Hệ thống theo dõi lộ trình xe buýt tại thành phố Đà Nẵng theo thời gian thực

Nội dung text: Hệ thống theo dõi lộ trình xe buýt tại thành phố Đà Nẵng theo thời gian thực

1. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 24 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh HỆ THỐNG THEO DÕI LỘ TRÌNH XE BUÝT TẠI THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG THEO THỜI GIAN THỰC REAL-TIME BUS ROUTING SYSTEM IN DANANG CITY Nguyễn Thị Khánh Hồng, Phạm Duy Dương Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – ĐH Đà Nẵng, Việt Nam Ngày toà soạn nhận bài 25/01/2021, ngày phản biện đánh giá 04/02/2021, ngày chấp nhận đăng 26/02/2021. TÓM TẮT Với Đề án xây dựng thành phố thông minh tại thành phố Đà Nẵng, giai đoạn 2018-2025, định hướng đến năm 2030 và cùng với sự phát triển mạnh mẽ và những lợi thế của công nghệ IoT, việc tích hợp, ứng dụng IoT trong lĩnh vực giao thông thông minh có thể cải thiện hiệu suất, tối ưu hóa lưu lượng truy cập của hệ thống, đem đến sự tiện dụng cho người dân. Từ những lợi thế về công nghệ đó đã cho phép phát triển và triển khai nhiều ứng dụng dịch vụ khác nhau trong lĩnh vực giao thông thông minh. Trong bài báo này chúng tôi đề xuất việc ứng dụng mạng diện rộng công suất thấp LoRa cho việc hiển thị lộ trình và thời gian chờ xe buýt theo thời gian thực. Trong đó các thiết bị đầu cuối được đặt trên xe buýt nhằm thu thập toạ độ GPS của xe buýt và gửi tọa độ này cùng thông tin của xe buýt lên Server The Things Network thông qua hệ thống Gateway có kết nối internet, một ứng dụng trên điện thoại người dùng chờ xe buýt sẽ hiển thị vị trí, khoảng cách và thời gian xe buýt tương ứng với tuyến người dùng chọn sẽ đến vị trí người chờ xe buýt. Để làm được điều này, chúng tôi đã đề xuất một giải pháp phần cứng sử dụng mạng LoRa và thuật toán để xác định vị trí người dùng và xe buýt trên lộ trình nhằm tính toán thời gian và khoảng cách nói trên. Từ khóa: Mạng LoRa; giao thông thông minh; lịch trình xe buýt; kỹ thuật IoT; thành phố thông minh. ABSTRACT In 2018, the Da Nang administration already approved the ‘Building a smarter city’ project for the 2018 - 2025 period, with a vision towards 2030, with a focus on piloting some smart apps in the aspects of transport, environment, water supply control, food safety, security, education, healthcare, and data sharing. The development of smart cities based on new technology platforms such as IoT, big data, AI. Together with the strong development of IoT technology, the smart transport system can be improved and optimized to bring more convenience for Da Nang citizens. It has allowed the development and deployment of many different service applications in the smart transport field. In this paper, we present the application of LoRa for real-time bus route and schedule time display. Each endnote is placed on the bus in order to collect the GPS coordinates of the bus and send them and the information of the bus to the The Things Network Server through the Gateway via the Internet. A mobile application software supports the users about the bus location, distance and time corresponding to the predefined route. Thus, we propose a hardware solution using LoRa network and routing algorithm to locate users’ and buses positions and also calculate the aforementioned time and distance. Keywords: LoRa; Smart traffic; Bus routing; IoTs; smart city. thông minh tại Đà Nẵng như: Giải pháp 1. GIỚI THIỆU “Thành phố an toàn” dựa trên công nghệ IoT Tại Hội thảo, các chuyên gia đã đề ra các giúp tăng cường an ninh cho thành phố thông giải pháp triển khai xây dựng thành phố qua hình ảnh từ các camera và điện thoại di
2. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 25 động; giải pháp “Giao thông thông minh” của người dân với hệ thống chưa hoàn thiện, liên quan đến hệ thống quản lý bãi đậu xe tính kết nối chưa cao. thông minh, hệ thống phát hiện các hành vi - Khuyến khích sử dụng xe buýt là xây đậu xe trái phép, hệ thống quản lý các dựng thói quen mới, đi ngược lại “văn hóa xe phương tiện giao thông cộng đồng; giải pháp máy” đã ăn sâu vào máu của người dân Đà “Tòa nhà thông minh” sử dụng các cảm biến Nẵng. và vi mạch để thu thập dữ liệu, phân tích, hỗ trợ cải thiện độ bền hiệu suất của tài sản, - Thay đổi thái độ tiêu cực của người dân giảm thiểu năng lượng sử dụng; giải pháp đối với xe buýt Đà Nẵng. Xây dựng một hình “quản lý ứng phó thảm họa” cung cấp nền ảnh mới của xe buýt, chất lượng dịch vụ cao, tảng thu thập dữ liệu về thiệt hại, nhu cầu của sạch sẽ, thoáng mát, văn minh, lịch sự. người tị nạn và tạo điều kiện cho quá trình - Nhiều cá nhân vô ý thức, xâm chiếm phục hồi nhanh chóng hơn khu vực nhà chờ cũng như khu vực đậu đỗ Ngày nay, cùng với sự phát triển của vào điểm dừng xe buýt, làm trầm trọng hóa kinh tế xã hội, nhu cầu đi lại của hành khách nhiều vấn đề đô thị như ùn tắc, tai nạn giao và vận chuyển hàng hoá ngày một gia tăng thông. trong khi hệ thống hạ tầng chưa đáp ứng kịp - Vấn đề ùn tắc giao thông tại một số đặc biệt là ở các thành phố lớn tại Việt Nam, tuyến đường chính của thành phố trong giờ nơi mà việc quy hoạch giao thông chưa được cao điểm cũng là một vấn đề đáng kể đến làm tốt từ đầu. Xu thế tất yếu để giải quyết việc sử dụng xe buýt công cộng của người vấn đề này là giao thông thông minh. Trong dân. đó có việc điều khiển và phối hợp thông minh hệ thống đèn tín hiệu giao thông [1-3], Do vậy việc tạo các tiện ích cho người phát các tiện ích giao thông đi kèm như hệ dùng, nâng cao chất lượng phục vụ là rất cần thống xe buýt, các dịch vụ cho thuê xe đạp tự thiết. Hiện nay tại thành phố Đà Nẵng mới động, hệ thống trạm chờ xe. chỉ có các hệ thống kiểm tra lịch trình xe buýt offline. Các thông tin tra cứu được chỉ Hiện nay trên địa bàn thành phố Đà là tuyến đường, khoảng cách giữa 2 lần xe Nẵng nói riêng và trên các thành phố lớn của buýt vào giờ bình thường và giờ cao điểm. cả nước nói chung đã và đang chú trọng đến Do vậy cần phải triển khai hệ thống cung cấp phát triển giao thông công cộng và giao nhiều tiện ích hơn và giúp người dùng có thể thông thông minh. Thành phố Đà Nẵng đang kiểm tra trực tuyến thông tin từng tuyến xe khuyến khích người dân chuyển sang dùng buýt theo thời gian thực giúp cho người dùng dịch vụ giao thông công cộng thay vì dùng chủ động và tiết kiệm thời gian hơn trong phương tiện cá nhân như hiện nay. Hệ thống việc di chuyển bằng hệ thống giao thông xe buýt công cộng của thành phố Đà Nẵng công cộng. bao gồm 14 tuyến trong đó có 01 tuyến buýt TMF do Quỹ Toyota Mobility Foundation tài Chúng tôi nhận thấy điều này đặc biệt trợ, 06 tuyến buýt hiện trạng (không trợ giá), cần thiết và hữu dụng không chỉ với người 05 tuyến buýt trợ giá và 02 tuyến buýt du lịch dân Đà Nẵng mà cả với khách du lịch, người N1, N2. mới đến thành phố. Chúng tôi đề xuất xây dựng hệ thống hiển thị lịch trình tuyến xe Tuy nhiên, hệ thống xe buýt này vẫn còn buýt và thời gian chờ xe cho người dùng dựa nhiều tồn đọng và gặp nhiều vấn đề khó khăn trên mạng LoRa. Mạng LoRa là mạng diện như: rộng, công suất thấp, với khoảng cách truyền - Mật độ che phủ còn thưa, chỉ mới có lên đến 10 km. Do vậy chỉ cần một số nhỏ 05 tuyến trợ giá và 01 tuyến TMF phục vụ cổng Gateway cũng đủ phủ sóng phạm vi nhu cầu đi lại thường ngày của người dân. toàn thành phố. Đặc biệt, hiện nay thành phố Nên vẫn chưa giải quyết được nhu cầu đi lại Đà Nẵng đang hướng đến phủ sóng LoRa
3. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 26 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh nên việc ứng dụng cho mục đích này khá 3. THUẬT TOÁN TÍNH KHOẢNG thuận lợi. CÁCH VÀ THỜI GIAN CHỜ XE 2. TỔNG QUAN HỆ THỐNG ĐỀ XUẤT Khoảng cách cũng như thời gian xe buýt đến vị trí của người dùng cho một tuyến xe Tổng quan về hệ thống hiển thị thời gian buýt cụ thể. chờ xe buýt được thể hiện như trong Hình 1. Trong đó, các thiết bị đầu cuối sẽ được đặt Do các tuyến xe buýt hoạt động trong trên từng xe buýt trong quá trình di chuyển. phạm vi hẹp của thành phố nên để đơn giản Thiết bị đầu cuối này gồm một vi điều khiển các điểm trên tuyến xe buýt có thể được xem Arduino Pro Mini để đọc thông tin tọa độ từ như nằm trên mặt phẳng. mô đun GPS và thông tin riêng của từng xe Một tuyến xe buýt sẽ đi qua một số gửi về Server The Things Network thông qua tuyến đường cụ thể. Về nguyên tắc chúng ta hệ thống Gateway LoRa có kết nối Internet. cần thu thập tọa độ các điểm dọc theo mỗi Cấu tạo của thiết bị đầu cuối đặt trên xe buýt tuyến đường. Điều này có thể thực hiện bằng được thể hiện trong Hình 2. Một ứng dụng việc lấy tọa độ trên Google Map hoặc sử cho điện thoại di động được xây dựng để lấy dụng thiết bị gắn trên xe buýt để ghi lại trong toạ độ xe buýt gần nhất tương ứng với tuyến toàn bộ hành trình. xe buýt được chọn đang hướng tới người dùng để tính toán khoảng cách, thời gian xe Do các tuyến đường trong thành phố đa buýt sẽ đến vị trí người dùng. số là tuyến đường thẳng. Nên chỉ cần thu thập toạ độ các điểm tại hai đầu mỗi tuyến Thiết bị trên đường. Với những tuyến đường không thẳng xe buýt Gateway thì có thể thu thập nhiều điểm hơn và tuyến tính hoá thành các đoạn đường thẳng. Theo cách này thì toạ độ GPS của các điểm cần thu LoRa thập là ít nên chúng tôi xác định trực tiếp toạ Vị trí, thông tin xe độ các điểm này trên Google Map. Khoảng cách từ xe buýt đến người dùng được xác định bằng tổng khoảng cách của các đoạn thẳng nối từ xe buýt đến người Thông tin Internet dùng. Trong đó độ dài đoạn thẳng được xác xe buýt định từ toạ độ của 2 điểm liên tiếp được thu thập như sau Internet 2 2 (1) 푙푖 = 퐾√( 푖+1 − 푖) +( 푖+1 − 푖) Trong đó, 푙푖 là độ dài đoạn thứ 푖, 푖 và 푖 là vĩ Ứng dụng độ và kinh độ (ở dạng thập phân) của điểm điện thoại Server thứ 푖, 퐾 là hệ số quy đổi giữa khoảng cách tọa Hình 1. Tổng quan hệ thống đề xuất độ kinh vĩ tuyến sang khoảng cách thực tế. Điểm i Điểm i+3 Toạ độ MÔ ĐUN Xe/người GPS 푖 Điểm i+2 VI ĐIỀU KHIỂN 푖 ARDUINO 푅푖 Toạ độ PRO MINI MÔ ĐUN Điểm i-1 Thông tin LORA Điểm i+1 xe Hình 3. Xác định vị trí xe/người trên tuyến Hình 2. Sơ đồ thiết bị đầu cuối đặt trên xe buýt xe buýt
4. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 27 Mặc dù có toạ độ GPS của xe buýt và đoạn thẳng (tính theo công thức (1)) nằm người dùng, nhưng việc xác định xe hoặc giữa xe và người. Đó chính là khoảng cách người hiện tại đang thuộc đoạn thẳng nào là hiển thị lên ứng dụng người dùng xe buýt một điều khó khăn do các điểm này không cách bao xa trong khi thời gian hiển thị xe hoàn toàn nằm trùng khớp trên các đoạn buýt sẽ tới trong bao lâu được tính từ khoảng thẳng, và xuất hiện nhiều đoạn đường gấp cách đó và tốc độ trung bình của xe buýt đi khúc đặc biệt. Tiêu chí đề xuất để xác định trong thành phố. Tất nhiên tốc độ này có thể một điểm nằm trên một đoạn thẳng là có được hiệu chỉnh bằng nhiều cách khác nhau khoảng cách đến đoạn thẳng là bé nhất và để nâng cao độ chính xác như hiệu chỉnh nằm bên trong đường tròn có đường kính theo thời điểm trong ngày, hiệu chỉnh theo chính là đoạn thẳng đó như trong Hình 3. tốc độ thực tế xe đang chạy, hiệu chỉnh theo khu vực dân cư hay tính chất từng đoạn Phương trình đi qua 2 điểm ( , ) và 푖 푖 đường, ( 푖+1, 푖+1) được tính như sau 4. THỰC NGHIỆM KIỂM CHỨNG + + = 0 (2) KẾT QUẢ Trong đó Để tiến hành thực nghiệm kiểm chứng = 푖 − 푖+1 = 푖+1 − 푖 kết quả, nhóm đã thử nghiệm hệ thống trên = ( 푖 − 푖+1 ) 푖 với tuyến xe buýt số 5 của thành phố Đà + ( − ) 푖+1 푖 푖 Nẵng. Trong đó, một thiết bị đầu cuối được đặt trên một xe buýt kết nối đến một Khoảng cách từ xe/người có toạ độ LoRaWan Gateway có kết nối Internet. Một ( 0, 0) đến đường thẳng trên được tính như người dùng sử dụng điện thoại có ứng dụng sau như đề xuất để theo dõi việc hiển thị vị trí xe 0 + 0 + (3) buýt, khoảng cách và thời gian xe buýt sẽ đến 푖 = 퐾 √ 2 + 2 vị trí người dùng. Bản đồ tuyến xe buýt số 5 trên giao diện ứng dụng được thể hiện trong Điều kiện xe/người có toạ độ ( , ) 0 0 Hình 4 với các toạ độ được lấy trên Google nằm trong đường tròn trong Hình 3 tương Map gồm 15 điểm như trong Bảng 1 với ứng với điều kiện khoảng cách từ xe/người điểm đầu tương ứng với bến xe buýt tại phía đến trung điểm của đoạn thẳng xác định bởi cầu Thuận Phước và điểm thứ 15 tương ứng 2 điểm ( , ) và ( , ) bé hơn bán 푖 푖 푖+1 푖+1 với điểm cuối lộ trình phía biển Xuân Thiều. kính đường tròn và được biểu diễn như sau Tổng lộ trình là 16,1 km. 푖 ≤ 푅푖 (4) Với 푖 − 2 − 2 = 퐾√( − 푖 푖−1) + ( − 푖 푖−1) 푅 0 2 0 2 푖 1 = 퐾√( − )2 + ( − )2 2 푖 푖−1 푖 푖−1 Như vậy, sau khi đã xác định vị trí của xe buýt và người nằm trên đoạn thứ 푖 và 푗 nào đó trên lộ trình tuyến xe buýt, lúc này lộ trình của chuyến xe buýt được xem như thêm Hình 4. Tuyến xe buýt số 5 tại Thành phố Đà vào một điểm tại vị trí xe và một điểm vị trí Nẵng của người dùng. Khi đó, khoảng cách từ người đến xe được tính bằng tổng tất cả các
5. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 28 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh Bảng 1. Toạ độ GPS các điểm đầu của các Để kiểm chứng độ chính xác một cách đoạn đường trên tuyến xe buýt định tính, trên xe buýt chúng tôi có đặt một Vị trí Vĩ độ Kinh độ điện thoại có mở sẵn Google Map với chức năng định vị GPS. Trong đó, thiết bị đầu cuối 1 16.0868332 108.2200742 đặt trên xe buýt được chế tạo theo nguyên lý 2 16.0854875 108.2195665 như trên Hình 2 có hình dạng thực tế như Hình 5. Trong đó thiết bị đầu cuối sử dụng 3 16.0826708 108.2224061 mạch LoRa có anten tích hợp sẵn trên mạch 4 16.0754879 108.2235842 [4], mô đun GPS sử dụng loại NEO-6 [5], vi điều khiển sử dụng Arduino Pro Mini [6]. 5 16.0713661 108.1882769 6 16.0718352 108.1861849 7 16.0675518 108.1822800 8 16.0750867 108.1757973 S P G i ố h 9 16.0720609 108.1736554 K . 2 10 16.0782480 108.1642227 n ồ u 11 16.0653438 108.1552607 g n i ố h K 12 16.0671471 108.1527712 . 1 13 16.0870323 108.1442451 4. Arduino Pro Mini 14 16.0921060 108.1498178 15 16.1078196 108.1342972 Hình 5. Thiết bị đầu cuối đặt trên xe buýt (a) (b) (c) Hình 6. a) Ứng dụng trên điện thoại người dùng; b) Vị trí xe trên điện thoại đặt trên xe buýt; c) Tính khoảng cách sử dụng Google Map
6. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh 29 Điện thoại trên xe buýt và điện thoại cài ứng với tuyến người dùng chọn sẽ đến vị trí ứng dụng chờ xe buýt được kích hoạt ghi người chờ xe buýt. Để làm được điều này, hình màn hình cùng lúc. Kết quả việc so sánh chúng tôi đã đề xuất thuật toán đơn giản để vị trí và khoảng cách từ xe buýt đến người xác định vị trí người dùng và xe buýt trên dùng được thể hiện như trong Hình 6 tương lộ trình nhằm tính toán thời gian và khoảng ứng với thời điểm 24 phút 08 giây sau khi xe cách nói trên. buýt khởi hành từ bến Xuân Diệu. Trong đó Hệ thống trên đã được thử nghiệm cho Hình 6a là hình ảnh cắt ra từ video điện thoại tuyến xe buýt số 5 của thành phố Đà Nẵng. người dùng với biểu tượng xe buýt màu xanh Việc tính thời gian chờ xe buýt hiện tại mới lá cây là vị trí hiện tại của xe buýt và biểu chỉ được tính trung bình dựa trên khoảng tượng chấm màu đỏ và vị trí người dùng cách và tốc độ trung bình của xe. Điều này đang chờ xe buýt tại một trạm dừng, Hình 6b là chưa hoàn chỉnh do thời gian có thể thay là hình ảnh cắt ra từ video điện thoại đặt trên đổi phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Hướng xe buýt, Hình 6c là hình ảnh tính toán phát triển tương lai khi triển khai hệ thống khoảng cách trên ứng dụng Google Map. vào thực tế cần xét đến tình trạng giao Như có thể thấy, vị trí xe trên Hình 6a, 6b thông từng tuyến xe buýt để điều chỉnh vận trùng khớp nhau trong khi đó khoảng cách tốc trung bình phù hợp. Thậm chí còn có hiển thị cho người dùng (0,85 km) ở Hình 6a thể xét đến tình trạng giao thông từng đoạn cũng tương ứng với khoảng cách tính toán đường, từng thời điểm cụ thể, cũng như vận trên Hình 6c. tốc thực của xe tại từng thời điểm để tính thời gian chờ chính xác hơn. Mặc dù kết 5. KẾT LUẬN quả bước đầu rất khả quan nhưng vẫn còn Trong bài báo này chúng tôi đề xuất việc nhiều vấn đề cần khắc phục như cần phát ứng dụng mạng diện rộng công suất thấp triển thuật toán và thử nghiệm khi có nhiều LoRa cho việc hiển thị lộ trình và thời gian xe buýt trên cùng tuyến, và việc lựa chọn chờ xe buýt. Trong đó các thiết bị đầu cuối các tuyến khác nhau trên cùng một ứng được đặt trên xe buýt nhằm thu thập toạ độ dụng điện thoại. GPS của xe buýt và gửi tọa độ này cùng thông tin của xe buýt lên Server The Things LỜI CẢM ƠN Network thông qua hệ thống Gateway có kết Nghiên cứu này được tài trợ bởi ngân sách nối internet, một ứng dụng trên điện thoại nghiên cứu khoa học trường Đại học Sư người dùng đang chờ xe buýt sẽ hiển thị vị Phạm Kỹ Thuật – Đại học Đà Nẵng trong trí, khoảng cách và thời gian xe buýt tương đề tài có mã số T2019-06-117. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Duy Dưởng, Trần Hoàng Vũ, Phan Cao Thọ , “Giải pháp điều khiển hệ thống đèn tín hiệu giao thông thông minh sử dụng PLC S7-1200”, Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN, Số 11(120).2017-Quyển 2, trang: 46-50, năm 2017 [2] Phan, Cao Tho; Pham, Duong Duy; Tran, Vu Hoang; Tran, Viet Trung; Nguyen-Huu, Phat , “Applying the IoT platform and green wave theory to control intelligent traffic lights system for urban areas in Vietnam”. KSII Transactions on Internet and Information Systems, no: 13(1), pages: 34-51, 2019 [3] Cao Tho Phan; Duy Duong Pham; Phuong Mai Nguyen; Hoang Vu Tran , “Green Wave - based Solution for Intelligent Traffic Lights System Control in Vietnam Urban Areas”, 4th International Conference on Green Technology and Sustainable Development (GTSD 2018 ). Pages: 771-776, 2018 [4] C. Pham, F. Ferrero, M. Diop, L. Lizzi, O. Dieng, O. Thiaré, "Low-cost Antenna Technology for LPWAN IoT in Rural Applications", Proceedings of the 7th IEEE
7. Tạp Chí Khoa Học Giáo Dục Kỹ Thuật Số 64 (06/2021) 30 Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật TP. Hồ Chí Minh International Workshop on Advances in Sensors and Interfaces (IWASI'17), Vieste, Italy, June 15-16, 2017. [5] NEO-6, u-blox 6 GPS Modules Datasheet, Online: blox.com/sites/default/files/products/documents/NEO-6_DataSheet_(GPS.G6-HW- 09005).pdf [6] SparkFun Electronics, Arduino Pro Mini Graphical Datasheet, Online: adruinopromini3-3v_gettingstarted_web Tác giả chịu trách nhiệm bài viết: Nguyễn Thị Khánh Hồng Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng Email: ntkhong@ute.udn.vn