4.5.1 Sơ đồ mạch điện kết nối bộ phận
Hình 4.44: Sơ đồ mạch điện kết nối bộ phận Nguyên lý hoạt động (Hình 4.44) Nguyên lý hoạt động (Hình 4.44)
Khi nhận tín hiệu từ camara và xử lý thơng tin, tùy theo từng trường hợp tín hiệu đưa ra cổng GPIO.
Relay nhận tín hiệu qua cổng GPIO qua chân nguồn số 4, chân ground số 6 và GPIO 17.
Nhờ có tín hiệu GPIO 17, relay 5 chân được kích hoạt. Dịng điện đi qua các đèn xi nhanh và và còi xe để cảnh báo người lái xe về những hành vi bất thường.
Nguồn 5V/3A được cấp vào mạch xử lý điều khiển thông qua cổng USB type-C.
91
4.5.2 Sơ đồ mạch điện cảnh báo
Hình 4.45: Sơ đồ mạch điện cảnh báo (Relay đang hoạt động)
1- Input/output GPIO; 2- RAM; 3- Bộ xử lý; 4- USB Type C cấp nguồn; 5- Cổng MIPI CSI (Camera); 6- Audio, Video Composite 3.5mm Jack; 7- 2 cổng USB 2.0.
Nguyên lý làm việc (Hình 4.45)
Mạch xử lý Raspberry Pi 4 được kết nối với mạch relay qua 40 chân tín hiệu GPIO, khi được kết nối thì nhiệm vụ các chân GPIO trên mạch xử lý chính được chuyển sang chân GPIO trên mạch relay.
Mạch xử lý được cấp nguồn 5V/3A thông qua bộ chuyển đổi nguồn và được kết nối nguồn trực tiếp trên xe.
Công tắc khởi động được nối vào giữa dây nguồn làm nhiệm vụ khởi động và tắt mạch xử lý.
92
Chân COM của relay trên mạch được cấp nguồn riêng 12V. Công dụng cấp nguồn điều khiển thiết bị cảnh báo.
Chưa bật công tắc khởi động
Mạch xử lý được cấp nguồn trực tiếp trên xe tuy nhiên vì cơng tắc đảm nhiệm nhiệm vụ là công tắc khởi động nên mạch vẫn chưa được hoạt động. Dẫn đến các thiết bị nối tiếp trung gian cũng không hoạt động.
Bật công tắt khởi động
Khi Công tắc khởi động được bật, mạch xử lý hoạt động làm cho camera cũng hoạt động theo. Camera hoạt động và liên tục thu nhận tín hiệu vào và gửi đến bộ xử lý của mạch để xử lý thơng tin.
Khi nhận được tín hiệu cảnh báo
Khi bộ xử lý của mạch chính nhận được tín hiệu cảnh báo, thì sẽ đưa ra các trường hợp:
Cảnh báo các trường hợp với tín hiệu cảnh báo trên 3 giây:
Khi có tín hiệu cảnh báo, mạch xử lý đưa tín hiệu cảnh báo đến cổng âm thanh 3.5mm và đi đến loa nhắc nhở. Loa nhắc nhở được cấp nguồn sẵn thông qua cổng USB làm loa hoạt động và thực hiện cảnh báo âm thanh.
Cảnh báo các trường hợp với tín hiệu cảnh báo trên 7 giây:
Khi có tín hiệu cảnh báo, mạch xử lý đưa tín hiệu cảnh báo đến cổng âm thanh 3.5mm và đi đến loa nhắc nhở. Loa nhắc nhở được cấp nguồn sẵn thông qua cổng USB làm loa hoạt động và thực hiện cảnh báo âm thanh.
Cảnh báo các trường hợp với tín hiệu cảnh báo trên 12 giây:
Khi có tín hiệu cảnh báo, mạch xử lý đưa tín hiệu cảnh báo đến cổng âm thanh 3.5mm và đi đến loa nhắc nhở. Loa nhắc nhở được cấp nguồn sẵn thơng qua cổng USB làm loa hoạt động. Sau đó tín hiệu cịn lại đi qua chân 17 GPIO của mạch,
93
thực hiện cấp nguồn cho cuộn relay làm đóng chân NO. Khi đóng chân NO nguồn 12V được đi từ chân COM đến chân NO, tiếp tục đi đến các thiết bị cảnh báo (đèn xi nhan khẩn cấp, đèn led chữ cầu cứu, còi xe) làm chúng hoạt động và thực hiện cảnh báo âm thanh, ánh sáng cho người lái xe và người xung quanh khi người lái gặp nạn.
94
Chương 5
THI CƠNG MƠ HÌNH
5.1 Thi cơng lắp ráp mơ hình
Hình 5.1: Mơ phỏng các bước thi cơng lắp ráp mơ hình:
1- Camera; 2- Công tắc khởi động; 3- Loa; 4- Mạch xử lý điều khiển; 5- Mạch relay; 6- Dây cáp FFC camera; 7- Chuôi cắm âm thanh 3.5 loa; 8- Jack USB nguồn
loa; 9- Chuôi cắm nguồn USB type-C; 10, 11- Nắp, vỏ thiết bị; 12- Mơ hình hồn chỉnh.
1 2 3 4 5
6 7 8 9
95
Hình thể hiện các chi tiết, bộ phận của mơ hình thiết bị. Bao gồm bộ phận thu, nhận tín hiệu đầu vào như Camera, cơng tắc, nguồn... Các bộ phận mạch xử lý relay, mạch xử lý chính và khung, nắp lắp đặt hoàn thiện các bộ phận.
Để hoàn thành được mơ hình thiết bị, cần 4 bước chính.
Bước 1: Chuẩn bị bộ phận chính được sử dụng cho mơ hình thiết bị.
Hình 5.2: Ốc vít 2mm để cố định các bộ phận vào khung vỏ (Nguồn internet)
Ốc vít hình 5.2 được sử dụng ở đây là ốc vít 2mm có thể mua được dễ dàng ở các cửa hàng vật liệu hoặc đặt mua qua mạng internet.
96
Hình 5.4: Mạch xử lý điều khiển Raspberry Pi 4 và mạch mở rộng relay
Hình 5.5: Loa và cơng tắc
Các bộ phận quan trọng được mô tả trên hình 5.4, hình 5.5 như mạch Raspberry Pi 4, mạch mở rộng điểu khiển relay, camera, cáp tín hiệu camera... được tìm kiếm và mua trực tuyến qua cơng ty TNHH MLAB chuyên về các thiết bị, linh kiện điện tử, đặc biệt là Raspberry Pi.
Hình 5.5 là bộ phận khởi động và đưa ra âm thanh cảnh báo được dùng là công tắc rocker và loa phát âm thanh với đường kính 50mm.
97
Bước 2: Tạo khung vỏ để lắp đặt các bộ phận.
Hình 5.6: Khung vỏ và nắp thiết bị.
Vỏ khung ở hình 5.6 có tác dụng bảo vệ các bộ phận được lắp ráp thành cụm xử lý khi được lắp đặt vào bên trong. Đồng thời tăng độ thẩm mỹ cho thiết bị mơ hình, và khi được sử dụng trên xe ô tô.
Bước 3: Lắp ráp các bộ phận thành cụm chi tiết.
98
Lắp đặt camera vào mạch xử lý điều khiển. Bằng cách nối dây kết nối tín hiệu FFC vào cổng CSI của camera pi. Sau đó nối đầu cịn lại của dây kết nối tín hiệu FFC vào cổng CSI mạch Raspberry Pi 4 như hình 5.7.
Hồn tất lắp dặt camera để thu nhận thơng tin, tín hiệu hình ảnh về mạch xử lý như hình 5.7.
Hình 5.8: Kết nối Raspberry Pi 4 với mạch mở rộng 3 relay
Kết nối Raspberry Pi 4 với mạch mở rộng 3 relay, bằng cách cắm 40 chân GPIO vào 40 cổng tiếp nhận của mạch mở rộng.
Dùng ốc vít 2mm cố định chắc chắn lại mạch mở rộng để không bị rơi hoặc gây các vấn đề làm hư hỏng cho mạch chính hình 5.8.
99
Hình 5.9: Kết nối nguồn, và jack cắm âm thanh
Sau khi thiết lập xong camera là tín hiệu đầu vào, mạch relay để điều khiển các thiết bị khẩn cấp. Thì ta kết nối mạch với loa nhắc nhở.
Cấp nguồn thông qua cổng USB 2.0, và cổng tín hiệu audio qua cổng 3.5mm của mạch Raspberry Pi 4 hình 5.9.
Bước 4: Lắp cụm chi tiết vào khung vỏ và hoàn thiện.
100
Sau khi thực hiện kết nối các chi tiết lại ở bước 3 thành 1 cụm bộ phận chính, thì ta lắp đặt chúng vào khung vỏ hộp theo kích thước đã tính tốn ở bản vẽ chi tiết kích thước chương 4.
Cố định lại bằng ốc vít 2mm, đậy nắp vỏ khung lại và cố định. Hồn thiện sản phẩm hình 5.10.
Hình 5.10 là mơ hình hồn thiện được nhóm dự tính thiết kế, nếu quá trình thực hiện làm mơ đủ nhân lực và khơng găp các khó khăn bởi tình hình dịch bệnh hiện nay.
Hình 5.11: Mơ hình hồn thiện chưa có vỏ hộp camera
Mơ hình vật lý hồn thiện thực tế được thể hiện ở hình 5.11. Vì gặp nhiều khó khăn trong q trình thực hiện đồ án. Nên nhóm thực hiện đồ án cịn gặp phải nhiều hạn chế khi thi cơng.
101
Tuy kết quả thành phẩm không được như mong đợi theo dự kiến, nhưng nhóm đồ án thực hiện đã cố gắng hết sức hoàn thành được các chức năng chính của sản phẩm.
5.2 Nạp chương trình điều khiển vào thiết bị
Sau khi đã hồn thiện mơ hình vật lý, ta tiếp tục bước tiếp theo là nạp chương trình điều khiển vào mạch xử lý của thiết bị.
Để nạp chương trình điều khiển nhận diện vào mạch, ta cấp nguồn mạch xử lý bẳng cổng USB type C của mạch, kết nối màn hình hiển thị qua cổng microHDMI để tiến hành lập trình nạp chương trình điều khiển.
Camera nối vào cổng MIPI CSI (Camera), để mạch nhận thơng tin hình ảnh được thu nhận từ camera.
Hình 5.12: Mạch xử lý được kết nối nguồn, màn hình để tiến hành nạp chương
102
Kế tiếp khi hoàn thành kết nối các cổng, mạch xử lý được khởi động. Ta mở giao diện chương trình ngơn ngữ lập trình Python (phiên bản 3.7.3). Nạp dữ liệu code vào giao diện và lưu lại như hình 5.13. Nhấn “Run” để chạy thử nghiệm chương trình.
Hình 5.13: Quá trình nạp code vào chương trình
Nếu chương trình khơng chạy được, bắt đầu xuất hiện các câu lệnh lỗi. Thì tiếp tục kiểm tra và khắc phục đến khi khơng cịn lỗi như hình 5.13.
Trong trường hợp khơng thể nạp, chỉnh sửa chương trình trong cùng 1 thời gian. Ta có thể tiếp tục nạp, chỉnh sửa chương trình vào lần sau. Bằng cách khi khởi động mạch xử lý, ta tìm đến thư mục đã lưu trước đó và tiếp nạp, chỉnh sửa đến khi hồn tất q trình thiết lập, nạp chương trình điều khiển.
103
5.3 Thử nghiệm trên mơ hình mơ phỏng 5.3.1 Thử nghiệm thu nhận tín hiệu 5.3.1 Thử nghiệm thu nhận tín hiệu
Điều kiện ánh sáng tốt
Hình 5.14: Thiết bị thu nhận thông tin ở điều kiện ánh sáng tốt
Thử nghiệm thu nhận tín hiệu hình 5.14: Tăng khả năng thu nhận thơng tin hình ảnh.
Thu nhận hình ảnh rõ ràng, dễ dàng nhận diện khn mặt, trích xuất nhịp tim. Khả năng xử lý của ứng dụng được tối ưu.
Kết quả dữ liệu độ chính xác cao.
Điều kiện ánh sáng khuất, tối
Thử nghiệm thu nhận tín hiệu hình 5.15:
Tăng độ khó cho việc thu nhận thơng tin hình ảnh. Vẫn thu nhận hình ảnh, chất lượng hình ảnh rõ ràng, Nhận diện được khuôn mặt, nhịp tim, mắt.
104 Khả năng xử lý của ứng dụng bình thường. Cho ra kết quả dữ liệu chính xác.
Hình 5.15: Thiết bị thu nhận thông tin ở điều kiện ánh sáng tối Khi đeo kính cận Khi đeo kính cận
Thử nghiệm thu nhận tín hiệu hình 5.16:
Khả năng thu nhận thơng tin hình ảnh tốt, khơng bị ảnh hưởng nhiều. Tín hiệu nhịp tim, khn mặt, mắt hoạt động bình thường.
105
Hình 5.16: Nhận diện khi đeo kính cận Khi đeo kính râm Khi đeo kính râm
Thử nghiệm thu nhận tín hiệu hình 5.17:
Khả năng thu nhận thơng tin hình ảnh tốt, khơng bị ảnh hưởng nhiều. Thu nhận hình ảnh rõ ràng.
Nếu bị chiếu ánh sáng trực tiếp vào kính là kính bị lóe thì khả năng thu tin hiệu giảm, mất ổn định.
Mất nhận diện khn mặt, nhịp tim, mắt với kính râm đen, cịn kính râm màu trong suốt hoạt động bình thường.
Trường hợp kính râm đen đưa thơng tin mất nhận diện đến bộ xử lý và cho ra cảnh báo.
106
Hình 5.17: Nhận diện được mắt khi đeo kính râm màu trong suốt Đeo khẩu trang Đeo khẩu trang
Thử nghiệm thu nhận tín hiệu hình 5.18:
Khả năng thu nhận thơng tin hình ảnh diễn ra bình thường. Thu nhận hình ảnh rõ ràng.
Tuy nhiên mất nhận diện khn mặt, nhịp tim, mắt.
107
Hình 5.18: Mất nhận diện khi mang khẩu trang Nhắm mắt Nhắm mắt
Thử nghiệm thu nhận tín hiệu hình 5.19:
Có nhận diện khn mặt, nhịp tim nhưng mắt bị đóng, nên thơng tin cảnh báo được bộ xử lý đưa ra.
108
Nghiêng người, nghiêng đầu, quay người
Thử nghiệm thu nhận tín hiệu hình 5.20, hình 5.21, hình 5.22:
Nghiêng người hoạt động nhận diện bình thường, nhịp tim thiếu ổn định.
Hình 5.20: Nghiêng người
Nghiên đầu hoạt động nhận diện không ổn định, nhận diện nhịp tim khơng chính xác.
109
Hình 5.22: Quay người mất nhận diện
Quay người hoạt động nhận diện mất nhận diện khn mặt, đưa tín ra hiệu cảnh báo
Gục đầu
110
Mất nhận diện khuôn mặt, thông tin cảnh báo được bộ xử lý đưa ra hình 5.23.
Thử nghiệm trên những khn mặt khác
Hình 5.24: Hình ảnh nhận diện khn mặt điều kiện ánh sáng tốt
Khả năng xử lý hình ảnh hoạt động bình thường trên nhiều khn mặt khác nhau như hình 5.24.
Khả năng thu nhận thơng tin, tín hiệu, đưa ra cảnh báo hoạt động tốt, ổn định, khơng có điểm bất thường khi nhận diện khuôn mặt khác nhau.
111
Khả năng thu nhận thơng tin hình ảnh diễn ra bình thường. Thu nhận hình ảnh rõ ràng.
Tuy nhiên mất nhận diện khuôn mặt, nhịp tim, mắt.
Đưa thông tin mất nhận diện đến bộ xử lý và cho ra cảnh báo.
Khả năng thu nhận thơng tin, tín hiệu, cho ra kết quả cảnh báo tương đương với các khn mặt khác hình 5.24, hình 5.25.
5.3.2 Thử nghiệm trên các mực độ khác nhau Nhận diện trích xuất khn mặt Nhận diện trích xuất khn mặt
Hình 5.26: Khoảng cách camera quan sát với khoảng cách hiệu quả
Khoảng cách có hiệu quả chính xác nhất là từ 30-60cm hình 5.26 (Khoảng cách từ camera đến người lái xe).
Khi khoảng vượt mức hiệu quả, thơng tin hình ảnh thu vào sẽ bị nhiễu, dễ dẫn đến kết quả xử lý khơng chính xác, mà đưa thơng tin cảnh báo nhầm lẫn.
112
Nhận diện trích xuất nhịp tim
Hình 5.27: Kết quả đo nhịp tim từ thiết bị mơ hình (82.5 bpm) và thiết bị đo nhịp
tim tiêu chuẩn (81 bpm)
Trước khi trích xuất nhịp tim, cần 1 khoảng thời gian 5s để xử lý và tính tốn đưa ra nhịp tim trung bình. Trả kết quả tính tốn nhịp tim trung bình của người lái nhanh dễ dàng đưa ra cảnh báo khi nhịp tim nhỏ hơn 50 bpm hoặc cao hơn 100 bpm như hình 5.27.
Thiết bị trích xuất nhịp tim có độ chính xác cao, khoảng 96% (Nhịp tim trung bình thiết bị đo được lệch hơn so với nhịp tim trung bình thực tế đo bởi thiết bị đo nhịp tim tiêu chuẩn khoảng 2-4 bpm).
Thử nghiệm 3 mức độ cảnh báo của các trường hợp 1, 2, 3
Khi thiết bị tiếp nhận hành vi bất thường của người lái xe trên 3 giây, camera thu nhận thơng tin hình ảnh hiệu quả, mạch tiếp nhận và xử lý thông tin với tốc độ cao, nhanh chóng đưa ra tín hiệu cảnh báo kịp thời.
113
Khi thiết bị tiếp nhận hành vi bất thường của người lái xe trên 7 giây, camera thu nhận thơng tin hình ảnh hiệu quả, mạch tiếp nhận và xử lý thơng tin với tốc độ cao, nhanh chóng đưa ra tín hiệu cảnh báo kịp thời.
Khi thiết bị tiếp nhận hành vi bất thường của người lái xe trên 12 giây, camera thu nhận thơng tin hình ảnh hiệu quả, mạch tiếp nhận và xử lý thông tin với tốc độ cao, nhanh chóng đưa ra tín hiệu cảnh báo kịp thời.
Hết tín hiệu cảnh báo, thiết bị lập tức dừng cảnh báo. Đối với trường hợp trên 12 giây cảnh báo thì bị chậm 1-2 giây để tắt cảnh báo.
5.3.3 Thử nghiệm khả năng hoạt động của phần mềm
Hệ điều hành mạch Raspberry Pi 4 sử dụng là hệ điều thành Raspbian Buster, đáp ứng được khả năng hoạt động các phần mềm, ứng dụng ngơn ngữ lập trình... Giao diện đơn giản, có thể cài đặt việt hóa hệ điều hành để tiện sử dụng hơn cho công việc thực hiện nạp dữ liệu và chạy các ứng dụng. Vì mạch được xem như là 1 máy tính