Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Quá trình đô thị hóa nhanh chóng cùng với sự gia tăng dân số đặt ra những thách thức lớn đối với hạ tầng giao thông đô thị, đặc biệt là tình trạng ùn tắc giao thông và ô nhiễm môi trường. Trước thực trạng này, việc mở rộng và nâng cao chất lượng của hệ thống giao thông công cộng, tiêu biểu là xe buýt và mạng lưới đường sắt đô thị (metro), trở thành một yêu cầu cấp thiết. Tại Việt Nam, nhiều đô thị đã và đang nâng cấp phương tiện; điển hình là việc thay thế đồng loạt 239 xe buýt mới trên 16 tuyến, bao gồm 195 xe sử dụng nhiên liệu diesel và 44 xe vận hành bằng khí nén thiên nhiên (CNG), tất cả đều được trang bị máy lạnh, hệ thống giám sát hành trình và camera an ninh.

Song song với sự phát triển của phương tiện, sự chuyển dịch công nghệ từ các hệ thống điều khiển tự động truyền thống (như relay cơ điện, thủy lực - khí nén, mạch logic số) sang các nền tảng hệ thống nhúng và mạng kết nối vạn vật (Internet of Things - IoT) đã tạo điều kiện thiết kế các hệ thống quản lý xe buýt thông minh. Tác giả khảo sát các nghiên cứu và giải pháp thực tế tiền nhiệm, bao gồm:

  • Hệ thống giám sát xe buýt ứng dụng công nghệ GPS kết hợp truyền dữ liệu qua module SIM (GPRS) hiển thị vị trí trên bảng LED.
  • Hệ thống giám sát phương tiện trực tuyến qua hệ thống định vị toàn cầu GPS hiển thị trên website.
  • Ứng dụng quản lý mạng lưới xe buýt công cộng BusMap (cung cấp thông tin tuyến xe, trạm dừng, giờ xuất bến).

Kế thừa các mô hình trên, đồ án lựa chọn nghiên cứu và triển khai đề tài nhằm tích hợp đồng thời nhiều tính năng quản lý trên một nền tảng phần cứng nhúng kết hợp mạng không dây tầm xa.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của đề tài là thiết kế và thi công hệ thống quản lý xe buýt thông minh nhằm tối ưu hóa công tác giám sát cho đơn vị vận hành và cung cấp thông tin lộ trình cho hành khách. Các nhiệm vụ kỹ thuật cụ thể gồm có:

  1. Thu thập dữ liệu tọa độ vị trí thực tế của xe buýt bằng module GPS Ublox Neo-6M và truyền trực tiếp về trung tâm điều hành.
  2. Tự động hóa quy trình soát vé và thanh toán thông qua công nghệ quét thẻ RFID (RC522), phân loại thẻ do đơn vị phát hành, thống kê lượt sử dụng và phát cảnh báo âm thanh qua còi/loa khi phát hiện thẻ không hợp lệ.
  3. Thiết lập mạng truyền nhận dữ liệu không dây giữa các xe buýt (khối Slave) và trạm trung tâm (khối Master) thông qua công nghệ LoRa sử dụng tần số vô tuyến.
  4. Xây dựng phân hệ đếm số lượng hành khách trên xe buýt sử dụng camera kết hợp thuật toán học sâu YOLO (You Only Look Once).
  5. Đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực lên hệ quản trị cơ sở dữ liệu đám mây Firebase và phát triển giao diện web cho phép người dùng tra cứu vị trí xe, mật độ hành khách và lịch sử di chuyển theo số điện thoại.

Đối tượng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu:
    • Phần cứng nhúng: Vi điều khiển ESP32-DEVKITC-32U, vi điều khiển Arduino Uno R3, module vô tuyến LoRa RA-02 (chip Semtech SX1278), module định vị GPS Ublox Neo-6M, module đọc thẻ RFID RC522, module âm thanh DFPlayer Mini, màn hình LCD 20x4 và còi báo.
    • Phần mềm và giao thức: Nền tảng phát triển Arduino IDE, ngôn ngữ Python, mô hình mạng nơ-ron tích chập YOLO, nền tảng Firebase Realtime Database, giao diện web quản lý và các giao thức truyền thông UART, I2C, SPI.
  • Phạm vi nghiên cứu: Thiết kế, chế tạo mạch in (PCB), tích hợp các khối chức năng trên mô hình thực nghiệm và kiểm thử khả năng truyền nhận dữ liệu giữa trạm Master và các trạm Slave.
  • Giới hạn đề tài:
    • Tập trung vào việc thử nghiệm mô hình truyền nhận vô tuyến qua công nghệ LoRa trong phạm vi xác định.
    • Khai thác các module phần cứng và thư viện phần mềm mã nguồn mở sẵn có trên thị trường.
    • Sử dụng máy tính cá nhân để chạy mô hình thị giác máy tính YOLO đếm người thay cho việc xử lý trực tiếp trên máy tính nhúng Raspberry Pi.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình kỹ thuật

Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết truyền thông vô tuyến tầm xa công suất thấp (LPWAN), kiến trúc hệ thống IoT, công nghệ định danh bằng sóng vô tuyến (RFID) và thị giác máy tính dựa trên học sâu (Deep Learning):

  1. Mô hình mạng không dây và công nghệ LoRa:

    • So sánh đặc tính của ba nhóm mạng vô tuyến: Mạng di động (Cellular - GSM/2G/3G/4G/5G: cự ly lớn, băng thông cao nhưng tiêu thụ năng lượng lớn), Mạng cục bộ (LAN - Wi-Fi chuẩn 802.11, Bluetooth/BLE băng tần 2.4 GHz, ZigBee chuẩn 802.15.4: phạm vi hẹp 10–100m) và Mạng diện rộng công suất thấp (LPWAN - Sigfox, LoRa, NB-IoT).
    • Nguyên lý LoRa: Công nghệ phát triển bởi Cycleo và sở hữu bởi Semtech, sử dụng kỹ thuật trải phổ Chirp (Chirp Spread Spectrum - CSS). Tín hiệu mang tần số biến đổi tuyến tính theo thời gian (Up-Chirp và Down-Chirp), giúp duy trì hiệu năng truyền thông ngay cả khi tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) ở mức âm.
    • Băng tần: Hoạt động trên dải tần công nghiệp, khoa học và y tế (ISM Band) không cần cấp phép (tần số 433 MHz).
    • Mô hình truyền sóng và tính toán đường truyền (Link Budget):
      • Suy hao trong không gian tự do: $L_{fs} = 32.45 + 20\log_{10}(D) + 20\log_{10}(f)$ (với $D$ tính bằng km, $f$ tính bằng MHz).
      • Bán kính vùng Fresnel bậc 1: $r = 8.657\sqrt{D/f}$ (với $f$ tính bằng GHz).
      • Độ cao bù trừ độ cong Trái Đất: $H = 1000 \cdot \frac{D^2}{8 \cdot R_{earth}}$ (với $R_{earth} = 8504\text{ km}$).
      • Công thức tính độ nhạy thu ($S$): $S = -174 + 10\log_{10}(BW) + NF + SNR_{limit}$ (độ nhạy chip SX1278 đạt mức tối đa -148 dBm với hệ số lan truyền $SF = 12$).
      • Các chỉ số chất lượng sóng: RSSI (công suất tín hiệu nhận, -30 dBm đến -120 dBm) và SNR (-20 dB đến +10 dB).

  2. Mô hình định danh RFID và giao tiếp ngoại vi:

    • Module RFID RC522: Hoạt động ở tần số 13.56 MHz theo tiêu chuẩn ISO/IEC 14443A, truyền dữ liệu qua giao thức SPI.
    • Giao thức UART và I2C: Dùng để kết nối module GPS Neo-6M, màn hình LCD và giao tiếp nội bộ giữa các vi điều khiển.

  3. Mô hình học sâu và hệ thống dữ liệu:

    • Mô hình YOLO (You Only Look Once): Kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) phát hiện và đếm số lượng người thông qua xử lý khung hình camera theo thời gian thực.
    • Firebase Realtime Database: Nền tảng điện toán đám mây cho phép lưu trữ và đồng bộ hóa các trường dữ liệu (tọa độ GPS, mã thẻ RFID, số lượng hành khách) giữa Master và Web.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp phân tích - tổng hợp: Nghiên cứu tài liệu chuyên ngành về viễn thông không dây, chuẩn giao tiếp phần cứng, giải thuật xử lý ảnh và cơ chế lưu trữ cơ sở dữ liệu.
  • Phương pháp thiết kế kỹ thuật: Tính toán tham số nguồn, phân chia sơ đồ khối hệ thống, thiết kế sơ đồ nguyên lý và layout mạch in hai lớp (PCB) trên phần mềm chuyên dụng.
  • Phương pháp thực nghiệm: Lắp ráp phần cứng thực tế, nạp chương trình điều khiển, tiến hành kiểm tra khả năng truyền nhận gói tin LoRa giữa các khối Slave và Master, đánh giá độ chính xác của phân hệ quét thẻ và đếm người bằng camera.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc tổng thể hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc phân tán gồm hai thành phần chính: Khối Slave (đặt trên các xe buýt) và Khối Master (đặt tại trung tâm điều hành), kết hợp hệ thống máy chủ cơ sở dữ liệu và giao diện giám sát web.

Phân hệ / Khối Thành phần phần cứng chính Chức năng kỹ thuật Giao thức / Chuẩn kết nối
Khối Slave (Trên xe) ESP32-DEVKITC-32U, Arduino Uno R3, LoRa RA-02, Ublox Neo-6M, RFID-RC522, DFPlayer Mini, LCD 20x4, Nút nhấn - Thu nhận tọa độ địa lý vệ tinh
- Quét mã định danh thẻ hành khách
- Phát âm thanh hướng dẫn/cảnh báo
- Đóng gói dữ liệu gửi về Master		 SPI (LoRa, RFID), UART (GPS, DFPlayer), I2C (LCD)
Khối Master (Trung tâm) ESP32-DEVKITC-32U, LoRa RA-02, Máy tính xử lý, Còi báo - Thu nhận gói tin LoRa từ các Slave
- Giải mã tọa độ và mã thẻ
- Chuyển tiếp dữ liệu lên Firebase
- Quản lý cơ sở dữ liệu thẻ trên file Excel		 SPI (LoRa RA-02), UART (USB-Serial kết nối máy tính)
Phân hệ thị giác máy tính Camera quan sát, Máy tính chạy Python / YOLO - Thu nhận luồng video trên xe
- Nhận diện hành khách trong khung hình
- Đếm số lượng người thực tế		 Xử lý dữ liệu ảnh số, kết nối API/Serial
Phân hệ phần mềm & Web Firebase Realtime Database, Giao diện Web (HTML/CSS/JS) - Lưu trữ dữ liệu trực tuyến
- Hiển thị bản đồ hành trình xe
- Cung cấp giao diện tra cứu cho người dùng		 REST API / WebSockets, HTTP/HTTPS

Lưu đồ giải thuật và quy trình xử lý

  1. Quy trình hoạt động khối Slave:
    • Sau khi khởi tạo cấu hình (GPIO, UART, SPI, I2C, LoRa), hệ thống liên tục đọc dữ liệu tọa độ kinh độ - vĩ độ từ GPS Neo-6M.
    • Khi có hành khách quẹt thẻ qua RC522, vi điều khiển đọc mã định danh UID, phát tín hiệu âm thanh qua DFPlayer Mini/còi và đóng gói chuỗi dữ liệu (gồm ID xe, tọa độ, mã UID thẻ).
    • Module LoRa RA-02 thực hiện điều chế và phát chuỗi dữ liệu ra môi trường vô tuyến ở tần số 433 MHz.
  2. Quy trình hoạt động khối Master và máy tính trung tâm:
    • Khối Master luôn ở chế độ lắng nghe tín hiệu vô tuyến LoRa. Khi nhận gói tin hợp lệ, Master giải mã và truyền qua cổng giao tiếp tiếp nối đến máy tính trung tâm.
    • Chương trình Python trên máy tính thực hiện đối soát mã UID thẻ với danh sách cấp phép được lưu trữ trong tệp tin Excel, ghi nhận lượt đi và cập nhật trạng thái hợp lệ/không hợp lệ.
    • Dữ liệu vị trí, số lượng người do mô hình YOLO trả về và trạng thái thẻ được gửi đồng thời lên cơ sở dữ liệu đám mây Firebase.
  3. Quy trình hiển thị và giám sát Web:
    • Giao diện web tự động cập nhật dữ liệu từ Firebase, vẽ vị trí xe buýt trên bản đồ, hiển thị số người hiện có trên từng xe và cho phép hành khách tra cứu số lần đi xe theo số điện thoại đã đăng ký.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày bối cảnh giao thông đô thị và sự cần thiết của việc hiện đại hóa vận tải hành khách công cộng bằng công nghệ nhúng. Tác giả tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến giám sát xe buýt (sử dụng GPS/GPRS, hiển thị LED, website và ứng dụng BusMap), từ đó xác định mục tiêu xây dựng một hệ thống hoàn chỉnh tích hợp định vị, thanh toán tự động, truyền thông LoRa và đếm số lượng người. Chương này cũng phân định rõ ràng đối tượng, phạm vi nghiên cứu, các giới hạn kỹ thuật của đồ án và bố cục 5 chương của báo cáo.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 cung cấp cơ sở lý thuyết toàn diện về các mảng kỹ thuật được ứng dụng:

  • Hệ thống mạng không dây: Phân tích các mô hình mạng Cellular (GSM, 2G, 3G, LTE, 5G), LAN (Wi-Fi 802.11b/g, Bluetooth/BLE, ZigBee) và LPWAN (Sigfox, LoRa). Chi tiết cấu trúc mạng ZigBee (Coordinator, Router, End Device; mạng Star, Mesh, Cluster) và công nghệ NFC theo chuẩn ISO/IEC 18000-3.
  • Kỹ thuật truyền thông LoRa: Chi tiết về đơn vị đo Decibel (dB, dBm, dBi), phương pháp điều chế CSS của Semtech với chip SX1278, cấu trúc khung truyền Radio Packet LoRa, các yếu tố lan truyền (Time on Air - ToA, Spreading Factor - SF từ 7 đến 12). Cung cấp các công thức và bảng tính cụ thể về suy hao không gian tự do, vùng Fresnel, độ cong Trái Đất, tính toán Link Budget và Link Margin.
  • Phần mềm và giao thức: Khái quát môi trường phát triển Arduino IDE, cấu trúc cơ sở dữ liệu Firebase Realtime Database, các chuẩn giao tiếp vật lý I2C và UART.
  • Học sâu và mô hình YOLO: Giới thiệu nền tảng Deep Learning, kiến trúc mạng nơ-ron của mô hình YOLO, nguyên lý chia lưới dự đoán bounding box và cơ chế phát hiện đối tượng trong thời gian thực.

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 trình bày quy trình tính toán và thiết kế chi tiết phần cứng lẫn phần mềm:

  • Yêu cầu và sơ đồ khối: Xác định chỉ tiêu kỹ thuật của hệ thống, thiết lập sơ đồ khối Master và Slave.
  • Thiết kế chi tiết từng khối: Lựa chọn linh kiện và thiết lập sơ đồ chân kết nối cho khối hiển thị (LCD 20x4 I2C), khối truyền nhận dữ liệu (LoRa RA-02 và anten 433 MHz 5dBi SMA), khối âm thanh (DFPlayer Mini, còi), khối quét thẻ (RC522), khối định vị (Ublox Neo-6M) và bộ vi điều khiển (ESP32-DEVKITC-32U, Arduino Uno R3). Tính toán công suất tiêu thụ của toàn hệ thống và lựa chọn adapter nguồn phù hợp.
  • Lập trình hệ thống: Xây dựng lưu đồ giải thuật cho chương trình Master, chương trình Slave (phối hợp Arduino và ESP32), giải thuật kiểm tra UID thẻ RFID bằng Python, giải thuật đếm người dùng YOLO và lưu đồ đồng bộ dữ liệu lên Firebase.

Chương 4: Thi công và kết quả thực hiện

Chương 4 ghi nhận kết quả chế tạo và thử nghiệm hệ thống thực tế:

  • Thi công phần cứng: Hoàn thành thiết kế và gia công mạch in PCB cho cả khối Master và hai khối Slave (Slave 1 và Slave 2), tiến hành đóng hộp và lắp ráp mô hình hoàn chỉnh.
  • Kết quả hoạt động khối Slave: Khi cấp nguồn, hai khối Slave 1 và Slave 2 khởi động ổn định, đọc chính xác tọa độ GPS, quét và nhận diện thẻ RFID, đồng thời gửi gói tin về trung tâm.
  • Kết quả hoạt động khối Master và thị giác máy tính: Khối Master nhận đầy đủ gói tin định vị từ các Slave, mô hình YOLO nhận diện và đếm chính xác số người trên xe trong điều kiện thử nghiệm, chương trình Python đối soát dữ liệu UID với tệp Excel thành công và đẩy các trường thông tin lên Firebase.
  • Kết quả giao diện Web: Xây dựng hoàn chỉnh trang chủ, trang đăng nhập/đăng ký, giao diện giám sát vị trí xe buýt theo thời gian thực và bảng thông tin hành khách.
  • Đánh giá và nhận xét: Tổng hợp bảng kết quả thử nghiệm hoạt động của hệ thống, đánh giá độ ổn định và khả năng đáp ứng của từng module chức năng.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Chương 5 đúc kết toàn bộ quá trình thực hiện đồ án, khẳng định các mục tiêu phần cứng và phần mềm đã hoàn thành, chỉ ra các hạn chế kỹ thuật hiện hữu và định hướng các nội dung cần tiếp tục nghiên cứu nâng cấp trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật đạt được

  1. Thiết kế và thi công phần cứng hoàn chỉnh:
    • Chế tạo thành công mạch in PCB cho 01 trạm Master và 02 trạm Slave (Slave 1, Slave 2) sử dụng vi điều khiển ESP32 và Arduino Uno R3, tích hợp đầy đủ module LoRa RA-02, GPS Neo-6M, RFID-RC522, DFPlayer Mini, còi báo và LCD 20x4.
    • Hệ thống phần cứng hoạt động ổn định với nguồn cấp từ Adapter, tối ưu hóa mức tiêu thụ dòng điện của các khối chức năng.
  2. Truyền nhận dữ liệu vô tuyến:
    • Thiết lập thành công kênh truyền không dây tầm xa LoRa ở tần số 433 MHz, truyền tải chính xác gói dữ liệu bao gồm ID trạm, tọa độ vị trí và mã định danh thẻ từ các xe về trạm trung tâm.
  3. Xử lý dữ liệu và thị giác máy tính:
    • Tích hợp mô hình học sâu YOLO phát hiện và đếm số lượng hành khách trên xe, truyền số liệu về hệ thống quản lý.
    • Xây dựng chương trình Python trên máy tính quản lý cơ sở dữ liệu thẻ qua tệp tin Excel, phân loại thẻ hợp lệ và ghi nhận số lượt đi.
  4. Hệ thống dữ liệu và giao diện web:
    • Đồng bộ hóa toàn bộ dữ liệu vị trí GPS, số lượng hành khách và thông tin thẻ lên cơ sở dữ liệu đám mây Firebase Realtime Database.
    • Triển khai trang web cho phép người dùng đăng ký, đăng nhập, tra cứu vị trí xe trên bản đồ và kiểm tra số lượt đi xe trong ngày qua số điện thoại.

Giải pháp và đóng góp của đề tài

  • Đề xuất giải pháp kết hợp giữa mạng truyền thông vô tuyến tầm xa công suất thấp LoRa với hệ thống định vị GPS và cơ sở dữ liệu đám mây Firebase, giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào mạng di động 3G/4G tại các trạm thu phát cục bộ.
  • Tích hợp đồng thời quy trình soát vé tự động qua RFID với công nghệ thị giác máy tính (YOLO) để kiểm soát số lượng hành khách thực tế trên phương tiện, cung cấp dữ liệu minh bạch cho cả nhà xe lẫn hành khách.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

Dựa trên nội dung giới hạn và đánh giá trong đồ án, hệ thống còn một số điểm hạn chế:

  • Thuật toán đếm số người bằng mô hình YOLO phải vận hành trên máy tính cá nhân thay vì tích hợp trực tiếp trên máy tính nhúng Raspberry Pi đặt cố định trên xe.
  • Phần cứng và giải thuật phần mềm được phát triển dựa trên các module phần cứng thương mại và thư viện có sẵn trên nền tảng Arduino IDE, chưa tối ưu hóa sâu ở tầng firmware chuyên dụng.
  • Khả năng truyền nhận dữ liệu LoRa chỉ mới được thử nghiệm trên mô hình nghiên cứu với số lượng node giới hạn (02 node Slave).

Hướng phát triển tiếp theo

  • Triển khai và tối ưu hóa mô hình YOLO trực tiếp trên phần cứng máy tính nhúng (như Raspberry Pi hoặc Jetson Nano) với camera gắn trên xe buýt thực tế.
  • Mở rộng mạng lưới với nhiều trạm Slave và Gateway hơn, tối ưu hóa các thông số truyền LoRa (Spreading Factor, Bandwidth, Coding Rate) để nâng cao độ bền vững liên kết và giảm thiểu va chạm gói tin.
  • Nâng cấp giao diện website, tích hợp bản đồ số chuyên sâu và phát triển ứng dụng di động phục vụ hành khách.

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án là tài liệu tham khảo phù hợp cho sinh viên và người nghiên cứu trong các lĩnh vực:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Máy tính và IoT: Tham khảo quy trình thiết kế mạch in PCB kết hợp nhiều vi điều khiển (ESP32, Arduino), kỹ thuật giao tiếp các chuẩn SPI, I2C, UART và phương pháp tích hợp module RF.
  • Người nghiên cứu về truyền thông LoRa: Tham khảo phương pháp tính toán lý thuyết đường truyền vô tuyến (Link Budget, Free Space Loss, Fresnel Zone, công thức độ nhạy thu theo SNR/SF) và cách thiết lập mạng truyền nhận dữ liệu với module LoRa RA-02 (SX1278).
  • Người phát triển ứng dụng giám sát phương tiện thông minh: Tham khảo mô hình kiến trúc kết hợp giữa phần cứng thu thập (GPS, RFID), phân hệ thị giác máy tính đếm người (YOLO), cơ sở dữ liệu Firebase và giao diện web hiển thị thời gian thực.

Câu hỏi thường gặp

  1. Module truyền thông không dây nào được sử dụng để kết nối giữa xe buýt và trạm trung tâm?
    Đồ án sử dụng module vô tuyến LoRa RA-02 tích hợp chip Semtech SX1278, hoạt động trên băng tần vô tuyến ISM 433 MHz với anten ngoài Superbat 5dBi SMA và kỹ thuật điều chế trải phổ Chirp (CSS).

  2. Hệ thống xử lý việc soát vé và cảnh báo thẻ không hợp lệ như thế nào?
    Hệ thống sử dụng module đọc thẻ RFID RC522 (tần số 13.56 MHz) trên xe để đọc mã UID. Dữ liệu thẻ được gửi về trung tâm, chương trình Python đối soát mã UID với cơ sở dữ liệu Excel. Nếu phát hiện thẻ không hợp lệ, hệ thống sẽ kích hoạt cảnh báo âm thanh qua còi báo và module âm thanh DFPlayer Mini.

  3. Thuật toán thị giác máy tính nào được dùng để đếm số lượng hành khách và được triển khai trên thiết bị gì?
    Đồ án sử dụng mô hình học sâu YOLO (You Only Look Once) để nhận diện và đếm số lượng người từ camera. Trong phạm vi giới hạn của đề tài, chương trình được chạy thực nghiệm trên máy tính cá nhân thay vì máy tính nhúng Raspberry Pi.

  4. Dữ liệu hành trình và thông tin xe buýt được lưu trữ và hiển thị trực tuyến qua nền tảng nào?
    Dữ liệu tọa độ GPS từ module Ublox Neo-6M, số lượng hành khách và thông tin thẻ được khối Master gửi lên cơ sở dữ liệu đám mây Firebase Realtime Database. Từ đó, thông tin được đồng bộ trực tiếp lên giao diện website để hiển thị vị trí xe trên bản đồ và số lượng người trên từng chuyến xe.

  5. Bộ vi điều khiển nào đóng vai trò xử lý chính trên các khối phần cứng của hệ thống?
    Tại khối Slave trên xe, hệ thống kết hợp vi điều khiển ESP32-DEVKITC-32U và Arduino Uno R3 để quản lý các cảm biến và module ngoại vi. Tại khối Master ở trung tâm, vi điều khiển ESP32-DEVKITC-32U đảm nhận việc giao tiếp với module LoRa RA-02 và kết nối với máy tính trung tâm.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và thi công hệ thống quản lý xe buýt thông minh" đã nghiên cứu và triển khai thành công mô hình giám sát vận tải hành khách tích hợp nhiều công nghệ phần cứng và phần mềm. Hệ thống thực hiện đầy đủ các chức năng định vị vị trí xe qua GPS, truyền nhận dữ liệu tầm xa qua sóng vô tuyến LoRa, tự động hóa soát vé bằng RFID và đếm hành khách bằng mô hình học sâu YOLO. Toàn bộ thông số vận hành được đồng bộ lên cơ sở dữ liệu Firebase và hiển thị trực quan trên giao diện web, tạo tiền đề kỹ thuật cho việc phát triển các giải pháp quản lý giao thông thông minh trong đô thị.