hethongg amđưsdsdsdsdsdssdsdsdssat800.pdf

BỘ CÔNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI
------------------

ĐẶNG XUÂN HOÀNG

NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ IOT VÀ ỨNG DỤNG TRONG
HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ
HÀ NỘI

ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ NGÀNH HỆ THỐNG THÔNG TIN

Hà Nội - 2024

BỘ CÔNG THƯƠNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘI

ĐẶNG XUÂN HOÀNG

NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ IOT VÀ ỨNG DỤNG TRONG
HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ
HÀ NỘI

Ngành Hệ Thống Thông Tin
Mã số : 8480104

ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS. HÀ MẠNH ĐÀO

Hà Nội – 2024

i

MỤC LỤC
MỤC LỤC .............................................................................................................. i
MỤC LỤC CÁC HÌNH ....................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ...................................................................... v
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................. vi
MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ VÀ CÁC CÔNG
NGHỆ NỀN TẢNG .............................................................................................. 3
1.1. Mức độ quan trọng việc giám sát chất lượng không khí .......................... 3
1.1.1. Hiện trạng ô nhiễm không khí hiện nay ............................................. 3
1.1.2. Hiện trạng hệ thống giám sát chất lượng không khí của Hà Nội ....... 4
1.2. Cấu trúc chung của hệ thống giám sát chất lượng không khí hiện đại..... 5
1.3. Các công nghệ trong các hệ thống giám sát chất lượng không khí ........ 7
1.3.1. Công nghệ IoT .................................................................................... 7
1.3.2. Công nghệ Điện toán đám mây (Cloud Computing) ....................... 13
1.3.3. Phát triển hệ thống IoT với điện toán đám mây ............................... 17
1.3.4. Các công nghệ khác .......................................................................... 26
1.4. Kết luận chương 1................................................................................... 26
CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG
KHÍ 27
2.1. Mô hình hệ thống ...................................................................................... 27
2.2. Thiết kế hệ thống ....................................................................................... 27
2.2.1. Thiết kế phần cứng .............................................................................. 27
2.2.2. Phần mềm ............................................................................................ 39
2.2.3. Server .................................................................................................. 40
2.2.4. Cơ sở dữ liệu ....................................................................................... 41

ii

2.3. Thiết kế phần mềm .................................................................................... 43
2.3.1. Mô đun thu thập dữ liệu của hệ thống giám sát thông số môi trường 43
2.4. Thiết kế điện toán đám mây Thingspeak .................................................. 49
2.5. Kết luận chương 2 ..................................................................................... 55
CHƯƠNG 3. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ................................................. 56
3.1. Mô hình thử nghiệm .................................................................................. 56
3.2. Các kịch bản thử nghiệm .......................................................................... 58
3.2.1. Bảng các kịch bản thử nghiệm ............................................................ 58
3.2.2. Một số kịch bản thử nghiệm ............................................................... 58
3.3. Đánh giá thực nghiệm ............................................................................... 65
3.4. Kết Luận chương 3 .................................................................................... 65
KẾT LUẬN ......................................................................................................... 66
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................ 67

iii

MỤC LỤC CÁC HÌNH
Hình 1.1. Bảng trạm kiểm sát ................................................................................ 4
Hình 1.2 Ví dụ một hệ thông GSCLKK ................................................................ 7
Hình 1.3: Kiến trúc IoT chuẩn .............................................................................. 7
Hình 1.4. Các kiến trúc phân tầng của IoT ........................................................... 8
Hình 1.5. Ví dụ các thành phần của giao thức MQTT ........................................ 10
Hình 1.6. Giao thức thông điệp nâng cao AMQP ............................................... 10
Hình 1.7. Mô hình IoT sử dụng giao thức DDS.................................................. 11
Hình 1.8. Mô hình IoT với giao thức XMPP ...................................................... 12
Hình 1.9. Mô hình IoT sử dụng giao thức CoAP ................................................ 12
Hình 1.10. Quá trình phát triển điện toán đám mây ............................................ 13
Hình 1.11. Mô hình điện toán đám mây (NIST) theo nguyên tắc 5-4-3 ............. 14
Hình 1.12. Mô hình kinh doanh của điện toán đám mây .................................... 14
Hình 1.13. Mô hình triển khai của điện toán đám mây ....................................... 15
Hình 1.14. a) Đám mây Google; b) Đám mây AWS của Amazon; .................... 16
c) Đám mây Azure của Microsoft ....................................................................... 16
Hình 1.15. Mô hình điện toán đám mây di động ................................................ 16
Hình 1.16. Nền tảng đám mây của Google (PaaS) ............................................. 17
Hình 1.17. Mô hình GCIoTCore ......................................................................... 18
Hình 1.18. Hệ thống IoT sử dụng IoT core của Google. .................................... 19
Hình 1.19. AWS IoT ........................................................................................... 20
Hình 1.20. Hoạt động của AWS IoT ................................................................... 20
Hình 1.21. Các thành phần AWS IoT ................................................................. 21
Hình 1.22. Kiến trúc các thành phần AWS IoT core .......................................... 22
Hình 1.23. Các dịch vụ của AWS IoT cốt lõi ..................................................... 23
Hình 1.24. Công nghệ, dịch vụ, giải pháp của Azure ......................................... 24
Hình 1.25. Mô hình của ThingSpeak .................................................................. 25
Hình 2.1 Mô hình hệ thống giám sát chất lượng không khí ............................... 27
Hình 2.2. Cấu trúc của nút thiết bị đầu cuối ....................................................... 28
Hình 2.3. Mô đun ESP32 .................................................................................... 29
Hình 2.4. Sơ đồ chân mô đun ESP32 .................................................................. 29
Hình 2.5. Cấu trúc của mô đun ESP32 ............................................................... 29
Hình 2.6. Mô đun và chân của DHT11 ............................................................... 32
Hình 2.7. Sơ đồ kết nối điện tử của mô đun DHT11 với ESP32 ........................ 33
Hình 2.8. Quá trình truyền thông của DHT11 .................................................... 34
Hình 2.9. Mô đun MQ135 và các chân tín hiệu .................................................. 35
Hình 2.10. kết nối MQ135 với ESP32 ................................................................ 36
Hình 2.11 Cảm biến BME280 ............................................................................. 36

iv

Hình 2.12. Cấu tạo của cảm biến GP2Y1014AU0F ........................................... 38
Hình 2.13. hình dạng và sơ đồ chân của cảm biền GP2Y1014AU0F ................ 39
Hình 2.14. Sơ đồ thuật toán thu thập dữ liệu ...................................................... 43
Hình 2.15.Sơ đồ thuật toán đọc, xử lý dữ liệu của thiết bị đầu cuối ................... 44
Hình 2.16. Sơ đồ thuật toán thu thập và cập nhật dữ liệu của Thingspeak ......... 46
Hình 2.17. Sơ đồ truy cập giám sát thông số môi trường từ thiết bị đầu cuối .... 48
Hình 2.18. Tạo tài khoản Thingspeak ................................................................. 50
Hình 2.19. Tạo kênh truyền thông ...................................................................... 51
Hình 2.20. Tạo kênh truyền thông với 2 trường Data_1, Data_2 ....................... 51
Hình 2.21. Server lưu trữ dữ liệu ........................................................................ 52
Hình 2.22. Cập nhật dữ liệu lên Server ............................................................... 52
Hình 2.23. Thay đổi thông số của kênh truyền thông ......................................... 53
Hình 2.24. Dùng khóa Key để đọc/viết dữ liệu từ kênh truyền thông ................ 53
Hình 3.1. Mô hình thử nghiệm ............................................................................ 56
Hình 3.2. Một số hình ảnh hệ thống thử nghiệm ................................................ 58
Hình 3.3. Một số hình ảnh kết quả thu được chạy trong mạng cục bộ ............... 62
Hình 3.4. Kết quả chạy hệ thống với đám mây Thingspeak ............................... 65

v

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

STT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt
1 IOT Internet Of Things Intermet vạn vật
2 CLKK - Chất lượng không khí
3 API Application Progmraming
Interface
Giao diện lập trình
ứng dụng
4 MQTT Message Queue Telemetry
Transport
Giao Thức Truyền
Thông Hàng Đợi Đo
Lường
5 AMQP Advanced Message Queing
Protocol
Giao Thức Hàng Đợi
Tin Nhắn Tiên Tiến
6 DDS Data distribution service Dịch Vụ Phân Phối
Dữ Liệu
7 XMPP Extensible Messaging and
Presence Protocol
Giao Thức Tin Nhắn
và Sự Hiện Diện Mở
Rộng
8 CoAP Constrained Application
Protocol
Giao Thức Ứng Dụng
Hạn Chế
9 ĐTĐM Cloud Coputing Điện toán đám mây
10 GCP Google Cloud Platform Nền tảng đám mây
của Google
11 AWS Amazon web service Dịch vụ điện toán
đám mây Amazon
12 HTTPS Hypertext Transfer Protocol -
Secure)
Giao thức truyền siêu
văn bản - Bảo mật

vi

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan số liệu và kết quả nghiên cứu trong đề án tốt nghiệp này là trung
thực. Mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện đề án tốt nghiệp này đã được cảm ơn và
các thông tin trích dẫn trong đề án tốt nghiệp đã được chỉ rõ nguồn gốc rõ ràng và
được phép công bố.
Người thực hiện đề án tốt nghiệp

Đặng Xuân Hoàng

1

MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Trong tình hình hiện nay, tình trạng ô nhiễm không khí đang ngày càng trở
nên nghiêm trọng và ảnh hưởng đến sức khỏe con người và môi trường. Các nguồn
gốc ô nhiễm bao gồm khí thải từ các phương tiện giao thông, nhà máy sản xuất,
năng lượng hoá thạch, và cả các hoạt động hàng ngày như nấu nướng và sưởi ấm.
Ô nhiễm không khí góp phần vào nhiều vấn đề sức khỏe nghiêm trọng như các
bệnh hô hấp, bệnh tim mạch, và thậm chí có thể dẫn đến tử vong. Ngoài ra, ô
nhiễm cũng gây hại cho môi trường, gây ra hiện tượng asid hóa mưa, nghiêm
trọng hóa tình trạng nóng lên toàn cầu, và trực tiếp ảnh hưởng tới hệ sinh thái đa
dạng.
Ở bối cảnh này, Công nghệ Internet of Things (IoT) đã nổi lên như một giải
pháp tiềm năng để giám sát và giảm thiểu ô nhiễm không khí. IoT cho phép các
thiết bị thông minh và cảm biến kết nối với nhau qua internet, tạo thành một mạng
lưới thông tin liên tục về chất lượng không khí tại các vị trí khác nhau. Điều này
giúp chúng ta thu thập dữ liệu thời gian thực về mức độ ô nhiễm, từ đó đưa ra các
quyết định thông minh về cách giảm thiểu tác động của ô nhiễm không khí.
Nhiều ứng dụng công nghệ IoT trong giảm ô nhiễm không khí là rất đa dạng.
Chẳng hạn, chúng ta có thể triển khai cảm biến để đo lường mức độ ô nhiễm tại
các điểm khác nhau trong Hà Nội, từ đó sẽ xác định các khu vực có mức ô nhiễm
cao và đưa ra phương án cải thiện. Ngoài ra, thông tin về chất lượng không khí có
thể được cập nhật liên tục qua các phần mềm di động, giúp người dân có thể cảnh
báo và điều chỉnh hành vi của họ để tránh tiếp xúc với không khí ô nhiễm.
Ngoài việc giám sát, cũng có thể IoT được sử dụng để tự động hóa thiết bị và
hệ thống như hệ thống điều hòa không khí trong nhà hoặc hệ thống giao thông
thông minh. Điều này giúp tiết kiệm nhiều năng lượng và giảm nguồn gốc gây ô
nhiễm.
Được sự định hướng và tư vấn chính vì vậy tôi quyết định chọn đề tài “Nghiên
cứu công nghệ IOT và ứng dụng trong hệ thống giám sát chất lượng không khí
Hà Nội” là đề tài để tìm hiểu và nghiên cứu.
2. Mục tiêu đề tài
Mục tiêu của luận văn là nghiên cứu công nghệ ESP32 và tích hợp với công
nghệ đám mây.Sau đó ứng dụng hệ thống vào giám sát thông số môi trường đối
với các đối tượng cần theo dõi hoặc quan tâm nhằm phục vụ các mục đích khác
nhau.
3. Nội dung nghiên cứu

2

- Nghiên cứu tình trạng ô nhiễm môi trường
- Hiện trạng giám sát chất lượng không khí
- Nghiên cứu hệ thống giám sát chất lượng không khí
- Nghiên cứu công nghệ IOT trong giám sát CLKK
- Nghiên cứu công nghệ ESP32
- Xây dựng mô hình thực nghiệm hệ thống
- Tiến hành thực hiện kịch bản thực nghiệm và đánh giá
4. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu chủ đạo là nghiên cứu lý thuyết kết hợp với thực nghiệm.
Các công việc thực hiện tập trung vào nghiên cứu, tổng hợp, phân tích và đưa ra
giải pháp cho bài toán.
5. Kết quả dự kiến
- Báo cáo luận văn
- Mô hình thử nghiệm
6. Cấu trúc đề án
Đề án gồm 3 chương chính:
Chương 1: Tổng quan về ô nhiễm không khí và các công nghệ. Tầm quan trọng
của việc giám sát chất lượng không khí. Nêu cấu trúc chung của hệ thống giám
sát chất lượng không khí và công nghệ IOT
Chương 2: Tổng hợp các kiến thức liên quan đến phân tích, thiết kế hệ thống giám
sát chất lượng không khí, trình bày các yêu cầu của hệ thống các sơ đồ mô tử, lưu
đồ thuật toán. Ngoài ra giới thiệu về phần cứng ESP32 và Thingspeak.
Chương 3: Trình bày các kịch bản thử nghiệm và kết quả của thực nghiệm để đưa
ra đánh giá về hệ thống.

3

CHƯƠNG 1 - TỔNG QUAN VỀ Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ VÀ
CÁC CÔNG NGHỆ NỀN TẢNG
1.1. MỨC ĐỘ QUAN TRỌNG VIỆC GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG
KHÍ
1.1.1. Hiện trạng ô nhiễm không khí hiện nay
1.1.1.1. Tình hình ô nhiễm không khí trên toàn cầu
Tình trạng ô nhiễm không khí trên toàn cầu, như được báo cáo và đánh giá
trong Tình trạng không khí toàn cầu năm 2020 của Viện Ảnh hưởng Sức khỏe
(HEI) và Viện Đo lường, Đánh giá Sức khỏe (IHME) của Đại học Washington và
Đại học British Columbia, đã từ lâu là một vấn đề nguy hiểm. Tuy nhiên, cho đến
nay, không có biện pháp cụ thể nào được đưa ra để giải quyết tình trạng này. Dữ
liệu mới nhất từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) chỉ ra rằng gần như toàn bộ dân
số thế giới (99%) phải sống với mức ô nhiễm không khí cao, đặc biệt là ở các
thành phố của các quốc gia thu nhập thấp hoặc trung bình.
Nguồn gốc chính của ô nhiễm không khí là các hạt bụi mịn PM 2.5, có khả
năng xâm nhập vào cơ thể con người và gây ra nhiều vấn đề sức khỏe như bệnh
tim mạch, hen suyễn, và khó thở. Số liệu cho thấy hàng năm có hơn 7 triệu ca tử
vong liên quan đến ô nhiễm không khí trên toàn thế giới.
1.1.1.2. Tình hình ô nhiễm không khí ở Việt Nam
Ở Việt Nam, tình trạng ô nhiễm không khí cũng rất nghiêm trọng. Theo báo
cáo thường niên về chỉ số môi trường, Việt Nam là một trong 10 nước có mức độ
ô nhiễm không khí cao nhất tại Châu Á, đặc biệt là với các hạt bụi mịn PM 10 và
PM 2.5. Hà Nội và Hồ Chí Minh là hai trong những địa điểm bị ô nhiễm nặng
nhất, với mức độ PM 2.5 thường cao và ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe
con người.
Dữ liệu từ báo cáo chất lượng không khí toàn cầu của IQAir năm 2022 cho
thấy mặc dù nồng độ bụi mịn PM 2.5 tại Việt Nam có xu hướng giảm, nhưng vẫn
ở mức cao so với các quốc gia trong khu vực Đông Nam Á. Sự cải thiện tạm thời
trong tình trạng ô nhiễm không khí tại Hà Nội và Hồ Chí Minh vào quý 1 và quý
2 của năm 2021 được cho là do ảnh hưởng của dịch COVID-19, khi giãn cách xã
hội đã giảm thiểu lưu lượng phương tiện giao thông.
1.1.1.3. Tình trạng ô nhiễm không khí ở Hà Nội
Tại Hà Nội, ô nhiễm không khí phần lớn đến từ các nguồn bên ngoài, với
một phần ba bụi mịn PM 2.5 được sinh ra trực tiếp trong thành phố và phần còn
lại đến từ các khu vực lân cận và Đồng Bằng Sông Hồng. Mức độ ô nhiễm thường

4

biến đổi theo mùa, với mùa đông thường có mức độ ô nhiễm cao hơn, đặc biệt là
vào ban đêm.
Văn bản này chỉ ra tình trạng nghiêm trọng của ô nhiễm không khí trên
toàn cầu và ở Việt Nam, đồng thời cũng nhấn mạnh vào sự cần thiết của các biện
pháp để giảm thiểu vấn đề này và bảo vệ sức khỏe của cộng đồng.
1.1.2. Hiện trạng hệ thống giám sát chất lượng không khí của Hà Nội
Hệ thống giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội đang phát triển nhằm
theo dõi tình trạng ô nhiễm không khí và cung cấp thông tin quan trọng cho cả cơ
quan quản lý môi trường và cộng đồng. Bằng việc triển khai mạng cảm biến tại
nhiều vị trí quan trọng trong thành phố, hệ thống này đo lường các chỉ số chất
lượng không khí như PM2.5, PM10, CO, NO2, SO2, O3, cùng với các thông số
về nhiệt độ và độ ẩm.

Hình 1.1. Bảng trạm kiểm sát
Dữ liệu thu thập từ các cảm biến được truyền tải thời gian thực qua mạng
đến các trung tâm quản lý, cho phép cơ quan chức năng theo dõi tình trạng không
khí và phản ứng nhanh chóng khi có tình trạng ô nhiễm. Thông tin chi tiết về chất
lượng không khí được phân tích và hiển thị thông qua các ứng dụng di động, trang
web hoặc các bảng điện tử, giúp cộng đồng và những người quan tâm có thể theo
dõi tình trạng không khí tại các khu vực khác nhau.

5

Hệ thống cảnh báo tự động sẽ hoạt động khi chất lượng không khí xuất hiện
tình trạng nguy hại cho sức khỏe, thông báo cho người dân thông qua tin nhắn
SMS, ứng dụng di động hoặc các phương tiện truyền thông khác. Dữ liệu về chất
lượng không khí thường được công khai và chia sẻ với cộng đồng, giúp tăng
cường nhận thức và sự tham gia trong việc bảo vệ môi trường. Cụ thể tại Hà Nội
có 8 trạm giám sát (bảng 1.1) và thuộc các cơ quan khác nhau, hoạt động độc lập
và không kết nối với nhau trong quản lý hệ thống.
Các trạm đo nồng độ PM10, CO2, SO2, NOx, Ozone(O3), TSP và các thông
số khí tượng. Các trạm được quản lý và hoạt động riêng rẽ bởi các tổ chức khác
nhau, nơi các trạm được đặt. Đầu ra các dữ liệu giám sát với các định dạng khác
nhau làm cho việc đánh giá chất lượng không khí gặp khó khăn. AQM hoạt động
chỉ ở mức cơ bản tại Hà Nội.
Rõ ràng là quản lý chất lượng không khí Hà Nội chưa đồng bộ. Các chức
năng, trách nhiệm, sắp xếp tổ chức quản lý chất lượng không khí ở đô thị là không
rõ ràng vì không có sự phân công rõ ràng trách nhiệm quản lý chất lượng không
khí ở cấp quốc gia. Văn bản quy phạm pháp luật bảo vệ môi trường và các quy
định cụ thể về chất lượng không khí đô thị vẫn còn nhiều thiếu sót. Nguồn phát
thải, hệ thống giám sát và kiểm toán còn hạn chế.

1.2. CẤU TRÚC CHUNG C ỦA HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG
KHÔNG KHÍ HIỆN ĐẠI
Hệ thống giám sát chất lượng không khí thường được thiết kế dựa trên một
cấu trúc chung để thu thập, xử lý và truyền tải dữ liệu về chất lượng không khí.
Các hệ thống giám sát chất lượng không khí (GSCLKK) hiện nay hầu hết đều xây
dựng trên nền tảng hệ thống IoT thông minh và điện toán đám mây. Các hệ thống
có thể có kiến trúc, cấu trúc, phân bố chức năng khác nhau nhưng nói chung nó
đều có các thành phần chung sau:
• Cảm biến và thiết bị đo đạc:
Hệ thống bao gồm một mạng cảm biến được đặt tại các vị trí chiến lược trong khu
vực cần giám sát. Cảm biến có khả năng đo các chỉ số quan trọng về chất lượng
không khí như hạt mịn (PM2.5, PM10), khí CO, NO2, SO2, O3, nhiệt độ và độ
ẩm. Các thiết bị đo đạc thường được cài đặt theo chuẩn quốc tế để đảm bảo tính
chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu.
• Thu thập và truyền tải dữ liệu:
Dữ liệu từ cảm biến được thu thập liên tục hoặc theo khoảng thời gian xác định.
Dữ liệu sau đó được truyền tải qua mạng (mạng Internet hoặc mạng di động) đến
các trung tâm quản lý và xử lý.

6

• Xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu từ các cảm biến được xử lý để loại bỏ nhiễu và sai sót có thể xảy ra trong
quá trình thu thập. Các giá trị đo được thường được so sánh với các chuẩn mức
chất lượng không khí quốc gia hoặc quốc tế để xác định tình trạng ô nhiễm.
• Hiển thị và truyền tải thông tin
Dữ liệu về chất lượng không khí thường được hiển thị qua các giao diện trực quan
như ứng dụng di động, trang web hoặc bảng điện tử. Thông tin này có thể được
trình bày dưới dạng biểu đồ, bản đồ, chỉ số chất lượng không khí và các thông báo
cảnh báo.
• Cảnh báo và thông báo
Hệ thống thường có khả năng tự động phát ra cảnh báo khi chất lượng không khí
xuất hiện tình trạng nguy hại cho sức khỏe. Cảnh báo có thể được gửi đến người
dân qua ứng dụng di động, tin nhắn SMS, email hoặc thông báo trực tiếp trên các
thiết bị.
• Lưu trữ và chia sẻ dữ liệu
Dữ liệu về chất lượng không khí thường được lưu trữ để tạo ra lịch sử và phân
tích dài hạn.
Thông tin này thường được chia sẻ công khai để người dân, các nhà nghiên cứu
và cơ quan quản lý có thể truy cập và sử dụng.
• Quản lý và bảo trì hệ thống
Hệ thống cần được quản lý và bảo trì thường xuyên để đảm bảo hoạt động ổn định
và đáng tin cậy của các cảm biến và thiết bị. Cấu trúc chung này giúp hệ thống
giám sát chất lượng không khí hoạt động hiệu quả, cung cấp thông tin quan trọng
về tình trạng ô nhiễm không khí và hỗ trợ quyết định về quản lý môi trường và
bảo vệ sức khỏe cộng đồng.
Hình 1.2 là một ví dụ tiêu biểu về hệ thống giám sát chất lượng không khí. Sử
dụng mạng 3G và điện toán đám mây.

7

Hình 1.2 Ví dụ một hệ thống GSCLKK

1.3. CÁC CÔNG NGH Ệ TRONG CÁC HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT
LƯỢNG KHÔNG KHÍ
1.3.1. Công nghệ IoT
1.3.1.1. Kiến trúc IoT
Công nghệ IoT gồm nhiều kiểu kiến trúc IoT khác nhau. Một kiểu kiến trúc
IoT hiện nay đang được chấp nhận rộng rãi và coi là một chuẩn như hình 1.3. Nó
gồm có các thiết bị đầu cuối, các thiết bị cạnh và điện toán đám mây được kết nối
với nhau qua các mạng khác nhau và qua Internet.

Hình 1.3: Kiến trúc IoT chuẩn
Theo kiến trúc phân tầng IoT có thể có 3 tầng, 4 tầng, 5 tầng … (hình 1.4).
Trong luận văn này mô hình kiến trúc phân tầng được sử dụng gồm 4 tầng: Các

8

thiết bị (Things), Gateways, hạ tầng mạng và điện toán đám mây (Network and
Cloud), tầng tạo và cung cấp dịch vụ (Services-creation and Solutions Layers).
• Thiết bị (Things): Hiện nay, có hàng tỷ sản phẩm tồn tại trên thị trường gia dụng
và công nghệ, có thể được sử dụng trong nhà hoặc mang theo bởi người dùng.
Đây bao gồm các loại thiết bị như ô tô, cảm biến, thiết bị đeo và điện thoại di
động, đều có khả năng kết nối trực tiếp qua mạng không dây và truy cập Internet.
Giải pháp IoT giúp các thiết bị thông minh quản lý và chia sẻ dữ liệu một cách tự
động, trong khi các thiết bị chưa thông minh có thể kết nối thông qua các trạm kết
nối.
• Cổng kết nối (Gateways): Một thách thức lớn khi triển khai IoT là hầu hết các
thiết bị hiện có không được thiết kế để kết nối trực tiếp với Internet và không thể
chia sẻ dữ liệu với các hệ thống điện toán đám mây. Để giải quyết vấn đề này, các
trạm kết nối hoạt động như một cầu nối trực tiếp, cho phép các thiết bị hiện có kết
nối với các hệ thống điện toán đám mây một cách an toàn và dễ dàng quản lý.

Hình 1.4. Các kiến trúc phân tầng của IoT
• Hạ tầng mạng và công nghệ điện toán đám mây (Network and cloud):
➢ Cơ sở hạ tầng kết nối: Internet được xem như một hệ thống toàn cầu gồm
nhiều mạng IP kết nối với nhau và liên kết với các hệ thống máy tính. Cơ sở
hạ tầng này bao gồm các thiết bị như định tuyến, trạm kết nối, thiết bị tổng
hợp và lặp, cũng như nhiều thiết bị khác có khả năng quản lý lưu lượng dữ
liệu trên mạng. Đồng thời, nó cũng được kết nối với các mạng viễn thông
và cáp khác - đều được triển khai bởi các nhà cung cấp dịch vụ.

9

➢ Trung tâm dữ liệu/ hạ tầng điện toán đám mây: Bao gồm các trung tâm dữ
liệu và hạ tầng điện toán đám mây, nơi có một hệ thống lớn các máy chủ, hệ
thống lưu trữ và mạng ảo hóa được kết nối.
• Các lớp tạo và cung cấp dịch vụ: Intel đã kết hợp những phần mềm quản lý API
hàng đầu (Application progmraming interface) là Mashery* và Aepona* để giúp
đưa các sản phẩm và giải pháp IoT ra thị trường một cách chóng và tận dụng được
hết giá trị của việc phân tích các dữ liệu từ hệ thống và tài sản đang có sẵn.
1.3.1.2. Các giao thức IoT
Hệ thống IoT là hệ thống liên kết nhiều mạng với nhau và với Internet như
Wifi, Bluetooth, mạng di động, ZigBee, LoRaWAN hoặc một số phương thức kết
nối khác nên giao thức truyền thông của IoT rất phong phú. Các giao thức nổi bật
đó là MQTT, AMQP, DDS, XMPP, CoAP.
• Giao thức MQTT (message queue telemetry transport)
Giao thức MQTT, hay còn được gọi là giao thức Message Queuing Telemetry
Transport, là một giao thức mạng nhẹ được sử dụng để vận chuyển các thông điệp
đo từ xa giữa các thiết bị IoT. Thông thường, MQTT chạy trên giao thức TCP/IP,
nhưng cũng có thể hoạt động trên các giao thức mạng khác miễn là chúng hỗ trợ
các kết nối hai chiều và không mất dữ liệu.
MQTT được thiết kế nhẹ và là lựa chọn lý tưởng cho các tình huống kết nối trong
đó các thiết bị IoT có thể có băng thông hạn chế hoặc các ràng buộc khác yêu cầu
các thiết bị từ xa có kích thước mã nhỏ.
Các tính năng nổi bật của MQTT bao gồm:
- Giao thức nhẹ, phù hợp cho các mạng bị hạn chế.
- Hỗ trợ cơ chế publisher/subscriber nhắn tin.
- Tiêu thụ điện năng thấp.
- Kích thước gói dữ liệu được giảm thiểu.
- Chuẩn giao thức OASIS.
Mô hình hoạt động Pub/Sub của MQTT bao gồm các thành phần lõi sau:
- MQTT Broker: Là thành phần chính trong kiến trúc MQTT, chịu
trách nhiệm lọc và phân phối các thông điệp dựa trên các chủ đề
(topic).
- MQTT Client: Là các thiết bị hoặc ứng dụng kết nối đến Broker để
truyền và nhận dữ liệu.
- Topic: Là cách MQTT Broker quản lý thông điệp, mỗi client có
thể đăng ký (subscribe) để nhận dữ liệu từ một hoặc nhiều topic,
và cũng có thể gửi dữ liệu đến một hoặc nhiều topic.

10

Hình 1.5. Ví dụ các thành phần của giao thức MQTT
Broker được coi như là thành phần trung tâm. Nó là điểm giao của tất cả các
kết nối đến từ client (Pub/Sub). Nhiệm vụ chính của Broker là nhận thông điệp
(message) từ Pub, xếp vào hàng đợi rồi chuyển đến một địa điểm cụ thể. Nhiệm
vụ phụ của Broker là nó có thể đảm nhận thêm một vài tính năng liên quan tới
quá trình truyền thông như: bảo mật thông điệp, lưu trữ thông điệp, logs, ....Client
thì được chia thành hai nhóm là Publisher và Subscriber. Client chỉ làm ít nhất
một trong 2 việc là xuất bản các thông điệp lên một/nhiều topic cụ thể hoặc đong
svai trò Sub một/nhiều topic nào đó để nhận thông điệp từ topic này. MQTT
Clients tương thích với hầu hết các nền tảng hệ điều hành hiện có: MAC OS,
Windows, Linux, Android, iOS, ....
• AMQP (Advanced message queing protocol)
Giao thức AMQP, viết tắt của advanced message queuing protocol, là một
giao thức lớp ứng dụng tiêu chuẩn mở với tính năng hàng đợi thông điệp nâng
cao. Được thiết kế như một giao thức nhị phân, AMQP được phát triển để hỗ trợ
một loạt các ứng dụng nhắn tin và các mẫu liên lạc. Mặc dù không được tạo ra
đặc biệt cho các giải pháp Internet of Things (IoT), nhưng AMQP vẫn hoạt động
hiệu quả cho truyền thông tin nhắn trong nhiều kịch bản IoT.

Hình 1.6. Giao thức thông điệp nâng cao AMQP

Tính năng nổi bật:
- Giao thức lớp ứng dụng nhị phân

11

- Có thể được sử dụng để chuyển thông điệp kiểu Point-to-Point và
Pulisher /Subscriber
- Khả năng tương thích rộng với các tình huống nhắn tin
- Hỗ trợ mã hóa đầu cuối của tin nhắn
• DDS (Data distribution service)
DDS, viết tắt của data distribution service, là một giao thức dịch vụ phân tán
dữ liệu được thiết kế để hoạt động với các hệ thống thời gian thực và là tiêu chuẩn
máy-máy của Nhóm Quản lý Đối tượng (OMG). Mục tiêu của DDS là cung cấp
khả năng trao đổi dữ liệu đáng tin cậy, hiệu suất cao, có khả năng tương tác theo
thời gian thực, và có thể mở rộng bằng cách sử dụng mô hình nhận tin theo
phát/hủy (publish/subscribe).
Giao thức DDS được thiết kế để đáp ứng các nhu cầu đặc biệt của nhiều lĩnh
vực ứng dụng như hàng không vũ trụ, quốc phòng, kiểm soát không gian, phương
tiện tự hành, thiết bị y tế, robot, sản xuất điện, hệ thống giao thông và các hệ thống
trao đổi dữ liệu thời gian thực khác.
Tính năng nổi bật:
- Được thiết kế cho hệ thống thời gian thực
- Cung cấp thông điệp pub/sub
- Kết nối các thiết bị trực tiếp với nhau
- Chi phí thấp

Hình 1.7. Mô hình IoT sử dụng giao thức DDS
• XMPP (Extensible messaging and presence protocol)
XMPP là giao thức mở rộng cho việc hiện diện và nhắn tin. Nó là một giao
thức truyền thông dựa trên XML, được thiết kế để hỗ trợ trao đổi dữ liệu XML có
cấu trúc theo thời gian thực giữa hai hoặc nhiều thiết bị. Ban đầu, giao thức XMPP

12

được biết đến với tên Jabber và được phát triển để gửi tin nhắn theo thời gian thực
(IM), hiển thị trạng thái hiện diện và quản lý danh sách liên lạc. Gần đây, XMPP
đã mở rộng sử dụng của mình cho các mục đích khác như pub/sub thông điệp,
thoại qua IP (VoIP), Internet of Things (IoT), chơi game và các hệ thống khác
.
Hình 1.8. Mô hình IoT với giao thức XMPP
Tính năng nổi bật:
- Được thiết kế để có thể mở rộng
- Tiêu chuẩn mở
- Kiến trúc client/server
• CoAP (Constrained application protocol)
CoAP là một giao thức ứng dụng có ràng buộc, được thiết kế đặc biệt cho các
thiết bị có hạn chế. Với yêu cầu về năng lượng thấp, nó hoạt động tốt trên các
mạng không đáng tin cậy và có thể được sử dụng để kết nối các thiết bị với nhau
hoặc các nút chung trên Internet. CoAP không chỉ được áp dụng trong các kịch
bản IoT mà còn được sử dụng trên các hệ thống khác như SMS trên mạng di động.

Hình 1.9. Mô hình IoT sử dụng giao thức CoAP

Tính năng nổi bật:
- Sử dụng năng lượng thấp
- Được sử dụng trên các thiết bị hạn chế
1.3.1.3. Các kỹ thuật phát triển ứng dụng IoT

13

Theo điện toán đám mây các kỹ thuật phát triển hệ thống IoT gồm các kỹ thuật
sau:
- Sử dụng IoT Google
- IoT AWS của Amazon
- IoT Azure của Microsoft
- IoT mã nguồn mở (IoT Thingspeak, …)
1.3.2. Công nghệ Điện toán đám mây (Cloud Computing)
Điện toán đám mây hiện này là một thành phần quan trọng của hệ thống IoT
hiện đại. Nó chính là thành phần để lưu trữ dữ liệu và cung cấp sực mạnh tính
toán mạnh cho IoT. Điện toán đám mây (cloud computing) là một xu hướng công
nghệ nổi bật trên thế giới trong những năm gần đây và đã có những bước phát
triển nhảy vọt cả về chất lượng, quy mô cung cấp và loại hình dịch vụ với một
loạt các nhà cung cấp nổi tiếng như Google, Amazon, Salesforce, Microsoft. Điện
toán đám mây đến nay đã phát triển qua nhiều giai đoạn (Hình 1.10). Hiên nay
điện toán đám mây di động đang thu hút nhiều sự quan tâm trong thực tế, nhất là
trong lĩnh vực thương mại điện tử.

Hình 1.10. Quá trình phát triển điện toán đám mây
Có nhiều định nghĩa khác nhau về điện toán đám mây, sau đây là một số định
nghĩa về nó.
Theo Wikipedia:
Điện toán đám mây (cloud computing) là một mô hình điện toán linh hoạt
và có khả năng co giãn, trong đó các tài nguyên thường được ảo hóa và cung cấp
như một dịch vụ trên Internet.
Theo Ian Foster, điện toán đám mây là một mô hình điện toán phân tán có
khả năng mở rộng lớn và hướng tới mục tiêu kinh tế, nơi mà sức mạnh tính toán,

14

lưu trữ dữ liệu, nền tảng và các dịch vụ được tạo ra, ảo hóa và co giãn linh hoạt
để đáp ứng nhu cầu của khách hàng thông qua Internet.
Theo định nghĩa của Viện Quốc gia Tiêu chuẩn và Công nghệ Mỹ (US
NIST), điện toán đám mây là một mô hình cho phép truy cập dễ dàng qua mạng
tới các tài nguyên được chia sẻ, có khả năng cung cấp và thu hồi nhanh chóng
theo nhu cầu, với chi phí quản lý tối thiểu và tương tác ít với nhà cung cấp dịch
vụ.
Hình 1.11 là mô hình điện toán đám mây theo NIST với nguyên tắc 5-4-3 (5
đặc trưng, 4 mô hình triển khai, 3 mô hình dịch vụ).

Hình 1.11. Mô hình điện toán đám mây (NIST) theo nguyên tắc 5-4-3
Mô hình kinh doanh của điện toán đám mây gồm 3 mô hình chính: IaaS,
PaaS, SaaS (hình 1.12).

Hình 1.12. Mô hình kinh doanh của điện toán đám mây

15

Mô hình triển khai gồm 4 mô hình: Đám mây công cộng, đám mây riêng, đám
mây lai và đám mây cộng đồng (hình 1.13)

Hình 1.13. Mô hình triển khai của điện toán đám mây
Các đám mây phổ biến: GPC của Google, AWS của Amazon, Azure của
Microsoft (hình 1.14)

a)

16

b)

c)
Hình 1.14. a) Đám mây Google; b) Đám mây AWS của Amazon;
c) Đám mây Azure của Microsoft
Ngoài ra còn có các đám mây mã nguồn mở mà tiêu biểu nhất là đám mây
Thingspeak. Đám mây này hỗ trợ mạnh các thiết bị và mạng IoT như Raspberry,
Arduino, …
Hình 1.15 là mô hình điện toán đám mây di động (MCC- Mobile cloud
computing):
- MCC đề cập đến một cơ sở hạ tầng lưu trữ và xử lý dữ liệu xảy ra bên
ngoài thiết bị di động.
- Ứng dụng đám mây di động chuyển sức mạnh tính toán và lưu trữ dữ
liệu từ điện thoại di động vào các đám mây.
Đám mây di động hiện đang có nhiều bước phát triển nhẩy vọt do điện thoại di
động hiện này có nhiều cải tiến và tài nguyên tính toán mạnh hơn.

Hình 1.15. Mô hình điện toán đám mây di động

17

1.3.3. Phát triển hệ thống IoT với điện toán đám mây
1.3.3.1. IoT với điện toán đám mây Google (GCP)
Điện toán đám mây của Google là PaaS, còn được gọi là GCP (Google cloud
platform). GCP là 1 nền tảng điện toán đám mây cho phép các tổ chức và doanh
nghiệp xây dựng, triển khai và vận hành những ứng dụng, trang Web, dịch vụ của
mình tương tự như trên hệ thống của Google.

Hình 1.16. Nền tảng đám mây của Google (PaaS)
GCP bao gồm các thanh phần: Compute, storage, big data, machine learning,
… Và đặc biệt GCP cung cấp dịch vụ IoT Core (GCIoTCore) phép người sử dụng
quản lý và sử dụng dữ liệu từ những thiết bị IoT một cách thuận lợi. GCIoTCore
là một dịch vụ con của nền tảng GCP. Đây là một dịch vụ có ích, cho phép tạo kết
nối hai chiều an toàn giữa các thiết bị IoT và nền tảng đám mây của Google thông
qua các phương thức bảo mật tối ưu. Đồng thời, nó cũng cho phép trích xuất dữ
liệu hoặc phân tích dữ liệu từ các thiết bị IoT một cách hiệu quả. Các thành phần
quan trọng của IoT của google bao gồm:
a) GCIoTCore là một dịch vụ quản lý với 2 thành phần chính:
- Quản lý thiết bị (Device management)
- Môi giới truyền thông (Communication broker)
b) Quản lý thiết bị (DM):
- GDM cho phép tổ chức việc kết nối và quản lý các thiết bị IoT với
GCIoTCore.

18

- Các thiết bị kết nối tới google cloud IoT core sẽ được xem như là một
“device”
- Nhóm các “device” lại với nhau, tạo thành một “registry” là tế bào
chứa đại diện cho cả các “device” đó.
c) Thành phần môi giới truyền thông (CB: communication broker)
- CB cung cấp các giao thức truyền thông để người dùng có thể truyền/
nhận dữ liệu với GCIoTCore.
- CB hỗ trợ 2 loại giao thức phổ biến: MQTT (sử dụng TLS) và HTTPS
- Ngoài ra còn có thanh phần Data Broker (môi giới dữ liệu) có nhiệm
vụ chuyển tiếp, phân phối các luồng dữ liệu đến một dịch vụ khác để
thực hiện lưu trữ xử lý có tên là Cloud Pub/Sub.

Hình 1.17. Mô hình GCIoTCore
Hình 1.18 là ví dụ sử dụng GIoTCode trong một hệ thống thực tế.

19

Hình 1.18. Hệ thống IoT sử dụng IoT core của Google.

1.3.3.2. IoT với AWS của Amazon
AWS (Amazon web Services) là một nền tảng cung cấp các giải pháp điện
toán đám mây linh hoạt, đáng tin cậy, có khả năng mở rộng, dễ sử dụng và có hiệu
quả về chi phí.
AWS là một nền tảng điện toán toàn diện được cung cấp bởi Amazon. Nền
tảng này bao gồm cả cơ sở hạ tầng dưới dạng dịch vụ (Infrastructure as a service
- IaaS), nền tảng dưới dạng dịch vụ (Platform as a service - PaaS) và phần mềm
đóng gói dưới dạng dịch vụ (Software as a service - SaaS).Các dịch vụ của AWS:
- Dịch vụ điện toán của AWS (AWS compute services)
- Dịch vụ di chuyển của AWS (Migration)
- Dịch vụ lưu trữ (Storage)
- Dịch vụ an ninh (Security services)
- Dịch vụ CSDL (Database services)
- Phân tích (Analytics)
- Dịch vụ quản lý (Management services)
- IoT (Internet of things)
- Dịch vụ ứng dụng (Application services)
- Triển khai và quản lý (Deployment and management)
- Các công cụ phát triển (Developer tools)
- Dịch vụ di động (Mobile services)
- Hiệu quả kinh doanh (Business productivity )
- Truyền phát trên Desktop và APP (Desktop & app streaming)
- Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence)
- AR & VR (Augmented reality &virtual reality)
- Sự tham gia của khách hang (Customer engagement)
- Phát triển Game (Game development)
AWS IoT là thành phần IoT cốt lõi của AWS. AWS IoT cung cấp các dịch
vụ đám mây kết nối thiết bị IoT của người sử dụng với các thiết bị khác và dịch
vụ đám mây AWS. AWS IoT cung cấp phần mềm thiết bị có thể giúp người sử
dụng tích hợp các thiết bị IoT của mình vào các giải pháp dựa trên AWS IoT. Nếu
các thiết bị của người sử dụng có thể kết nối với AWS IoT, AWS IoT có thể kết
nối chúng với các dịch vụ đám mây mà AWS cung cấp.

20

Hình 1.19. AWS IoT
AWS IoT là một dịch vụ đám mây được quản lý, cho phép các thiết bị kết
nối tương tác với các ứng dụng đám mây và các thiết bị khác một cách bảo mật.
Dịch vụ này có khả năng hỗ trợ hàng tỷ thiết bị và hàng nghìn tỷ tin nhắn, đồng
thời xử lý và định hướng tin nhắn đó tới các điểm cuối của AWS và các thiết bị
khác một cách đáng tin cậy và an toàn. Với AWS IoT, các ứng dụng có thể theo
dõi và giao tiếp với tất cả các thiết bị, ngay cả khi chúng không được kết nối.
AWS IoT Core cũng giúp người sử dụng dễ dàng sử dụng các dịch vụ khác
của AWS và Amazon như AWS lambda, amazon kinesis, amazon S3, Amazon
sagemaker, amazon dynamoDB, amazon cloudwatch, AWS cloudtrail, amazon
quickSight và alexa voice Service để xây dựng các ứng dụng IoT. Các ứng dụng
này có thể thu thập, xử lý, phân tích và thao tác trên dữ liệu từ các thiết bị kết nối
mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng. Hình 1.20 thể hiện hoạt động của AWS IoT.

Hình 1.20. Hoạt động của AWS IoT
AWS IoT gồm các thành phần chính sau:
- Các ứng dụng (Apps)
- Các dịch vụ đám mây (Cloud ser vices)
- Truyền thông (Communications)
- Các thiết bị (Devices)

21

- Các giao diện (Interfaces)

Hình 1.21. Các thành phần AWS IoT
Các giao thức truyền thông:
AWS IoT cho phép chọn các công nghệ phù hợp và cập nhật mới nhất
cho giải pháp của mình. Để giúp người sử dụng quản lý và hỗ trợ các thiết
bị IoT của mình tại hiện trường, AWS IoT Core hỗ trợ các giao thức sau:
➢ MQTT (Message queuing and telemetry transport)
➢ MQTT over WSS (Websockets secure)
➢ HTTPS (Hypertext Transfer protocol - secure)
➢ LoRaWAN (Long range wide area network)
Các giao diện truy cập:
➢ Để các thiết bị và ứng dụng truy cập được AWS IoT, AWS IoT
cung cấp các giao diện sau:
➢ AWS IoT Device SDK: Xây dựng các ứng dụng trên thiết bị và
gửi/nhận nhận thông điệp với AWS IoT.
➢ AWS IoT Core cho LoRaWAN: Kết nối và quản lý các thiết bị
LoRaWAN tầm xa và các Gateway bằng cách sử dụng AWS IoT
Core cho LoRaWAN.
➢ AWS CLI (AWS command line interface): Chạy các lệnh cho
AWS IoT trên Windows, macOS và Hệ điều hành Linux. Các lệnh
này cho phép người sử dụng tạo và quản lý các đối tượng (Thing),
chứng chỉ, quy tắc, công việc và các chính sách.
➢ AWS IoT API: Xây dựng các ứng dụng IoT bằng cách sử dụng các
yêu cầu HTTP hoặc HTTPS. Các hành động API này cho phép
người sử dụng tạo và quản lý các đối tượng (Thing), chứng chỉ,
quy tắc và chính sách theo chương trình.

22

➢ AWS SDK: Xây dựng các ứng dụng IoT của bạn bằng cách sử
dụng các API dành riêng cho ngôn ngữ. Các SDK này bao bọc API
HTTP / HTTPS và cho phép bạn lập trình bằng bất kỳ ngôn ngữ
nào được hỗ trợ.
➢ Ngoài ra người sử dụng cũng có thể truy cập AWS IoT thông qua
bảng điều khiển AWS IoT (Console), cung cấp giao diện người
dùng đồ họa (GUI), qua đó người dùng có thể định cấu hình và
quản lý các đối tượng, chứng chỉ, quy tắc, công việc, chính sách
và các yếu tố khác trong các giải pháp IoT của người dùng.
Hình 1.22 là kiến trúc các thành phần của AWS IoT. Nó gồm 3 tầng:
Phần mềm thiết bị, các dịch vụ điều khiển, các dịch vụ dữ liệu.

Hình 1.22. Kiến trúc các thành phần AWS IoT core
Phần mềm thiết bị (AWS IoT device software):
Phần mềm thiết bị để hỗ trợ các thiết bị.
➢ AWS IoT greengrass
➢ AWS IoT device yester
➢ AWS IoT device SDKs
➢ FreeRTOS
Các dịch vụ điều khiển IoT (AWS IoT control services)
➢ AWS IoT core
➢ Quản lý thiết bị AWS IoT (AWS IoT device management)
➢ Trình bào vệ thiết bị AWS IoT (AWS IoT device defender)
➢ Đồ thị vạn vật AWS IoT (AWS IoT things graph)
Các dịch vụ dữ liệu AWS IoT (AWS IoT data ser vices)
➢ AWS IoT analytics

23

➢ Trang web AWS IoT (AWS IoT sitewise)
➢ AWS IoT Events
Các dịch vụ lõi AWS IoT:

Hình 1.23. Các dịch vụ của AWS IoT cốt lõi
Các dịch vụ thông điệp cốt lõi của AWS IoT (AWS IoT core messaging
services)
➢ Device gateway
➢ Message broker
➢ AWS IoT core for LoRaWAN
➢ Rules engine
Các dịch vụ điều khiển cốt lõi của AWS IoT (AWS IoT Core control
services)
➢ Custom authentication service
➢ Device provisioning service
➢ Group registry
➢ Jobs service
➢ Registry
➢ Security and Identity service
Các dịch vụ dữ liệu cốt lõi của AWS IoT (AWS IoT Core data services)
➢ Device shadow
➢ Device shadow service
Các dịch vụ hỗ trợ cốt lõi của AWS IoT (AWS IoT Core support service)
➢ Alexa voice service (AVS) integration for AWS IoT
➢ Amazon sidewalk integration for AWS IoT Core
Các dịch vụ AWS IoT được sử dụng bởi công cụ luật cốt lõi AWS IoT
(AWS services used by the AWS IoT Core rules engine)
➢ Amazon dynamoDB

24

➢ Amazon kinesis
➢ AWS lambda
➢ Amazon simple storage service
➢ Amazon simple notification service
➢ Amazon simple queue service
➢ Amazon opensearch service
➢ Amazon machine learning
➢ Amazon cloudWatch
Các giao thức truyền thông được hỗ trợ bởi cốt lõi AWS IoT
➢ MQTT (Message queuing telemetry transport)
➢ HTTPS (hypertext transfer protocol - secure)
➢ LoRaWAN (long range wide area network)
➢ TLS ( transport layer security) v1.2
1.3.3.3. Phát triển ứng dụng IoT của Microsoft
IoT của Microsoft gồm 2 loại: IoT đám mây Azure IoT và Windows IoT.
Azure IoT của Microsoft là IoT dựa trên đám mây Azure của Microsoft. Bao gồm
một số dịch vụ cơ bản: Azure IoT hub, Azure IoT central, Azure IoT edge, Azure
sphere

Hình 1.24. Công nghệ, dịch vụ, giải pháp của Azure
Azure là một nền tảng điện toán đám mây và một cổng thông tin trực tuyến,
cho phép bạn truy cập và quản lý các dịch vụ, cũng như tài nguyên đám mây do
Microsoft cung cấp. Các dịch vụ và tài nguyên này bao gồm lưu trữ và chuyển đổi
dữ liệu, tùy thuộc vào yêu cầu. Để có quyền truy cập vào các tài nguyên và dịch vụ
này, tất cả những gì bạn cần là kết nối Internet đang hoạt động và khả năng kết nối
với Azure Portal. Azure cung cấp hơn 200 dịch vụ, được chia thành 18 loại. Các
danh mục này bao gồm máy tính, mạng, lưu trữ, IoT, di chuyển, di động, phân

25

tích, container, trí tuệ nhân tạo và machine learning, tích hợp, công cụ quản lý,
công cụ nhà phát triển, bảo mật, cơ sở dữ liệu, DevOps, nhận dạng media và web
service.
Loại IoT thứ 2 của Microsoft là Windows IoT. Windows IoT là một thành
viên của gia đình Windows mang đến sức mạnh, bảo mật và khả năng quản lý cấp
doanh nghiệp cho IoT. Nó thúc đẩy trải nghiệm nhúng, hệ sinh thái và kết nối đám
mây của Windows, cho phép các tổ chức tạo ra IoT của họ với các thiết bị an toàn
có thể được cung cấp nhanh chóng, dễ dàng quản lý và kết nối liền mạch với một
chiến lược đám mây tổng thể. Nó gồm 3 phiên bản:
• Windows IoT enterprise là phiên bản đầy đủ của Windows enterprise với
các tính năng chuyên biệt để tạo ra các thiết bị chuyên dụng được khóa cho một
nhóm ứng dụng và thiết bị ngoại vi cụ thể.
• Windows server IoT 2022 là phiên bản đầy đủ của Windows server 2022
cung cấp khả năng quản lý doanh nghiệp và bảo mật cho các giải pháp IoT.
• Windows 10 IoT core là thành viên nhỏ nhất của gia đình hệ điều hành
Windows 10. Mặc dù chỉ chạy một ứng dụng duy nhất, nó vẫn có khả năng quản
lý và bảo mật được mong đợi từ Windows 10.
1.3.3.4. Thingspeak
Thingspeak là một nền tảng IoT mã nguồn mở cho phép hiển thị dữ liệu
trên đám mây. Người dùng có thể truy cập để xem hoặc lấy dữ liệu từ thiết bị IoT
thông qua giao thức HTTP. Thingspeak cung cấp dịch vụ miễn phí và giao diện
người dùng rất trực quan, do đó được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu.
Để kết nối với Thingspeak, người dùng cần đăng nhập bằng tài khoản
Matlab, và nền tảng này chỉ miễn phí cho người dùng không vụ lợi. Phiên bản
miễn phí có một số hạn chế, nhưng nếu bạn là sinh viên hoặc liên quan đến một
tổ chức giáo dục, bạn có thể truy cập đầy đủ thông qua email từ tổ chức của mình.

Hình 1.25. Mô hình của ThingSpeak

26

Thingspeak cung cấp các khả năng khác nhau để thu thập, trực quan hóa và
phân tích dữ liệu trên đám mây. Sau đây là các tính năng chính.
• Các thiết bị có thể dễ dàng định cấu hình và gửi dữ liệu tới Thingspeak bằng
cách sử dụng các giao thức truyền thông.
• Có thể xem dữ liệu trong thời gian thực
• Nó có thể nhận dữ liệu từ phần mềm của bên thứ ba.
• Có thể sử dụng với Matlab để phân tích dữ liệu
• Nó không cần server và phần mềm web để xây dựng prototype hệ thống
IoT.
• Tự động thực hiện các hành động và giao tiếp bằng phần mềm của bên thứ
ba như twitter.
Ba bước chính mà Thingspeak yêu cầu để hoàn thành công việc là thu thập
dữ liệu, phân tích và thực hiện một hành động. Thingspeak hoạt động trên nền
tảng điện toán đám mây, nơi mà tất cả các thiết bị cần lấy dữ liệu từ đó phải được
kết nối vào mạng và cơ sở dữ liệu đám mây. Thingspeak cũng liên kết với cơ sở
dữ liệu đám mây và hiển thị dữ liệu một cách liên tục.
Để triển khai hệ thống với Thingspeak, người dùng cần tạo một tài khoản
miễn phí, nhưng để sử dụng cho mục đích thương mại, họ phải trả phí.
Thingspeak tương thích với nhiều loại thiết bị, bao gồm Arduino, Raspberry
Pi, Matlab, Module ESP8266, Module ESP32, LoRaWAN và nhiều thiết bị khác.
1.3.4. Các công nghệ khác
Ngoài các công nghệ cốt lõi trên để xây dựng hệ thống giám sát chất lượng không
khí trên, để xây dựng đầy đủ hệ thống chúng ta còn cần đến môi trường, ngôn ngữ
và các cụ lập trình để phát triển phần mềm và các hệ quản trị cơ sở dũ liệu.
• Môi trường lập trình: Eclipse, VS code, Arduino Studio, VS .NET,
Pycharm, …
• Các ngôn ngữ lập trình: C/C++, Python, C#.NET, ….
• Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu: MySQL, SQL Server, MongoDB, …
• Các công cụ hỗ trợ AI, các công nghệ phân tán như SOA, Microservice,…

1.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 1
Chương 1 trình bày các vấn đề tổng quan thực trạng ô nhiễm không khí, tìm hiểu
về hệ thống giám sát chất lượng không khí tại Hà Nội và các công nghệ đang sử
dụng. Nêu lên kiến trúc và các thành phần của IOT, các công nghệ điện toán đám
mấy của các hãng Google, AWS, Microsoft…

27

CHƯƠNG 2 THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT
LƯỢNG KHÔNG KHÍ
2.1. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
Hình 2.1 là mô hình hệ thống của hệ thống giám sát chất lượng không khí.
Hệ thống gồm các thành phần chính: Phần cứng, phần mềm, mạng và điện toán
đám mây.

Hình 2.1 Mô hình hệ thống giám sát chất lượng không khí
Phần cứng gồm các nút thiết bị đầu cuối, các Gateway, server và các client.
Trong đó nút thiết bị đầu cuối Nij là nút thứ j tương ứng với Gatway thứ i. Hoạt
động của hệ thống như sau: Dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, chất lượng không khí từ ccas
cảm biến được thu thập bởi các nút thiết bị đầu cuối. Tại đầu cuối dữ liệu được
xử lý và truyền qua mạng không dây về các nút Gateway. Tại nút Gateway dữ
liệu truyền đến từ các nút đầu cuối sẽ được truyền đến đám mây Thingspeak và
được ghi xuống cơ sở dữ liệu. Đề giám sát chất lượng không khí và cảnh báo
người sử dụng có thể sử dụng PC, Latop hoặc Smart Mobile truy cập trực tiếp đến
đám mây hoặc truy cập tới cơ sở dữ liệu để xử lý dữ liệu. Trong trường hợp cần
thiết đặt các tham số cho nút thiết bị đầu cuối, người sử dụng có thể truyền tham
số tới đám mây Thinhspeak và từ đó tham số sẽ được truyền tới các nút thiết bị
đầu cuối.
2.2. THIẾT KẾ HỆ THỐNG
2.2.1. Thiết kế phần cứng
Phần cứng trong hệ thống giám sát chất lượng không khí bao gồm nhiều thành
phần khác nhau như các nút đầu cuối Nij, Gateway, …

28

Thiết kế nút thiết bị đầu cuối
Nút thiết bị đầu cuối có nhiệm vụ thu thập dữ liệu môi trường thông qua
các cảm biến, xử lý dữ liệu và gửi tới đám mây qua mạng WiFi và Internet,
hoặc nhận các tham số người sử dụng và thiết lập chế độ hoạt động của nút
thiết bị đầu cuối. Hình 2.2 là cấu trúc của nút thiết bị đầu cuối. Thiết bị đầu
cuối gồm các thành phần cảm biến DHT11, MQ135, GP2Y1014AU; thành
phần thu thập dữ liệu, xử lý và truyền thông không dây WiFi sử dụng ESP32
và mô đun nguồn.

Hình 2.2. Cấu trúc của nút thiết bị đầu cuối
2.2.1.1. Mô đun ESP32
Mô đun ESP32 là thành phần trung tâm của nút thiết bị đầu cuối. Nó có nhiệm vụ
thu thập dữ liệu nhiệt độ, độ ẩm, chất lượng không khí, mật độ hạt bụt, ... từ các
cảm biến, thực hiện xử lý dữ liệu và truyền qua mạng WiFi tới đám mây. Hoặc
nó nhận các tham số từ đám mây gửi xuống để đặt chế độ hoạt động của nút đầu
cuối. Hình 2.3 là hình ảnh của mô đun ESP32, hình 2.4 là sơ đồ chân của mô đun
ESP32, hình 2.5 là cấu trúc của ESP32.

29

Hình 2.3. Mô đun ESP32

Hình 2.4. Sơ đồ chân mô đun ESP32

Hình 2.5. Cấu trúc của mô đun ESP32
Các thông số kĩ thuật của ESP 32:
Wi-Fi
- 802.11b/g/n
- 802.11n(2.4GHz),up to 150 Mbps
- WMM
- TX/RX A-MPDU, RX A-MSDU
- Immediate block ACK
- Defragmentation

30

- Giám sát đèn hiệu tự động (hardware TSF)
- 4 × virtual Wi-Fi interfaces
- Hỗ trợ đồng thời cho các chế độ Trạm cơ sở hạ tầng, softAP và
Promiscuous
Lưu ý khi ESP32 ở chế độ Station, thực hiện quét thì kênh softAP sẽ
bị thay đổi.
- Ăng-ten đa dạng
Bluetooth
- Tuân thủ thông số kỹ thuật Bluetooth v4.2 BR/EDR và bluetooth LE
- Class-1, class-2 and class-3 không có bộ khuếch đại công suất bên
ngoài
- Kiểm soát năng lượng nâng cao
- Công suất +9 dBm
- Bộ thu NZIF có độ nhạy Bluetooth LE –94 dBm
- Adaptive frequency hopping (AFH)
- HCI tiêu chuẩn dựa trên SDIO/SPI/UART
- UART HCI tốc độ cao, lên tới 4 Mbps
- Bộ điều khiển chế độ kép bluetooth 4.2 BR/EDR và bluetooth LE
- Định hướng kết nối đồng bộ/Mở rộng (SCO/eSCO)
- CVSD và âm thanh SBC
- Bluetooth piconet and scatternet
- Đa kết nối trong bluetooth classic và bluetooth LE
- Simultaneous advertising and scanning
CPU và Bộ nhớ
- Xtensa® Bộ xử lý lõi đơn / lõi kép 32 bit LX6 với tối đa 600 DMIPS
- 448 KB ROM
- 520 KB SRAM
- SRAM 16 KB trong RTC
- QSPI có thể kết nối tối đa 4 Flash / SRAM, tối đa 16 MB mỗi flash
- Điện áp cung cấp: 2.2V đến 3.6V
- Dòng điện làm việc: trung bình: 80 mA
- Kích thước gói hàng: 18 mm x 25,5 mm x 2,8 mm
- Phạm vi nhiệt độ: -40 ° C ~ + 85 ° C *
Tín hiệu xung nhịp và bộ định thời
- Bộ tạo dao động 8 MHz tích hợp với tự hiệu chuẩn
- Bộ tạo dao động RC tích hợp với tự hiệu chuẩn
- Hỗ trợ cho bộ dao động tinh thể 2 MHz đến 40 MHz bên ngoài

31

- Hỗ trợ tinh thể 32 kHz bên ngoài cho RTC, tự hiệu chuẩn
- 2 nhóm hẹn giờ, mỗi nhóm gồm 2 bộ định thời đa năng 64 bit và 1 bộ
giám sát hệ thống chính
- Bộ đếm thời gian RTC với độ chính xác phụ thứ hai
- Giám sát RTC
Giao diện ngoại vi
- 34 × programmable GPIOs
- 5 strapping GPIOs
- 6 input-only GPIOs
- 6 GPIOs needed for in-package flash/PSRAM (ESP32-D0WDR2-
V3, ESP32-U4WDH)
- 12-bit SAR ADC up to 18 channels
- 2 × 8-bit DAC
- 10 × touch sensors
- 4 × SPI
- 2 × I2S
- 2 × I2C
- 3 × UART
- 1 host (SD/eMMC/SDIO)
- 1 slave (SDIO/SPI)
- Ethernet MAC interface with dedicated DMA and IEEE 1588
support
- TWAI®, compatible with ISO 11898-1 (CAN Specification 2.0)
- RMT (TX/RX)
- Motor PWM
- LED PWM tối đa 16 kênh
Bảo mật
Hỗ trợ tất cả các tính năng bảo mật chuẩn IEEE 802.11, bao gồm WFA,
WPA/WPA2 và WAPI
- Khởi động an toàn (Secure boot)
- Mã hóa flash (Flash encryption)
- 1024-bit OTP, lên đến 768-bit cho khách hàng
Tăng tốc phần cứng mật mã: AES, SHA-2, RSA, mật mã đường cong
elliptic (ECC – elliptic curve cryptography), bộ tạo số ngẫu nhiên (RNG – random
number generator)
Ứng Dụng:

32

Với mức tiêu thụ điện năng thấp, ESP32 là sự lựa chọn lý tưởng cho các
thiết bị IoT trong các lĩnh vực sau:
- Nhà thông minh
- Tự động trong công nghiệp
- Chăm sóc sức khỏe
- Điện tử dân dụng
- Nông nghiệp thông minh
- Máy POS
- Robot dịch vụ
- Thiết bị âm thanh
- Các trung tâm cảm biến IoT công suất thấp
- Bộ ghi dữ liệu IoT công suất thấp
- Máy ảnh để truyền phát video
- Nhận dạng giọng nói
- Nhận dạng hình ảnh
- SDIO Wi-Fi + Bluetooth Networking Card
- Cảm biến cảm ứng và khoảng cách
2.2.1.2. Mô đun DHT11
Module cảm biến DHT11 là một loại cảm biến trả về tín hiệu số rất hay
được ứng dụng trong các ứng dụng đo nhiệt độ và độ ẩm thời gian thực. Hình 2.6
là hình ảnh mô đun và các chân của DHT11.

Hình 2.6. Mô đun và chân của DHT11

33

Chức năng của các chân:
- Vcc : chân nguồn dương 5V
- GND: Chân cấp nguồn 0V
- DATA : Chân đọc tín hiệu 1-Dây .
Thông số kỹ thuật của DHT11:
- Điện áp hoạt động : 4.2V – 5V
- Dòng điện : 60uA
- Công suất : 0.3mW
- Chuẩn truyền : 1 dây (Onewire)
- Nhiệt độ hoạt động : 0°C – 50°C
- Độ ẩm hoạt động : 0% – 80%
- Sai số nhiệt độ : 2°C
- Sai số độ ẩm : 5%
- Số chân : 3
- Loại : Module
- Kiểu chân : TO-92
- Kích thước : 4.3mm*4.3mm
Hình 2.7 là sơ đồ kết nối điện tử của mô đun DHT11 với ESP32.

Hình 2.7. Sơ đồ kết nối điện tử của mô đun DHT11 với ESP32
Hoạt động của DHT11:
Khi ESP32 gửi tín hiệu khởi động, mô-đun chuyển từ chế độ tiêu thụ điện
năng thấp sang chế độ hoạt động, chờ ESP32 hoàn thành quá trình khởi động. Khi
đã hoàn thành, DHT11 sẽ phản hồi bằng việc gửi dữ liệu 40 bit chứa thông tin về
độ ẩm và nhiệt độ tương đối cho ESP32. Người dùng có thể lựa chọn thu thập

34

(đọc) một số dữ liệu từ đó. Trong trường hợp không có tín hiệu khởi động từ
ESP32, DHT11 sẽ không gửi bất kỳ tín hiệu phản hồi nào. Sau khi dữ liệu đã được
thu thập, DHT11 sẽ chuyển về chế độ tiêu thụ điện năng thấp cho đến khi nhận
được tín hiệu khởi động tiếp theo từ ESP32. Toàn bộ quá trình truyền thông của
DHT11 với ESP thể hiện như hình 2.8

Hình 2.8. Quá trình truyền thông của DHT11
Để thực hiện khởi tạo và đọc nhiệt độ của DHT11 với ESP32 với ngôn ngữ
C/C++ trong Arduino Studio, cần sử dụng thư viện DHT.h. Để khởi tạo DHT11
dùng hàm begin(), để đọc nhiệt đô, độ ẩm từ DHT11 sử dụng các hàm thư viện:
readHumidity(), readTemperature().
2.2.1.3. Mô đun MQ135
Cảm biến MQ135 có thể nhận biết được các chất khí như NH3, Nox, Ancol,
Benzen, Khói, gas, CO2...... Đa số khí nó nhận biết đều là khí tạp chất và không
có lợi cho sức khỏe nên chính vì vậy người ta gọi nó là cảm biến chất lượng không
khí.

35

Hình 2.9. Mô đun MQ135 và các chân tín hiệu
Thông số kỹ thuật:
- Điện áp nguồn: ≤24VDC
- Điện áp của heater: 5V±0.1 AC/DC
- Điện trở tải: thay đổi được (2kΩ-47kΩ)
- Điện trở của heater: 33Ω±5%
- Công suất tiêu thụ của heater: ít hơn 800mW
- Khoảng phát hiện: 10 – 300 ppm NH3, 10 – 1000 ppm Benzene, 10 –
300 Alcol
- Kích thước: 32mm*20mm
- Khoảng đo rộng
- Bền, tuổi thọ cao
- Phát hiện nhanh, độ nhạy cao
- Mạch đơn giản
Hình 2.10. Là ví dụ kết nối MQ135 với ESP32.

36

Hình 2.10. kết nối MQ135 với ESP32

2.2.1.4. Cảm biến BME280

Hình 2.11 Cảm biến BME280
Cảm biến BME280 là một cảm biến đa chức năng có khả năng đo độ ẩm
tương đối, nhiệt độ và áp suất khí quyển. Nó được sản xuất bởi hãng Bosch
Sensortec và thường được sử dụng trong các ứng dụng liên quan đến giám sát thời
tiết, IoT, và môi trường.
Thông số kỹ thuật cảm biến BME280 áp suất không khí
- Điện áp hoạt động : 1.8V – 3.6V
- Dòng điện : 0.5uA
- Công suất : Nhỏ
- Chuẩn truyền : I2C và SPI
- Tốc độ I2C Max: 3.8MHz
- Nhiệt độ hoạt động : -40°C – 85°C

37

- Dãy hoạt động : 300 – 1100hPa (+9000m – 500m)
- Độ chính xác tương đối : ± 12 hPa (tương ứng với ± 1 m 950 ~
1050hPa @ 25°C)
- Độ chính xác tuyệt đối : ± 1 hPa (950 … 1050 hPa, 0 ~+ 40 ° C)
- Hệ số bù nhiệt độ : 1.5 Pa/K, ứng với At 12.6cm /K (khoản 25~40°C
tại 900hPa)
- Sai số nhiệt độ : 1°C
- Sai số độ ẩm : 3%
- Sai số áp suất : 12Pa – 100Pa
- Số chân : 6
- Loại : Module
- Kiểu chân : TTL
- Kích thước : 21mm*18mm
Nguyên tắc hoạt động:
Cảm biến BME280 sử dụng nguyên tắc hoạt động dựa trên sự thay đổi của
điện trở và áp suất dưới tác động của nhiệt độ và độ ẩm xung quanh.
Nó kết hợp một cảm biến nhiệt độ, một cảm biến độ ẩm và một cảm biến
áp suất trong một thiết bị duy nhất.
Ứng dụng:
BME280 thường được sử dụng trong các ứng dụng liên quan đến dự báo
thời tiết, giám sát môi trường, và ứng dụng IoT để đo và theo dõi điều kiện
thời tiết và môi trường.
Dải đo:
Độ ẩm tương đối: Từ 0% đến 100%.
Nhiệt độ: Từ -40°C đến 85°C.
Áp suất: Từ 300 hPa đến 1100 hPa (tương đương với độ cao từ -500m đến
9000m trên mực nước biển).
Độ chính xác:
Độ chính xác của BME280 là rất cao cho cả ba tham số: độ ẩm, nhiệt độ,
và áp suất. Điều này làm cho nó trở thành một cảm biến lý tưởng cho các ứng
dụng yêu cầu độ chính xác cao.
Tần số đọc dữ liệu:
BME280 có thể cung cấp dữ liệu đo mỗi giây hoặc theo tần số tùy chỉnh
bằng cách cấu hình.
Giao tiếp:
BME280 thường được kết nối với mạch điều khiển thông qua giao tiếp I2C
hoặc SPI.

38

Nguồn điện:
BME280 hoạt động với nguồn điện DC từ 1.71V đến 3.6V, giúp tiết kiệm
năng lượng trong các ứng dụng di động.
2.2.1.5. Mô đun GP2Y1014AU
GP2Y1014AU0F cảm biến bụi quang học là cảm biến phát hiện bụi bằng
cách sử dụng hệ thống cảm nhận quang học như nguồn sáng. Được sử dụng để
phát hiện các hạt bụi trong không khí.
Ngoài ra, nó có thể được sử dụng để đo chất lượng không khí. Mạch bên
trong gồm một diode phát ánh sáng hồng ngoại và một transistor quang. Cả hai
linh kiện có nguyên lý hoạt động dựa vào quang học được đặt ở vị trí chéo nhau.
Cảm biến bụi sử dụng ánh sáng tán xạ của bụi trong không khí để phát hiện
bụi. Hơn nữa, nó có thể xác định khói bụi trong nhà như khói thuốc lá và tạo ra
một loạt xung điện áp đầu ra tỉ lệ với lượng bụi trong không khí. Hình 2.12 là cấu
tạo của cảm biến GP2Y1014AU0F.

Hình 2.12. Cấu tạo của cảm biến GP2Y1014AU0F
Hình 2.13 là hình dạng và sơ đồ chân của cảm biền GP2Y1014AU0F. Nó gồm
các chân tín hiệu sau:
- V-LED: Chân cấp nguồn 5V cho LED
- LED – GND: Chân nối đất của LED
- LED: Chân sử dụng để bật LED phát ra ánh sáng hồng ngoại
- S-GND:Chân nối đất của cảm biến bụi quang GP2Y1014AU0F
- VOUT: Chân này tạo ra các xung điện áp ở dạng tín hiệu tương tự
(analog) tỉ lệ với lưu lượng bụi.
- VCC: Chân Vcc cấp nguồn cho cảm biến quang học và điện áp hoạt
động nằm trong khoảng từ 4,5V đến 5V

39

Hình 2.13. hình dạng và sơ đồ chân của cảm biền GP2Y1014AU0F
Các đặc tính và thông số kỹ thuật của GP2Y1014AU0F:
- Mức tiêu thụ dòng điện thấp (tối đa 20mA) giúp dễ giao tiếp với các
bộ vi điều khiển như Arduino, TM4C123, ESP32, v.v. Do đó, không
yêu cầu sử dụng thêm các linh kiện khác.
- Có thể phát hiện cả bụi và khói trong không khí
- Cung cấp đầu ra điện áp ở dạng tín hiệu tương tự tỉ lệ với lưu lượng
bụi trong không khí và có độ nhạy là 0,5 V / (100 µg / m3). Có nghĩa
là nó có thể phát hiện kích thước bụi nhỏ nhất là 0,5µm.
- Dải điện áp hoạt động tiêu chuẩn: 4,5V đến 5,5V
- Thiết kế nhỏ gọn với kích thước 1,81 x 1,18 x 0,69 ”(46,0 x 30,0 x
17,6 mm)
Thời gian xử lý của cảm biến bụi GP2Y1014AU0F dưới một giây. Nói cách
khác, nó có thể cảm nhận các hạt bụi trong vòng chưa đầy một giây và xuất đầu
ra điện áp ở dạng tín hiệu tương tự analog.
2.2.2. Phần mềm
Phần mềm trong hệ thống giám sát chất lượng không khí chịu trách nhiệm quản
lý, xử lý, và hiển thị dữ liệu về chất lượng không khí. Dưới đây là các thành phần
phần mềm quan trọng trong hệ thống này:
- Phần mềm quản lý dữ liệu: Đây là phần mềm dùng để lưu trữ và quản
lý dữ liệu thu thập từ các cảm biến không khí và thiết bị IoT. Nó phải
có khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực và lưu trữ dữ liệu lịch sử. Các
hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) như MySQL, PostgreSQL hoặc
NoSQL databases thường được sử dụng để lưu trữ dữ liệu này.

40

- Phần mềm xử lý dữ liệu: Phần mềm này được sử dụng để xử lý dữ liệu
thu thập từ các cảm biến. Nó có thể tính toán các chỉ số chất lượng
không khí như Air quality index (AQI) và thực hiện các phân tích dữ
liệu để theo dõi xu hướng và biến đổi.
- Phần mềm giao diện người dùng: Phần mềm này cung cấp giao diện
cho người dùng cuối để truy cập và tương tác với dữ liệu chất lượng
không khí. Các ứng dụng di động hoặc giao diện web thường được sử
dụng để hiển thị thông tin về chất lượng không khí, biểu đồ, và cảnh
báo.
- Phần mềm quản lý thiết bị: Để theo dõi tình trạng hoạt động của các
thiết bị IoT và cảm biến không khí, hệ thống cần phần mềm quản lý
thiết bị. Nó có thể cung cấp thông tin về việc cài đặt, vận hành và bảo
dưỡng các thiết bị.
- Phần mềm cảnh báo: Để cảnh báo người dùng và các cơ quan chức
năng về tình trạng đáng báo động của chất lượng không khí, hệ thống
cần phần mềm cảnh báo. Phần mềm này có thể gửi thông báo qua
email, tin nhắn văn bản, hoặc thông báo trực tiếp trên ứng dụng di
động.
- Phần mềm truyền dữ liệu: Để truyền dữ liệu từ các thiết bị IoT đến
máy chủ hoặc hệ thống đám mây, hệ thống cần phần mềm truyền dữ
liệu. Nó đảm bảo rằng dữ liệu được chuyển đi một cách an toàn và
đáng tin cậy.
- Phần mềm đám mây (nếu cần): Một số hệ thống sử dụng dịch vụ đám
mây để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Các dịch vụ như Amazon web services
(AWS), Microsoft azure hoặc Google cloud platform (GCP) có thể
được sử dụng để triển khai hệ thống này.
- Phần mềm bảo mật: Để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu chất lượng
không khí, phần mềm bảo mật được sử dụng để xác thực và mã hóa
dữ liệu trong quá trình truyền và lưu trữ. Nó cũng quản lý quyền truy
cập vào dữ liệu.
- Phần mềm giám sát hệ thống: Để theo dõi và quản lý hoạt động của
hệ thống giám sát chất lượng không khí, phần mềm giám sát hệ thống
được sử dụng. Nó cung cấp thông tin về tình trạng của các phần cứng
và phần mềm trong hệ thống.
2.2.3. Server

41

Trong hệ thống giám sát chất lượng không khí, máy chủ (server) đóng vai
trò quan trọng để lưu trữ, xử lý và quản lý dữ liệu liên quan đến chất lượng
không khí. Dưới đây là một số thông tin chi tiết về máy chủ trong hệ thống này:
- Lưu trữ dữ liệu: Máy chủ chứa cơ sở dữ liệu quan trọng để lưu trữ dữ
liệu từ các cảm biến không khí. Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin
về khí (như NO2, O3, SO2, CO), bụi mịn (PM2.5, PM10), nhiệt độ,
độ ẩm, và các thông số khác. Dữ liệu lịch sử cũng được lưu trữ để phân
tích xu hướng và nghiên cứu.
- Xử lý dữ liệu: Máy chủ thường có khả năng xử lý dữ liệu thời gian
thực để tính toán các chỉ số chất lượng không khí như AQI (Air
Quality Index) và các thông số khác. Điều này có thể yêu cầu các phần
mềm hoặc dịch vụ xử lý dữ liệu.
- Bảo mật dữ liệu: Bảo mật dữ liệu là một ưu tiên quan trọng trong hệ
thống giám sát chất lượng không khí. Máy chủ cần có các biện pháp
bảo mật như xác thực, mã hóa dữ liệu, và quản lý quyền truy cập để
đảm bảo rằng dữ liệu không bị truy cập hoặc sửa đổi bởi người không
có quyền.
- Truy vấn dữ liệu: Máy chủ cung cấp giao diện cho các ứng dụng và
người dùng cuối để truy vấn dữ liệu về chất lượng không khí. Các truy
vấn này có thể bao gồm việc truy xuất dữ liệu trong thời gian thực,
truy vấn lịch sử, và tính toán chỉ số chất lượng không khí.
- Thông báo và cảnh báo: Máy chủ có thể được cấu hình để gửi thông
báo hoặc cảnh báo đến người dùng cuối hoặc các cơ quan chức năng
khi chất lượng không khí trở nên đáng báo động hoặc vượt ngưỡng an
toàn
- Liên kết với hệ thống truyền thông: Máy chủ liên kết với hệ thống
truyền thông (như mạng Wi-Fi, LoRaWAN, hoặc 4G/5G) để nhận dữ
liệu từ các thiết bị IoT và cảm biến không khí.
- Sao lưu dữ liệu: Để đảm bảo an toàn dữ liệu, máy chủ thường được
cấu hình để tạo sao lưu định kỳ của dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu lịch sử.
Máy chủ trong hệ thống giám sát chất lượng không khí đóng vai trò trung
tâm trong việc quản lý dữ liệu và cung cấp thông tin quan trọng về môi trường
cho người dùng và các cơ quan quản lý môi trường.
2.2.4. Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu trong cấu trúc hệ thống giám sát chất lượng không khí là một
phần quan trọng để lưu trữ, quản lý và truy xuất dữ liệu liên quan đến chất
lượng không khí. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để phân tích, theo dõi xu

42

hướng, và cung cấp thông tin cho người dùng cuối. Dưới đây là một số thông
tin về cơ sở dữ liệu trong hệ thống này:
- Loại cơ sở dữ liệu: Hệ thống giám sát chất lượng không khí thường sử
dụng cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database Management System
- RDBMS) như MySQL, PostgreSQL, hoặc SQL Server. Cơ sở dữ liệu
này phù hợp để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và thực hiện các truy vấn
phức tạp.
- Bảng dữ liệu: Dữ liệu về chất lượng không khí được lưu trữ trong các
bảng dữ liệu. Mỗi bảng có thể đại diện cho một loại dữ liệu cụ thể như
dữ liệu về khí, bụi mịn, nhiệt độ, độ ẩm, v.v. Mỗi bảng chứa các cột
để lưu trữ thông tin như thời gian, vị trí, và giá trị đo lường.
- Khóa chính và quan hệ: Các bảng dữ liệu thường có một khóa chính
để định danh mỗi dòng dữ liệu duy nhất. Các bảng có thể có quan hệ
với nhau thông qua các khóa ngoại để tạo mối liên kết giữa các loại
dữ liệu khác nhau, ví dụ: kết nối dữ liệu khí với dữ liệu thời tiết
- Lưu trữ dữ liệu lịch sử: Hệ thống cần lưu trữ dữ liệu lịch sử để phân
tích xu hướng và nghiên cứu. Dữ liệu lịch sử thường được lưu trữ trong
các bảng riêng biệt để tiện quản lý và truy xuất.
- Bảo mật dữ liệu: Bảo mật dữ liệu là yếu tố quan trọng trong hệ thống
giám sát chất lượng không khí, đặc biệt khi dữ liệu này liên quan đến
môi trường và sức khỏe con người. Cơ sở dữ liệu cần có các biện pháp
bảo mật như xác thực, mã hóa dữ liệu, và quản lý quyền truy cập.
- Xử lý dữ liệu thời gian thực: Dữ liệu từ các cảm biến thường được gửi
về cơ sở dữ liệu liên tục và cần được xử lý trong thời gian thực để
cung cấp thông tin chất lượng không khí cho người dùng cuối một
cách nhanh chóng.
- Phân tích và truy vấn dữ liệu: Cơ sở dữ liệu phải hỗ trợ các truy vấn
phức tạp để phân tích dữ liệu và tính toán các chỉ số chất lượng không
khí như AQI.
- Giao diện người dùng: Cơ sở dữ liệu thường được liên kết với giao
diện người dùng (ứng dụng web hoặc di động) để người dùng có thể
truy cập và tương tác với dữ liệu chất lượng không khí một cách dễ
dàng.
Cơ sở dữ liệu trong hệ thống giám sát chất lượng không khí đóng vai trò
quan trọng trong việc lưu trữ và quản lý thông tin quan trọng về môi trường, giúp
cung cấp thông tin hữu ích và quyết định thông minh về sức khỏe và môi trường
sống.

43

2.3. THIẾT KẾ PHẦN MỀM
Phần mềm gồm các mô đun phần mềm sau:
- Mô đun thu thập dữ liệu của hệ thống giám sát thông số môi trường
- Mô đun đọc, xử lý dữ liệu của thiết bị đầu cuối
- Mô đun thu thập và cập nhật dữ liệu của đám mây Thingspeak
- Mô đun truy cập giám sát thông số môi trường từ thiết bị đầu cuối
2.3.1. Mô đun thu thập dữ liệu của hệ thống giám sát thông số môi trường
Mô đun thu thập dữ liệu trong hệ thống giám sát thông số môi trường chịu
trách nhiệm đọc dữ liệu từ các cảm biến môi trường, xử lý thông tin đó (nếu
cần), và sau đó gửi dữ liệu đó lên nền tảng giám sát, như Thingspeak hoặc hệ
thống quản lý dữ liệu khác.

Hình 2.14. Sơ đồ thuật toán thu thập dữ liệu

44

2.3.2. Mô đun đọc, xử lý dữ liệu của thiết bị đầu cuối
Mô đun đọc và xử lý dữ liệu của thiết bị đầu cuối qua Thingspeak chủ yếu thực
hiện các nhiệm vụ liên quan đến đọc dữ liệu từ cảm biến, xử lý thông tin (nếu
cần), và gửi dữ liệu lên Thingspeak, nền tảng giám sát dựa trên IoT

Hình 2.15. Sơ đồ thuật toán đọc, xử lý dữ liệu của thiết bị đầu cuối

45

- Bắt đầu (Begin):
Thuật toán bắt đầu quá trình bằng cách khởi động thiết bị đầu cuối và chuẩn bị
môi trường làm việc.
- Khởi động thiết bị đầu cuối:
Thực hiện các bước cần thiết để khởi động thiết bị đầu cuối. Điều này có thể bao
gồm việc kích thích các cảm biến, thiết lập kết nối mạng, và các công việc khởi
động khác.
- Kiểm tra kết nối thiết bị đầu cuối (Thành công):
Thuật toán kiểm tra và đảm bảo rằng việc khởi động thiết bị đầu cuối đã thành
công. Nếu không, thuật toán có thể thực hiện các biện pháp xử lý lỗi và kết thúc
quá trình.
- Quét kiểm tra các đầu vào (Sensor):
Thuật toán tiến hành quét và kiểm tra các đầu vào từ các cảm biến. Điều này có
thể bao gồm việc kiểm tra tình trạng hoạt động, đo lường giá trị của cảm biến, và
xác định trạng thái của chúng.
- Thông báo trạng thái cảm biến:
Nếu có sự thay đổi đột ngột hoặc các vấn đề về trạng thái của cảm biến, thuật toán
có thể thông báo về trạng thái này. Thông báo này có thể được gửi đến người dùng
hoặc hệ thống quản lý.
- Thiết lập kết nối với kênh thingspeak:
Thuật toán thiết lập kết nối với kênh trên Thingspeak để truyền dữ liệu. Điều này
bao gồm việc sử dụng API Key hoặc cơ chế xác thực khác.
- Kiểm tra kết nối với kênh thingspeak (Thành công):
Sau khi thiết lập kết nối, thuật toán kiểm tra và đảm bảo rằng kết nối với
Thingspeak đã thành công. Nếu không, có thể thực hiện các biện pháp xử lý lỗi
và kết thúc quá trình.
- Đọc dữ liệu đầu vào từ các cảm biến:
Thuật toán đọc dữ liệu đầu vào từ các cảm biến, bao gồm các giá trị như nhiệt độ,
độ ẩm, ánh sáng, và các thông số môi trường khác.
- Xử lý dữ liệu đọc được:
Sau khi đọc dữ liệu, thuật toán có thể thực hiện các bước xử lý như chuyển đổi
đơn vị, lọc nhiễu, hay thực hiện các tính toán phức tạp nếu cần thiết.
Ghi dữ liệu vào kênh kết nối thingspeak
Thuật toán gửi dữ liệu đã xử lý lên kênh trên Thingspeak thông qua các yêu cầu
API hoặc giao thức khác.
- Tiếp tục (Continue):

46

Thuật toán kiểm tra xem quá trình đọc và gửi dữ liệu có cần được lặp lại không.
Nếu cần, quá trình tiếp tục từ bước đọc dữ liệu.
- Kết Thúc:
Thuật toán kết thúc quá trình, đóng kết nối truyền thông, và giải phóng tài nguyên.
Điều này có thể xảy ra khi người dùng chấm dứt hoặc khi hệ thống không cần
thiết bị đầu cuối hoạt động.
- End:
Đánh dấu sự kết thúc của thuật toán.
2.3.3. Thuật toán thu thập và cập nhật dữ liệu của đám mây Thingspeak
Thuật toán thu thập và cập nhật dữ liệu của đám mây Thingspeak chủ yếu tập
trung vào việc đọc, xử lý, và gửi dữ liệu từ các thiết bị đầu cuối lên Thingspeak

Hình 2.16. Sơ đồ thuật toán thu thập và cập nhật dữ liệu của Thingspeak

47

- Bắt đầu (Begin):
Thuật toán bắt đầu quá trình bằng cách khởi tạo và chuẩn bị môi trường làm việc.
- Khởi động các kênh thingspeak:
Thuật toán khởi động các kênh trên Thingspeak, có thể là các kênh tương ứng với
các thiết bị cảm biến hoặc nhóm các cảm biến. Việc này bao gồm việc sử dụng
API Thingspeak hoặc các phương tiện truyền thông khác để thiết lập các kênh.
- Kiểm tra kết nối (Thành công):
Thuật toán kiểm tra và đảm bảo rằng việc khởi động các kênh Thingspeak đã
thành công. Nếu không, thuật toán có thể thực hiện các biện pháp xử lý lỗi và kết
thúc quá trình.
- Đặt kênh ở trạng thái nghe - Kết nối:
Sau khi khởi động, các kênh Thingspeak được đặt ở trạng thái nghe, sẵn sàng chờ
để nhận dữ liệu từ các thiết bị cảm biến.
- Đọc dữ liệu:
Thuật toán đọc dữ liệu từ các thiết bị cảm biến, bao gồm các giá trị như nhiệt độ,
độ ẩm, ánh sáng, và các thông số môi trường khác.
- Xử lý dữ liệu:
Dữ liệu đọc được từ các thiết bị cảm biến được xử lý để chuẩn bị cho việc cập
nhật lên Thingspeak. Bước này có thể bao gồm chuyển đổi đơn vị, lọc nhiễu, hay
tính toán giá trị trung bình nếu cần.
- Cập nhật dữ liệu hiển thị:
Thuật toán cập nhật dữ liệu đã xử lý lên Thingspeak để hiển thị trực quan và theo
dõi thông số môi trường. Cập nhật này có thể làm thông qua API Thingspeak hoặc
các phương tiện truyền thông khác.
- Dừng (Stop):
Thuật toán dừng quá trình và chờ sự tương tác từ người dùng hoặc tiếp tục theo
một lịch trình cố định.
- End:
Đánh dấu sự kết thúc của thuật toán.
2.3.4. Thuật toán truy cập giám sát thông số môi trường từ thiết bị đầu
cuối (PC, TablePC, Mobile)
Quá trình này giúp người dùng theo dõi và quan sát các thông số môi trường được
giám sát từ xa thông qua đám mây Thingspeak

48

Hình 2.17. Sơ đồ truy cập giám sát thông số môi trường từ thiết bị đầu cuối
- Bắt đầu (Begin):
Thuật toán bắt đầu quá trình bằng cách khởi tạo và chuẩn bị môi trường làm việc.
- Thiết lập kết nối với đám mây thingspeak:
Thuật toán thực hiện quá trình thiết lập kết nối với đám mây Thingspeak, có thể
sử dụng API key hoặc các thông tin xác thực khác. Quá trình này bao gồm việc
gửi yêu cầu kết nối đến Thingspeak.
- Kiểm tra kết nối thành công:
Sau khi thiết lập kết nối, thuật toán kiểm tra xem việc kết nối đã thành công hay
chưa. Nếu không, có thể thực hiện các biện pháp xử lý lỗi và kết thúc quá trình.
- Truy cập kênh giám sát môi trường:
Nếu kết nối thành công, thuật toán tiếp tục truy cập kênh giám sát môi trường trên
Thingspeak. Các yêu cầu API hoặc giao thức khác được sử dụng để truy xuất dữ
liệu từ kênh này.

49

- Hiển thị dữ liệu tham số môi trường giám sát:
Dữ liệu tham số môi trường từ kênh giám sát được đọc và hiển thị. Các thông số
này có thể bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, hoặc bất kỳ thông số môi trường
nào được giám sát. Hiển thị có thể thực hiện thông qua giao diện người dùng hoặc
các phương tiện khác tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể.
- Dừng (Stop):
Sau khi hiển thị dữ liệu, thuật toán dừng quá trình và chờ sự tương tác từ người
dùng hoặc tiếp tục theo lịch trình cố định.
- Đóng kết nối với thingspeak:
Thuật toán đóng kết nối với Thingspeak để giải phóng tài nguyên và đảm bảo an
toàn về mặt bảo mật.
- End:
Đánh dấu sự kết thúc của thuật toán.
2.4. THIẾT KẾ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY THING SPEAK
Thiết kế đám mây Thingspeak cho hệ thống bao gồm các thao tác sau:
- Tạo tài khoản
- Tạo kênh
- Thiết lập các tham số cho kênh
- Hiển thị tham số
Bước 1: Tạo tài khoản
Đầu tiên sử dụng trình duyệt web để mở website https://thingspeak.com/.
Tiếp theo, trên màn hình website ta nhấp chuột vào nút “Get Started For Free” để
bắt đầu tạo một tài khoản Server ThingSpeak.
Điền đầy đủ các thông tin theo yêu cầu để tiến hành đăng ký mới một tài
khoản Server trên ThingSpeak (lưu ý rằng các thông tin đã điền sẵn trong hình
minh họa bên dưới chỉ mang tính chất tham khảo). Sau khi đã thực hiện điền đầy
đủ các thông tin ta nhấp chuột vào nút “Continue” bên dưới để qua bước tiếp theo.

50

Hình 2.18. Tạo tài khoản Thingspeak
Tiếp theo đánh dấu chọn vào mục “Use this email for my MathWorks
Account” và nhấp chuột vào nút “Continue” bên dưới để qua bước tiếp theo.
Tiếp theo thực hiện lần lượt theo thứ tự 3 bước được yêu cầu để xác thực tài
khoản Server trên ThingSpeak, bao gồm: kiểm tra hộp thư trong địa chỉ mail đã
đăng ký, nhấp chuột vào đường liên kết nhận được từ [email protected]
và cuối cùng là nhấp chuột vào nút “Continue” bên dưới để qua bước tiếp theo.
Để hoàn tất việc tạo mới một tài khoản Server trên ThingSpeak ta tiến hành
điền các thông tin về tên đăng ký người dùng (User ID), mật khẩu quản lý tài
khoản (Password), đánh dấu chọn mục “I accept the Online Services Agreement”
và cuối cùng là nhấp chuột vào nút “Continue” bên dưới để hoàn tất.
Sau khi đăng nhập thành công thì giao diện website tương tự như hình mình
họa bên dưới. Từ giao diện website này ta nhấp chuột vào nút “Channels” để kích
hoạt chức năng tạo một kênh lưu trữ dữ liệu trên Server ThingSpeak vừa được
đăng nhập.
Bước 2: Tạo kênh truyền thông và khai báo các tham số
Để tạo một kênh lưu trữ dữ liệu trên Server ta nhấp chuột vào nút “New
Channel“. Khi đó, trên giao diện của website Thingspeak sẽ xuất hiện các mục
thông tin cần thiết để giúp người sử dụng tạo ra một kênh lưu trữ dữ liệu (Channel),
xem minh họa trong hình bên dưới. Các kênh sẽ lưu trữ tất cả dữ liệu mà ứng dụng
thu thập được. Mỗi kênh bao gồm tám trường (Feild) có thể chứa bất kỳ loại dữ
liệu nào, ba trường dùng cho dữ liệu vị trí và một trường dùng cho dữ liệu trạng

51

thái. Một khi chúng ta đã thu thập dữ liệu trong một kênh, chúng ta có thể sử dụng
các ứng dụng của Thingspeak để phân tích và trực quan hóa nó.

Hình 2.19. Tạo kênh truyền thông
Giả sử để tạo ra một kênh lưu trữ dữ liệu có tên là “Server_Test_Data” và có
hai trường dùng để lưu trữ các số liệu lần lượt có tên là “Data_1” và “Data_2“.
Để thực hiện được việc này chúng ta cần điền các thông tin phù hợp vào giao diện
của website Thingspeak như sau:

Hình 2.20. Tạo kênh truyền thông với 2 trường Data_1, Data_2
Sau khi điền đầy đủ các thông tin như minh họa ở hình bên trên, chúng ta di
chuyển xuống phía dưới cùng của website và nhấp chuột vào nút “Save Channel”
tạo ra một kênh lưu trữ dữ liệu có hai trường lưu trữ. Sau khi thực hiện xong thì
chúng ta sẽ có một Server dùng để lưu trữ dữ liệu như minh họa như bên dưới đây

52

Hình 2.21. Server lưu trữ dữ liệu
Để quan sát quá trình cập nhật dữ liệu lên Server theo thời gian, ta nhấp chuột
vào thẻ “Private View“, trên giao diện của website sẽ xuất hiện một số đồ thị
tương ứng với số lượng các trường dữ liệu biểu diễn các giá trị dữ liệu được cập
nhật theo thời gian, xem minh họa chi tiết trong hình dưới đây.

Hình 2.22. Cập nhật dữ liệu lên Server
Để thay đổi các tham số của kênh lưu trữ dữ liệu, chẳng hạn như tên kênh
lưu trữ, số lượng trường lưu trữ, … Ta nhấp chuột vào thẻ “Channel Settings“,
trên giao diện của website sẽ xuất hiện như minh họa trong hình dưới đây. Khi đó
chúng ta có thể tiến hành điều chỉnh và cập nhật lại các tham số mong muốn.

53

Hình 2.23. Thay đổi thông số của kênh truyền thông
Để có thể ghi dữ liệu vào một kênh lưu trữ hoặc đọc dữ liệu từ một kênh lưu
trữ cá nhân (private channel) thì chúng ta cần phải sử dụng đến các khóa API (API
Key). Các khóa API này sẽ tự động được tạo ra khi chúng ta tạo một kênh lưu trữ
dữ liệu mới. Nếu chúng ta thấy các khóa API này không còn tính bảo mật nữa thì
có thể thay đổi bằng cách nhấp chuột vào nút “Generate New Write/Read API
Key“.

Hình 2.24. Dùng khóa Key để đọc/viết dữ liệu từ kênh truyền thông
Có hai khóa API quan trọng, một dùng để ghi dữ liệu lên kênh lưu trữ (Write
API Key) và một dùng để cho phép đọc dữ liệu từ kênh lưu trữ (Read API Key).
Chúng ta sẽ thực hiện việc kiểm tra hoạt động của Server bằng các khóa API này
như sau:
Để gửi dữ liệu lên kênh lưu trữ trên Server vừa tạo ra: ta sao chép dòng lệnh
trong mục “Update a Channel Feed“, sau đó dán dòng lệnh này vào trong một
trình duyệt web bất kỳ, điều chỉnh lại giá trị cần gửi và trường lưu trữ (giả sử ta
cần gửi giá trị 30 vào trường Field1), cuối cùng nhấn Enter để thực thi lệnh này

54

(xem minh họa về dòng lệnh trong hình bên dưới). Khi đó giá trị 30 sẽ được gửi
lên trường Field1 của kênh lưu trữ trên Server có URL:
https://api.thingspeak.com/update?api_key=VN9L7BBX6YI4LWJ3&field1
=30
Ví dụ: Ứng dụng đo nhiệt độ độ ẩm
Đầu tiền new channel và thông tin như ảnh:

Chuyển qua tap API Keys để lấy key và example. Người dung có thể copy
Example và dùng postman để kiểm thử.

Sử dụng Postman thử gửi 3 nhiệt độ là 32,36 và 32. Phần response trả về sẽ là
số lần ghi lên Thingspeak. Kết quả:

55

2.5. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong nội dung chương 2 luận văn đã nêu ra các mô tả về phần cứng , phần mềm.
Xây dựng các lưu đồ thuật chương trình, mô hình tích hợp ESP32 với đám mây
mã nguồn mở Thingspeak. Kết quả chương 2 sẽ là cơ sở cho chương tiếp theo.

56

CHƯƠNG 3. THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
3.1. MÔ HÌNH THỬ NGHIỆM
Mô hình thử nghiệm thể hiện như hình 3.1. Mô hình gồm:

Hình 3.1. Mô hình thử nghiệm
• Phần cứng:
- 2 nút thiết bị đầu cuối ED với ESP32
- AP: Access Point – Điểm truy cập WiFi
- Đám mây Thingspeak
- Máy tính Latop với hệ điều hành win10
- Mạng WiFi và Internet
• Phần mềm:
- Phần mềm nhúng đọc thu thập dữ liệu và truyền thông với Thingspeak
- Trình duyệt web Google
- Thingspeak
Kết quả hệ thống được kết nối theo mô hình trong thử nghiệm thể hiện như hình
3.2.
ED1
ED2
AP
Internet

Thingspeak

57

58

Hình 3.2. Một số hình ảnh hệ thống thử nghiệm

3.2. CÁC KỊCH BẢN THỬ NGHIỆM
3.2.1. Bảng các kịch bản thử nghiệm
Bảng 1:
STT Mã Tên kịch bản TN Ghi chú
1 TN01 Thu thập dữ liệu môi trường đầu cuối
2 TN02 Khởi tạo Thingspeak
3 TN03 Kết nối ED với Thingspeak
4 TN04 Quét thu dữ liệu trên đầu cuối và gửi tới Thingspeak
5 TN05 Hiển thị dữ liệu môi trường trên Thingspeak với PC
6 TN06 Quét hiển thị dữ liệu với nhiều ED

3.2.2. Một số kịch bản thử nghiệm
3.2.2.1. Kịch bản TN01
Mô tả: Thực hiện khảo tạo một thiết bị đầu cuối
Bước 1: Kết nối thiết bị đầu cuối với PC
Bước 2: Khởi tạo môi trường Arduino Studio và chương trình Test
Bước 3: Chạy chương trình test
Bước 4: Cấp nguồn thiết bị đầu cuối
Bước 5: Đầu cuối test thành công, kết quả hiển thị trên màn hình test như hình

59

60

61

62

Hình 3.3. Một số hình ảnh kết quả thu được chạy trong mạng cục bộ
3.2.2.2. Kịch bản TN02: Thu thập dữ liệu và truyền về Thingspeak
Bước 1: Khởi động đám mây Thingspeak
Bước 2: Khởi động kênh hệ thống giám sát chất lượng không khí
Bước 3: Khởi động nút thiết bị đầu cuối và kết nối với Thingspeak
Bước 4: Đọc dữ liệu và truyền tới Thingspeak
Bước 5: Thingspeak nhận dữ liệu và hiển thị
Kết quả thử nghiệm thể hiện như hình 3.3

63

64

65

Hình 3.4. Kết quả chạy hệ thống với đám mây Thingspeak

3.3. ĐÁNH GIÁ THỰC NGHIỆM
Đề tài đã tiến hành nhiều thử nghiểm và mỗi thử nghiệm chạy với các điều kiện
môi trường khác nhau. Kết quả thực nghiệm thu được ra số liệu để có thể đánh
giá cơ bản được mức độ chất lượng không khí.

3.4. KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 đề tài đã tiến hành xây dựng mô hình thử nghiệm, thiết kế các kịch bản
thử nghiệm, tiến hành thực hiện thử nghiệm và thu thập kết quả thử nghiệm với
nhiều kịch bản khác nhau và cuối cùng thực hiện xem xét và đánh giá hệ thống đã
được xây dựng ở chương 2. Kết quả thực nghiệm đã chứng tỏ hệ thống hoạt động
như yêu cầu thiết kế, ổn định, và khả thi thực tế.

66

KẾT LUẬN
Trong luận văn, đã được phác thảo một hệ thống giám sát môi trường đáp
ứng các yêu cầu cơ bản như đo lường nhiệt độ, độ ẩm và mức độ ô nhiễm không
khí. Sử dụng ESP32 đã cho phép việc kết nối và thu thập dữ liệu từ các cảm biến
môi trường một cách dễ dàng và linh hoạt.
Trình bày thực trạng ô nhiễm môi trường của toàn cầu và của Hà Nội, để
thấy được mối nguy hại của việc ô nhiễm không khí hiện nay đang rất cấp bách.
Trong đề án đã đi vào tìm hiểu các giao thức và công nghệ điện toán đám
mây của các bên như: Amazon, Google…
Về phần cứng: tìm hiểu chi tiết các thông số kĩ thuật của các modul và các
cảm biến. Những ứng dụng mang lại của các cảm biến đó.
Về phần mềm: Xây dựng các thuật toán cho các modul, kết hợp khởi tạo
giao diện trên thingspeak.
Thingspeak, với khả năng lưu trữ và hiển thị dữ liệu một cách trực quan và
tiện lợi, đã chứng minh vai trò quan trọng trong việc phân tích và theo dõi các chỉ
số môi trường.
Đưa ra các kịch bản thử nghiệm khác nhau cho ra các thông số đánh giá
chính xác.
Một điểm đáng chú ý khác là việc đánh giá về tính tiết kiệm năng lượng và
chi phí của hệ thống. Sự kết hợp giữa việc sử dụng vi mạch ESP32 và cách tiếp
cận chủ đạo của Thingspeak đã làm giảm thiểu tối đa nhu cầu về nguồn lực và chi
phí, đồng thời vẫn đảm bảo được chất lượng và tin cậy của dữ liệu thu thập.
Hướng phát triển tiếp theo của đề tài:
Nâng cao khả năng cảnh báo và phản ứng: Phát triển hệ thống cảnh báo tự
động dựa trên dữ liệu thu thập được để cung cấp cảnh báo sớm về các vấn đề liên
quan đến chất lượng không khí, giúp cải thiện khả năng phản ứng và quản lý nguy
cơ.
Mở rộng phạm vi giám sát: Mở rộng hệ thống để bao gồm nhiều vị trí khác
nhau, kết hợp dữ liệu từ nhiều điểm để có cái nhìn toàn diện hơn về chất lượng
không khí trong một khu vực.
Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng và chi phí: Nghiên cứu các biện pháp để tối
ưu hóa tiêu thụ năng lượng và giảm chi phí hoạt động của hệ thống, đặc biệt là
khi mở rộng phạm vi hoặc số lượng các trạm giám sát.
Kết hợp với công nghệ mới: Khám phá và áp dụng các công nghệ mới như
trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện khả năng dự đoán và phân tích dữ liệu từ
hệ thống giám sát.

67

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Greengard, S. (2015). The Internet of Things. MIT Press.
[2] Dogan Ibrahim (2021). ESP32 Development using the Arduino IDE. Elektor.
[3] Hans-Petter Halvorsen, ThingSpeak, http://halvorsen.blog
[4] Michael Margolis, Arduino Cookbook, 2011
[5] Kiran Maraiya, Kamal Kant, Nitin Gupta, Application based Study on
Wireless Sensor Network, International Journal of Computer Application (0975-
8887), Volume 21, No.8, May 2011
[6] Everton Cavalcante, Marcelo Pitanga Alves, An Analysis of Reference
Architectures for the Internet of Things, Corba 2015.
[7] McEwen, A., & Cassimally, H. (2014). Designing the Internet of Things.
Wiley.

hethongg amđưsdsdsdsdsdssdsdsdssat800.pdf

About This Presentation

Slide Content

Tags

Categories

Download

Quick Actions

Statistics

Related Slideshows

hethongg amđưsdsdsdsdsdssdsdsdssat800.pdf

About This Presentation

Slide Content

Slide 1

Slide 2

Slide 3

Slide 4

Slide 5

Slide 6

Slide 7

Slide 8

Slide 9

Slide 10

Slide 11

Slide 12

Slide 13

Slide 14

Slide 15

Slide 16

Slide 17

Slide 18

Slide 19

Slide 20

Slide 21

Slide 22

Slide 23

Slide 24

Slide 25

Slide 26

Slide 27

Slide 28

Slide 29

Slide 30

Slide 31

Slide 32

Slide 33

Slide 34

Slide 35

Slide 36

Slide 37

Slide 38

Slide 39

Slide 40

Slide 41

Slide 42

Slide 43

Slide 44

Slide 45

Slide 46

Slide 47

Slide 48

Slide 49

Slide 50

Slide 51

Slide 52

Slide 53

Slide 54

Slide 55

Slide 56

Slide 57

Slide 58

Slide 59

Slide 60

Slide 61

Slide 62

Slide 63

Slide 64

Slide 65

Slide 66

Slide 67

Slide 68

Slide 69

Slide 70

Slide 71

Slide 72

Slide 73

Slide 74

Slide 75

Tags

Categories