Thiết kế mô hình hệ thống Aquaponics dựa trên thuật toán điều khiển thời gian thực

Bài viết trình bày một giải pháp thiết kế hệ thống aquaponic – nuôi trồng thủy sản và trồng cây theo phương pháp thủy canh dựa trên nền tảng FreeRTOS. Hệ thống được tích hợp các cảm biến cho phép điều khiển, giám sát tình trạng của aquaponic thông qua IoT nhằm đảm bảo hiệu quả của quá trình nuôi trồng thủy sản. Kết quả thực nghiệm đã chỉ ra mức độ tối ưu phân phối thời gian khi sử dụng FreeRTOS so với các công nghệ truyền thống.

Thiết kế mô hình hệ thống Aquaponics dựa trên thuật toán điều khiển thời gian thực

Phạm Chí Kiên*, Nguyễn Đình Tuấn**, Phan Thị Thanh Ngọc*

Nguyễn Đăng Khoa***, Lê Anh Ngọc*

*Trường Đại Học Điện Lực Email: anhngoc@epu.edu.vn

**Cục Công nghệ thông tin, Bộ công an

*** Trường Đại học Phenikaa Email: khoa.nguyendang@phenikaa-uni.edu.vn

Tóm tắt –Bài báo trình bày một giải pháp thiết kế hệ thống

aquaponic – nuôi trồng thủy sản và trồng cây theo phương

pháp thủy canh dựa trên nền tảng FreeRTOS Hệ thống

được tích hợp các cảm biến cho phép điều khiển, giám sát

tình trạng của aquaponic thông qua IoT nhằm đảm bảo

hiệu quả của quá trình nuôi trồng thủy sản Kết quả thực

nghiệm đã chỉ ra mức độ tối ưu phân phối thời gian khi sử

dụng FreeRTOS so với các công nghệ truyền thống

Từ khóa- FreeRTOS, Ubidots, Aquaponics, realtime

scheduling

I GIỚITHIỆU Việt Nam vẫn là một trong những nước chú trọng việc

nuôi trồng thủy hải sản Tuy nhiên, nguồn nước đang bị

ô nhiễm, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả nuôi cá và

trồng trọt Hơn nữa, diện tích đất nông nghiệp đang bị

giảm, nên áp dụng công nghệ và tự động hóa nhằm giúp

tiết kiệm tài nguyên đất và nước, kết hợp với chọn lựa

các loại sản phẩm để mang lại năng suất tối đa cho nông

nghiệp Aquaponics là một hệ thống nông nghiệp bền

vững trong một môi trường cộng sinh bằng cách kết hợp

nuôi trồng thủy sản và thủy canh Hệ thống nước cần

được phân bổ trên môi trường trồng định kỳ để đảm bảo

cây có được các chất dinh dưỡng, trong khi nước có thể

được lọc đúng cách bằng môi trường

Hiện nay mô hình Aquaponics truyền thống chưa đáp

ứng đủ nhu cầu của sản xuất Đặc biệt, các thông số đo

đạc của mô hình aquaponic cần được theo dõi, điều

khiển và giám sát qua Internet, điện toán đám mây Điều

đó dẫn đến vấn đề xử lý dữ liệu cần phải có những đáp

ứng nhanh chóng Cách giải quyết vấn đề đó là tăng tốc

độ của bộ xử lý trung tâm, tối ưu các tác vụ, tăng băng

thông truyền dữ liệu… Tuy nhiên, các hệ thống

Aquaponics IoT (Internet of things) cũ không đáp ứng

được do không có cơ chế ưu tiên thực thi các tác vụ và

kinh phí thực hiện xây dựng khá cao Để xử lý vấn đề

đó, bài báo này đề xuất giải pháp sử dụng FreeRTOS

trong việc phân phối và tối ưu các tác vụ thu thập dữ

liệu cảm biến và các tác vụ điều khiển từ máy chủ

xuống

Bài báo được trình bày với nội dung sau: Phần II giới thiệu tổng quan về Aquaponnics, dịch vụ điện toán đám mây và các hệ điều hành thời gian thực RTOS (Real Time Operating Systems) Trong phần III, chúng tôi đề xuất hệ thống Aquaponics sử dụng nền tảng FreeRTOS Phần IV cung cấp các kết quả thử nghiệm và đánh giá Cuối cùng, kết luận bài báo được trình bày trong phần

V

II TỔNGQUANVỀHỆTHỐNG AQUAPONICS,DỊCHVỤĐIỆNTOÁNĐÁMMÂY

VÀ FREERTOS

2.1 Hệ thống Aquaponics

Mô hình Aquaponics là sự kết hợp của cả hai hệ thống: Nuôi trồng thủy sản (aquaculture) và trồng cây theo phương pháp thủy canh (hydroponics) [1,2] Sự kết hợp này mang lại lợi ích thiết thực và tính độc đáo Thay vì

bổ sung phân bón và các hóa chất để trồng cây, mô hình này sử dụng chất thải từ cá nhờ sự chuyển hóa từ các loài vi sinh vật thành chất dinh dưỡng cần thiết và đầy

đủ cho sự phát triển của cây Ngược lại, thay vì xả nước

ra môi trường, nó sử dụng cây trồng để làm sạch nước

và trả lại cho bể cá Nước này có thể được tái sử dụng

vô thời hạn và chỉ cần thay thế khi nó bị mất do bay hơi (Hình 1)

Hình 1: Mô hình Aquaponics

Một số yếu tố chính cần quan tâm của Aquaponics: Oxy

hòa tan: Cá cần oxy để sống vì vậy cũng cần chú ý đến

việc đảm bảo hàm lượng oxy thích hợp cho cá phát

triển Hàm lượng oxy hòa tan thường thấp vào lúc sáng

sớm và phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như mật độ cá,

nhiệt độ nước, độ mặn,… người sử dụng nên có bộ dụng

cụ kiểm tra hàm lượng oxy hàng ngày để đảm bảo cho

cá phát triển tốt

Nhiệt độ: Nhiệt độ nước rất quan trọng trong hệ

thống Aquaponics Nhiệt độ nước cao quá sẽ làm cá sốc

và có thể chết ảnh hưởng đến sự phát triển của cây

trồng Ngược lại, khi nhiệt độ hạ xuống thấp cũng gây

hại cho cây trồng và cá Vì vậy người sử dụng cũng nên

thường xuyên theo dõi để có biện pháp hợp lí giữ nhiệt

độ nước ổn định giúp cho hệ thống phát triển tốt đẹp

Giá trị pH: Đây cũng là một yếu tố quan trọng cần

quan tâm theo dõi trong hệ thống Độ pH chính là độ

axit hay độ chua của nước và giá trị pH biểu diễn cũng

chính là giá trị biểu diễn cho sự hiện diện của ion H+

trong môi trường (nước hoặc đất) Giá trị pH thường

thấp vào ban đêm và sáng sớm nên duy trì giữ pH trong

khoảng 6 – 8 là thích hợp nhất

Dinh dưỡng trong nước: Cả dinh dưỡng dạng

NO3/NH44 (Macro Nutrients) và vi lượng (Micro

Nutrients) đều cần thiết cho cây trồng trong hệ thống

Aquaponics Phần lớn nguồn dinh dưỡng này đến từ

chất thải của cá và một phần hòa tan từ thức ăn của cá

Trong một số trường hợp (thường là do chất lượng thức

ăn của cá kém) cần thiết phải bổ sung thêm một số

nguyên tố vi lượng cần thiết cho cây trồng

Kiểm soát lượng nước: Người sử dụng nên có dụng

cụ kiểm tra các yếu tố môi trường để kiểm soát chất

lượng nước nuôi cá trong hệ thống Cần ghi lại sự biến

động trong suốt quá trình vận hành hệ thống để so sánh,

đối chiếu hoặc có thể dùng như một tài liệu tham khảo

cho những hệ thống khác mà sau này ta có thể phát triển

Ánh sáng: Vì các hệ thống aquaponics thường đặt

trong các không gian tiết kiệm diện tích nên đôi khi ánh

sáng tự nhiên không đủ cho cây quang hợp vì vậy ta cần

bổ sung ánh sáng thích hợp cho cây, giải pháp ở đây là

dùng ánh sáng thay thế bằng đèn chiếu sáng

2.2 Dịch vụ điện toán đám mây

Điện toán đám mây là mô hình điện toán mà mọi giải

pháp liên quan đến công nghệ thông tin đều được cung

cấp dưới dạng các dịch vụ qua mạng Internet, giải

phóng người sử dụng khỏi việc phải đầu tư nhân lực,

công nghệ và hạ tầng để triển khai hệ thống [3,4] Từ

đó điện toán đám mây giúp tối giản chi phí và thời gian

triển khai, tạo điều kiện cho người sử dụng nền tảng

điện toán đám mây tập trung được tối đa nguồn lực vào

công việc chuyên môn (hình 2) Các ứng dụng IoT có

thể dùng nhiều nền tảng đám mây với những khả năng

và sức mạnh xử lý khác nhau như ThingWorx,

OpenIoT, Google Cloud, Amazon, GENI, Ubidots Ví

dụ, Xively đại diện cho một trong những ứng dụng đầu tiên đưa ra dịch vụ lưu trữ dữ liệu từ cảm biến và hiển thị trên website Xively hướng đến mục tiêu đảm bảo kết nối giữa thiết bị và ứng dụng phần mềm theo thời gian thực Xively cung cấp một nền tảng như giải pháp phù hợp cho lập trình viên và nhà cung cấp dịch vụ Nó giúp thống nhất các thiết bị thông qua nền tảng bởi những bộ thư viện có sẵn (như ARM mbed, Electric Imp and iOS/OSX) và liên lạc thuận tiện thông qua giao thức HTTP(S), Sockets/Websocket, hoặc MQTT

Hình 2: Mô hình tổng quan về điện toán đám mây

Nó cũng có thể sử dụng những nền tảng khác với bộ thư viện của Java, JS, Python và Ruby Một trong những đặc điểm khiến Xively là dịch vụ nền tảng đám mây được ưa thích chính là:

• Mã nguồn mở, không mất phí và dễ dàng sử dụng giao diện lập trình ứng dụng (API)

• Tương thích với nhiều giao thức, môi trường và khả năng quản lý cảm biến thời gian thực và phân phối dữ liệu dưới nhiều dạng như JSON, XML và CSV

• Cho phép người dùng thấy được biểu đồ dữ liệu theo thời gian thực để giám sát hoạt động của cảm biến Nó cũng cho phép người dùng điều khiển cảm biến từ xa

• Hỗ trợ nhiều nhà sản xuất phần cứng (OEM) như Arexx, Nanode, OpenGear, Arduino và mBed

2.3 RTOS và FreeRTOS

Hệ điều hành (Operating System – OS) là chương trình

hệ thống đóng vai trò giao diện giữa phần cứng và chương trình ứng dụng.Các tính năng chung của hệ điều hành là đồng bộ hóa giữa tác vụ, `đa nhiệm, quá trình giao tiếp, xử lý ngắt và quản lý bộ nhớ Một hệ điều hành thời gian thực (real-time operating system - RTOS) là một hệ điều hành nhằm phục vụ các ứng dụng thời gian thực, xử lý dữ liệu khi nó đi vào, mà không có

sự chậm trễ của bộ đệm Các yêu cầu thời gian xử lý (bao gồm bất kỳ sự chậm trễ nào của hệ điều hành) được tính bằng phần mười của giây hoặc thời gian ngắn hơn Chúng hoặc là được sự kiện điều khiển hoặc chia sẻ thời gian Các hệ thống do sự kiện điều khiển chuyển đổi giữa các nhiệm vụ dựa trên các ưu tiên của chúng trong

khi các hệ thống chia sẻ thời gian chuyển công việc dựa

trên ngắt đồng hồ [5]

FreeRTOS là hệ điều hành nguồn mở thời gian thực

dành cho các bộ vi điều khiển, cho phép dễ dàng lập

trình, triển khai, bảo mật, kết nối và quản lý các thiết bị

ngoại biên nhỏ, công suất thấp Được phân phối miễn

phí theo giấy phép nguồn mở MIT, FreeRTOS bao gồm

một nhân và một bộ thư viện phần mềm đang phát triển

phù hợp để sử dụng trong nhiều lĩnh vực và ứng dụng

công nghiệp Việc sử dụng bao gồm cả kết nối bảo mật

thiết bị nhỏ, công suất thấp của bạn với các dịch vụ đám

mây AWS như AWS IoT Core hoặc với các thiết bị

ngoại biên mạnh mẽ hơn chạy AWS IoT Greengrass

FreeRTOS được xây dựng chú trọng vào độ tin cậy và

khả năng sử dụng dễ dàng [6-8] FreeRTOS linh hoạt để

thực hiện không giới hạn số lượng các nhiệm vụ Nhưng

tại một thời điểm chỉ có một nhiệm vụ được thực thi

Nhiệm vụ được định nghĩa là một loại công việc hoặc

quy trình thực hiện trong thời hạn xác định Mọi nhiệm

vụ cụ thể đã được thông qua thông qua các loại trạng

thái khác nhau như Sẵn sàng, Đang chạy, Chặn và tạm

dừng

Hình 3: Trạng thái nhiệm vụ freeRTOS

Trong RTOS, Bộ lập lịch sẽ quyết định tác vụ cụ thể

nào trong trạng thái nào Như được mô tả trong Hình 3,

ý nghĩa trạng thái của từng nhiệm vụ riêng lẻ như sau:

Running: Tác vụ thực sự đang thực thi

Ready: Nhiệm vụ đã sẵn sàng để thực thi nhưng một

nhiệm vụ ưu tiên bằng hoặc cao hơn đang chạy

Blocked: Nhiệm vụ đang chờ sự kiện cụ thể Các

nhiệm vụ sẽ chặn cho đến khi khoảng thời gian trì hoãn có hết hạn

Suspend: Trạng thái này giống như chặn nhiệm vụ,

nhưng nhiệm vụ không chờ đợi bất cứ điều gì III THIẾTKẾMÔHÌNHAQUAPONICDỰA TRÊNNỀNTẢNGFREERTOS

3.1 Thiết kế mô hình hệ thống aquaponic

Mô hình hệ thống aquaponics gồm các thành phần (hình 4):

Acquy (12V): Lưu trữ điện năng, cung cấp nguồn

cho toàn bộ hệ thống

Tấm pin năng lượng mặt trời: Nhận bức xạ mặt trời

chuyển hóa thành điện năng nạp vào acquy

Bộ điều khiển sạc: Là thiết bị thực hiện chức năng điều tiết sạc cho acquy, bảo vệ cho acquy chống nạp quá tải và xả quá sâu nhằm nâng cao tuổi thọ của bình acquy và giúp hệ thống pin mặt trời sử

dụng hiệu quả và lâu dài

Module ổn áp 5V: Hạ áp từ 12V xuống 5V cho

servo hoạt động

Động cơ servo: Điều hướng tối ưu cho tấm pin

năng lượng mặt trời

Cảm biến ánh sáng: Nhận và gửi tín hiệu đến bộ xử

lí trung tâm được dùng để điều khiển hướng tối ưu

của pin năng lượng mặt trời

Hình 4: Mô hình hệ thống aquaponic

Bộ xử lí trung tâm: Nhận tín hiệu từ các cảm biến

và xử lí theo lệnh của người điều khiển Đẩy dữ liệu qua khối truyền thông để lưu trữ trên server để giám sát và điều khiển, nhận phản hồi và điều khiển các thiết bị theo yêu cầu

Khối truyền thông: Là cổng giao tiếp giữa hệ thống aquaponics và dịch vụ đám mây, có nhiệm vụ chuyển tiếp dữ liệu lên và xuống

Khối IoT Aquaponics: Thực hiện tất cả các chức năng của mô hình aquaponics

3.2 Thuật toán điều khiển hệ thống

Bộ xử lý trung tâm sẽ thực hiện việc giám sát và điều

khiển trực tiếp toàn bộ hệ thống theo thuật toán điều

khiển (hình 5)

Hình 5: Lưu đồ thuật toán điều khiển hệ thống aquaponics

Để thực hiện việc giám sát các thông số hệ thống,

bộ xử lý trung tâm định kỳ đọc các giá trị cảm biến

và tự động xác định dung lượng acquy trong acquy,

sau đó gửi lên máy chủ đám mây

Để điều chỉnh hướng của tấm pin năng lượng mặt

trời sao cho tối ưu nhất, bộ xử lý trung tâm dựa vào

giá trị cảm biến ánh sáng để tự động điều chỉnh góc

quay của 02 động cơ servo gắn với tấm pin năng

lượng mặt trời

Để điều khiển hệ thống Aquaponics, bộ xử lý trung

tâm cho phép hoạt động ở hai chế độ: điều khiển tự

động và điều khiển theo yêu cầu (bằng tay) Trong

chế độ điều khiển tự động, hệ thống sẽ tự động

bật/tắt các thiết bị máy bơm, đèn và còi cảnh báo

dựa trên các dữ liệu nhận được từ các cảm biến

(pH, mực nước, nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng) Khi

dung lượng acquy dưới ngưỡng cho phép (10%) thì

hệ thống đưa ra cảnh báo với người dùng Trong

chế độ điều khiển bằng tay, hệ thống sẽ nhận lệnh

bật/tắt các thiết bị trong hệ thống aquaponics theo

yêu cầu qua giao diện của dịch vụ đám mây

Ubidots

3.3 Phân phối thời gian thực sử dụng FreeRTOS

Để hệ thống có thể hoạt động một cách hiệu quả cần có

một cơ chế phân phối thời gian để phân phối công việc

cho hệ thống FreeRTOS là hệ điều điều hành thời gian

thực được áp dụng để phân phối công việc dựa trên mức

ưu tiên khác nhau:

Bắt đầu chương trình có mức ưu tiên cao nhất được chạy trước, sau khi chương trình mức ưu tiên cao hơn đã chạy xong thì nó sẽ chạy chương trình có mức ưu tiên thấp hơn, khi các chương trình có cùng một mức ưu tiên chương trình nào đến trước sẽ chạy chương trình đó trước

Hình 6: Lưu đồ thuật toán điều khiển thời gian thực

Mỗi chương trình sẽ được phân phối thời gian chạy

và có một khoảng nghỉ (vtask delay) để nhường chỗ cho các chương trình khác chạy trong khoảng thời gian rỗi đó của bộ xử lý (hình 7)

Hình 7: Phân phối thời gian FreeRTOS

IV THỬNGHIỆMVÀĐÁNHGIÁMÔHÌNH

4.1 Mô hình thực tế

Mô hình thử nghiệm thực tế bao gồm các thành phần

chính như: tấm pin năng lượng mặt trời, cảm biến ánh

sáng, acquy, bộ điều khiển sạc, module ổn áp 5V, 02

động cơ servo, bo mạch arduino mega 2560 (hình 8)

Hình 8: Mô hình thực tế hệ thống Aquaponics

Ngoài ra, hệ thống còn bao gồm các thành phần của

aquaponics như bể cá, máng cạn trồng rau, bể lọc, máy

bơm, cảm biến mực nước, cảm biến độ pH, cảm biến

nhiệt độ, cảm biến độ ẩm, cảm biến ánh sáng (hình 9)

Hình 9: Mô hình hệ thống Aquaponics

4.1 Thử nghiệm và đánh giá

Kịch bản 1: Đo đạc độ trễ truyền dữ liệu hệ thống

aquaponic không có tác vụ phân phối thời gian thực

Bước 1: Áp dụng thuật toán điều khiển (hình 5) cho

hệ thống aquaponics

Bước 2: Gửi lệnh điều khiển từ người dùng qua giao

diện đám mây Ubidots đến hệ thống aquaponics (hình

10)

Bước 3: Đo độ trễ truyền từ lúc thực hiện lệnh điều

khiển từ người dùng qua giao diện đám mây Ubidots đến hệ thống aquaponics

Hình 10: Giao diện giám sát điều khiển trên máy tính và

smartphone

Bước 4: Lặp bước 2 và 3 nhiều lần để thu được các

giá trị độ trễ khác nhau

Bước 5: Thay đổi đường truyền Internet khác nhau

(Int – đường truyền cáp quang, 4G – đường truyền Internet di động 4G) để lấy mẫu một cách khách quan, sau khi thay đổi xong thực hiện lại từ bước 2, khi đã thay đổi đủ đường truyền thì chúng ta sẽ thu được giá trị thông số độ trễ trung bình của hệ thống (hình 11)

Hình 11: Độ trễ truyền trung bình của hệ thống aquaponics

không sử dụng FreeRTOS

Kịch bản 2: Đo đạc độ trễ truyền dữ liệu hệ thống aquaponic sử dụng FreeRTOS phân phối thời gian thực

Bước 1: Áp dụng thuật toán điều khiển thời gian thực (hình 6) cho hệ thống aquaponics

Bước 2: Gửi lệnh điều khiển từ người dùng qua giao

diện đám mây Ubidots đến hệ thống aquaponics (hình

10)

Bước 3: Đo độ trễ truyền từ lúc thực hiện lệnh điều

khiển từ người dùng qua giao diện đám mây Ubidots

đến hệ thống aquaponics

Bước 4: Lặp bước 2 và 3 nhiều lần để thu được các

giá trị độ trễ khác nhau

Bước 5: Thay đổi đường truyền Internet khác nhau

(Int – đường truyền cáp quang, 4G – đường truyền

Internet di động 4G) để lấy mẫu một cách khách quan,

sau khi thay đổi xong thực hiện lại từ bước 2, khi đã

thay đổi đủ đường truyền thì chúng ta sẽ thu được giá

trị thông số độ trễ trung bình của hệ thống (hình 12)

Hình 12: Độ trễ truyền trung bình của hệ thống aquaponics

khi sử dụng FreeRTOS

Kết quả đánh giá của hình 11 và 12 cho thấy hệ thống

aquaponics điều khiển thời gian thực đã mang lại hiệu

quả tốt hơn rất nhiều so với hệ thống cũ về thời gian đáp

ứng Đặc biệt, kết quả còn cho thấy với kết nối Internet

sử dụng công nghệ di động 4G thu được kết quả nhanh

hơn các kết nối Internet cố định cáp quang, điều này cho

thấy xu hướng sử dụng nhiều dịch vụ trên cáp quang

làm tăng mức độ nghẽn của hạ tầng mạng, cũng như

triển vọng của các công nghệ không dây băng rộng 4G,

5G cho các ứng dụng IoT

KẾTLUẬN

Bài báo đã đề xuất giải pháp điều khiển thời gian thực

dựa trên nền tảng FreeRTOS cho hệ thống aquaponic

Hệ thống điều khiển các tác vụ khác nhau với các mức

ưu tiên khác nhau trong đó lưu ý đến mức ưu tiên cao

hơn đối với các tác vụ điều khiển từ giao diện người

dùng đám mây đến hệ thống aquaponics Kết quả thực

nghiệm đã chỉ ra hiệu quả của giải pháp khi sử dụng

FreeRTOS so với các công nghệ truyền thống

TÀILIỆUTHAMKHẢO

[1] FAO, “FAO Fisheries and Aquaculture Technical Paper:

Small-scale Aquaponic food production", 2014

[2] Sylvia Bernstein, “Aquaponic gardening : a step-by-step guide to raising vegetables and fish together”, New Society Publishers,

2011

[3] Hwang, Kai, Jack Dongarra, and Geoffrey C Fox, “Distributed and cloud computing: from parallel processing to the internet of things”,.Morgan Kaufmann,2013

[4] Rountree, Derrick, and Ileana Castrillo, “The Basics of Cloud Computing: Understanding the Fundamentals of Cloud Computing in Theory and Practice”, Newnes, 2013

[5] Real Time Engineers Ltd., Using the FreeRTOS Real Time Kernel, ARM Cortex-M3 Edition, 2010

[6] D Rinku & M Arshad, “Design & Implementation of freeRTOS Based Online Data Acquisition And Controlling System Using Cortex M3core”, International Journal of Engineering Science & Advanced Technology, Volume 3, Issue 5, 2013, pp 259-263 [7] UBM / EE Times Group, "2011 Embedded Market Study", EE Times 2011

[8] Sergey Kolesnik, "Comparing microcontroller real-time operating systems" Embedded by AspenCore, 2013.