Khoá luận tốt nghiệm ngành kỹ thuật y sinh thiết kế và thi công thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã cho người cao tuổi

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (16.57 MB, 96 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>BỘ MÔN ĐIỆN TỬCÔNG NGHIỆP – Y SINH </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>BỘ MÔN ĐIỆN TỬCÔNG NGHIỆP – Y SINH </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH

<b>BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – </b>

Họ tên sinh viên 1: Trần Minh Luân MSSV:18129031 Họ tên sinh viên 2: Phạm Kiếm Nhi MSSV:18129040 Chuyên ngành: Điện tử y sinh Mã ngành:7520212D Hệ đào tạo: Đại học chính quy Mã hệ:

<b>I. TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG THIẾT BỊ PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO TÉ NGÃ CHO NGƯỜI CAO TUỔI </b>

<b>II. NHIỆM VỤ </b>

1. Các số liệu ban đầu:

- Tài liệu về các phương pháp phát hiện té ngã - Tài liệu về thu thập dữ liệu từ cảm biến gia tốc - Tài liệu về thu thập dữ liệu định vị

- Tài liệu về an toàn trong y tế

- Tài liệu về ngơn ngữ lập trình Arduino 2. Nội dung thực hiện:

- Tìm hiểu về các phương pháp và thuật tốn phát hiện té ngã. - Tìm hiểu và lựa chọn các linh kiện sử dụng trong đề tài - Thiết kế khối và kết nối các khối thành phần

- Lập trình cho vi điều khiển Arduino. - Lắp ráp các linh kiện vào mạch điện.

- Thiết kế mơ hình máy thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã. - Chạy thử nghiệm và hiệu chỉnh hệ thống.

- Viết báo cáo thực hiện. - Bảo vệ đồ án.

<b>III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 25/02/2022 </b>

<b>IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 15/06/2022 V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS. Trần Vi Đô </b>

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

<b>LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP </b>

Họ tên sinh viên: Trần Minh Luân MSSV: 18129031 Lớp: 181290A

Họ tên sinh viên: Phạm Kiếm Nhi MSSV: 18129040 Lớp: 181290A

<b>TÊN ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG THIẾT BỊ PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO </b>

<b>TÉ NGÃ CHO NGƯỜI CAO TUỔI </b>

Tuần 1 (21/2 – 27/2)

- Nhận thư mời hướng dẫn Khoá luận tốt nghiệp - Gặp GVHD để được phổ biến các yêu cầu về khoá

- Nộp đề cương cho Khoa

- Tìm hiểu về các phương pháp phát hiện té ngã - Tìm hiểu về cảm biến gia tốc kết hợp con quay hồi chuyển

Tuần 4

(14/3 – 20/3) <sup>- Tìm hiểu về module sim/GPS </sup> - Thiết kế sơ đồ khối hệ thống

- Tiến hành mua linh kiện được sử dụng trong đề tài Tuần 5

(21/3- 27/3)

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

Tuần 6

(28/3 – 3/4) - Vẽ lưu đồ và lắp mạch khối cảm biến trên Testboard - Viết chương trình, chạy thử nghiệm và hiệu chỉnh

- Thiết kế và xây dựng khối nguồn

- Nghiên cứu tích hợp thêm tính năng đo nhịp tim. - Thiết kế vỏ thiết bị và dây nịch thiết bị trước ngực

- Hoàn thiện bài báo cáo - Hồn thiện quyển tóm tắt - Thiết kế Slide báo cáo Tuần 15

(31/5 – 5/6) <sup>- Hoàn thiện bài báo cáo và gửi cho GVHD để xem </sup> xét góp ý chỉnh sửa trước khi in ra và báo cáo

- Nộp quyển báo cáo KLTN Tuần 16

(6/6 – 12/6)

GV HƯỚNG DẪN (Ký và ghi rõ họ và tên)

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<b>LỜI CAM ĐOAN </b>

Chúng tôi xin cam đoan rằng đề tài Khóa Luận Tốt Nghiệp “THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG THIẾT BỊ PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO TÉ NGÃ CHO NGƯỜI CAO TUỔI” là thành quả nghiên cứu của bản thân và GVHD TS. Trần Vi Đô dựa vào một số tài liệu trước đó và khơng sao chép từ tài liệu hay cơng trình đã có trước đó. Những phần có sử dụng tài liệu tham khảo có trong đồ án đã được liệt kê và nêu rõ ra tại phần tài liệu tham khảo. Đồng thời những số liệu hay kết quả trình bày trong đồ án đều mang tính chất trung thực, không sao chép, đạo nhái.

Nếu như sai tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm và chịu tất cả các kỷ luật của bộ môn cũng như nhà trường đề ra.

Người thực hiện đề tài

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<b>LỜI CẢM ƠN </b>

Trong suốt q trình nghiên cứu và hồn thành sản phẩm, nhóm ln được sự quan tâm, hướng dẫn và giúp đỡ tận tình của các thầy, cô trong khoa Điện – Điện tử cùng với sự ủng hộ và hỗ trợ hết mình của bạn bè, anh chị khố trước.

Lời đầu tiên, nhóm xin được bày tỏ lịng chân thành đến các thầy, cơ khoa Điện – Điện tử cũng như các bạn bè, anh chị khố trước đã tận tình giúp đỡ chúng tơi trong suốt q trình thực hành đồ án.

Đặc biệt, nhóm xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Trần Vi Đô – Giảng viên bộ môn Điện tử Công Nghiệp - Y sinh đã trực tiếp hướng dẫn, giúp đỡ chúng tơi hồn thành tốt đề tài này.

Và cuối cùng, xin cảm ơn đến gia đình và người thân đã là niềm động lực to lớn cho chúng tôi, luôn động viên và cổ vũ chúng tơi trong suốt q trình học tập tại trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp.Hồ Chí Minh cũng như trong suốt q trình thực hiện đề tài này.

<b>Xin chân thành cảm ơn! </b>

Tp.Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 06 năm 2022 Người thực hiện đề tài

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

<i>2.1.1 Phương pháp phát hiện ngã bằng camera ... 5 </i>

<i>2.1.2 Phương pháp phát hiện ngã bằng âm thanh ... 7 </i>

<i>2.1.3 Phương pháp phát hiện ngã bằng động học ... 8 </i>

<i>2.1.4 Phương hướng trong không gian ... 10 </i>

<i>2.1.5 Chuyển động trong không gian ... 12 </i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

<i>2.2.5 Module GPS NEO7M ... 21 </i>

2.3 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ARDUINO IDE ... 23

<i>2.3.1 Giới thiệu phần mềm Arduino IDE ... 23 </i>

<i>2.3.2 Cách cài đặt phần mềm Arduino IDE ... 24 </i>

<i>2.3.3 Cách nạp chương trình đã viết vào Arduino ... 25 </i>

<b>Chương 3: TÍNH TỐN VÀ THIẾT KẾ ... 28 </b>

4.4 TÀI LIỆU HƯỚNG DẪN SỬ DỤNG VÀ THAO TÁC: ... 56

<b>Chương 5. KẾT QUẢ - NHẬN XÉT - ĐÁNH GIÁ ... 57 </b>

5.1 KẾT QUẢ ... 57

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<b> DANH MỤC HÌNH ẢNH </b>

Hình 2.1 Ba phương pháp phát hiện té ngã ... 5

Hình 2.2 Nhận dạng tư thế khi ngã ... 6

Hình 2.3 Thuật tốn cho phương pháp sử dụng camera. ... 7

Hình 2.4 Cấu trúc mảng Micro âm thanh dạng trịn. ... 8

Hình 2.5 Các yếu tố của phương pháp động học ... 9

Hình 2.6 Gia tốc ở ngực và đùi trong hoạt động hằng ngày [14] ... 10

Hình 2.7 Các hệ trục tọa độ khơng gian 3 chiều ... 11

Hình 2.8 Các góc Euler trong khơng gian 3 chiều ... 11

Hình 2.9 Biểu diễn Roll, Picth, Yaw trong không gian. ... 12

Hình 2.10 Chuyển động cơ thể người theo Roll, Pitch, Yaw ... 12

Hình 2.11 Cảm biến gia tốc + con quay hồi chuyển MPU 6050 ... 13

Hình 2.12 Bảng mạch Arduino Uno R3 ... 17

Hình 2.13 Sơ đồ chân Arduino Uno R3 ... 17

Hình 2.15 Module SIM800L và Ang ten ... 19

Hình 2.16 Cấu tạo mặt sau module Sim 800L ... 20

Hình 2.17 Mạch cịi Buzzer ... 21

Hình 2.18 Module GPS NEO 7M ... 22

Hình 2.19 Pin 6800mAh dùng cho các mạch điều khiển ... 23

Hình 2.20 Phần mềm Arduino IDE ... 23

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Hình 2.21 Giao diện phần mềm Arduino IDE ... 24

Hình 2.22 Giao diện Arduino Setup ... 24

Hình 2.23 Giao diện khi cài đặt thành cơng IDE ... 25

Hình 4.1 Thiết kế mạch trên proteus ... 38

Hình 4.2 Lắp ráp linh kiện trên board đồng ... 39

Hình 4.3 Cấu tạo bên ngồi thiêt bị ... 40

Hình 4.4 Bộ sạc pin Lion 18650 ... 40

Hình 4.5 Lưu đồ giải thuật chương trình chính ... 41

Hình 4.6 Lưu đồ tính Offset MPU ... 42

Hình 4.7 Lưu đồ đọc tin nhắn đến ... 42

Hình 4.9 Lưu đồ tính toạ độ ... 43

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

Hình 4.8 Lưu đồ gửi tin nhắn ... 43

Hình 4.10 Lưu đồ đọc và tính tốn dữ liệu MPU ... 44

Hình 4.11 Giá trị gia tốc các trục và tổng gia tốc của cảm biến khi nằm ngang ... 45

Hình 4.12 Tín hiệu gia tốc các trục và tổng gia tốc khi cảm biến nằm ngang ... 46

Hình 4.13 Các góc quay của cảm biến trên mặt phẳng ngang ... 46

Hình 4.14 Giá trị các góc khi đặt cảm biến trên cơ thể người đang đứng ... 47

Hình 4.15 Tín hiệu các góc khi đặt cảm biến trên cơ thể người đang đứng ... 47

Hình 4.16 Giá trị gia tốc và góc chúc (trục Y) khi người đang đứng ... 48

Hình 4.17 Mơ phỏng hành động ngã về sau ... 49

Hình 4.18 Dạng sóng tín hiệu của cảm biến khi ngã về sau ... 49

Hình 4.19 Mơ phỏng hành động ngã về trước ... 50

Hình 4.20 Dạng sóng tín hiệu của cảm biến khi ngã về trước ... 51

Hình 4.21 Mô phỏng tư thế ngã nghiêng sang trái ... 52

Hình 4.22 Dạng tín hiệu trên trục X và Y khi ngã nghiêng sang trái ... 52

Hình 4.23 Mơ phỏng ngã nghiêng sang phải ... 54

Hình 4.24 Dạng tín hiệu trên trục X và Y khi ngã nghiêng sang phải ... 54

Hình 5.1 Bên trong hộp thiết bị ... 58

Hình 5.2 Mặt trước thiết bị ... 58

Hình 5.3 Cạnh phải thiết bị ... 59

Hình 5.4 Tin nhắn cảnh báo khi có hành động ngã ... 60

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

Hình 5.5 Cuộc gọi đến khi nhấn nút khẩn cấp ... 61 Hình 5.6 Tin nhắn chứa định vị vị trí được gởi khi nhấn nút điều khiển ... 61 Hình 5.7 Thực hiện tính sai số vị trí bằng cách đo khoảng cách ... 64

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

<b>DANH MỤC BẢNG </b>

Bảng 2.1 Thông số kỹ thuật con quay hồi chuyển ... 15

Bảng 2.2 Thông số kỹ thuật cảm biến gia tốc ( Accelerometter) ... 16

Bảng 2.3 Các thông số kỹ thuật cơ bản của bảng mạch Arduino Nano ... 18

Bảng 2.4 Trạng thái kết nối của module Sim 800L ... 20

Bảng 2.5 Các chế độ hoạt động và tiêu tốn năng lượng của module SIM800L ... 20

Bảng 3.1 So sánh các vi điều khiển thường sử dụng trong các đề tài ... 29

Bảng 3.2 Các linh kiện sử dụng trong hệ thống: ... 35

Bảng 4.1 Kết quả mô phỏng ngã về sau ... 49

Bảng 4.2 Kết quả mô phỏng ngã về trước ... 51

Bảng 4.3. Kết quả mô phỏng ngã về sang trái ... 53

Bảng 4.4 Kết quả mô phỏng ngã về sang phải ... 55

Bảng 4.5 Gia tốc cực đại trung bình các loại hình thức té ngã ... 55

Bảng 5.1 Kết quả ngã về trước 10 lần ... 62

Bảng 5.2 Kết quả ngã về sau 10 lần ... 62

Bảng 5.3 Kết quả ngã sang phải 10 lần ... 62

Bảng 5.4 Kết quả ngã về bên trái 10 lần ... 63

Bảng 5.5 Kết quả nhấn nút “KHẨN CẤP” 10 lần ... 63

Bảng 5.6 Kết quả thực hiện các hoạt động khác ... 63

Bảng 5.7 Kết quả thực hiện các các thí nghiệm tính sai số vị trí ... 64

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

<b>TÓM TẮT </b>

Vấn đề sức khoẻ của người cao tuổi luôn là một vấn đề lớn luôn đè nặng trên vai những người trẻ và những người thân trong gia đình. Té ngã là nỗi ám ảnh đối với người già lẫn cả người trẻ việc té ngã không những làm ảnh hưởng đến sức khoẻ người cao tuổi một cách nghiêm trọng như tai biến, gãy tay chân, chấn thương sọ não mà nguy hiểm hơn là tử vong nếu không được phát hiện và sơ cứu kịp thời. Một thiết bị có thể phát hiện kịp thời và cảnh báo đúng lúc sẽ giúp hạn chế những hậu quả do té ngã gây ra.

Do đó chúng em đã nghiên cứu, tìm hiểu về các bài viết về việc phát hiện và cảnh báo té ngã bằng nhiều phương pháp, chúng em đã chọn thực hiện đề tài “THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG THIẾT BỊ PHÁT HIỆN VÀ CẢNH BÁO TÉ NGÃ CHO NGƯỜI CAO TUỔI” bằng phương pháp động học để thiết bị có chi phí thấp và có thể đeo trên người để phát hiện ngã trong môi trường trong nhà và ngoài trời.

Đề tài sử dụng vi điều khiển Arduino để dễ dàng lâp trình. Thiết bị sử dụng các cảm biến phát hiện như cảm biến gia tốc cùng con quay hồi chuyển phát hiện hành động ngã và module SIM/GPS thu thập dữ liệu định vị người bị ngã đồng thời gửi thông báo tin nhắn kèm vị trí đến điện thoại người thân đã được đăng ký, phát âm cảnh báo tại chỗ qua loa.

Nhóm đã nghiên cứu và thi cơng được mơ hình thiết bị cảnh báo té ngã dùng cho người cao tuổi đáp ứng được với những mục tiêu ban đầu của đề tài. Thiết bị hoạt động tương đối ổn định, thực hiện phát loa cảnh báo tại chỗ đồng thời gửi tin nhắn cảnh báo kèm theo định vị người ngã đến người thân, có thể lấy được vị trí người đeo bằng tin nhắn theo cú pháp và thực hiện cuộc gọi khẩn cấp và phát loa tại chỗ trong trường hợp xảy ra hành động ngã nhưng thiết bị không phát ra cảnh báo.

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

<b>Chương 1. TỔNG QUAN </b>

Hiện nay, nhu cầu cảnh báo y tế và chăm sóc sức khoẻ được xây dựng từ những hệ thống điện tử đang được phát triển một cách rộng rãi đặc biệt là dùng cho người cao tuổi. Có nhiều nguyên nhân ảnh hưởng đến sức khoẻ của người cao tuổi như tim mạch, cao huyết áp, tiểu đường, đột quỵ, tai biến trong đó té ngã là một trong những nguyên nhân chính gây ra tổn thương tâm lý và sinh lý dẫn đến những chấn thương nghiêm trọng để lại những di chứng nặng nề như gãy tay chân, chấn thương sọ não và thậm chí tử vong nếu khơng được phát hiện và cấp cứu kịp thời. Việc phát hiện té ngã sớm có thể giúp người nhà, người chăm sóc hay nhân viên y tế đến một cách kịp thời và có thể giúp hạn chế hậu quả do té ngã gây ra.

Theo thống kê của Hội đồng lão khoa quốc gia của Hoa Kỳ (National Council on Aging - NCOA), cứ bốn người từ 65 tuổi trở lên thì có một người bị té ngã trong một năm [1]. Một thống kê khác của Altman và các cộng sự cho thấy tỷ lệ người cao tuổi bị té ngã trong năm là khoảng 28% – 35% đối với những người có tuổi từ 65 tuổi trở lên và 32% – 42% đối với những người có tuổi trên 75. Hơn 15% trong số đó bị té ngã 2 lần trong năm. Tại Việt Nam, ước tính có khoảng 1.5 - 1.9 triệu người già bị té ngã mỗi năm và 5% số đó phải nhập viện vì các chấn thương [2]. Té ngã dẫn đến hơn 3 triệu người bị thương được điều trị tại các khoa cấp cứu hàng nằm, bao gồm hơn 800.000 ca nhập viện và hơn 32.000 ca tử vong theo báo cáo của Trung tâm thương tích CDC [3].

Từ những điều cấp thiết trên, những hệ thống và thiết bị phát hiện té ngã đã được nhiều kỹ sư cũng như các giảng viên tại các trường đại học nghiên cứu và thực hiện như: Hệ thống phân tích hình ảnh camera và cảnh báo người ngã do PGS.TS Lê Thanh Hà cùng các cộng sự tại trường Đại học Công nghệ, ĐHQG Hà Nội thực hiện [4]. Hệ thống phát hiện té ngã dựa trên nhận dạng tư thế trong môi trường nhà thông minh do Miao Yu và cộng sự thực hiện [5]. Các hệ thống này sử dụng camera theo dõi hành động của con người và sử dụng thuật toán xử lý ảnh để phát hiện xem người đó có té ngã hay khơng, hệ thống mang lại độ chính xác cao, tuy nhiên chỉ hoạt động trong môi trường

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

phịng và nhà có lắp camera, và rất khó để lập trình chính xác nếu trong phịng có nhiều người cùng sinh hoạt.

Ngồi những nghiên cứu dùng camera để phát hiện ngã, một số nghiên cứu còn sử dụng âm thanh để phát hiện té ngã như: Hệ thống phát hiện ngã dựa trên một loạt các cảm biến âm thanh. Để phân biệt tiếng ngã, người ta sử dụng độ to và độ cao của âm thanh, hệ thống được thực hiện bởi Popescu và cộng sự [6]. Hay một hệ thống khác phát hiện ngã để theo dõi độ rung của sàn do ngã được thực hiện bởi Alwan và cộng sự [7]. Tuy nhiên các hệ thống này rất khó có độ chính xác cao vì các tạp âm.

Vấn đề đặt ra là làm sao để có một thiết bị có thể hoạt động ở bất cứ môi trường nào và làm giảm ảnh hưởng của các yếu tố như âm thanh, ánh sáng và con người, mang lại độ chính xác tin cậy. Vì vậy một số nghiên cứu dựa trên phương pháp động học được thực hiện như: Thiết bị phát hiện ngã sử dụng gia tốc kế và con quay hồi chuyển được thực hiện bởi Igual và cộng sự [8] để phân biệt giữa hành vi ngã và các hoạt động hằng ngày thông qua ngưỡng, hay bài báo khoa học “ Thiết bị cảnh báo té ngã cho người lớn tuổi” của các nghiên cứu sinh Nguyễn Thị Nga, Đào Thị Mơ và Vũ Thanh Hải tại Đại học Thái Bình [9]. Các thiết bị này có độ chính xác cao hoạt động ổn định có thể kết hợp thêm với module GPS để gửi cảnh báo ngã đến người thân hoặc trung tâm y tế qua số điện thoại.

Từ những khảo sát trên cùng với các kiến thức đã được trang bị, nhóm đề tài xin

<b>được thực hiện đề tài “Thiết kế và thi công thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã cho </b>

<b>người cao tuổi”. Sử dụng cảm biến gia tốc xác định gia tốc của người sử dụng để phân </b>

biệt giữa hành vi té ngã và các sinh hoạt thường ngày đồng thời sử dụng con quay hồi chuyển xác định góc độ của người đó so với mặt phẳng ngang (mặt đất) để xét xem người sử dụng có ngã hay không, định vị nơi té ngã bằng GPS và phát âm thanh cảnh báo tại chỗ đồng thời gửi tin nhắn cảnh báo đến số điện thoại được đặt trước.

Thiết kế và thi công hệ thống cảnh báo té ngã cho người lớn tuổi, hệ thống này sử dụng vi xử điều khiển trung tâm là Arduino Uno kết hợp với cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển đề cảm nhận được hành động ngã (ngã về trước, ngã về sau và ngã nằm

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

nghiêng) của người sử dụng, phát âm thanh cảnh báo tại chỗ bằng buzzer đồng thời định vị được vị trí ngã bằng module GPS và gửi tin nhắn cảnh báo kèm vị trí ngã thơng qua tin nhắn cho người thân bằng module Sim. Trong trường hợp thiết bị không phát hiện được hành vi ngã, và người dùng cịn ý thức có thể thực hiện cuộc gọi khẩn cho số điện thoại được chỉ định trước.

<b>1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU </b>

<b>Trong quá trình thực hiện Khóa luận tốt nghiệp với đề tài “Thiết kế và thi công </b>

<b>thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã cho người cao tuổi”, nhóm thực hiện giải quyết </b>

và hoàn thành những nội dung sau:

<b>- Nội dung 1: Nghiên cứu các phương pháp phát hiện té ngã. </b>

<b>- Nội dung 2: Lựa chọn phương pháp phát hiện và thiết kế sơ đồ khối hệ thống. - Nội dung 3: Lựa chọn các linh kiện và module phù hợp với mục tiêu đề tài. - Nội dung 4: Nghiên cứu, kết nối, xây dựng hệ thống phát hiện té ngã và thu thập </b>

dữ liệu.

<b>- Nội dung 5: Nghiên cứu, kết nối, xây dựng hệ thống cảnh báo, GPS và thu thập </b>

dữ liệu.

<b>- Nội dung 6: Thi công phần cứng và vỏ thiết bị. </b>

<b>- Nội dung 7: Chạy thử nghiệm và hiệu chỉnh hệ thống. - Nội dung 8: Viết báo cáo thực hiện. </b>

<b>- Nội dung 9: Bảo vệ luận án tốt nghiệp. </b>

Các thông số giới hạn của đề tài bao gồm:

• Chức năng gọi cảnh báo và gửi cảnh báo kèm thơng tin vị trí người bị ngã đến số điện thoại đã được đăng kí trước đó.

• Thiết bị hoạt động tốt nhất khi ngoài trời, kém hơn khi trong nhà.

• Thiết bị được đeo trước ngực,bụng có trọng lượng nhẹ, kích thước 10 x 8 cm.

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

<b>Chương 1: Tổng quan </b>

Chương này trình bày các vấn đề về lý do chọn đề tài, mục tiêu, nội dung thực hiện, các thông số giới hạn của thiết bị và bố cục của bài luận tốt nghiệp.

<b>Chương 2: Cơ sở lý thuyết </b>

Chương này trình bày các cơ sở lý thuyết về phương pháp phát hiện té ngã, công thức tính tốn giá trị nguỡng các số liệu thu được từ các hành động sinh hoạt thường ngày và các hành động ngã, các linh kiện, module cần thiết được sử dụng trong đồ.

<b>Chương 3: Tính tốn và thiết kế </b>

Chương này trình bày các kết quả tính toán số liệu thu thập của các hành động ngã, các hành động sinh hoạt thường ngày và kết quả của việc xây dựng sơ đồ khối của mơ hình, lựa chọn các linh kiện, module cần thiết cho từng khối, thiết kế từng khối riêng biệt, vẽ mạch nguyên lý kết nối các khối với nhau thành một hệ thống hồn chỉnh.

<b>Chương 4: Thi cơng hệ thống </b>

Chương này trình bày các kết quả thực hiện của việc thiết kế từng khối, kết nối

<b>từng khối lại với nhau thành một hệ thống hoàn chỉnh, thiết kế vỏ của thiết bị. </b>

<b>Chương 5: Kết quả, nhận xét và đánh giá </b>

Chương này trình bày kết quả đạt được khi hồn chỉnh mơ hình thiết bị và các kết quả đo đạc thực nghiệm của các hành động của người dùng. Đưa ra những nhận xét về các kết quả đó.

<b>Chương 6: Kết luận và hướng phát triển </b>

Chương này trình bày những kết luận chung tổng quá về đồ án và đưa ra những hướng đi có thể phát triển thêm trong tương lai để sản phẩm được tốt hơn và thương mại hoá chúng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

<b>Chương 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT </b>

<b>2.1 CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN TÉ NGÃ </b>

Một trong những vấn đề người cao tuổi hay gặp phải là té ngã, và hậu quả có thể ảnh hưởng đến tính mạng nếu khơng được phát hiện kịp thời. Thuê y tá và người chăm sóc có thể là lựa chọn tốt nhất để liên tục theo dõi và hỗ trợ các hoạt động sinh hoạt hàng ngày của người cao tuổi, nhưng chi phí sẽ rất đắt. Hơn nữa, người chăm sóc khó có thể liên tục quan sát và giúp đỡ người cao tuổi mọi lúc. Người cao tuổi bị ngã có thể xảy ra khi người chăm sóc không xung quanh để giám sát dẫn đến vấn đề về độ tin cậy. Do đó, một hệ thống phát hiện ngã thông minh đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí được coi như một lựa chọn để trợ giúp người cao tuổi. Các kỹ thuật hiện có được sử dụng để thiết kế hệ thống phát hiện ngã là được phân loại thành ba loại là: Phương pháp dựa trên camera,

<b>phương pháp dựa trên âm thanh và phương pháp dựa trên động học. Hình 2.1 cho thấy </b>

ba phương pháp thường được sử dụng cho hệ thống phát hiện ngã. Mỗi phương pháp đều có những ưu và nhược điểm riêng. Tất cả các cách tiếp cận này giúp giảm thiểu áp lực của y tá và người chăm sóc theo dõi các hoạt động hàng ngày của người cao tuổi.

<b>Hình 2.1 Ba phương pháp phát hiện té ngã </b>

<i><b>2.1.1 Phương pháp phát hiện ngã bằng camera </b></i>

Phương pháp này sử dụng camera và bộ vi điều khiển hoặc máy tính cá nhân (PC) làm máy chủ chuyên dụng. Ý tưởng chung là camera được sử dụng để quay video hoặc hình ảnh trong khi chuyển nó sang PC để phân tích và xử lý hình ảnh, phân đoạn mọi người khỏi nền và do đó là một hệ thống phát hiện ngã. Phương pháp này chỉ yêu cầu thiết lập duy nhất và có thể giám sát nhiều cá nhân.

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

Miao Yu và cộng sự [5] đề xuất một hệ thống phát hiện té ngã bằng phương pháp

<b>dựa trên camera bằng cách thực hiện nhận dạng tư thế như thể hiện trong Hình 2.2. Để </b>

phân đoạn vùng tiền cảnh của một tư thế của con người, thuật tốn loại trừ phơng nền đã được sử dụng cùng với một số xử lý hậu kỳ để cải thiện kết quả trích xuất tư thế con người. Kết quả từ thử nghiệm đạt được tỷ lệ phát hiện ngã cao (97,08%) với khả năng phát hiện cảnh báo sai tối thiểu là 0,8%. Hạn chế của phương pháp này là khó phát hiện ngã khi có nhiều vật thể chuyển động và xảy ra hiện tượng chồng ảnh.

Khawandi và cộng sự [10] đã sử dụng hệ thống giám sát tự động với tính năng nhận dạng khn mặt để phát hiện ngã ở một khu vực nhất định. Hệ thống đã sử dụng webcam để thu thập dữ liệu chẳng hạn như vận tốc chuyển động của một người, vị trí của người đó và khoảng cách giữa người đó và máy ảnh. Dữ liệu đó được sử dụng để thực hiện xử lý hình ảnh nhằm xác định liệu người đó có đang bị ngã hay không.

Phương pháp sử dụng camera ngày càng được tối ưu bằng cách sử dụng một camera đa hướng omni-camera thể chụp ảnh 360° đồng thời trong một lần chụp, điều này giúp loại bỏ vấn đề điểm mù của máy ảnh thông thường, Miaou và cộng sự [11] đã thực hiện hệ thống này. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ nhạy 78% mà không thông tin cá nhân và tăng lên đến 90% với thông tin cá nhân. Hạn chế của hệ thống này là hệ thống yêu cầu người dùng cung cấp thông tin cá nhân như chiều cao, chỉ số BMI sẽ làm tăng chi phí thực hiện.

Foroughi và cộng sự [12] đã phát triển một cách tiếp cận mới cho một hệ thống phát hiện ngã dựa trên về các biến thể hình dạng của con người. Sự kết hợp của hình elip gần đúng phù hợp nhất xung quanh cơ thể con người, biểu đồ chiếu của hình bóng được phân đoạn và những thay đổi theo thời gian của tư thế được sử dụng để thu thập

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

manh mối để phát hiện các hành vi khác nhau. Mặc dù tỷ lệ thành công ở mức 88,08% các vấn đề về chồng ảnhvẫn xảy ra.

<b>Hình 2.3 Thuật tốn cho phương pháp sử dụng camera. </b>

<i><b>2.1.2 Phương pháp phát hiện ngã bằng âm thanh </b></i>

Cảm biến âm thanh và môi trường xung quanh được sử dụng trong phương pháp này để phát hiện té ngã cho người già. Chi phí cho phương pháp này tương đối rẻ so với phương pháp dựa trên camera do phần cứng chi phí thực hiện thấp. Các cảm biến được sử dụng là cảm biến hồng ngoại, cảm biến rung và micrô. Các cảm biến này thu thập dữ liệu và sau đó chuyển nó tới bộ vi điều khiển hoặc PC để xử lý. Phát hiện ngã chỉ được kích hoạt khi dữ liệu được thu thập vượt quá một ngưỡng hoặc điều kiện nhất định được đặt trước.

Yun Li và cộng sự [13] đã thực hiện hệ thống phát hiện ngã Acoustic-FADE bao gồm mảng micrô được sắp xếp theo hình trịn đồng nhất. Khi một âm thanh được phát hiện, acoustic-FADE định vị nguồn phát, tăng cường tín hiệu và phân loại nó là “ngã” hoặc “khơng ngã”. Quy trình bao gồm xác định vị trí, định dạng chùm tín hiệu và độ cao được sử dụng để xác định nguồn âm thanh được tạo ra và tăng độ đặc hiệu cũng như chất lượng của tín hiệu nhận được. Việc phát hiện ngã được thực hiện sau q trình trích xuất và phân loại tính năng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

<b>Hình 2.4 Cấu trúc mảng Micro âm thanh dạng trịn. </b>

Trong hình 2.4, các chấm nhỏ có nhãn từ một đến tám là các micrô đa hướng phân bố đồng đều dọc theo một vịng trịn có bán kính 0,25m. Kết quả từ thử nghiệm kết luận rằng hệ thống không nhạy cảm với sự thay đổi của môi trường âm thanh và vật liệu sàn.

Một hệ thống phát hiện ngã để theo dõi độ rung của sàn do ngã được thực hiện bởi Alwan và cộng sự [7]. Hệ thống sử dụng một cảm biến áp điện được ghép nối với sàn bằng cách sắp xếp lò xo và khối lượng. Kết quả từ thử nghiệm cho thấy 100 phần trăm cảnh báo thực và khơng có cảnh báo sai. Tuy nhiên, điểm hạn chế của phương pháp này là nó chỉ có thể phát hiện ngã khi người cao tuổi ngã xuống tại khu vực cụ thể đó. Hơn nữa, các rung động không thể được phát hiện trên tất cả các loại vật liệu sàn.

Hệ thống phát hiện ngã dựa trên một loạt các cảm biến âm thanh. Để phân biệt tiếng ngã, người ta sử dụng độ to và độ cao của âm thanh. Bước quan trọng nhất là loại bỏ tạp âm bằng cách gắn hai micrô trên trục z thẳng đứng, cách nhau 4 mét. Hệ thống được thực hiện bởi Popescu và cộng sự [6] có thể đạt được 70% mà khơng có báo động giả. Tuy nhiên, với một chút điều chỉnh, hệ thống có thể phát hiện 100% nhưng bị 5 lần báo động sai mỗi giờ. Điều này cho thấy hệ thống không đáng tin cậy trong việc phát

<i><b>2.1.3 Phương pháp phát hiện ngã bằng động học </b></i>

Phương pháp này được sử dụng phổ biến và áp dụng cho thiết bị phát hiện ngã, nó được ưa chuộng hơn do chi phí phần cứng thấp và cảm biến có thể đeo để phát hiện ngã ở môi trường trong nhà hoặc ngoài trời. Cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển được đặt trên một phần cơ thể của người đó để phân biệt té ngã với các hoạt động sinh hoạt hàng ngày. Dữ liệu do gia tốc kế và con quay hồi chuyển thu thập được truyền đến vi điều khiển để xử lý. Vì nó là một thiết bị đeo được, nên phạm vi hoạt động khơng cịn là vấn đề quan trọng.

Một thiết bị phát hiện ngã sử dụng gia tốc kế và con quay hồi chuyển được thực hiện bởi Qiang Li và cộng sự [14]. Chủ yếu có hai dạng hoạt động của con người là tư thế tĩnh và chuyển động. Ví dụ về các tư thế tĩnh là đứng, nằm, ngồi và uốn cong trong khi chuyển động là chuyển động giữa các tư thế tĩnh. Có hai cảm biến đo gia tốc ba trục

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

được đặt lần lượt ở ngực và đùi của người đó để nhận biết tư thế tĩnh của người đó. Kết quả của hệ thống là độ nhạy 91% và độ đặc hiệu 92%. Tuy nhiên, điểm hạn chế của hệ thống này là nó gặp khó khăn trong việc phân biệt nhảy lên giường và ngã vào tường với vị trí ngồi.

Nghiên cứu của Igual và cộng sự [8] đã phân biệt các hệ thống dựa trên động học thành hai hệ thống đó là phương pháp dựa trên ngưỡng (TBM) và phương pháp học máy (MLM). Các phương pháp dựa trên ngưỡng đơn giản hơn nhiều so với các phương pháp học máy, do đó chi phí để thực hiện TBM là rẻ so với MLM. Cơ bản của TBM là nó sử dụng ngưỡng để phân biệt sự sụt giảm với các hoạt động sống hàng ngày. MLM yêu cầu một bộ dữ liệu chứa các mẫu ngã và các mẫu hoạt động sống hàng ngày để phân biệt giữa hai loại này, phương pháp này địi hỏi nhiều tính tốn hơn do đó tốn kém hơn.

Lina Tong và cộng sự [15] cũng phát hiện ngã người tự động bằng cách sử dụng gia tốc kế ba trục và con quay hồi chuyển. Để lấy dữ liệu gia tốc, thiết bị phải nhẹ và có thể được đặt ở phía trên của cơ thể người. Khi gia tốc cao hơn ngưỡng nhất định, con quay hồi chuyển sẽ kiểm tra hướng của đối tượng. Thiết bị đi kèm với một nút được sử dụng để loại bỏ phát hiện sai (hoạt động sống hàng ngày được công nhận là ngã). Kết quả từ phương pháp này là hệ thống có phản ứng rất nhanh và ít cảnh báo sai hơn, khơng đáng kể.

<b>Hình 2.5 Các yếu tố của phương pháp động học </b>

Một nghiên cứu đã tích hợp một cảm biến gia tốc ba trục vào thiết bị di động có chức năng GPS để phát hiện té ngã được thực hiện bởi Ying –Wen Bai và cộng sự [16]. Hệ thống này là một thiết bị đơn lẻ có thể phát hiện ngã và cảnh báo cho các cơ sở y tế và người thân gần đó. Hạn chế của hệ thống này là mức tiêu thụ điện năng của điện thoại

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

thông minh tương đối cao, khiến hệ thống chỉ hoạt động trong một khoảng thời gian nhất định.

Ngoài những nghiên cứu kể trên, trong thí nghiệm của Brouke AK và cộng sự [17] về vị trí đặt cảm biến ở đùi và ngực cho thấy độ nhạy là 100% tuy nhiên có nhiều phát hiện sai, nguyên nhân là do đùi và tay thường hoạt động và có gia tốc tuyến tính cao khi đi bộ và chạy. Qua đó cho thấy ngực, bụng là nơi thích hợp nhất để đặt cảm biến.

<b>Hình 2.6 Gia tốc ở ngực và đùi trong hoạt động hằng ngày [14] </b>

Ứng với các yêu cầu đề ra của nhóm là thực hiện một thiết bị cảnh báo té ngã có độ chính xác cao, chi phí thực hiện thấp hoạt động được trong mọi môi trường nhóm lựa chọn phương pháp phát hiện ngã bằng động học cho khóa luận này.

<i><b>2.1.4 Phương hướng trong khơng gian </b></i>

Trong hình học thì phương hướng, góc độ và dáng điệu của một vật (ví dụ một mặt phẳng, một vật thể rắn...) dùng để miêu tả khơng gian chứa vật đó. Trong đó thì phương hướng được đặt ra dựa trên hệ trục tọa độ [18].

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

Trong không gian 2 chiều: Trong khơng gian này thì phương hướng của bất kỳ vật nào (vật rắn, mặt phẳng, vector…) được đo bởi một giá trị duy nhất là góc quay được tạo ra khi vật đó quay [18].

Trong khơng gian 3 chiều: Vị trí và phương hướng trong khơng gian của một vật thể rắn được xác định như một vị trí và phương hướng của một khung tham chiếu trong một khung tham chiếu khác cố định với vật thể, tịnh tiến và quay. Trước hết, sử dụng hai hệ quy chiếu: Hệ cố định Ox<small>0</small>y<small>0</small>z<small>0</small> và hệ động Oxyz gắn chặt với vật chung gốc O. Gọi giao tuyến của mặt phẳng Ox<small>0</small>y<small>0</small> và Oxy là ON, ON gọi là đường nút của vật [19].

<b>Hình 2.7 Các hệ trục tọa độ khơng gian 3 chiều </b>

Góc giữa đường nút ON và trục Ox<small>0</small> là góc 𝛼 là góc tiến động của vật, góc giữa ON và trục Ox là góc 𝛾 là góc quay riêng của vật. Góc giữa trục Oz<small>0</small> và Oz là 𝛽 là góc chương động hay góc túi sai của vật [19].

<b>Hình 2.8 Các góc Euler trong khơng gian 3 chiều </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

<i><b>2.1.5 Chuyển động trong không gian </b></i>

Trong giới hạn của đề tài ta chỉ tìm hiểu về 3 góc được gọi là momen đảo lại, dọc - xuống, nghiêng hay còn được gọi lần lượt là roll, pitch, yaw.

<b>Hình 2.9 Biểu diễn Roll, Picth, Yaw trong khơng gian. </b>

<b>Hình 2.10 Chuyển động cơ thể người theo Roll, Pitch, Yaw </b>

Khi cơ thể người thực hiện nghiêng trái / phải góc Roll thay đổi, khi cơ thể ngã về trước / sau góc Pitch thay đổi, khi cơ thể xoay người góc Yaw thay đổi.

<b>2.2 GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG </b>

Thiết bị phát hiện và cảnh báo té ngã được thực hiện dựa trên cảm biến đo gia tốc MPU 6050 kết nối với vi điều khiển Arduino, định vị nơi té ngã bằng Module GPS và gửi tin nhắn qua điện thoại thông báo vị trí và nhịp tim người té ngã.

Để kháo sát trang thái chuyển động của một vật thì chúng ta cần biết các thơng số như là: Vị trí, vận tốc, gia tốc. Trên thực tế người ta thường hay sử dụng cảm biến

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

gia tốc để khảo sát chuyển động của một vật, một số ứng dụng như xe cân bằng, flycam, máy bay khơng người lái. Có rất nhiều loại cảm biến gia tốc trên thị trường như LSM9DS0, BNO055, MPU – 6050,... mỗi loại cảm biến có ưu nhược điểm riêng và giá thành khác nhau. Nhưng phổ biến nhất, có nhiều ưu điểm và giá thành hợp lý, để phù hợp với đề tài này, chúng tôi chọn cảm biến MPU - 6050.

Module cảm biến MPU - 6050 là cảm biến xử lý chuyển động tích hợp 6 trục: 3 trục gia tốc (tri-axis MEMS Accelerometer), 3 trục con quay hồi chuyển (tri-axis MEMS Gyroscope) và 1 bộ xử lý chuyển động số Digital Motion Processor TM (DMPTM) được sản xuất bởi hãng InvenSense. MPU-6050 cũng được thiết kế để giao tiếp với các vi điều khiển theo chuẩn giao tiếp I2C. Trong MPU-6050 cũng tích hợp sẵn bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) 16-bit. Để theo dõi chính xác sự nhanh chậm của chuyển động, chúng ta có thể chọn phạm vi thang đo của con quay hồi chuyển là ±250, ±500, ±1000, ±2000°/sec tương ứng với phạm vi thang đo của gia tốc kế ±2g, ±4g, ±8g, ±16g.

<b>Hình 2.11 Cảm biến gia tốc + con quay hồi chuyển MPU 6050 a. Thơng số kỹ thuật </b>

• VCC: 3.3V – 5V.

• GND: Mass.

• SCL: Chân SCL trong giao tiếp I2C.

• SDA: Chân SDA trong giao tiếp I2C.

• XDA: Chân dữ liệu (kết nối với cảm biến khác).

• XCL: Chân xung (kết nối với cảm biến khác). • AD0: Bit 0 của địa chỉ I2C.

• IN1: Chân ngắt.

</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">

<b>b. Các đặc trưng của Module cảm biến gia tốc MPU 6050 Đặc trưng của con quay hồi chuyển (Gyroscope): </b>

Ba trục của con quay hồi chuyển trong MPU6050 gồm một số đặc trưng sau: • Ngõ ra số của 3 trục X, Y, Z đều có thể sử dụng ở phạm vi thang đo như ±250,

±500, ±1000, ±2000<small>o</small>/sec.

• Tín hiệu đồng bộ hóa bên ngồi được kết nối với chân FSYNC hỗ trợ đồng bộ hóa hình ảnh, video và GPS.

• Tích hợp ADC 16-bit cho phép lấy mẫu đồng thời.

• Tăng cường độ chính xác và ổn định nhiệt độ nhằm làm giảm sự hiệu chỉnh của

<b>Đặc trưng của cảm biến gia tốc (Accelerometer): </b>

• Ngõ ra số của 3 trục cho phép lập trình với thang đo ±2g, ±4g, ±8g, ±16g. • Tích hợp ADC 16-bit cho phép lấy mẫu đồng thời.

• Dịng hoạt động: 500μA.

• Dịng hoạt động ở công suất thấp: 10μA tại 1.25Hz, 20μA tại 5Hz, 60μA tại 20Hz, 110μA tại 40Hz.

• Phát hiện hướng và điều hướng.

• Ngắt (interrupt).

<b>Đặc trưng khác: </b>

• 9 Trục Montion Fusion nằm trên chip Digital Montion Processer (DMP).

• Giao tiếp I2C hỗ trợ đọc dữ liệu từ các cảm biến ngồi.

• Dịng hoạt động là 3.9mA khi tất cả 6 trục của cảm biến và DMP được sử dụng.

• Điện áp VDD nằm trong khoản 2.375 Volt đến 3.46 Volt.

</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">

• Điện áp tham chiếu VLOGIC hỗ trợ nhiều giải điện áp để giao tiếp I2C.

• Bộ đệm FIFO 1024 byte giảm mức tiêu thụ điện năng bằng cách cho phép bộ xử lý máy chủ đọc dữ liệu từng khối và sau đó chuyển sang chế độ năng lượng thấp khi MPU thu thập dữ liệu nhiều hơn.

• Cảm biến nhiệt độ cho ngõ ra số.

• Có thế sử dụng bộ lọc kỹ thuật số cho gyroscope, accelerometer và cảm biến nhiệt độ.

• Sử dụng Fast Mode tần số 400 kHz để giao tiếp nhanh với tất cả thanh ghi.

<b>c. Đặc điểm thông số kỹ thuật cảm biến MPU 6050 </b>

<b>Thông số kỹ thuật của con quay hồi chuyển ( Gyroscope) </b>

<i>Bảng 2.1 Thông số kỹ thuật con quay hồi chuyển </i>

Tham số Điều kiện Min Đặc trưng Max Đơn vị

Hệ số độ nhạy thang đo FS_SEL=0

<b>Tần số cơ học của con quay hồi chuyển </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">

<b>Thông số kỹ thuật của cảm biến gia tốc ( Accelerometter) </b>

<i>Bảng 2.2 Thông số kỹ thuật cảm biến gia tốc ( Accelerometter) </i>

Tham số Điều kiện Min Đặc trưng Max Đơn vị

Hệ số độ nhạy thang đo FS_SEL=0

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

Arduino Uno R3 là một mạch vi điều khiển nguồn mở thế hệ thứ 3 sử dụng vi điều khiển Atmega328.

<b>Hình 2.12 Bảng mạch Arduino Uno R3 </b>

Mạch có khả năng lặp trình cho các ứng dụng điều khiển từ đơn giản đến phức tạp do được trang bị cấu hình mạnh cho các loại bộ nhớ ROM, RAM và Flash. Bảng mạch có các bộ chân I/O Digital và Analog có thể giao tiếp với các bảng mạch mở rộng khác.

<b>Hình 2.13 Sơ đồ chân Arduino Uno R3 a. Chức năng các chân </b>

<b>• Các chân Serial: Chân 0 (RX) và chân 1 (TX). Các chân này được sử dụng đển </b>

nhận (RX) và truyền (TX) dữ liệu nối tiếp TTL.

</div><span class="text_page_counter">Trang 34</span><div class="page_container" data-page="34">

cạnh tăng hoặc giảm hoặc thay đổi giá trị.

này có thể cấp đầu ra PWM 8 bit kèm chức năng AnalogWrite.

<b>• Các chân SPI (Giao tiếp ngoại vi): Chân 10 – SS, chân 11 – MOSI, chân 12 – </b>

MISO và chân 13 – SCK. Các chân này hỗ trợ giao tiếp SPI bằng cách sử dụng thư viện SPI.

giao tiếp TWI bằng thư viện Wire.

<b>• Các chân AREF (Tham chiếu Analog): Điện áp tham chiếu cho các đầu vào </b>

tương tự.

<b>b. Thông số kỹ thuật </b>

<i>Bảng 2.3 Các thông số kỹ thuật cơ bản của bảng mạch Arduino Nano </i>

Vi điều khiển Atmega328 8 bit

Điện áp vào khuyên dùng 7 VDC ~ 12 VDC Điện áp vào giới hạn 6 VDC ~ 20 VDC

Số chân Digital I/O 14 chân trong đó có 6 chân PWM Số chân Analog 6 chân có độ phân giải 10 bit Dòng tối đa trên mỗi chân I/O 30 mA

Dòng ra tối đa 3.3V – 50mA, 5V – 500mA

</div><span class="text_page_counter">Trang 35</span><div class="page_container" data-page="35">

Nguồn điện Jack DC và cổng USB

Module SIM800L GSM / GPRS là một modem GSM thu nhỏ có thể được tích hợp vào một số lượng lớn các dự án IoT. Ta có thể sử dụng module này để làm hầu hết mọi việc mà điện thoại di động bình thường có thể làm như nhắn tin văn bản SMS, thực hiện hoặc nhận cuộc gọi, kết nối Internet qua GPRS, TCP/IP. Module hỗ trợ mạng GSM/GPRS bốn băng tần, có nghĩa là nó có thể hoạt động ở hầu hết mọi nơi trên thế giới.

<b>Hình 2.15 Module SIM800L và Ang ten </b>

Module cần có angten bên ngoài để kết nối với mạng, một angten xoắn và được hàn trực tiếp vào chân NET trên PCB. Có một ổ cắm SIM ở mặt sau module, mọi thẻ micro SIM đã được kích hoạt sẽ có thể hoạt động một cách bình thường, hướng chính xác để lắp thẻ SIM thường được khắc trên bề mặt của ổ cắm SIM.

</div><span class="text_page_counter">Trang 36</span><div class="page_container" data-page="36">

<b>Hình 2.16 Cấu tạo mặt sau module Sim 800L </b>

<i>Bảng 2.4 Trạng thái kết nối của module Sim 800L </i>

<b>Trạng thái đèn LED Trạng thái kết nối của module </b>

Nhấp nháy sau mỗi 1 giây <sup>Module đang hoạt động nhưng chưa kết nối với </sup> mạng di dộng.

Nhấp nháy sau mỗi 2 giây Kết nối dữ liệu GPRS đang hoạt động.

Nhấp nháy sau mỗi 3 giây <sup>Module đã kết nối với mạng di động, có thể tạo </sup> cuộc gọi và nhận/gửi tin nhắn SMS.

<i>Bảng 2.5 Các chế độ hoạt động và tiêu tốn năng lượng của module SIM800L </i>

• Nguồn cung cấp: 4,2VDC (khuyên dùng 4,2VDC – 1A) • Khe cắm SIM: Micro SIM

</div><span class="text_page_counter">Trang 37</span><div class="page_container" data-page="37">

<i><b>2.2.4 Mạch còi Buzzer</b></i>

Cịi Buzzer 5VDC có tuổi thọ cao, hiệu suất ổn định, chất lượng tốt, được sản xuất nhỏ gọn phù hợp thiết kế với các mạch còi buzzer nhỏ gọn, mạch báo động.

Module NEO – 7M sử dụng board điều khiển của hãng U – BLOCK (Thuỵ Sĩ) mang lại hiệu suất vượt trội với độ nhạy cao và thời gian thu nhận tính hiệu nhanh. Nguồn điện hoạt động của module từ 3.3V – 5V nhưng giao tiếp ở mức 3.3V. Cần có angten để sử dụng module cho bất kỳ loại giao tiếp nào. Vì vậy, module đi kèm với một angten được gắn vào vị trí U.FL như hình 2.20 và angten này có độ nhạy -161 dBm.

</div><span class="text_page_counter">Trang 38</span><div class="page_container" data-page="38">

<b>Hình 2.18 Module GPS NEO 7M </b>

Thơng qua việc thiết lập phầm mềm U – Center, có thể cấu hình thơng số kết nối GPS, thời gian nhấp nháy LED, mức năng lương hoạt động. LED chỉ báo nhấp nháy khi chưa được kết nối theo tần số 1Hz, duty cyle 50%. Sau khi module thu thập được GPS, LED nhấp nháy nhanh hơn theo tần số 5Hz và duty cycle 20%. NEO-7M có độ nhạy tối

<b>đa trong khi vẫn duy trì cơng suất hệ thống thấp. </b>

<b>Thơng số kỹ thuật: </b>

• Nguồn cung cấp 3V – 5V • Thu tín hiệu Ăng – ten bằng sứ • Chỉ báo tín hiệu LED

• Tốc độ Baud 9600

• Dịng hoạt động bình thường 50 mA • Dòng hoạt động (tiết kiệm) 30 mA • Giao tiếp UART, USB, SPI,…

• Dòng trên các chân I/O Tối đa 10 mA • Nhiệt độ hoạt động - 40oC – 85oC

• Chỉ cần 3 vệ tinh là có thể xác định được toạ độ, chỉ cần 4 vệ tinh là có thể xác định được độ cao hiện tại so với mực nước biển.

• Có thể tính tốn ra tốc độ di chuyển, hướng di chuyển của vật thể được gắn

</div><span class="text_page_counter">Trang 39</span><div class="page_container" data-page="39">

• Cảnh báo chống trộm xe máy, định vị cho người già.

Pin 6800mAh thường được sử dụng làm nguồn nuôi cho robot mơ hình, sử dụng trong các mạch sạc pin, box sạc và làm nguồn điện dự trữ khi mất điện. Pin

<b>cho phép sạc lại đến 1000 lần mà khơng làm giảm chất lượng pin. </b>

<b>Hình 2.19 Pin 6800mAh dùng cho các mạch điều khiển 2.3 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ARDUINO IDE </b>

<i><b>2.3.1 Giới thiệu phần mềm Arduino IDE </b></i>

Arduino IDE (Arduino Integrate Development Environment) là một phần mềm với một mã nguồn mở, sử dụng chủ yếu để viết và biên dịch mã vào bo mạch Arduino. Nó bao gồm phần cứng và phần mềm. Phần cứng chứa đến 300,000 board mạch được thiết kế sẵn với các cảm biến, linh kiện. Phần mềm giúp người dùng có thể sử dụng các cảm biến, linh kiện ấy của Arduino một cách linh hoạt phù hợp với mục đích sử dụng [21].

<b>Hình 2.20 Phần mềm Arduino IDE </b>

Khi người dùng viết mã và biên dịch, IDE sẽ tạo file Hex cho mã. File Hex là các file thập phân Hexa được Arduino hiểu và gửi đến bo mạch bằng cáp USB. Mỗi bo

</div><span class="text_page_counter">Trang 40</span><div class="page_container" data-page="40">

Arduino đều được tích hợp một bộ vi điều khiển, bộ vi điều khiển sẽ nhận file Hex và chạy theo mã được viết [21].

<b>Hình 2.21 Giao diện phần mềm Arduino IDE </b>

<i><b>2.3.2 Cách cài đặt phần mềm Arduino IDE </b></i>

Truy cập vào link để tải phần mềm về

<b>Mở file cài đặt vừa tải à Chọn I Agree </b>

<b>Hình 2.22 Giao diện Arduino Setup </b>

<b>Chọn Nextà Install chờ giây lát để tiến hành cài đặt IDE à Close để kết thúc </b>

quá trình cài đặt

</div>