Môn học chuyên Đề internet of things Đề tài controller system – hệ thống Điều khiển Đa phương tiện

Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, có khả năng mở rộng, đồng thời dễ dàng tích hợp với các công nghệ IoT và AI cho giám sát, điều khiển và thu thập dữ liệu thời gian

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT Viện Đào Tạo Công Nghệ Thông Tin Và Chuyển Đổi số

Báo cáo cuối kỳ môn học Chuyên đề Internet of Things

Đề tài: Controller System – Hệ thống điều khiển đa phương tiện

Thành viên:

Võ Gia Huy - 2224802010822

Lê Nguyễn Bảo Trân - 2224802010476

ThS.Nguyễn Trung Kiệt

TP Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 09 năm 2025

LỜI CẢM ƠN

Em xin chân thành cảm ơn thầy/cô Nguyễn Trung Kiệt đã tận tình hướng dẫn trong suốt quá trình thực hiện đồ án Xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè đã luôn ủng hộ và động viên

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan báo cáo này là công trình nghiên cứu của riêng em Mọi tham khảo đều được trích dẫn rõ ràng Nếu có sai phạm em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm

TÓM TẮT

Đồ án này nghiên cứu và triển khai hệ thống điều khiển AIoT Controller System dựa trên firmware PX4 Hệ thống được thiết kế nhằm hỗ trợ nhiều loại phương tiện tự hành như UAV cánh bằng (Fixed-Wing, VTOL), UAV đa cánh quạt (Multi-rotor), phương tiện mặt đất và tàu ngầm Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động ổn định, có khả năng mở rộng, đồng thời dễ dàng tích hợp với các công nghệ IoT và AI cho giám sát, điều khiển và thu thập dữ liệu thời gian thực Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn trong các lĩnh vực như hàng không dân dụng, giám sát môi trường, logistics và quốc phòng

Mục Lục LỜI CẢM ƠN 1

LỜI CAM ĐOAN 2

TÓM TẮT 3

Mục Lục 4

Mục lục hình ảnh 5

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 5

1.1 Bối cảnh và lý do chọn đề tài 5

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 6

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 6

1.4 Phương pháp nghiên cứu 7

1.5 Bố cục báo cáo 8

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN 8

2.1 Tổng quan về AIoT 8

2.2 Các công nghệ và nền tảng liên quan 9

2.2.1 PX4 Autopilot 9

2.2.2 Hệ điều hành Nuttx RTOS 9

2.2.3 Vi điều khiển STM32H743XIH 9

2.2.4 Sensor Fusion và EKF 10

2.2.5 Giao thức truyền thông 10

2.3 Các nghiên cứu và công trình liên quan 10

Tài liệu tham khảo 11

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 11

3.1 Mô hình hệ thống 11

3.2 Yêu cầu hệ thống 12

3.2.1 Yêu cầu phần cứng 12

3.2.2 Yêu cầu phần mềm 12

3.2.3 Yêu cầu chức năng 12

3.3 Thiết kế kiến trúc hệ thống 13

3.4 Các sơ đồ minh họa 13

CHƯƠNG 4: TRIỂN KHAI VÀ THỰC NGHIỆM 13

4.1 Môi trường phát triển 13

4.2 Các bước triển khai 14

Bước 1 Thiết kế và tùy biến phần cứng 14

Bước 2 Tùy biến và biên dịch firmware PX4 14

Bước 3 Cấu hình NuttX RTOS 14

Bước 4 Kết nối hệ thống và thử nghiệm 15

Bước 5 Tích hợp AI từ Jetson Nano 15

4.3 Kết quả thực nghiệm 15

4.4 Đánh giá hiệu năng 16

CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ 16

5.1 Tổng hợp kết quả 16

5.2 So sánh với mục tiêu ban đầu 17

5.3 Phân tích ưu – nhược điểm 18

5.3.1 Ưu điểm: 18

5.3.2 Nhược điểm: 18

5.4 Kết luận chương 18

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 19

6.1 Kết luận chính 19

6.2 Ý nghĩa thực tiễn 19

6.3 Hạn chế và hướng phát triển tương lai 19

6.3.1 Hạn chế 19

6.3.2 Hướng phát triển 20

Tài liệu tham khảo (theo chuẩn IEEE) 20

Mục lục hình ảnh

PX4 là nền tảng điều khiển bay mã nguồn mở mạnh mẽ, được tích hợp sẵn nhiều thuật toán điều khiển tiên tiến như PID, EKF, Mixed Control, cùng khả năng hợp nhất dữ liệu cảm biến (sensor fusion) từ nhiều nguồn khác nhau như IMU, Barometer, GPS, Magnetometer Ngoài ra, PX4 còn cung cấp cơ chế quản lý tham số động, ghi log dữ liệu chi tiết, và giao tiếp linh hoạt thông qua các giao thức tiêu chuẩn, giúp đơn giản hóa quá trình phát triển hệ thống điều khiển Việc ứng dụng PX4 giúp rút ngắn thời gian triển khai, đồng thời nâng cao độ ổn định, độ tin cậy và khả năng mở rộng của hệ thống AIoT Controller System

Tuy nhiên, việc tích hợp PX4 với phần cứng tự thiết kế như board STM32H743XIH, tối ưu các kênh SPI/I2C/UART, lưu trữ dữ liệu và truyền thông với thiết bị ngoại vi (camera, Jetson Nano, SiK Radio…) vẫn là một thách thức kỹ thuật Do đó, đề tài này tập trung nghiên cứu và triển khai hệ thống AIoT Controller System dựa trên PX4, nhằm xây dựng một bộ điều khiển linh hoạt, ổn định và có khả năng mở rộng

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1 Thiết kế phần cứng: Sử dụng board STM32H743XIH, tích hợp các cảm biến chuyển động

ICM20602(2), ICM20948(1), cảm biến áp suất baro (MS5611) và GPS mục tiêu tận dụng các tham số

từ nhiều cảm biến để đưa EFK xử lý và tối ưu cho trường hợp các cảm biến bị lỗi hoặc nhiễu Thiết kế phần cứng và thiết bị tham khảo dự thiết kế của holypro kakuteH7 và cube orange

2 Triển khai firmware PX4 trên phần cứng tự thiết kế, hỗ trợ các giao thức truyền thông SPI, I2C,

UART, Timer channel để xuất PWM, hỗ trợ giao thức SBUS, PWM IN cho các tay điều khiển trên thị trường

3 Tích hợp lưu trữ dữ liệu và log hệ thống qua thẻ SD bằng giao thức MMCSD, quản lý tham số,

dataman và log flight

4 Hỗ trợ giám sát và điều khiển từ xa thông qua QGroundControl (QGC), SiK Radio và các kênh

UART

5 Đánh giá hiệu năng hệ thống trên nhiều loại phương tiện, áp dụng thuật toán PID, EKF, Mixed của

PX4

6 Mở rộng: nghiên cứu tích hợp thuật toán Super Twisting Sliding Mode Control(STSMC) thay cho bộ

PID để tối ưu và giúp có thể phản ứng nhanh được trong các môi trường phức tạp

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

● Đối tượng nghiên cứu: Bộ điều khiển AIoT tích hợp PX4, các thuật toán điều khiển (PID, EKF,

Mixed), sensor fusion, QGroundControl

● Phạm vi nghiên cứu:

o Phần cứng: STM32H743XIH, cảm biến IMU (ICM20602, ICM20948), baro (MS5611), GPS,

module nguồn, thẻ SD

o Giao tiếp: SPI1 (ICM20602/MS5611), SPI4 (ICM20602/ICM20948/MS5611), I2C

(compass,baro GPS/module nguồn), UART (GPS, SiK Radio, RCIN, camera, Jetson Nano)

o Phần mềm: PX4 firmware, QGC

o Thử nghiệm: UAV multicopter

1.4 Phương pháp nghiên cứu

1 Nghiên cứu lý thuyết PX4:

o Kiến trúc PX4: Flight Stack, Middleware, Driver Layer, Sensor Layer, uORD,

o Sensor fusion: EKF2, hỗ trợ dữ liệu từ IMU, Baro, GPS, Magnetometer

o Thuật toán điều khiển: PID cho roll/pitch/yaw, Mixed mode cho các loại phương tiện hỗn hợp

o Quản lý tham số: PX4 Param System, dataman để lưu cấu hình, log system

o Hỗ trợ đa phương tiện: Multirotor, Fixed-Wing, VTOL, Rover, Submarine

2 Thiết kế phần cứng:

o Board STM32H743XIH kết nối với các cảm biến qua SPI1/SPI4/I2C

o Xuất tính hiệu PWM cho động cơ thông qua 4 kênh timer chia làm 8 channel hỗ trợ cả giao thực RCIN và SBUS

o MMCSD kết nối thẻ SD để lưu trữ dataman và log hệ thống

o UART kết nối GPS, SiK Radio, RCIN, SBUS, camera, Jetson Nano

3 Triển khai và cấu hình firmware PX4:

o Tích hợp driver cảm biến

o Cấu hình các thuật toán điều khiển và sensor fusion

o Kiểm tra kết nối giao thức SPI/I2C/UART và lưu log

o Thiết kế phần cứng

4 Giám sát và kiểm thử:

o Sử dụng QGroundControl để giám sát dữ liệu sensor, log và điều khiển từ xa

o Thử nghiệm trên các loại phương tiện khác nhau, ghi nhận hiệu năng, độ ổn định và khả năng

mở rộng

1.5 Bố cục báo cáo

● Chương 1 – Giới thiệu: Bối cảnh, lý do chọn đề tài, mục tiêu, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

● Chương 2 – Cơ sở lý thuyết và các công trình liên quan:

● Chương 3 – Phân tích và thiết kế hệ thống: Phần cứng, sơ đồ kết nối, cấu hình firmware PX4, lưu trữ

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN

2.1 Tổng quan về AIoT

AIoT (Artificial Intelligence of Things) là sự kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT)

nhằm tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng thu thập, phân tích và ra quyết định tự động dựa trên dữ liệu cảm biến

Trong một hệ thống AIoT, các thiết bị IoT thực hiện nhiệm vụ thu thập dữ liệu từ môi trường thực thông qua các cảm biến (sensor), trong khi các mô hình AI được triển khai để xử lý, phân tích và đưa ra quyết định thông minh nhằm tối ưu hóa quá trình vận hành

Ứng dụng của AIoT rất đa dạng, bao gồm:

● Hệ thống nông nghiệp thông minh (Smart Farming)

● Giám sát môi trường và chất lượng nước

● Điều khiển phương tiện tự hành (Drone, Robot)

● Quản lý năng lượng và nhà máy thông minh (Smart Factory)

Trong lĩnh vực điều khiển và giám sát thiết bị bay, AIoT Controller System đóng vai trò trung tâm, giúp thu

thập dữ liệu từ các cảm biến quán tính, GPS, camera và ra quyết định điều khiển chính xác, ổn định, đồng thời

truyền dữ liệu thời gian thực lên nền tảng đám mây hoặc AI edge như Jetson Nano để phân tích và huấn luyện

mô hình thông minh

2.2 Các công nghệ và nền tảng liên quan

2.2.1 PX4 Autopilot

PX4 là nền tảng điều khiển bay mã nguồn mở, được phát triển bởi Dronecode Foundation PX4 tích hợp sẵn nhiều thuật toán điều khiển tiên tiến như PID, LQR, MPC và EKF, đồng thời hỗ trợ sensor fusion từ nhiều

cảm biến như IMU, Barometer, GPS, và Magnetometer

PX4 hoạt động trên nền Nuttx RTOS, cho phép thực thi đa nhiệm thời gian thực, quản lý ngắt, và lập lịch ưu

tiên cho các tiến trình điều khiển

Hệ thống còn hỗ trợ quản lý tham số, ghi log dữ liệu (uLog) và giao tiếp qua các giao thức chuẩn như UART, I2C, SPI, CAN, MAVLink, giúp việc mở rộng và tích hợp với các thiết bị ngoại vi (camera, radio, Jetson

Nano) trở nên dễ dàng

2.2.2 Hệ điều hành Nuttx RTOS

Nuttx là hệ điều hành thời gian thực (Real-Time Operating System) nhẹ, mã nguồn mở, tương thích chuẩn

POSIX PX4 sử dụng Nuttx để quản lý tài nguyên phần cứng như CPU, bộ nhớ, và ngoại vi

Nuttx hỗ trợ mô hình driver theo lớp (driver layer model), giúp việc lập trình SPI/I2C/UART trở nên thống nhất

Nắm vững kiến thức về Nuttx là điều kiện tiên quyết để phát triển firmware PX4 trên các board tùy chỉnh như

STM32H743XIH, tránh các lỗi nạp firmware, sai ánh xạ chân hoặc cấu hình clock dẫn đến hệ thống rơi vào

chế độ “ngủ” mặc dù hoàn toàn có thể nạp firmware

2.2.3 Vi điều khiển STM32H743XIH

STM32H743XIH thuộc dòng STM32H7 của STMicroelectronics, sử dụng lõi ARM Cortex-M7, xung nhịp 480

MHz, có bộ FPU và cache hiệu năng cao

MCU này hỗ trợ nhiều kênh giao tiếp ngoại vi tốc độ cao: SPI1/SPI4, I²C, UART, SDMMC, CAN,…

Trong hệ thống này, các cảm biến IMU (ICM20602, ICM20948), cảm biến áp suất (MS5611) được kết nối qua

SPI; các thiết bị như GPS, module nguồn, compass sử dụng I²C; và dữ liệu được lưu vào thẻ SD qua SDMMC Các thiết bị như Jetson Nano, camera, SiK Radio, RCIN, SBUS sử dụng UART để truyền dữ liệu

và lệnh điều khiển

2.2.4 Sensor Fusion và EKF

Sensor fusion là kỹ thuật hợp nhất dữ liệu từ nhiều cảm biến để ước lượng chính xác hơn trạng thái hệ thống (vị

trí, vận tốc, góc nghiêng, )

PX4 sử dụng Extended Kalman Filter (EKF) để kết hợp dữ liệu từ IMU, GPS, Magnetometer, Barometer

nhằm giảm nhiễu và tăng độ tin cậy trong điều khiển Đây là yếu tố then chốt giúp hệ thống AIoT Controller duy trì độ ổn định cao ngay cả trong điều kiện môi trường biến động

2.2.5 Giao thức truyền thông

Hệ thống AIoT Controller System sử dụng giao thức MAVLink làm chuẩn truyền thông giữa PX4 và trạm mặt đất (Ground Control Station – GCS) thông qua module Telemetry (SiK Radio) MAVLink cho phép

thống đảm bảo độ tin cậy, linh hoạt và dễ dàng mở rộng cho các ứng dụng AIoT hoặc UAV trong tương lai

2.3 Các nghiên cứu và công trình liên quan

Hầu hết các nghiên cứu về PX4 hiện nay tập trung trên các nền tảng phần cứng thương mại như Pixhawk,

CubeOrange hay Holybro, vốn đã được chuẩn hóa và hỗ trợ sẵn trong hệ sinh thái PX4 Tuy nhiên, các công

trình về việc tùy biến và tích hợp PX4 trên phần cứng tự thiết kế, đặc biệt với dòng STM32H7 hiệu năng cao, vẫn còn tương đối ít

Bài báo “Designing of Real-Time Control Hardware System for Quadcopters Using PX4 Firmware” [1] đã

chứng minh khả năng triển khai PX4 trên vi điều khiển STM32H743VIT6, tối ưu các giao tiếp SPI, I²C,

SDIO và đạt hiệu năng ổn định trong thử nghiệm bay thực tế Trong khi đó, R Ratcliffe với dự án “PX4 on STM32H7” [2] đã mô tả chi tiết quá trình port PX4/NuttX lên nền tảng STM32H7, bao gồm thiết lập cấu

hình phần cứng và khởi tạo firmware PX4 thành công

Kế thừa các kết quả này, đề tài tập trung nghiên cứu và phát triển AIoT Controller System dựa trên phần cứng STM32H743XIH tự thiết kế, hướng đến việc làm chủ cấu trúc firmware, tối ưu hiệu năng hệ thống và

mở rộng khả năng tích hợp với các giao thức truyền thông SPI, I²C, UART, CAN trong môi trường AIoT hiện đại

Tài liệu tham khảo:

[1] Designing of Real-Time Control Hardware System for Quadcopters Using PX4 Firmware, ISDS 2025

[Online] Available: https://www.scribd.com/document/894470154/ISDS-2025-paper-6290

[2] R Ratcliffe, PX4 on STM32H7, Aug 2023 [Online] Available:

https://roy.ratcliffe.me/2023/08/19/px4-on-stm32h7/

Mô hình tổng thể của hệ thống bao gồm ba lớp chính:

● Lớp điều khiển (Edge Layer):

Vi điều khiển STM32H743XIH đảm nhiệm việc thu thập dữ liệu cảm biến, điều khiển cơ cấu chấp

hành, thực thi thuật toán điều khiển và vận hành firmware PX4

● Lớp giao tiếp (Communication Layer):

Đảm nhiệm việc truyền dữ liệu giữa các thiết bị ngoại vi và hệ thống thông qua các giao thức UART, SPI, I²C và CAN

Các kết nối như Telemetry (MAVLink), GPS, RC receiver, Jetson Nano hay SiK Radio được quản

lý bởi PX4 thông qua lớp này

● Hệ điều hành: NuttX RTOS – cung cấp lập lịch thời gian thực, quản lý tác vụ và giao tiếp phần cứng

● Firmware: PX4 tùy biến cho bo mạch STM32H743XIH, cấu hình lại board, driver và mapping chân

● Giao diện điều khiển: QGroundControl – hỗ trợ cấu hình, giám sát và hiệu chỉnh cảm biến thông qua

MAVLink Telemetry

3.2.3 Yêu cầu chức năng

● Thu thập và xử lý dữ liệu cảm biến ở tần số ≥ 200 Hz

● Thực thi thuật toán điều khiển PID và EKF2 Sensor Fusion trong PX4

● Xuất tín hiệu PWM 12-bit với chu kỳ ≤ 2 ms cho ESC/motor

● Ghi log và lưu tham số hệ thống lên thẻ SD

● Hỗ trợ truyền thông MAVLink qua UART/Telemetry đến QGroundControl hoặc Jetson Nano

3.3 Thiết kế kiến trúc hệ thống

Kiến trúc hệ thống được chia thành ba khối chức năng chính, phối hợp thông qua các giao thức tiêu chuẩn:

1 Khối điều khiển bay (PX4 Core):

○ Thực thi thuật toán ổn định, điều khiển PID, EKF2 Sensor Fusion

○ Giao tiếp với cảm biến qua SPI/I²C

○ Xuất tín hiệu điều khiển PWM cho động cơ

2 Khối truyền thông và quản lý dữ liệu:

○ Quản lý giao tiếp UART, CAN, Telemetry và SDIO

○ Truyền dữ liệu cảm biến và lệnh điều khiển theo giao thức MAVLink

○ Lưu log và tham số cấu hình lên thẻ SD

3 Khối giám sát và ứng dụng IoT:

○ Kết nối với QGroundControl hoặc Jetson Nano

○ Cung cấp giao diện giám sát, phân tích và điều khiển từ xa

Kiến trúc này đảm bảo hệ thống đạt được tính ổn định, khả năng mở rộng và dễ bảo trì, phù hợp cho các ứng dụng AIoT Controller và Drone thông minh

3.4 Các sơ đồ minh họa

Sơ đồ khối tổng thể hệ thống (System Overview Diagram)

…