Thiết kế hệ thống IoTs dựa trên mạng cảm biến không dây ZigBee phục vụ quan trắc khí tượng thủy văn và môi trường

sử dụng chip của hãng Microchip mang lại khả năng 
hoạt động ổn định và bền bỉ. Mạng Zigbee sẽ giúp các nút cảm biến gửi dữ liệu về nút điều 
phối nhằm phục vụ cho mục đích lưu trữ tạm thời và truyền lên cơ sở dữ liệu trực tuyến trên 
Internet. 
 Cấu hình mạng 3G/GPRS/GSM: 
 - Cấu hình mạng này được thiết lập tại nút điều phối giúp nó có thể gửi dữ liệu lên cơ sở 
dữ liệu trên Internet để lưu trữ và tra cứu, phục vụ cho mục đích giám sát. Đồng thời, dữ liệu 
cũng sẽ được gửi đến điện thoại của người quản lý. 
 - Người sử dụng cần đăng ký gói cước viễn thông thông qua nhà mạng cung cấp để duy 
trì dịch vụ này. 
2. Phương pháp thiết kế các thành phần trong hệ thống IoTs 
 Mạng lưới các cảm biến được kết nối tới các giao thức mạng và các thiết bị IoTs sử dụng 
các giải pháp không dây thu thập và truyền tải tín hiệu analog/kỹ thuật số dựa theo chuẩn 
 716 
 Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 06 (08/2020), 712-725 
IEEE 802.15.4 và giao thức ZigBee như Hình 3. Các remote I/O sẽ kết nối với các cảm biến 
qua đó tín hiệu có thể quan trắc thu thập từ xa các thông số như mực nước, nhiệt độ, độ ẩm 
..v.v. Mạng cảm biến không dây có nhiều nút mạng, mỗi nút mạng có thể được kết nối với 
một hay nhiều cảm biến. Topo mạng gồm ba thành phần chính: 
 - Bộ điều phối: Là trung tâm thu thập, chuyển giao và truyền tải dữ liệu không dây đến 
các thiết bị khác; 
 - Router: Là thiết bị tăng cường tín hiệu không dây và các bộ định tuyến không dây được 
sử dụng để chọn đường đi tối ưu cho truyền thông không dây giữa các bộ điều phối và các nút 
cuối; 
 - End Node: Là một remote I/O không dây thu thập dữ liệu. Thông tin được lấy từ các 
cảm biến và sau đó được truyền tải qua các nút mạng trực tiếp hoặc gián tiếp thông qua 
router. 
 Hình 3. Hoạt động của một hệ thống IoTs. 
2.1 Thiết kế nút điều phối 
 Nút điều phối được thiết kế dựa trên bo mạch chủ Arduino Mega và các module truyền 
thông. Bo mạch chủ Arduino Mega có vai trò xử lý và điều phối dòng dữ liệu. Dữ liệu sẽ 
được nhận từ các nút cảm biến thông qua mạng cảm biến không dây Zigbee sau đó sẽ được xử 
lý và truyền lên cơ sở dữ liệu trên mạng Internet thông quan mạng viễn thông 
3G/GPRS/GSM, đồng thời tin nhắn chứa thông tin quan trắc cũng sẽ được gửi tới thuê bao 
của nhà quản lý. Bên cạnh đó, GPS cũng được sử dụng để lấy vị trí của thiết bị. Bluetooth 
BLE được sử dụng để gửi dữ liệu trực tiếp từ nút điều phối qua thiết bị di dộng. Dữ liệu cũng 
được hiển thị trên màn hình LCD giúp nhà quản lý dễ dàng quan sát. Nút điều phối được cung 
cấp năng lượng bởi năng lượng mặt trời, phần năng lượng dư thừa sẽ được lưu trữ tại pin 
Lithium 5200mAh cho hoạt động của nút vào ban đêm. 
 717 
 Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 06 (08/2020), 712-725 
 Hình 4. Bản thiết kế nút điều phối. 
 a) Arduino Mega 
 Arduino Mega là dòng vi điều khiển được sử dụng rất phổ biến với giá thành vừa phải và 
đáp ứng được khả năng tính toán của hệ thống. Vi điều khiển Arduino Mega cung cấp đầy đủ 
các kết nối phần cứng với các thiết bị ngoại vi với các chuẩn kết nối khác nhau như: UART, 
SPI, I2C, ADC, I/O, giúp cho việc kết nối giữa vi điều khiển và cảm biến cũng như các 
module truyền thông một cách dễ dàng. 
 Hình 5. Vi điều khiển Arduino Mega. 
 b) Mô đun GPS 
 LEA-6H là mô-đun thu GPS và GALILEO độc lập hiệu suất cao được thiết kế để cho 
phép di chuyển dễ dàng, đơn giản từ các phiên bản trước LEA-4. Nó có tính năng công nghệ 
thu tín hiệu yếu KickStart của u-blox, cũng như các tùy chọn kết nối linh hoạt. LEA-6H đi 
kèm với bộ nhớ Flash tích hợp cho phép cập nhật chương trình cơ sở và lưu trữ các cài đặt 
cấu hình cụ thể trong RAM không bay hơi. Trình giám sát ăng-ten tích hợp hỗ trợ các ăng-ten 
bên ngoài và hoạt động, chẳng hạn như ăng-ten GPS hiệu suất cao AN-blox 'ANN. 
 718 
 Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 06 (08/2020), 712-725 
 c) Mô-đun Bluetooth BLE 
 Mạch thu phát Bluetooth 4.0 UART CC2541 AT-09 giao tiếp với Vi điều khiển qua giao 
tiếp UART giúp vi điều khiển có thể giao tiếp và truyền dữ liệu với các thiết bị sử dụng 
Bluetooth 4.0 như: điện thoại, máy tính bảng, để thực hiện các ứng dụng truyền nhận và điều 
khiển thiết bị qua Bluetooth 4.0. 
 Hình 6. Vi điều khiển Bluetooth BLE. 
2.2 Thiết kế các nút cảm biến 
 Bài báo này tập trung thiết kế nút mạng thu thập một số thông số như mực nước, nhiệt độ 
và độ ẩm không khí. Các nút cảm biến được thiết kế như trình bày dưới đây. 
 Nút cảm biến đo các thông số khí tượng, thủy văn bao gồm các thành phần: Bo mạch chủ 
Arduino Mega giống như trên nút điều phối, Module truyền thông Zigbee được cấu hình với 
vai trò là Router, các cảm biến đo thông số khí tượng thủy văn gồm: cảm biến đo nhiệt độ, độ 
ẩm, và cảm biến mực nước, nguồn cấp gồm Pin lưu trữ và Pin năng lượng mặt trời như Hình 
7. 
 Hình 7. Nút cảm biến đo các yếu tố khí tượng, thủy văn. 
 719 
 Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 06 (08/2020), 712-725 
 Bo mạch chủ Arduino Mega sẽ đọc các xung điện áp tương ứng các yếu tố cần đo qua 
cảm biến tại địa điểm đo và tính toán, chuyển đổi các xung điện về giá trị cần đo tương ứng. 
Dữ liệu được tính toán sáu đó sẽ được gửi về nút điều phối thông qua mạng Zigbee. 
 a) Nút cảm biến đo mực nước 
 Nút cảm biến bao gồm các thành phần: Bo mạch chủ Arduino Mega giống như trên nút 
điều phối, Module truyền thông Zigbee được cấu hình với vai trò là Router, cảm biến mực 
nước, nguồn cấp gồm Pin lưu trữ và Pin năng lượng mặt trời. 
 Hình 8. Thiết bị đo mực nước hoàn chỉnh. 
 Bo mạch chủ Arduino Mega sẽ đọc giá trị điện áp tương ứng với áp suất trên bề mặt cảm 
biến tại địa điểm đo và tính toán, chuyển đổi giá trị điện áp về giá trị chiều sâu tương ứng. Dữ 
liệu được tính toán sau đó sẽ được gửi về nút điều phối thông qua mạng Zigbee. Hình 8 là 
thiết bị đo mực nước hoàn chỉnh. 
 Sử dụng nguyên tắc áp điểm để đo áp lực nước tác động vào về mặt cảm biến. Áp suất 
của độ sâu nước sẽ được so sánh với áp suất không khí để tính ra độ sâu của mực nước. Cảm 
biến mực nước được giao tiếp với vi điều khiển Arduino Mega thông qua giao tiếp ADC. 
 b) Nút cảm biến đo nhiệt độ và độ ẩm 
 Nút cảm biến bao gồm các thành phần: Bo mạch chủ Arduino Mega giống như trên nút 
điều phối, Module truyền thông Zigbee được cấu hình với vai trò là Router, cảm biến nhiệt độ 
và độ ẩm DHT11, nguồn cấp gồm Pin lưu trữ và Pin năng lượng mặt trời. 
 720 
 Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 06 (08/2020), 712-725 
 Hình 9. Thiết bị đo nhiệt độ và độ ẩm hoàn chỉnh. 
 Bo mạch chủ Arduino Mega sẽ đọc tín hiệu số trả về tương ứng với giá trị nhiệt độ và độ 
ẩm từ cảm biến; và tính toán, chuyển đổi giá trị số về giá trị nhiệt độ và độ ẩm tương ứng. Dữ 
liệu được tính toán sáu đó sẽ được gửi về nút điều phối thông qua mạng Zigbee. Hình 9 là nút 
cảm biến đo thông số nhiệt độ và độ ẩm. 
3. Kiểm định và thử nghiệm các nút cảm biến. 
3.1. Kết quả kiểm định 
 Hệ thống IoTs dựa trên mạng cảm biến không dây Zigbee đã được thiết kế thành công 
theo kiến trúc đề xuất. Các nút cảm biến đo mực nước, nhiệt độ và độ ẩm được tiến hành kiểm 
định tại Trung tâm Quan trắc khí tượng thủy văn, kết quả kiểm định được đánh giá đạt theo 
tiêu chuẩn. 
 Hình 10 là kết quả kiểm định của 13 điểm đo mực nước khác nhau theo quy trình kiểm 
định phương tiện đo mực nước KMN: 115 của Trung tâm quan trắc khí tượng thủy văn. 
 Hình 10. Kết quả kiểm định cảm biến đo thông số mực nước. 
 721 
 Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 06 (08/2020), 712-725 
 Đối với cảm biến đo nhiệt độ được Trung tâm Quan trắc khí tượng thủy văn kiểm định 
theo văn bản kỹ thuật đo lường Việt Nam ĐLVN 88:2001. Phương pháp kiểm định phương 
tiện đo nhiệt độ không khí kiểu cảm biến là so sánh kết quả đo trực tiếp nhiệt độ bằng phương 
tiện đo nhiệt độ cần kiểm định và giá trị của nguồn chuẩn nhiệt độ. Kết quả kiểm định của 6 
điểm đo như Hình 11. 
 Hình 11. Kết quả kiểm định cảm biến đo thông số nhiệt độ. 
 Cảm biến đo độ ẩm không khí được kiểm định theo văn bản kỹ thuật đo lường Việt Nam 
ĐLVN 87:2005. Phương pháp kiểm định là so sánh trực tiếp giá trị thể hiện trên phương tiện 
đo độ ẩm không khí cần kiểm định với giá trị chuẩn của nguồn chuẩn độ ẩm không khí tại 
nhiệt độ (20 ± 0.1) oC. Hình 12 thể hiện kết quả kiểm định của 6 điểm đo. 
 Hình 12. Kết quả kiểm định cảm biến đo thông số độ ẩm. 
3.2 Vận hành hệ thống và kết quả thử nghiệm tại một số trạm đo 
 Hệ thống sau khi hoàn thiện được lắp đặt thử nghiệm tại Trạm khí tượng và Môi trường 
nền vùng Cúc Phương, và Trạm Thủy văn Như Tân thuộc tỉnh Ninh Bình. Nút gateway sau 
 722 
 Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 06 (08/2020), 712-725 
khi nhận dữ liệu từ các nút cảm biến sẽ được đóng gói và gửi lên cơ sở dữ liệu trực tuyến. 
Phương thức truyền thông được sử dụng là GSM/GPRS. Phương thức này giúp tiết kiệm năng 
lượng nên sẽ kéo dài thời gian hoạt động của thiết bị trong điều kiện sử dụng năng lượng dữ 
trữ. Dữ liệu được đóng gói theo cấu trúc "Tên nút: loại dữ liệu: giá trị dữ liệu". Dữ liệu sẽ 
được nút gateway thu thập từ các nút cảm biến và gửi lên cơ sở dữ liệu trực tuyến với chu kỳ 
5 giây. 
 Sau khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ trên cơ sở dữ liệu trực tuyến, máy chủ sẽ kết nối 
đến cơ sở dữ liệu bằng giao thức HTTP và HTTPS sử dụng PDO Drive được cài đặt trên hệ 
thống máy chủ. PDO Drive cho phép kết nối với 12 hệ quản trị CSDL khác nhau một cách dễ 
dàng. Bên cạnh đó, khi cơ sở dữ liệu cần nâng cấp hay chuyển đổi sang dạng cơ sở dữ liệu 
khác thì PDO Drive không yêu cầu phải thay đổi cấu trúc lệnh truy vấn dữ liệu như các cơ chế 
truy cập cơ sở dữ liệu khác mà chỉ cần thay đổi thông tin kết nối. Ngoài ra, PDO Drive còn 
được sử dụng thông qua Yii Framework – một PHP Framework mã nguồn mở có hiệu năng 
cao, khả năng mở rộng lớn giúp phát triển tốt nhất các ứng dụng Web 2.0. 
 Nút cảm biến số thứ nhất có mã nút 0015 đo các thông số nhiệt độ và độ ẩm được lắp đặt 
tại Trạm Khí tượng và Môi trường nền vùng Cúc Phương, kết quả quan trắc trực tuyến như 
Hình 13. 
 Hình 13. Kết quả đo trực tuyến thông số nhiệt độ và độ ẩm tại trạm Cúc Phương. 
 Nút cảm biến thứ hai có mã nút 0001 đo thông số về mực nước được lắp đặt và chạy thử 
nghiệm tại Trạm Thủy văn Như Tân, kết quả quan trắc trực tuyến như Hình 14. 
 723 
 Transport and Communications Science Journal, Vol 71, Issue 06 (08/2020), 712-725 
 Hình 14. Kết quả quan trắc mực nước tại Trạm thủy văn Như Tân. 
 Kết quả quan trắc mực nước tại sông Đáy được so sánh với kết quả đo tại trạm trong cùng 
thời điểm như Hình 15. 
 Hình 15. So sánh dữ liệu quan trắc tại Trạm Như Tân thử nghiệm trong 1 ngày. 
4. Kết luận và kiến nghị 
 Hệ thống thông tin tích hợp quan trắc từ xa, tự động các yếu tố khí tượng thủy văn và môi 
trường gồm các nút mạng cảm biến không dây dựa trên công nghệ Zigbee đã hoàn thành. Hệ 
thống quan trắc có thể thu thập, xử lý dữ liệu truyền về trung tâm để người dùng có thể giám 
sát và nhận cảnh báo từ xa qua SMS và môi trường Internet. Với thực trạng tại hai trạm Khí 
tượng và Môi trường nền vùng Cúc Phương và trạm Thủy văn Như Tân nói riêng và các trạm 
khí tượng thủy văn chưa có hệ thống quan trắc tự động nói chung, đây là hệ thống quan trọng 
được thiết kế dựa trên công nghệ tiên tiến và đúng với xu hướng hiện đại hóa ngành khí tượng 
thủy văn của các cơ quan quản lý nhà nước. Hệ thống IoTs quan trắc tự động các thông số khí 
tượng, thủy văn và môi trường sẽ giúp cho việc cải tiến kỹ thuật, ứng dụng khoa học công 
 724 
 Tạp chí Khoa học Giao thông vận tải, Tập 71, Số 06 (08/2020), 712-725 
nghệ trong công tác dự báo, cảnh báo cũng như quan trắc thông tin dữ liệu khí tượng thủy 
văn. 
Lời cảm ơn: Nhóm nghiên cứu xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Văn phòng Chương trình 
KH&CN cấp Quốc gia về TNMT&BĐKH - Bộ Tài nguyên và Môi trường, Khoa Quốc tế-
ĐHQGHN đã hỗ trợ trong quá trình thực hiện đề tài cấp nhà nước mã số BĐKH.30/16-20. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] A. Mainwaring, J. Polastre, R. Szewczyk, D. Culler, Wireless Sensor Networks for Habitat 
Monitoring, In Proceedings of the 1st ACM international workshop on Wireless sensor networks and 
applications. pp. 88-97, 2002. https://doi.org/10.1145/570738.570751 
[2] A. M. Adnan, Data Gathering In Wireless Sensor Network For Environmental Monitoring, 2010. 
[3] N. Jin et al., A Novel Design of Water Environment Monitoring System Based on WSN, In 
Proceedings of the 2010 International Conference on Computer Design and Applications (ICCDA), 
Qinhuangdao, China, 25–27 June 2010; pp. 593–597. https://doi.org/10.1109/ICCDA.2010.5541305 
[4] Liang Xia, Ali Cheshmehzangi, Llewellyn Tang, Oluleke Bamodu, Felix Osebor, Indoor 
environment monitoring based on humidity conditions using a low-cost sensor network, Energy 
Procedia, 145 (2018) 464-471. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2018.04.093 
[5] Mohd Fauzi Othman, Khairunnisa Shazali, Wireless sensor nework applications: A study in 
environment monitoring system, Procedia Engineering, 41 (2012) 1204-1210. 
https://doi.org/10.1016/j.proeng.2012.07.302 
[6] Nguyễn Chí Nhân, Phạm Ngọc Tuấn, Nguyễn Huy Hoàng, Mạng cảm biến không dây ứng dụng 
cho nông nghiệp công nghệ cao, Tạp chí Phát triển khoa học và Công nghệ - Khoa học tự nhiên, 3 
(2019) 259–270. 
[7] R. Ranjan, Rajasekar Mohan, Sagar V Belavadi, Sreenidhi Rajagopal, Air quality forecasting using 
LSTM RNN and Wireless Sensor Networks, Procedia Computer Science, 170 (2020) 241-248. 
https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.036 
[8] S. Saha, M. Matsumoto, A Framework for Disaster Management System and WSN Protocol for 
Rescue Operation, In Proceedings of the IEEE Region 10 Conference on TENCON 2007, Taipei, 
Taiwan, 30 October–2 November 2007; pp. 1–4. https://doi.org/10.1109/TENCON.2007.4429104 
[9] Sami Kara, Wen Li, Methodology for Monitoring Manufacturing environment by using wireless 
sensor network (WSN) and the Internet of Things (IoT), Procedia CIRP, 61 (2017) 323-328. 
https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.11.182 
[10] S. Tembekar, A. Saxena, Monitoring Wireless Sensor Network using Android based SmartPhone 
Application, IOSR J. Comput. Eng. , 16 (2014) 53–57. https://doi.org/10.9790/0661-162105357 
[11] Vũ Vân Thanh, Nghiên cứu ứng dụng IoT trong quan trắc và cảnh báo mức độ ô nhiễm nguồn 
nước, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, 17 (2019) 74–79. 
[12] V. Mhatre, C. Rosenberg, Design guidelines for wireless sensor networks: communication, 
clustering and aggregation, Ad Hoc Networks, 2 (2004) 45-63. 
[13] Yubin Lan, Yali Zhang, Xuanchun Yin, Jie Hu, Xiaodong Peng, Goubin Wang, Shengde Chen, 
Fan Ouyang, Hui Cheng, Automatic delivery and recovery system of Wireless Sensor Networks 
(WSN) nodes based on UAV for agricultural applications, Computers and Electronics in Agriculture 
162 (2019) 31–43. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.03.025 
 725