Đề tài: Điều khiển xe robot bằng giọng nói với Raspberry pi 3

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH
--------------------------------
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG
ĐỀ TÀI:
ĐIỀU KHIỂN XE ROBOT BẰNG
GIỌNG NÓI VỚI RASPBERRY PI 3
GVHD: ThS. Nguyễn Duy Thảo
SVTH: Phan Thanh Toàn
MSSV: 11141222
Tp. Hồ Chí Minh - 07/2018

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
---------------------------------
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG
ĐỀ TÀI:
ĐIỀU KHIỂN XE ROBOT BẰNG
GIỌNG NÓI VỚI RASPBERRY PI 3
GVHD: Th.S Nguyễn Duy Thảo
SVTH: Phan Thanh Toàn
MSSV: 11141222
Tp. Hồ Chí Minh – 07/2018

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC
----o0o----
Tp:HCM ngày 01 thánh 07 năm 2018
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên: Phanh Thanh Toàn MSSV: 11141222
Võ Hoàng Khánh MSSV: 11141102
Chuyên ngành: Điện Tử Công Nghiệp Mã ngành: 141
Hệ đào tạo: Đại học chính quy Mã hệ: 11
Khóa : 11 Lớp 11141DT1A
I. TÊN ĐỀ TÀI: ĐIỀU KHIỂN XE ROBOT BẰNG GIỌNG NÓI VỚI RASPBERRY PI 3
II. NHIỆM VỤ
1. Các số liệu ban đầu:
(ghi những thông số, tập tài liệu tín hiệu, hình ảnh,…)...............................................
Thông số ban đầu là xử lý tín hiệu âm thanh ..............................................................
Tài liệu: Giáo trình Kỹ thuật truyền số liệu .................................................................
......................................................................................................................................
......................................................................................................................................
2. Nội dung thực hiện:
(ghi những nội dung chính cần thực hiện như trong phần tổng quan)........................
Đặt vấn đề , nêu ra mục tiêu đề tài,những nội dung nghiên cứu, bố cục của đề tài và
cuối cùng là những giới hạn của đề tài.........................................................................
......................................................................................................................................
......................................................................................................................................
......................................................................................................................................
......................................................................................................................................
III. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 20/03/2018
IV. NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/06/2018
V. HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: Th.S Nguyễn Duy Thảo
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BM. ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH

TRƯỜNG ĐH SPKT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
ĐỘC LẬP - TỰ DO - HẠNH PHÚC
----o0o----
Tp. HCM, ngày 20 tháng 03 năm
2018
LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ tên sinh viên 1: Phan Thanh Toàn
Lớp: 11141DT1A MSSV:11141222
Họ tên sinh viên 2: Võ Hoàng Khánh
Lớp: 11141DT1A MSSV:11141102
Tên đề tài: ĐIỀU KHIỂN XE ROBOT BẰNG GIỌNG NÓI VỚI RASPBERRY PI 3
Tuần/ngày Nội dung Xác nhận GVHD
Tuần1 Chọn đề tài
Tuần 2 Tìm hiểu và nhận đề tài
Tuần 3 Nhận đề tài để thực hiên
Tuần 4 Nghiên cứu về đề tài
Tuần 5 Tìm tài liệu về đề tài
Tuần 6 Chuẩn bị và mua linh kiện
Tuần 7 Tiến hành thi công phần cứng
Tuần 8 Thi công phần cứng
Tuần 9 Thi công phần cứng
Tuần 10 Viết chương trình
Tuần 11 Viết chương trình
Tuần 12 Nạp code và chạy đề mode
Tuần 13 Hoàng thành 100% sản phẩm
Tuần 14 Viết báo cáo đề tài
Tuần 15 Hoàng thành file báo cáo
GV HƯỚNG DẪN
(Ký và ghi rõ họ và tên

LỜI CAM ĐOAN
Đề tài này là do tôi tự thực hiện dựa vào một số tài liệu trước đó và không sao chép
từ tài liệu hay công trình đã có trước đó.
Người thực hiện đề tài
Phan Thanh Toàn Võ Hoàng Khánh

LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên nhóm sinh viên thực hiện đề tài xin gửi lời cám ơn chân thành
tới các thầy cô giáo trong trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí
Minh nói chung và các thầy cô giáo trong khoa Điện – Điện tử nói riêng đã tận
tình giảng dạy, truyền đạt cho tôi những kiến thức, kinh nghiệm quý báu trong
suốt thời gian qua.
Đặc biệt chúng tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy Nguyễn Duy Thảo
đã định hướng, hướng dẫn tận tình và tạo điều kiện tốt nhất cho chúng tôi trong
suốt quá trình chúng tôi thực hiện đề tài.
Sau cùng chúng tôi xin gửi lời cảm ơn tới các anh, chị, các bạn đã giúp đỡ,
chia sẻ kinh nghiệm, đóng góp ý kiến cho chúng tôi để hoàn thành tốt đề tài.
Trong quá trình thực hiện đề tài này sẽ không tránh khỏi thiếu xót. Rất
mong nhận được sự góp ý của quý thầy cô và các bạn để đề tài được hoàn thiện
hơn.
Nhóm thực hiện đề tài xin chân thành cảm ơn!
Nhóm thực hiện đề tài
Phan Thanh Toàn Võ Hoàng Khánh

MỤC LỤC
Trang bìa ............................................................................................................................I
Nhiệm vụ đồ án .................................................................................................................II
Lịch trình ........................................................................................................................ III
Cam đoan ........................................................................................................................IV
Lời cảm ơn ....................................................................................................................... V
Mục lục............................................................................................................................VI
Liệt kê hình vẽ................................................................................................................VII
Liệt kê bảng vẽ …………………………………….…………………………… VIII
Tóm tắt ...........................................................................................................................IX
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN............................................................................... 4
1.1.Đặt vấn đề .............................................................................................................4
1.2.Mục tiêu ................................................................................................................4
1.3.Nội dung nghiên cứu.............................................................................................4
1.4.Giới hạn.................................................................................................................4
1.5.Bố cục....................................................................................................................4
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT................................................................... 4
2.1.Tổng quan về xe robot điều khiển bằng giọng nói……………………………5
2.1.2. Ưu điểm của xe robot điều khiển bằng giọng nói. ............................................5
2.2. Giới thiệu phần cứng...........................................................................................6
2.2.1. Giới thiệu Raspberry Pi 3 .................................................................................6
2.2.2. Hệ điều hành và phần mềm.............................................................................15
2.2.3. Mạch công suất cầu H (L298N)…………………………………..………14
2.2.4 Cảm biến siêu âm.............................................................................................17
2.2.5. Board Arduino.................................................................................................20
2.2.6. USB Sound Card.............................................................................................21
2.2.7. Micro không dây Daile V10............................................................................24
2.2.8. Động cơ DC ....................................................................................................26
2.2.9. Led Matrix 8x8 MAX7219 .............................................................................26
CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ ................................................... 27

3.1. Giới thiệu............................................................................................................28
3.2. Tính toán và thiết kế hệ thống............................................................................28
3.2.1. Thiết kế sơ đồ khối hệ thống...........................................................................32
3.2.2. Sơ đồ nguyên lý của toàn mạch.......................................................................32
CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG .......................................................... 44
4.1. Giới thiệu............................................................................................................44
4.2.Thi công hệ thống................................................................................................44
4.2.1.Chuẩn bị phần cứng .........................................................................................44
4.2.2. Lắp ráp và kiểm tra .........................................................................................45
4.3. Lập trình hệ thống ..............................................................................................54
4.3.1. Lưu đồ của 1 hệ thống điều khiển xe robot bằng giọng nói............................54
4.3.2. Phần mềm lập trình visual studio 2017 ...........................................................55
CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_VÀ ĐÁNH GIÁ............................... 60
5.1. Cảm biến ............................................................................................................61
5.2.Bộ điều khiển động cơ ........................................................................................62
5.3.Bộ vi điều khiển .................................................................................................63
5.4.Kết đạt được…………………………………………………………………63
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN…………………67
6.1 Kết luận ……………………………………………………………………..67
6.2 Những hạn chế của đề tài……………………………………………………67
6.3 Hướng phát triển…………………………………………………………….67
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHU LỤC.......................................................................................................

LIỆT KÊ HÌNH VẼ
Hình Trang
Hình 2.1. Hình ảnh xe robot điều khiển bằng giọng nói…............................................5
Hình 2.2. Bo mạch Raspberry Pi 3..................................................................................6
Hình 2.3. Sơ đồ cấu tạo Raspberry Pi .............................................................................7
Hinh 2.4. Sơ đồ chân GPIO Raspberry pi…………………….....................………..8
Hình 2.7. Hệ điều hành SNAPPY …………...……………….……………...……..11
Hình 2.10. Module mạch cầu H L298N……………………………………………14
Hình 2.11. Sơ đồ nguyên lý L298N. .............................................................................15
Hình 2.16. Phản xạ sóng siêu âm theo góc ...................................................................20
Hình 2.17. Vùng phát hiện của SRF04 .........................................................................20
Hình 2.18. Board Arduino Mega 2560 ........................................................................ 20
Hình 2.19. Hình ảnh vi điều khiển board Arduino Mega 2560 ....................................21
Hình 2.20.Hình ảnh các chân ngõ vào/ra board Arduino Mega 2560…………...…21
Hình 2.23. Động cơ DC GA25..................................................................................26
Hình 2.24. Module Led Matrix 8x8 MAX7219........................................................27
Hình 3.1. Sơ đồ khối của hệ thống................................................................................28
Hình 3.2. Sơ đồ nguyên lý mạch nguồn........................................................................29
Hình 3.3. Sơ đồ nguyên lý mạch hạ áp .........................................................................30
Hình 3.4. Sơ đồ chân Raspberry pi 3 ............................................................................30
Hình 3.5. Sơ đồ nguyên lý Module điều khiển động cơ L298N...................................31
Hình 3.6. Sơ nguyên lý Module Cảm biến Siêu âm SRF04 ........................................31
Hình 3.7. Sơ đồ nguyên lý Toàn mạch..........................................................................32
Hình 3.8. Sơ đồ kết nối Raspberry pi 3 với module điều khiển động cơ L298N …. ...33
Hình 3.9. Sơ đồ kết nối module Cảm biến siêu âm với Raspberry pi 3........................33
Hình 4.1. động cơ và bánh xe........................................................................................45
Hình 4.2. khung xe robot...............................................................................................45
Hình 4.3. Pin dự phòng 5v ............................................................................................46
Hình 4.5. Pin cell 3.7v...................................................................................................47
Hình 4.6. Mạch giảm áp DC-DC ..................................................................................47
Hình 4.7. Module led matrix.........................................................................................47
Hình 4.8. Hình ảnh mình họa kết nối sai giữa Raspberry pi với
Srf04……….…….48

Hình 4.9. Hình ảnh minh họa kết nối đúng giữa Raspberry pi với Srf04.....................48
Hình 4.10. Mạch cầu phân áp........................................................................................49
Hình 4.11. Hình ảnh thực tế kết nối raspberry pi với module SRF04 ..........................50
Hình 4.12. Hình ảnh thực tế kết nối raspberry pi với module L298N ..........................50
Hình 4.13. Mô hình thực tế xe robot phía trước ...........................................................51
Hình 4.14. Mô hình thực tế xe robot phía sau...............................................................52
Hình 4.16. Giao diện đăng nhập Windows 10 IoT Core trên web ...............................55
Hình 4.18. Giao diện kết nối Windows 10 IoT Core qua PowerShell..........................56
Hình 4.20. Giao diện điều khiển Windows 10 IoT Core qua PowerShell....................57
LIỆT KÊ BẢNG
Bảng Trang
Bảng 4.2.Bảngso sánh một vài thuộc tính của hệ điều hành Windows…………....58

TÓM TẮT
Trong những năm qua, khoa học máy tính và xử lý thông tin có những bước
tiến vượt bậc và ngày càng có những đóng góp to lớn vào cuộc cách mạng khoa học
kỹ thuật hiện đại. Đặc biệt sự ra đời và phát triển nhanh chóng của kỹ thuật số làm
cho ngành điện tử trở nên phong phú và đa dạng hơn. Nó góp phần rất lớn trong
việc đưa kỹ thuật hiện đại thâm nhập rộng rãi vào mọi lĩnh vực của hoạt động sản
xuất, kinh tế và đời sống xã hội. Từ những hệ thống máy tính lớn đến những hệ
thống máy tính cá nhân, từ những việc điều khiển các máy công nghiệp đến các
thiết bị phục vụ đời sống hằng ngày của con người. Trong các hệ thống đó, việc
trao đổi thông tin là vô cùng quan trọng. Công nghệ truyền tin trước đây bàn phím
và thậm chí thông qua màn hình cảm ứng. Tất cả các thiết bị này đòi hỏi một số loại
tiếp xúc vật lý để vận hành chúng.Với hang thập kỹ qua thì công nghệ xử lý thông
tin ngày càng được nân cao. Một loại thông tin đầu vào ra đời đó là xử lý giọng nói.
Đồ án này trình bày kết quả nghiên cứu điều khiển xe robot bằng giong nói sử
dụng kít Rasberry pi 3 tương tác với 2 phần mềm đó là Microsoft windows 10 Iot
core và Microsoft visual studio 2017.
hiện nay. Nó mang lại rất nhiều lợi ý cho con người trong vấn đề di chuyển và điều
khiển mọi vật không chỉ là xe

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN
BỘ MÔN ĐIỆN TỬ CÔNG NGHIỆP – Y SINH 1
1.1.ĐẶT VẤN ĐỀ.
Nhận dạng giọng nói có nghĩa là dịch từ được nói sang văn bảng tương đương. Có
thể chia làm 2 phần sau : xử lý tín hiệu và bộ giải mã giọng nói.
Xe điều khiển bằng giọng nói là một đề tài đang được rất nhiều người quan tâm
các loại xe hiện nay ta phải điều khiển thông qua một sự tiếp xúc vật lý để điều
khiển được, còn đối với xe điều khiển bằng giọng nói ta không cần thông qua bất cứ
vật trung gian nào mà chúng ta điều khiển trực tiếp bằng giọng nói của mình . Vô
cùng tiện lợi.
Với hàng thập kỷ qua công nghê mới có một sự đột biến mới so với công nghệ
cũ.Các thiết bị không dây bắt đâu ra đời làm cho mọi thứ trở nên đơn giản hơn . Và
với sự nâng cao phần mềm và phần cứng thì một loại đầu vào mới được ra đời : tín
hiệu bằng giọng nói.
Điều khiển bằng giọng nói (nói chung), xe điều khiển bằng giọng nói (nói riêng) sẽ
là một xu hướng phát triển trong tương lại. Và sẽ là một nghành công nghiệp rất
mạnh. Điều khiển bằng giọng nói hiện nay đang được ứng dụng rộng rãi như xe oto,
nhà điều khiển bằng giọng nói và điểu khiến chiếc điện thoại của chúng ta.
Hiện nay ở Việt Nam thì cộng nghệ điều khiển bằng giọng nói chưa phát triển
nhiều như ở nước ngoài. Nhưng đặc biệt điều khiển xe bằng giọng nói chúng ta đã
chế tạo ra được xe lăn điều khiển bằng giọng nói dành cho những người bị khuyết
cả tay lẫn chân.Ý tưởng này được cả 2 bạn Khánh và Đạt cùng nghiên cứu và thực
hiện và giành được giải nhất cuộc thi khoa học kỹ thuật cấp quốc gia. Hiện tại sản
phẩm được nâng cấp và cải tiến hơn nữa để giúp đỡ những người khuyết tật việt
Nam. Còn một vài nghiên cứu khác nữa như “ Ngôi nhà thông minh điều khiển
bằng giọng nói “ được nghiên cứu và phát triển bởi công ty lumy việt nam và “
Điều khiển thiết bị bằng giọng nói”.
Trên thế giới hiện nay điều khiển bằng giọng nói đang là một xu thế và sẽ thay thế
các loại điều khiển khác trong tương lai. Hiên tại có rất là nhiều nước đang nghiên

cứu và phát triển cộng nghệ này. Đầu năm 2018 CES đã cho ra đời chiếc bồn cầu đa
năng và được điều khiển bằng giọng nói, chiếc TV LG được điều khiển bằng giọng
nói, iphone và Samsung cũng đã phát triển công nghệ điều khiển bằng giọng nói lên
điện thoại của 2 hãng điện thoại lớn nhất thế giới này.
1.2.MỤC TIÊU
 Đề tài có những mục tiêu chính như sau :
 Điều khiển xe robot chạy tiến ,lùi ,trái và phải
 Sử dụng cảm biến siêu âm ở trước để tránh vật cản
 Sử dụng ardiuno làm mắt led ma trận cho xe
 Viết chương trình điều khiển cho kit raspberry pi 3
 Thi công mô hình xe robot
 Sản phẩm cuối cùng và chạy thực tế
1.3.NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
 Đề tài điều khiển xe robot bằng giọng nói với raspberrypi 3 có các nội dung chính
như sau:
 NỘI DUNG 1: Thu thập dữ liệu quy trình thiết kế một hệ thống điều khiển xe bằng
giọng nói.
 NỘI DUNG 2: Các giải pháp thiết kế hệ thống, mô hình điều khiển xe bằng giọng
nói
 NỘI DUNG 3: Lựa chọn các thiết bị trong việc thiết kế mô hình điều khiển xe bằng
giọng nói
 NỘI DUNG 4: Viết chương trình và thiết kế hệ thống điều khiển.
 NỘI DUNG 5: Thiết kế mô hình.
 NỘI DUNG 6: Đánh giá kết quả thực hiện
1.4.GIỚI HẠN
 Đề tài hệ thống điều khiển xe bằng giọng nói có các giới hạn bao gồm:
 Vấn đề phát âm khác biệt. cần một giọng nói chuẩn để điều khển xe.

 Hiện tại nhóm chỉ có thể điều khiển xe bằng ngôn ngữ tiếng anh
 Chẫm trễ trong khâu xử lý giọng nói nên điều khiễn sẽ tiếp nhận trễ một ít
 Vì điều kiện kinh tế không cho phép nên micro nhận dạng trong một khoảng 1m-
3m.
1.5.BỐ CỤC
 Nội dung đề tài gồm các phần sau:
Chương 1: Tổng quan
 Đặt vấn đề
 Mục tiêu của đề tài
 Nhiệm vụ của đề tài
 Giới hạn
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
 Giới thiệu hệ điều hành raspberry pi 3
 Giới thiệu Board mạch raspberry pi 3
 Giới thiệu mạch công suất L298N
 Giới thiệu về mạch cảm biến siêu âm
Chương 3: Tính toán và thiết kế
 Giới thiệu phần mềm lập trình
 Viết chương trình giao tiếp
 Kết quả lập trình
Chương 4:Thi công hệ thống
 Thiết kế phần cứng
 Giới thiệu linh kiện sử dụng trong thiết kế
 Mô hình xe robot
 Giao tiếp các thiết bị và điều khiển mô hình
Chương 5: Kết Quả, Nhận Xét và Đánh Giá
 Cảm biến

 Bộ điều khiển động cơ
 Bộ vi điều khiển
 Kết quả đạt được
Chương 6: Kết luận và hướng phát triển
 Kết luận
 Những hạn chế của đề tài
 Hướng phát triển

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
CHƯƠNG 2.CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.TỔNG QUAN VỀ XE ROBOT ĐIỀU KHIỂN BẰNG GIỌNG NÓI
2.1.1. Định nghĩa xe robot điều khiển bằng giọng nói.
Xe robot điều khiển bằng giọng nói (tiếng Anh:speech controlled car robot) là tí
hiệu tiếng nói khi qua micro sẽ được xử lý và nhận dạng trên kit raspberry pi 3 sau
đó phát tín hiệu điều khiển mạch công suất. Mạch công suất là mạch cầu H sẽ điều
khiển 2 động cơ chạy theo tiếng nói mà mình đã nói.
 Một xe robot điều khiển bằng giọng nói , thường bao gồm các tính năng:
 Xe có thể chay tới, lui, qua trái, qua phải, đướng lại
 Xe đang đi gặp vật cản sẽ đứng lại
Hình 2.1. Hình ảnh xe robot điều khiển bằng giọng nói
2.1.2. Ưu điểm xe điều khiển bằng giọng nói .
Xe điều khiển bằng giọng nói có ưu điểm là chúng ta không cần thông qua
một tiếp xúc vật lý nào để điều khiển thiết bị.

Xe điều khiển bằng wifi hay blutooth thì chúng ta cần một chiếc điện thoại cài
giao diện mới điều khiển được. nhưng đối với xe robot điều khiển bằng giọng nói
chúng ta chỉ cần sử dụng tiếng nói của chúng ta thì có thể điều khiển được
2.2. GIỚI THIỆU PHẦN CỨNG.
2.2.1. Giới thiệu Raspberry pi 3.
a. Raspberry Pi là gì .
Raspberry Pi là cái máy tính giá 35USD kích cỡ như iPhone và chạy HĐH
Linux.Với mục tiêu chính của chương trình là giảng dạy máy tính cho trẻ em.Được
phát triển bởi Raspberry Pi Foundation – là tổ chức phi lợi nhuận với tiêu chí xây
dựng hệ thống mà nhiều người có thể sử dụng được trong những công việc tùy biến
khác nhau.
Hình 2.2: Bo mạch Raspberry Pi 3

Raspberry Pi sản xuất bởi 3 OEM: Sony, Qsida, Egoman. Và được phân phối
chính bởi Element14, RS Components và Egoman.
Raspberry pi 3 ra đời nhằm tạo ra một máy tính rẻ tiền cho sinh viên, nhưng
sau đó pi đã được sự quan tâm của nhiều người . Đặc tính của Raspberry Pi xây
dựng xoay quanh bộ xử lí SoC Broadcom BCM2835 ( là chip xử lí mobile mạnh
mẽ có kích thước nhỏ hay được dùng trong điện thoại di động ) bao gồm CPU ,
GPU , bộ xử lí âm thanh /video và các tính năng khác … tất cả được tích hợp
bên trong chip có điện năng thấp này.
b. Cấu trúc phần cứng raspberry pi 3.
Hình 2.3: Sơ đồ cấu tạo Raspberry Pi

 Raspberry Pi có hai phiên bản, Model A có giá 25$ và Model B có giá 35$ . Model
B như hình trên thông dụng hơn cả. Model B bao gồm những phần cứng và những
cổng giao diện:
 CPU: “Trái tim” của board mạch. Raspberry Pi 3 sử dụng vi xử lý BCM2836 của
Broadcom. Đây là loại SoC (system on chip) tức là trên chip này tích hợp cùng lúc:
 CPU: 900 MHz ,4 nhân, kiến trúc ARM Cortex-A7. Vì sử dụng ARM Cortex-A7
nên Raspberry Pi 3 có thể chạy được Ubuntu core và Windows 10 core mượt mà.
 SD RAM: 1 GB
 GPU: Broadcom VideoCore IV @ 250 MHz
 Khe cắm thẻ micro SD: Có thể nhận thấy sẽ không có ổ cứng trên Raspberry Pi và
thay vào đó là thẻ nhớ SD. Tất cả dữ liệu sẽ được lưu trữ trên thẻ nhớ này. Cần
dùng ít nhất là thẻ 4GB class 4 (4MB/s) cho Raspberry Pi (khuyên dùng thẻ 8GB
class 10).
 Cổng USB: Raspberry Pi 2 có 4 cổng USB 2.0. Đủ để bạn cắm các ngoại vi cần
thiết như chuột, bàn phím và usb wifi.
 Cổng Ethernet: Model 2 có cổng Ethernet chuẩn RJ45.
 Cổng HDMI: Dùng để truyền tín hiệu Video và Audio số. Có tới 14 chuẩn video
được hỗ trợ và tín hiệu HDMI có thể dễ dàng chuyển đổi thành các chuẩn khác như
DVI, RCA, hoặc SCART.
 Ngõ ra Audio-Video: Ngõ ra này là giắc cắm chuẩn 3.5mm, hỗ trợ cho người dùng
không có màn hình hỗ trợ HDMI. Âm thanh và hình ảnh lấy ra từ cổng này có chất
lượng kém hơn một chút so với từ cổng HDMI.
 Cổng cấp nguồn Micro USB: Một trong những điều đầu tiên có thể nhận thấy là
Raspberry Pi không có nút nguồn. Micro USB được chọn làm cổng cấp nguồn.
Nguồn cấp cho Raspberry Pi là 5v điện áp (bắt buộc) và dòng nên lớn hớn 1A. Cấp
nguồn quá 5v sẽ rất dễ làm cháy board mạch.
 Cổng DSI (Display Serial Interface): Cổng này dùng để kết nối với LCD hoặc màn
hình OLED.

 Cổng CSI (Camera Serial Interface): Cổng này dùng để kết nối với module camera
riêng của Raspberry Pi. Module này thu được hình ảnh chất lượng lên đến 1080p.
 GPIO (General Purpose Input and Output): Giống như các chân của vi điều khiển,
các IO này của Raspberry Pi cũng được sử dụng để xuất tín hiệu ra led, thiết bị…
hoặc đọc tín hiệu vào từ các nút nhấn, công tắc,cảm biến… Ngoài ra còn có các IO
tích hợp các chuẩn truyền dữ liệu UART, I2C và SPI.Sơ đồ chân GPIO Raspberry
pi.
Hình 2.4: Sơ đồ chân GPIO của Raspberry.
 Trong 40 chân GPIO bao gồm :
 26 chân GPIO. Khi thiết lập là input, GPIO có thể được sử dụng như chân interupt,
GPIO 14 & 15 được thiết lập sẵn là chân input.
 1UART, 1 I2C, 2 SPI, 1 PWM (GPIO 4)
 2 chân nguồn 5V, 2 chân nguồn 3.3V, 8 chân GND

 2 chân ID EEPROM
 Vi xử lý ARMv7 32bit quad core 900Mhz, dung lượng Ram 1G, và bộ nhớ kiểu
micro SD dung lượng tùy chọn ( nên >=4G).
 Khi một chân GPIO lên mức cao sẽ đạt điện áp 3.3V, dòng ra tối đa Imax = 5mA.
2.2.2. Hệ điều hành và phần mềm
Về cơ bản Raspberry Pi có khá nhiều OS linux chạy được nhưng vẫn có sự thiếu
vắng của Ubuntu (do CPU ARMv6) Điểm danh một số Distributions Linux (nhúng)
chạy trên Raspberry Pi như Raspbian,Pidora, openSUSE, OpenWRT,
OpenELEC,….
a. Raspbian:
Hình 2.5: Giao diện của Raspbian
Đây là bản build Linux dựa trên nên Debian (Gần giống ubuntu) với giao diện
LXDE (thay vì GNOME). Có đầy đủ web browser, media player, tools, etc … Nói
chung HĐH này dành cho những người muốn dùng Raspberry Pi như một cái PC.
b. Ubuntu Mate.
Tương tự như Raspbian, Ubuntu Mate cũng hướng đến người dùng sử dụng
Raspberry Pi như máy tính văn phòng. Tuy nhiên Ubuntu Mate có giao diện đẹp

hơn rất nhiều so với Raspbian. Được phát triển từ Ubuntu – hệ điều hành được xem
là đối đầu trực tiếp với Windows.
Hình 2.6: Giao diện Ubuntu Mate
Martin Wimpress và Rohith Madhavan là cha đẻ của Ubuntu Mate được phát triển
từ nền Ubuntu gốc. Theo tác giả, nó được tối ưu rất tốt với Raspberry Pi 2 và 3, tuy
nhiên để đảm bảo tốc độ cao nhất bạn nên sử dụng thẻ MicroSD từ class 6 trở lên.
Theo đánh giá của chúng tôi, Ubuntu Mate mới nhất (15.04) có tốc độ cũng rất
nhanh, giao diện đẹp, hỗ trợ đầy đủ các phần mềm thông dụng cho nhu cầu văn
phòng.

c. Snappy Core Ubuntu.
Hình 2.7 Hệ điều hành SNAPPY
Những năm trước đây, Canonical đã làm việc không ngừng để mở rộng hệ điều
hành Ubuntu tới nhiều sản phẩm khác nhau. Giờ đây, họ đã giới thiệu một hệ điều
hành rút gọn của Ubuntu, nó được tạo ra với nhiệm vụ là chạy các ứng dụng đám
mây và trở thành một phần quan trọng trong IoT (Internet of Things), giúp các thiết
bị (điện thoại, tivi, đèn, quạt, đồng hồ, nồi cơm điện, …) trong đời sống kết nối với
nhau một cách hoàn hảo.
Snappy Ubuntu Core được xây dựng trong dự án Ubuntu Core. Ubuntu Core là
nhân của hệ điều hành Ubuntu, khá trần trụi nhưng là một thành phần rất quan trọng
của hệ điều hành Ubuntu, Snappy Ubuntu Core được thiết kế để chạy trong một môi
trường khá hạn chế. Thế mạnh của nó là chạy được nhiều ứng dụng mà không cần
một hệ điều hành Ubuntu đầy đủ.

d. Windows 10 IoT Core
Hình 2.8. Giao diện hệ điều hành Windows 10 IoT core
Tương tự như Snappy Core Ubuntu, Windows 10 IoT Core cũng chỉ có nhân của
Windown, nó không có giao diện đồ họa hay các phần mềm thông dụng như Office,
… Windows 10 IoT được sử dụng cho mục đích phát triển các ứng dụng
IoT. Microsoft cho biết IOT Core được thiết kế để có thể hoạt động với một loạt các
ngôn ngữ mã nguồn mở, khiến các nhà sản xuất dễ dàng cài đặt trên các thiết bị của
mình cũng như phát triển ứng dụng riêng cho mình.
Phiên bản này cũng hỗ trợ các kết nối bluetooth và Wi-Fi giúp các thiết bị có thể
dễ dàng kết nối không dây và truy cập internet.
Microsoft cho biết IoT Core được thiết kế để có thể hoạt động với một loạt các
ngôn ngữ mã nguồn mở, giúp các nhà sản xuất dễ dàng cài đặt trên các thiết bị của
mình cũng như phát triển ứng dụng riêng cho mình.
Vì mới phát hành nên cũng chưa có nhiều ứng dụng chạy trên hệ điều hành này,
chủ yếu là tùy theo yêu cầu của mình mà lập trình viên tự xây dựng và cài đặt. Vào
lúc mới phát hành cũng có các cuộc thi lập trình ứng dụng trên hệ điều hành này để

kích thích người dùng nghiên cứu và sử dụng, cũng như để xây dựng một kho ứng
dụng phong phú cho nó.
Sắp tới, IoT Core có thể sẽ được cài đặt trên những chiếc TV Box và các thiết bị
điện tử khác trong gia đình, với nhiều ứng dụng hơn. Nếu muốn phát triển ứng dụng
mã nguồn mở cho Windows IoT, ta chỉ cần PC có cài đặt phiên bản Windows 10
(Build 10240) và Visual Studio 2015 để có thể lập trình ứng dụng cho riêng mình.
e. OSMC và OpenELEC
Đây là 2 hệ điều hành phổ biến cho nhu cầu giải trí qua Raspberry Pi. OSMC
được phát triển từ RaspBMC còn OpenELEC thì đi lên từ Xbian. Cả OSMC và
OpenELEC đều được phát triển để chạy KODI, tuy nhiên OSMC được phát triển
với đầy đủ nền tảng của Debian ở phía dưới, vì vậy OSMC có thể làm được nhiều
điều hơn OpenELEC. Cả 2 hệ điều hành này phù hợp cho nhu cầu biến Raspberry
Pi thành một Media Center trong nhà của bạn hoặc làm một thiết bị chơi
Video/Audio trên xe ô tô.Về giao diện, nếu OpenELEC sử dụng nguyên giao diện
đẹp đẽ của Koidi thì OSMC được thiết kế lại giao diện mới với các menu đơn giản
hơn trên nền chữ trắng. Thoạt nhìn bạn sẽ thấy OSMC có giao diện không bắt mắt,
tuy nhiên nếu sử dụng lâu dài thì theo chúng tôi, đơn giản luôn là điều tốt nhất. Mặc
dù vậy, như chúng tôi đã nói ở trên, OSMC có nhiều tùy chọn hơn OpenELEC rất
nhiều. Dĩ nhiên, nếu bạn chỉ quan tâm đến việc chơi Video/Audio thì hệ điều hành
nào cũng được.

Hình 2.9: Giao diện hệ điều hành OSMC
2.2.3. Mạch công suất cầu H (L298N).
a. Định nghĩa :
Mạch cầu H điều khiển động cơ L298N cho phép bạn kiểm soát tốc độ và hướng
của hai động cơ DC ,hoặc kiểm soát một động cơ bước lưỡng cực một cách dễ
dàng .
Hình 2.10. Module mạch cầu H L298N
b. Cấu tạo Mạch cầu H.
 2V power, 5V power. Đây là 2 chân cấp nguồn trực tiếp đến động cơ.

 Power GND chân này là GND của nguồn cấp cho Động cơ.
 2 Jump A enable và B enable, để như hình, Gồm có 4 chân Input. IN1, IN2, IN3,
IN4. Chức năng các chân này tôi sẽ giải thích ở bước sau. Output A: nối với động
cơ A. bạn chú ý chân +, -. Nếu bạn nối ngược thì động cơ sẽ chạy ngược. Và chú ý
nếu bạn nối động cơ bước, bạn phải đấu nối các pha cho phù hợp.
 Sơ đồ nguyên lý.
Hình 2.11: Sơ đồ nguyên lý L298N
c. Nguyên lý hoạt động
 Hai chân ENA và ENB dùng để điều khiển các mạch cầu H trong L298. Nếu ở mức
logic “1” (nối với nguồn 5V) thì cho phép mạch cầu H hoạt động, nếu ở mức logic
“0” thì mạch cầu H không hoạt động.
 Khi ENA = 0: Động cơ không quay với mọi đầu vào .
 Khi ENA = 1:
 INT1 = 1; INT2 = 0: động cơ quay thuận.
 INT1 = 0; INT2 = 1: động cơ quay nghịch.
 NT1 = INT2: động cơ dừng ngay tức thì

d. Thông số kỹ thuật.
 Driver: L298N tích hợp hai mạch cầu H.
 Điện áp điều khiển: +5 V ~ +12 V
 Dòng tối đa cho mỗi cầu H là: 2A (=>2A cho mỗi motor)
 Điện áp của tín hiệu điều khiển: +5 V ~ +7 V
 Dòng của tín hiệu điều khiển: 0 ~ 36mA (Arduino có thể chơi đến 40mA nên khỏe
re nhé các bạn)
 Công suất hao phí: 20W (khi nhiệt độ T = 75 ℃)
 Nhiệt độ bảo quản: -25 ℃~ +130 ℃
2.2.4. Cảm biến siêu âm
a. Định nghĩa:
Cảm biến khoảng cách siêu âm HC-SRF04 được sử dụng rất phổ biến để xác
định khoảng cách vì rẻ và chính xác. Cảm biến sử dụng sóng siêu âm và có thể đo
khoảng cách trong khoảng từ 2 -> 300 cm, với độ chính xác gần như chỉ phụ thuộc
vào cách lập trình.
Hình 2.12: Module cảm biến siêu âm.
b. Cấu tạo
Có 4 chân là Vcc, Trig, Echo, GND.

Hình 2.13: Sơ đồ nối chân SRF04.
c. Nguyên lý hoạt động
Hình 2.14: Nguyên lý hoạt động SR04.
Để đo khoảng cách, ta sẽ phát 1 xung rất ngắn (5 microSeconds ) từ chân Trig.
Sau đó, cảm biến sẽ tạo ra 1 xung High ở chân Echo cho đến khi nhận lại được sóng
phản xạ ở pin này. Chiều rộng của xung sẽ bằng với thời gian sóng siêu âm được
phát từ cảm biển và quay trở lại.
Tốc độ của âm thanh trong không khí là 340 m/s (hằng số vật lý), tương đương
với 29,412 microSeconds/cm (106 / (340*100)). Khi đã tính được thời gian, ta sẽ
chia cho 29,412 để nhận được khoảng cách.
 Nguyên tắc phát và nhận phản hồi của sóng siêu âm cơ bản của SRF04
Nguyên tắc cơ bản của sonar: là tạo ra một xung âm thanh điện tử và sau đó
lắng nghe tiếng vọng tạo ra khi các làn sóng âm thanh số truy cập một đối tượng và
được phản xạ trở lại.
Để tính thời gian cho phản hồi trở về, một ước tính chính xác có thể được làm
bằng khoảng cách tới đối tượng.
Xung âm thanh tạo ra bởi SRF04 là siêu âm, nghĩa là nó là ở trên phạm vi nhận
xét của con người. Trong khi tần số thấp hơn có thể được sử dụng trong các loại
ứng dụng, tần số cao hơn thực hiện tốt hơn cho phạm vi ngắn, nhu cầu độ chính xác
cao.

Hình 2.15. Nguyên tắc cơ bản của sonar
Một số đặc điểm khác của cảm biến siêu âm SRF04
Mức độ của sóng âm hồi tiếp phụ thuộc vào cấu tạo của đối tượng và góc phản xạ
của nó:
Hình 2.16. Phản xạ sóng siêu âm theo góc
Một tín hiệu mềm có thể cho ra tín hiệu phản hồi yếu hoặc không có phản hồi.
Một đối tượng ở một góc cân đối thì mới có thể chuyển thành tín hiệu phản chiếu
cho cảm biến nhận.
Nếu ngưỡng của vùng phát hiện đối tượng được đặt quá gần so với cảm biến,
các đối tượng trên một đường có thể bị va chạm tại một điểm mù. Nếu ngưỡng này
được đặt ở một khoảng cách quá lớn từ cảm biến thì các đối tượng sẽ được phát
hiện mà không phải là trên một đường va chạm.

Hình 2.17. Vùng phát hiện của SRF04
2.2.5. Board Arduino
a. Định nghĩa:
Mạch Arduino Mega 2560 là dòng mạch Arduino phổ biến, khi mới bắt đầu làm
quen, lập trình với Arduino thì mạch Arduino thường nói tới chính là dòng Arduino
Mega 2560
Hình 2.18. Board Arduino Mega 2560
Arduino Mega có thể sử dụng 3 vi điều khiển họ 16 bit AVR là: ATmega16
(Board Arduino Mega R2), ATmega1280, ATmega2560 (Board Arduino Mega
R3). Bộ não này có thể xử lí những tác vụ đơn giản như điều khiển đèn LED
nhấp nháy, xử lí tín hiệu cho xe điều khiển từ xa, điều khiển động cơ bước, điều

khiển động cơ serve, làm một trạm đo nhiệt độ – độ ẩm và hiển thị lên màn hình
LCD,… hay những ứng dụng khác.
Hình 2.19. Hình ảnh vi điều khiển board Arduino Mega 2560
b. Nguồn sử dụng
Arduino Mega 2560 có thể được cấp nguồn 5V thông qua cổng USB hoặc cấp
nguồn ngoài với điện áp khuyên dùng là 7-12V DC hoặc điện áp giới hạn là 6-20V.
Thường thì cấp nguồn bằng pin vuông 9V là hợp lí nhất nếu bạn không có sẵn
nguồn từ cổng USB. Nếu cấp nguồn vượt quá ngưỡng giới hạn trên, bạn sẽ làm
hỏng Arduino Mega.
 Các chân năng lượng
 GND (Ground): cực âm của nguồn điện cấp cho Arduino Mega 2560. Khi bạn dùng
các thiết bị sử dụng những nguồn điện riêng biệt thì những chân này phải được nối
với nhau.
 5V: cấp điện áp 5V đầu ra. Dòng tối đa cho phép ở chân này là 500mA.
 3.3V : cấp điện áp 3.3V đầu ra. Dòng tối đa cho phép ở chân này là 50mA.
 IOREF : điện áp hoạt động của vi điều khiển trên Arduino Mega 2560 có thể được
đo ở chân này. Và dĩ nhiên nó luôn là 5V. Mặc dù vậy bạn không được lấy nguồn
5V từ chân này để sử dụng bởi chức năng của nó không phải là cấp nguồn.
 RESET : việc nhấn nút Reset trên board để reset vi điều khiển tương đương với việc
chân RESET được nối với GND qua 1 điện trở 10KΩ.
 Bộ nhớ sử dụng
 Vi điều khiển Atmega tiêu chuẩn sử dụng trên Arduino Mega 2560 có:

 256KB bộ nhớ Flash: những đoạn lệnh bạn lập trình sẽ được lưu trữ trong bộ nhớ
Flash của vi điều khiển. Thường thì sẽ có khoảng vài KB trong số này sẽ được dùng
cho bootloader.
 8KB cho SRAM (Static Random Access Memory): giá trị các biến bạn khai báo khi
lập trình sẽ lưu ở đây. Bạn khai báo càng nhiều biến thì càng cần nhiều bộ nhớ
RAM. Khi mất điện, dữ liệu trên SRAM sẽ bị mất.
 4KB cho EEPROM (Electrically Eraseble Programmable Read Only Memory): đây
giống như một chiếc ổ cứng mini nơi bạn có thể đọc và ghi dữ liệu của mình vào
đây mà không phải lo bị mất khi cúp điện giống như dữ liệu trên SRAM.
 Các cổng vào/ra trên Arduino Board:
 Mạch Arduino Mega có 54 chân digital dùng để đọc hoặc xuất tín hiệu. Chúng chỉ
có 2 mức điện áp là 0V và 5V với dòng vào/ra tối đa trên mỗi chân là 40mA. Ở mỗi
chân đều có các điện trở pull-up từ được cài đặt ngay trong vi điều khiển
ATmega2560 (mặc định thì các điện trở này không được kết nối).
 Một số chân digital có các chức năng đặc biệt như sau:
 2 chân Serial: 0 (RX) và 1 (TX): dùng để gửi (transmit – TX) và nhận (receive –
RX) dữ liệu TTL Serial. Arduino Uno có thể giao tiếp với thiết bị khác thông qua 2
chân này
 Chân PWM (~): cho phép bạn xuất ra xung PWM với độ phân giải 8bit (giá trị từ 0
→ 28-1 tương ứng với 0V → 5V) bằng hàm analogWrite(). Nói một cách đơn giản,
bạn có thể điều chỉnh được điện áp ra ở chân này từ mức 0V đến 5V thay vì chỉ cố
định ở mức 0V và 5V như những chân khác.
 Chân giao tiếp SPI: 10 (SS), 11 (MOSI), 12 (MISO), 13 (SCK). Ngoài các chức
năng thông thường, 4 chân này còn dùng để truyền phát dữ liệu bằng giao thức SPI
với các thiết bị khác.
 Arduino UNO Broad có 16 chân analog (A0 → A15) cung cấp độ phân giải tín hiệu
10bit (0 → 210-1) để đọc giá trị điện áp trong khoảng 0V → 5V

Hình 2.20. Hình ảnh các chân ngõ vào/ra board Arduino Mega 2560
2.2.6. USB Sound Card
a. Giới thiệu USB Sound Card
Một USB Sound Card là thiết bị tuy nhỏ nhưng rất hữu ích cho máy tính và laptop.
USB Sound Card có nhiều chức năng cho phép nó biến bất kỳ máy tính thành một
giải pháp âm thanh rạp hát tại nhà.
Mặc dù tên là USB Sound Card nhưng nó là một thiết bị trông giống như một
chiếc hộp, giúp bạn kết nối với máy tính

Hình 2.21. Module USB Sound Card
b. Đặc điểm kỹ thuật.
 Cắm vào là sử dụng (Tùy vào HĐH có thể sẽ mất khoảng dưới 1 phút để máy nhận
driver)
 Giao tiếp USB 2.0 có hỗ trợ 1.1
 Hiệu ứng âm thanh 3D dạng vòm sống động với việc chuyển ẩm thanh từ analog
sang kỹ thuật số
 Jack tai nghe chuẩn 3,5mm
 Jack Microphone chuẩn 3,5mm
 Kích thước nhỏ gọn chỉ bằng một chiếc usb bình thường, nhưng có thể chuyển tín
hiệu từ analog sang kỹ thuật số để cho bạn thưởng thức chất lượng âm thanh 3D
tuyệt vời
 Đầu vào là Usb chuẩn 2,0 còn đầu ra 1 cổng ra audio 3,5mm (màu xanh) và 1 cổng
micro 3,5mm (màu đỏ)
 Một số tên gọi khác:
 Usb ra Sound, usb to sound, chuyển từ usb qua jack 3,5mm, usb to audio adaptor,
chuyển usb ra loa, usb ra audi.

2.2.7. Micro không dây Daile V10
a. Giới thiệu Micro không dây Daile V10
 Khả năng hút âm tốt kết hợp khả năng chống nhiễu cao cùng tầm hoạt động rộng
đem lại những âm thanh sắc nét .
 Micro karaoke Daile V-10 sử dụng 2 cục pin AA thông dụng.
 Bộ đầu thu tín hiệu micro karaoke không dây Daile V10 được thiết kế nhỏ gọn chỉ
bằng một chiếc USB Bluetooth ĐI kèm với 1 dây kết nối 2 đầu 3.5 ly và 1 jack
chuyển đổi 3.5->6.5 ly để có thể kết nối vào cổng mic mà mọi chiếc loa kéo, loa
xách tay, dàn âm thanh... đều được trang bị. Các bạn cũng có thể kết nối mic với các
loại cardsound thu âm như XOX10 hoặc cardsound trên máy tính để sử dụng như
mic BM800 nha....
Hình 2.22. Micro không dây Daile V-10

b. Đặc điểm kỹ thuật
 Tần số hoạt động: VHF 268,85 Mhz (fixed)
 Khoảng cách sử dụng: ~20~30m (phụ thuộc địa hình vật cản)
 Cấp nguồn micro: Pin AA (1.5V) x 2
 Thời lượng pin micro: 6-8 tiếng (Tùy thuộc vào Pin sử dụng)
 Cấp nguồn đầu thu tín hiệu : cấp nguồn 5V/1A qua cổng USB.
 Kích thước đóng hộp: 28 x 24 x 6cm.
2.2.8. Động cơ DC
a. Giới thiệu động cơ DC.
Motor giảm tốc 12v (min 6v) DC365 là loại motor kim loại sử dụng loại hộp giảm
tốc GA25 bánh răng thép. Bền có độ chính xác cao giá thành tốt.
Hình 2.23. Động cơ DC GA25
b.Thông số kỹ thuật
 Dải điện áp hoạt động: 6V – 12V
 Tốc độ động cơ:
 Tại điện áp 6V, dòng 0,15A : tốc độ 110 vòng/phút
 Tại điện áp 12V có dòng 0,18A tốc độ 240 vòng/phút.

2.2.9. Led Matrix 8x8 MAX7219
a. Giới thiệu Led Matrix 8x8 MAX7219
Led Matrix 8x8 MAX7219 dùng ic 7219 để điều led matrix 1 cách dễ dàng và
đơn giản hơn, chỉ cần 3 dây dữ liệu và 2 dây nguồn. Module 8x8 ledmatrix sử dụng
rất đơn giản, có thể điều chỉnh độ sáng của led ngay trên phần mềm.
Hình 2.24. Module Led matrix 8x8 MAX7219
b Thông số kỹ thuật
 Điện áp hoạt động: DC 4.7V – 5.3V
 Dòng điện tiêu thụ: 320mA
 Nhiệt độ hoạt động: 0 ℃– 50 ℃

CHƯƠNG 3. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ
CHƯƠNG 3.TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ
3.1. GIỚI THIỆU
Trong đề tài này chúng em thiết kế mô hình xe robot gồm một kit raspberry pi
điều khiển cảm biến siêu âm và thông qua mạch cầu H điều khiển 4 động cơ.
 Mô hình cần thiết kế như sau:
 Hệ thống điều khiển trung tâm: sử dụng board Raspberry pi 3
 Module tránh vật cản: sử dụng cảm biến siêu âm SR04
 Module mắt led ma trận : sử dụng board Arduino Mega 2560 va 2 led matrix
 Mạch công xuất điều khiển động cơ: sử dụng mạch công suất cầu H L298
 Khung xe robot : Sử dụng 4 động cơ cho 4 bánh xe và 1 khung xe
 Hệ thống này được tính toán và mô phỏng của 1 xe robot trọng thực tế
3.2. TÍNH TOÁN VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
3.2.1. Thiết kế sơ đồ khối hệ thống
Hình 3.1. Sơ đồ khối của hệ thống
 Mạch gồm các khối chính:
 Khối nguồn: Cung cấp năng lượng cho toàn bộ mạch hoạt động.
 Khối phát: truyền tín hiệu giọng nói qua khối thu

 Khối thu: nhận tín hiệu giọng nói đưa về khối xử lý trung tâm để điều khiển thiết bị
ngõ ra.
 Khối Cảm biến: truyền nhận tín hiệu đọc được với khối xử lý trung tâm để điều
khiển thiết bị ngõ ra.
 Khối xử lý trung tâm: nhận tín hiệu từ ngõ vào xử lý tín hiệu đưa ra khối điều khiển.
 Khối công suất: nhận tín hiệu từ ngõ ra của khối xử lý trung tâm để điều khiển
động cơ.
a. Khối nguồn.
 Raspberry pi 3 có điện áp hoạt động: 5 VDC, dòng điện 2A.
 Arduino mega 2560 hoạt động điện áp từ 7 – 12 VDC.
 Module điều khiển động cơ L298N có điện áp hoạt động: 5 – 12 VDC.
 Cảm biến Siêu âm SRF04 điện áp 5 VDC.
 Mạch hạ áp LM2596 điện ÁP hoạt động từ 3V – 60VDC.
 LED Matrix MAX7219 điện áp hoạt động: 5 VDC
 Khối nguồn:
Sử dụng nguồn pin cell 3,7V, 2A cung cấp cho toàn bộ mạch hoạt động.
Hình 3.2. Sơ đồ nguyên lý mạch nguồn
 Nguồn hạ áp LM2596:
 Đóng vai trò là bộ chuyển đổi DC-DC, mạch nguồn hạ áp LM2596 sẽ chuyển
đổi từ 14V sang nguồn 5V, 3A cung cấp Raspberry pi 3hoạt động.

Hình 3.3. Sơ đồ nguyên lý mạch hạ áp
b. Khối xử lý trung tâm.
Sử dụng kít Raspberry pi 3 để nhận tín hiệu từ micro không dây cảm biến siêu
âm để trao đổi và gởi dữ liệu nhận được cho khối xử lý để tạo điều khiển thiết bị
ngõ ra.
 Sơ đồ chân của module Raspberry pi 3
Hình 3.4. Sơ đồ chân board Raspberry pi 3
c. Khối công suất : Module L298
Trong mạch này sử dụng Module điều khiển động cơ L298N. Khối này chức
năng để nhận dữ liệu từ Khối xử lý trung tâm

 Sơ đồ chân module điều khiển động cơ L298N.
Hình 3.5. Sơ đồ nguyên lý module điều khiển động cơ L298N
d. Khối Cảm biến
Sử dụng Cảm biến siêu âm SRF04 để đo khoảng cách và gửi dữ liệu đọc được
cho khối xử lý trung tâm
 Sơ đồ chân module Siêu âm SRF04
Hình 3.6. Sơ đồ nguyên lý module cảm biến siêu âm SRF04

3.2.2. Sơ đồ nguyên lý của toàn mạch
Hình 3.7. Sơ đồ nguyên lý toàn mạch

a. Sơ đồ kết nối kít Raspberry pi 3 với module điều khiển động cơ L298N
Hình 3.8. Sơ đồ kết nối kít Raspberry pi 3 với module điều khiển động cơ L298N
b. Sơ đồ kết nối module Cảm biến siêu âm với Kít Raspberry pi 3
Hình 3.9. Sơ đồ kết nối module cảm biến siêu âm với kít Raspberry pi 3

CHƯƠNG 4. THI CÔNG HỆ THỐNG
CHƯƠNG 4: THI CÔNG HỆ THỐNG
4.1. GIỚI THIỆU
Nhận dạng giọng nói có nghĩa là dịch các từ được nói thành văn bản tương
đương có thể. Nhận dạng giọng nói có thể được chia thành hai thành phần chính:
Xử lý tín hiệu và Bộ giải mã giọng nói Microsoft đã phát triển giải pháp giải mã
giọng nói chỉ sử dụng thư viện SpeechRecognizer
4.2. THI CÔNG HỆ THỐNG
4.2.1. Chuẩn bị phần cứng
Sau khi tính toán và thiết kế, chúng ta chuẩn bị linh kiện tiến hành lắp ráp.
Bảng 4.1. Danh sách các linh kiện.
STT Tên linh kiện Giá trị Dạng vỏ Chú thích
1 Khung xe Mika
2 Pin 3,7V
3 Sạc dự phòng 5V và 4,2A Nhựa dẻo
4 Động cơ 12V và 250mA
5 Bánh Xe Nhựa dẻo
6 Kit Raspberry pi 5V và 2A Nhựa cứng Quạt tải
nhiệt
7 Cảm biến SRF04 5V và 30 mA
8 Mạch L298N 5V- 30V 2A
9 Điện trở 2kΩ, 1kΩ
10 Mạch hạ áp LM2596 Đầu vào:3V-30V
Đầu ra: 1,5V-30V
Dòng: 3A
11 Led Matrix Điện áp hoạt động:
DC 4.7V – 5.3V.
Dòng điện tiêu thụ:
320mA

12 Arduino Điện áp hoạt động
: 5V
4.2.2. Lắp ráp và kiểm tra
Là phần cơ khí để gắn kết các linh kiện và các module, tạo thành một khối thống
nhất với nhau
a.Phần bánh xe
Lắp động cơ và bánh xe thông qua trục động cơ
Hình 4.1 Động cơ và bánh xe
b.Phần khung xe
 Khung xe chia làm hai lớp:
 Lớp thứ nhất dùng để gắn kết nối động cơ, đồng thời chứa các module cầu H và
nguồn pin.
 Lớp thứ hai dùng để gắn các mạch điều khiển và mạch nguồn.
 Chúng được chồng xếp lên nhau tạo thành một bộ khung hoàn chỉnh.

Hình 4.2 Khung xe robot
 Tiến hành vặn ốc để cố định khung xe và khoang lỗ để đi dây các module khác.
 Tiến hành gắn động cơ vào khung xe.
 Kiểm tra bằng cách đẩy tới đẩy lui thử động cơ có lắp đúng không.
c. Phần module điều khiển
 Lắp module Raspberry pi 3 vào khung xe
 Lắp nguồn sạc dự phòng
Hình 4.3 Pin dự phòng 5v

 Nguồn sạc dự phòng kết nối với Raspberry pi 3.
 Kiểm tra Raspberry pi 3 có lên nguồn chưa. Nếu chưa kiểm tra lại kết nối.
 Lắp module điều khiển động cơ L298N
Module điều khiển động cơ L298N được kết nối với Raspberry pi 3.
Hình 4.4. Module điều khiển động cơ L298N
 Lắp nguồn pin Cell 20V.
Hình 4.5. Pin cell 3.7v
Nguồn pin cell 20V được kết nối với mạch hạ áp LM2596 ra được 12V sau đó kết
nói với mạch điều khiển động cơ L298N

Hình 4.6. Mạch giảm áp DC-DC
 Lắp đặt 2 module led matrix
Hình 4.7. Module led matrix
 2 module led matrix kết nối với arduino .
 Lắp module Arduino.
 Module Arduino được kết nối với led matrix
 Lắp Cảm biến siêu âm srf04.
 2 module cảm biến siêu âm được kết nối với Raspberry pi 3.

 Lưu ý:
Hình 4.8. Hình ảnh minh họa kết nối sai giữa Raspberry pi với SRF04
Hình 4.9. Hình ảnh minh họa kết nối đúng giữa Raspberry pi với SRF04
Sơ đồ kết nối đúng cần phải thêm 2 điện trở để tạo mạch phân áp cho ngõ vào 5v
thành 3,3v.

Hình 4.10 Mạch cầu phân áp
 Công thức tính toán :
R1= 1kΩ , R2 = 2KΩ.
I= Vcc(ngõ ra chân Echo) / (R1 + R2)
Vout1(ngõ vào chấn kit raspberry) là điện áp đo được tại 2 đầu điện trở R2:
Vout1 = I x R2
Với cầu phân áp 2 điện trở , ta có thể dùng công thức biến đổi :
Vout1 = I x R2
= (Vcc / (R1 + R2 ))x R2 => Vout1= (5 / (1 + 2 ))x 2 ≈ 3,3v.

 Hình ảnh thực tế sau khi kết nối raspberry pi 3 với cảm biến siêu âm
Hình 4.11. Hình ảnh thực tế kết nối raspberry pi với module SRF04
 Hình ảnh thực tế sau khi lắp ráp module L298N với Raspberry pi 3
Hình 4.12. Hình ảnh thực tế kết nối raspberry pi với module L298N

 Hình ảnh thực tế sau khi lắp ráp thành công xe robot
Hình 4.13. Mô hình thực tế xe robot phía trước

Hình 4.14. Mô hình thực tế xe robot phía sau

4.3. LẬP TRÌNH HỆ THỐNG
4.3.1. Lưu đồ của 1 hệ thống điều khiển xe robot bằng giọng nói.
Hình 4.15. Lưu đồ điều khiển xe robot

 Giải thích lưu đồ
 Bắt đầu
 Tín hiệu vào được gán bằng biến TH, tín hiệu vào bao gồm ( move forward, move
reward, turn left turn right, stop.
 Tín hiệu vào TH được so sánh với điều kiện đầu tiên ( TH = Move forward) điều
kiện đúng thì xe chạy thẳng nhưng ta phải so sánh tiếp với điều kiện thứ 2 ( nếu
sr04<30cm) đúng thì xe sẽ không chạy. đây hệ thống tránh vật cản của xe.nếu sai
thì xe sẽ chạy tiếp và chúng ta qua điều kiện 3 ( TH=stop) thì xe dừng lại không thì
xe cứ chạy thẳng.
 Nếu điều kiên ( TH = Move forward) sai ta sẽ xuống điều kiện tiếp theo la ( TH =
Move reward) nếu diều kiện này đúng xe sẽ chạy lùi nhưng ta phải so sánh tiếp với
điều kiện thứ 2 ( nếu sr04<30cm) đúng thì xe sẽ không chạy. đây hệ thống tránh vật
cản của xe.nếu sai thì xe sẽ chạy tiếp và chúng ta qua điều kiện 3 ( TH=stop) thì xe
dừng lại không thì xe cứ chạy lui.
 Nếu điều kiện ( TH = Move reward) sai ta chuyển sang điều kiện tiếp theo là ( TH =
turn left) điều kiện này đúng xe sẽ rẽ trái và chúng ta qua điều kiện 2 ( TH=stop) thì
xe dừng lại không thì xe rẽ trái.
 Nếu điều kiện ( TH = turn left) sai ta chuyển sang điều kiện tiếp theo là ( TH = turn
right) điều kiện này đúng xe sẽ rẽ phải và chúng ta qua điều kiện 2 ( TH=stop) thì
xe dừng lại không thì xe rẽ phải .
4.3.2. Phần mềm lập trình visual studio 2017
Ngay sau khi cài đặt xong Windows 10 IoT lên Raspberry Pi 3, có ba cách điều
khiển Raspberry Pi 3 với những hạn chế khác nhau:
 Cách 1: Điều khiển trực tiếp: Dùng chuột, bàn phím gắn vào Raspberry Pi điều
khiển trực tiếp. Trong một số trường hợp cách này có nhiều giới hạn và bất tiện do
phải gắn màn hình, chuột, bàn phím vào RPI.
 Cách 2: Điều khiển qua giao diện web: Ngay sau khi cài đặt xong, có thể truy cập
vào Raspberry Pi 2 qua trình duyệt web theo dạng <Địa chỉ IP của RPI>:8080
VD: 192.168.1.5:8080

 Màn hình sau xuất hiện yêu cầu User name và Password:
Hình 4.16. Giao diện đăng nhập Windows 10 IoT Core trên web
User name là Administrator, password mặc định của Administrator là p@ssw0rd
(Lưu ý ký tự @ và số 0 - chứ không phải chữ o). Sau khi Ok sẽ vào màn hình sau:

Hình 4.17. Giao diện quản lí Windows 10 IoT Core trên web
 Lưu ý: trong hình này Raspberry Pi 2 đã được đổi tên (Device name). Tên mặc định
sau khi cài xong là minwinpc.

 Với giao diện web này ta có thể thực hiện một số thao tác như cài đặt phần mềm
vào Raspberry Pi 2. Tuy nhiên nhiều thao tác khác như cài đặt driver, quản lý người
dùng,... không thực hiện được.

 Cách 3: Điều khiển qua PowerShell:
 Điều khiển Raspberry Pi 2 (Windows 10 IoT) qua PowerShell là phương pháp tốt
nhất (nhưng hơi khó dùng do phải thuộc các câu lệnh).

 Giả sử Raspberry Pi 2 có địa chỉ IP là 192.168.1.5. Chạy PowerShell với quyền
administrator. Đánh các lệnh sau:
net start WinRM
Set-Item WSMan:localhostClientTrustedHosts -Value 192.168.1.5
 Màn hình có dạng như sau
Hình 4.18. Giao diện kết nối Win 10 IoT Core qua PowerShell
 Nhấn phím Y để đồng ý.Tiếp tục chạy lệnh (giả sử máy tính bàn chạy windows 10
có địa chỉ IP là 192.168.1.2):
Enter-PSSession –ComputerName 192.168.1.2 -Credential
192.168.1.5Administrator
 Hộp thoại nhắc nhập password sẽ xuất hiện:

setcomputername TênMới
net user administrator PasswordMới
Hình 4.19. Giao diện đăng nhập Win 10 IoT Core trên PowerShell
 Nhập password là p@ssw0rd
 Sau một lúc (khoảng 1 phút),sẽ đăng nhập vào RPI, khi đó màn hình PowerShell có
dấu nhắc dạng như sau:
 Lúc này chúng ta có thể thao tác với Raspberry Pi qua các lệnh Powershell.
Hình 4.20. Giao diện điều khiển Win10 IoT Core qua PowerShell
 Ngay sau khi đăng nhập xong, nên đổi tên máy và password của
Administrator:
 Để tắt RPI chạy Windows 10 IoT dùng lệnh: shutdown /r /t 0
 Một vài lưu ý:
Windows 10 IoT cho RPI dùng driver khác với Windows thường (do RPI
dùngchip ARM),Tại một thời điểm chi có một ứng dụng foreground trên Windows
10 IoT. Tức là chỉ thấy 1 ứng dụng trên màn hình nối trực tiếp với RPI. Để thay
đổi ứng dụng foreground cần dùng lệnh trong Powershell hoặc qua giao diện web.


 Phiên bản Windows 10 cho IoT với Windows 10 trên PC và Mobile
Bảng 4.2.Bảng so sánh một vài thuộc tính của hệ điều hành Windows 10 trên ba
nền tảng PC, Mobile và thiết bị IoT
Tính năng Windows 10 Pro Windows 10 Windows 10 IoT
Mobile Core
Giao diện Có Có Không
Phân phối OEM OEM ?
Bán lẻ
Bản quyền
Cấu trúc IA-32 IA-32
x86-64 ARMv7 ARM
Phiên bản N Có Không Không
Bộ nhớ vật lý tối 4 GB trên 32-bit ? ?
đa (RAM)
512 GB trên 64-bit
Cortana Có Có Không
Desktop Ảo Có Không
Cài đặt PC Mobile Thiết bị IoT
Chi phí Miễn phí khi nâng cấp từ Windows 7, 8 Miễn phí
và 8.1 trong vòng 1 năm. Bản mua thì có
chi phí cao.

Để xây dựng ứng dụng Universal ta dùng Visual Studio 2017 chạy trên PC cài
Windows 10. Một lưu ý khi chạy debug, build hay deploy một ứng dụng universal có
kết nối với thiết bị raspberry thật ta cần có bước cài đặt, tùy chỉnh ban đầu. Cụ thể ta
chọn Solution Platforms là ARM, Emulator là Remote
Machine: và đảm bảo đang kết nối
với đúng thiết bị bằng cách so sánh chuỗi IP kết nối trong properties của project và
IP của thiết bị.
Hình 4.21. Giao diện Properties của Project
Để xem thiết bị đã được kết nối với máy tính chưa, hay kiểm tra IP trên
Raspberry ta dùng Windows IoT Core Watcher
Hình 4.22. Giao diện Windows IoT Core Watcher

CHƯƠNG 5. KẾT QUẢ_NHẬN XÉT_ĐÁNH GIÁ
Nhiệm vụ chính của luận văn là xây dựng mô hình nhận dạng giọng nói sủ dụng
thuật toán nhận dạng bằng văn bảng của microsoft nhận dạng tiếng nói thông qua
kít Raspberry pi 3 điều khiển mô hình hệ thống thông qua xe robot .
Nhóm đã nghiên cứu và thực hiện đề tài trong 15 tuần và đã đạt được kết quả tốt
là sản phẩm đã hoàn thành, chạy tốt và sản phẩm khá đẹp
5.1. KẾT QUẢ
 Kết quả nhóm đạt được là khá tốt
 Hiểu về hệ điều hành Win 10 IoT core trên Raspberry Pi.
 Giao tiếp được với module L298N để điều khiển động cơ.
 Giao tiếp được cảm biến siêu âm SRF04 để đo khoảng cách xe robot.
 Kết nối được micro không dây thông qua USB Sound Card
 Xe hoạt động khá ổn định. Xe có thể chạy tới, lui, xoay trái ,xoay phải và đang chạy
có thể nói dừng thì xe dừng nhưng khi phát hiện vật cản trong vòng 30 cm xe sẽ
dừng nhờ vào cảm biến siêu âm SRF04. động cơ chạy rất tốt và bộ vi xử lý điều
khiển và xử lý tín hiệu khá ổn định.
Hình 5.1. Kết quả mô phỏng

 Những hình ảnh kết quả đề tài
Hình 5.2. Sản phẩm hoàn thiện chụp từ trên xuống

Hình 5.3. Sản phẩm hoàn thiện chụp từ dưới lên

Hình 5.4. Sản phẩm hoàn thiện chụp từ phía trước

5.2. NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ
 Sản phẩm đã hoàn thiện và hoạt động tốt nhưng trong quá trình điều khiển còn một
số nhiễu làm ảnh hưởng đến tín hiệu và tín hiệu xử lý còn chậm
 Sản phẩm hoàn thành 100%
 Mô hình xe đẹp

CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
CHƯƠNG 6. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT
TRIỂN
6.1.KẾT LUẬN
 Nắm rõ được giao tiếp Raspberry pi 3 với SRF04 giúp cho xe phát hiện được vật
cản
 Nắm rõ được giao tiếp Raspberry pi 3 với L298 giúp cho hệ thống xe có thể điều
khiển được động cơ chạy thuận hay chạy nghịch
 Xử lý được tín hiệu giọng nói giúp chúng ta điều khiển hệ thống thông qua giọng
nói của người điều khiển
 Nhúng chương trình ARM vào Raspberry pi 3
 Hiểu được hệ điều hành win 10 Iot core , Hệ điều hành win 10 Iot core được tích
hợp nhiều ứng dụng. Trong đó ứng dung xử lý âm thanh dự trên mã nguồn mở đã
giúp cho nhóm thực hiện được đề tài điều khiển xe bằng giọng nói.
 Nhóm đã hoàn thành đề tài khoảng 95% với muchj đích đã đề ra.
 Sản phẩm của nhóm chạy khá ổn định va mô hình xe khá đẹp mắt .
6.2 NHỮNG HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
 Tín hiệu điều khiển bằng tiếng anh
 Còn nhiễu tín hiệu nhiều
 Đây la những vần đề nhóm chưa làm được
6.3.HƯỚNG PHÁT TRIỂN
6.3.1. Hướng khắc phục cách hạn chế của đề tài.
 Tín hiệu điều khiển được bằng tiếng việt
 Sử dụng những thiết bị thu và nhận âm thanh tốt hơn để lọc nhiễu tiếng ồn tốt nhất.
6.3.2. Hướng phát triển trong tương lai.
 Nhóm sẽ phát triển thành hệ thống xe lăn điều khiển bằng giọng nói.
 Phát triển hệ thống người robot làm việc được điều khiển bằng giọng nói

[1] Đoàn Văn Ban, phân tích và thiết kế hướng đối tượng, NXB Khoa học và Kỹ
thuật.1999
[2] Cộng đồng Microsoft,Trang web www.support.microsoft.com
[3] Nguyễn Việt Hùng, Nguyễn Ngô Lâm, Nguyễn Văn Phúc, Giáo trình Kỹ thuật
truyền số liệu, Trường ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật, 9.2011.
[4] Ivar Jacobson Object – Oriented Software Engineering, Addison-Wesley
Publishing Company, 1992
[5]. Cộng đồng Raspberry Việt Nam, Trang web www. Raspberry.com.vn

PHỤ LỤC
PHỤ LỤC: CODE CHƯƠNG TRÌNH ĐIỀU KHIỂN XE ROBOT
BẰNG GIỌNG NÓI.
 Code chương trình chính.
using System;
using System.Diagnostics;
using System.Threading.Tasks;
using Windows.ApplicationModel;
using Windows.Media.SpeechRecognition;
using Windows.Storage;
using Windows.UI.Xaml.Controls;
namespace SpeechControlledRobot__RPi2_
{
public sealed partial class MainPage : Page
{
private SpeechRecognizer MyRecognizer;
private bool AvoidObstacle = true;
public MainPage()
{
this.InitializeComponent();
MotorDriver.InitializePins(MotorDriver.AvailableGpioPin.GpioPin_5,
MotorDriver.AvailableGpioPin.GpioPin_6,
MotorDriver.AvailableGpioPin.GpioPin_13,
MotorDriver.AvailableGpioPin.GpioPin_26);
InitializeSpeechRecognizer();
Sensor.UltrasonicDistanceSensor Front_DistanceSensor = new
Sensor.UltrasonicDistanceSensor(Sensor.UltrasonicDistanceSensor.AvailableGpioP
in.GpioPin_12, Sensor.UltrasonicDistanceSensor.AvailableGpioPin.GpioPin_16);
Sensor.ObstacleDetection Front_ObstacleDetection = new
Sensor.ObstacleDetection(Front_DistanceSensor);
Front_ObstacleDetection.ObstacleDetected +=
Front_ObstacleDetection_ObstacleDetected;
}

PHỤ LỤC
private void
Front_ObstacleDetection_ObstacleDetected(Sensor.ObstacleDetection.DetectionSta
te arg1, double arg2)
{
if (AvoidObstacle == true)
{
if (arg1 == Sensor.ObstacleDetection.DetectionState.Detected &&
MotorDriver.CurrentState == MotorDriver.State.MovingForward)
{
MotorDriver.Stop();
Debug.WriteLine("Robot stopped! (Obstacle Detected)");
}
}
if (AvoidObstacle == true)
{
if (arg1 ==
Sensor.ObstacleDetection.DetectionState.Detected && MotorDriver.CurrentState
== MotorDriver.State.MovingReverse)
{
MotorDriver.Stop();
Debug.WriteLine("Robot stopped! (Obstacle Detected)");
}
}
}
/// <summary>
/// Initializes MyRecognizer and Loads Grammar from File
'GrammarMyGrammar.xaml'
/// </summary>
private async void InitializeSpeechRecognizer()
{
MyRecognizer = new SpeechRecognizer();
MyRecognizer.StateChanged += MyRecognizer_StateChanged;
MyRecognizer.ContinuousRecognitionSession.ResultGenerated +=
MyRecognizer_ResultGenerated;

PHỤ LỤC
StorageFile GrammarContentFile = await
Package.Current.InstalledLocation.GetFileAsync(@"GrammarMyGrammar.xml");
SpeechRecognitionGrammarFileConstraint GrammarConstraint = new
SpeechRecognitionGrammarFileConstraint(GrammarContentFile);
MyRecognizer.Constraints.Add(GrammarConstraint);
SpeechRecognitionCompilationResult CompilationResult = await
MyRecognizer.CompileConstraintsAsync();
Debug.WriteLine("Status: " + CompilationResult.Status.ToString());
if (CompilationResult.Status == SpeechRecognitionResultStatus.Success)
{
await MyRecognizer.ContinuousRecognitionSession.StartAsync();
}
}
/// <summary>
/// Fires when MyRecognizer successfully parses a speech
/// </summary>
/// <param name="sender"></param>
/// <param name="args"></param>
private void
MyRecognizer_ResultGenerated(SpeechContinuousRecognitionSession sender,
SpeechContinuousRecognitionResultGeneratedEventArgs args)
{
Debug.WriteLine(args.Result.Text);
switch (args.Result.Text)
{
case "move forward":
MotorDriver.MoveForward();
break;
case "move reverse":
MotorDriver.MoveReverse();
break;
case "turn right":
MotorDriver.TurnRight();
break;
case "turn left":

PHỤ LỤC
MotorDriver.TurnLeft();
break;
case "stop":
MotorDriver.Stop();
break;
case "engage obstacle detection":
AvoidObstacle = true;
break;
case "disengage obstacle detection":
AvoidObstacle = false;
break;
default:
break;
}
}
/// <summary>
/// Fires when MyRecognizer's state changed
/// </summary>
/// <param name="sender"></param>
/// <param name="args"></param>
private void MyRecognizer_StateChanged(SpeechRecognizer sender,
SpeechRecognizerStateChangedEventArgs args)
{
Debug.WriteLine(args.State);
}
}
}
 Code chương trình con:Drive_động cơ
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using Windows.Devices.Gpio;
namespace SpeechControlledRobot__RPi2_
{

PHỤ LỤC
/// <summary>
/// Provides abstraction layer to drive robot
/// </summary>
public static class MotorDriver
{
private static GpioPin MotorLeft_A, MotorLeft_B;
private static GpioPin MotorRight_A, MotorRight_B;
private static State _CurrentState;
/// <summary>
/// Available Gpio Pins. Refer:
/// </summary>
public enum AvailableGpioPin : int
{
/// <summary>
/// Raspberry Pi 2 - Header Pin Number : 29
/// </summary>
GpioPin_5 = 5,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_6 = 6,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_12 = 12,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_13 = 13,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_16 = 16,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_18 = 18,
/// <summary>

PHỤ LỤC
/// </summary>
GpioPin_22 = 22,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_23 = 23,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_24 = 24,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_25 = 25,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_26 = 26,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_27 = 27
}
/// <summary>
/// Available driving states
/// </summary>
public enum State : byte
{
MovingForward,
MovingReverse,
RotatingRight,
RotatingLeft,
TurningRight,
TurningLeft,
Stopped
}
public static State CurrentState
{

PHỤ LỤC
get
{
return _CurrentState;
}
}
/// <summary>
/// Initializes four pins for motor driver
/// </summary>
/// <param name="Pin_MotorLeft_A">Left motor's Pin A.</param>
/// <param name="Pin_MotorLeft_B">Left motor's Pin B.</param>
/// <param name="Pin_MotorRight_A">Right motor's Pin A.</param>
/// <param name="Pin_MotorRight_B">Right motor's Pin B.</param>
public static void InitializePins(AvailableGpioPin Pin_MotorLeft_A,
AvailableGpioPin Pin_MotorLeft_B, AvailableGpioPin Pin_MotorRight_A,
AvailableGpioPin Pin_MotorRight_B)
{
GpioController MyGpioConroller = GpioController.GetDefault();
if (MotorLeft_A != null)
{
MotorLeft_A = null;
MotorLeft_B = null;
MotorRight_A = null;
MotorRight_B = null;
}
MotorLeft_A = MyGpioConroller.OpenPin((int)Pin_MotorLeft_A);
MotorLeft_B = MyGpioConroller.OpenPin((int)Pin_MotorLeft_B);
MotorRight_A = MyGpioConroller.OpenPin((int)Pin_MotorRight_A);

PHỤ LỤC
MotorRight_B = MyGpioConroller.OpenPin((int)Pin_MotorRight_B);
MotorLeft_A.SetDriveMode(GpioPinDriveMode.Output);
MotorLeft_B.SetDriveMode(GpioPinDriveMode.Output);
MotorRight_A.SetDriveMode(GpioPinDriveMode.Output);
MotorRight_B.SetDriveMode(GpioPinDriveMode.Output);
_CurrentState = State.Stopped;
}
public static void MoveForward()
{
if (MotorLeft_A == null)
return;
MotorLeft_A.Write(GpioPinValue.Low);
MotorLeft_B.Write(GpioPinValue.High);
MotorRight_A.Write(GpioPinValue.Low);
MotorRight_B.Write(GpioPinValue.High);
_CurrentState = State.MovingForward;
}
public static void MoveReverse()
{
return;
MotorLeft_A.Write(GpioPinValue.High);
MotorLeft_B.Write(GpioPinValue.Low);

PHỤ LỤC
MotorRight_A.Write(GpioPinValue.High);
MotorRight_B.Write(GpioPinValue.Low);
_CurrentState = State.MovingReverse;
}
public static void TurnRight()
{
// Return if pins are not initialized
return;
// Left Motor
MotorLeft_A.Write(GpioPinValue.High);
// Right Motor
MotorRight_B.Write(GpioPinValue.High);
// Set current state
_CurrentState = State.RotatingRight;
}
public static void TurnLeft()
{
return;
MotorLeft_B.Write(GpioPinValue.High);
MotorRight_A.Write(GpioPinValue.High);
MotorRight_B.Write(GpioPinValue.Low);

PHỤ LỤC
_CurrentState = State.RotatingLeft;
}
public static void Stop()
{
return;
MotorRight_B.Write(GpioPinValue.Low)
_CurrentState = State.Stopped;
}
}
}
 Code chương trình con:cảm biến siêu âm SRF04
using System;
using System.Diagnostics;
using System.Threading;
using Windows.Devices.Gpio;
namespace SpeechControlledRobot__RPi2_.Sensor
{
public class UltrasonicDistanceSensor
{
private GpioPin Pin_Trig, Pin_Echo;
private Stopwatch _StopWatch;
private double? _Distance;

PHỤ LỤC
/// <summary>
/// Available Gpio Pins. Refer: https://ms-iot.github.io/content/en-
US/win10/samples/PinMappingsRPi2.htm
/// </summary>
public enum AvailableGpioPin : int
{
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_5 = 5,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_6 = 6,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_12 = 12,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_13 = 13,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_16 = 16,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_18 = 18,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_22 = 22,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_23 = 23,

PHỤ LỤC
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_24 = 24,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_25 = 25,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_26 = 26,
/// <summary>
/// </summary>
GpioPin_27 = 27
}
public UltrasonicDistanceSensor(AvailableGpioPin TrigPin,
AvailableGpioPin EchoPin)
{
_StopWatch = new Stopwatch();
var gpio = GpioController.GetDefault();
Pin_Trig = gpio.OpenPin((int)TrigPin);
Pin_Trig.SetDriveMode(GpioPinDriveMode.Output);
Pin_Trig.Write(GpioPinValue.Low);
Pin_Echo = gpio.OpenPin((int)EchoPin);
Pin_Echo.SetDriveMode(GpioPinDriveMode.Input);
}
public double GetDistance()
{
var mre = new ManualResetEventSlim(false);

PHỤ LỤC
Pin_Trig.Write(GpioPinValue.High);
mre.Wait(TimeSpan.FromMilliseconds(0.01));
Pin_Trig.Write(GpioPinValue.Low);
var time = PulseIn(Pin_Echo, GpioPinValue.High,500);
var distance = time * 17000;
return distance;
}
private double PulseIn(GpioPin pin, GpioPinValue value, ushort timeout)
{
var sw = new Stopwatch();
var sw_timeout = new Stopwatch();
sw_timeout.Start();
while (pin.Read() != value)
{
if (sw_timeout.ElapsedMilliseconds > timeout)
return 3.5;
}
sw.Start();
while (pin.Read() == value)
{
if (sw_timeout.ElapsedMilliseconds > timeout)
return 3.4;
}
sw.Stop();
return sw.Elapsed.TotalSeconds;
}
}
}

Đề tài: Điều khiển xe robot bằng giọng nói với Raspberry pi 3

More Related Content

What's hot

Similar to Đề tài: Điều khiển xe robot bằng giọng nói với Raspberry pi 3

More from Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620

Recently uploaded

Đề tài: Điều khiển xe robot bằng giọng nói với Raspberry pi 3