Tính năng phần cứng trong phát triển di động: chúng là gì, các loại và cách sử dụng

Cảm biến chính của điện thoại thông minh

Các tính năng phần cứng của điện thoại thông minh bao gồm hàng chục cảm biến thu thập dữ liệu về môi trường và vị trí thiết bị. Dữ liệu này có sẵn thông qua Sensors API (Android) và Core Motion (iOS). Cảm biến được chia thành ba loại: cảm biến chuyển động (gia tốc kế, con quay hồi chuyển), cảm biến vị trí (từ kế) và cảm biến môi trường (phong vũ biểu, ánh sáng, nhiệt độ).

Gia tốc kế

Gia tốc kế đo gia tốc của thiết bị dọc theo ba trục (x, y, z) tính bằng m/s². Nó được sử dụng để: phát hiện hướng màn hình (tự động xoay), đếm bước (điều hướng người đi bộ), nhận dạng cử chỉ (lắc để hoàn tác), trò chơi điều khiển bằng độ nghiêng. Android Sensor.TYPE_ACCELEROMETER và Core Motion CMMotionManager (iOS) cung cấp dữ liệu thô ở tốc độ lên đến 200 Hz.

Con quay hồi chuyển

Con quay hồi chuyển đo vận tốc góc quay của thiết bị dọc theo ba trục (rad/s). Không giống như gia tốc kế, con quay hồi chuyển không bị ảnh hưởng bởi trọng lực, làm cho nó trở nên lý tưởng để theo dõi chuyển động quay. Ứng dụng: ổn định video, ứng dụng VR/AR, điều hướng trong nhà, bộ điều khiển trò chơi. Sensor.TYPE_GYROSCOPE (Android) và CMMotionManager (iOS) là các API chính.

Từ kế

Từ kế đo từ trường Trái đất dọc theo ba trục (µT) và hoạt động như một la bàn điện tử. Nó được sử dụng trong các ứng dụng điều hướng để xác định hướng về phía bắc. Từ kế nhạy cảm với nhiễu từ các vật kim loại và loa; cần hiệu chuẩn (chuyển động hình số tám đặc trưng). Sensor.TYPE_MAGNETIC_FIELD — API Android.

Phong vũ biểu đo áp suất khí quyển (hPa) và được sử dụng để xác định độ cao so với mực nước biển với độ chính xác lên đến 1 mét. Cảm biến tiệm cận tắt màn hình khi điện thoại được đưa lên tai trong cuộc gọi. Cảm biến ánh sáng môi trường điều chỉnh độ sáng màn hình. Tất cả các cảm biến này đều có thể truy cập thông qua SensorManager hợp nhất (Android) hoặc CMMotionManager (iOS) cho hầu hết các cảm biến chuyển động.

Máy ảnh và micrô

Máy ảnh là một trong những thành phần phần cứng được yêu cầu nhiều nhất. Trên Android, có thể truy cập thông qua CameraX (API Jetpack hiện đại) hoặc Camera2 (API cấp thấp). CameraX tự động xử lý vòng đời, hỗ trợ Preview, ImageCapture, ImageAnalysis (phân tích khung hình ML) và VideoCapture. Trên iOS, máy ảnh có sẵn thông qua AVFoundation: AVCaptureSession quản lý việc chụp, AVCaptureDevice định cấu hình tham số (lấy nét, ISO, cân bằng trắng).

Micrô được sử dụng để ghi âm, điều khiển bằng giọng nói và nhận dạng giọng nói. Trên Android — MediaRecorder hoặc AudioRecord; trên iOS — AVAudioRecorder. Quyền truy cập vào máy ảnh và micrô cần có sự cho phép của người dùng: Manifest.permission.CAMERA và RECORD_AUDIO (Android), NSCameraUsageDescription và NSMicrophoneUsageDescription (iOS) — chuỗi trong Info.plist mô tả lý do sử dụng.

Tại IT Sectr, chúng tôi đã triển khai hơn 20 dự án với máy ảnh tùy chỉnh: từ máy quét mã QR đến ứng dụng có bộ lọc AR. Kết luận chính: trên Android, CameraX tiết kiệm hàng tuần phát triển so với Camera2, trong khi trên iOS, AVFoundation cho phép kiểm soát hoàn toàn các thông số chụp. Ví dụ về chụp ảnh cơ bản qua CameraX:

class CameraFragment : Fragment() {
    private lateinit var imageCapture: ImageCapture

    fun startCamera() {
        val processCameraProvider =
            ProcessCameraProvider.getInstance(requireContext())

        processCameraProvider.addListener({
            val cameraProvider = processCameraProvider.get()
            val preview = Preview.Builder()
                .build()
                .also {
                    it.setSurfaceProvider(viewFinder.surfaceProvider)
                }

            imageCapture = ImageCapture.Builder()
                .setCaptureMode(ImageCapture.CAPTURE_MODE_MINIMIZE_LATENCY)
                .build()

            val cameraSelector = CameraSelector.DEFAULT_BACK_CAMERA

            cameraProvider.bindToLifecycle(
                this, cameraSelector, preview, imageCapture
            )
        }, ContextCompat.getMainExecutor(requireContext()))
    }
}

Sinh trắc học và NFC

Face ID, Touch ID, Máy quét vân tay

Các tính năng phần cứng sinh trắc học cho phép người dùng đăng nhập vào ứng dụng bằng vân tay hoặc khuôn mặt. iOS sử dụng Face ID (camera TrueDepth, 30.000 điểm vô hình) và Touch ID (máy quét vân tay điện dung). Android sử dụng BiometricPrompt, kết hợp máy quét vân tay (điện dung hoặc siêu âm) và Face Unlock (camera + ML). Face ID an toàn hơn Touch ID: xác suất trùng khớp 1:1.000.000 so với 1:50.000.

NFC và Bluetooth/BLE

NFC (Giao tiếp trường gần) là công nghệ truyền thông không dây với phạm vi lên đến 10 cm. Nó được sử dụng cho: thanh toán không tiếp xúc (Google Pay, Apple Pay), đọc thẻ NFC (áp phích thông minh, danh thiếp), xác minh (tài liệu, vé), truyền dữ liệu (Android Beam — lỗi thời). Core NFC (iOS) và NfcAdapter (Android) là các API chính. Trên iOS, NFC chỉ khả dụng để đọc (ngoại trừ thanh toán Apple Pay).

Bluetooth/BLE (Bluetooth năng lượng thấp) — để kết nối các thiết bị bên ngoài: tai nghe, vòng đeo tay thể dục, cảm biến y tế, khóa thông minh. Core Bluetooth (iOS) và android.bluetooth (Android) — API để quét, kết nối và trao đổi dữ liệu. BLE tiết kiệm năng lượng: thiết bị có thể chạy bằng pin trong nhiều năm. Trên iOS, hoạt động BLE nền yêu cầu bật Background Modes → Uses Bluetooth LE accessories.

Sức khỏe và thể dục (HealthKit, Google Fit)

Tính năng phần cứng sức khỏe: HealthKit (iOS) — framework của Apple để tổng hợp dữ liệu sức khỏe. Người dùng cấp quyền đọc và ghi các loại dữ liệu cụ thể: bước, nhịp tim, giấc ngủ, calo, cân nặng, huyết áp. Tất cả dữ liệu được lưu trữ trong kho lưu trữ được bảo vệ và đồng bộ qua iCloud. HealthKit cung cấp giao diện thống nhất để ghi HKQuantitySample và đọc qua HKSampleQuery hoặc HKStatisticsQuery.

Google Fit — nền tảng của Google cho dữ liệu thể dục trên Android. API được chia thành hai bộ: Sensors API (dữ liệu thực từ cảm biến thiết bị — bước, calo) và History API (đọc/ghi dữ liệu lịch sử). Google Fit cũng tổng hợp dữ liệu từ các ứng dụng thể dục khác (Strava, Runkeeper) thông qua ủy quyền. Trên iOS, Google Fit có sẵn qua REST API.

Core Motion (iOS) — framework để làm việc với cảm biến chuyển động mà không cần chip chuyên dụng: gia tốc kế, con quay hồi chuyển, máy đếm bước (CMPedometer), máy đo độ cao (CMAltimeter). CMPedometer đếm bước, khoảng cách đã đi, tốc độ và số tầng đã leo. Trên Android, các khả năng tương tự được cung cấp bởi Sensor.TYPE_STEP_COUNTER và Step Detector. Tất cả dữ liệu thể dục đều yêu cầu sự đồng ý rõ ràng của người dùng.

AR và ML (ARKit, ARCore, ML Kit)

Thực tế tăng cường (AR) và học máy trên thiết bị đại diện cho đỉnh cao của khả năng phần cứng điện thoại thông minh. ARKit (Apple, iOS 11+) sử dụng camera, con quay hồi chuyển, gia tốc kế và LiDAR (trên các mẫu Pro) để theo dõi không gian xung quanh. ARCore (Google) là phiên bản tương đương cho Android với theo dõi mặt phẳng, nhận dạng hình ảnh và ước tính ánh sáng. Cả hai framework đều sử dụng Visual Inertial Odometry (VIO) — sự kết hợp giữa camera và cảm biến quán tính.

ML Kit (Google) — SDK cho học máy trên Android và iOS. Bao gồm các API có sẵn: nhận dạng văn bản (OCR), quét mã vạch, nhận dạng khuôn mặt, phát hiện tư thế, theo dõi đối tượng, nhận dạng văn bản trong hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. ML Kit hoạt động hoàn toàn trên thiết bị — dữ liệu không được gửi đến máy chủ, đảm bảo quyền riêng tư và hoạt động ngoại tuyến.

Core ML (Apple) — framework để tích hợp các mô hình ML vào ứng dụng iOS. Các mô hình (mlmodel) được chuyển đổi từ TensorFlow, PyTorch hoặc Keras thông qua Core ML Tools. Vision — framework cho thị giác máy tính: phát hiện khuôn mặt, văn bản, mã vạch, căn chỉnh ngang. Kết hợp Vision và Core ML cho phép xây dựng các pipeline ML thời gian thực: chụp khung hình → phân tích Vision → dự đoán Core ML → cập nhật UI — tất cả trên thiết bị với độ trễ dưới 50 ms.