(Luận văn thạc sĩ) tối ưu hóa hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển nhà thông minh dùng giải thuật dự báo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRẦN NGỌC ĐỒN

TỐI ƯU HĨA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT
VÀ ĐIỀU KHIỂN NHÀ THÔNG MINH
DÙNG GIẢI THUẬT DỰ BÁO

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203

S K C0 0 4 6 7 0

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ
TRẦN NGỌC ĐỒN

TỐI ƯU HĨA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU
KHIỂN NHÀ THÔNG MINH DÙNG GIẢI THUẬT DỰ BÁO

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203
Hướng dẫn khoa học
TS. VŨ QUANG HUY

TP. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015


PHẦN A
GIỚI THIỆU
Công nghệ ngày càng phát triển mạnh mẽ, ứng dụng công nghệ đang được áp dụng
rộng rãi cho nhà thông minh ngày càng nhiều và hiện tại tạo cho người dùng sự thuận
tiện, linh hoạt và thoải mái hơn trong cuộc sống. Các hệ thống nhà thông minh phải
được kết nối tập trung thống nhất với nhau giúp bảo trì, quản lý dễ dàng cho người
dùng, đồng thời các thiết bị hạ tầng của nhà thông minh phải tuân theo các tiêu chuẩn
để có thể mở rộng cho các ứng dụng trong tương lai.
Vì vậy, hệ thống nhà thơng minh phải tương thích được các tiêu chuẩn quốc tế hiện
hành và hỗ trợ được cho các công nghệ tương lai. Thêm vào đó hệ thống phải phát
hiện và xử lý các tiêu chuẩn mà người dùng đặt ra hoặc tự xử lý độc lập với các tình
huống nguy hại tức thời để bảo vệ cho hệ thống và các thiết bị bên trong tòa nhà.
Trong luận văn tác giả đưa ra phương pháp xây dựng, thiết kế và tối ưu hệ thống cho
nhà thông minh. Xây dựng hệ thống giám sát có thể theo dõi cảnh báo trên máy tính,
điện thoại, hay máy tính bảng ở trong mạng nội bộ hay bất kỳ đâu hòa mạng Internet.
Hệ thống điều khiển và giám sát được xây dựng dựa trên cơ sở dữ liệu MySQL kết
hợp với thuật toán Machine Learning để phân tích xử lý và đưa ra các kết quả để có
những chỉ dẫn, cảnh báo, khuyến nghị cho ngôi nhà.

ii


QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI
<cập nhật từ trường>

iii

LÝ LỊCH CÁ NHÂN
I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:
Họ & tên: TRẦN NGỌC ĐỒN
Giới tính: Nam
Ngày, tháng, năm sinh: 20/08/1988
Nơi sinh: Phú n
Q qn: Huyện Đơng Hịa, tỉnh Phú n
Dân tộc: Kinh
Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 287 Võ Văn Ngân, phường Linh Chiểu, quận Thủ
Đức, Thành phố Hồ Chí Minh
Điện thoại cơ quan:
Điện thoại nhà riêng:
Fax:
E-mail:
II. Q TRÌNH ĐÀO TẠO:
1. Đại học:
Hệ đào tạo: Chính qui
Thời gian đào tạo từ 09/2006 đến 09/2011
Nơi học (trường, thành phố): Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM
Ngành học: Công nghệ Điện tử - Viễn thông
Tên đồ án, luận án hoặc mơn thi tốt nghiệp: BẢO MẬT MẠNG KHƠNG DÂY
Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: năm 2011,tại Đại học Sư phạm
Kỹ thuật TP.HCM
Người hướng dẫn: Thầy Phan Thanh Toản.
III. Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP
ĐẠI HỌC:
Thời gian

Nơi cơng tác

Cơng việc đảm nhiệm

9/2015 – hiện tại

Công ty Kantar Media

5/2015 – 9/2105

Công ty Viễn thông Miền Nam Kỹ sư hệ thống

10/2013 – 7/2014

Công ty IMS

Kỹ sư kỹ thuật

11/2011 – 10/2013

Trung tâm dữ liệu iGreen

Kỹ sư vận hành

iv

Kỹ sư hệ thống mạng


LỜI CAM ĐOAN

Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố
trong bất kỳ cơng trình nào khác.

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2015

Trần Ngọc Đoàn

v


CẢM TẠ
Người thực hiện đề tài xin chân thành cảm ơn q thầy cơ của Trường đại học Sư
phạm Kỹ thuật đã cung cấp cho người thực hiện kiến thức và mơi trường để hồn
thành luận văn tốt nghiệp, đặc biệt là sự giúp đỡ nhiệt tình của thầy Vũ Quang Huy
đã không ngừng đôn đốc, giúp đỡ, hướng dẫn cho người thực hiện đi đúng hướng.
Và động viên người thực hiện đề tài trong lúc khó khăn nhất.
Người thực hiện đề tài cảm ơn gia đình đã khơng ngừng âm thầm giúp đỡ, làm chỗ
dựa vững chắc để người thực hiện đề tài yên tâm làm luận văn.
Người thực hiện đề tài cảm ơn bạn bè, tập thể lớp cao học 2013 – 2015 A đại học sư
phạm kỹ thuật đã gắn bó suốt thời gian qua hỗ trợ cho đến khi người thực hiện đề tài
hoàn thành luận văn.
Lần nữa tôi xin chân thành cảm ơn.

Người thực hiện đề tài

Trần Ngọc Đoàn

vi

TÓM TẮT
Luận văn “TỐI ƯU HÓA HỆ THỐNG THU THẬP, GIÁM SÁT VÀ ĐIỀU KHIỂN
NHÀ THÔNG MINH DÙNG GIẢI THUẬT DỰ BÁO”, người thực hiện đề tài xây
dựng hệ thống thu thập dữ liệu theo phương pháp Wireless Sensor Network thu thập
các thông tin của ngôi nhà sử dụng các nút trạm kết nối khơng dây về các nút chính
và từ những nút chính này sẽ truyền về hệ thống lưu trữ và giám sát. Hệ thống giám
sát được xây dựng trên mã nguồn mở và nền tảng OSGi giúp dễ dàng cấu hình, mở
rộng hệ thống, tương thích với nhiều chuẩn giao tiếp với nhiều thiết bị hiện hành.
Đồng thời sử dụng môi trường Matlab ứng dụng các giải thuật Machine Learning để
xử lý, phân tích các số liệu đã thu thập được để đưa ra các dự báo cho ngôi nhà. Luận
văn được chia thành 5 phần như sau
Chương 1: Giới thiệu tổng quan nhà thông minh về định nghĩa, lịch sử phát triển,
công nghệ sử dụng và tương lai phát triển của nhà thông minh. Các thành tựu nghiên
cứu trong và ngoài nước đã đạt được và đang áp dụng.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết được áp dụng cho luận văn nhà thông minh của đề tài này
bao gồm giới thiệu các thuật toán áp dụng cho luận văn này, hiểu rõ hơn các công
nghệ hiện đang áp dụng cho nhà thông minh như IoT, WSN,.. giới thiệu giao thức
truyền, vi xử lý và các cảm biến sử dụng cho luận văn này.
Chương 3: Xây dựng mô hình mạng Wireless Sensor Network triển khai cho luận
văn.
Chương 4: Trình bày mơ hình thực nghiệm, hoạt động thực tiễn của mơ hình và các
kết quả mà người thực hiện đề tài đã đạt được.
Chương 5: Kết luận cho đề tài và hướng phát triển cho tương lai.

vii


ABSTRACT
Thesis "OPTIMIZE COLLECTION SYSTEM, MONITORING AND CONTROL

FOR SMARTHOME USE THE PREDICTION ALGORITHM ", the author
implement the project to build a system to collect data in Wireless Sensor Network
methods of collecting information of homes using wireless station nodes on the main
nodes and from the master node will transfer the storage system and monitoring
interface. The monitoring system is built on the OSGi platform makes it easy to
configure and expand the system, with open source compatible with multiple
interfaces with multiple devices. Also using Matlab application environment machine
Learning algorithms to process and analyze the collected data. Thesis is divided into
five sections as follows:
Chapter 1: Introduction to the smart home of the definition, historical development,
technology use and future development of the smart home. The research
achievements in reached and applied.
Chapter 2: The theory is applied to this thesis include algorithms , a better
understanding of the technology currently being used for smart home IoT, WSN,..
Introduce communication protocols, microprocessors and sensors used for this thesis.
Chapter 3: Building Wireless Sensor Network model for deploying thesis.
Chapter 4: Present the result of the experimental on a real smart home, operation of
the model and the results already achieved.
Chapter 5: Conclusions for thesis and development for study in future.

viii


MỤC LỤC
PHẦN A GIỚI THIỆU............................................................................................... ii
QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI ................................................................................. iii
LÝ LỊCH CÁ NHÂN ................................................................................................ iv
LỜI CAM ĐOAN .......................................................................................................v
CẢM TẠ ................................................................................................................... vi
TÓM TẮT ................................................................................................................ vii

ABSTRACT ............................................................................................................ viii
MỤC LỤC ................................................................................................................. ix
DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT ............................................................................... xi
DANH SÁCH CÁC HÌNH ..................................................................................... xiii
DANH SÁCH CÁC BẢNG ......................................................................................xv
PHẦN B NỘI DUNG..................................................................................................1
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ....................................................................................2
1.1. Tổng quan về hướng nghiên cứu..................................................................2
1.2. Tính cấp thiết của khoa học đề tài................................................................6
1.3. Mục đích nghiên cứu, khách thể và đối tượng nghiên cứu ..........................6
1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn đề tài ......................................................6
1.5. Phương pháp nghiên cứu..............................................................................6
CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................8
2.1. Thuật toán Learning Machine ......................................................................8
2.2. Internet of Thing (IoT) ...............................................................................17
2.3. Mã nguồn mở openHab ..............................................................................19

ix


2.4. MQTT ........................................................................................................20
2.5. Cơ sở dữ liệu MySql ..................................................................................22
2.6. Kết hợp Matlab để xử lý cho Internet of Thing trong Smarthome ............22
2.7. Tóm tắt chương ..........................................................................................26
CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG MƠ HÌNH .................................................................28
3.1. Mơ hình nhà thơng minh ............................................................................28
3.2. Giải thuật cho từng thiết hệ thống ..............................................................29
3.3. Xây dựng hệ thống Mạng cảm biến không dây WSN với Vi điều khiển
Arduino và thiết bị truyền nhận khơng dây nRF24L01+ ..................................32
3.4. Tóm tắt chương ..........................................................................................36

CHƯƠNG 4 MƠ HÌNH THỰC NGHIỆM ...........................................................37
4.1. Giới thiệu mơ hình .....................................................................................37
4.2. Hoạt động ...................................................................................................41
4.3. Kết quả đạt được ........................................................................................49
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .......................................50
5.1. KẾT LUẬN ................................................................................................50
5.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN .............................................................................51
TÀI LIỆU THAM KHẢO .........................................................................................52
PHỤ LỤC ..................................................................................................................55
Phụ lục 1. Chương trình chính Matlab ..............................................................55
Phụ lục 2. Chương trình OpenHAB ..................................................................58
Phụ lục 3. Sử dụng MySQL ODBC Kết nối MySQL tới Matlab .....................65
Phụ lục 4. Thông tin kỹ thuật các thiết bị được xây dựng trong mơ hình ........69

x


DANH SÁCH CHỮ VIẾT TẮT
AP
API
App
C&C
COM
DC
Eclipse IDE
EEPROM
GFSK
GHz
GPIO
GPU

HD
HDMI
I/O
IC
IEEE
IN
IoTs
IR
ISP
JVM
Kb
LAN
LED
MBits/s
MHz
MMC
MQTT
OASIS
OSGi
PCB
RFID
UART

Access Point
Application Programming Interface
Application
Command and Control
Common relay interface
Direct Current
Integrated Development Environment

Electricity Erasable Programmable Read
Only Memory
Gaussian frequency-shift keying
Gigahertz
General Purpose Input/output pin
Graphic Processing Unit
High Definition
High Definition Multimedia Interface
Input Output
Integrated Circuit
Institute of Electrical and Electronics
Engineers Standards Association
Input
The Internet of Things
Infrared
Internet Service Provider
Java Virtual Machine
kilobyte
Local Area Network
Light Emitting Diode
Mega Bits per second
Megahertz
Memory Management Controller
Message Queuing Telemetry Transport
Organization for the Advancement of
Structured Information
Standards
Open Services Gateway Initiative
Printed Circuit Board
Radio Frequency Identification

Universal Asynchronous
Receiver/Transmitter

xi


USB
Wi-Fi
WMN
WSN

Universal Serial Bus
Wireless local area network
Wireless Mesh Network
Wireless Sensor Network

xii


DANH SÁCH CÁC HÌNH
HÌNH

TRANG

Hình 1.1 Tổng quan sơ đồ hệ thống ...........................................................................3
Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc dạng quyết định dạng cây [7]. .............................................8
Hình 2.2 Hình minh họa về cách tính tốn theo Gini-index. Các ưu tiên được chia
theo Gini-index chia tách, nơi các lớp được tách ra [8]. .............................................9
Hình 2.3 Ví dụ về một mạng lưới Neural với 1 lớp ẩn. Số lượng các đầu vào là 4, số
lượng tế bào thần kinh ẩn là 5, và số lượng các tế bào thần kinh đầu ra là 3 [9]......11

Hình 2.4 Hai hàm kích hoạt phổ biến cho mạng Neural [9]. ...................................13
Hình 2.5 Kết nối "Things" với con người. Nguồn : Cisco & Internet World Stats .17
Hình 2.6 Kết nối các thiết bị của con người với “Things” [11] ...............................18
Hình 2.7 Ứng dụng các chuẩn không dây cho IoT Nguồn: Emerging Trends in
Wireless in the Era of IoT .........................................................................................19
Hình 2.8 Ứng dụng của openHAB [12]. ..................................................................19
Hình 2.9 Tổng quan cấu trúc của open Hab [12] .....................................................20
Hình 2.10 Giao thức MQTT. Nguồn : mqtt.org .......................................................21
Hình 2.11 Ứng dụng mơ hình IoT trong Matlab [16] ..............................................23
Hình 2.12 Thiết lập các điểm nút cho hệ thống IoT [16] .........................................24
Hình 2.13 Tổng hợp, và truy cập vào dữ liệu của hệ thống IoT [16] .......................25
Hình 2.14 Phân tích dữ liệu IoT và xây dựng thuật tốn dự báo [16] ......................26
Hình 3.1 Mơ hình thực nghiệm Smarthome .............................................................28
Hình 3.2 Lưu đồ hệ thống an ninh giám sát .............................................................30
Hình 3.3 Lưu đồ hệ thống phịng cháy chữa cháy....................................................31
Hình 3.4 Mơ hình mạng cảm biến khơng dây với nRF24L01+ [17]........................33
Hình 3.5 Sơ đồ cấu trúc gói dữ liệu truyền của NRF24L01+[17]. ...........................33
Hình 3.6 Đụng độ xảy ra khi nhận cùng một lúc hai gói tin từ hai Node [17].........35
Hình 3.7 Hỗ trợ của NRF24L01+ cho mơ hình WSN [17]. .....................................36

xiii


Hình 4.1 Mơ hình thực tế .........................................................................................37
Hình 4.2 Q trình truyền nhận thơng tin thời gian thực .........................................38
Hình 4.3 Sơ đồ kết nối Vi xử lý Client Arduino Uno kết nối với các cảm biến ......39
Hình 4.4 Sơ đồ kết nối vi xử lý Master Arduino Mega 2560 ...................................39
Hình 4.5 Giao diện web giám sát và điều khiển .......................................................41
Hình 4.6. Hình mơ tả dữ liệu được nhận từ vi điều khiển trung tâm từ các vi điều
khiển phụ. ..................................................................................................................43

Hình 4.7. Hình biểu diễn dữ liệu được truyền bởi một vi xử lý trạm ......................44
Hình 4.8 Cảnh báo qua mail .....................................................................................45
Hình 4.9 Cảnh báo qua mạng xã hội twitter. ............................................................45
Hình 4.10 Cảnh báo qua Cloud server của openHab ...............................................45
Hình 4.11 Quản lý cơ sở dữ liệu MySQL của WampServer ....................................46
Hình 4.12 Mối tương quan giữa các thành phần của ngơi nhà.................................47
Hình 4.13 Dự báo mơ hình sử dụng thuật tốn Naive Bayes. ..................................47
Hình 4.14 Dự báo mơ hình thuật tốn TreeBagger .................................................48
Hình 4.15 Xây dựng mơ hình xác suất dạng cây......................................................49

xiv


DANH SÁCH CÁC BẢNG
BẢNG

TRANG

Bảng 3.1 So sánh các chuẩn truyền thông không dây ..............................................32
Bảng 4.1. Bảng mô tả định dạng chuỗi dữ liệu truyền đi của nFR24L01 ................42

xv


PHẦN B
NỘI DUNG


CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN
1.1. Tổng quan về hướng nghiên cứu
Nhà thông minh ngày càng phát triển trong nước, ngoài nước và cùng với sự phát
triển của công nghệ điện tử và mạng máy tính đã cho con người ngày càng dễ dàng
áp dụng các công nghệ mới tới ngôi nhà thông minh.
Công nghệ “Internet of Thing ” cũng đã giúp cho chúng ta có thể kết nối tất cả các
thiết bị như cảm biến, thiết bị giám sát, truyền hình … lại với nhau giúp con người
và thiết bị giao tiếp với nhau một cách dễ dàng. Theo khảo sát và thống kê của Cisco
& Internet World Stats, năm 2013 có khoảng 10 tỷ thiết bị và xấp xỉ 7.14 tỷ người
kết nối với môi trường Internet. Và cũng theo báo cáo này năm 2020 có khoảng 50 tỷ
thiết bị sẽ được kết nối Internet.
Trong luận văn người thực hiện mô hình giả lập nhà thơng minh sử dụng cơng nghệ
Wireless Sensor Network sử dụng nhiều nút trạm (client node) để thu thập các dữ liệu
từ tồn bộ ngơi nhà, những dữ liệu này sẽ được truyền tới vi xử lý trung tâm (master
node) và truyền tải về máy chủ MySQL để lưu trữ, truyền về máy chủ giao diện web
hiển thị cho người dùng, các cảnh báo sẽ được thiết lập tương ứng với các ngưỡng để
thông báo cho người dùng các cảnh báo, báo động bằng ánh sáng, âm thanh và gởi
qua dịch vụ mail của google bằng hệ thống openHab. Đồng thời sử dụng các thuật
toán Machine Learning chạy trên môi trường Matlab để xử lý các thông tin từ cơ sở
dữ liệu MySQL và kết quả cho thấy được tình trạng hoạt động của hệ thống xảy ra
trong ngơi nhà.
Hệ thống được xây dựng trên mơ hình TCP/IP nên người sử dụng có thể truy cập dễ
dàng truy cập qua dịch vụ Internet như Wireless, Fiber, hay 3G. Các nút mạng chính
tham gia vào hệ thống được cấp địa chỉ IP bởi máy chủ DHCP.

2


Hình 1.1 Tổng quan sơ đồ hệ thống
1.1.1. Các kết quả nghiên cứu trong nước

BKAV [1] là một trong các doanh nghiệp Việt Nam nghiên cứu khá sớm các dòng sản
phẩm ứng dụng nhà thơng minh và có triển lãm về công nghệ điện tử, tiêu dùng
Consumer Electronics Show - CES 2015 đã diễn ra tại Las Vegas (Mỹ). Nhà thông
minh của BKAV sử dụng công nghệ 3D cho từng căn phịng của nhà thơng minh. Khi
có người bước vào ngôi nhà, hệ thống chiếu sáng tự động bật nhờ các thiết bị cảm
biến hồng ngoại. Hệ thống chiếu sáng còn được thiết kế để tùy biến điều chỉnh ánh
sáng, màu sắc... theo sở thích của chủ nhân, đồng thời có thể kết hợp với các thiết bị
khác trong nhà như: rèm cửa, âm thanh, thiết bị chiếu phim… tạo ra sự tiện nghi,
thoải mái. Chẳng hạn, khi thiết bị chiếu phim hoạt động, các đèn chiếu sáng tự động
giảm độ sáng, đồng thời hệ thống rèm mành cũng tự động khép lại để tạo môi trường
ánh sáng của một phòng chiếu phim. Để điều khiển các thiết bị điện tử gia dụng trong
ngơi nhà SmartHome, người sử dụng có thể tương tác trên giao diện cảm ứng của
máy tính bảng (tablet), được đặt ở những vị trí thuận tiện trong nhà hoặc sử dụng điện

3


thoại di động 3G. Giao diện này được thiết kế đồ họa 3D với công nghệ điều khiển
trực quan, mô phỏng lại tồn bộ ngơi nhà cùng các thiết bị trong gia đình.
Nghiên cứu: Xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển nhà thông minh: Nhận diện
và điều khiển trạng thái vật thể qua IP CAMERA [2], của tác giả Nguyễn Đình Anh
Cương, TS Nguyễn Việt và Th.S Vũ Quang Dũng , Trường đại học công nghệ, đề tài
đưa ra mơ hình hệ thống giám sát và điều khiển cho nhà thơng minh bằng tín hiệu
nhận về từ camera và mô đun điều khiển các thiết bị trong gia đình được kết nối với
máy tính. Ở nghiên cứu này nhóm tác giả sử các thuật tốn xử lý ảnh để nhận diện và
giám sát nhà toàn hộ hệ thống ngôi nhà từ các hệ thống Camera IP.
Nghiên cứu thiết kế ngôi nhà thông minh của Tác giả: TS Nguyễn Duy Trung – Giảng
viên XTH- Trường Đại học Điện lực [3], bài báo sử dụng bộ điều khiển PLC và thiết
kế phần mềm giám sát WinCC giúp chúng ta có thể dễ dàng thực hiện được một cách
rất chính xác và thân thiện với con người. PLC như một bộ điều khiển thân thiện với

mỗi người sử dụng trong cuộc sống của họ. Việc lựa chọn PLC để điều khiển khơng
chỉ bởi đó là một sự lựa chọn cho độ tin tin cậy cao đối với người sử dụng mà nó cịn
dễ dàng trong việc lập trình, cho phép thay đổi nhanh chóng chương trình điều khiển,
có nhiều module chức năng cho phép thực hiện các điều khiển phức tạp tạo nhiều
thuận lợi cho người lập trình.
1.1.2. Các kết quả nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu “Tiếp cận tối ưu năng lượng cho ứng dụng nhà thơng minh” của nhóm
tác giả Yann-Chang Huang, Chao-Ming Huang, Kun-Yuan Huang và Chien-Yuan
Liu [4] được đăng trên tạp chí hội nghị trí tuệ thơng minh nhân tạo và tính tốn mềm,
nhóm này nghiên cứu những cách tiếp cận các phương pháp tối ưu cho các ứng dụng
nhà thơng mình, các tiếp cận khác nhau như là logic mờ, mạng nở trôn, phương pháp
heuristic, phương pháp tiếp cận dựa trên sự tiến hóa. Phương pháp logic mờ đã được
sử dụng để kết hợp các nguồn thông tin khác nhau và dùng cơ chế suy luận sử dụng
các định luật IF-THEN, tuy nhiên đặc tính chắc chắn của phương pháp logic mờ, như
là tìm tự nhiên hàm thành viên và định nghĩa các luật mờ bằng kinh nghiệm của

4


chuyên gia, giới hạn hệ thống thực hiện trong các ứng dụng thời gian thực. Phương
pháp trí tuệ nhân tạo bao gồm phương pháp logic mờ, mạng nơ trôn và phương pháp
tiến hóa cho phép thực hiện mạnh mẽ hơn, điều khiển phức tạp hơn, đưa ra các quyết
định và quản lý hệ thống. Hệ thống điều khiển không minh lại là phương pháp tốt nó
khơng q phức tạp mà mơ hình tính tốn các thơng số phi tuyến được phát triển.
Nghiên cứu “Nâng cao hệ thống bảo mật chi phí thấp sử dụng cảm biến, ardiomo và
mơ đun giao tiếp GSM” của nhóm tác giả Vaibhav Sharma, Chirag Fatnani , Pranjal
katara, Vishnu Shankar [5] được trình bày tại hội nghị “EEE TechSym 2014 Satellite
Conference”, đại học VIT trong bài báo cáo này nhóm tác giả đã trình bày đo lường
bảo mật cho nhà sử dụng các cảm biến có sẵn như PIR, cảm biến xấp xỉ Hall Effect.
Dữ liệu từ các cảm biến được nhận và truyền tới Arduino Uno hoạt động như vi xử

lý, trong trường hợp các trường hợp cảnh báo xảy ra,vi xử lý sẽ chuyển các tín hiệu
tới người dùng thơng qua mạng GSM. Cảm biến LM35 đã được sử dụng để ngăn
chặn các tai nạn về lửa có thể xảy ra. Cảm biến phát hiện hoạt bằng sóng hồng ngoại
thụ động sẽ dị tìm hành vi chuyển động của đối tượng trong khi cảm biến Hall Effect
dò hoạt động trạng thái của các cửa. Và vì vậy sẽ đảm bảo cho ngơi nhà an tồn và
bảo mật.
Nghiên cứu “Chuyển mạch thơng minh sử dụng Android cho hệ thống nhà thông minh”
của tác giả ABDURRAHMAN BIN SURATMAN nghiên cứu tại trường đại học
TEKNOLOGI MALAYSIA [6], trong bài nghiên cứu này tác giả đã thiết kế hệ thống
Điều khiển Thơng minh mà có thể điều khiển khơng dây sử dụng cảm biến hồng ngoại
và có thể truy cập điều khiển chuyển mạch từ điện thoại thông minh hoặc máy tính
qua kết nối internet. Hệ thống này sử dụng vi xử lý Arduino Pro Mini để điều khiển
nhận các tín hiệu từ cảm biến hồng ngoại hoặc là điện thoại thông minh. Sử dụng
nRF24L01 để truyền và nhận các tín hiệu chuyển mạch giữa vi xử lý và điện thoại
thơng minh. Người dùng có thể giám sát và điều khiển các ứng dụng nhà thông minh
bất cứ nơi đâu thông qua điện thoại thông minh.

5


1.2. Tính cấp thiết của khoa học đề tài
Các thiết bị ngày càng được kết nối với nhau thông qua mạng Internet và các thiết bị
trong ngôi nhà ngày càng có xu hướng gắn kết với nhau tập trung để dễ dàng quản lý,
giám sát. Luận văn sử dụng mã nguồn mở phần cứng và phần mềm để phát triển hệ
thống thu thập, giám sát và điều khiển hệ thống nhà thơng minh với chi phí thấp, đồng
thời hệ thống sử dụng công nghệ giao tiếp theo chuẩn không dây RF giúp hệ thống
linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Giao diện điều khiển thân thiện, dễ dàng sử dụng bằng
giao diện web tương thích với mọi hệ điều hành và trình duyệt giúp người dùng dễ
dàng nhận các cảnh báo, điều khiển một cách dễ dàng thuận tiện nhanh chóng qua
mơi trường Internet. Luận văn cũng sử dụng cơ sở dữ liệu MySql và thuật toán

Machine Learning trên Matlab phân tích xử lý các số liệu đã thu thập được.
1.3. Mục đích nghiên cứu, khách thể và đối tượng nghiên cứu
Mục đích nghiên cứu là xây dựng mơ hình mô phỏng hệ thống nhà thông minh, đồng
thời tối ưu hóa hệ thống thu thập dữ liệu, giám sát, điều khiển cho ngơi nhà thơng
minh, sử dụng các thuật tốn Machine Learning để phân tích, xử lý các số liệu để xác
định được mối tương quan giữa các thành phần và tình trạng của ngơi nhà.
1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn đề tài
Nhiệm vụ đề tài phải thu thập được dữ liệu từ các điểm truy cập của ngôi nhà và lưu
vào cơ sở dữ liệu trung tâm. Đồng thời đưa ra được các cảnh báo khi có bất kỳ vấn
đề nào của ngôi nhà. Sử dụng giải thuật phân loại dự báo Machine Learning để phân
tích các số liệu đã thu thập được và đưa ra các khuyến nghị cho ngôi nhà.
Giới hạn của đề tài là tập trung xây dựng hệ thống thu thập, giám sát và điều khiển
ngôi nhà bằng cảm biến. Sử dụng môi trường Matlab để áp dụng thuật tốn Machine
Learning tính tốn các số liệu của ngôi nhà.
1.5. Phương pháp nghiên cứu
Người thực hiện tìm hiểu các đề tài, nghiên cứu đã thực hiện trong và ngoài nước.
Tiến hành tham khảo để rồi chọn lựa phần cứng để làm mơ hình cho luận văn với
mục đích để làm mơ hình mơ phỏng hệ thống nhà thông minh. Phần cứng người thực

6


hiện lựa chọn ở đề tài này là các cảm biến có sẵn ở thị trường trong nước như cảm
biến nhiệt độ độ ẩm, cảm biến mưa, cảm biến khói …. Vi xử lý Arduino và thiết bị
truyền nhận sóng RF trong luận văn được sử dụng để tạo thành hệ thống mạng cảm
biến không dây WSN giúp thu thập và điều khiển dễ dàng hơn
Tiếp đó người thực hiện lực chọn phần mềm để giám sát và điều khiển có tính tương
thích cao và phần mềm mã nguồn mở openHab đã được lựa chọn cho luận văn. Đồng
thời sử dụng hệ cơ sở dữ liệu MySQL để lưu trữ tất cả các thông tin của ngôi nhà, với
MySQL người sử dụng có thể truy vấn lấy dữ liệu dễ dàng để xử lý và phần

Thuật toán áp dụng cho đề tài, tác giả sử dụng thuật toán Machine Learning hiện đang
được sử dụng cho rất nhiều công nghệ IoT và nhà thơng minh hiện nay để phân tích
các dữ liệu thu thập được.

7


CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Trong chương này người thực hiện đề tài sẽ giới thiệu các thuật toán sử dụng cho đề
tài. Đồng thời giải thích các giao thức, kiến trúc sử dụng cho mơ hình luận văn, các
cơng nghệ hiện đang áp dụng cho nhà thơng minh.
2.1. Thuật tốn Learning Machine
Trong phần này sẽ giới thiệu các thuật toán của Machine learning sử dụng trong đề
tài, các thuật toán này sẽ cho thấy được các nguyên lý hoạt động như thế nào trong
đề tài này.
2.1.1. Thuật toán Random forest
Một trong những mơ hình thành cơng nhất trong nghiên cứu dữ liệu hiện đại là
random forest. Ý tưởng của random forest là để xây dựng một quần thể lớn được gọi
là cây quyết định, xây dựng trong một phương pháp mà dự đoán sự tương quan thấp.
Bằng cách xây dựng mơ hình tương quan tách rời, random forest tận dụng các khả
năng từ các điểm chung, do đó làm giảm phương sai tổng thể của mơ hình [7].

Hình 2.1 Sơ đồ cấu trúc dạng quyết định dạng cây [7].
2.1.1.1. Mô hình quyết định dạng cây
Các cơ sở mơ hình trong rừng ngẫu nhiên là cây quyết định. Cây quyết định là một
mơ hình có khả năng diễn đạt cao, mà mơ phỏng cách mơ hình ra quyết định của con
người và lý luận. Thông thường, một cây quyết định là một cây nhị phân, trong đó
mỗi nút đại diện cho một câu hỏi về một biến ví dụ x1 ≤ 0 - và nơi hai cạnh đi từ nút

8


tương ứng với hai câu trả lời cho câu hỏi này. Đối với vấn đề phân loại, mỗi nút lá ở
dưới cùng của cây tương ứng với một kết quả-class có thể. Ở hình 2.1 cho thấy một
cây quyết định cho vấn đề phân loại với 3 biến x và hai đầu ra lớp A và B [8].

Hình 2.2 Hình minh họa về cách tính tốn theo Gini-index. Các ưu tiên được chia
theo Gini-index chia tách, nơi các lớp được tách ra [8].
Khi xây dựng / huấn luyện mơ hình quyết định dạng cây thường tất cả các dữ liệu
huấn luyện được phân loại chính xác, và sau đó bị bỏ bớt một số nhánh cây thêm một
lần để tránh dữ liệu không tin cậy. Khi sử dụng quyết định dạng cây trong mơ hình
rừng cây ngẫu nhiên, cây thường khơng được chọn lọc, do đó có phương sai cao.
Khi xây dựng mơ hình quyết định dạng cây từ dữ liệu, ta bắt đầu với tất cả các dữ
liệu trong các nút trên cùng, quyết định trên một tiêu chí phân chia, chia tách các dữ
liệu theo tiêu chí này và tiếp tục đệ quy cho đến khi số lượng mẫu trong mỗi node
đạt tới hằng số nhỏ được chọn. Đối với quyết định về tiêu chí phân chia, xem xét tất
cả các biến, và mỗi lần kiểm tra cho tất cả các phần đã chia nhỏ. Với mỗi biến có thể

9