+--------------------+--------------------+
        Cấp độ 1          Cấp độ 2              Cấp độ 3

Đổi mới và đóng góp kỹ thuật

  1. Điều khiển Dimmer AC tối ưu phần cứng: Thay thế toàn bộ cụm biến trở/hộp số cơ cồng kềnh bằng mạch kích pha Triac kết hợp phát hiện Zero-Crossing cách ly quang kép (PC814 + MOC3021), triệt tiêu hoàn toàn tia lửa điện, giảm nhiễu sóng hài và tiết kiệm $28%$ năng lượng khi vận hành quạt ở tốc độ trung bình.
  2. Cơ chế Cloning mã hồng ngoại không xâm lấn: Giải mã trực tiếp giao thức NEC/RC5 của các hãng sản xuất thiết bị gia dụng phổ biến thông qua đầu thu quang 38kHz VS1838B. Điều này cho phép điều khiển linh hoạt Tivi Sony/LG/Samsung và máy lạnh mà không làm rách tem bảo hành hay can thiệp mạch điện tử của thiết bị.
  3. Phân quyền bảo mật sinh trắc học ngữ cảnh (Context-Aware Security): Tự động chuyển đổi chế độ xác thực 1 lớp (RFID) sang 2 lớp (RFID + Vân tay AS608) dựa theo đồng hồ thời gian thực (RTC), đảm bảo an ninh tuyệt đối ngoài giờ học nhưng vẫn duy trì sự thuận tiện cho giảng viên trong giờ giảng dạy.
  4. Kiến trúc nhúng AI biên xử lý cục bộ (Edge AI Automation): Toàn bộ quá trình suy luận nhận diện người bằng mô hình YOLOv8n thực thi trực tiếp trên GPU Maxwell 128-core của NVIDIA Jetson Nano với độ trễ khung hình chỉ $42\text{ ms}$, không gửi dữ liệu hình ảnh lên Cloud, bảo mật 100% quyền riêng tư tại giảng đường.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành thực tế

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        QUY TRÌNH HOẠT ĐỘNG PHÒNG HỌC THỰC TẾ                      |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  [07h00 - 17h30]: Giảng viên quét RFID -> Cửa mở -> Màn hình HMI 7 inch sẵn sàng
         |
         v
  [Trong buổi học]: Giảng viên tùy chỉnh Đèn (Relay), Quạt (Triac 3 cấp), Tivi (IR)
         |
         v
  [Kết thúc buổi học]: Lớp học trống -> Camera AI nhận diện không có người
         |
         v
  [Sau 3 phút]: Tự động gửi lệnh IR tắt Tivi/Điều hòa -> Ngắt Relay Đèn -> Dừng Quạt
         |
         v
  [Sau 17h30]: Chuyển chế độ cửa bảo mật -> Yêu cầu đồng thời RFID + Vân tay AS608

Phân tích hiệu quả kinh tế (ROI & Cost-Benefit Analysis)

Tính toán kinh tế cho 01 phòng học tiêu chuẩn (diện tích $60\text{ m}^2$, trang bị: 8 bóng đèn LED tube $40\text{W}$, 4 quạt trần $75\text{W}$, 1 Tivi $150\text{W}$, 2 máy lạnh $1800\text{W}$):

  • Tổng công suất phụ tải: $P_{\text{total}} = (8 \times 40) + (4 \times 75) + 150 + (2 \times 1800) = 4.37\text{ kW}$.
  • Điện năng lãng phí trung bình khi quên tắt: Ước tính 1.5 giờ/ngày $\times$ 26 ngày/tháng = $170.43\text{ kWh/tháng}$.
  • Chi phí tiền điện lãng phí hàng năm (đơn giá 2.500 VNĐ/kWh): $\approx 5.113.000\text{ VNĐ/phòng/năm}$.
  • Chi phí đầu tư phần cứng thiết bị: Khoảng $4.200.000\text{ VNĐ}$ (Bao gồm Jetson Nano, Arduino Mega, cảm biến, mạch công suất, nguồn tổ ong Q-60W-12V, module hạ áp XL4015 và khung vỏ).
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): $T = \frac{4.200.000}{5.113.000} \approx 0.82\text{ năm } (\approx 10\text{ tháng})$.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế hiện tại

  • Máy tính nhúng Jetson Nano sinh nhiệt lượng đáng kể khi chạy luồng suy luận AI liên tục, đòi hỏi cụm tản nhiệt quạt 5V PWM bổ sung.
  • Cảm biến vân tay quang học AS608 có tỷ lệ nhận diện giảm khi ngón tay của người dùng bị ướt, dính bụi bẩn hoặc trầy xước.
  • Góc phủ của LED hồng ngoại TSAL6200 phụ thuộc vào vị trí bố trí trong phòng học, có thể bị che khuất bởi vật cản lớn.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Chuyển đổi mô hình YOLOv8 sang định dạng TensorRT Engine (FP16/INT8) nhằm tăng tốc độ khung hình lên $>35\text{ FPS}$ và giảm $40%$ mức tải CPU/GPU trên Jetson Nano.
  • Thiết kế bảng điều khiển trung tâm IoT Dashboard kết nối giao thức MQTT/Websocket, hỗ trợ giám sát trạng thái tập trung hàng trăm phòng học từ phòng Quản trị thiết bị.
  • Bổ sung cảm biến đo dòng điện/điện năng chuyên dụng (PZEM-004T) để theo dõi công suất tiêu thụ thực tế và dự báo sớm nguy cơ quá tải, chập cháy đường dây.

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                              ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  |
  +---> [SINH VIÊN & NGHIÊN CỨU SINH]
  |     - Tài liệu tham khảo toàn diện về nhúng kết hợp AI (Jetson + Arduino)
  |     - Mã nguồn mẫu giao tiếp UART nhị phân, xử lý ngắt Zero-Crossing, PyQt5 GUI
  |
  +---> [KỸ SƯ & NHÀ PHÁT TRIỂN IOT]
  |     - Kiến trúc phân tầng phần cứng chống nhiễu công nghiệp giữa vi xử lý và tải AC
  |     - Mạch mẫu Dimmer Triac chuẩn cách ly an toàn điện áp cao 220V
  |
  +---> [BAN GIÁM HIỆU & QUẢN TRỊ TRƯỜNG HỌC]
  |     - Giảm ngay 25-35% chi phí tiền điện lãng phí hàng tháng trên mỗi phòng học
  |     - Bảo vệ tuổi thọ thiết bị đắt tiền (Tivi, máy lạnh) nhờ quy trình tắt bằng IR chuẩn

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần cứng tối thiểu để triển khai hệ thống là gì?

Để triển khai đầy đủ tính năng, hệ thống cần:

  • 01 Máy tính nhúng NVIDIA Jetson Nano Developer Kit (B01 4GB) kèm nguồn 5V-4A DC barrel jack.
  • 01 Board vi điều khiển Arduino Mega 2560 R3.
  • Nguồn tổ ong MeanWell/Chính hãng 12V-5A (Q-60W-12V) kết hợp mạch hạ áp DC-DC XL4015 để cấp nguồn 5V ổn định cho toàn bộ mạch điều khiển và relay.
  • 01 Camera IP hoặc ESP32-CAM hỗ trợ stream video chuẩn RTSP/HTTP độ phân giải tối thiểu $640 \times 480\text{ px}$.

2. Hệ thống có khả năng mở rộng điều khiển thêm các thiết bị phụ tải khác không?

Có. Board Arduino Mega 2560 còn trống hơn 30 chân GPIO kỹ thuật số và 12 chân Analog. Người dùng có thể dễ dàng mở rộng thêm các kênh Relay đóng ngắt cho hệ thống rèm cửa tự động, máy chiếu (Projector screen), hoặc tích hợp thêm module cảm biến chất lượng không khí $\text{CO}_2$/Nhiệt ẩm DHT22 qua giao thức I2C/One-Wire.

3. Tại sao hệ thống lại kết hợp cả Jetson Nano và Arduino Mega thay vì dùng một mình Jetson Nano?

Jetson Nano chạy hệ điều hành Linux Ubuntu non-realtime, không đảm bảo tính chính xác nghiêm ngặt về mặt thời gian (Real-time determinism) khi thực thi ngắt microsecond cho mạch Zero-Crossing của Triac hoặc giao tiếp bus SPI tần số cao của RFID. Việc giao phó tác vụ điều khiển phần cứng cấp thấp cho Arduino Mega 2560 (Vi điều khiển 8-bit thời gian thực) và dành riêng Jetson Nano cho HMI PyQt5 cùng AI Computer Vision tạo ra sự phân tách tải hoàn hảo, giúp hệ thống không bao giờ bị treo cứng.

4. Tivi và máy điều hòa của các hãng khác nhau có tương thích với hệ thống không?

Hoàn toàn tương thích. Khối hồng ngoại của hệ thống được trang bị mắt thu giải mã VS1838B cho phép hệ thống "học" (clone) bất kỳ tập lệnh điều khiển từ xa nào sử dụng sóng mang 38kHz (bao gồm giao thức NEC, Sony SIRC, Philips RC5/RC6). Sau khi giải mã, chuỗi dữ liệu HEX được lưu vào bộ nhớ chương trình và phát lại thông qua LED phát TSAL6200.

5. Chi phí bảo trì và độ tin cậy của mạch công suất Triac như thế nào?

Mạch công suất được thiết kế với hai tầng cách ly quang học hoàn toàn (PC814 cho đầu vào Zero-cross và MOC3021 cho đầu ra kích Triac), cách ly điện áp lưới $220\text{V}$ với vi điều khiển $5\text{V}$. Triac BTA12-600BRG có dòng định mức lên đến $12\text{A}$ và điện áp chịu đựng $600\text{V}$, trong khi tải quạt trần thực tế chỉ tiêu thụ dòng $< 0.5\text{A}$, giúp mạch hoạt động mát mẻ, bền bỉ và hầu như không phát sinh chi phí bảo trì trong vòng đời 3 - 5 năm.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công hệ thống giám sát, điều khiển thiết bị trong phòng học" đã hoàn thành trọn vẹn các mục tiêu lý thuyết và thực tiễn đề ra. Dự án chứng minh tính khả thi vượt trội trong việc kết hợp giữa kỹ thuật vi điều khiển nhúng truyền thống (Arduino Mega 2560), kỹ thuật điều khiển công suất AC an toàn và công nghệ trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI trên Jetson Nano).

Hệ thống không chỉ giải quyết triệt để bài toán lãng phí điện năng tại các cơ sở giáo dục thông qua cơ chế nhận diện người tự động ngắt nguồn, mà còn thiết lập một chuẩn mực mới về an ninh phòng học với hệ thống phân quyền sinh trắc học thông minh. Kết quả đạt được từ đồ án là nền tảng vững chắc để chuyển giao công nghệ, mở rộng thành sản phẩm Smart Campus thương mại hóa phục vụ đắc lực cho công cuộc hiện đại hóa hạ tầng giáo dục số.