Nghiên cứu, thiết kế hệ thống quản lý nông trại, ứng dụng công nghệ iot

Nghiên cứu, thiết kế hệ thống quản lý nông trại, ứng dụng công nghệ iot Nghiên cứu, thiết kế hệ thống quản lý nông trại, ứng dụng công nghệ iot Nghiên cứu, thiết kế hệ thống quản lý nông trại, ứng dụng công nghệ iot Nghiên cứu, thiết kế hệ thống quản lý nông trại, ứng dụng công nghệ iot

Luận văn thực nghiệm trên phần cứng tự thiết kế, bao gồm các thiết bị thu dữ liệu,

bộ điều khiển trung tâm cùng các phần mềm hỗ trợ cài đặt và theo dõi các chỉ số Logic mờ được mô phỏng trên Matlab và lập trình lên vi điều khiển STM32F107 bằng trình biên dịch Keil C Việc lập trình thuật toán logic mờ lên vi điều khiển là khởi đầu cho quá trình nhúng các thuật toán phức tạp hơn lên nền tảng MCU 32 bit

ABSTRACT

The thesis presents research content and design smart farm system using of-Thing (IoT) technology This thesis focused on methods of collecting data from environmental sensors, synthesize, store and send data to the server This paper applies the Fuzzy logic to give advice to farmers based on the data collected Several algorithms for selecting and filtering data are used to eliminate unnecessary data and save data storage during transmission

Internet-This thesis is performed on self-designed hardware, including Node (the data acquisition devices), Gateway (the central controller), and software for setting and monitoring indicators Fuzzy logic is simulated on Matlab software and programmed

on STM32F107 microcontroller with Keil-C compiler Fuzzy logic programming on microcontrollers is the beginning of the process of embedding more complex algorithms on 32-bit MCU platforms

MỤC LỤC

Quyết định giao đề tài

LÝ LỊCH KHOA HỌC i

LỜI CAM ĐOAN ii

LỜI CẢM ƠN iii

TÓM TẮT iv

ABSTRACT v

MỤC LỤC vi

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT ix

DANH SÁCH CÁC HÌNH x

DANH SÁCH BẢNG BIỂU xii

Chương 1 1

TỔNG QUAN 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục tiêu của đề tài 4

1.3 Nhiệm vụ và giới hạn đề tài 4

1.4 Phương pháp nghiên cứu 5

1.5 Bố cục luận văn 6

Chương 2 7

CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7

2.1 Giới thiệu công nghệ IoT 7

2.1.1 Khái niệm IoT 7

2.1.2 Xu hướng và tính chất của IoT 8

2.1.3 Ứng dụng của IoT 10

2.1.4 Kiến trúc IoT 10

2.2 Logic mờ 12

2.2.1 Khái niệm logic mờ 12

2.2.2 Ứng dụng của logic mờ 12

2.2.3 Nhầm lẫn và tranh cãi 13

2.3 Wifi 15

2.3.1 Giới thiệu về Wifi 15

2.3.2 Nguyên tắc hoạt động của Wifi 15

2.3.3 Một số chuẩn kết nối Wifi phổ biến 16

2.4 Lora 17

2.4.1 Giới thiệu về Lora 17

2.4.2 Nguyên lý hoạt động của Lora 17

2.4.3 Các thông số hoạt động của Lora 19

2.5 Ethernet 20

2.5.1 Giới thiệu về Ethernet 20

2.5.2 Tiêu chuẩn hóa Ethernet 21

2.5.3 Sự phát triển của Ethernet 22

2.5.4 Cấu trúc frame 23

Chương 3 24

THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG 24

3.1 Bài toán của đề tài nghiên cứu 24

3.2 Thiết kế phần cứng 32

3.3.1 Thiết kế hệ thống nhận dữ liệu cảm biến giao tiếp LoRa 32

3.3.2 Thiết kế cổng gateway 38

3.3 Thiết kế phần mềm 46

3.4.1 Ứng dụng trên smartphone 46

3.4.2 Phần mềm trên máy tính 47

3.4.3 Ứng dụng web 47

Chương 4 48

KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 48

VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 48

4.1 Kết quả thực nghiệm của đề tài 48

4.1.1 Node 48

4.1.2 Gateway 50

4.1.3 Phần mềm máy tính 53

4.1.4 Ứng dụng android 54

4.1.5 Ứng dụng web 57

4.2 Hướng phát triển đề tài 58

Chương 5 59

KẾT LUẬN 59

TÀI LIỆU THAM KHẢO 61

PHỤ LỤC 62

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT

IoT: Internet of Things

GPS: Global Positioning System

LoRa: Long Range

RFID: Radio-frequency identification

IEEE: The Institute of Electrical and Electronics Engineers

ISP: Internet Service Provider

SF: Spreading Factor

CF: Coding Rate

WiFi: Wireless Fidelity

LAN: Local Area Network

MAN: Offset quadrature phase shift keying

WAN: Wide Area Network

FDDI: Personal Area Network

ARCNET: Personal Computer

OSI: Open Systems Interconnection

MAC: Media Access Control

ECMA: European Computer Manufacturers Association

IEC: The International Electrotechnical Commission

ISO: The International Organization for Standardization

MF: Membership Function

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 1.1: Mô hình nông trại ứng dụng IoT 2

Hình 1.2: Hệ thống tưới chính xác của Mimosa TEK 3

Hình 2.1: Hệ sinh thái IoT 7

Hình 2.2: Nest, một bộ điều khiển nhiệt dùng trong nhà 8

Hình 2.3: Xe đạp cũng có thể trở thành một thiết bị IoT 10

Hình 2.4: Cấu trúc của IoT 11

Hình 2.5: Hàm MF của logic mờ 13

Hình 2.6: Mạng wifi 15

Hình 2.7: Router wifi kết nối các thiết bị 16

Hình 2.8: LoRa là hướng đi mới cho IoT 17

Hình 2.9: Radio packet của LoRa 18

Hình 2.10: Mạng kết nối Ethernet 20

Hình 2.11: Ethernet Protocol 21

Hình 3.1: Quản lý nông trại qua internet 24

Hình 3.2: Sơ đồ khối hệ thống quản lý nông trại 25

Hình 3.3: Phương thức kết nối IoT 25

Hình 3.4: Sơ đồ khối của thiết bị đo nhiệt độ, độ ẩm 32

Hình 3.5: Sơ đồ nguyên lý của khối MCU 32

Hình 3.6: Xung start cảm biến SHT-10 33

Hình 3.7: Biểu đồ chuyển đổi 𝑆𝑂𝑅𝐻 qua độ ẩm tương đối 34

Hình 3.8: Sơ đồ nguyên lý khối cảm biến 34

Hình 3.9: Module LoRa E32TTL100S1 433MHz 35

Hình 3.10: Sơ đồ nguyên lý khối Lora 35

Hình 3.11: Sơ đồ nguyên lý khối ổn áp 36

Hình 3.12: Sơ đồ nguyên lý khối LED, nút nhấn và đo pin 36

Hình 3.13: Phần cứng thiết bị đo nhiệt độ, độ ẩm 37

Hình 3.14: Định dạng dữ liệu gửi 37

Hình 3.15: Lưu đồ giải thuật 38

Hình 3.16: Sơ đồ khối gateway 39

Hình 3.17: Sơ đồ mạch nguồn LM2596S 3.3V 3A 40

Hình 3.18: Sơ đồ mạch khối MCU 40

Hình 3.19: Sơ đồ mạch khối LoRa 41

Hình 3.20: Sơ đồ mạch module wifi ESP8266 42

Hình 3.21: Sơ đồ mạch ethernet ENC28J60 42

Hình 3.22: Sơ đồ mạch LCD 43

Hình 3.23: Sơ đồ mạch điều khiển 43

Hình 3.24: Sơ đồ mạch eeprom 24LC512 44

Hình 3.25: Lưu đồ giải thuật của gateway 46

Hình 3.26: Giao diện App Inventor 2 47

Hình 4.1: Biểu đồ tiêu thụ dòng của thiết bị đo nhiệt độ, độ ẩm 48

Hình 4.2: Khoảng cách thực tế đo được 49

Hình 4.3: Phần cứng Gateway 50

Hình 4.4: Giao diện công cụ Fuzzy logic trên Matlab 50

Hình 4.5: Hàm MF ngõ vào và ngõ ra 51

Hình 4.6: Kết quả ngõ ra sau khi giải mờ 51

Hình 4.7: Giao diện cấu hình thiết bị gateway 53

Hình 4.8: Giao diện đăng nhập THL 54

Hình 4.9: Thông số giám sát và bảng điều khiển 55

Hình 4.10: Giao diện đổi mật khẩu đăng nhập 55

Hình 4.11: Giao diện đăng nhập trên web 57

Hình 4.12: Giao diện thông số hiển thị 57

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Giá trị ngõ vào 27

Bảng 3.2: Giá trị ngõ ra 27

Bảng 3.3: Bảng luật ngõ ra thứ nhất 28

Bảng 3.4: Bảng luật ngõ ra thứ hai 28

Bảng 3.5: Hằng số tính toán điểm sương 31

Bảng 3.6: Bảng giá trị 𝑑1, 𝑑2 33

Bảng 3.7: Bảng giá trị 𝑐1, 𝑐2, 𝑐3, 𝑡1, 𝑡2 34

Bảng 4.1: Bảng so sánh kết quả mô phỏng với kết quả thực tế 52

Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu chuyên sâu về hệ thống trang trại thông minh Họ đã ứng dụng khao học kỹ thuật tiên tiến, hệ thống giám sát môi trường, điều khiển tự động và có sự hỗ trợ của robot Ở Việt Nam, các mô hình trang trại ở Đà Lạt bước đầu triển khai theo mô hình này và thu kết quả khả quan Với sự phát triển của Internet, smartphone và đặc biệt là các thiết bị cảm biến, Internet of Things (IoT) đang trở thành xu hướng mới của thế giới Mô hình trang trại thông minh ứng dụng IoT đang hình thành và phát triển nhanh chóng

Từ trước tới nay nông nghiệp là một trong những lĩnh vực ít được áp dụng công nghệ nhất Đặc biệt là ở những quốc gia đang phát triển như Việt Nam, nông nghiệp gần như chỉ phụ thuộc vào kinh nghiệm của những người nông dân về đặc tính của cây trồng, về thời tiết Chính vì vậy, năng suất và hiệu suất canh tác gần như không được chú trọng, mang tính may rủi Trong khi đó, trước những thách thức về biến đổi khí hậu, gia tăng dân số nhanh chóng, vấn đề đảm bảo đủ lương thực là một trong những thách thức mang tính toàn cầu Ngành nông nghiệp phải tìm kiếm những phương thức tốt hơn để gia tăng hiệu quả sản xuất Cách duy nhất chính là áp dụng công nghệ mới vào hoạt động sản xuất, canh tác

Chính vì vậy, việc đưa các ứng dụng IoT vào ngành nông nghiệp sẽ giúp minh chứng rõ nhất cho việc IoT đem lại hiệu quả to lớn như thế nào Đó chính là lý do mà nông nghiệp là lĩnh vực đang được quan tâm đầu tư và được nhiều startup lựa chọn

để gọi vốn

Hình 1.1: Mô hình nông trại ứng dụng IoT IoT sẽ biến nông nghiệp từ một lĩnh vực sản xuất định tính thành một lĩnh vực sản xuất chính xác dựa vào những số liệu thu thập, tổng hợp và phân tích thống kê Từ việc phụ thuộc vào thời tiết, khí hậu , người nông dân có thể tự chủ, điều chỉnh mọi thứ để đạt được hiệu quả như mong muốn [1]

 Tăng hiệu suất canh tác: Những hệ thống thiết bị cảm biến, đo đạc sẽ được kết nối với nhau, tích hợp GPS và các công nghệ theo dõi để thu thập dữ liệu, kết nối với hạ tầng đám mây để truy xuất dữ liệu, phân tích đưa ra quyết định tối ưu hóa lượng nước, lượng phân bón, tự động hóa các hoạt động nông nghiệp hàng ngày và cung cấp giải pháp theo dõi thời gian thực Nhờ đó, các điều kiện dinh dưỡng đối với cây trồng sẽ được tối ưu, cho mức sinh trưởng tốt nhất

 Quản lý dịch bệnh: Giảm thiểu dịch bệnh cũng là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất canh tác Thêm vào đó, hiện người dùng đang có xu hướng chuộng các sản phẩm hữu cơ nên ngành nông nghiệp phải bắt đầu chú trọng tìm kiếm các giải pháp giảm thiểu dịch bệnh cho cây trồng mà không sử dụng thuốc trừ sâu

Hiện đã có không ít giải pháp ứng dụng IoT giúp giám sát số lượng sâu bệnh, khi phát hiện số lượng sâu bệnh trở nên quá cao, hệ thống tự động kích hoạt và ngăn cản quá trình kết đôi của sâu bệnh để giảm thiểu sự gia tăng, kèm theo đó sẽ cảnh báo để nông dân lựa chọn phương thức xử lý nhân công, sinh học hay thuốc trừ sâu

Ngành nông nghiệp Việt Nam cũng không ngoại lệ Công nghệ trong nông nghiệp

là một trong những từ khóa được nhắc tới khá nhiều trong giới khởi nghiệp tại Việt Nam trong thời gian gần đây Một vài trong số đó đã nhận được tài trợ để tiếp tục phát triển, nổi bật là hệ thống giải pháp của Mimosa TEK Giải pháp này đã giải nhất của chương trình Go Live! Vietnam Venture Cup và nhận được ngay 15.000 USD vốn đầu tư

Hình 1.2: Hệ thống tưới chính xác của Mimosa TEK

Hệ thống của Mimosa TEK hiện bao gồm: các hệ thống thiết bị cảm biến đo các thông số như nhiệt độ, độ ẩm không khí, độ ẩm đất, ánh sáng, cường độ gió, mưa để giám sát toàn bộ khu vực trồng trọt; nền tảng đám mây IoT nhận tất cả các dữ liệu

mà thiết bị giám sát gửi về; phần mềm quản lý tưới chính xác chạy trên đám mây phân tích dữ liệu lớn và đưa ra khuyến nghị, cảnh báo và thống kê, báo cáo hàng ngày

về việc tưới và điều kiện môi trường; Ứng dụng trên thiết bị đầu cuối để người dùng

tự điều khiển việc tưới nước

Ngoài giải pháp dành cho trồng trọt, vừa qua Mimosa TEK đã cùng hợp tác với một số đối tác thử nghiệm thành công mô hình ứng dụng công nghệ cao trên nền tảng IoT cho sản xuất nuôi tôm với các chức năng đo nhiệt độ nước, đo độ pH và nồng độ oxy trong nước, kết nối đưa dữ liệu về trung tâm để phân tích và ra quyết định tư vấn gửi lại máy tính của người dân

Không chỉ Mimosa TEK, rất nhiều doanh nghiệp công nghệ khác cũng có những giải pháp toàn diện tương tự, hoặc giải pháp riêng cho từng khâu nào đó trong hoạt

động nuôi trồng Chúng thực sự đang đem lại hiệu quả trông thấy cho ngành nông nghiệp (tăng từ 25% - 30% năng suất các sản phẩm cây trồng) Chính vì vậy, số lượng đơn vị đưa công nghệ vào hoạt động sản xuất nông nghiệp tại Việt Nam đang ngày càng gia tăng, nhanh hơn bất kỳ ngành nghề nào khác

Cùng với sự phát triển mạnh của nhu cầu thực phẩm sạch, giá thành cạnh tranh và

sự bùng nổ của công nghệ thì đề tài Nông trại thông minh đang được xem là có dư địa phát triển rất lớn Các mô hình quản lý nông trại tiên tiến đang hình thành trên khắp thế giới Đối với Việt Nam, đây là thời điểm thích hợp để phát triển giải pháp này Trong tương lai, nông trại ứng dụng công nghệ sẽ là một xu hướng mới cho nền

nông nghiệp hiện đại Đó là lý do chọn đề tài Nghiên cứu, thiết kế hệ thống quản

lý nông trại, ứng dụng công nghệ IoT

1.2 Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu, thiết kế hệ thống nông trại, ứng dụng công nghệ IoT Thiết kế, thi công mô hình vật lý – phần cứng và phần mềm của node và cổng Gateway để thu thập dữ liệu, giám sát, điều khiển, lưu trữ và bảo mật dữ liệu (Bigdata)

từ các cảm biến nhiệt độ, độ ẩm thông qua chuẩn giao tiếp LoRa Dữ liệu của hệ thống thu thập sẽ được tổng hợp, tính toán và gửi lên server để người dùng truy cập, giám sát và điều khiển thông qua các ứng dụng trên Android hoặc webside, giúp người quản lý có thể xem hiển thị các thông số và điều khiển hệ thống tưới tiêu, điều khiển nhiệt độ, máy điều hòa cho hệ thống khi có thay đổi Đặc biệt hệ thống ứng dụng giải thuật fuzzy logic vào để xử lý các dữ liệu từ cảm biến để tối ưu hóa giám sát và điều khiển hệ thống của mô hình trang trại

1.3 Nhiệm vụ và giới hạn đề tài

a Tìm hiểu nguyên lý truyền dữ liệu

b Thiết kế, thi công thiết bị (Node) đo nhiệt độ, độ ẩm

- Sử dụng vi điều khiển STM32L151 tiết kiệm năng lượng, giá thành phù hợp

- Sử dụng module LoRa E32TTL100S1 có khả năng truyền dữ liệu lên đến 3km và tiêu thụ điện năng thấp

- Sử dụng cảm biến SHT-10 có độ chính xác cao và tiết kiệm năng lượng

c Thiết kế, thi công hệ thống cổng (Gateway) truyền dữ liệu

- Sử dụng vi điều khiển STM32F107 với hiệu năng khá, tài nguyên và ngoại

- Sử dụng bộ nhớ Eeprom 24LC512 để lưu dữ liệu cần thiết

- Ứng dụng thuật toán fuzzy logic để tính toán và đưa ra lời khuyên người dùng và tiến tới khả năng điều khiển hệ thống tự động hoàn toàn

d Lập trình gửi nhận dữ liệu trên Firebase của Google

e Thiết kế giao diện giám sát và điều khiển dữ liệu

- Lập trình ứng dụng trên Android bằng ứng dụng App Inventor 2

- Lập trình ứng dụng trên máy tính bằng ngôn ngữ lập trình C

- Lập trình ứng dụng web bằng ngôn ngữ lập trình Java

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu sử dụng các phương pháp sau:

 Sử dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu về IoT và Nông nghiệp thông minh

từ các tạp chí khoa học, các hội nghị chuyên môn, các bài báo công bố trên thư viện điện tử IEEE Xplore, Springer…

 Nghiên cứu về kỹ thuật lập trình MCU 32 bits

 Ứng dụng thuật toán Fuzzy logic, xây dựng mô hình mô phỏng Matlab và thuật toán xử lý trên MCU 32 bits

 Kiểm chứng mạch bằng mô hình thực nghiệm

 Lập trình trên trình biên dịch Keil-C cho MCU STM32F107, STM32L151 và lập trình trên trình biên dịch Arduino cho ESP8266

 Các thực nghiệm được thực hiện trên mô hình vật lý và đo đạc bằng thiết bị

đo của ATTEN và FLUKE

1.5 Bố cục luận văn

Với mục đích và yêu cầu như trên, đề tài được xây dựng gồm các chương:

 Chương 1: Tổng quan

 Chương 2: Cơ sở lý thuyết

 Chương 3: Thiết kế và thi công hệ thống

 Chương 4: Kết quả thực hiện và hướng hoàn thiện đề tài

 Chương 5: Kết luận

Chương 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Giới thiệu công nghệ IoT

2.1.1 Khái niệm IoT

IoT là thuật ngữ dùng để chỉ các đối tượng có thể được nhận biết (identifiable) cũng như chỉ sự tồn tại của chúng trong một kiến trúc mang tính kết nối Cụm từ này được đưa ra bởi Kevin Ashton vào năm 1999 Ông là một nhà khoa học đã sáng lập

ra Trung tâm Auto-ID ở đại học MIT, nơi thiết lập các quy chuẩn toàn cầu cho RFID cũng như một số loại cảm biến khác IoT sau đó cũng được dùng nhiều trong các ấn phẩm đến từ các hãng và nhà phân tích

Hình 2.1: Hệ sinh thái IoT Vào tháng 6 năm 2009, Ashton từng cho biết rằng "hiện nay máy tính - và do đó, Internet - gần như phụ thuộc hoàn toàn vào con người để chuyển tải dữ liệu Gần như tất cả trong số 50 petabyte dữ liệu đang có trên Internet (vào thời điểm đó) đều được ghi lại hoặc tạo ra bởi con người chúng ta, thông qua các các thức như gõ chữ, nhấn nút, chụp ảnh, quét mã vạch " Con người chính là nhân tố quyết định trong thế giới

Internet hiện nay Thế nhưng con người lại có nhiều nhược điểm: chúng ta chỉ có thời gian hạn chế, khả năng tập trung và độ chính xác cũng ở mức thấp so với máy móc Điều đó có nghĩa là chúng ta không giỏi trong việc thu thập thông tin về thế giới xung quanh, và đây là một vấn đề lớn

Còn nếu như máy tính có khả năng giúp con người thu thập tất cả những dữ liệu

về mọi thứ xung quanh, chúng ta có thể "theo dõi và đếm mọi thứ, giúp giảm hao phí, chi phí và lỗ Chúng ta sẽ biết chính xác khi nào các vật dụng cần phải sửa chữa, thay thế, khi nào chúng còn mới và khi nào thì chúng hết hạn sử dụng Chưa kể đến việc chúng ta có thể kiểm soát chúng mọi lúc mọi nơi IoT có tiềm năng thay đổi thế giới, giống như cách mà Internet đã thay đổi cuộc sống của chúng ta Ngôi nhà thông minh với các bóng đèn thông minh, máy giặt thông minh, tủ lạnh thông minh, có thể xem

là bước đầu của IoT bởi chúng đều được liên kết với nhau và/hoặc liên kết vào Internet

Hình 2.2: Nest, một bộ điều khiển nhiệt dùng trong nhà

2.1.2 Xu hướng và tính chất của IoT

a Thông minh

Sự thông minh và tự động trong điều khiển thực chất không phải là một phần trong

ý tưởng về IoT Các máy móc có thể dễ dàng nhận biết và phản hồi lại môi trường xung quanh (ambient intelligence), chúng cũng có thể tự điều khiển bản thân (autonomous control) mà không cần đến kết nối mạng Tuy nhiên, trong thời gian gần đây người ta bắt đầu nghiên cứu kết hợp hai khái niệm IoT và autonomous control lại với nhau Tương lai của IoT có thể là một mạng lưới các thực thể thông minh có khả

năng tự tổ chức và hoạt động riêng lẻ tùy theo tình huống, môi trường, đồng thời chúng cũng có thể liên lạc với nhau để trao đổi thông tin, dữ liệu

Việc tích hợp trí thông minh vào IoT còn có thể giúp các thiết bị, máy móc, phần mềm thu thập và phân tích các dấu vết điện tử của con người khi chúng ta tương tác với những thứ thông minh, từ đó phát hiện ra các tri thức mới liên quan tới cuộc sống, môi trường, các mối tương tác xã hội cũng như hành vi con người

b Kiến trúc dựa trên sự kiện

Các thực thể, máy móc trong IoT sẽ phản hồi dựa theo các sự kiện diễn ra trong lúc chúng hoạt động theo thời gian thực Một số nhà nghiên cứu từng nói rằng một mạng lưới các cảm biến chính là một thành phần đơn giản của IoT

c Hệ thống phức tạp

Trong một thế giới mở, IoT sẽ mang tính chất phức tạp bởi nó bao gồm một lượng lớn các đường liên kết giữa những thiết bị, máy móc, dịch vụ với nhau, ngoài ra còn bởi khả năng thêm vào các nhân tốc mới

d Kích thước

Một mạng lưới IoT có thể chứa đến 50 đến 100 nghìn tỉ đối tượng được kết nối

và mạng lưới này có thể theo dõi sự di chuyển của từng đối tượng Một con người sống trong thành thị có thể bị bao bọc xung quanh bởi 1000 đến 5000 đối tượng có khả năng theo dõi

e Vấn đề không gian, thời gian

Trong IoT, vị trí địa lý chính xác của một vật nào đó là rất quan trọng Hiện nay, Internet chủ yếu được sử dụng để quản lí thông tin được xử lý bởi con người Do đó những thông tin như địa điểm, thời gian, không gian của đối tượng không mấy quan trọng bởi người xử lí thông tin có thể quyết định các thông tin này có cần thiết hay không, và nếu cần thì họ có thể bổ sung thêm Trong khi đó, IoT về lý thuyết sẽ thu thập rất nhiều dữ liệu, trong đó có thể có dữ liệu thừa về địa điểm, và việc xử lí dữ liệu đó được xem như không hiệu quả Ngoài ra, việc xử lí một khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn đủ để đáp ứng cho hoạt động của các đối tượng cũng là một thác thức hiện nay

2.1.3 Ứng dụng của IoT

IoT có ứng dụng rộng vô cùng, có thể kể ra một số thư như sau:

 Quản lí chất thải

 Quản lí và lập kế hoạch quản lí đô thị

 Quản lí môi trường

 Phản hồi trong các tinh huống khẩn cấp

 Mua sắm thông minh

 Quản lí các thiết bị cá nhân

 Đồng hồ đo thông minh

 Tự động hóa ngôi nhà

Một trong những vấn đề với IoT đó là khả năng tạo ra một ứng dụng IoT nhanh chóng Để khắc phục, hiện nay nhiều hãng, công ty, tổ chức trên thế giới đang nghiên cứu các nền tảng giúp xây dựng nhanh ứng dụng dành cho IoT Đại học British Columbia ở Canada hiện đang tập trung vào một bộ toolkit cho phép phát triển phần mềm IoT chỉ bằng các công nghệ/tiêu chuẩn Web cũng như giao thức phổ biến Công

ty như ioBridge thì cung cấp giải pháp kết nối và điều khiển hầu như bất kì thiết bị nào có khả năng kết nối Internet, kể cả đèn bàn, quạt máy

Hình 2.3: Xe đạp cũng có thể trở thành một thiết bị IoT

2.1.4 Kiến trúc IoT

Kiến trúc IoT được đại diện cơ bản bởi 4 phần: Vạn vật (Things), trạm kết nối (Gateways), hạ tầng mạng và điện toán đám mây (Network and Cloud) và các lớp cung cấp dịch vụ và giải pháp (Services-creation and Solutions Layers) [2]

Hình 2.4: Cấu trúc của IoT

a Vạn vật

Ngày nay có hàng tỷ vật dụng đang hiện hữu trên thị trường gia dụng và công nghệ, ở trong nhà hoặc trên tay của người dùng Chẳng hạn như xe hơi, thiết bị cảm biến, thiết bị đeo và điện thoại di động đang được kết nối trực tiếp thông qua băng tầng mạng không dây và truy cập vào Internet Giải pháp IoT giúp các thiết bị thông minh được sàng lọc, kết nối và quản lý dữ liệu một cách cục bộ, còn các thiết bị chưa thông minh thì có thể kết nối được thông qua các trạm kết nối

b Trạm kết nối

Một rào cản chính khi triển khai IoT đó là gần 85% các vật dụng đã không được thiết kế để có thể kết nối với Internet và không thể chia sẻ dữ liệu với điện toán đám mây Để khắc phục vấn đề này, các trạm kết nối sẽ đóng vai trò là một trung gian trực tiếp, cho phép các vật dụng có sẵn này kết nối với điện toán đám mây một cách bảo mật và dễ dàng quản lý

c Hạ tầng mạng và điện toán đám mây

- Cơ sở hạ tầng kết nối: Internet là một hệ thống toàn cầu của nhiều mạng IP được kết nối với nhau và liên kết với hệ thống máy tính Cơ sở hạ tầng mạng này bao gồm thiết bị định tuyến, trạm kết nối, thiết bị tổng hợp, thiếp bị lặp và nhiều thiết bị khác

có thể kiểm soát lưu lượng dữ liệu lưu thông và cũng được kết nối đến mạng lưới viễn thông và cáp - được triển khai bởi các nhà cung cấp dịch vụ

- Trung tâm dữ liệu/ hạ tầng điện toán đám mây: Các trung tâm dữ liệu và hạ tầng điện toán đám mây bao gồm một hệ thống lớn các máy chủ, hệ thống lưu trữ và mạng

ảo hóa được kết nối

d Các lớp cung cấp dịch vụ và giải pháp

2.2 Logic mờ

2.2.1 Khái niệm logic mờ

Logic mờ được phát triển từ lý thuyết tập mờ để thực hiện lập luận một cách xấp

xỉ thay vì lập luận chính xác theo lôgic vị từ cổ điển Logic mờ có thể được coi là mặt ứng dụng của lý thuyết tập mờ để xử lý các giá trị trong thế giới thực cho các bài toán phức tạp (Klir 1997) [3]

Người ta hay nhầm lẫn mức độ đúng với xác suất Tuy nhiên, hai khái niệm này khác hẳn nhau; độ đúng đắn của lôgic mờ biểu diễn độ liên thuộc với các tập được định nghĩa không rõ ràng, chứ không phải khả năng xảy ra một biến cố hay điều kiện nào đó Các tập mờ được đặt cơ sở trên các định nghĩa mờ về các tập hợp chứ không phải dựa trên sự ngẫu nhiên

Logic mờ cho phép độ liên thuộc có giá trị trong khoảng đóng 0 và 1, và ở hình thức ngôn từ, các khái niệm không chính xác như "hơi hơi", "gần như", "khá là" và

"rất" Cụ thể, nó cho phép quan hệ thành viên không đầy đủ giữa thành viên và tập hợp Tính chất này có liên quan đến tập mờ và lý thuyết xác suất Logic mờ đã được đưa ra lần đầu vào năm 1965 bởi GS Lotfi Zadeh tại Đại học California, Berkeley Mặc dù được chấp nhận rộng rãi và có nhiều ứng dụng thành công, logic mờ vẫn

bị phê phán tại một số cộng đồng nghiên cứu Nó bị phủ nhận bởi một số kỹ sư điều khiển vì khả năng thẩm định và một số lý do khác, và bởi một số nhà thống khẳng định rằng xác suất là mô tả toán học chặt chẽ duy nhất về sự không chắc chắn Những người phê phán còn lý luận rằng lôgic mờ không thể là một siêu tập của lý thuyết tập hợp vì các hàm liên thuộc của nó được định nghĩa theo các tập hợp truyền thống

2.2.2 Ứng dụng của logic mờ

Một ứng dụng cơ bản có thể có đặc điểm là các khoảng con của một biến liên tục

Ví dụ, một đo đạc nhiệt độ cho phanh (anti-lock brake) có thể có một vài hàm liên

thuộc riêng biệt xác định các khoảng nhiệt độ cụ thể để điều khiển phanh một cách đúng đắn Mỗi hàm ánh xạ cùng một số đo nhiệt độ tới một chân giá trị trong khoảng

từ 0 đến 1 Sau đó các chân giá trị này có thể được dùng để quyết định các phanh nên được điều khiển như thế nào

Hình 2.5: Hàm MF của logic mờ Trong hình, cold (lạnh), warm (ấm), và hot (nóng) là các hàm ánh xạ một thang nhiệt độ Một điểm trên thang nhiệt độ có 3 chân trị — mỗi hàm cho một giá trị Đối với nhiệt độ cụ thể trong hình, 3 chân giá trị này có thể được giải nghĩa là 3 miêu tả sau về nhiệt độ này: "tương đối lạnh", "hơi hơi ấm", và "không nóng"

Ví dụ về các ứng dụng của logic mờ

- Các hệ thống con của ô tô và các phương tiện giao thông khác, chẳng hạn các

hệ thống con như ABS và quản lý hơi (ví dụ Tokyo monorail)

- Máy điều hòa nhiệt độ

- Phần mềm MASSIVE dùng trong các tập phim Chúa nhẫn, phần mềm đã giúp trình diễn những đội quân lớn, tạo các chuyển động một cách ngẫu nhiên nhưng vẫn có thứ tự

- Xử lý ảnh số (Digital image processing), chẳng hạn như phát hiện biên (edge detection)

- Máy giặt và các thiết bị gia dụng khác

- Trí tuệ nhân tạo trong trò chơi điện tử

- Lôgic mờ cũng đã được tích hợp vào một số bộ vi điều khiển và vi xử lý, ví

dụ Freescale 68HC12

2.2.3 Nhầm lẫn và tranh cãi

Logic mờ chính xác không kém dạng logic bất kỳ nào khác: đây là một phương pháp toán học có tổ chức để làm việc với các khái niệm có bản chất không chính xác

Khái niệm "lạnh" không thể được biểu diễn trong một phương trình, vì mặc dù nhiệt

độ là một đại lượng đo được nhưng "lạnh" thì lại không Tuy nhiên, người ta vẫn có khái niệm về "lạnh", và đồng ý với nhau rằng không có ranh giới chính xác giữa

"lạnh" và "không lạnh" chẳng hạn như một thứ gì đó ở nhiệt độ N được gọi là lạnh nhưng khi ở nhiệt độ N + 1 thì được xem là "không lạnh" — một khái niệm mà logic

cổ điển không thể dễ dàng xử lý được

Logic mờ và xác suất nói đến các loại không chắc chắn khác nhau Logic mờ được thiết kế để làm việc với các sự kiện không chính xác (các mệnh đề logic mờ), trong khi xác suất làm việc với các khả năng sự kiện đó xảy ra (nhưng vẫn coi kết quả là chính xác) Tuy nhiên, đây là một điểm gây tranh cãi Nhiều nhà thống kê đã bị thuyết phục bởi công trình nghiên cứu của Bruno de Finetti rằng chỉ cần đến duy nhất một loại không chắc chắn toán học và do đó logic mờ là không cần thiết Mặt khác, Bart Kosko lý luận rằng xác suất là một lý thuyết con của logic mờ, do xác suất chỉ làm việc với một loại không chắc chắn Ông còn khẳng định rằng mình đã chứng minh một dẫn xuất định lý Bayes từ khái niệm tập con mờ Lotfi Zadeh, người tạo ra logic

mờ, lý luận rằng logic mờ khác xác suất về đặc tính, và không phải là một sự thay thế cho xác suất Ông đã tạo một loại xác suất mờ khác, và gọi đó là lý thuyết khả năng (possibility theory) Các cách tiếp cận gây tranh cãi khác tới sự không chắc chắn bao gồm: lý thuyết Dempster-Shafer và tập thô (rough set)

Năm 1993, trong một bài báo được lan truyền rộng và gây nhiều tranh cãi, Charles Elkan bình luận rằng " có rất ít, nếu không muốn nói là không hề có, các báo cáo đã công bố về hệ chuyên gia được sử dụng thực tế dùng đến lập luận đó về logic mờ Có

vẻ như là các hạn chế của logic mờ đã không gây hại trong các ứng dụng điều khiển

là vì các bộ điều khiển mờ hiện hành đơn giản hơn nhiều so với các hệ thống dựa tri thức khác Trong tương lai, các hạn chế kỹ thuật của logic mờ có thể trở nên quan trọng trong thực tiễn, và các công trình về các bộ điều khiển mờ sẽ gặp phải một số vấn đề về triển khai được biết với các hệ thống dựa tri thức khác" Các phản ứng đối với bài báo của Elkan có nhiều và đa dạng, một số cho rằng đơn giản là ông đã nhầm, một số khác công nhận rằng Elkan đã chỉ ra những hạn chế quan trọng của logic mờ

mà những người thiết kế hệ thống cần phải quan tâm Trong thực tế, vào thời điểm

đó, logic mờ chưa được sử dụng rộng rãi, còn ngày nay, nó đã được dùng để giải những bài toán rất phức tạp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

2.3 Wifi

2.3.1 Giới thiệu về Wifi

Wifi hiện đã và đang chiếm vai trò rất quan trọng trong cuộc sống, công việc cũng như giải trí thường ngày của chúng ta Hiểu theo cách nôm na thì Wifi mà mạng kết nối Internet không dây, sử dụng sóng vô tuyến để truyền tín hiệu Loại sóng vô tuyến này tương tự như sóng điện thoại, truyền hình và radio Và trên hầu hết các thiết bị điện tử ngày nay như máy tính, laptop, điện thoại, máy tính bảng… đều có thể kết nối Wifi

Hình 2.6: Mạng wifi Kết nối Wifi dựa trên các loại chuẩn kết nối IEEE 802.11, và chủ yếu hiện nay Wifi hoạt động trên băng tần 54 Mbps và có tín hiệu mạnh nhất trong khoảng cách

100 feet (gần 31 mét)

2.3.2 Nguyên tắc hoạt động của Wifi

Để có được sóng Wifi thì chúng ta cần phải có bộ phát Wifi - chính là các thiết bị như modem, router Đầu vào, tín hiệu Internet nguồn (được cung cấp bởi các đơn vị ISP như FPT, Viettel, VNPT, CMC hiện nay) Thiết bị modem, router sẽ lấy tín

hiệu Internet qua kết nối hữu tuyến rồi chuyển thành tín hiệu vô tuyến, và gửi đến các thiết bị sử dụng như điện thoại smartphone, máy tính bảng, laptop Đây là quá trình nhận tín hiệu không dây (hay còn gọi là adapter) - chính là card wifi trên laptop, điện thoại và chuyển hóa thành tín hiệu Internet Và quá trình này hoàn toàn có thể thực hiện ngược lại, nghĩa là router, modem nhận tín hiệu vô tuyến từ adapter và giải mã chúng, gửi qua Internet

Hình 2.7: Router wifi kết nối các thiết bị

2.3.3 Một số chuẩn kết nối Wifi phổ biến

Về bản chất kỹ thuật, tín hiệu Wifi hoạt động gửi và nhận dữ liệu ở tần số 2.5GHz đến 5GHz, cao hơn khá nhiều so với tần số của điện thoại di động, radio do vậy tín hiệu Wifi có thể chứa nhiều dữ liệu nhưng lại bị hạn chế ở phạm vi truyền - khoảng cách Còn các loại sóng khác tuy tần số thấp nhưng lại có thể truyền đi ở khoảng cách rất xa

Sóng Wifi sử dụng chuẩn kết nối 802.11 trong thư viện IEEE, chuẩn này bao gồm

4 chuẩn nhỏ hơn là a/b/g/n Cụ thể như sau:

 Chuẩn 802.11b là phiên bản yếu nhất, hoạt động ở mức 2.4GHz và có thể xử

 Cuối cùng là chuẩn 802.11n, nó hoạt động ở tần số 2.4GHz nhưng tốc độ xử

lý lên đến 300 megabit/giây

2.4 Lora

2.4.1 Giới thiệu về Lora

LoRa được nghiên cứu và phát triển bởi Cycleo và sau này được mua lại bởi công

ty Semtech năm 2012.[4] Với công nghệ này, chúng ta có thể truyền dữ liệu với khoảng cách lên hàng km mà không cần các mạch khuếch đại công suất; từ đó giúp tiết kiệm năng lượng tiêu thụ khi truyền/nhận dữ liệu Do đó, LoRa có thể được áp dụng rộng rãi trong các ứng dụng thu thập dữ liệu như sensor network trong đó các sensor node có thể gửi giá trị đo đạc về trung tâm cách xa hàng km và có thể hoạt động với battery trong thời gian dài trước khi cần thay pin

Hình 2.8: LoRa là hướng đi mới cho IoT

2.4.2 Nguyên lý hoạt động của Lora

LoRa sử dụng kỹ thuật điều chế gọi là Chirp Spread Spectrum Nguyên lý này là

dữ liệu sẽ được băm bằng các xung cao tần để tạo ra tín hiệu có dãy tần số cao hơn tần số của dữ liệu gốc (chipped); sau đó tín hiệu cao tần này tiếp tục được mã hoá theo các chuỗi chirp signal (là các tín hiệu hình sin có tần số thay đổi theo thời gian;

có 2 loại chirp signal là up-chirp có tần số tăng theo thời gian và down-chirp có tần

số giảm theo thời gian; và việc mã hoá theo nguyên tắc bit 1 sẽ sử dụng up-chirp, và bit 0 sẽ sử dụng down-chirp) trước khi truyền ra anten để gửi đi

Theo Semtech công bố thì nguyên lý này giúp giảm độ phức tạp và độ chính xác cần thiết của mạch nhận để có thể giải mã và điều chế lại dữ liệu; hơn nữa LoRa không cần công suất phát lớn mà vẫn có thể truyền xa vì tín hiệu Lora có thể được nhận ở khoảng cách xa ngay cả độ mạnh tín hiệu thấp hơn cả nhiễu môi trường xung quanh

Băng tần làm việc của LoRa từ 430MHz đến 915MHz cho từng khu vực khác nhau trên thế giới:

 430MHz cho châu Á

 780MHz cho Trung Quốc

 433MHz hoặc 866MHz cho châu Âu

 915MHz cho USA

Nhờ sử dụng chirp signal mà các tín hiệu LoRa với các chirp rate khác nhau có thể hoạt động trong cùng 1 khu vực mà không gây nhiễu cho nhau Điều này cho phép nhiều thiết bị LoRa có thể trao đổi dữ liệu trên nhiều kênh đồng thời (mỗi kênh cho

1 chirprate)

Hình 2.9: Radio packet của LoRa

 Preamble: Là chuỗi binary để bộ nhận detect được tín hiệu của LoRa packet trong không khí

 Header: chứa thông tin về size của Payload cũng như có PayloadCRC hay không Giá trị của Header cũng được check CRC kèm theo

 Payload: là dữ liệu ứng dụng truyền qua LoRa

 Payload: giá trị CRC của Payload Nếu có PayloadCRC, LoRa chip sẽ tự kiểm tra dữ liệu trong Payload và báo lên nếu CRC OK hay không

2.4.3 Các thông số hoạt động của Lora

Spreading Factor – SF

SF xác định số lượng chrip signal khi mã hóa tín hiệu đã được điều chế tần số (chipped signal) của dữ liệu Ví dụ nếu SF=12 có nghĩa là 1 mức logic của chipped signal sẽ được mã hóa bởi 12 xung chirp signal

Với chipset SX1276 của SemTech thì SF có giá trị từ 6 đến 12 Giá trị cho SF càng lớn thì thời gian truyền dữ liệu sẽ lâu hơn nhưng khoảng cách truyền sẽ xa hơn Bandwidth – BW

BW xác định biên độ tần số mà chirp signal có thể thay đổi Nếu bandwidth càng cao thì thời gian mã hóa chipped signal càng ngắn; từ đó thời gian truyền dữ liệu cũng giảm xuống nhưng đổi lại khoảng cách truyền cũng ngắn lại

Coding Rate – CR

CR là số lượng bit được tự thêm vào mỗi trong Payload trong LoRa radio packet bởi LoRa chipset để mạch nhận có thể sử dụng để phục hồi lại 1 số bit dữ liệu đã nhận sai và từ đó phục hồi được nguyên vẹn dữ liệu trong Payload Do đó, sử dụng CR càng cao thì khả năng nhận dữ liệu đúng càng tăng; nhưng bù lại chip LoRa sẽ phải gửi nhiều dữ liệu hơn (có thể làm tăng thời gian truyền dữ liệu trong không khí) Với chipset SX1276 thì chúng ta có 4 giá trị cho CR là 4/5, 4/6, 4/7 và 4/8 Tương ứng mỗi giá trị của CR thì số lượng dữ liệu tăng thêm như sau:

Nếu CR = 4/8 thì cứ mỗi 4 bits data nó sẽ được mã hóa bởi 8 bits , tức là chipset LoRa phải gửi gấp đôi dữ liệu cần truyền Do đó chúng ta có thể sử dụng CR thấp để tăng throughput nhưng độ nhạy sẽ kém đi do khả năng tự phục hồi dữ liệu của chipset LoRa sẽ thấp hơn

Có thể nói SF, BW và CR là 3 thông số cơ bản và quan trọng của chipset LoRa Trong đó, SF và BW sẽ ảnh hưởng thời gian và khoảng cách truyền dữ liệu; CR thì chỉ ảnh hưởng thời gian truyền dữ liệu Tùy yêu cầu của ứng dụng cụ thể về khoảng cách, tốc độ gửi dữ liệu, v.v… chúng ta có thể chọn giá trị hợp lý để tối ưu quá trình truyền nhận qua LoRa

2.5 Ethernet

2.5.1 Giới thiệu về Ethernet

Ethernet là một họ các công nghệ mạng máy tính thường dùng trong các mạng local area network (LAN), metropolitan area network (MAN) và wide area network (WAN).Tên Ethernet xuất phát từ khái niệm Ête trong ngành vật lý học. Nó được giới thiệu thương mại vào năm 1980 và lần đầu tiên được tiêu chuẩn hóa vào năm 1983 thành IEEE 802.3, kể từ đó nó được chỉnh sửa để hỗ tốc độ bit cao hơn và khoảng cách kết nối dài hơn Theo thời gian, Ethernet đã thay thế hoàn toàn các công nghệ LAN nối dây như token ring, FDDI và ARCNET [8]

Hình 2.10: Mạng kết nối Ethernet Ethernet 10BASE5 nguyên thủy dùng cáp đồng trục (coaxial cable) làm shared medium (phương tiện/môi trường được chia sẻ), trong khi các phiên bản Ethernet mới hơn dùng cáp xoắn đôi (twisted pair) và các liên kết sợi quang học trong việc kết nối với các hub hoặc switch Theo quá trình phát triển, tốc độ truyền dữ liệu Ethernet đã tăng từ 2.94 megabit trên giây (Mbit/s) ban đầu lên đến tốc độ gần đây nhất là

100 gigabit trên giây (Gbit/s) Các tiêu chuẩn Ethernet gồm nhiều phiên bản phát tín hiệu và nối dây của tầng vật lý của mô hình OSI khi sử dụng Ethernet

Các hệ thống giao tiếp qua Ethernet chia một dòng dữ liệu (data stream) thành các mảnh ngắn hơn gọi là các frame Mỗi frame gồm có địa chỉ nguồn, địa chỉ đích, và dữ liệu kiểm tra lỗi sao cho các frame bị hư hại có thể được phát hiện và loại bỏ; thường gặp nhất là các protocol tầng cao hơn kích hoạt (trigger) việc truyền lại các frame bị mất Đối với mô hình OSI, Ethernet cung cấp các dịch vụ lên đến và bao gồm tầng liên kết dữ liệu

Từ khi được phát hành thương mại, Ethernet đã giữ lại tính tương thích ngược (backward compatibility) khá tốt Các đặc tính như MAC address 48-bit và định dạng frame Ethernet đã có ảnh hưởng lên các protocol kết nối mạng khác Thay thế cho một số mạng LAN hiện nay là Wi-Fi, một protocol không dây đã được tiêu chuẩn hoá thành IEEE 802.11

2.5.2 Tiêu chuẩn hóa Ethernet

Vào tháng 2 năm 1980, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

đã bắt đầu thực hiện dự án 802 để tiêu chuẩn hóa các mạng local area network (LAN)

"Nhóm DIX" với Gary Robinson (DEC), Phil Arst (Intel), và Bob Printis (Xerox) đã

đệ trình specification gọi là "Blue Book" CSMA/CD với tư cách ứng viên cho specification của mạng LAN Ngoài CSMA/CD, Token Ring (do IBM hỗ trợ) và Token Bus (do General Motors chọn và hỗ trợ từ đó về sau) đã được xem là các ứng viên cho tiêu chuẩn LAN Các đề án cạnh tranh nhau và mối quan tâm rộng trong giai đoạn đầu đã dẫn tới sự bất đồng lớn trong việc chọn công nghệ nào để tiêu chuẩn hóa Vào tháng 12 năm 1980, nhóm này được chia thành ba nhóm con, và quá trình tiêu chuẩn hóa được tiến hành riêng rẽ cho mỗi đề án

Hình 2.11: Ethernet Protocol

Sự chậm trễ trong quá trình tiêu chuẩn hóa khiến sự giới thiệu ra thị trường của máy trạm (workstation) Xerox Star và các sản phẩm LAN Ethernet của công ty 3Com chịu rủi ro Với suy nghĩ chiến lược kinh doanh như vậy, David Liddle (Tổng giám đốc, Xerox Office Systems) và Metcalfe (3Com) đã tích cực hỗ trợ đề án của Fritz Röscheisen (Siemens Private Networks) cho một alliance (công cụ) trong thị trường truyền thông văn phòng đang lên, bao gồm sự hỗ trợ của Siemens cho việc tiêu chuẩn

hóa quốc tế của Ethernet (10 tháng 4 năm 1981) Ingrid Fromm, đại diện của Siemens tại IEEE 802, nhanh chóng nhận được sự hỗ trợ rộng hơn cho Ethernet vượt ra khỏi IEEE bằng cách thiết lập một nhóm nhiệm vụ (Task Group) cạnh tranh là "Local Networks" bên trong cơ quan tiêu chuẩn hóa Châu Âu ECMA TC24 Vào tháng 3 năm 1982, ECMA TC24 với các thành viên doanh nghiệp của mình đã đạt được đồng thuận về một tiêu chuẩn dành cho CSMA/CD dựa trên bản nháp của IEEE 802 Vì đề

án của DIX hoàn thiện nhất về mặt kĩ thuật và vì hành động nhanh chóng của ECMA

đã góp phần quyết định vào việc hòa giải ý kiến bất đồng bên trong IEEE, tiêu chuẩn IEEE 802.3 CSMA/CD đã được phê chuẩn vào tháng 12 năm 1982 IEEE đã xuất bản tiêu chuẩn 802.3 dưới dạng bản nháp vào năm 1983 và dưới dạng tiêu chuẩn vào năm

1985

Ethernet được phê chuẩn ở cấp quốc tế nhờ một hành động liên nhóm tương tự do Fromm với tư cách một liên lạc viên (liaison officer) cố gắng tích hợp Ethernet với International Electrotechnical Commission (IEC) Technical Committee 83 (TC83) và International Organization for Standardization (ISO) Technical Committee 97 Sub Committee 6 (TC97SC6) Tiêu chuẩn ISO 8802-3 đã được xuất bản vào năm 1989

2.5.3 Sự phát triển của Ethernet

Ethernet đã phát triển dần dần: hỗ trợ băng thông (bandwidth) ngày càng cao hơn, các phương pháp media access control được cải tiến, và hỗ trợ các media (phương tiện) vật lý khác nhau Cáp đồng trục đã được thay thế bởi các liên kết điểm đến điểm (point-to-point link) kết nối bởi các Ethernet repeater hoặc các switch

Các station (trạm) Ethernet giao tiếp với nhau bằng cách gửi cho nhau các gói (packet) dữ liệu: block dữ liệu được gửi và chuyển phát riêng lẻ Cũng như các mạng LAN IEEE 802 khác, mỗi station Ethernet được cấp một địa chỉ MAC 48-bit Địa chỉ MAC được dùng để xác định nguồn và đích của mỗi gói dữ liệu Ethernet thiết lập các kết nối mức liên kết xác định bằng cách dùng địa chỉ nguồn và đích Khi nhận được dữ liệu, receiver sẽ dùng địa chỉ đích để xác định xem station nên truyền tiếp

dữ liệu đi hay nên bỏ qua Một network interface (giao diện mạng) thường không

nhận các gói có địa chỉ là các station Ethernet khác Địa chỉ của các adapter được lập trình sẵn có giá trị duy nhất trên toàn thế giới

Trường EtherType trong mỗi frame được hệ điều hành sử dụng ở station nhận để chọn module protocol thích hợp (ví dụ, một phiên bản của Internet Protocol như IPv4) Các frame Ethernet được xem là tự xác định bởi kiểu frame Các frame tự xác định khiến việc trộn các protocol khác nhau trên cùng mạng vật lí trở nên khả thi và cho phép một máy tính đơn sử dụng nhiều protocol Mặc dù công nghệ Ethernet có tiến hóa, tất cả các thế hệ Ethernet (ngoại trừ các phiên bản thí nghiệm ban đầu) đều dùng chung các định dạng frame Các mạng có tốc độ hỗn hợp có thể được xây dựng bằng cách dùng các switch và repeater Ethernet để hỗ trợ các phương án Ethernet mong muốn

2.5.4 Cấu trúc frame

Trong IEEE 802.3, một datagram được gọi là một packet hoặc một frame Packet thường được dùng để miêu tả đơn vị truyền tổng thể và gồm có preamble, start frame delimiter (SFD) và carrier extension (nếu có) Frame bắt đầu ngay sau start frame delimiter với một frame header gồm có địa chỉ MAC nguồn và đích, và một trường EtherType cho biết hoặc loại protocol của protocol payload hoặc độ dài của payload Phần giữa frame gồm có dữ liệu payload gồm bất cứ header nào dành cho các protocol khác (ví dụ, Internet Protocol) được mang trong frame Frame kết thúc với cyclic redundancy check 32-bit, dùng để phát hiện dữ liệu hư hỏng trong khi truyền Đáng chú ý, các packet Ethernet không có trường time-to-live, dẫn đến các vấn đề có thể xảy ra khi có mặt switching loop

Chương 3

THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG

3.1 Bài toán của đề tài nghiên cứu

Mô hình nông trại theo dõi các thông số về chất lượng nước, nồng độ pH, nồng

độ chất dinh dưỡng trong hệ thống thủy canh, độ ẩm, nhiệt độ, cường độ sáng của khu vực trồng cây cảnh Các thông số trên phải được giám sát, kiểm soát bằng cách điều khiển cơ cấu động lực để thay đổi thông số Khi độ ẩm dưới mức cho phép, hệ thống sẽ thông báo cho người quản lý và tự động tăng độ ẩm trong không khí bằng

hệ thống phun sương Hay khi nhiệt độ cao so với mức chịu đựng của các loại cây ôn đới, hệ thống sẽ khởi động cơ cấu làm lạnh cho nông trại… Tất cả các dữ liệu trên đều được cập nhật liên tục và được điều khiển từ xa qua internet

Hình 3.1: Quản lý nông trại qua internet

Để giải quyết bài toán trên, hệ thống giám sát và điều khiển đã được nghiên cứu, thiết kế Hệ thống được khái quát theo sơ đồ sau:

Sensor Sensor

Sensor

Node Node

Checking

Hình 3.2: Sơ đồ khối hệ thống quản lý nông trại

Khối cảm biến: Các cảm biến có vai trò thu thập các thông số môi trường và gửi

dữ liệu về node Cảm biến kỹ thuật số được sử dụng để đảm bảo độ chính xác Khối Node: Khối này có vai trò nhận và xử lý dữ liệu từ cảm biến, đồng thời kết nối với gateway để gửi dữ liệu lên cloud bằng nhiều chuẩn giao tiếp khác nhau như Lora, wifi, bluetooth, zigbee … Đối với một hệ thống giám sát quy mô lớn, số lượng node có thể lên đến vài chục đến hàng trăm node

Khối gateway: gateway có vai trò quan trọng trong hệ thống IoT Việc kết nối internet sử dụng gateway đem lại nhiều lợi ích Ta khảo sát 02 mô hình sau:

Sensor

Lora Node

Sensor

Wifi Node

Sensor

Wifi Node

Sensor

Wifi Node IoT Gateway

Internet Router Internet

Internet Router Internet

Hình 3.3: Phương thức kết nối IoT

Mô hình thứ nhất có trang bị gateway, mô hình thứ hai gửi nhận dữ liệu trực tiếp

So sánh 2 mô hình kết nối, gateway sẽ có ưu điểm sau:

 Tiết kiệm dung lượng: Gateway có vai trò thu thập dữ liệu từ các node gửi lên Sau đó phân tích, tổng hợp dữ liệu và gửi lên cloud Dữ liệu sau khi phân tích và tổng hợp sẽ có dung lượng giảm đi đáng kể so với dữ liệu từ các node

 Tránh mất dữ liệu: Khi các node yêu cầu server gửi và nhận dữ liệu cùng lúc thì khả năng server sẽ không đáp ứng được số lượng lớn như vậy Đó chính là nguyên nhân gây ra tình trạng mất dữ liệu hoặc không nhận được phản hồi từ server

 Lựa chọn dữ liệu: Khi tất cả các cảm biến gửi trực tiếp lên cloud, dữ liệu không được lựa chọn, sàn lọc Có những dữ liệu không cần thiết mà vẫn được gửi đi Tuy nhiên, khi sử dụng gate, dữ liệu sẽ được kiểm soát, sàn lọc kỹ trước khi gửi Đó là lý

do gateway tiết kiệm dụng lượng

 Đóng gói dữ liệu: Dữ liệu sau khi lựa chọn, sàn lọc sẽ được đóng gói và gửi

đi, tránh tình trạng mất dữ liệu

Logic mờ đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như hệ thống điều khiển công nghiệp, trí tuệ nhân tạo, y tế và nông nghiệp Logic mờ mang đến cơ hội để sử dụng các thuộc tính ngôn ngữ học thực tế trong tính toán.[6] Luận văn ứng dụng fuzzy logic trong bài toán của đề tài nghiên cứu để đưa ra lời khuyên cho người dùng

 Nếu Nhiệt độ là L và Độ ẩm là L thì Bơm là H và Điều hòa là L

 Nếu Nhiệt độ là L và Độ ẩm là N thì Bơm là N và Điều hòa là L

 Nếu Nhiệt độ là L và Độ ẩm là H thì Bơm là L và Điều hòa là L

 Nếu Nhiệt độ là N và Độ ẩm là L thì Bơm là H và Điều hòa là N

 Nếu Nhiệt độ là N và Độ ẩm là N thì Bơm là N và Điều hòa là N

 Nếu Nhiệt độ là N và Độ ẩm là H thì Bơm là L và Điều hòa là N

 Nếu Nhiệt độ là H và Độ ẩm là L thì Bơm là H và Điều hòa là H

 Nếu Nhiệt độ là H và Độ ẩm là N thì Bơm là N và Điều hòa là H

 Nếu Nhiệt độ là H và Độ ẩm là H thì Bơm là L và Điều hòa là H

c Hàm MF ngõ vào, ngõ ra

Các giá trị nhiệt độ thay đổi trong khoảng từ 0°C đến 50°C Trong khoảng nhiệt

độ đó, ta chia thành 3 vùng nhỏ:

5 ≤ 𝑡 < 25 (3.1)

𝜇𝑁 = {

0; 𝑡<5 𝑡

20−

1 4; 5≤𝑡<25

−𝑡 20+

9 4; 25≤𝑡<45 0; 45≤𝑡

(3.2)

𝜇𝐻 = {

0; 𝑡 < 25 𝑡

20−5

4; 25 ≤ 𝑡 < 451; 45 ≤ 𝑡

10 ≤ 𝑡 < 45 (3.4)

𝜇𝑁 = {

0; 𝑡<10 𝑡

40−

1 4; 10≤𝑡<50

−𝑡 40+

9 4; 50≤𝑡<90 0; 90≤𝑡

(3.5)

𝜇𝐻 = {

0; 𝑡 < 50 𝑡

40−5

4; 50 ≤ 𝑡 < 901; 90 ≤ 𝑡

(3.6)

Ngõ ra thay đổi từ 0 đến 100, ta chia thành 3 vùng nhỏ:

10 ≤ 𝑡 < 45 (3.7)

𝜇𝑁 = {

0; 𝑡<10 𝑡

40−

1 4; 10≤𝑡<50

−𝑡 40+

9 4; 50≤𝑡<90 0; 90≤𝑡

(3.8)

𝜇𝐻 = {

0; 𝑡 < 50 𝑡

40−5

4; 50 ≤ 𝑡 < 901; 90 ≤ 𝑡

độ ẩm tương đối là 100%, điểm sương sẽ bằng hoặc cao hơn nhiệt độ không khí lúc

đó Nếu độ ẩm tương đối giảm điểm sương sẽ thấp hơn đối với cùng một nhiệt độ của khối không khí [7]

Các thông số tính toán điểm sương như sau:

+ Áp suất hơi nước bão hòa (saturation water vapour pressure):

𝑃𝑤𝑠 = 𝐴 10(

𝑚.𝑇 𝑇+𝑇𝑛 )

(hPa) (3.10)

Trong đó: T là nhiệt độ môi trường xung quanh (ºC)

A, m, Tn là hằng số cho trong bảng 3.1 hPa là đơn vị đo áp suất, 1hPa = 100Pa Bảng 3.5: Hằng số tính toán điểm sương

Nước

6.116441 7.591386 240.7263 0.083% -20 +50°C

6.004918 7.337936 229.3975 0.017% +50 +100°C 5.856548 7.27731 225.1033 0.003% +100 +150°C 6.002859 7.290361 227.1704 0.007% +150 +200°C Băng 6.114742 9.778707 273.1466 0.052% -70 0°C

+ Áp suất hơi nước (water vapour pressure):

𝑃𝑤 = 𝑃𝑤𝑠× 𝑅𝐻

100 (hPa) (3.11) Trong đó: RH là độ ẩm tương đối của không khí (%)

Pws là áp suất hơi nước bão hòa (hPa) + Tính điểm sương:

Trong đó: A, m, Tn là hằng số cho trong bảng 3.1

Việc tính toán điểm sương giúp kiểm soát được nhiệt độ và độ ẩm môi trường, giúp cây trồng phát triển tốt trong điều kiện phù hợp nhất, tránh tình trạng cây trồng thiếu nước hoặc dư thừa nước trong mọi điều kiện nhiệt độ và độ ẩm