Thiết kế, mô phỏng hệ thống giám sát xe theo thời gian thực

Đồ án thiết kế, mô phỏng hệ thống giám sát xe theo thời gian thực tại ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM

• Tác giả: Nguyễn Đặng Quốc Hưng
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Trọng Thức
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ kỹ thuật ô tô
• Đề tài: Thiết kế, mô phỏng hệ thống giám sát xe theo thời gian thực
• Loại tài liệu: Đồ án tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt

I. Tổng quan về hệ thống giám sát xe thời gian thực tại ĐH SPKT TP

Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật Ô tô tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (ĐH SPKT TP.HCM) tập trung vào thiết kế và mô phỏng hệ thống giám sát dữ liệu xe ô tô theo thời gian thực. Đề tài được thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Đặng Quốc Hưng và Trương Nguyễn Đình Duy dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Trọng Thức, hoàn thành vào tháng 6 năm 2025. Hệ thống hướng đến ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực quản lý xe cho thuê, nơi việc theo dõi trạng thái phương tiện liên tục là yếu tố then chốt đảm bảo an toàn và hiệu quả vận hành. Vi điều khiển ESP32 đóng vai trò trung tâm xử lý, kết hợp module 4G để truyền dữ liệu và giao tiếp CAN để đọc thông số từ xe. Các thông số được thu thập bao gồm tốc độ, vòng tua máy, nhiệt độ động cơ, trạng thái phanh, tọa độ GPS và mã lỗi OBD-II. Dữ liệu được truyền về máy chủ qua giao thức MQTT, lưu trữ bằng cơ sở dữ liệu MySQL và hiển thị trực quan qua giao diện web xây dựng bằng ReactJS kết hợp Grafana. Đây là mô hình IoT hoàn chỉnh từ lớp cảm biến đến lớp hiển thị, đặt nền móng cho các ứng dụng giám sát phương tiện thế hệ tiếp theo.

1.1. Bối cảnh nghiên cứu và mục tiêu đề tài

Nhu cầu giám sát phương tiện theo thời gian thực ngày càng tăng cao trong bối cảnh ngành vận tải và cho thuê xe phát triển mạnh tại Việt Nam. Các doanh nghiệp cần biết chính xác vị trí, tình trạng kỹ thuật và hành vi lái xe của từng phương tiện trong đội xe. Đề tài tại ĐH SPKT TP.HCM được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu đó bằng cách tích hợp công nghệ IoT, giao tiếp CAN và điện toán đám mây vào một hệ thống hoàn chỉnh, chi phí thấp, dễ triển khai trên nhiều dòng xe phổ biến hiện nay.

1.2. Phạm vi và giới hạn của hệ thống giám sát

Hệ thống tập trung giám sát các thông số kỹ thuật thiết yếu gồm tốc độ, RPM, nhiệt độ nước làm mát, trạng thái phanh, GPS và mã lỗi động cơ. Đề tài không đi sâu vào điều khiển từ xa hay can thiệp hệ thống xe mà tập trung hoàn toàn vào thu thập, truyền tải và hiển thị dữ liệu. Giới hạn phần cứng sử dụng ESP32 và module 4G thương mại, phù hợp để triển khai thực tế mà không đòi hỏi thiết bị công nghiệp đắt tiền, giúp giảm chi phí đầu tư cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.

II. Phân tích kiến trúc kỹ thuật và thách thức trong giám sát xe thời gian thực

Hệ thống giám sát xe theo thời gian thực đòi hỏi kiến trúc kỹ thuật nhiều lớp chặt chẽ. Lớp thu thập dữ liệu sử dụng giao thức CAN Bus để đọc thông số từ ECU xe thông qua cổng OBD-II. CAN Bus là chuẩn truyền thông nội bộ phổ biến trong ô tô, cho phép các node điện tử giao tiếp với nhau ở tốc độ từ 125 kbit/s đến 1 Mbit/s. Giao tiếp CAN tốc độ cao theo chuẩn ISO 11898-2 hỗ trợ tốc độ tối đa 1 Mbit/s trên khoảng cách bus khoảng 40 m, phù hợp hoàn toàn với kiến trúc dây dẫn trong xe con. Thách thức lớn nhất là đảm bảo tính đồng bộ giữa dữ liệu OBD-II và tọa độ GPS, vì hai nguồn dữ liệu có chu kỳ cập nhật khác nhau. Dữ liệu GPS từ module Neo-6M hoặc Neo-M8N được truyền qua UART dưới dạng chuỗi NMEA, yêu cầu ít nhất 4 vệ tinh để đạt độ chính xác định vị chấp nhận được. Ngoài ra, trạng thái phanh là tín hiệu sự kiện không theo chu kỳ cố định, buộc hệ thống phải dùng ngắt ngoài (interrupt) để không bỏ lỡ thao tác. Giao thức MQTT được chọn làm cầu nối giữa thiết bị và máy chủ nhờ kiến trúc nhẹ, độ trễ thấp và khả năng hoạt động ổn định trên kết nối 4G di động.

2.1. Giao thức CAN Bus và giao tiếp OBD II trong thu thập dữ liệu

CAN Bus hoạt động theo nguyên tắc multi-master, cho phép nhiều thiết bị cùng chia sẻ một đường bus duy nhất gồm hai dây CAN-H và CAN-L. Trong xe ô tô, ECU, ABS, hộp số và nhiều module khác đều kết nối qua bus này. Chuẩn ISO 11898-2 (High-Speed CAN) yêu cầu hai điện trở cuối 120 Ω ở hai đầu bus để triệt tiêu phản xạ tín hiệu. ESP32 giao tiếp với bus CAN thông qua chip transceiver như SN65HVD230, cho phép đọc các PID OBD-II tiêu chuẩn để lấy tốc độ, RPM và nhiệt độ động cơ một cách chính xác và liên tục.

2.2. Truyền dữ liệu qua 4G và giao thức MQTT lên máy chủ

Module 4G tích hợp trong thiết bị đảm nhận vai trò kết nối ESP32 với internet, tạo đường truyền dữ liệu liên tục từ xe đến máy chủ backend. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) được lựa chọn vì giao thức này tối ưu cho thiết bị IoT có băng thông thấp và kết nối không ổn định. Cơ chế publish/subscribe của MQTT cho phép máy chủ nhận dữ liệu ngay khi thiết bị gửi lên, giảm thiểu độ trễ hiển thị. Dữ liệu sau khi đến broker MQTT được lưu vào MySQL và hiển thị real-time qua ReactJS và Grafana, tạo vòng lặp giám sát khép kín từ xe đến màn hình quản lý.

III. Giải pháp thiết kế và mô phỏng hệ thống giám sát xe tại ĐH SPKT TP

Nhóm nghiên cứu tại ĐH SPKT TP.HCM xây dựng giải pháp theo kiến trúc ba lớp rõ ràng: lớp thiết bị phần cứng, lớp truyền thông và lớp ứng dụng hiển thị. Lớp thiết bị phần cứng trung tâm là ESP32 – vi điều khiển dual-core mạnh mẽ, hỗ trợ Wi-Fi, Bluetooth và có thể mở rộng với module 4G qua giao tiếp UART. ESP32 đọc dữ liệu từ CAN Bus qua chip transceiver, đồng thời nhận tín hiệu GPS từ module Neo-M8N. Trạng thái phanh được đọc thông qua ngắt ngoài để đảm bảo không bỏ sót sự kiện. Lớp truyền thông sử dụng module 4G tạo kết nối di động ổn định, dữ liệu đóng gói theo định dạng JSON trước khi gửi lên MQTT broker. Máy chủ backend tiếp nhận, giải mã và lưu trữ dữ liệu vào MySQL với cấu trúc bảng phân loại theo từng loại thông số và từng phương tiện. Lớp ứng dụng hiển thị gồm dashboard ReactJS cho phép xem bản đồ GPS và trạng thái xe theo thời gian thực, kết hợp Grafana để vẽ đồ thị lịch sử RPM, tốc độ và nhiệt độ. Toàn bộ hệ thống được mô phỏng và kiểm thử trước khi triển khai phần cứng thực tế.

3.1. Thiết kế phần cứng thiết bị thu thập dữ liệu xe

Thiết bị phần cứng được thiết kế gọn nhẹ, tích hợp trên một bo mạch duy nhất gồm ESP32, chip CAN transceiver SN65HVD230, module 4G và module GPS Neo-M8N. Kết nối với xe thực hiện qua cổng OBD-II 16 chân tiêu chuẩn, lấy nguồn trực tiếp từ ắc quy 12V của xe qua mạch hạ áp. Thiết kế tập trung vào khả năng hoạt động liên tục, chịu rung sóc và nhiệt độ cao trong khoang động cơ. Firmware ESP32 lập trình theo kiến trúc FreeRTOS đa luồng, phân tách nhiệm vụ đọc CAN, đọc GPS và gửi MQTT thành các task độc lập.

3.2. Xây dựng phần mềm backend và giao diện giám sát web

Backend server tiếp nhận dữ liệu từ MQTT broker, thực hiện parse và lưu vào MySQL theo schema chuẩn hóa với timestamp chính xác. API RESTful được xây dựng để frontend ReactJS truy vấn dữ liệu lịch sử và trạng thái hiện tại. Bản đồ GPS hiển thị hành trình xe theo thời gian thực sử dụng Leaflet.js tích hợp trong ReactJS. Grafana kết nối trực tiếp với MySQL để vẽ biểu đồ xu hướng các thông số kỹ thuật, hỗ trợ quản lý phát hiện bất thường như nhiệt độ cao bất thường hay RPM vượt ngưỡng.

IV. Kết quả ứng dụng thực tiễn và hướng phát triển hệ thống giám sát xe

Hệ thống giám sát xe theo thời gian thực được hoàn thiện tại ĐH SPKT TP.HCM mang lại giá trị thực tiễn cao cho lĩnh vực quản lý phương tiện. Kết quả đạt được bao gồm khả năng thu thập đồng thời 6 nhóm thông số chính: tốc độ, RPM, nhiệt độ nước làm mát, trạng thái phanh, tọa độ GPS và mã lỗi OBD-II, với độ trễ hiển thị dưới vài giây trên giao diện web. Ứng dụng trực tiếp trong quản lý đội xe cho thuê giúp chủ doanh nghiệp biết vị trí xe, phát hiện lái xe nguy hiểm như phanh gấp, tăng tốc đột ngột hay RPM liên tục cao. Hệ thống cũng cảnh báo sớm sự cố kỹ thuật thông qua mã lỗi OBD-II và nhiệt độ bất thường, giúp bảo dưỡng xe kịp thời trước khi xảy ra hư hỏng nghiêm trọng. Về hướng phát triển, nhóm đề xuất tích hợp thêm trí tuệ nhân tạo để phân tích hành vi lái xe, dự đoán bảo dưỡng theo mô hình học máy và mở rộng sang quản lý đội xe tải, xe khách. Đề tài đặt nền móng vững chắc cho các nghiên cứu IoT ô tô tiếp theo tại Khoa Cơ khí Động lực, ĐH SPKT TP.HCM.

4.1. Hiệu quả giám sát an toàn và bảo dưỡng phương tiện

Việc theo dõi liên tục trạng thái phanh kết hợp với tốc độ và RPM cho phép hệ thống phân tích phong cách lái xe, phát hiện thao tác nguy hiểm và cảnh báo tức thì. Dữ liệu nhiệt độ động cơ và mã lỗi OBD-II giúp xác định chính xác thời điểm cần bảo dưỡng, thay thế phụ tùng trước khi xảy ra sự cố. Điều này không chỉ giảm chi phí sửa chữa mà còn kéo dài tuổi thọ phương tiện và đảm bảo an toàn cho người vận hành, đặc biệt quan trọng trong các đội xe cho thuê có nhiều phương tiện cần quản lý đồng thời.

4.2. Tiềm năng mở rộng và đóng góp khoa học của đề tài

Kiến trúc hệ thống được thiết kế theo hướng mô-đun hóa, dễ dàng mở rộng thêm cảm biến mới hoặc tích hợp thuật toán phân tích nâng cao. Nền tảng dữ liệu MySQL lưu trữ lịch sử dài hạn cho phép áp dụng học máy để dự đoán hư hỏng và tối ưu lịch bảo dưỡng. Về đóng góp học thuật, đề tài cung cấp tài liệu tham khảo có giá trị về tích hợp CAN Bus, OBD-II và IoT trong môi trường ô tô thực tế cho sinh viên Khoa Cơ khí Động lực và các nghiên cứu tương lai tại ĐH SPKT TP.HCM.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh ngành công nghiệp ô tô có tốc độ cơ giới hóa và hiện đại hóa nhanh chóng, việc quản lý và giám sát phương tiện giao thông theo thời gian thực trở thành một nhu cầu cấp thiết. Thị trường tiêu thụ ô tô tại Việt Nam ghi nhận sự gia tăng mạnh mẽ, minh chứng qua số liệu 5 tháng đầu năm 2025 với khoảng 206.737 xe được tiêu thụ. Song song đó, xu hướng kết nối phương tiện toàn cầu (Connected Vehicles) và ứng dụng Internet vạn vật (IoT) trong giao thông vận tải đang phát triển rõ rệt, với dự báo số lượng phương tiện kết nối sẽ tăng từ 463 triệu xe vào năm 2024 lên 1,4 tỷ xe vào năm 2034.

Đối với các đơn vị vận tải, doanh nghiệp cho thuê xe tự lái và người quản lý đội xe, phương thức quản lý truyền thống bộc lộ nhiều điểm nghẽn: không thể nắm bắt tức thời tình trạng kỹ thuật của xe, thiếu cơ chế phát hiện sớm các sự cố động cơ, khó giám sát hành vi vận hành tiêu cực của tài xế (như chạy quá tốc độ, đạp phanh gấp, tăng tốc đột ngột) và không kịp thời ghi nhận vi phạm lộ trình. Việc thiếu thông tin vận hành liên tục dẫn đến gia tăng chi phí nhiên liệu, tăng nguy cơ tai nạn và làm giảm tuổi thọ của phương tiện do công tác bảo dưỡng chỉ mang tính bị động.

Xuất phát từ thực tiễn trên, đề tài "Thiết kế, mô phỏng hệ thống giám sát xe theo thời gian thực" được thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Đặng Quốc Hưng và Trương Nguyễn Đình Duy, dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Trọng Thức tại Khoa Cơ khí Động lực, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh (tháng 6/2025).

Mục tiêu cụ thể của đề tài bao gồm 3 nhiệm vụ chính:

1. Thiết kế được thiết bị phần cứng có khả năng đọc và thu thập dữ liệu vận hành từ ô tô thông qua cổng chẩn đoán tiêu chuẩn.
2. Thiết lập cơ chế truyền dữ liệu không dây về máy chủ trung tâm, tiến hành lưu trữ và tổ chức quản lý cơ sở dữ liệu khoa học.
3. Xây dựng trang web quản trị phục vụ cho việc giám sát trực quan, trích xuất báo cáo và đối chiếu dữ liệu hỗ trợ công tác quản lý xe ô tô.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án tập trung vào:

• Lý thuyết về hệ thống mạng truyền thông CAN trên ô tô và phương pháp trích xuất dữ liệu vận hành thông qua cổng kết nối chuẩn OBD-II.
• Phương pháp truyền thông dữ liệu không dây về máy chủ qua mạng viễn thông di động.
• Hệ thống tổ chức, lưu trữ và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Kỹ thuật lập trình điều khiển nhúng và ứng dụng IoT trong hệ thống điện tử ô tô.

Phạm vi nghiên cứu của đề tài được xác định:

• Không gian và đối tượng thử nghiệm: Thiết bị phần cứng được chế tạo để kết nối qua cổng OBD-II, triển khai thu thập dữ liệu trên mô hình mô phỏng hệ thống điện tử ô tô và trên các mẫu xe du lịch thương mại.
• Giới hạn hệ thống: Xây dựng hoàn chỉnh chu trình thu thập, gửi, nhận, lưu trữ và hiển thị dữ liệu phục vụ giám sát vận hành; đề tài không đi sâu vào khía cạnh an toàn thông tin/bảo mật mạng web, không tính toán chi phí thương mại cũng như chưa đánh giá định lượng chu kỳ tiêu hao năng lượng và thời gian hoạt động của nguồn pin tích hợp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án xây dựng nền tảng trên hệ thống lý thuyết mạng truyền thông trong xe (In-Vehicle Network - IVN) và các tiêu chuẩn chẩn đoán quốc tế. Mạng CAN (Controller Area Network) theo chuẩn ISO 11898 là giao thức cốt lõi được nhóm tác giả nghiên cứu sâu, bao gồm cấu trúc vật lý đường truyền vi sai hai dây (CAN_H và CAN_L với điện trở kết thúc 120 Ω), cơ chế phân xử bit (CSMA/BA), định dạng khung dữ liệu Data Frame (CAN 2.0A 11-bit ID và CAN 2.0B 29-bit ID), Remote Frame, Error Frame và quy chuẩn kiểm tra lỗi CRC. Bên cạnh đó, các chuẩn mạng bổ trợ như LIN (Local Interconnect Network - tối đa 20 kbps) và FlexRay (tốc độ cao 10 Mbps) cũng được phân tích đối sánh.

Hệ thống giao tiếp chẩn đoán tuân thủ tiêu chuẩn OBD-II (On-Board Diagnostics II). Đồ án phân tích cấu trúc cổng kết nối DLC (Data Link Connector) 16 chân theo chuẩn SAE J1962 (chuẩn Type A dành cho xe con điện áp 12V với tốc độ CAN 500 kbps; chuẩn Type B cho xe thương mại 24V với tốc độ CAN 250 kbps). Giao thức dịch vụ chẩn đoán dựa trên SAE J1979 (tương đương ISO 15031-5), vận hành theo cơ chế gửi yêu cầu PID (Parameter ID) từ thiết bị quét đến địa chỉ chức năng (Functional Address 0x7DF) hoặc địa chỉ vật lý (0x7E0), sau đó nhận phản hồi từ bộ điều khiển động cơ (ECM - 0x7E8) theo chuẩn ISO 15765-4 và kỹ thuật phân đoạn dữ liệu ISO-TP (ISO 15765-2). Mã lỗi chẩn đoán (DTC) được phân loại theo chuẩn SAE J2012 / ISO 15031-6 gồm 5 ký tự phân định các hệ thống Powertrain (P), Chassis (C), Body (B) và Network (U).

Mã PID (Hex)	Tên tham số vận hành	Kích thước dữ liệu	Đơn vị đo	Công thức chuyển đổi giá trị
0x04	Tải động cơ (Engine Load)	1 byte	%	$(A \times 100) / 255$
0x05	Nhiệt độ nước làm mát (Coolant Temp)	1 byte	°C	$A - 40$
0x0C	Tốc độ động cơ (RPM)	2 byte	rpm	$((256 \times A) + B) / 4$
0x0D	Tốc độ xe (Vehicle Speed)	1 byte	km/h	$A$
0x0F	Nhiệt độ khí nạp (IAT)	1 byte	°C	$A - 40$
0x10	Lưu lượng khí nạp (MAF)	2 byte	g/s	$((256 \times A) + B) / 100$
0x11	Vị trí bướm ga (Throttle Position)	1 byte	%	$(A \times 100) / 255$

Phương pháp nghiên cứu được triển khai kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm kỹ thuật:

• Phương pháp lý thuyết: Thu thập tài liệu kỹ thuật của nhà sản xuất ô tô, tiêu chuẩn SAE/ISO, phân tích cấu trúc thanh ghi phần cứng vi điều khiển và nghiên cứu các mô hình truyền nhận dữ liệu IoT.
• Phương pháp thực nghiệm: Chế tạo mạch in (PCB), tích hợp các linh kiện ngoại vi, lập trình giải thuật lấy mẫu thời gian thực trên vi điều khiển, thử nghiệm kết nối vật lý với cổng OBD-II trên mô hình và phương tiện giao thông thực tế để thu thập, đánh giá sai số và độ ổn định của chuỗi dữ liệu.

Nguồn dữ liệu của hệ thống gồm ba thành phần: dữ liệu vận hành trích xuất từ bus CAN qua cổng OBD-II (vận tốc, vòng tua máy, nhiệt độ, mã lỗi), tín hiệu logic đóng/ngắt từ công tắc bàn đạp phanh qua chân GPIO của vi điều khiển, và dữ liệu định vị địa lý (vĩ độ, kinh độ, thời gian UTC) trích xuất từ chuỗi chuẩn NMEA của module GNSS.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống giám sát được thiết kế theo kiến trúc 3 tầng: Tầng thu thập dữ liệu phương tiện (On-Board Telematics Unit), Tầng trung gian truyền dẫn và xử lý dữ liệu (Server & Database), Tầng ứng dụng và giao diện người dùng (User Interface & Analytics Dashboard).

Kiến trúc phần cứng thiết bị thu thập dữ liệu gồm các khối linh kiện chính:

• Bộ xử lý trung tâm: Sử dụng vi điều khiển ESP32 (module bo mạch WEMOS LOLIN32 Lite), có tích hợp sẵn bộ điều khiển CAN (CAN controller) bên trong vi mạch.
• Khối giao tiếp CAN: Sử dụng chip thu phát tín hiệu SN65HVD230 (CAN Transceiver) chuyển đổi mức điện áp vi sai trên đường truyền CAN_H/CAN_L từ cổng DLC sang tín hiệu logic 3.3V kết nối với chân RX/TX của ESP32.
• Khối truyền thông di động: Module SIM A7680C (thuộc dòng A7600), giao tiếp với vi điều khiển qua cổng UART bằng tập lệnh AT, cung cấp kết nối dữ liệu 4G LTE tốc độ cao.
• Khối định vị toàn cầu: Module GPS Neo-M8 (hỗ trợ cả dòng Neo-6M), kết nối với vi điều khiển qua cổng UART để thu nhận tín hiệu vệ tinh và giải mã tọa độ.
• Khối đọc trạng thái cơ cấu: Thiết kế mạch cách ly logic kết nối với công tắc phanh để ghi nhận tín hiệu nhị phân (HIGH/LOW) theo cơ chế ngắt phần cứng (hardware interrupt).
• Thiết kế cơ khí: Hệ thống mạch được gia công hoàn chỉnh và bố trí gọn trong hộp thiết bị bảo vệ chuyên dụng gắn dưới bảng đồng hồ của xe.

Giao thức truyền thông và cấu trúc dữ liệu: Thiết bị sử dụng giao thức truyền thông nhẹ MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) theo mô hình Publisher/Subscriber để tối ưu băng thông di động. ESP32 đóng vai trò là Publisher, đóng gói các dữ liệu cảm biến thành chuỗi JSON và gửi về MQTT Broker theo các chu kỳ định sẵn.

Thiết kế cơ sở dữ liệu và Backend: Hệ thống sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL với sơ đồ cơ sở dữ liệu mang tên CAR_MORNITORING. Cấu trúc dữ liệu phân tách thành 4 bảng chính có liên kết chặt chẽ:

• Bảng Car_Data: Lưu trữ dữ liệu vận hành thời gian thực theo từng bản ghi (ID bản ghi, mã thiết bị, mã xe, tốc độ, vòng tua RPM, tải động cơ, vị trí bướm ga, nhiệt độ nước làm mát, trạng thái phanh, tọa độ GPS, thời gian UTC).
• Bảng Customer_Data: Quản lý thông tin định danh của khách hàng thuê xe.
• Bảng Device_Data: Quản lý thông tin phần cứng thiết bị giám sát và trạng thái kích hoạt.
• Bảng User_Data: Quản lý tài khoản đăng nhập, phân quyền quản trị viên hệ thống.

Hệ thống Backend được phát triển theo kiến trúc RESTful API, chia thành các router điều hướng chuyên biệt gồm: Router Car (truy xuất dữ liệu vận hành xe), Router Customer (quản lý khách hàng), Router Device (liên kết mã thiết bị phần cứng với xe), Router User (xác thực và đăng nhập tài khoản).

Giao diện người dùng và trực quan hóa:

• Ứng dụng Web quản lý xây dựng trên nền tảng thư viện ReactJS, cung cấp giao diện Dashboard trung tâm hiển thị trạng thái hoạt động tức thời của các xe trong đội xe, danh mục quản lý thông tin khách hàng và bảng liên kết thiết bị.
• Tích hợp nền tảng Grafana để vẽ biểu đồ trực quan hóa dữ liệu lịch sử theo chuỗi thời gian, biểu diễn tương quan giữa tốc độ động cơ, vận tốc xe, nhiệt độ và vị trí di chuyển trên bản đồ.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài dựa trên sự tăng trưởng nhanh chóng của số lượng phương tiện tại Việt Nam và xu thế bùng nổ của công nghệ IoT trong giao thông thông minh. Tác giả tổng hợp tình hình nghiên cứu trong nước, điểm qua các sản phẩm thương mại đáp ứng quy chuẩn QCVN 31:2014/BGTVT như thiết bị giám sát hành trình của VCOMSAT, hệ sinh thái V-Tracking của Viettel (sử dụng 3G/4G theo dõi tốc độ, cảnh báo lái xe quá 4 giờ liên tục, nút bấm SOS) và giải pháp kết nối xe điện thông minh của VinFast. Trên thế giới, các ứng dụng quản lý đội xe của UPS, FedEx, hệ thống quản lý nhiên liệu của Shell và xe tự hành của Waymo được đưa ra làm dẫn chứng. Từ đó, chương xác định rõ 3 mục tiêu cụ thể, 2 phương pháp nghiên cứu chính, 4 nhóm đối tượng và giới hạn phạm vi đề tài.

Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA HỆ THỐNG

Chương 2 trình bày chi tiết nền tảng lý thuyết mạng truyền thông và chẩn đoán trên ô tô. Tác giả phân tích cấu trúc mạng CAN, LIN và FlexRay; lịch sử phát triển mạng CAN từ Robert Bosch năm 1983, tiêu chuẩn ISO 11898, CAN FD đến CAN XL; cấu trúc đường truyền vật lý vi sai, cơ chế đồng bộ bit stuffing và 4 loại khung CAN. Tiếp theo, chương giải thích cơ chế chẩn đoán OBD-II theo tiêu chuẩn SAE J1962, SAE J1979 và SAE J2012, cung cấp bảng công thức chuyển đổi cho 7 mã PID tiêu chuẩn và cấu trúc giải mã chuỗi phản hồi từ ECU. Cuối chương là phần tính toán chu kỳ lấy mẫu thực nghiệm cho từng loại thông số vận hành: RPM (100–200 ms), tốc độ (100–200 ms), vị trí bướm ga (100–200 ms), tải động cơ (200–500 ms), nhiệt độ nước làm mát (5 giây, ngưỡng cảnh báo > 105°C), tín hiệu phanh (ngắt ngoài) và dữ liệu GPS.

Chương 3. THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG HỆ THỐNG

Chương 3 là phần trọng tâm về kỹ thuật, mô tả chi tiết thiết kế sơ đồ khối toàn hệ thống và luồng dữ liệu từ xe đến người dùng. Tác giả trình bày cấu trúc phần cứng với vi điều khiển ESP32, bộ thu phát CAN SN65HVD230, module 4G SIM A7680C và module GPS Neo-M8; quy trình lập trình nhúng thu thập dữ liệu qua cổng OBD-II và đóng gói bản tin MQTT. Chương cũng công bố chi tiết thiết kế cơ sở dữ liệu CAR_MORNITORING trên MySQL với các bảng Car_Data, Customer_Data, Device_Data, User_Data; xây dựng các router RESTful API trong hệ thống Backend; thiết kế cấu trúc thư mục Frontend bằng ReactJS và cấu hình hiển thị bảng điều khiển phân tích thông qua nền tảng Grafana.

Chương 4. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

Chương 4 trình bày quá trình chế tạo mô hình thực nghiệm và kết quả thử nghiệm vận hành hệ thống. Tác giả mô tả việc hoàn thiện mạch phần cứng, đóng gói hộp thiết bị và kết nối trực tiếp với mô hình mô phỏng hệ thống điện tử ô tô. Kết quả thực nghiệm xác nhận thiết bị thu thập chính xác các thông số vận hành theo thời gian thực (RPM, tốc độ, nhiệt độ, bướm ga, trạng thái phanh và tọa độ), truyền ổn định qua mạng 4G về cơ sở dữ liệu MySQL, và hiển thị đầy đủ, trực quan trên giao diện ứng dụng web ReactJS và dashboard Grafana mà không xảy ra hiện tượng mất gói tin nghiêm trọng.

Chương 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Chương 5 tóm tắt mức độ hoàn thành so với mục tiêu đề ra ban đầu của đồ án: chế tạo thành công thiết bị phần cứng nhỏ gọn, xây dựng được hệ thống lưu trữ dữ liệu tập trung và phát triển giao diện giám sát trực tuyến. Đồng thời, tác giả đưa ra các kiến nghị kỹ thuật để hoàn thiện sản phẩm trong tương lai, bao gồm việc tích hợp các giải thuật phân tích sâu hơn về hành vi lái xe và nâng cấp bảo mật hệ thống.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã hiện thực hóa một giải pháp giám sát phương tiện toàn diện từ tầng thiết bị nhúng đến tầng ứng dụng web quản lý với các kết quả cụ thể:

• Chế tạo thành công thiết bị phần cứng nhỏ gọn, hoàn thiện mạch in và vỏ hộp bảo vệ, tích hợp vi điều khiển ESP32, chip SN65HVD230, module SIM A7680C và module GPS Neo-M8.
• Xây dựng chương trình nhúng đọc dữ liệu chuẩn xác qua bus CAN theo tiêu chuẩn OBD-II (ISO 15765-4) và cơ chế ngắt nhận biết trạng thái bàn đạp phanh.
• Thiết lập chu kỳ thu thập dữ liệu tối ưu hóa cho từng thông số, đảm bảo tính thời gian thực mà không làm nghẽn bus mạng và băng thông di động.

Tham số vận hành	Chu kỳ lấy mẫu thiết kế	Giao thức / Phương thức thu nhận	Ngưỡng / Lưu ý vận hành
Tốc độ động cơ (RPM)	100 – 200 ms	OBD-II Mode 01 PID 0x0C	Lấy mẫu nhanh theo chu kỳ chân ga
Vận tốc xe (Speed)	100 – 200 ms (5–10 mẫu/giây)	OBD-II Mode 01 PID 0x0D	Cơ sở tính quãng đường, vi phạm tốc độ
Vị trí bướm ga (Throttle)	100 – 200 ms	OBD-II Mode 01 PID 0x11	Đánh giá ý định tăng/giảm tốc của lái xe
Tải động cơ (Engine Load)	200 – 500 ms	OBD-II Mode 01 PID 0x04	Giá trị tính toán tổng hợp từ ECU
Nhiệt độ nước làm mát	5 giây/lần	OBD-II Mode 01 PID 0x05	Kích hoạt cảnh báo khẩn khi nhiệt độ > 105°C
Trạng thái bàn đạp phanh	Tức thời theo sự kiện	Chân GPIO vi điều khiển	Kích hoạt ngắt ngoài (hardware interrupt)
Tọa độ định vị toàn cầu	Định kỳ theo giây	UART qua Module GPS	Yêu cầu số lượng vệ tinh bắt được $\ge 4$

Các giải pháp và kiến nghị được tác giả đề xuất:

• Ứng dụng mô hình truyền tin MQTT để giảm thiểu kích thước gói dữ liệu truyền qua sóng di động 4G, tiết kiệm chi phí viễn thông cho doanh nghiệp quản lý xe.
• Kết hợp giám sát đa thông số (RPM, tốc độ, góc bướm ga, phanh) nhằm cung cấp bức tranh toàn diện về hành vi vận hành, giúp đơn vị cho thuê xe phát hiện kịp thời các hành vi phá hoại xe hoặc vận hành khắc nghiệt.
• Khai thác nền tảng Grafana kết hợp với ứng dụng ReactJS giúp linh hoạt tùy biến giao diện giám sát kỹ thuật chuyên sâu mà không cần viết lại toàn bộ mã nguồn xử lý đồ thị.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài: So với các thiết bị định vị hành trình thông thường chỉ thuần túy thu thập tín hiệu GPS và tốc độ tính theo vệ tinh, hệ thống của nhóm tác giả đã can thiệp trực tiếp vào mạng nội bộ của xe qua chuẩn OBD-II. Điều này cho phép trích xuất trực tiếp tình trạng kỹ thuật từ các cảm biến nguyên bản của động cơ (tải máy, nhiệt độ nước làm mát, mã lỗi DTC) kết hợp với trạng thái cơ cấu phanh, mang lại giá trị quản trị kỹ thuật chuyên sâu phục vụ công tác bảo trì dự đoán cho các đội xe cho thuê.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Căn cứ theo phạm vi nghiên cứu được tác giả công bố trong đồ án, hệ thống còn tồn tại một số hạn chế kỹ thuật:

• Hệ thống chưa đi sâu vào các giải pháp bảo mật và an toàn thông tin chuyên sâu cho trang web quản lý và đường truyền dữ liệu máy chủ.
• Đồ án chưa thực hiện các phép đo lường và tính toán chi tiết về mức tiêu thụ năng lượng của phần cứng cũng như thời gian hoạt động của thiết bị khi sử dụng nguồn pin độc lập.
• Thử nghiệm thực tế mới được tiến hành trên mô hình mô phỏng hệ thống điện ô tô và một số dòng xe du lịch thương mại cơ bản; chưa đánh giá toàn diện tính tương thích trên các dòng xe thương mại hạng nặng sử dụng mạng 24V (cổng OBD Type B theo chuẩn SAE J1939).
• Tín hiệu phanh vẫn phải sử dụng phương pháp nối dây vật lý đọc ngắt qua GPIO do chưa giải mã được định dạng bản tin phanh riêng biệt trên mạng CAN của từng hãng sản xuất.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được xác định:

• Nâng cấp tính năng bảo mật cho hệ thống Backend và Web-app thông qua các giao thức mã hóa dữ liệu đầu cuối (như MQTTS/TLS).
• Nghiên cứu giải mã sâu hơn các khung tin CAN đặc thù của từng dòng xe thương mại để lấy tín hiệu phanh trực tiếp qua bus mạng mà không cần đấu nối thêm cảm biến hay dây tín hiệu ngoài.
• Phát triển các giải thuật phân tích dữ liệu lịch sử để tự động đánh giá điểm số lái xe an toàn và xây dựng mô hình cảnh báo bảo trì dự đoán tự động cho doanh nghiệp.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo kỹ thuật hữu ích đối với:

• Sinh viên và học viên chuyên ngành Công nghệ Kỹ thuật Ô tô, Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa đang thực hiện các đề tài nghiên cứu về hệ thống điện tử trên xe, viễn thông ô tô (Telematics) và mạng truyền thông nội bộ IVN.
• Kỹ sư phát triển hệ thống nhúng và IoT ứng dụng trong quản lý phương tiện giao thông thông minh.

Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên môn cao bao gồm:

• Cơ sở lý thuyết và hướng dẫn chi tiết về cấu trúc gói tin CAN (ISO 11898), chuẩn kết nối vật lý OBD-II (SAE J1962 Type A/B), và bảng danh mục PID tiêu chuẩn SAE J1979 kèm công thức toán học giải mã dữ liệu cảm biến.
• Cấu trúc giải mã mã lỗi chẩn đoán động cơ DTC theo chuẩn 5 ký tự SAE J2012.
• Thiết kế mạch phần cứng tích hợp vi điều khiển ESP32 với chip SN65HVD230 và module truyền thông 4G SIM A7680C.
• Mô hình tổ chức cơ sở dữ liệu quan hệ MySQL cho hệ thống Telematics (CAR_MORNITORING) cùng phương pháp tích hợp bảng điều khiển Grafana với ứng dụng giao diện ReactJS.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống sử dụng vi điều khiển nào và kết nối với bus CAN qua chip thu phát nào? Hệ thống sử dụng vi điều khiển ESP32 (thông qua bo mạch WEMOS LOLIN32 Lite) có tích hợp sẵn CAN controller bên trong, kết hợp với chip thu phát CAN Transceiver SN65HVD230 (sử dụng mức nguồn 3.3V) để giao tiếp trực tiếp với hai dây tín hiệu CAN_H và CAN_L của cổng OBD-II trên ô tô.

Công thức giải mã dữ liệu vòng tua máy (RPM) từ phản hồi OBD-II được tính toán như thế nào? Tốc độ động cơ được truy xuất qua PID 0x0C thuộc Mode 01, dữ liệu phản hồi trả về gồm 2 byte dữ liệu ký hiệu là $A$ và $B$. Giá trị vòng tua máy thực tế được tính theo công thức chuẩn: $$\text{RPM} = \frac{(256 \times A) + B}{4} \quad (\text{vòng/phút})$$

Tại sao tín hiệu bàn đạp phanh không được lấy trực tiếp qua PID của OBD-II? Trong giao thức OBD-II tiêu chuẩn (SAE J1979), không có mã PID tiêu chuẩn công khai cho trạng thái phanh. Tín hiệu này thường nằm trong các bản tin CAN nội bộ độc quyền của từng hãng xe hoặc cần thiết bị phần cứng chuyên dụng. Do đó, nhóm tác giả chọn giải pháp đọc trực tiếp mức logic (HIGH/LOW) từ công tắc bàn đạp phanh vào chân GPIO của vi điều khiển ESP32 thông qua cơ chế ngắt phần cứng (interrupt).

Hệ thống xử lý tình huống nhiệt độ nước làm mát tăng cao bất thường ra sao? Nhiệt độ nước làm mát được lấy mẫu định kỳ 5 giây/lần thông qua PID 0x05 (công thức $A - 40$ đơn vị °C). Trong trường hợp giá trị cảm biến vượt quá ngưỡng an toàn được thiết lập là 105°C, hệ thống sẽ kích hoạt trạng thái cảnh báo khẩn cấp ngay lập tức về máy chủ để người quản lý kịp thời can thiệp bảo vệ động cơ.

Cơ sở dữ liệu của hệ thống gồm những bảng dữ liệu nào và lưu trữ thông tin gì? Hệ cơ sở dữ liệu MySQL mang tên CAR_MORNITORING gồm 4 bảng: Car_Data (lưu các thông số vận hành như RPM, tốc độ, nhiệt độ, bướm ga, phanh, tọa độ GPS theo mốc thời gian), Customer_Data (quản lý thông tin định danh khách thuê xe), Device_Data (quản lý thông tin phần cứng mạch giám sát) và User_Data (lưu trữ tài khoản và phân quyền người dùng).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế, mô phỏng hệ thống giám sát xe theo thời gian thực" của tác giả Nguyễn Đặng Quốc Hưng và Trương Nguyễn Đình Duy đã hoàn thành trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu và chế tạo hệ thống Telematics ứng dụng cho quản lý xe ô tô. Bằng việc kết hợp vi điều khiển ESP32, chip chuyển đổi CAN SN65HVD230, module 4G SIM A7680C và GPS, thiết bị đã đọc, giải mã chính xác các thông số động cơ chuẩn OBD-II và truyền ổn định về máy chủ trung tâm qua giao thức MQTT. Dữ liệu được tổ chức khoa học trong cơ sở dữ liệu MySQL và trực quan hóa chi tiết thông qua giao diện Web ReactJS và dashboard Grafana, tạo nên giải pháp kỹ thuật có tính ứng dụng thực tiễn cao cho bài toán quản lý và bảo trì phương tiện giao thông.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 Lý do chọn đề tài Trong bối cảnh ngành công nghiệp ô tô đang phát triển nhanh chóng, nhu cầu quản lý và giám sát phương tiện giao thông ngày càng gia tăng. Thị trường ô tô Việt Nam liên tục tăng trưởng – chỉ trong 5 tháng đầu năm 2025 tiêu thụ đã đạt khoảng 206.737 xe, tăng mạnh so với cùng kỳ năm trước – cho thấy số lượng phương tiện lưu thông lớn và ngày càng tăng. Đồng thời, xu thế ứng dụng công nghệ kết nối và IoT trong ô tô cũng rất rõ nét: một báo cáo dự báo số xe được tích hợp khả năng kết nối toàn cầu sẽ tăng từ 463 triệu (năm 2024) lên 1,4 tỷ vào năm 2034.

Trong tình hình đó, việc phát triển một hệ thống giám sát dữ liệu xe thời gian thực là cấp thiết để giúp các đơn vị quản lý dễ dàng theo dõi tình trạng phương tiện, phát hiện kịp thời các sự cố kỹ thuật hoặc vi phạm (như thay đổi lộ trình, trục trặc động cơ…), từ đó nâng cao hiệu quả vận hành và đảm bảo an toàn giao thông. Ứng dụng thực tiễn của đề tài rất rõ ràng. Các doanh nghiệp vận tải, cho thuê xe và cả cá nhân sử dụng xe sẽ được lợi từ hệ thống giám sát liên tục này. Các cảm biến IoT trên xe thu thập dữ liệu vận hành (mức nhiên liệu, áp suất lốp, nhiệt độ động cơ, v.) và truyền về trung tâm điều khiển.

Nhờ đó, có thể dự đoán sớm các hỏng hóc tiềm ẩn và lên kế hoạch bảo trì định kỳ, giúp giảm thiểu sự cố bất ngờ và kéo dài tuổi thọ phương tiện. Ngoài ra, hệ thống còn theo dõi hành vi lái xe (tốc độ, phanh gấp, tăng tốc đột ngột) và trạng thái môi trường xung quanh xe để cảnh báo kịp thời nguy cơ va chạm hoặc điều kiện lái không an toàn. Như vậy, việc giám sát thời gian thực không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa lộ trình và tiết kiệm nhiên liệu (qua phân tích dữ liệu lịch sử và lưu lượng giao thông), mà còn góp phần tăng cường an toàn cho lái xe, giảm thiểu tai nạn giao thông và tổn thất tài sản. Có thể nói, một hệ thống giám sát dữ liệu ô tô theo thời gian thực sẽ hỗ trợ đắc lực cho các bên liên quan trong việc nâng cao hiệu suất vận hành, chất lượng bảo trì và an toàn khi tham gia giao thông.

Với những lí do đó, với tính cấp thiết và ý nghĩa thực tiễn cao, nhóm quyết định tiến hành thực hiện đề tài “Nghiên cứu, thiết kế hệ thống giám sát dữ liệu xe ô tô theo thời gian thực” đề tài không chỉ góp phần giải quyết các vấn đề kĩ thuật quan trọng mà còn hoàn toàn phát triển cùng với xu hướng hiện đại, khi mà trong kỉ nguyên 4.0, sự bùng nổ của công nghệ IOT trở thành giải pháp đột phá cho ngành công nghiệp giao thông vận tải phát triển.2 Tình hình nghiên cứu 1.1 Trong nước Tại Việt Nam, chủ đề giám sát phương tiện thời gian thực thu hút sự quan tâm trong giới nghiên cứu và giáo dục. Nhiều đồ án, luận văn đã tập trung vào việc ứng dụng công nghệ IoT và viễn thông cho giám sát hành trình. Chẳng hạn, nhóm sinh viên tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Đề tài này xây dựng giải pháp kết nối các cảm biến trên xe với mạng IoT để theo dõi liên tục tình trạng phương tiện và cảnh báo sớm sự cố.

Bên cạnh đó, các luận văn thạc sĩ khác cũng nghiên cứu phát triển ứng dụng giám sát hành trình trên điện thoại di độn, nền tảng web, nhằm hỗ trợ người quản lý phương tiện theo dõi vị trí và lộ trình xe mọi lúc mọi nơi.