Trang 1 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH: CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA ĐỀ TÀI: PHÁT TRIỂN HỆ THỐNG GIÁM S
Thực trạng hiện nay và tính cấp thiết của đề tài
Hiện nay, chúng ta đang sống trong thời điểm với sự phát triển không ngừng của đô thị và sự gia tăng cường độ về giao thông đô thị làm ảnh hưởng lớn đến chất lượng đường bộ Tình trạng xuống cấp của chất lượng đường bộ là một vấn đề quan trọng đang tồn tại ở nhiều quốc gia, trong đó có cả Việt Nam Đường bộ, là một phần quan trọng của hạ tầng giao thông, đang phải đối mặt với nhiều thách thức Kết cấu đường thường xuyên chịu tác động của thời tiết, giao thông và thời gian, dẫn đến hiện tượng mòn và hỏng hóc
Tình trạng xuống cấp của đường bộ không chỉ ảnh hưởng đến sự thuận tiện của người tham gia giao thông mà còn đặt ra những vấn đề lớn về an toàn Nước ngập và
Hình 1.1 Đường xuống cấp, kém chất lượng những cái lỗ trên đường tạo ra rủi ro tai nạn, đặc biệt là trong mùa mưa Sự chậm trễ trong công tác duy trì đường cũng làm tăng nguy cơ tai nạn và làm giảm hiệu suất giao thông
Các vấn đề liên quan đến chất lượng đường bộ cũng ảnh hưởng lớn đến kinh tế Chi phí vận chuyển tăng cao do đường xấu, ảnh hưởng đến cả doanh nghiệp và người tiêu dùng Đồng thời, sự không hiệu quả trong quản lý và duy trì đường bộ làm tăng nguy cơ xuống cấp, đặt ra nhiều thách thức cho sự phát triển bền vững của hạ tầng giao thông
Bên cạnh việc chất lượng đường bộ xuống cấp còn có thêm một vấn đề nữa là ngập lụt trên các tuyến đường trong thành phố là một vấn đề nghiêm trọng thường xuyên xảy ra, đặc biệt là trong mùa mưa lớn Hệ thống thoát nước không đảm bảo và quá trình xây dựng đô thị không khoa học đều đóng vai trò quan trọng trong tình trạng này
Các khu vực thấp trũng trở thành điểm tập trung nguy cơ ngập lụt cao Cụm từ
"đi vào mùa mưa" thường là dấu hiệu của những ngày dài mà người dân phải đối mặt với nước lụt nổi lên từ lòng đường Các hố ga và các hệ thống thoát nước không giải quyết kịp lượng nước mưa lớn đổ về, thêm việc nghẽn bởi rác thải và bùn đất, làm chậm quá trình thoát nước và làm tăng nguy cơ ngập lụt
Hình 1.2 Ngập lụt trên các tuyến đường các chất độc hại từ đường phố, có thể ảnh hưởng đến chất lượng nước ngầm và môi trường xung quanh Ngoài ra, những cảnh ngập lụt có thể làm tăng nguy cơ lây nhiễm bệnh và làm hại đến cơ sở hạ tầng
Với hiện trạng mà nhóm chúng em đã tìm hiểu và đưa ra trình bày như trên, thì sự cần thiết về việc thiết lập một hệ thống giám sát và cảnh báo hiệu quả trở nên rõ ràng hơn bao giờ hết nên nhóm quyết định nghiên cứu và phát triển “ Hệ thống giám sát chất lượng mặt đường bộ và cảnh báo ngập lụt trên các tuyến đường ” Đây không chỉ là vấn đề của từng cá nhân hay một tổ chức cụ thể, mà là một thách thức đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa cộng đồng, chính quyền địa phương và các chuyên gia về môi trường
Hệ thống giám sát và cảnh báo có vai trò quan trọng trong việc đánh giá, theo dõi, và đưa ra thông báo kịp thời về tình trạng chất lượng của đường và tình hình ngập lụt trên các tuyến đường Điều này giúp cung cấp thông tin chính xác và chi tiết về mức độ hư hại của đường và mức độ ngập lụt, giúp chính quyền và cộng đồng chuẩn bị kịp thời cho các biện pháp ứng phó
Hệ thống giám sát và cảnh báo không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro ngập lụt và tai nạn giao thông mà còn thúc đẩy sự nhận thức cộng đồng về tình trạng môi trường Đồng thời, chính quyền địa phương cũng có thể sử dụng dữ liệu thu thập được để phát triển các chiến lược dài hạn hơn trong việc quản lý hạ tầng đô thị và ứng phó với biến đổi khí hậu Sự đầu tư vào hệ thống giám sát và cảnh báo không chỉ là bước quan trọng để giảm thiểu tác động của ngập lụt mà còn là cơ hội để xây dựng một cộng đồng an toàn, bền vững và thông tin hóa Để nâng cao tính cấp bách của đề tài nhóm đã tìm và tham khảo các thiệt hại mà chất lượng đường xuống cấp và ngập lụt trên các tuyến đường gây ra cho nước ta được thể hiện ở phần tiếp theo.
Các thiệt hại mà chất lượng đường bộ xuống cấp và ngập lụt gây ra ở nước ta
Trong phần này nhóm sẽ đưa ra các số liệu mà việc đường xuống cấp, ngập lụt gây ra ở nước ta Các số liệu này đã được nhóm tham khảo trên các trang báo đài uy tín có đưa tin về các tác hại nói trên và được nhóm thống kê cụ thể như sau
Bảng 1.1 Thiệt hại mà đường xuống cấp, kém chất lượng gây ra
Năm Sự kiện Khu vực
2023 Đèo vi ô lắc bị nứt do mưa lớn
Gây ắc tắc giao thông trên khu vực, xe cộ không qua lại được
2023 Một đoạn đường đèo Hải
Vân bị sụt lún nghiêm trọng Đà Nẵng
Xe cộ không qua lại được, có ngy cơ sạt xuống đường sắt Bắc Nam
2023 Sạt lở taluy dương đường ĐH4, từ xã AXan lên xã
Gari, gây tắc đường tại 3 điểm
Tuyến đường huyết mạch lên trung tâm xã Kà Dăng (H.Đông Giang) bị sạt lở nghiêm trọng, một số điểm cầu ngầm bị nước lũ chia cắt
2023 Tuyến đường tuần tra biên giới Sa Trầm (xã Ba Nang) đi Pa Linh (xã A Vao,
H.Đakrông) bị sạt lở, đất đá đổ xuống đường khoảng
Giao thông bị chia cắt tạm thời, đá sụt tràn ra mặt đường gây nguy hiểm
Hiện nay, Tổng cục Đường bộ đang tiếp tục trình điều chỉnh, bổ sung kế hoạch bảo trì với kinh phí 1.976,45 tỉ đồng để sửa chữa Quốc lộ 1
Theo Khu quản lý đường Bộ III, nhu cầu sửa chữa QL1 qua tỉnh Phú Yên các năm từ 2021-2023 dự kiến có tổng số tiền dự kiến là 638 tỉ đồng Cụ thể, năm 2021 cần sửa chữa 22km (118 tỉ đồng) Năm 2022, cần sửa chữa 19km (258 tỉ đồng) và năm
2023, cần sửa chữa 28km (262 tỉ đồng)
Tiếp theo nhóm sẽ trình bày những thiệt hại mà ngập lụt tại miền Trung Việt Nam đã để lại những hậu quả nặng nề, tác động đến cơ sở hạ tầng, nền kinh tế và đời sống hàng triệu người dân trong khu vực
Bảng 1.2 Thiệt hại mà ngập lụt gây ra Năm Sự kiện ngập lụt Khu vực Thiệt hại (ước tính)
2020 Mưa lớn, lũ lụt, sạt lở
Các tỉnh miền trung - 229 người chết, gây hư hỏng nhà cửa, mất điện một số khu vực
- Sạt lở nhiều nơi Thiệt hại đến 30.025 tỷ đồng
2021 Ngập lụt sạt lở Miền trung - 38 người chết, mất tích 39 nhà bị sập hoàn toàn, 970 nhà hư hỏng
- Gần 86 nghìn ha lúa màu bị thiệt hại
- Thiệt hại trên 2100 tỷ đồng
2022 Mưa lớn gây ngập lụt và sạt lở Đà Nẵng - 6 người chết, 70.000 nhà dân bị ngập,
2000 ô tô và 30.000 xe máy bị hư hỏng
- Thiệt hại gần 1500 tỷ đồng
2023 Mưa to và ngập lụt, núi lở, sạt đường
Khu vực miền trung - Nhiều người chết và mất tích Các tuyến đường bị sạt lở gây ách tắc
- Trên 18 nghìn 800 nhà bị ngập
Với những thiệt hại mà nhóm đã tìm hiểu như trên thì đòi hỏi cần phải có một hệ thống có thể giám sát và cảnh báo được các tác nhân ở trên, hệ thống này cũng có khả năng dự báo trước, giúp chuẩn bị cho các biện pháp phòng tránh và ứng phó kịp thời Điều này giúp giảm thiểu nguy cơ tai nạn giao thông do đường hư hại, xuống cấp đồng thời hỗ trợ quá trình quản lý và triển khai kế hoạch bảo trì đường bộ, như kế hoạch sửa chữa Quốc lộ 1 đang được Tổng cục Đường bộ đưa ra
Trong phần tiếp theo nhóm sẽ khảo sát tìm hiểu về một số hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt hiện đang có sẵn.
Khảo sát các thiết bị đo chất lượng đường bộ và cảnh báo ngập lụt
Giám sát chất lượng đường bộ bằng camera
Đầu tiên là giám sát chất lượng đường bộ bằng camera là một ứng dụng của công nghệ là một phương tiện hiện đại và hiệu quả trong quản lý và bảo dưỡng cơ sở hạ tầng giao thông Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, việc tích hợp camera vào quá trình giám sát mặt đường không chỉ mang lại sự tiện lợi mà còn cung cấp thông tin chính xác và toàn diện về tình trạng đường bộ
Hình 1.3 Hệ thống giám sát chất lượng mặt đường bộ bằng Camera
Bằng cách lắp đặt camera trên đường, chúng ta có thể theo dõi thời gian thực về tình trạng mặt đường Khi camera hoạt động, hình ảnh và video được chuyển đến một hệ thống giám sát trung tâm, nơi mà các chuyên viên và các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện phân tích Công nghệ AI được sử dụng để tự động phát hiện các vấn đề như nứt, lún, hay các tác động khác lên bề mặt đường Điều này không chỉ giúp nhận biết sự cố một cách nhanh chóng mà còn giảm bớt tải công việc cho nhân sự
Bên cạnh đó, việc lưu trữ dữ liệu từ camera cũng là một phần quan trọng của quá trình này Hệ thống phải có khả năng lưu trữ lượng lớn dữ liệu, giúp tạo ra một lịch sử chi tiết về tình trạng của mặt đường Điều này không chỉ hữu ích để đánh giá hiệu suất và chất lượng mặt đường trong quá khứ mà còn giúp dự đoán và ngăn chặn các vấn đề tiềm ẩn trong tương lai
Tiếp theo ta đi tới ưu và nhược điểm của hệ thống này được thể hiện ở bảng sau đây:
Bảng 1.3 Ưu và nhược điểm của hệ thống giam sát chất lượng mặt đường bộ bằng
Camera Ưu điểm Nhược điểm
• Theo dõi thời gian thực
• Phát hiện phân tích dữ liệu tự động
• Giảm tải công việc cho nhân sự
• Đánh giá chất lượng đường chính xác
• Chi phí triển khai và duy trì dự án rất cao
• Nguồn điện và mạng phải cấp liên tục
• Bị giới hạn trong thời tiết xấu
• Không thể lắp đặt nhiều camera ở trên một đoạn đường
Dùng bánh xe đo lường Measuring Wheel
Để biết được chất lượng mặt đường thì nhóm có tìm hiểu một số loại thiết bị đo lường dành cho việc cung cấp thông tin về tình trạng của mặt đường Trong phần này nhóm sẽ giới thiệu thiết bị mà nhóm tìm hiểu và khảo sát được qua các trang mạng trong nước và ngoài nước Đo lường và xác định chất lượng mặt đường sử dụng bánh xe đo lường, hay Measuring Wheel, là một công cụ đo lường chất lượng mặt đường, có thiết kế đơn giản nhưng mang lại hiệu suất cao Chức năng chính của nó là đo lường chiều dài cụ thể của đoạn đường hoặc chất lượng bề mặt của đường một cách chính xác và nhanh chóng
Khi sử dụng, người dùng chỉ cần cuộn bánh xe qua bề mặt đường cần đo và xác định chất lượng công cụ này sẽ tự động tính toán khoảng cách dựa trên số vòng quay của bánh xe Quy trình này không chỉ đơn giản mà còn chính xác, giúp người sử dụng thu thập thông tin về độ phẳng, độ mịn, độ hư hại và các đặc điểm khác của mặt đường một cách hiệu quả
Bánh xe đo lường thường được ưa chuộng trong việc kiểm tra và đánh giá chất lượng của các đoạn đường đô thị Sự linh hoạt và giá trị chi phí của nó giúp nó trở thành một công cụ hữu ích, đặc biệt là trong các dự án quy mô nhỏ đến trung bình, nơi mà sự đơn giản và chính xác của quy trình đo lường là yếu tố quan trọng
Tiếp theo ta đi tới ưu và nhược điểm của thiết bị này được thể hiện ở bảng sau đây:
Bảng 1.4 Ưu và nhược điểm của bánh xe đo lường Measuring Wheel Ưu điểm Nhược điểm
• Linh hoạt trong việc sử dụng
• Chi phí không quá đắt
• Khó khăn khi sử dụng trong điều kiện đặc biệt
• Độ bền thiết bị không cao dễ hỏng
• Phụ thuộc nhiều vào tình trạng của bánh xe
Hình 1.4 Bánh xe đo lường Measuring Wheel
Sau những hệ thống và thiết bị giám sát được chất lượng của mặt đường bộ thì tiếp sau đây là một số hệ thống cảnh báo ngập lụt mà nhóm tìm hiểu được.
Hệ thống cảnh báo lũ lụt thông minh VFASS
Đầu tiên nhóm sẽ giới thiệu hệ thống cảnh báo ngập lụt thông minh VFASS của Công ty CP Tư vấn và Phát triển kỹ thuật tài nguyên nước (WATEC) Để có thể kịp thời nắm bắt và có cách ứng phó với ngập lụt bất thường thì Công ty CP Tư vấn và Phát triển kỹ thuật tài nguyên nước (WATEC) đã nghiên cứu và lắp đặt hệ thống cảnh báo lũ lụt thông minh VFASS Đây là sản phẩm nghiên cứu khoa học của doanh nghiệp khoa học và công nghệ (KH&CN) thành phố Đà Nẵng được ứng dụng khá hiệu quả trong thực tế
Hệ thống cảnh báo lũ lụt thông minh VFASS, chủ yếu dựa vào ứng dụng IoT và sử dụng công nghệ kết nối không dây Lora, đã được thiết kế để cung cấp cảnh báo lũ lụt đến cộng đồng theo thời gian thực
VFASS có cấu trúc nhỏ gọn bao gồm các thành phần chính như cảm biến, thiết bị điều khiển, thiết bị cảnh báo và nền tảng quản lý Các thành phần này kết nối với nhau qua giao tiếp Lora và hoạt động dựa trên nguồn năng lượng từ pin mặt trời Một trong những ưu điểm nổi bật của hệ thống này so với các giải pháp khác là khả năng hoạt động độc lập với nguồn điện và mạng viễn thông
Giải pháp của VFASS được đề xuất triển khai tại các tháp báo lũ hoặc khu vực gần dân cư, nơi sẽ được trang bị các thiết bị đo mực nước điện tử và các trạm điều khiển Tại trung tâm của khu dân cư, các trạm điều khiển ngoài trời sẽ được đặt, đi kèm với đèn báo và loa phát thanh công suất 150W
Các trạm điều khiển này có khả năng truyền thanh thông qua máy bộ đàm hoặc điện thoại di động để cảnh báo cộng đồng Trong các nhà dân, thiết bị báo động (kết hợp với đồng hồ điện tử) cũng sẽ được lắp đặt
Khi mực nước lũ tại vị trí đo đạt đến mức báo động (mức này có thể được điều chỉnh theo yêu cầu và điều kiện cụ thể của khu vực dân cư), hệ thống sẽ tự động kích hoạt tất cả các thiết bị điều khiển và cảnh báo thông qua giao tiếp Lora Các thiết bị cảnh báo ngoài trời và trong nhà sẽ phát ra âm thanh cảnh báo đến cộng đồng, đảm bảo rằng mọi người dân đều nhận được thông tin cần thiết để ứng phó với tình huống ngập lụt
Tiếp theo ta đi tới ưu và nhược điểm của hệ thống này được thể hiện ở bảng sau đây: Bảng 1.5 Ưu và nhược điểm của hệ thống cảnh báo lũ lụt thông minh VFASS Ưu điểm Nhược điểm
• Ứng dụng công nghệ IoT và Lora
• Khả năng cảnh báo kịp thời
• Khả năng hoạt động độc lập
• Chi phí đầu tư ban đầu lớn
• Yêu cầu kiến thức kỹ thuật
• Khả năng tương thích hạn chế
• Ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết
Cảnh báo ngập lụt tự động bằng công nghệ cảm biến vi cơ điện tử
Trong phần này nhóm sẽ giới thiệu thêm một hệ thống nữa là hệ thống cảnh báo ngập lụt tự động bằng công nghệ cảm biến vi cơ điện tử Hệ thống này được các nhà nghiên cứu thuộc Trung tâm Nghiên cứu Triển khai Khu Công nghệ cao TPHCM (SHTP LABS) đã nghiên cứu, chế tạo thiết bị trên nền tảng công nghệ vi cơ điện tử (MEMS), có thể quan trắc tình trạng ngập lụt trên đường phố và trên sông
Theo nhóm tìm hiểu được thì thiết bị này bao gồm nhiều thành phần quan trọng như bộ cảm biến (đo mực nước, nhiệt độ, độ ẩm), bộ thu nhận và truyền dữ liệu, pin mặt trời, camera, và nhiều thành phần khác Trong danh sách cảm biến, đáng chú ý là cảm biến áp suất đo mực nước PS50-SHTPLABS, do SHTPLABS nghiên cứu và sản xuất, trong khi một số cảm biến khác được nhập khẩu
Thiết bị này được thiết kế linh hoạt, có khả năng quản lý đồng thời nhiều cảm biến đo Các thông số của cảm biến đo mực nước đáp ứng sai số đo dưới ± 2cm và tuân thủ các tiêu chuẩn trong lĩnh vực khí tượng thủy văn Đồng thời, nó còn có khả năng chống sét và cảnh báo chống trộm
Hình 1.6 Cảnh báo ngập lụt tự động bằng công nghệ cảm biến vi cơ điện tử
Thiết bị này sẽ được đặt tại giếng đo để tự động quan trắc mức độ ngập lụt Khi đường phố bắt đầu ngập, mực nước trong hố ga và mực nước trong giếng đo sẽ đồng bộ tăng lên, tạo áp suất trong dây dẫn tăng lên Thông qua cảm biến áp suất, mức nước trong giếng đo được xác định Hình ảnh hiện trạng và dữ liệu đo được cập nhật tự động và liên tục gửi về trang web đã được thiết lập Đối với trạm đo mực nước sông, thiết bị sẽ sử dụng ống bẫy hơi bằng inox có dây silicon (được bảo vệ bởi ống nhựa) đặt ở vị trí cố định Khi mực nước trên sông thay đổi, áp suất trên dây dẫn cũng thay đổi Qua cảm biến áp suất, sự thay đổi độ cao của mực nước có thể được xác định
Tiếp theo là ưu và nhược điểm của hệ thống này được thể hiện ở bảng sau đây:
Bảng 1.6 Ưu và nhược điểm của cảnh báo ngập lụt tự động bằng công nghệ cảm biến vi cơ điện tử Ưu điểm Nhược điểm
• Chống sét và cảnh báo chống trộm
• Dễ dàng lắp đặt và di dời
• Chi phí đầu tư ban đầu lớn
• Phụ thuộc vào kết nối mạng
• Đòi hỏi việc bảo dưỡng
• Khả năng mắc kẹt hoặc hỏng hóc
Phương án thiết kế hệ thống giám sát chất lượng đường bộ và cảnh báo ngập lụt trên các tuyến đường
Sơ đồ khối của hệ thống
Đầu tiên trước khi tìm hiểu rõ về nguyên lý hoạt động của hệ thống thì phải tìm hiểu qua sơ đồ khối chức năng của hệ thống
Mô hình gồm có 2 phần chính là phần lấy dữ liệu và phần xử lý dữ liệu dưới đây là sơ đồ khối của hai phần đó
Phần lấy dữ liệu gồm 4 khối:
- Khối nguồn: Khối nguồn cung cấp nguồn cho phân lấy dữ liệu
- Khối cảm biến: Khối cảm biến có chức năng đo gia tốc, nhận biết mực nước trên đường và giá trị của vị trí bao gồm kinh tuyến và vĩ tuyến
- Khối giám sát lấy dữ liệu: Khối giám sát lấy dữ liệu có chức năng thực hiện thu nhập thông tin, dữ liệu từ khối cảm biến và gửi dữ liệu lên khối giao tiếp
- Khối giao tiếp: Khối giao tiếp có chức năng truyền thông lên phần xử lý dữ liệu
Hình 2.2 Sơ đồ khối của phần lấy dữ liệu
Phần xử lý dữ liệu
Phần xử lý dữ liệu của hệ thống gồm 3 khối:
- Khối hiển thị: Khối hiển thị có chức năng hiển thị vị trí, và giao diện trên google map web
- Khối xử lý trung tâm: Khối xử lý trung tâm có chức năng nhận dữ liệu từ khối giao tiếp sau đó xử lý và đưa dữ liệu lên khối hiển thị
- Khối giao tiếp: Khối giao tiếp có chức năng giao tiếp từ khối lấy dữ liệu để gửi lên khối xử lý trung tâm
Sau khi tìm hiểu về sơ đồ khối của hệ thống thì tiếp theo nhóm sẽ trình bày và phân tích cụ thể nguyên lý làm việc dựa trên sơ đồ mô hình hóa thực tế của hệ thống ở phần tiếp theo.
Nguyên lý hoạt động
Bộ giám sát lấy dữ liệu
Sau đây sẽ phân tích rõ trong bộ giám sát dữ liệu bao gồm những gì:
Hình 2.3 Sơ đồ khối phần xử lý dữ liệu
Bên trên là hình bộ giám sát lấy dữ liệu được mô tả trong sơ đồ mô hình hóa hệ thống và dưới đây là hình biễu diễn phân tích rõ cấu tạo của bộ giám sát dữ liệu
Trong bộ giám sát lấy dữ liệu bao gồm các thành phần chính sau:
Arduino Mega 2560 là bộ xử lý chính của bộ giám sát, đóng vai trò làm trung tâm quản lý và điều khiển Nó kết nối với tất cả các cảm biến khác trên xe máy và đảm bảo việc thu thập dữ liệu một cách hiệu quả
Hai cảm biến gia tốc MPU6050, đặt ở các vị trí thuận lợi trên xe máy giúp theo dõi chuyển động và gia tốc của xe được kết nối với Arduino Mega 2560 bằng chuẩn giao tiếp I2C
GPS NEO-7M (Hệ thống định vị toàn cầu) cung cấp dữ liệu về vị trí địa lý như kinh tuyến và vĩ tuyến của xe cho bộ xử lý bằng chuẩn giao tiếp UART
Cảm biến nước XKC-Y25-NPN, đặt ở dưới gầm xe máy, đo lường mức nước để cung cấp thông tin về điều kiện đường đi và môi trường xung quanh
Mô-đun LoRa AS32-TTL-100 (Long Range) làm nhiệm vụ truyền dữ liệu từ bộ giám sát đến bộ xử lý trung tâm bằng chuẩn giao tiếp UART
Hình 2.5 Kết nối thực tế của bộ giám sát lấy dữ liệu
Sau đây là nguyên lý hoạt động cụ thể của bộ giám sát lấy dữ liệu:
Bộ giám sát lấy dữ liệu sẽ giám sát và thu thập dữ liệu của xe đang hoạt động
Cụ thể, nguyên lý hoạt động của bộ giám sát được mô tả như sau:
Khi xe chạy, hai cảm biến gia tốc được đặt trên xe liên tục đọc giá trị gia tốc Thông tin này giúp theo dõi mọi chuyển động, gia tốc, và biến động của xe máy trong thời gian thực, tạo ra một hình ảnh đầy đủ về hành trình di chuyển của xe Đồng thời, module GPS liên tục đọc giá trị kinh tuyến và vĩ tuyến Thông tin về vị trí địa lý chính xác được thu thập liên tục, cung cấp cái nhìn toàn diện về tuyến đường và vị trí của xe trên bản đồ
Cảm biến nước được sử dụng để xác định có nước hay không, với việc ghi nhận trạng thái bằng các giá trị 0 hoặc 1 Điều này cung cấp thông tin về điều kiện đường đi và môi trường xung quanh, như việc đánh giá liệu đường đi có đang ngập nước hay không
Các giá trị thu thập từ cảm biến gia tốc, GPS và cảm biến nước được chuyển đến bo mạch Arduino Mega 2560 Arduino sau đó xử lý và kết hợp các dữ liệu này thành một chuỗi thông tin đầy đủ và ngắn gọn Chuỗi này sẽ chứa các thông tin quan trọng về chuyển động, vị trí và điều kiện môi trường của xe máy
Cuối cùng, chuỗi thông tin được gửi lên bộ xử lý trung tâm thông qua kết nối LoRa Điều này giúp truyền dữ liệu xa mà không đòi hỏi nhiều năng lượng, tạo nên một quá trình giám sát toàn diện và hiệu quả của xe máy trong thời gian thực
Tổng cộng, bộ giám sát hoạt động như một hệ thống tích hợp, chuyển đổi dữ liệu từ các cảm biến thành thông tin hữu ích và truyền tải nó đến bộ xử lý trung tâm để phân tích và hiển thị
Bộ xử lý trung tâm
Bên trên là bộ xử lý trung tâm được lấy từ sơ đồ mô hình hóa hệ thống, dưới đây là hình ảnh phân tích rõ bộ xử lý trung tâm
Hình 2.7 Kết nối thực tế của bộ xử lý trung tâm Sau đây là nguyên lý hoạt động cụ thể của bộ xử lý trung tâm:
Module Lora AS23-TTL-100 sẽ nhận dữ liệu từ bộ giám sát lấy dữ liệu gửi lên và được Arduino Mega 2560 đọc và xử lý
Quá trình đọc dữ liệu và tính toán đều được thực hiện trong môi trường MATLAB Simulink, các dữ liệu gia tốc được gửi về sẽ được tính toán đưa ra thành giá trị tương đương về chất lượng của mặt đường
Sau đó giá trị này cùng với giá trị vị trí gồm kinh tuyến, vĩ tuyến và cả giá trị biểu diễn cho điều kiện môi trường xung quanh là có nước hay không ( cụ thể là giá trị 0 và 1 ) được gửi lên cho giao diện máy tính
Hình 2.6 Bộ xử lý trung tâm từ sơ đồ mô hình hóa thưc tế hệ thống
Các linh kiện được sử dụng trong hệ thống
Arduino Mega 2560
Mạch Arduino Mega 2560 Atmega là một board vi điều khiển dựa trên ATmega2560 Board này có 54 chân I/O (14 chân PWM ), 16 analog đầu hàng vào, 4 UARTs (phần cứng cổng tuần tự), sử dụng thạch anh 16 MHz, kết nối cổng USB, một Jack cắm điện, chân ICSP, và một nút reset Board có tất cả mọi thứ cần thiết để hỗ trợ vi điều khiển
Bảng 2.1 Thông số kĩ thuật Arduino Mega 2560
Vi điều khiển ATmega 2560 Điện áp hoạt động 5VDC Điện áp đầu vào (được khuyến nghị) 7-9V
Chân I/O kỹ thuật số 54 (trong đó 15 cung cấp đầu ra PWM)
Hình 2.8 Bo mạch Arduino Mega 2560
Giao tiếp SPI 1 bộ (chân 50 -> 53) dùng thư viện SPI của Arduino
Bộ nhớ flash 256 KB, 8KB sử dụng cho bootloader
Cảm biến gia tốc MPU 6050
Cảm biến gia tốc GY-521 6DOF IMU MPU6050 được sử dụng để đo 6 thông số: 3 trục Góc quay (Gyro), 3 trục gia tốc hướng (Accelerometer), là loại cảm biến gia tốc phổ biến nhất trên thị trường hiện nay, ví dụ và code dành cho nó rất nhiều và hầu như có trên mọi loại vi điều khiển, nếu bạn muốn mua cảm biến gia tốc GY-521 để làm các mô hình như con lắc động, xe tự cân bằng, máy bay,… thì MPU6050 sẽ là sự lựa chọn tối ưu
Hình 2.9 Cảm biến gia tốc MPU 6050
Bảng 2.2 Thông số kĩ thuật cảm biến gia tốc MPU 6050
Vi điều khiển Gia tốc MPU 6050 Điện áp sử dụng 3-5 VDC Điện áp giao tiếp 3-5 VDC
Giá trị Gyroscopes trong khoảng +/- 250 500 1000 2000 degree/sec
Giá trị Acceleration trong khoảng +/- 2g, +/- 4g, +/- 8g, +/- 16g
Mạch định vị GPS NEO – 7M
Mạch Định Vị GPS NEO-7M V2 là một module GPS hoàn chỉnh dựa trên GPS Ublox NEO 6M Thiết bị này sử dụng công nghệ mới nhất của Ublox để cung cấp thông tin định vị tốt nhất có thể và bao gồm một ăng-ten GPS chủ động 12 x 12mm tích hợp lớn hơn với chân cắm UART TTL Module GPS Ublox có đầu ra TTL nối tiếp, nó có bốn chân: TX, RX, VCC và GND, đồng thời có đèn LED hiển thị trạng thái để dễ dàng quan sát trong quá trình sử dụng
Bảng 2.3 Thông số kĩ thuật Module GPS Neo - 7M
Lưu trữ tham số EEPROM lưu trữ tham số cấu hình khi mất nguồn Đèn led hiển thị tín hiệu Có
Tốc độ baund mặc định 9600
Module Thu Phát RF Lora AS32-TTL-100 433MHz
Module thu phát RF AS32 - TTL - 100 sử dụng chip Semtech SX1278 của chuẩn LoRaTM không dây, module ngoài sử dụng công nghệ GFSK truyền thống, nó cũng sử dụng công nghệ Lora (long range) chống nhiễu và giảm dòng tiêu thụ Module hỗ trợ chuẩn giao tiếp UART, độ mạnh tín hiệu phát lớn 100mW, truyền tải được khoảng cách xa mà điện năng tiêu thụ thấp
Hình 2.11 Module thu phát RF Lora AS32-TTL-100 433MHz
Bảng 2.4 Thông số kĩ thuật module thu phát RF Lora AS32-TTL-100 433MHz
Tần số 410 – 441MHZ, mặc định 433MHZ Điện áp hoạt động 2 – 5.5 VDC
Khoảng cách truyền dẫn Khoảng 3000m (điều kiện lý tưởng)
Công suất phát tối đa 20 dMb (khoảng 100mW), có thể điều chỉnh 4 mức độ (0 - 3), tăng hoặc giảm mỗi khoảng 3dBm
Tốc độ truyền trong không khí 2.4 kbps (mặc định) Có thể cấu hình ở các giá trị: 0.3, 1.2, 2.4, 4.8, 9.6, 19.2
Dòng nghỉ 1,5uA (MD1 = 1; MD0 = 1)
Dòng nhận 14.5 mA (Mode 0 or Mode 1) Minium
30mA (Mode 2 + 2s wake up time)
Sau khi tìm hiểu về tổng quan và các thông số kỹ thuật của Module Lora AS32 - TTL -
100 433MHz thì phần quan trọng tiếp theo sẽ là phần trình bày các chế độ làm việc của Module thu phát RF AS32 - TTL - 100 phần này giải thích cụ thể các chế độ làm việc của Lora giúp chúng ta dễ dàng biết cách sử dụng và cấu hình cho module Lora theo nhu cầu sử dụng
Như theo đề tài mà nhóm đang nghiên cứu phát triền thì có cấu hình cho module ở chế độ Mode 0 Normal là bật kênh truyền thông không dây, quá trình truyền và nhận dữ liệu đều hoạt động
Bảng 2.5 Chế độ làm việc của Module Lora AS32-TTL-100
Chế độ M0 M1 Mô tả Ghi chú
Giao tiếp UART và kênh truyền không dây hoạt động Quá trình truyện nhận dữ liệu hoạt động
Bên nhận phải làm việc ở Mode 1 hoặc Mode 2
Giao tiếp UART và kênh truyền không dây hoạt động Khác với Mode 0, ở Mode 1 có thêm 1 đoạn mã hóa tự động ban đầu trước khi dữ liệu được truyền đi nên nó có thể thông báo bên nhận làm việc ở chế độ 2
Bên nhận có thể làm việc Mode 0, Mode 1, hoặc Mode 2
UART không hoạt động, Module không dây làm việc ở chế độ WOR (Work on Radio) Thiết bị sẽ mở UART và truyền dữ liệu sau khi nhận được thông tin đánh thức
Bên truyền phải làm việc ở chế độ 1, không làm việc ở chế độ này
Cảm biến mức nước XKC-Y25-NPN (5V-12V)
Cảm biến mức nước XKC-Y25-NPN (5V-12V) được sử dụng để gắn lên thành bồn, bình, hồ cá bằng phi kim, giúp xác định mực chất lỏng đạt tới vị trí đặt cảm biến, cảm biến có khả năng xuyên qua các thành phi kim dày, vì không không tiếp xúc với chất lỏng hoặc đặt phía trong bồn nên có độ bền và độ an toàn cao, thường được dùng để xác định mực nước hoặc chất lỏng bất kỳ
Bảng 2.6 Thông số kĩ thuật cảm biến mức nước XKC-Y25-NPN Điện áp đầu vào 5-12VDC
Tín hiệu đầu ra NPN
Dòng điện đầu ra 1-100mA
Khoảng cách phát hiện 0-13mm
Hình 2.12 Cảm biến mức nước XKC-Y25-NPN
Chống nước IP67 Đầu ra Mức cao (bằng điện áp đầu vào) / mức thấp (0V)
Nhiệt độ làm việc 0-85°C Độ ẩm 5-100%
Sơ đồ đi dây của các linh kiện
Module cảm biến gia tốc MPU 6050
Bên trên là sơ đồ nối dây của Arduino Mega 2560 với hai Module gia tốc MPU 6050 trong mạch thực tế của nhóm
Hình 2.13 Kết nối module gia tốc với Arduino Mega 2560 Đầu tiên là sẽ cấp nguồn hoạt động VCC cho cả hai module cảm biến gia tốc MPU
6050 bằng nguồn 5V của Arduino Mega 2560 đồng thời 2 chân GND của 2 cảm biến gia tốc được nối chung với nhau và nối với GND của Arduino Mega 2560
Tiếp theo nối chân AD0 của cảm biến gia tốc 2 với VCC để có thể thay đổi đia chỉ khác với địa chỉ của cảm biến gia tốc 1 và để tránh xung đột với cảm biến gia tốc 1
Hai chân SDA và SCL của cả hai cảm biến được kết nối với chân SDA và SCL của Arduino Mega 2560, tạo ra một kết nối I2C chung để truyền và nhận dữ liệu
Việc này giúp chúng ta có khả năng đồng thời thu thập dữ liệu từ cả hai cảm biến gia tốc một cách hiệu quả và đồng bộ trong quá trình đo lường và giám sát các thông số gia tốc.
Module GPS Neo 7M
Sơ đồ nối dây giữa Arduino Mega 2560 và Module GPS NEO – 7M trong mạch thực tế của nhóm đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập kết nối và thu thập dữ liệu từ GPS
Nguồn hoạt động của Module GPS NEO – 7M được cấp từ nguồn 5V của Arduino Mega 2560, và chân GND của GPS được nối chung với chân GND của Arduino Mega
2560 để tạo một mạch đất chung
Hình 2.14 Kết nối Module GPS Neo-7M với Arduino Mega 2560
Chức năng truyền và nhận dữ liệu giữa Arduino Mega 2560 và GPS được thực hiện thông qua hai chân RXD và TXD Chân RXD của GPS nối với chân TXD của Arduino, trong khi chân TXD của GPS nối với chân RXD của Arduino Điều này tạo ra một kết nối hai chiều , cho phép Arduino Mega 2560 gửi lệnh điều khiển và nhận dữ liệu vị trí từ GPS
Quá trình này giúp Arduino Mega 2560 và Module GPS NEO – 7M hoạt động như một hệ thống tích hợp, cho phép đồng bộ hóa và thuận tiện trong việc sử dụng dữ liệu vị trí từ GPS trong các ứng dụng thực tế, như theo dõi vị trí xe, định vị tọa độ địa lý, và các ứng dụng liên quan khác.
Module Lora AS32-TTL-100 433MHz
Sơ đồ nối dây giữa Arduino Mega 2560 và Lora AS32-TTL-100 trong mạch thực tế của nhóm đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối và giao tiếp giữa hai thành phần này Trong đề tài mà nhóm đang phát triển thì sử dụng 2 Lora để có thể gửi và nhận dữ liệu từ 2 Lora, nên sơ đồ đi dây của 2 Lora không có sự khác nhau, dưới đây là mô tả chi tiết về cách các kết nối được thiết lập:
Nguồn hoạt động của Lora AS32-TTL-100 được cấp từ nguồn 5V của Arduino Mega
2560, và chân GND của Lora được nối chung với chân GND của Arduino Mega 2560 để tạo một mạch đất chung
Chức năng truyền và nhận dữ liệu giữa Arduino Mega 2560 và Lora được thực hiện
Hình 2.15 Kết nối Lora AS32-TTL-100 với Arduino Mega
Arduino, trong khi chân TXD của Lora nối với chân RXD của Arduino Điều này tạo ra một kết nối hai chiều UART, cho phép Arduino Mega 2560 gửi lệnh điều khiển và nhận dữ liệu từ Lora
Chân M1 và M0 của Lora được kết nối với chân 16 và 17 của Arduino để có thể lập trình chế độ hoạt động của Lora Trong đề tài của nhóm, việc đưa cả hai chân này xuống mức thấp tương đương với việc sử dụng Mode 0, giúp điều chỉnh chế độ làm việc của Lora theo đúng yêu cầu cụ thể của hệ thống.
Cảm biến phát hiện mực nước XKC-Y25-NPN
Bên trên là sơ đồ nối dây của Arduino Mega 2560 với cảm biến nước XKC-Y25-NPN trong mạch thực tế của nhóm
Nguồn hoạt động của cảm biến nước XKC-Y25-NPN được cấp từ nguồn 5V của Arduino Mega 2560 thông qua chân VCC Chân GND của cảm biến nước được nối chung với chân GND của Arduino Mega 2560 để tạo một mạch đất chung
Chân OUT của cảm biến nước được nối với chân số 2 của Arduino Mega 2560 để lấy dữ liệu từ cảm biến và truyền về vi xử lý Điều này giúp hệ thống biết được có nước hay không, giám sát mức nước tại vị trí cụ thể
Thông qua sự kết hợp giữa Arduino Mega 2560 và cảm biến nước, hệ thống có khả năng đáp ứng nhanh chóng đối với thay đổi trong môi trường nước và thực hiện các Hình 2.16 Kết nối cảm biến nước XKC-Y25-NPN với Ardunio Mega 2560
MÔ HÌNH HÓA VÀ XÂY DỰNG THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH CHẤT LƯỢNG MẶT ĐƯỜNG
Xây dựng thuật toán xác định chất lượng mặt đường
Trong chương này, nhóm sẽ giới thiệu về giao diện mà nhóm đã phát triển cho hệ thống của mình bao gồm cả chức năng của giao diện cho việc thu thập thông tin về chất lượng mặt đường, vị trí chính xác của xe khi di chuyển và đoạn đường nào bị ngập lụt hay không, tất cả sẽ được trình bày rõ trong chương này
4.1 Tổng quan về giao diện giám sát của hệ thống giám sát chất lượng mặt đường bộ và cảnh báo ngập lụt trên các tuyến đường
Với đề tài này thì nhóm chúng em đã phát triển giao diện hệ thống giám sát sử dụng Node.js, một nền tảng được xây dựng trên ngôn ngữ lập trình JavaScript Với kiến thức hiện có và việc tìm hiểu thêm thông qua các tài liệu trên mạng, chúng em đã xây dựng một giao diện trực tuyến trên web Giao diện này cho phép theo dõi chuyển động của xe và hiển thị vị trí của xe lên bản đồ
Trong giao diện này gồm có bản đồ lớn và bốn phím chức năng nhỏ
Hình 4.2 Các nút chức năng trong giao diện Để biết cụ thể chức năng của các nút kể cả chức năng của giao diện thì nhóm xin được trình bày ở phần tiếp theo
Hình 4.1 Giao diện hệ thống giám sát chất lượng mặt đường bộ và cảnh báo ngập lụt trên các tuyến đường
XÂY DỰNG GIAO DIỆN GIÁM SÁT
Tổng quan về giao diện giám sát của hệ thống giám sát chất lượng mặt đường bộ và cảnh báo ngập lụt trên các tuyến đường
bộ và cảnh báo ngập lụt trên các tuyến đường
Với đề tài này thì nhóm chúng em đã phát triển giao diện hệ thống giám sát sử dụng Node.js, một nền tảng được xây dựng trên ngôn ngữ lập trình JavaScript Với kiến thức hiện có và việc tìm hiểu thêm thông qua các tài liệu trên mạng, chúng em đã xây dựng một giao diện trực tuyến trên web Giao diện này cho phép theo dõi chuyển động của xe và hiển thị vị trí của xe lên bản đồ
Trong giao diện này gồm có bản đồ lớn và bốn phím chức năng nhỏ
Hình 4.2 Các nút chức năng trong giao diện Để biết cụ thể chức năng của các nút kể cả chức năng của giao diện thì nhóm xin được trình bày ở phần tiếp theo
Hình 4.1 Giao diện hệ thống giám sát chất lượng mặt đường bộ và cảnh báo ngập lụt trên các tuyến đường
Chức năng của giao diện giám sát
Đầu tiên về phần bản đồ của giao diện
Bản đồ trên giao diện khi được chạy trên Wed sẽ có một dấu tích sẵn, đó là vị trí nhóm chọn ngẫu nhiên mặc định sử dụng để ghim bản đồ
Tiếp theo là đến nút “ Connect to Arduino ”
Hình 4.3 Bản đồ trên giao diện
Nút này có chức năng để kết nối đọc dữ liệu của Bộ xử lý trung tâm gửi lên máy tính, cụ thể ở đây chúng em gửi dữ liệu lên COM 3 của máy tính, thì nút Connect to Arduino là để đọc dữ liệu từ cổng COM 3 của máy tính
Khi nhấn vào nút Arduino thì giao diện sẽ xuất hiện thông báo như sau:
Thông báo này được thiết kế nhằm đảm bảo rõ ràng và thuận tiện cho người dùng khi quyết định về việc kết nối với Arduino Trong trường hợp không muốn kết nối, người dùng chỉ cần nhấn nút "Hủy" như được thể hiện trên hình Tuy nhiên, nếu người dùng muốn thiết lập kết nối, họ có thể chọn tùy chọn "Arduino Mega 2560 (COM 3)" và sau đó nhấn nút "Kết nối" như mô tả chi tiết dưới đây:
Hình 4.5 Thông báo kết nối với Arduino
Tiếp theo là trường hợp nếu máy tính không có kết nối nào
Khi máy tính không có kết nối với Bộ xử lý trung tâm và chọn nút "Connect to
Arduino", hệ thống sẽ xuất hiện một thông báo " Không tìm thấy thiết bị tương thích nào " Thông điệp này nhằm giúp người dùng hiểu rõ hơn về lý do không thể kết nối
Hình 4.6 Thông báo chọn thiết bị kết nối
Tiếp theo đó là nút " Disconnect to Arduino "
Nút này có chức năng để ngắt kết nối đọc dữ liệu từ COM 3, khi nhấn nút này nếu chưa có kết nối với Bộ xử lý trung tâm thì sẽ hiện thông báo " Vui lòng kết nối với thiết bị "
Hình 4.8 Nút Disconnect to Arduino
Còn nếu mà đã kết nối mà bấm " Disconnect to Arduino " thì giao diện sẽ hiện thông báo " Hủy kết nối thành công! "
Tiếp theo đến nút " dd/mm/yyyy " và nút " Xuất Excel "
Hình 4.10 Thông báo hủy hết nối thành công
Nút dd/mm/yyyy để hỗ trợ chọn ngày cho việc lưu dữ liệu đã giám sát ghi lại được trên giao diện
Khi chưa chọn ngày, tháng, năm mà bấm nút " Xuất Excel " thì giao diện sẽ thông báo
Hình 4.12 Bảng chọn ngày, tháng, năm
Hình 4.13 Thông báo khi chua nhập ngày mà nhấn nút Xuất Excel
Khi đã chọn được ngày thì bấm nút " Xuất Excel ", nếu ngày được chọn mà lớn hơn ngày hiện tại thì giao diện sẽ thông báo " Ngày không được lớn hơn ngày hiện tại "
Nếu đã chọn đúng ngày hợp lệ bấm nút " Xuất Excel " thì hệ thống sẽ cho xuất files Excel có tên trùng với ngày, tháng, năm đã chọn như hình bên dưới
Hình 4.15 Xuất files Excel khi đã chọn đúng ngày, tháng, năm
Hình 4.14 Thông báo ngày, tháng, năm không thể vượt qua ngày hiện tại
Bên trên đã trình bày đầy đủ chức năng các nút trong giao diện, tiếp theo sẽ là phần hoạt động của giao diện
Khi giao diện đã thiết lập kết nối với Bộ xử lý trung tâm, giao diện sẽ nhận vào một chuỗi dữ liệu gồm kinh tuyến, vĩ tuyến của xe, giá trị chất lượng của mặt đường và giá trị của nước có hay không, hai giá trị kinh tuyến và vĩ tuyến sẽ được tìm và đánh dấu lại trên bản đồ
Nhóm đã thực hiện một chuỗi thực nghiệm trên đoạn đường Lý Tự Trọng với mục tiêu minh họa quá trình trích xuất và đánh dấu vị trí trên bản đồ Hình ảnh trên cho thấy một tình huống đặc biệt, khi xe đã di chuyển đi và quay lại trên cùng một đoạn đường Mục đích của việc này là để làm rõ rằng quá trình đánh dấu không tạo ra sự trùng lắp vị trí trên bản đồ
Trong quá trình di chuyển của xe, dữ liệu về kinh tuyến và vĩ tuyến được liên tục gửi về Bộ xử lý trung tâm Bộ xử lý này chịu trách nhiệm xử lý và gửi lên cho giao diện, sau đó giao diện sẽ tìm kiếm vị trí tương ứng trên bản đồ Điều đặc biệt là, mỗi lần quay lại trên đoạn đường đã đi qua trước đó, quá trình này không tạo ra đánh dấu trùng lặp
Hình ảnh mô tả một chuỗi các đánh dấu liên tục trên bản đồ, và dễ dàng nhận thấy rằng mỗi vị trí được đánh dấu đều tương ứng với đoạn đường mà xe đã di chuyển, không gây ra sự lộn xộn hoặc trùng lắp vị trí cũ Điều này làm nổi bật tính chính xác
Hình 4.16 Giao diện khi hoạt động và linh hoạt của hệ thống đánh dấu vị trí, giúp người sử dụng hiểu rõ hơn về quá trình di chuyển trên bản đồ và đảm bảo rằng thông tin được hiển thị là độc lập và chính xác
Sau khi đã đánh dấu vị trí mà xe đã đi qua lên trên bản đồ, nhu cầu kiểm tra chất lượng mặt đường và tình trạng ngập nước trở thành một phần quan trọng trong quá trình theo dõi và đánh giá của hệ thống Để đáp ứng nhu cầu này, giao diện cho phép khả năng có thể sử dụng tính năng tiện ích bằng cách nhấn vào nút tích tại vị trí đã đánh dấu cần kiểm tra đánh giá để biết thông tin chi tiết về chất lượng mặt đường và ngập nước
Khi đã nhấn vào vị trí trên bản đồ thì một bảng thông tin sẽ xuất hiện, cung cấp một cái nhìn tổng quan về chất lượng của mặt đường và tình trạng ngập nước tại điểm đó Bảng này bao gồm hai giá trị chính: chất lượng mặt đường và tình trạng ngập nước
Hình 4.17 Các thông tin về chất lượng mặt đường và ngập lụt lường mức độ đồng đều và phẳng của mặt đường tại điểm đó Trong hệ thống này, nguyên tắc là nếu giá trị nhỏ, thì mặt đường tại vị trí đó được coi là tốt, ít gồ ghề và mặt đường phẳng, ngược lại nếu giá trị lớn đồng nghĩa với chất lượng mặt đường kém hơn, có thể có những hư hại, gồ ghề, hay không đồng đều
KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM CỦA HỆ THỐNG
Kết quả thực nghiệm
Đầu tiên nhóm sẽ trình bày kết quả thu được qua việc chạy thực nghiệm mô hình
Bên trên là hình ảnh mô tả cho kết quả thu được, khi đã chạy thực nghiệm trên một đoạn đường cụ thể là đường Lý Tự Trọng, giao diện đã đánh dấu các vị trí mà xe chạy qua lên trên bản đồ thì chúng ta nhấn ngắt kết nối, chọn ngày hợp lệ và xuất Excel như những gì đã trình bày ở Chương 4 thì đây là kết quả cuối cùng được lưu vào files Excel Những vị trí đã đánh dấu và bao gồm cả chất lượng của mặt đường và ngập lụt được lưu vào các cột tương ứng như sau
Hình 5.1 Kết quả thu được khi lưu vào Excel Đầu tiên là cột có kí hiệu “ a ” cột này để lưu các giá trị của chất lượng mặt đường
Tiếp theo là hai cột “ latitude ” và “ longtitude ” để lưu kinh tuyến và vĩ tuyến
Sau đó là cột biểu hiện cho có ngập lụt hay không là “ water ”
Kết quả thu được từ quá trình thực nghiệm trên đoạn đường Lý Tự Trọng đã cung cấp, biểu diễn rõ ràng về chất lượng mặt đường tại các vị trí cụ thể trên đoạn đường này Trong quá trình thu thập dữ liệu, nhóm tập trung đánh giá chất lượng mặt đường dựa trên các giá trị số được ghi chép và xuất ra file Excel
Hình 5.2 Cột lưu giá trị chất lượng mặt đường
Hình 5.3 Cột lưu hai giá trị kinh tuyến và vĩ tuyến
Hình 5.4 Cột lưu giá trị của ngập lụt
Như những gì nhóm đã trình bày thì số càng lớn so với những số đã thu được thì sẽ hiểu là tại vị trí đó đoạn đường gồ ghề, không bằng phẳng chất lượng đường kém hơn so với những vị trí còn lại.
Trên đoạn đường Lý Tự Trọng, có những vị trí mà chất lượng mặt đường được đánh giá là kém, điều này thường được thể hiện qua các giá trị số như 0.000039, 0.00032, cho thấy mặt đường có thể gồ ghề, không đồng đều, và có thể có các hư hại nhỏ Những giá trị như vậy mang lại thông tin chi tiết về những phần đường có thể cần sự can thiệp hoặc bảo trì để duy trì chất lượng và an toàn
Ngược lại, những giá trị như 0.000011, 0.00007 có thể đại diện cho những vị trí có chất lượng mặt đường tốt, với bề mặt phẳng và đồng đều Những điểm như vậy có thể đánh dấu các khu vực mà giao thông di chuyển thuận lợi và không tạo ra những nguy cơ đối với phương tiện và người tham gia giao thông
Hình 5.5 Các giá trị mặt đường lớn tương đương với chất lượng mặt đường kém
Bên dưới đây sẽ là biểu đồ thống kê các giá trị chất lượng mặt đường trên đoạn đường Lý Tự Trọng cụ thể là bắt đầu từ số nhà 02 Lý Tự Trọng đến số 30 Lý Tự Trọng
Từ hình bên trên có thể đánh giá tổng quan được chất lượng của đoạn đường, có những đoạn gồ ghề như từ số 10 đến số 12 Lý Tự Trọng và số 22 Lý Tự Trọng
Kết quả thu được từ hình bên dưới rõ ràng thể hiện một vị trí trên đoạn đường
Lý Tự Trọng mà mức nước đã ngập cao hơn mức cho phép
Hình 5.6 Biểu đồ đánh giá chất lượng mặt đường của đoạn đường Lý Tự Trọng
Hình 5.7 Kết quả có ngập trên vị trí đã đánh dấu giá được cụ thể vị trí nào trên đoạn đường bị hư hại và vị trí nào có xảy ra tính trạng ngập nước quá mức cho phép.
Kết luận và hướng phát trển
Nhóm đã thành công xây dựng và phát triển hệ thống giám sát chất lượng mặt đường bộ và tình trạng ngập nước trên các tuyến đường áp dụng mạng truyền thông không dây Lora
Thiết kế và hoàn thiện bao gồm cả phần cứng và giao diện hiển thị trực tuyến trên Wed
Hệ thống giám sát hoạt thực tế ổn định, giao diện hiển thị đầy đủ các thông tin cần nghiên cứu
Hoàn thành việc xuất dữ liệu và phân tích: Quá trình xuất dữ liệu ra file Excel và phân tích kết quả thu được đã được thực hiện, giúp người sử dụng có thể dễ dàng theo dõi và đánh giá thông tin
Hạn chế về công cụ hỗ trợ nên vẫn có khả năng xuất hiện sai số về dữ liệu
Hệ thống còn phụ thuộc vào tốc độ truyền dữ liệu vì nhiều nơi sóng yếu nên nhận dữ liệu bị trễ
Bộ giám sát lấy dữ liệu sử dụng nguồn còn hạn chế, sự hạn chế của nguồn năng lượng ảnh hưởng đến tính liên tục và hiệu suất của hệ thống
Về phần cứng, bộ giám sát lấy dữ liệu được đặt trên các điểm theo dõi có thể tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua việc sử dụng nguồn dự trữ được sạc bằng năng lượng mặt trời Sự tích hợp giữa bộ giám sát và nguồn năng lượng tái tạo này mang lại nhiều lợi ích quan trọng, đặc biệt là trong việc giải quyết các thách thức liên quan đến nguồn năng lượng và duy trì hiệu suất liên tục của hệ thống
Phần cứng thiết kế nâng cấp có thể linh hoạt hơn trong việc thiết đặt trên nhiều loại phương tiện khác nhau mà không yêu cầu sự tinh chỉnh nhiều
Về thuật toán, phát triển thêm thuật toán ước lượng cân nặng của người ngồi trên xe, tích hợp cảm biến cân nặng nâng cao độ chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu
Bằng cách kết hợp thông tin từ cảm biến cân nặng , thuật toán có thể tạo ra ước lượng chính xác về cân nặng người ngồi, mang lại nhiều ưu điểm cho hệ thống giám sát
Phát triển thuật toán mô hình có thể biết được chính xác vị trí đường có chất lượng không tốt và cảnh báo được chi tiết về mức nước
[1] baodanang.vn 2023 Hệ thống cảnh báo lũ thông minh VFASS - Đà Nẵng
Online [ONLINE] Available at: https://baodanang.vn/channel/5399/201906/he- thong-canh-bao-lu-thong-minh-vfass-3227616/ [Đã truy cập 24 tháng 12 2023]
[2] www.moitruongvadothi.vn 2021 Cảnh báo ngập lụt tự động bằng công nghệ cảm biến vi cơ điện tử MEMS [ONLINE] Available at: https://www.moitruongvadothi.vn/canh-bao-ngap-lut-tu-dong-bang-cong-nghe-cam- bien-vi-co-dien-tu-do-nguoi-viet-che-tao-a95029.html [Đã truy cập 24 tháng 12
[3] www.arduino.cc 2023 Arduino - Home [ONLINE] Available at: https://www.arduino.cc/ [Đã truy cập 24 tháng 12 2023]
[4] scholar.google.com 2023 Xem bài viết [ONLINE] Available at: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=vi&userl83he8 AAAAJ&citation_for_viewl83he8AAAAJ:_FxGoFyzp5QC [Đã truy cập 24 tháng 12 2023]
PHỤ LỤC Code gửi dữ liệu của bộ giám sát lấy dữ liệu
// dat dia chi truyen nhan MPU6050 const int MPU2 = 0x69, MPU1=0x68;
// biến lấy dữ liệu góc quay long accelZ; double gForceZ;
// biến lấy dữ liệu kinh độ vĩ độ double Kd=0,Vd=0;
// biến sét mode truyền nhận lora int M0,M1;
// biến nhận nước int War=2;
//biến đếm thời gian unsigned long time1 = 0; const long timeW = 1500; void setup(){
// cài đặt mode 0 truyền nhận lora pinMode(M0, OUTPUT); pinMode(M1, OUTPUT); digitalWrite(M0, LOW); digitalWrite(M1, LOW);
Serial.begin(9600); // Khởi động Serial monitor
Serial3.begin(9600); // Khởi động UART của GPS
Serial1.begin(9600); // Khởi động UART của Lora
// lấy dữ liệu GPS while (Serial3.available() > 0) { if (gps.encode(Serial3.read())) { if (gps.location.isValid())
// Chờ time wait thì xử lí chương trình dưới unsigned long Time0 = millis(); if ( Time0 - time1 >= timeW )
//Lấy dữ liệu và truyền lora cho 2MPU
Serial.print(" "); gForceZ=gForceZ*100; int32_t GF1 = static_cast(gForceZ);
Serial.print(" "); gForceZ=gForceZ*100; int32_t GF2 = static_cast(gForceZ);
// gửi dữ liệu gia tốc 1 và 2
Serial1.write((uint8_t*)&GF1, sizeof(int32_t));
Serial1.write((uint8_t*)&GF2, sizeof(int32_t));
//Truyền kinh độ vĩ độ lên serial và Lora double Kd1=Kd*1000000; double Vd1=Vd*1000000;
// gửi dữ liệu kinh độ vĩ độ int32_t Kd2 = static_cast(Kd1); int32_t Vd2 = static_cast(Vd1);
Serial1.write((uint8_t*)&Kd2, sizeof(int32_t));
Serial1.write((uint8_t*)&Vd2, sizeof(int32_t));
//đọc và gửi dử liệu cảm biến nước int Nuoc=digitalRead(War); if ( Nuoc == 0 )
Serial1.write((uint8_t*)&Nc, sizeof(int32_t));
Serial1.write((uint8_t*)&Nc, sizeof(int32_t));
} void GetMpuValue(const int MPU){
Wire.requestFrom(MPU,6); while(Wire.available() < 6); accelZ = Wire.read()