I. Thiết kế xe thông minh
Phần này tập trung vào việc thiết kế xe thông minh với mục tiêu tạo ra một hệ thống tự động hóa có khả năng nhận diện và phản ứng với môi trường xung quanh. Đồ án sử dụng các công nghệ hiện đại như IoT, cảm biến xe thông minh, và hệ thống điều khiển tự động để xây dựng mô hình. Các linh kiện phần cứng như ESP32-CAM, module GPS GY-NEO 6M, và cảm biến siêu âm được tích hợp để đảm bảo tính năng và hiệu suất của hệ thống.
1.1. Công nghệ IoT trong xe
Ứng dụng IoT trong xe được nhấn mạnh như một yếu tố quan trọng giúp kết nối và điều khiển hệ thống từ xa. Công nghệ này cho phép xe thông minh giao tiếp với các thiết bị khác, thu thập dữ liệu, và đưa ra quyết định dựa trên thông tin thời gian thực.
1.2. Cảm biến xe thông minh
Các cảm biến xe thông minh như cảm biến siêu âm và camera ESP32-CAM được sử dụng để thu thập dữ liệu môi trường. Những cảm biến này giúp hệ thống nhận diện vật cản, biển báo giao thông, và các đối tượng khác trên đường.
II. Mô hình điều khiển xe
Phần này trình bày chi tiết về mô hình điều khiển xe được xây dựng trong đồ án. Hệ thống bao gồm các khối chức năng như khối hiển thị, khối điều khiển động cơ, và khối định vị GPS. Mô hình được thiết kế để hoạt động ở hai chế độ: Manual và Auto, với khả năng chuyển đổi linh hoạt giữa hai chế độ.
2.1. Khối điều khiển động cơ
Khối điều khiển động cơ sử dụng module L298N để điều khiển các động cơ DC giảm tốc. Khối này đảm bảo xe di chuyển mượt mà và phản ứng nhanh với các lệnh điều khiển từ hệ thống trung tâm.
2.2. Khối định vị GPS
Module GPS GY-NEO 6M được tích hợp để cung cấp thông tin vị trí chính xác của xe. Dữ liệu từ GPS được sử dụng để định vị và điều hướng xe trong chế độ tự động.
III. Đồ án tốt nghiệp điện tử viễn thông
Đồ án này là một phần của chương trình đồ án tốt nghiệp điện tử viễn thông, tập trung vào việc áp dụng kiến thức lý thuyết vào thực tiễn. Sinh viên sử dụng các công cụ lập trình như Arduino IDE, Visual Studio Code, và Google Colab để phát triển phần mềm điều khiển và xử lý dữ liệu.
3.1. Phát triển phần mềm điều khiển xe
Phần mềm điều khiển được phát triển bằng ngôn ngữ C và Python, với sự hỗ trợ của các thư viện như YOLO v8 để nhận diện đối tượng. Quá trình huấn luyện mô hình được thực hiện trên Google Colab để tối ưu hóa hiệu suất.
3.2. Kiểm tra và đánh giá hệ thống
Hệ thống được kiểm tra và đánh giá thông qua các bài thử nghiệm thực tế. Kết quả cho thấy khả năng nhận diện biển báo và đèn tín hiệu giao thông của hệ thống đạt độ chính xác cao, đáp ứng được yêu cầu của đề tài.
IV. Ứng dụng thực tế và hướng phát triển
Đồ án không chỉ dừng lại ở việc xây dựng mô hình mà còn hướng đến các ứng dụng thực tế trong đời sống và công nghiệp. Hệ thống có tiềm năng được áp dụng trong các phương tiện giao thông thông minh, giúp giảm thiểu tai nạn và tối ưu hóa lộ trình di chuyển.
4.1. Phát triển công nghệ xe tự lái
Công nghệ xe tự lái là một trong những hướng phát triển chính của đồ án. Việc tích hợp thêm các cảm biến và cải thiện thuật toán xử lý dữ liệu sẽ giúp hệ thống trở nên thông minh và đáng tin cậy hơn.
4.2. Mở rộng ứng dụng IoT
Việc mở rộng ứng dụng IoT trong xe thông minh sẽ giúp kết nối hệ thống với các dịch vụ đám mây, từ đó nâng cao khả năng quản lý và điều khiển từ xa.
