Sinh viên FPT Jetking phát triển áo bảo hộ thông minh ứng dụng Edge AI

Từ bài toán bảo hộ lao động trên công trường, nhóm sinh viên FPT Jetking đã phát triển “Hệ thống áo bảo hộ thông minh giám sát sinh tồn ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tại biên (Edge AI)”, có khả năng tự làm mát, theo dõi các chỉ số sinh tồn và phát tín hiệu cứu hộ khẩn cấp.

Từ áo bảo hộ công trường đến hệ thống hỗ trợ tài xế và shipper

Nhóm sinh viên Nguyễn Thái Hiệp (FCS00027), Võ Thị Diễm Mi (FCS00042) và Nguyễn Trường Sinh (FCS00038), lớp C1.2603.E0 đã phát triển sản phẩm như một hướng tiếp cận ứng dụng công nghệ vào bài toán bảo hộ lao động. Chiếc áo không chỉ có cảm biến, quạt làm mát mà còn tích hợp hệ thống giám sát, cảnh báo và cứu hộ dựa trên Edge AI và IoT.

Chiều 21-8, tại FPT Jetking, nhóm sinh viên lớp C1.2603.E0 đã bảo vệ thành công đồ án học kỳ I của chương trình thiết kế chip bán dẫn. Sản phẩm được mang đến hội đồng không chỉ là một mô hình mô phỏng trên máy tính mà là một chiếc áo bảo hộ đang vận hành thực tế, tích hợp cảm biến, quạt, còi, nút khẩn cấp và bảng giám sát trực tuyến theo thời gian thực.

Xuất phát từ bài toán bảo hộ người lao động tại công trường, nhóm tiếp tục mở rộng hướng ứng dụng sang tài xế xe ôm công nghệ và shipper – những người thường xuyên phải làm việc ngoài trời trong thời gian dài.

Đây cũng là nhóm lao động phải đối mặt đồng thời với nhiều rủi ro: nắng nóng và kiệt sức, va chạm giao thông và các nguy cơ về an ninh khi hoạt động một mình trên đường.

Ba mối nguy được giải quyết trên cùng một chiếc áo

Với tài xế xe công nghệ và shipper, thời gian làm việc ngoài trời có thể kéo dài từ 8–12 giờ, phần lớn nằm trong khoảng 10 giờ sáng đến 6 giờ chiều. Nắng nóng kéo dài có thể khiến cơ thể mất nước, nhịp tim tăng và khả năng tự điều nhiệt suy giảm.

Bên cạnh đó, va chạm giao thông trở nên đặc biệt nguy hiểm khi người gặp nạn bất tỉnh và không thể tự gọi trợ giúp. Trong những chuyến xe đêm hoặc tuyến đường vắng, rủi ro an ninh cũng đặt ra yêu cầu về một phương thức cầu cứu nhanh chóng, kín đáo mà không cần thao tác trên điện thoại.

Trong khi đó, các thiết bị hiện có thường giải quyết từng vấn đề riêng lẻ. Áo gắn quạt chủ yếu tạo luồng gió nhưng không nhận biết tình trạng của người mặc; nút SOS trên điện thoại lại yêu cầu nhiều thao tác và có thể khó sử dụng trong tình huống khẩn cấp.

Từ đó, nhóm đặt ra một hướng tiếp cận khác: tích hợp làm mát, giám sát sinh tồn và gọi cứu hộ vào chính chiếc áo mà người lao động sử dụng hằng ngày.

Một chiếc áo, ba lớp chức năng thông minh

Điểm nổi bật của đồ án nằm ở việc kết hợp nhiều thành phần phần cứng và công nghệ thành một hệ thống thống nhất.

Lớp thứ nhất: Làm mát chủ động

Hai quạt lồng sóc được đặt trong khoang áo, tạo luồng khí dọc theo lưng và được điều khiển thông qua module relay hai kênh.

Thay vì chờ người mặc chủ động bật quạt, hệ thống sử dụng cảm biến BME280 để đo nhiệt độ và độ ẩm bên trong áo. Vi điều khiển sau đó tính Heat Index và tự lựa chọn mức làm mát phù hợp.

Khi nhiệt độ và Heat Index thay đổi, hệ thống có thể chuyển giữa trạng thái tắt, mức gió một và chế độ Turbo với hai quạt, giúp chiếc áo phản ứng theo điều kiện thực tế thay vì phụ thuộc vào thao tác của người mặc.

Lớp thứ hai: Giám sát sinh tồn bằng Edge AI

Đây là phần thể hiện rõ nhất hướng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tại biên (Edge AI) của đồ án.

Cảm biến quang học MAX30102 sử dụng nguyên lý PPG để đo nhịp tim và nồng độ oxy trong máu (SpO₂) theo phương thức không xâm lấn. Dữ liệu được xử lý trực tiếp bởi STM32H743, sử dụng lõi ARM Cortex-M7 hoạt động ở 400 MHz.

Điểm đáng chú ý là hệ thống có thể đưa ra quyết định ngay tại thiết bị mà không cần Internet, không cần máy chủ đám mây và không phụ thuộc vào độ trễ đường truyền.

Hệ thống được chia thành hai mức cảnh báo:

• Code Yellow: cảnh báo sớm khi SpO₂ ở mức 88–92%, nhịp tim 150–189 nhịp/phút hoặc Heat Index vượt 42. Hệ thống kích hoạt quạt Turbo để hỗ trợ, nhưng không bật còi nhằm hạn chế gây hoảng loạn.
• Code Red: kích hoạt khi SpO₂ dưới 88%, nhịp tim từ 190 trở lên hoặc nhiệt độ chạm 45°C. Khi đó, toàn bộ hệ thống cứu hộ được kích hoạt.

Lớp thứ ba: Tự động phát tín hiệu cứu hộ

Khi Code Red được kích hoạt, hệ thống đồng thời triển khai nhiều phương thức cảnh báo.

Tại hiện trường, còi hú liên tục và đèn LED siêu sáng chớp nhanh để thu hút sự chú ý của những người xung quanh. Trên áo, màn hình OLED trước ngực hiển thị tín hiệu SOS.

Ở phía xa, ESP32 đóng vai trò cổng IoT, đưa dữ liệu về nhịp tim, SpO₂, nhiệt độ và trạng thái cảnh báo lên nền tảng ThingsBoard Cloud, giúp trung tâm điều hành theo dõi trên bảng giám sát theo thời gian thực.

Bên cạnh cơ chế tự động, nhóm còn tích hợp nút SOS vật lý trên dây áo hoặc tay lái. Người dùng chỉ cần nhấn giữ hai giây, thiết bị rung nhẹ để xác nhận và tín hiệu có thể được phát đi trong chưa tới ba giây mà không cần lấy điện thoại ra.

Giải pháp này bổ sung một lớp bảo vệ cho những tình huống mà cảm biến sinh học không thể nhận diện, chẳng hạn bị đe dọa, bị cướp hoặc chứng kiến một tai nạn cần gọi cứu hộ khẩn cấp.

Từ prototype công trường đến bài toán thực tế trên đường phố

Việc chuyển thiết kế từ môi trường công trường sang phục vụ tài xế và shipper đòi hỏi nhóm phải tiếp tục giải quyết nhiều bài toán kỹ thuật.

Phát hiện va chạm thay cho phát hiện té ngã

Thuật toán hiện tại nhận biết cú ngã dựa trên chênh lệch áp suất khí quyển trên 35 Pascal. Khi chuyển sang môi trường giao thông, nhóm định hướng bổ sung cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển sáu trục (IMU), kết hợp ngưỡng gia tốc đột ngột với trạng thái nghiêng của xe và bộ lọc chống báo động giả.

Kết nối SOS cùng tọa độ

ESP32 có thể kết nối với điện thoại để đưa lớp truyền tin lên Internet, giúp tín hiệu SOS đi kèm tọa độ – thông tin quan trọng để lực lượng cứu hộ xác định vị trí người gặp sự cố.

Chống mưa, chống bụi

Một sản phẩm dành cho người thường xuyên di chuyển ngoài đường cần được thiết kế lại về khả năng chống chịu môi trường, bao gồm bọc kín đạt chuẩn chống nước và tách khối điện tử thành cụm có thể tháo rời nhanh.

Tối ưu trọng lượng và nguồn điện

Prototype hiện sử dụng pin LiPo 3S qua mạch giảm áp LM2596. Trong hướng phát triển tiếp theo, người dùng có thể kết nối hệ thống với chính bình ắc-quy của xe máy đang sử dụng.

Giá trị của hệ thống với người lao động và doanh nghiệp

Đối với tài xế, giá trị của sản phẩm không chỉ nằm ở khả năng làm mát mà còn ở việc hệ thống có thể hỗ trợ ngay trong thời điểm người mặc không còn khả năng tự bảo vệ.

Với các hãng xe công nghệ, hệ thống hướng tới khả năng rút ngắn thời gian tiếp cận sự cố và tạo ra dữ liệu sức khỏe nghề nghiệp, qua đó hỗ trợ hoạch định chính sách ca kíp trong mùa nắng nóng.

Với gia đình người lao động, tín hiệu cảnh báo đi kèm liên kết định vị có thể cung cấp thông tin về sự cố nhanh hơn so với việc chờ người thân liên lạc trở lại.

Prototype Edge AI và những giới hạn cần tiếp tục hoàn thiện

Nhóm cũng xác định rõ sản phẩm hiện tại chưa phải một thiết bị đã sẵn sàng thương mại hóa.

Prototype mới được thử nghiệm ở quy mô một người dùng trong điều kiện lao động mô phỏng, chưa triển khai trên đường thực tế. Các ngưỡng cảnh báo được hiệu chỉnh dựa trên quan sát thực nghiệm của nhóm, chưa đối chiếu với thiết bị y tế đạt chuẩn và chưa qua tham vấn chuyên gia y học lao động.

Vì vậy, sản phẩm được định vị đúng với bản chất là một bằng chứng khả thi về mặt kỹ thuật cho hướng tiếp cận Edge AI trong bảo hộ lao động, đồng thời mở ra tiềm năng hợp tác với các nền tảng xe công nghệ, đơn vị y tế lao động và nhà sản xuất trang phục bảo hộ.

Từ đồ án sinh viên đến tư duy của kỹ sư thiết kế vi mạch và hệ thống nhúng

Điều đáng chú ý nhất của dự án không chỉ nằm ở STM32H743 400 MHz, cảm biến hay ngưỡng 35 Pascal. Giá trị lớn hơn nằm ở cách nhóm sinh viên bắt đầu từ một vấn đề đời sống và từng bước biến nó thành một hệ thống công nghệ có thể vận hành.

Để tạo ra prototype, nhóm phải xử lý nhiều bài toán cụ thể như đọc datasheet cảm biến, tách bus I2C để màn hình không chiếm dữ liệu nhịp tim, xây dựng bộ lọc chống báo động giả hay viết font tiếng Việt cho màn hình OLED.

Đó cũng chính là tinh thần của một kỹ sư thiết kế vi mạch và hệ thống nhúng: kết nối phần cứng, thuật toán xử lý, vi điều khiển, cơ cấu chấp hành và IoT để biến một nhu cầu thực tế thành một sản phẩm có khả năng vận hành.

Theo nhận xét của hội đồng giảng viên, đồ án được thực hiện bài bản, xuất phát từ một nhu cầu xã hội có thật và được nhóm theo đuổi ở cấp độ hệ thống, từ cảm biến, thuật toán xử lý trên vi điều khiển, cơ cấu chấp hành đến lớp giám sát IoT. Hội đồng cũng đánh giá cao việc nhóm chủ động chỉ ra giới hạn của chính sản phẩm – một biểu hiện của tư duy kỹ thuật nghiêm túc.

Từ một chiếc áo bảo hộ, nhóm sinh viên FPT Jetking đã đặt ra một bài toán lớn hơn về cách công nghệ có thể hỗ trợ con người trong những tình huống nguy hiểm. Và từ một prototype Edge AI, các em có thêm một trải nghiệm thực tế về cách một hệ thống nhúng được hình thành: bắt đầu từ vấn đề, đi qua thiết kế phần cứng – phần mềm – thuật toán và kết nối IoT để tạo nên một sản phẩm hoàn chỉnh.

Nguyễn Ngọc Tiền – Giảng viên FPT Jetking