CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1. Tổng quan về hướng nghiên cứu Nhà thông minh ngày càng phát triển trong nước, ngoài nước và cùng với sự phát triển của công nghệ điện tử và mạng máy tính đã cho con người ngày càng dễ dàng áp dụng các công nghệ mới tới ngôi nhà thông minh. Công nghệ “Internet of Thing ” cũng đã giúp cho chúng ta có thể kết nối tất cả các thiết bị như cảm biến, thiết bị giám sát, truyền hình … lại với nhau giúp con người và thiết bị giao tiếp với nhau một cách dễ dàng. Theo khảo sát và thống kê của Cisco & Internet World Stats, năm 2013 có khoảng 10 tỷ thiết bị và xấp xỉ 7.14 tỷ người kết nối với môi trường Internet.
Và cũng theo báo cáo này năm 2020 có khoảng 50 tỷ thiết bị sẽ được kết nối Internet. Trong luận văn người thực hiện mô hình giả lập nhà thông minh sử dụng công nghệ Wireless Sensor Network sử dụng nhiều nút trạm (client node) để thu thập các dữ liệu từ toàn bộ ngôi nhà, những dữ liệu này sẽ được truyền tới vi xử lý trung tâm (master node) và truyền tải về máy chủ MySQL để lưu trữ, truyền về máy chủ giao diện web hiển thị cho người dùng, các cảnh báo sẽ được thiết lập tương ứng với các ngưỡng để thông báo cho người dùng các cảnh báo, báo động bằng ánh sáng, âm thanh và gởi qua dịch vụ mail của google bằng hệ thống openHab. Đồng thời sử dụng các thuật toán Machine Learning chạy trên môi trường Matlab để xử lý các thông tin từ cơ sở dữ liệu MySQL và kết quả cho thấy được tình trạng hoạt động của hệ thống xảy ra trong ngôi nhà. Hệ thống được xây dựng trên mô hình TCP/IP nên người sử dụng có thể truy cập dễ dàng truy cập qua dịch vụ Internet như Wireless, Fiber, hay 3G.
Các nút mạng chính tham gia vào hệ thống được cấp địa chỉ IP bởi máy chủ DHCP.1 Tổng quan sơ đồ hệ thống 1. Các kết quả nghiên cứu trong nước BKAV [1] là một trong các doanh nghiệp Việt Nam nghiên cứu khá sớm các dòng sản phẩm ứng dụng nhà thông minh và có triển lãm về công nghệ điện tử, tiêu dùng Consumer Electronics Show - CES 2015 đã diễn ra tại Las Vegas (Mỹ). Nhà thông minh của BKAV sử dụng công nghệ 3D cho từng căn phòng của nhà thông minh. Khi có người bước vào ngôi nhà, hệ thống chiếu sáng tự động bật nhờ các thiết bị cảm biến hồng ngoại.
Hệ thống chiếu sáng còn được thiết kế để tùy biến điều chỉnh ánh sáng, màu sắc. theo sở thích của chủ nhân, đồng thời có thể kết hợp với các thiết bị khác trong nhà như: rèm cửa, âm thanh, thiết bị chiếu phim… tạo ra sự tiện nghi, thoải mái. Chẳng hạn, khi thiết bị chiếu phim hoạt động, các đèn chiếu sáng tự động giảm độ sáng, đồng thời hệ thống rèm mành cũng tự động khép lại để tạo môi trường ánh sáng của một phòng chiếu phim. Để điều khiển các thiết bị điện tử gia dụng trong ngôi nhà SmartHome, người sử dụng có thể tương tác trên giao diện cảm ứng của máy tính bảng (tablet), được đặt ở những vị trí thuận tiện trong nhà hoặc sử dụng điện 3 thoại di động 3G.
Giao diện này được thiết kế đồ họa 3D với công nghệ điều khiển trực quan, mô phỏng lại toàn bộ ngôi nhà cùng các thiết bị trong gia đình. Nghiên cứu: Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh: Nhận diện và điều khiển trạng thái vật thể qua IP CAMERA [2], của tác giả Nguyễn Đình Anh Cương, TS Nguyễn Việt và Th.S Vũ Quang Dũng , Trường đại học công nghệ, đề tài đưa ra mô hình hệ thống giám sát và điều khiển cho nhà thông minh bằng tín hiệu nhận về từ camera và mô đun điều khiển các thiết bị trong gia đình được kết nối với máy tính. Ở nghiên cứu này nhóm tác giả sử các thuật toán xử lý ảnh để nhận diện và giám sát nhà toàn hộ hệ thống ngôi nhà từ các hệ thống Camera IP. Nghiên cứu thiết kế ngôi nhà thông minh của Tác giả: TS Nguyễn Duy Trung – Giảng viên XTH- Trường Đại học Điện lực [3], bài báo sử dụng bộ điều khiển PLC và thiết kế phần mềm giám sát WinCC giúp chúng ta có thể dễ dàng thực hiện được một cách rất chính xác và thân thiện với con người.
PLC như một bộ điều khiển thân thiện với mỗi người sử dụng trong cuộc sống của họ. Việc lựa chọn PLC để điều khiển không chỉ bởi đó là một sự lựa chọn cho độ tin tin cậy cao đối với người sử dụng mà nó còn dễ dàng trong việc lập trình, cho phép thay đổi nhanh chóng chương trình điều khiển, có nhiều module chức năng cho phép thực hiện các điều khiển phức tạp tạo nhiều thuận lợi cho người lập trình. Các kết quả nghiên cứu nước ngoài Nghiên cứu “Tiếp cận tối ưu năng lượng cho ứng dụng nhà thông minh” của nhóm tác giả Yann-Chang Huang, Chao-Ming Huang, Kun-Yuan Huang và Chien-Yuan Liu [4] được đăng trên tạp chí hội nghị trí tuệ thông minh nhân tạo và tính toán mềm, nhóm này nghiên cứu những cách tiếp cận các phương pháp tối ưu cho các ứng dụng nhà thông mình, các tiếp cận khác nhau như là logic mờ, mạng nở trôn, phương pháp heuristic, phương pháp tiếp cận dựa trên sự tiến hóa. Phương pháp logic mờ đã được sử dụng để kết hợp các nguồn thông tin khác nhau và dùng cơ chế suy luận sử dụng các định luật IF-THEN, tuy nhiên đặc tính chắc chắn của phương pháp logic mờ, như là tìm tự nhiên hàm thành viên và định nghĩa các luật mờ bằng kinh nghiệm của 4 chuyên gia, giới hạn hệ thống thực hiện trong các ứng dụng thời gian thực.
Phương pháp trí tuệ nhân tạo bao gồm phương pháp logic mờ, mạng nơ trôn và phương pháp tiến hóa cho phép thực hiện mạnh mẽ hơn, điều khiển phức tạp hơn, đưa ra các quyết định và quản lý hệ thống. Hệ thống điều khiển không minh lại là phương pháp tốt nó không quá phức tạp mà mô hình tính toán các thông số phi tuyến được phát triển. Nghiên cứu “Nâng cao hệ thống bảo mật chi phí thấp sử dụng cảm biến, ardiomo và mô đun giao tiếp GSM” của nhóm tác giả Vaibhav Sharma, Chirag Fatnani , Pranjal katara, Vishnu Shankar [5] được trình bày tại hội nghị “EEE TechSym 2014 Satellite Conference”, đại học VIT trong bài báo cáo này nhóm tác giả đã trình bày đo lường bảo mật cho nhà sử dụng các cảm biến có sẵn như PIR, cảm biến xấp xỉ Hall Effect. Dữ liệu từ các cảm biến được nhận và truyền tới Arduino Uno hoạt động như vi xử lý, trong trường hợp các trường hợp cảnh báo xảy ra,vi xử lý sẽ chuyển các tín hiệu tới người dùng thông qua mạng GSM.
Cảm biến LM35 đã được sử dụng để ngăn chặn các tai nạn về lửa có thể xảy ra. Cảm biến phát hiện hoạt bằng sóng hồng ngoại thụ động sẽ dò tìm hành vi chuyển động của đối tượng trong khi cảm biến Hall Effect dò hoạt động trạng thái của các cửa. Và vì vậy sẽ đảm bảo cho ngôi nhà an toàn và bảo mật. Nghiên cứu “Chuyển mạch thông minh sử dụng Android cho hệ thống nhà thông minh” của tác giả ABDURRAHMAN BIN SURATMAN nghiên cứu tại trường đại học TEKNOLOGI MALAYSIA [6], trong bài nghiên cứu này tác giả đã thiết kế hệ thống Điều khiển Thông minh mà có thể điều khiển không dây sử dụng cảm biến hồng ngoại và có thể truy cập điều khiển chuyển mạch từ điện thoại thông minh hoặc máy tính qua kết nối internet.
Hệ thống này sử dụng vi xử lý Arduino Pro Mini để điều khiển nhận các tín hiệu từ cảm biến hồng ngoại hoặc là điện thoại thông minh. Sử dụng nRF24L01 để truyền và nhận các tín hiệu chuyển mạch giữa vi xử lý và điện thoại thông minh. Người dùng có thể giám sát và điều khiển các ứng dụng nhà thông minh bất cứ nơi đâu thông qua điện thoại thông minh. Tính cấp thiết của khoa học đề tài Các thiết bị ngày càng được kết nối với nhau thông qua mạng Internet và các thiết bị trong ngôi nhà ngày càng có xu hướng gắn kết với nhau tập trung để dễ dàng quản lý, giám sát.
Luận văn sử dụng mã nguồn mở phần cứng và phần mềm để phát triển hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển hệ thống nhà thông minh với chi phí thấp, đồng thời hệ thống sử dụng công nghệ giao tiếp theo chuẩn không dây RF giúp hệ thống linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Giao diện điều khiển thân thiện, dễ dàng sử dụng bằng giao diện web tương thích với mọi hệ điều hành và trình duyệt giúp người dùng dễ dàng nhận các cảnh báo, điều khiển một cách dễ dàng thuận tiện nhanh chóng qua môi trường Internet. Luận văn cũng sử dụng cơ sở dữ liệu MySql và thuật toán Machine Learning trên Matlab phân tích xử lý các số liệu đã thu thập được. Mục đích nghiên cứu, khách thể và đối tượng nghiên cứu Mục đích nghiên cứu là xây dựng mô hình mô phỏng hệ thống nhà thông minh, đồng thời tối ưu hóa hệ thống thu thập dữ liệu, giám sát, điều khiển cho ngôi nhà thông minh, sử dụng các thuật toán Machine Learning để phân tích, xử lý các số liệu để xác định được mối tương quan giữa các thành phần và tình trạng của ngôi nhà.
Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn đề tài Nhiệm vụ đề tài phải thu thập được dữ liệu từ các điểm truy cập của ngôi nhà và lưu vào cơ sở dữ liệu trung tâm. Đồng thời đưa ra được các cảnh báo khi có bất kỳ vấn đề nào của ngôi nhà. Sử dụng giải thuật phân loại dự báo Machine Learning để phân tích các số liệu đã thu thập được và đưa ra các khuyến nghị cho ngôi nhà. Giới hạn của đề tài là tập trung xây dựng hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển ngôi nhà bằng cảm biến.
Sử dụng môi trường Matlab để áp dụng thuật toán Machine Learning tính toán các số liệu của ngôi nhà. Phương pháp nghiên cứu Người thực hiện tìm hiểu các đề tài, nghiên cứu đã thực hiện trong và ngoài nước. Tiến hành tham khảo để rồi chọn lựa phần cứng để làm mô hình cho luận văn với mục đích để làm mô hình mô phỏng hệ thống nhà thông minh. Phần cứng người thực 6 hiện lựa chọn ở đề tài này là các cảm biến có sẵn ở thị trường trong nước như cảm biến nhiệt độ độ ẩm, cảm biến mưa, cảm biến khói ….