Đồ án “Bãi Giữ Xe Thông Minh” của nhóm 4 lớp C1.2503.E1 thuộc học kỳ 1, khóa Thiết kế vi mạch FPT Jetking, là một mô hình bãi xe tự động tích hợp IoT và xử lý ảnh, được phát triển bài bản từ thiết kế mạch đến lập trình nhúng; dự án hướng tới vận hành minh bạch, giảm nhân lực, giám sát thời gian thực trên Cloud, đồng thời trình diễn khả năng nhận dạng phương tiện bằng AI và điều khiển cơ cấu cổng bằng phần cứng thực.
Lý do chọn đề tài
Đồ án được thực hiện bởi các thành viên gồm Nguyễn Hữu Phương – trưởng nhóm; Huỳnh Phương Thanh Phát; Thiều Thành Trung; Nguyễn Thành Trung; sản phẩm thuộc học kỳ 1 của khóa học Thiết kế vi mạch tại FPT Jetking, thuộc loại hình đồ án thiết kế hệ thống nhúng – IoT; video giới thiệu và slide thuyết trình được đính kèm cùng bài viết để phục vụ đối chiếu và tham khảo minh họa.
Từ nhu cầu vận hành bãi giữ xe hiện đại với lưu lượng ra vào lớn, yêu cầu kiểm soát minh bạch và tối ưu nhân lực, nhóm lựa chọn xây dựng mô hình bãi xe thông minh nhằm vận dụng kiến thức đã học vào một bài toán gần gũi và khả thi; thông qua đó rèn luyện tư duy thiết kế mạch, lập trình nhúng, xử lý tín hiệu và hình thành năng lực tích hợp hệ thống có thể triển khai ở quy mô thực tế.
Mục tiêu và phạm vi triển khai
Dự án hướng đến việc hiện thực một mô hình có tính ứng dụng cao: nhận dạng phương tiện bằng phân tích hình ảnh với YOLO; xác lập và điều khiển cổng vào ra bằng cơ cấu servo; theo dõi luồng xe qua cảm biến hồng ngoại; đồng bộ trạng thái lên IoT Cloud ThingsBoard để giám sát từ xa; toàn bộ tiến trình được lập trình bằng C/C++ trên Arduino IDE và tổ chức giao tiếp giữa 8051 với ESP32 qua UART; song song là mục tiêu rèn luyện kỹ năng làm việc nhóm, phân vai, quản trị tiến độ và tiêu chuẩn hóa quy trình phát triển.
Nhóm bắt đầu bằng việc phân tích yêu cầu và mô tả lưu đồ vận hành bãi xe; từ đây tạo sơ đồ khối, xác định các điểm đo – điểm điều khiển, xây dựng cấu hình cảm biến IR cho phát hiện lượt ra vào, lựa chọn servo SG90 cho đóng mở barie, thiết lập luồng dữ liệu giữa 8051 và ESP32 để vừa điều khiển phần cứng, vừa kết nối Cloud giám sát; sau giai đoạn thiết kế mạch và chọn linh kiện phù hợp, nhóm tiến hành viết chương trình, kiểm thử chức năng ở mức mô-đun, tích hợp hệ thống, hiệu chỉnh tham số; cuối cùng là kiểm tra vận hành mô hình trong môi trường thực, đánh giá độ ổn định, tốc độ đáp ứng và khả năng tái lập.
Thử thách và cách nhóm vượt qua
Giai đoạn tích hợp nảy sinh nhiều lỗi do liên kết mô-đun chưa khớp và sai khác khi gán chân; bên cạnh đó là khó khăn trong cấu hình timer cũng như xử lý giao tiếp UART giữa hai vi điều khiển; hạn chế thời gian càng khiến việc cân bằng giữa lý thuyết và thực hành trở nên áp lực. Nhóm giải quyết bằng cách nghiên cứu thêm tài liệu kỹ thuật, đối chiếu datasheet; kiểm tra theo từng bước nhỏ, cô lập sự cố để khoanh vùng nguyên nhân; họp nhóm định kỳ để rà soát tiến độ, phân công lại nhiệm vụ khi cần; từ đó dần ổn định hệ thống và nâng cao độ tin cậy.
Những đêm thức khuya để truy lỗi, thay dây, nạp lại code rồi chờ kết quả là trải nghiệm khó quên; cảm giác vỡ òa khi cổng tự động đóng mở đúng logic ở lần chạy trơn tru đầu tiên đã mang lại nguồn động lực lớn; không khí gắn kết trong các buổi nghỉ giải lao, ăn nhẹ và trao đổi nhanh ý tưởng giúp cả nhóm giữ nhịp tiến độ và năng lượng tích cực.
Điểm nổi bật của mô hình
Mô hình gọn gàng, thẩm mỹ, thể hiện rõ tư duy hệ thống; khả năng ứng dụng thực tiễn cao nhờ kết hợp nhận dạng bằng AI, điều khiển cơ cấu và giám sát qua IoT; luồng dữ liệu được đẩy lên ThingsBoard bảo đảm quan sát trạng thái theo thời gian thực; tổng thể vận hành ổn định trong phần trình diễn, cho thấy nhóm đã kiểm soát tốt cả lớp phần cứng lẫn phần mềm nhúng.
Dự án giúp các thành viên củng cố nền tảng thiết kế – triển khai mạch điện tử, thành thạo hơn trong lập trình nhúng và giao tiếp giữa 8051 với ESP32; tích lũy kinh nghiệm tích hợp hệ thống IoT, xử lý dữ liệu cảm biến và camera; đồng thời cải thiện kỹ năng làm việc nhóm, giao tiếp, phân chia nhiệm vụ và quản lý áp lực thời gian; quan trọng hơn, mỗi người có được cái nhìn trọn vẹn về vòng đời sản phẩm từ ý tưởng đến mô hình chạy thực.
Huỳnh Phương Thanh Phát chia sẻ rằng khởi đầu tưởng chừng đơn giản, nhưng thực tế phát sinh nhiều lỗi bất ngờ; chính sự hỗ trợ qua lại mới giúp dự án về đích: “Lúc mới bắt tay vào, mình nghĩ sẽ dễ, nhưng thực tế có nhiều lỗi bất ngờ; nhờ cả nhóm cùng hỗ trợ nên mới hoàn thành được.”; trưởng nhóm Nguyễn Hữu Phương nhấn mạnh tác động của khối nhận dạng hình ảnh đối với quá trình học tập: “Phần nhận dạng bằng YOLO khiến mình học thêm nhiều kiến thức về AI mà trước đây chưa biết.”
Giảng viên ghi nhận dự án có tính thực tiễn cao, tích hợp hiệu quả nhiều công nghệ; nhóm làm việc có tổ chức, phân công hợp lý; mô hình trình bày đẹp và vận hành ổn định trong buổi demo; song, giao diện giám sát trên Cloud cần thân thiện hơn để tối ưu trải nghiệm, đồng thời tốc độ xử lý của khối nhận dạng nên được cải thiện nhằm rút ngắn độ trễ.
“Bãi Giữ Xe Thông Minh” không dừng ở mức minh họa học thuật; với năng lực tích hợp phần cứng – phần mềm và khả năng giám sát thời gian thực, mô hình có thể phát triển thành giải pháp triển khai tại bãi xe trường học, tòa nhà, văn phòng. Trong các bước tiếp theo, nhóm có thể tối ưu giao diện người dùng trên ThingsBoard, tinh chỉnh thuật toán để tăng tốc nhận dạng, đồng thời chuẩn hóa kịch bản vận hành cho các tình huống đặc biệt; từ nền tảng đã gây dựng ở học kỳ 1, dự án mở ra triển vọng thương mại hóa trong những phiên bản hoàn thiện sắp tới.
Giảng viên Trương Huy Hoàng