Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ô nhiễm môi trường do rác thải sinh hoạt và công nghiệp đang là vấn đề cấp bách đối với xã hội. Khối lượng chất thải thải ra hằng ngày rất lớn, trong khi công tác thu gom tại Việt Nam phần lớn vẫn dựa vào sức lao động thủ công thông qua các phương tiện truyền thống như xe đẩy tay hoặc xe thu gom cơ giới có người lái trực tiếp. Phương thức này làm tiêu tốn nhiều thời gian, sức lực của công nhân vệ sinh và tiềm ẩn nguy cơ phơi nhiễm trực tiếp với các chất thải độc hại.

Trên thế giới, các hệ thống robot thu gom rác tự động hoặc điều khiển từ xa đã được phát triển nhưng chủ yếu áp dụng ở quy mô hẹp như trường học, bệnh viện hay khu vui chơi giải trí với dung tích thùng chứa hạn chế. Trước thực tiễn đó, đồ án tốt nghiệp "Điều khiển xe thu gom rác thải từ xa bằng smartphone" do sinh viên Phạm Trí Nhân và Trịnh Quốc Toản (ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Khoa Đào tạo Chất lượng cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh) thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Ngô Lâm (tháng 08/2020), nhằm mục đích ứng dụng công nghệ vi xử lý và truyền thông không dây để tự động hóa khâu thu gom rác ở quy mô lớn hơn.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được tác giả xác định thông qua việc thiết kế và chế tạo một mô hình xe phần cứng tích hợp 6 chức năng cụ thể:

  1. Chức năng điều khiển xe bằng giọng nói thông qua ứng dụng Google Assistant.
  2. Chức năng điều khiển xe bằng giọng nói thông qua ứng dụng Android tự phát triển.
  3. Chức năng điều khiển thủ công (manual) thông qua giao diện nút bấm trên ứng dụng Android.
  4. Chức năng thu thập dữ liệu định vị GPS (tọa độ kinh độ, vĩ độ và địa chỉ).
  5. Chức năng hiển thị và theo dõi vị trí xe trực quan trên nền tảng bản đồ Google Maps tích hợp trong ứng dụng di động.
  6. Chức năng điều khiển đóng/mở nắp thùng chứa rác từ xa bằng ứng dụng Android.

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là mô hình xe thu gom rác thải điều khiển từ xa. Phạm vi nghiên cứu dừng lại ở mức độ chế tạo mô hình thực nghiệm có kích thước 30 x 20 x 10 cm, thử nghiệm khả năng truyền nhận tín hiệu qua giao thức mạng không dây cục bộ (Wi-Fi), kiểm tra độ nhạy của thuật toán nhận dạng giọng nói tiếng Việt và khả năng chốt tọa độ của module GPS trong các điều kiện môi trường thực tế (trong nhà và ngoài trời).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án được xây dựng dựa trên sự tích hợp giữa các nền tảng phần cứng nhúng, lý thuyết truyền thông vô tuyến, nguyên lý định vị vệ tinh và công nghệ xử lý tiếng nói tự động:

  • Nền tảng xử lý và điều khiển: Sử dụng máy tính nhúng Raspberry Pi Model 3B+ (vi xử lý Broadcom BCM2837B0, quad-core ARM Cortex-A53 64-bit xung nhịp 1.4 GHz, RAM 1GB LPDDR2, chạy hệ điều hành Raspbian nhân Linux) đóng vai trò bộ điều khiển trung tâm và máy chủ (web server) nội bộ. Kết hợp vi điều khiển Arduino Uno R3 (chip 8-bit ATmega328, xung nhịp 16 MHz, bộ nhớ Flash 32KB, SRAM 2KB) chuyên trách tiếp nhận và xử lý dữ liệu thô từ cảm biến trước khi truyền tiếp sang máy tính nhúng.
  • Lý thuyết truyền thông mạng không dây (Wi-Fi): Ứng dụng chuẩn IEEE 802.11 b/g/n/ac tích hợp sẵn trên chip anten của bo mạch Raspberry Pi để thiết lập mạng giao tiếp nội bộ qua địa chỉ giao thức Internet (IP). Dữ liệu lệnh điều khiển và phản hồi trạng thái giữa điện thoại thông minh và xe được truyền trực tiếp qua cổng mạng không dây nội bộ.
  • Hệ thống định vị toàn cầu (GPS): Dựa trên nguyên lý thu nhận tín hiệu vô tuyến tần số L1 (1575.42 MHz) dải UHF từ chùm vệ tinh NAVSTAR của Không quân Hoa Kỳ. Máy thu giải mã bức điện định vị (Navigation Message gồm 25 khung, mỗi khung 1500 bit chứa mã giả ngẫu nhiên C/A, lịch thiên văn Ephemeris và lịch vệ tinh Almanac) để tính toán khoảng cách đến tối thiểu 3 đến 4 vệ tinh, từ đó xác định tọa độ kinh độ, vĩ độ theo thời gian thực.
  • Công nghệ nhận dạng giọng nói tự động (ASR - Automated Speech Recognition) và chuyển lời nói thành văn bản (STT - Speech to Text): Ứng dụng giải pháp trí tuệ nhân tạo và học sâu của Google thông qua hai phương thức: tích hợp trợ lý ảo Google Assistant và sử dụng bộ nhận dạng giọng nói tích hợp sẵn trong nền tảng Android. Tín hiệu âm thanh thu nhận qua micro điện thoại được phân tích phổ biên độ ngắn hạn (short-term amplitude spectrum), phân lớp mẫu âm vị và giải mã ngữ nghĩa thành chuỗi văn bản ký tự tiếng Việt.
  • Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Nhóm tác giả áp dụng phương pháp phân tích - tổng hợp tài liệu chuyên ngành, kế thừa các thư viện mã nguồn mở trên GitHub, nghiên cứu tài liệu kỹ thuật của nhà sản xuất linh kiện; kết hợp phương pháp thiết kế phần cứng theo khối chức năng, mô phỏng kết nối mạch trên phần mềm Proteus và tiến hành chế tạo, lắp ráp mạch thực tế để kiểm tra khả năng vận hành của hệ thống cơ điện tử.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống được thiết kế theo cấu trúc module phân tầng, kết hợp giữa phần cứng nhúng trên khung xe và ứng dụng điều khiển di động trên nền tảng Android.

Kiến trúc phần cứng và sơ đồ kết nối

Phần cứng của hệ thống được chia thành 9 khối chức năng chính xoay quanh bộ điều khiển Raspberry Pi 3B+:

Khối chức năng Linh kiện / Thiết bị sử dụng Thông số kỹ thuật chính Vai trò và giao tiếp phần cứng
Xử lý trung tâm Raspberry Pi 3 Model B+ SoC BCM2837B0 @1.4GHz, RAM 1GB, OS Raspbian Đóng vai trò máy chủ trung tâm, nhận lệnh qua Wi-Fi, điều khiển PWM động cơ và cơ cấu chấp hành.
Thu thập GPS Mạch GY-NEO 6M V2 (U-blox) Điện áp 3.3V–5V, baud 9600, anten sứ 12x12mm Thu tín hiệu vệ tinh, chân Tx kết nối chân số 2 của Arduino Uno R3.
Tiền xử lý GPS Arduino Uno R3 MCU ATmega328, điện áp hoạt động 5V DC Đọc mã chuẩn NMEA/ASCII từ GPS, giải mã kinh/vĩ độ, truyền về Raspberry Pi qua cáp nạp (giao tiếp UART).
Điều khiển động cơ Module Driver L298N (Cầu H kép) IC L298N, áp vào 5–30V, dòng tải tối đa 2A/cầu Điều khiển độc lập hướng quay và vận tốc 4 động cơ DC kéo bánh xe.
Cơ cấu đóng/mở nắp Động cơ RC Servo 9G SG90 Kích thước 23x12.2x29mm, góc quay PWM, tốc độ 0.3s/60° Đóng và mở nắp thùng chứa rác, nối trực tiếp với chân GPIO17 của Raspberry Pi.
Phát âm thanh Module ghi/phát ISD1820 Điện áp 2.4–5.5V, lưu trữ tối đa 10 giây Kích hoạt phát cảnh báo âm thanh tới người dân khi xe thực hiện gom rác.
Báo trạng thái Đèn LED đơn Nguồn DC Báo hiệu trạng thái đóng nguồn và tình trạng hoạt động của bo mạch.
Nguồn máy chủ Mạch Lithium Battery Power Pack Dung lượng 3800mAh, áp ra 5.1V ± 0.1V, dòng xả 1.8A Cấp nguồn nuôi riêng biệt cho bo mạch tính toán Raspberry Pi 3B+ qua cổng Micro USB.
Nguồn động lực 3 cell pin Li-ion 3.7V mắc nối tiếp Điện áp danh định 11.1V, dòng cấp cực đại 2.6A Đấu nối trực tiếp vào cọc nguồn 12V và GND của mạch công suất L298N để cấp tải cho 4 động cơ DC.

Sự phân chia chân điều khiển trên thanh cắm GPIO của Raspberry Pi bao gồm:

  • Chân số 11 (GPIO17): Xuất xung PWM điều khiển góc mở Servo SG90 theo công thức: $$\text{Duty Cycle (DC)} = \frac{\text{Góc}}{18} + 2$$
  • Chân số 16 (GPIO23) và chân số 18 (GPIO24): Nối chân IN1 và IN2 của driver L298N để đảo chiều hai động cơ DC bên phải.
  • Chân số 29 (GPIO5) và chân số 32 (GPIO12): Nối chân IN3 và IN4 của driver L298N để điều khiển chiều quay hai động cơ DC bên trái.
  • Chân số 31 (GPIO6) và chân số 37 (GPIO26): Đấu nối vào chân băm xung ENA và ENB của L298N. Tần số xung kích chọn $f = 50\text{ Hz}$ (tương ứng chu kỳ $T = \frac{1}{50} = 0.02\text{ s} = 20\text{ ms}$). Thiết lập hệ số đầy xung $DC = 40%$ dẫn đến thời gian mở $T_{\text{on}} = 0.4 \times 20 = 8\text{ ms}$ và thời gian ngắt $T_{\text{off}} = 20 - 8 = 12\text{ ms}$.

Bảng tổng hợp mức tiêu thụ điện năng của toàn hệ thống:

STT Thiết bị, linh kiện Điện áp tiêu thụ Dòng điện tiêu thụ
1 Module GPS GY-NEO 6M V2 3.3V 10 mA
2 Module Driver L298N 11.1V 2.6 A
3 Bo mạch Raspberry Pi 3B+ 5V 2.5 A
4 Bo mạch Arduino Uno R3 5V 30 mA
5 Module âm thanh ISD1820 3.7V 350 mA
6 Động cơ Servo SG90 5V 30 mA

Thiết kế phần mềm và giải thuật điều khiển

Phần mềm điều khiển hệ thống gồm hai thành phần: chương trình xử lý dịch vụ trên Raspberry Pi viết bằng ngôn ngữ Python và phần mềm ứng dụng di động cài đặt trên smartphone Android xây dựng qua công cụ đồ họa MIT App Inventor 2.

  • Chương trình máy chủ Python: Khởi tạo socket lắng nghe tín hiệu HTTP/IP gửi tới từ smartphone. Khi nhận được chuỗi điều khiển dạng văn bản hoặc mã lệnh thủ công, chương trình ánh xạ tương ứng tới các hàm kích hoạt chân GPIO logic (0 hoặc 1) và phát xung PWM để điều khiển các khối công suất.
  • Ứng dụng di động (Android App): Được thiết kế tích hợp giao diện điều khiển đa phương thức:
    • Khối nhận dạng giọng nói: Khi người dùng bấm phím voice_input, biến trạng thái được kích hoạt lên mức cao để mở bộ thu âm micro điện thoại. Sau khi ghi nhận âm thanh, hệ thống ASR tự động phân tích và chuyển đổi thành chuỗi văn bản (STT), hiển thị trực tiếp lên màn hình.
    • Khối so sánh chuỗi lệnh: Chuỗi văn bản sau chuyển đổi được thuật toán đưa vào bộ so sánh chuỗi logic với tập 5 khẩu lệnh cơ sở: "tiến", "lùi", "trái", "phải" và "dừng". Khi điều kiện trùng khớp, ứng dụng tự động đóng gói dữ liệu và gửi theo địa chỉ IP của web server Raspberry Pi qua mạng Wi-Fi.
    • Khối điều khiển bằng tay (manual): Gồm các nút bấm điều hướng trực quan (Tiến, Lùi, Trái, Phải, Stop) và nút bấm đóng/mở nắp thùng rác, phát tín hiệu lệnh tương ứng mà không cần chuyển đổi âm thanh.
    • Khối hiển thị vị trí: Khi xe nhận lệnh dừng, tín hiệu tọa độ trả về từ Arduino (nhận từ NEO 6M V2) sẽ được chuyển tiếp từ Raspberry Pi lên điện thoại, ứng dụng tự động nạp vị trí lên giao diện Google Maps để người điều khiển giám sát vị trí thùng rác.

Nội dung chính theo từng chương

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

Chương 1 trình bày tình hình nghiên cứu các phương tiện thu gom rác trong nước và quốc tế, nêu rõ tính cấp thiết của việc áp dụng giải pháp tự động hóa nhằm bảo vệ sức khỏe người lao động và giảm thiểu ô nhiễm môi trường. Tác giả phân tích hạn chế của các loại robot thu gom rác cỡ nhỏ hiện hành trên thế giới, từ đó xác lập mục tiêu thiết kế mô hình xe thu gom rác điều khiển từ xa qua smartphone với sức chứa lớn hơn và tính năng linh hoạt hơn. Bố cục tổng thể của báo cáo tốt nghiệp gồm 5 chương kèm danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục kỹ thuật cũng được định hình rõ ràng tại chương này.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

Chương 2 tổng hợp toàn bộ các lý thuyết kỹ thuật nền tảng phục vụ cho đồ án. Tác giả tập trung mô tả chi tiết:

  • Cấu trúc phần cứng bo mạch Raspberry Pi, sơ đồ chân GPIO, cổng kết nối ngoại vi (DSI, CSI, HDMI, USB, Audio), thông số kỹ thuật bộ xử lý BCM2837B0 và các hệ điều hành tương thích (tập trung vào Raspbian).
  • Lịch sử phát triển và đặc tính kỹ thuật của các chuẩn mạng không dây Wi-Fi (IEEE 802.11, 802.11b, 802.11a, 802.11g, 802.11n, 802.11ac), cấu trúc mạng không dây nội bộ qua router và các băng tần vô tuyến 2.4 GHz, 5 GHz.
  • Cấu tạo và thông số kỹ thuật của bo mạch vi điều khiển Arduino Uno R3 dựa trên chip ATmega328 họ 8-bit AVR.
  • Khái niệm về ngôn ngữ lập trình Python, đặc tính cú pháp rõ ràng, cấu trúc dữ liệu và tính tương thích đa nền tảng.
  • Cơ chế vận hành của Hệ thống định vị toàn cầu GPS (cấu trúc 3 thành phần: không gian với 30 vệ tinh, trạm kiểm soát mặt đất 2 SOPS/AFSCN, và thiết bị người dùng; cấu trúc bức điện Navigation Message 25 frame, tần số dân sự L1 1575.42 MHz dải UHF) cùng các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác (WAAS, DGPS).
  • Quá trình nhận dạng tiếng nói tự động (ASR, STT), mô hình nhận dạng mẫu (phân tích đặc tính phổ thời gian ngắn, phân lớp mẫu, xử lý ngôn ngữ) và những đặc thù khi nhận dạng ngôn ngữ đơn âm, không biến hình như tiếng Việt; từ đó giới thiệu công cụ thiết kế ứng dụng MIT App Inventor 2.

CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

Đây là chương nội dung kỹ thuật trọng tâm, trình bày toàn bộ quá trình thiết kế hệ thống từ yêu cầu bài toán đến sơ đồ nguyên lý mạch điện và giải thuật phần mềm:

  • Thiết lập sơ đồ khối chức năng của toàn bộ hệ thống gồm 13 khối thành phần và quy trình tương tác 3 bước khi cấp nguồn vận hành.
  • Phân tích và lựa chọn linh kiện: so sánh phương án sử dụng module GPS SIM808 với module GY-NEO 6M V2 (chọn NEO 6M V2 do giá thành rẻ, điện áp tiêu thụ thấp và kết nối ổn định); lựa chọn Arduino Uno R3 làm mạch đệm tiền xử lý dữ liệu NMEA tránh nguy cơ xung điện áp làm cháy chân Raspberry Pi; chọn module cầu H L298N để lái 4 động cơ DC; chọn Servo SG90 để nâng hạ cửa hầm rác; chọn module ISD1820 cho chức năng ghi âm phát loa cảnh báo.
  • Thiết kế mạch nguồn độc lập chống sụt áp: mạch cấp nguồn pin Lithium 3800mAh cho bo tính toán và bộ 3 cell pin Li-ion 11.1V cho hệ thống động cơ.
  • Xây dựng 9 lưu đồ giải thuật phần mềm: lưu đồ tổng quát hệ thống, giải thuật nhận diện giọng nói, giải thuật so sánh kết quả chuyển đổi giọng nói, giải thuật điều khiển manual, giải thuật truyền nhận dữ liệu giữa Raspberry Pi và smartphone, giải thuật trích xuất tọa độ GPS và hiển thị bản đồ Google Maps.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN

Chương 4 công bố các kết quả thực nghiệm sau khi hoàn thiện chế tạo và tích hợp hệ thống:

  • Kết quả phần cứng: Hoàn thiện mô hình xe thu gom rác thực tế với kích thước vật lý 30 x 20 x 10 cm, đấu nối dây hoàn chỉnh giữa Raspberry Pi 3B+, Arduino Uno R3, mạch driver L298N, module GPS GY-NEO 6M V2, cơ cấu servo SG90 và hệ thống pin cấp nguồn.
  • Kết quả phần mềm và giao diện: Triển khai thành công ứng dụng trên điện thoại thông minh Android gồm: màn hình giao diện chính, giao diện nút bấm điều khiển manual, khung hiển thị kết quả chuyển đổi giọng nói STT, màn hình lưu trữ danh sách tọa độ GPS và giao diện Google Maps tích hợp hiển thị chính xác vị trí xe. Hệ thống ghi nhận khả năng kết nối không dây nội bộ giữa smartphone và máy chủ web Raspberry Pi ổn định.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Chương kết kết luận về mức độ hoàn thành mục tiêu thiết kế của nhóm tác giả, đồng thời nghiêm túc chỉ ra các điểm giới hạn còn tồn tại về độ trễ định vị, phạm vi điều khiển sóng nội bộ và đề xuất các giải pháp kỹ thuật cụ thể để nâng cấp mô hình trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Đồ án đã chế tạo thành công một mô hình mẫu thử nghiệm hoạt động ổn định với các kết quả cụ thể được kiểm chứng qua số liệu thực tế:

  • Về khả năng điều khiển di chuyển và cơ cấu chấp hành: Xe tiếp nhận và phản hồi chính xác các khẩu lệnh điều khiển dạng giọng nói ("tiến", "lùi", "trái", "phải", "dừng") cũng như qua giao diện phím bấm tay trên ứng dụng Android. Hệ thống cơ cấu servo SG90 phản hồi chuẩn xác theo tín hiệu điều khiển để đóng và mở nắp thùng chứa rác với chu kỳ xung PWM tính toán đạt hệ số đầy $DC = 40%$.
  • Về số liệu thực nghiệm module định vị GPS GY-NEO 6M V2:
    • Thời gian khóa tín hiệu vệ tinh ban đầu (Cold start): Trong không gian kín hoặc phòng khuất, thời gian bắt được tín hiệu từ tối thiểu 3 vệ tinh dao động từ 40 đến 50 phút. Trong không gian thoáng đãng ngoài trời, thời gian bắt tín hiệu rút ngắn xuống còn 20 đến 30 phút.
    • Độ chính xác định vị: Sau khi hoàn tất việc khóa tọa độ vệ tinh, sai số sai lệch vị trí của mạch định vị nằm trong khoảng từ 5 đến 10 mét.
    • Thời gian cập nhật khi dịch chuyển: Khi xe thay đổi vị trí từ 3 đến 5 mét, module cần thời gian trễ từ 1 đến 3 phút để bắt lại và ổn định tọa độ tín hiệu mới.
  • Đóng góp của đồ án: Tác giả đã tích hợp thành công giải pháp điều khiển đa phương thức (giọng nói AI thông qua Google STT và phím ảo manual) vào một mô hình phương tiện vệ sinh đô thị quy mô nhỏ. Giải pháp sử dụng Arduino làm bộ đệm xử lý tín hiệu UART cho module GPS giúp loại bỏ nguy cơ chênh lệch mức logic gây hỏng vi xử lý trung tâm Raspberry Pi, đồng thời việc thiết lập hai khối nguồn pin riêng biệt (pin Lithium 3800mAh cho Pi và 3 cell pin Li-ion 11.1V/2.6A cho động cơ) đảm bảo khả năng cách ly dòng khởi động, chống hiện tượng sụt áp khởi động làm khởi động lại máy chủ nhúng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên giới hạn thực nghiệm được nêu trong văn bản, đồ án còn tồn tại một số hạn chế:

  • Module GPS GY-NEO 6M V2 có thời gian bắt sóng vệ tinh lần đầu quá dài (mất tới 40-50 phút trong nhà và 20-30 phút ngoài trời); độ trễ cập nhật khi di chuyển còn cao (1-3 phút cho quãng dịch chuyển ngắn 3-5m) và phụ thuộc lớn vào điều kiện che chắn vật lý của môi trường xung quanh.
  • Hệ thống truyền thông hiện tại phụ thuộc vào kết nối mạng Wi-Fi cục bộ do router hoặc hotspot cung cấp với địa chỉ IP nội bộ, do đó giới hạn phạm vi điều khiển trong bán kính vùng phủ sóng mạng không dây.
  • Kinh phí thực hiện có hạn dẫn tới kích thước thùng chứa rác của mô hình còn nhỏ (30 x 20 x 10 cm), động cơ và khung vỏ chưa đủ tải trọng để thu gom các loại rác thải có khối lượng thực tế trong môi trường đô thị.

Các hướng phát triển tiếp theo được tác giả đề xuất:

  • Nâng cấp module định vị và anten thu sóng chất lượng cao hơn để rút ngắn thời gian chốt tọa độ vệ tinh ban đầu và giảm thiểu sai số đo đạc dưới 3 mét.
  • Tích hợp module truyền thông qua mạng di động viễn thông (3G/4G/5G hoặc module GSM/GPRS) cho phép điều khiển và giám sát hành trình phương tiện từ bất kỳ khoảng cách nào qua Internet thay vì mạng Wi-Fi nội bộ.
  • Trang bị thêm các cảm biến siêu âm hoặc cảm biến laser (LiDAR) để phát hiện và tránh vật cản tự động, hướng tới khả năng tự hành hoàn toàn mà không cần sự can thiệp liên tục từ người điều khiển.
  • Mở rộng kích thước khung gầm, thay thế động cơ tải trọng cao hơn và bổ sung cơ cấu nén rác tự động trong thùng chứa.

Giá trị tham khảo

Báo cáo đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo phù hợp cho sinh viên các ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Truyền thông, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Công nghệ Máy tính và Cơ điện tử đang thực hiện các đề tài về hệ thống nhúng, thiết bị IoT và xe tự hành điều khiển từ xa.

Các nội dung có giá trị tham khảo ứng dụng cao bao gồm:

  • Phương pháp phối hợp giữa máy tính nhúng Linux (Raspberry Pi) và vi điều khiển thời gian thực (Arduino Uno R3) thông qua cổng giao tiếp nối tiếp UART.
  • Sơ đồ nguyên lý ghép nối module cầu H L298N với động cơ một chiều và công thức thiết lập băm xung PWM điều khiển tốc độ/hướng quay chi tiết ở tần số 50 Hz.
  • Quy trình tích hợp module định vị vệ tinh GPS GY-NEO 6M V2 và phương thức đẩy dữ liệu tọa độ lên nền tảng bản đồ Google Maps.
  • Giải pháp xây dựng giao diện ứng dụng Android kết hợp chức năng xử lý giọng nói Google Speech-to-Text bằng công cụ đồ họa MIT App Inventor 2.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhóm tác giả phải sử dụng kết hợp cả Arduino Uno R3 và Raspberry Pi 3B+ thay vì chỉ dùng một bo mạch?

Theo thuyết minh tại mục Thiết kế phần cứng của đồ án, tác giả chọn Arduino Uno R3 làm thiết bị trung gian tiếp nhận và xử lý tín hiệu từ module GPS GY-NEO 6M V2 nhằm mục đích bảo vệ Raspberry Pi 3B+. Điện áp trả về từ các chân tín hiệu của cảm biến có thể làm quá áp và cháy các chân GPIO của Raspberry Pi (vốn hoạt động ở mức logic 3.3V nghiêm ngặt). Bên cạnh đó, việc phân tách cho Arduino đảm nhiệm tiền xử lý dữ liệu thô dạng mã ASCII/NMEA từ GPS qua chân D2 rồi truyền chuỗi đã tinh gọn sang Raspberry Pi bằng chuẩn UART giúp giảm tải tính toán cho bộ xử lý trung tâm.

2. Hệ thống nguồn điện trên mô hình xe thu gom rác được cấu hình như thế nào?

Hệ thống sử dụng hai khối nguồn độc lập:

  • Khối nguồn cho máy tính nhúng: Dùng mạch sạc nguồn pin Lithium Battery Power Pack dung lượng 3800mAh, điện áp xuất ổn định 5.1V ± 0.1V với dòng xả tối đa 1.8A (tự ngắt bảo vệ khi dòng vượt quá 1.9A), cấp điện qua cổng Micro USB của Raspberry Pi 3B+.
  • Khối nguồn cho động lực: Gồm 3 cell pin Li-ion 3.7V mắc nối tiếp tạo thành khối nguồn có hiệu điện thế tổng $11.1\text{ V}$ và dòng phóng tối đa $2.6\text{ A}$, kết nối trực tiếp vào cọc cấp nguồn của mạch driver công suất L298N để lái 4 động cơ DC.

3. Thông số kỹ thuật xung PWM để điều khiển động cơ DC qua module L298N được tính toán như thế nào?

Theo tính toán tại mục 3.2.3 của đồ án:

  • Tần số xung kích chọn: $f = 50\text{ Hz} \Rightarrow \text{Chu kỳ } T = \frac{1}{50} = 0.02\text{ s} = 20\text{ ms}$.
  • Hệ số đầy xung lựa chọn (Duty Cycle): $DC = 40% = 0.4$.
  • Thời gian kích mức cao (On-time): $T_{\text{on}} = 0.4 \times 20\text{ ms} = 8\text{ ms}$.
  • Thời gian ngắt mức thấp (Off-time): $T_{\text{off}} = 20\text{ ms} - 8\text{ ms} = 12\text{ ms}$. Tín hiệu này được xuất lần lượt qua hai chân GPIO6 và GPIO26 của Raspberry Pi đến hai chân kích ENA và ENB của L298N.

4. Hiệu năng thu tín hiệu thực tế của module GPS GY-NEO 6M V2 trên xe đạt kết quả như thế nào?

Số liệu thực nghiệm tại Chương 3 ghi nhận:

  • Khi khởi động nguội lần đầu, trong không gian kín hoặc phòng khuất, thời gian bắt đủ tín hiệu 3 vệ tinh là từ 40 đến 50 phút; trong không gian ngoài trời thoáng đãng, thời gian này rút ngắn còn 20 đến 30 phút.
  • Sai số định vị tọa độ trong điều kiện hoạt động bình thường đạt trong phạm vi từ 5 đến 10 mét.
  • Khi xe di chuyển thay đổi vị trí từ 3 đến 5 mét, module cần từ 1 đến 3 phút để bắt lại tín hiệu vệ tinh và cập nhật tọa độ mới.

5. Cơ chế chuyển đổi giọng nói thành lệnh điều khiển xe hoạt động theo quy trình nào?

Người dùng nhấn nút voice_input trên giao diện ứng dụng Android để kích hoạt micro thu âm. Tín hiệu tiếng nói được bộ giải mã âm học của Google chuyển đổi thành chuỗi văn bản ký tự tiếng Việt. Sau đó, thuật toán trong ứng dụng đối sánh chuỗi văn bản này với tập lệnh quy chuẩn gồm 5 trạng thái: "tiến", "lùi", "trái", "phải" và "dừng". Khi nhận diện chính xác khẩu lệnh tương ứng, ứng dụng sẽ gửi chuỗi ký tự điều khiển qua mạng Wi-Fi tới địa chỉ IP của web server chạy Python trên bo mạch Raspberry Pi để thay đổi mức logic trên các chân GPIO tương ứng.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Điều khiển xe thu gom rác thải từ xa bằng smartphone" đã thiết kế và chế tạo thành công mô hình xe thực nghiệm cơ điện tử tích hợp điều khiển di chuyển bằng giọng nói tiếng Việt và nút bấm ảo qua mạng không dây. Nghiên cứu giải quyết tốt bài toán phân tách tải và bảo vệ phần cứng thông qua mô hình ghép nối Raspberry Pi 3B+ và Arduino Uno R3, đồng thời ghi nhận đầy đủ các thông số thực nghiệm về định vị GPS và điều chế xung PWM cho động cơ. Mặc dù còn hạn chế về độ trễ định vị vệ tinh và phạm vi hoạt động của sóng Wi-Fi, kết quả đề tài đã cung cấp cơ sở kỹ thuật thực tiễn cho việc phát triển các thiết bị vệ sinh môi trường thông minh phục vụ công cuộc hiện đại hóa đô thị.