Ứng dụng IoT-Cloud trong điều khiển robot Apply IoT-Cloud in controlling robot

Bài viết đề xuất giải pháp ứng dụng IoT-Cloud trong điều khiển robot tầm xa. Thử nghiệm giải pháp trên mô hình robot di động theo dõi đối tượng nhằm khẳng định những ưu việt trong sự kết hợp, hợp nhất hai công nghệ IoT và Cloud.

TẠP CHÍ KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY ỨNG DỤNG IOT-CLOUD TRONG ĐIỀU KHIỂN ROBOT APPLY IOT-CLOUD IN CONTROLLING ROBOT PHẠM TRUNG MINH*, NGUYỄN TRỌNG ĐỨC Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam *Email liên hệ: minhpt@vimaru.edu.vn Tóm tắt Ứng dụng Internet kết nối vạn vật (Internet of Things - IoT) điều khiển Robot triển khai, công bố rộng rãi cơng trình nghiên cứu thực tế Tuy nhiên, khả lưu trữ xử lý hạn chế, hiệu suất dịch vụ IoT bị giảm đáng kể Những hạn chế giải điện toán đám mây (Cloud) Thêm vào đó, kết hợp Cloud cho phép tăng cường khả năng, mở rộng phạm vi IoT với nhiều dịch vụ cách tích hợp tài nguyên IoT Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp ứng dụng IoT-Cloud điều khiển robot tầm xa Thử nghiệm giải pháp mô hình robot di động theo dõi đối tượng nhằm khẳng định ưu việt kết hợp, hợp hai cơng nghệ IoT Cloud Từ khóa: IoT- Cloud, Robot, internet Abstract Application of Internet of Things(IoT) in robot control has been deployed and widely published in research works as well as in reality However, due to the limitations of storage and processing capabilities, the performance of IoT services is significantly reduced These limitations can be decreased by using cloud computing technology (Cloud) In addition, this combination with Cloud which integrating IoT resources allows enhancing the capacity and expanding the scope of IoT with many new services In this paper, the authors proposed an IoT-Cloud application solution for controlling long-range robots This solution was tested on a mobile object tracking model to affirm the advantages of combining and integrating IoT and Cloud technologies Keywords: IoT- Cloud, Robot, internet Mở đầu Các hệ thống robot nghiên cứu, ứng dụng nhiều lĩnh vực đời sống xã hội, mang lại hiệu đáng kể, đặc biệt robot di động, robot tự hành Thông thường, phạm vi 50 khoảng cách gần, việc truyền tín hiệu điều khiển robot thực tín hiệu hồng ngoại [1], tín hiệu Bluetooth hay tín hiệu Wifi [2],… Những phương pháp có nhược điểm cố hữu thiết bị điều khiển phải “nhìn” thấy robot, khơng có vật cản có tính chất ngăn cản khả lan truyền sóng điện từ khơng khí Tuy nhiên, với nhóm loại robot xây dựng cho mục đích thăm dị, giám sát hay thám hiểm điều kiện môi trường khắc nghiệt, địa hình phức tạp hay khoảng cách xa,… hạn chế “tầm nhìn”, tín hiệu điều khiển robot bị gián đoạn, chí bị chặn, yêu cầu kĩ thuật công nghệ điều khiển robot địi hỏi phải cải thiện [3] Khi đó, việc ứng dụng IoT-Cloud xem giải pháp hữu hiệu IoT dựa số lượng lớn đối tượng - vật thể thông minh tự tạo kết nối với sở hạ tầng mạng động toàn cầu (Internet) nhằm giúp người nhận thức giới cải thiện chất lượng sống Tuy nhiên, khả lưu trữ xử lý hạn chế, hiệu suất dịch vụ IoT bị giảm đáng kể Những hạn chế giải điện tốn đám mây (Cloud) Thêm vào đó, kết hợp Cloud cho phép tăng cường khả năng, mở rộng phạm vi IoT với nhiều dịch vụ cách tích hợp tài nguyên IoT [4] Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp ứng dụng IoT-Cloud điều khiển robot tầm xa Thử nghiệm giải pháp mơ hình robot di động theo dõi đối tượng nhằm khẳng định ưu việt kết hợp, hợp hai cơng nghệ IoT Cloud Mơ hình kiến trúc hệ thống điều khiển robot với công nghệ IoT-Cloud 2.1 Mơ hình kiến trúc hệ thống Mơ hình kiến trúc hệ thống điều khiển Robot sử dụng công nghệ IoT-Cloud Hình 1, với khối chính: Khối Robot: sử dụng Vi điều khiển (Microcontroller Unit - MCU) điều khiển hoạt động Robot, tích hợp mơ đun kết nối truyền thơng cho phép truyền/nhận tín hiệu tới khối IoTCloud (Hình 2a) SỐ 64 (11-2020 TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Hình Mơ hình kiến trúc hệ thống Hình Cấu trúc Robot Khối điều khiển trung tâm Khối IoT-Cloud: trạm trung chuyển tín hiệu trao đổi Robot trung tâm điều khiển Khối điều khiển trung tâm: giám sát, điều khiển hoạt động Robot (Hình 2b) Khi đó, Khối điều khiển trung tâm điều khiển hoạt động Robot qua IoT-Cloud với giao thức TCP/IP [5] Vì vậy, kết nối Khối điều khiển trung tâm Robot ln trì mà khơng bị giới hạn yêu tố địa hình, địa lý 2.2 Kịch điều khiển Robot Quá trình điều khiển robot qua kết nối truyền thông thành phần hệ thống Trường hợp thứ nhất: kết nối truyền thơng trì thơng suốt Robot, IoT-Cloud Trung tâm điều khiển (kết nối internet ổn định) Tín hiệu điều khiển hoạt động Robot gửi tới IoT- Cloud chuyển tiếp tới MCU Robot MCU giải mã tín hiệu điều khiển hoạt động Robot theo thị tương ứng Ở chiều ngược lại, MCU thu nhận tín hiệu tọa độ (qua GPS) hình ảnh (từ camera) thực tế Robot, đóng gói liệu gửi Trung tâm điều khiển qua IoT- Cloud Trường hợp thứ hai: kết nối bị gián đoạn (kết nối internet bị ngắt đột ngột phía Robot Trung tâm điều khiển) Như vậy, MCU Robot khơng nhận tín hiệu xác nhận từ Trung tâm điều khiển, điều khiển Robot dừng chỗ Khi đó, việc thu hồi Robot thực dựa liệu tọa độ nhận cuối từ Robot Từ kịch điều khiển đề xuất trên, lưu đồ thuật SỐ 64 (11-2020) tốn xây dựng (Hình 3) Bước 1: Khởi động hệ thống, kiểm tra tình trạng thực việc kết nối thiết bị Bước 2: Khối điều khiển chuyển gói tin tín hiệu điều khiển Robot tới IoT-Cloud Bước 3: Robot truy cập IoT-Cloud để thu nhận gói tin điều khiển MCU giải mã tín hiệu điều khiển hoạt động Robot theo thị tương ứng Bước 4: MCU thu nhận tín hiệu tọa độ hình ảnh Robot, đóng gói liệu gửi IoT-Cloud Bước 5: Khối điều khiển truy cập IoT- Cloud để nhận gói tín hiệu trạng thái Xử lí lưu trữ liệu tọa độ Robot vào Cơ sở liệu, hiển thị hình ảnh Robot đồng thời gửi tín hiệu xác nhận tới IoTCloud Trong trường hợp Khối điều khiển khơng nhận gói tin trạng thái Robot, thơng báo cảnh báo đính kèm tọa độ nhận lần cuối Robot đưa nhằm kiểm tra thu hồi Robot Bước 6: Robot truy cập IoT-Cloud để nhận tín hiệu xác nhận Nếu thành công, quay lại Bước 2, ngược lại (Robot không truy nhập IoT-Cloud) Robot dừng chỗ Xây dựng hệ thống Từ kiến trúc đề xuất, mơ hình hệ thống thử nghiệm xây dựng với Robot di động (Hình 4a) sử dụng MCU Arduino Nano [6], mạch điều khiển động Arduino Motor Shield L293D (Hình 4b), thiết bị kết nối mạng internet wifi 4G TPlink M7350, module Wireless NRF24L01, module GPS Ublox Neo M8N [7] module Camera OV7670 No FiFo [8] 51 TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CƠNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Hình Lưu đồ thuật tốn điều khiển Cài đặt IoT-Cloud: để thiết lập kết nối, dịch vụ Google Cloud IoT Core áp dụng Với tảng công nghệ Google Cloud Platform, Google Cloud IoT Core cho phép thực việc kết nối trung tâm điều khiển robot thông qua mạng internet thiết lập đơn giản, truy cập dễ dàng, có tính bảo mật, hoạt động ổn định với tốc độ truy cập cao [9] Khối điều khiển trung tâm: sử dụng Laptop EliteBook 8470p (Intel Core i5-3320M, 4Gb Ram) với phần mềm điều khiển cài đặt môi trường Windows Platform Ngơn ngữ lập trình C# hệ sở liệu MySQL cho giao diện thân thiện, dễ sử dụng Hình giao diện phần mềm điều khiển Để điều khiển di chuyển robot, người dùng sử dụng nút chức (UP, DOWN, LEFT, ) kết hợp khung nhìn trực quan hình ảnh robot thực địa Bên cạnh đó, tọa độ thời “vết” di chuyển robot hiển thị đồ số nhờ kết hợp liệu thu từ GPS Google Map API [10] nhúng phần mềm Tiến hành thực nghiệm hệ thống không gian sảnh đường xung quanh nhà A4 - Khu Hiệu Trường Đại học Hàng hải Việt Nam Các kết (danh sách tọa độ, hình ảnh, “vết” di chuyển đồ) thu cho thấy Robot hoạt động tốt phạm vi khoảng cách 500m với tầm nhìn hạn chế, bị ngăn cản khối kiến trúc xây dựng vật thể tồn 52 tại thời điểm thực nghiệm (Hình 5) Mở rộng khơng gian với nhiều tòa nhà xung quanh, trường hợp có khơng kết nối internet, hoạt động điều khiển Robot thực thông suốt a Mẫu Robot b Arduino Motor Shield L293D Hình Mẫu Robot chế tạo SỐ 64 (11-2020 TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ Hình Giao diện phần mềm điều khiển hoạt động khối điều khiển trung tâm Kết luận Việc ứng dụng tảng truyền thông internet công nghệ IoT-Cloud cần thiết nhằm hỗ trợ nâng cao khả điều khiển robot tầm xa điều kiện giới hạn yếu tố địa hình, địa lý Trong báo này, nhóm tác giả đề xuất giải pháp, thiết kế xây dựng mơ hình cho phép điều khiển robot thông qua mạng internet với điểm chuyển tiếp liệu trung gian IoT-Cloud Mơ hình mang tính thực nghiệm, song hồn tồn cải thiện, nâng cấp thêm tính để triển khai áp dụng thực tế Lời cảm ơn Bài báo sản phẩm đề tài nghiên cứu khoa học cấp Trường năm học 2019-2020, tên đề tài: “Nghiên cứu áp dụng công nghệ IoT việc thiết kế hệ thống điều khiển Robot không dây tầm xa”, hỗ trợ kinh phí Trường Đại học Hàng hải Việt Nam TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] R Kuriya, T Tsujimura, and K Izumi, Augmented reality robot navigation using infrared marker, in Proceedings - IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication, Vol 2015-November, pp.450-455, 2015 [2] P Papcun, I Zolotova, and K Tafsi, Control and Teleoperation of Robot Khepera via Android Mobile Device through Bluetooth and WiFi, IFACPapersOnLine, Vol 49, no 25, pp.188-193, 2016 SỐ 64 (11-2020) [3] T Palaniswamy, A Alofi, F Saeed, N Mastoor, and R Alahmadi, Automated Mobile Robots - A Survey on Controls,Commun Appl Electron., Vol.6, no 9, pp.22-26, 2017 [4] P P Ray, A survey of IoT cloud platforms, Futur Comput Informatics J., Vol.1, no 1-2, pp.35-46, Dec 2016 [5] M M Alani, Guide to OSI and TCP/IP Models 2014 [6] Arduino Nano Pin Diagram, Features, Pin Uses& Programming.[Online].Available:https://compone nts101.com/microcontrollers/arduino-nano [7] NEO-M8 series | u-blox [Online] Available: https://www.u-blox.com/en/product/neo-m8-series [8] OV7670 CameraChip Datasheet pdf - VGA CameraChip Equivalent, Catalog [Online] Available:https://datasheetspdf.com/pdf/555220/ OmniVisionTechnologies/OV7670/1 [9] Google Cloud IoT Core documentation [Online].Available:https://cloud.google.com/iot/docs [10] Google Maps Platform | Google Developers [Online] Available:https://developers.google.com/maps/do cumentation/ Ngày nhận bài: Ngày nhận sửa: Ngày duyệt đăng: 21/05/2020 01/06/2020 08/06/2020 53 TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CƠNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY KINH TẾ - XÃ HỘI SỰ CẠNH TRANH VÀ TẬP TRUNG CỦA HỆ THỐNG BẾN CẢNG CONTAINER TẠI HẢI PHÒNG COMPETITION AND CONCENTRATION PATTERNS OF CONTAINER TERMINAL SYSTEM IN HAI PHONG PHẠM THỊ YẾN Khoa Kinh tế, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam Email liên hệ: phamyen@vimaru.edu.vn Tóm tắt Thành phố cảng Hải Phịng trở thành trung tâm logistics khu vực phía Bắc nước Lượng hàng container thơng qua cảng Hải Phịng tăng mạnh qua hàng năm Để đáp ứng với lượng hàng hố tăng lên nhanh chóng, bến cảng đại hình thành tạo cạnh tranh gay gắt hệ thống Chính vậy, mục đích nghiên cứu đánh giá phát triển, cạnh tranh tập trung hệ thống từ năm 2011 đến năm 2019 dựa số số phương pháp số Herfindahl - Hirschman, tỷ lệ tập trung hoá, hệ số Gini, đường cong Lorenz, phương pháp phân tích tăng trưởng chia sẻ Kết phát triển hệ thống có xu hướng giảm mức độ tập trung có chuyển dịch đáng kể lượng hàng hố bến cảng container Từ khóa: Cạnh tranh, tập trung, bến cảng container, Hải Phòng Abstract The Northern port city of Hai Phong is to become a significant logistics center of the region and Vietnam The throughput volume of container terminal system in Hai Phong increases impressively year by year To cope with increasing cargo volume and larger vessel of calls, the development of modernized container terminals in Hai Phong has intensified Hence, the study aims to examine the development of the system and, in particularly, the competition, concentration and the geographical patterns from 2011 to 2019 The study applied the Herfindahl - Hirschman Index, concentration ratios, the Gini coefficient, the Lorenz curve, and shift - share analysis on container throughput volume data The results demonstrate that the development of container terminals tin Hai Phong has experienced a deconcentration trend and considerable shifting among terminals in the system Keywords: Competition, Concentration, container terminal, Hai Phong 54 Đặt vấn đề Cảng biển vận tải biển phát triển song song với tăng trưởng hoạt động ngoại thương kinh tế giới (Mangan et al., 2008) [1] Sự xuất cảng biển mới, cảng biển cũ việc tái cấu trúc hệ thống cảng biển xu hướng để đáp ứng yêu cầu container hóa thương mại toàn cầu (Notteboom, 1997) [2] Theo Lee et al (2014) cạnh tranh gay gắt cảng biển ngun nhân cho dịch chuyển hàng hóa thơng qua sang cảng biển đối thủ cạnh tranh dẫn đến xu hướng khơng tập trung [3] Do đó, nhiều nghiên cứu thực tế thực để đánh giá trình phát triển hệ thống cảng biển nhiều quốc gia khu vực (Li et al., 2012 [4]; Liu et al., 2013 [5]; Pan et al., 2014 [6]; Wiradanti et al., 2018 [7]; Nguyen et al., 2020 [8]) Hệ thống cảng biển Việt Nam nói chung khu vực nói riêng hệ thống bến cảng container Hải Phòng với tăng trưởng mạnh mẽ nhiều năm chắn có phát triển thay đổi để thích ứng với xu hướng tồn cầu Cảng biển Hải Phịng cảng biển lớn khu vực miền Bắc thứ hai nước, góp phần giúp thành phố Hải Phịng trở thành trung tâm logistics khu vực phía Bắc nước Lượng hàng container thơng qua cảng Hải Phịng tăng mạnh qua hàng năm tạo cạnh tranh gay gắt hệ thống bến cảng container Hải Phòng Đánh giá phát triển thơng qua tìm hiểu mức độ tập trung dịch chuyển lượng hàng thông qua cảng biển, đó, mang lại ý nghĩa thiết thực để có nhìn rõ nét cạnh tranh hệ thống Hiện có số nghiên cứu cạnh tranh bến cảng container Hải Phòng Tiêu biểu như, nghiên cứu hai tác giả Nguyễn Minh Đức Phạm Thị Yến (2019) sử dụng ma trận BCG Hierarchical Cluster Analysis để đánh giá vị trí bến cảng hệ thống Hải Phòng tập trung nhiều bến cảng container có đặc điểm chung mặt khai thác chất lượng dịch vụ [9] Gần đây, Đặng Công Xưởng cộng (2020) đề xuất tiêu chí đánh giá xếp hạng lực cạnh tranh SỐ 64 (11-2020) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY bến cảng container Hải Phòng [10] Tuy nhiên, nghiên cứu đánh giá cạnh tranh bến cảng thông qua số mức độ tập trung phân tích tăng trưởng dịch chuyển hạn chế Do đó, nghiên cứu thực nhằm đánh giá phát triển cạnh tranh toàn 15 bến cảng container Hải Phòng giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2019 dựa đánh giá mức độ tập trung thị trường Nghiên cứu sử dụng số Herfindahl Hirschman, tỷ lệ tập trung hoá, hệ số Gini, đường cong Lorenz - phương pháp phổ biển để đánh giá mức độ tập trung Ngoài ra, để có nhìn rõ nét 6,000,000 5,000,000 4,000,000 3,000,000 2,000,000 1,000,000 - Nguồn: Hiệp hội cảng biển Việt Nam Cảng vụ Hải Phịng Hình Lượng hàng thông qua hệ thống bến cảng container Hải Phòng giai đoạn 2011-2019 (TEU) thay đổi bến cảng theo thời gian, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tăng trưởng dịch chuyển Ứng dụng phương pháp đo lường mức độ tập trung 2.1 Tỷ lệ tập trung hóa (concentration ratio) Tỷ lệ tập trung hoá phương pháp để tính tốn mức độ tập trung cách tính tỷ lệ phần trăm cộng dồn thị phần thị trường k bến cảng lớn hệ thống (CR3, CR4, and CR8) Tỷ lệ tập trung hoá bến cảng lớn, sức mạnh thị trường bến cảng lớn Cơng thức để tính tốn tỷ lệ tập trung hố sau: CR(k) = ∑ki=1 𝑆𝑖 (1) Trong đó: 𝑆𝑖 : tỷ lệ phần trăm sản lượng thông qua ith bến cảng container lớn (i=1, 2…k) Nghiên cứu áp dụng tỷ lệ tập trung hoá ba bến cảng container (CR1, CR3) để đánh giá mức độ tập trung bến cảng container lớn Hải Phòng Khi mà giá trị CR1, CR3 đạt đến mức 50%, 75%, thị trường đánh giá trạng thái độc quyền nhóm (oligopoly) (Sys, 2009) [11] Số liệu Bảng cho thấy tỷ lệ tập trung hoá top top bến cảng container có sản lượng thơng qua lớn Hải Phòng từ năm 2011 đến năm 2019 Kết tỷ lệ tập trung hoá thị phần thị trường bến cảng container lớn có xu hướng giảm dần từ 52,83% đến 41,94% cho thấy giảm mức độ tập trung hay độc quyền nhóm thị trường Số lượng bến cảng tăng nguyên Bảng Chỉ số HHI hệ thống bến cảng container Hải Phòng, 2011-2019 HHI 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 0,137 0,128 0,127 0,110 0,101 0,107 0,113 0,109 0,099 Bảng Các bến cảng container có sản lượng thơng qua lớn Hải Phòng, 2011-2019 Thứ hạng 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Nhất Chùa Vẽ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ Tân Vũ VIP VIP Nhì Tân Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ Green Green Port Port Nam Nam Nam Đình Vũ Đình Vũ Ba Đình Vũ Chùa Vẽ Chùa Vẽ Chùa Vẽ Hải Hải Hải Đình Vũ Đình Vũ Đình Vũ CR3 52,83 50,28 49,84 45,78 43,91 46,65 47,93 46,89 41,94 CR1 19,97 18,35 20,47 18,12 17,20 18,72 19,02 19,10 19,16 SỐ 64 (11-2020) 55 TẠP CHÍ KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY nhân giảm mức độ tập trung số bến cảng container khu vực Hải Phòng Với ưu số lượng cầu bến so với bến cảng khác giúp bến cảng Tân Vũ trở thành bến cảng có sản lượng thông qua lớn từ 2012 đến Vị trí số số có thay đổi bến cảng container VIP Green Port, Đình Vũ, Nam Hải Đình Vũ khoảng thời gian nghiên cứu 2.2 Chỉ số Herfindahl - Hirschman (The Herfindahl-Hirschman Index - HHI) Chỉ số HHI công cụ hữu hiệu để phân tích bất cân xứng thị trường (Calkins, 1983) [12] Số lượng thị phần thị trường bến cảng container biến số ảnh hưởng đến số HHI Điều ngược với phương pháp tính tỷ lệ tập trung hố tập trung vào bến cảng lớn nhất, số xem xét tất bến cảng hệ thống Chỉ số tính tốn theo cơng thức sau: H= ∑n i=1 TEUi (∑n i=1 TEUi ) n