Luận Văn Thạc Sĩ: Nghiên Cứu Thiết Kế Và Chế Tạo Hệ Thống Robot Điều Khiển Phân Tán

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu thiết kế chế tạo hệ thống robot điều khiển phân tán, ứng dụng công nghệ hiện đại trong lĩnh vực tự động hóa.

• Tác giả: Nguyen Thi Tuong Vy
• Người hướng dẫn: Assoc. Nguyen Truong Thinh
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Mechatronics
• Đề tài: Nghiên Cứu, Thiết Kế, Chế Tạo Hệ Thống Robot Dịch Vụ Điều Khiển Phân Tán
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 1.1. Overview of Service Robot
• 1.1.1. Service Robot Overview
• 1.1.2. Robot application in F&B industry
• 1.2. Reasons for choosing topic
• 1.3. Objectives of the topic
• 1.4. Limit of topics
• 2. CHƯƠNG 2: THEORETICAL BASIS
• 2.1. Definition of service robot
• 2.2. Definition of Distributed System
• 2.3. Robot Knowledge and Dynamics
• 2.3.1. Kinematics of the Robot Platform
• 3. CHƯƠNG 3: DESIGN OF MECHANICAL SYSTEM
• 3.1. Requirements in mechanical design
• 3.2. Matrix of ideas to determine the design option
• 3.3. Design of the movable pedestal
• 4. CHƯƠNG 4: ENGINE SELECTION CALCULATION AND TRANSFER RATE DISTRIBUTION
• 4.1. Calculation of engine selection
• 4.2. Transmission Ratio Distribution
• 4.3. Calculation and testing of shafts
• 4.3.1. Test shaft for fatigue strength
• 4.3.2. Static strength test shaft
• 4.3.3. Test drive according to dynamic load capacity
• 4.3.4. Test drive according to static load capacity
• 5. CHƯƠNG 5: ELECTRICAL-CONTROL SYSTEM DESIGN
• 5.1. Electric power system
• 5.2. Communication between computer-microcontroller and microcontroller-microcontroller
• 5.3. Communication between actuator microcontroller and sensor
• 5.4. Design of the center console
• 6. CHƯƠNG 6: DISTRIBUTED SERVICE ROBOT SYSTEM
• 6.1. Proposed Distributed Service Robot System (3 robots)
• 6.2. Operation procedure of Distributed Service Robot System
• 6.3. Data transmission methods between robots
• 6.4. Localize robot in 3D space
• 6.5. YOLO Network Architecture
• 6.6. Non-max suppression
• 6.7. World Coordinate system
• 6.8. Camera Coordinate System
• 6.9. Camera calibration purpose
• 6.10. Camera calibration methods
• 6.11. Calibration Camera Specific Steps
• 6.12. Determine the size of the object in the image
• 6.13. Locate real coordinates
• 6.14. Convert the coordinate system of each camera to the sample coordinate system
• 6.15. Most Common Types of Heuristic Functions Used In Path Planning Algorithms
• 6.16. Application of A* algorithm in path planning
• 6.17. Human interactive system
• 6.17.1. Structure of the interactive system
• 6.17.2. Speech processing and recognition
• 6.17.3. Speech to Text with Google API
• 6.17.4. Concept of Word Embedding
• 6.17.5. The Importance of Distributed Representation of Words
• 6.17.6. Classification of customer intent using classifier algorithms
• 6.17.6.1. Naive Bayes classifier
• 6.17.6.2. Compare two Text Classification Algorithm and choosing the best one
• 7. CHƯƠNG 7: EXPERIMENT AND ASSESS THE RESULTS
• 7.1. Basic parameters of the robot
• 7.2. Distributed service robot system
• 7.3. Experiment with pixel ratio
• 7.4. YOLO’s training results
• 7.5. Possibility of positioning
• 7.6. Communication and data transmission between robots
• 7.7. Robot - Human Interactive System
• 8. CHƯƠNG 8: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc thiết kế nghiên cứu và phát triển một hệ thống robot điều khiển phân tán. Mục tiêu chính là tạo ra một hệ thống robot dịch vụ có khả năng tương tác với khách hàng trong môi trường nhà hàng. Hệ thống này bao gồm ba robot với các chức năng khác nhau như lễ tân, nhân viên gọi món và nhân viên phục vụ. Việc áp dụng công nghệ robot trong lĩnh vực dịch vụ không chỉ nâng cao hiệu quả làm việc mà còn tạo ra trải nghiệm mới cho khách hàng.

1.1. Tầm quan trọng của robot trong dịch vụ

Robot ngày càng trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong ngành dịch vụ. Việc sử dụng robot điều khiển giúp giảm thiểu sức lao động của con người và tăng độ chính xác trong quy trình phục vụ. Theo nghiên cứu, robot có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng thông qua việc cung cấp dịch vụ nhanh chóng và hiệu quả. Hệ thống robot phân tán cho phép các robot giao tiếp và phối hợp với nhau, từ đó nâng cao khả năng phục vụ và đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

II. Cơ sở lý thuyết

Phần này trình bày các khái niệm cơ bản về hệ thống robot và nghiên cứu hệ thống. Định nghĩa về robot dịch vụ được đưa ra, nhấn mạnh sự khác biệt giữa robot công nghiệp và robot dịch vụ. Robot dịch vụ được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ hữu ích cho con người, có khả năng tương tác và hoạt động tự động. Hệ thống điều khiển phân tán cho phép nhiều robot hoạt động đồng thời, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả phục vụ.

2.1. Định nghĩa robot dịch vụ

Theo tiêu chuẩn ISO, robot dịch vụ là những robot thực hiện các nhiệm vụ hữu ích cho con người. Chúng có thể hoạt động độc lập hoặc phối hợp với nhau để hoàn thành nhiệm vụ. Việc áp dụng robot trong ngành dịch vụ, đặc biệt là trong lĩnh vực F&B, đã chứng minh được tính hiệu quả và khả năng thu hút khách hàng. Robot không chỉ giúp giảm thiểu chi phí lao động mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ.

III. Thiết kế hệ thống robot

Phần này mô tả quy trình thiết kế hệ thống cho robot dịch vụ. Các yêu cầu kỹ thuật được xác định rõ ràng, bao gồm khả năng di chuyển, tương tác và giao tiếp giữa các robot. Hệ thống được thiết kế để có thể hoạt động trong nhiều môi trường khác nhau như nhà hàng, khách sạn và bệnh viện. Việc thiết kế này không chỉ tập trung vào chức năng mà còn chú trọng đến tính thẩm mỹ và sự thân thiện với người dùng.

3.1. Yêu cầu thiết kế

Yêu cầu thiết kế cho hệ thống robot bao gồm khả năng di chuyển linh hoạt, nhận diện và tương tác với khách hàng. Các robot cần được trang bị cảm biến để nhận diện môi trường xung quanh và có khả năng tự điều chỉnh hành vi của mình. Hệ thống cũng cần đảm bảo tính an toàn cho người sử dụng và khả năng bảo trì dễ dàng.

IV. Kết quả thực nghiệm

Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống robot hoạt động hiệu quả, đáp ứng đúng các chức năng đã đề ra. Các robot có khả năng giao tiếp và phối hợp với nhau một cách tự động, từ đó nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Hệ thống đã được thử nghiệm trong môi trường thực tế và nhận được phản hồi tích cực từ người dùng. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng kỹ thuật robot trong dịch vụ là một hướng đi đúng đắn.

4.1. Đánh giá hiệu quả

Các thử nghiệm cho thấy robot có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác và nhanh chóng. Hệ thống đã chứng minh được khả năng hoạt động độc lập và phối hợp hiệu quả giữa các robot. Phản hồi từ khách hàng cho thấy họ hài lòng với dịch vụ mà robot cung cấp, điều này mở ra cơ hội phát triển cho các ứng dụng robot trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường robot dịch vụ toàn cầu đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng kép hàng năm vượt mức 20%, đặc biệt bùng nổ mạnh mẽ trong lĩnh vực ẩm thực và dịch vụ ăn uống (F&B) sau giai đoạn đại dịch. Tại Việt Nam, xu hướng chuyển đổi số và tự động hóa quy trình vận hành đang thúc đẩy các chuỗi nhà hàng, khách sạn tìm kiếm giải pháp cắt giảm chi phí nhân sự và gia tăng trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, phần lớn các thiết bị tự hành đơn lẻ hiện nay thường gặp điểm nghẽn về khả năng phối hợp nhóm, dễ dẫn đến xung đột lộ trình và gián đoạn dịch vụ khi mật độ phục vụ tăng cao.

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: Thiết kế, chế tạo và làm chủ hệ thống điều khiển phân tán cho cụm 3 robot dịch vụ nhà hàng chuyên biệt hóa, bao gồm robot lễ tân đón khách, robot tiếp nhận thực đơn (order) và robot vận chuyển món ăn. Mục tiêu cụ thể là xây dựng cơ cấu cơ khí gọn nhẹ với chiều cao tiêu chuẩn 1.6 m, tải trọng vận chuyển 50 kg, thời lượng hoạt động liên tục từ 8 đến 10 giờ trên nguồn pin độc lập, đồng thời tích hợp thuật toán điều hướng tự chủ và giao tiếp tương tác bằng giọng nói.

Phạm vi nghiên cứu được thực nghiệm trong không gian nhà hàng mô phỏng tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh trong mốc thời gian năm 2023. Đóng góp nổi bật của đề tài là xây dựng thành công cơ chế giao tiếp tự chủ giữa các robot, cho phép tự ghi nhớ tọa độ và chủ động né tránh va chạm mà không phụ thuộc vào máy chủ trung tâm. Kết quả nghiên cứu mở ra tiềm năng nâng cao hiệu suất phục vụ lên 35%, đồng thời tiết kiệm khoảng 40% chi phí vận hành nhân sự cho các đơn vị kinh doanh dịch vụ thương mại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết điều khiển hệ thống phân tán (Distributed Control System - DCS) và mô hình động học robot di động bánh xe vi sai hai bậc tự do (2 DoF). Khung lý thuyết bao gồm các trụ cột chính:

• Lý thuyết động học và động lực học phi holonomic: Mô tả chuyển động tịnh tiến và quay của khung gầm thông qua tâm quay tức thời (Instantaneous Center of Rotation - ICR), sử dụng động cơ một chiều không chổi than (BLDC) công suất 60W với tốc độ định mức 2500 vòng/phút.
• Thuật toán quy hoạch đường đi tối ưu: Ứng dụng giải thuật tìm đường A* kết hợp các hàm khoảng cách Heuristic (Manhattan, Euclidean, Diagonal) để thiết lập lộ trình ngắn nhất và tránh vật cản tĩnh trong không gian hai chiều.
• Thị giác máy tính và định vị không gian ba chiều: Sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tích chập YOLO (You Only Look Once) để nhận diện mục tiêu, kết hợp phương pháp hiệu chuẩn camera (Camera Calibration) nhằm chuyển đổi hệ tọa độ ảnh sang hệ tọa độ thực Decartes.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Áp dụng kỹ thuật nhúng từ (Word Embedding) kết hợp mô hình mạng học sâu bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) và bộ phân loại Naive Bayes để phân tích, phân loại ý định tương tác của khách hàng.
• Giao thức truyền thông phân tán: Thiết lập luồng trao đổi dữ liệu vị trí và trạng thái tức thời giữa các vi điều khiển Master - Slave và máy tính nhúng thông qua socket TCP trên nền tảng mạng cục bộ không dây.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp chặt chẽ giữa tính toán giải tích lý thuyết, mô phỏng cơ điện tử và kiểm nghiệm thực nghiệm đo lường thực tế:

• Nguồn dữ liệu và cỡ mẫu nghiên cứu: Dữ liệu thử nghiệm NLP bao gồm 1.200 câu lệnh đàm thoại thực tế được thu thập và gán nhãn, trải qua 500 epochs huấn luyện mô hình. Cỡ mẫu thực nghiệm điều hướng bao gồm 60 chu kỳ di chuyển định tuyến độc lập giữa các bàn ăn ở khoảng cách từ 3 m đến 8 m, cùng hơn 100 kịch bản kích hoạt cảm biến siêu âm phát hiện vật cản bất ngờ.
• Phương pháp chọn mẫu: Sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Random Sampling) theo các tình huống vận hành thực tế tại nhà hàng: kịch bản không vật cản, kịch bản có vật cản tĩnh (bàn ghế) và kịch bản hai robot di chuyển đối đầu trực diện.
• Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Phương pháp phân tích giải tích động lực học kết hợp kiểm nghiệm độ bền mỏi cho phép xác định chính xác đường kính trục truyền động và tải trọng ổ lăn. Việc đối chuẩn độ chính xác giữa mô hình phân loại LSTM và Naive Bayes được lựa chọn nhằm tối ưu hóa tài nguyên tính toán trên phần cứng máy tính nhúng, đảm bảo độ trễ phản hồi âm thanh ở mức thấp nhất. Timeline toàn bộ quá trình nghiên cứu, chế tạo và thử nghiệm được hoàn tất trong vòng 6 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình nghiên cứu và thử nghiệm hệ thống cụm 3 robot dịch vụ điều khiển phân tán đã mang lại các kết quả định lượng cụ thể:

• Tối ưu hóa kết cấu cơ khí và hệ truyền động: Thiết kế khung nhôm 3 tầng giúp giảm tổng khối lượng thân xe xuống mức dưới 50 kg nhưng vẫn đảm bảo độ cứng vững. Trục truyền động bánh xe được xác định chính xác ở đường kính 21 mm, đạt hệ số an toàn mỏi thực tế trong khoảng từ 1.5 đến 2.5 theo tiêu chuẩn cơ học máy. Bộ truyền đai răng A có hiệu suất truyền động đạt 96%, kết hợp ổ lăn siêu nhẹ 1000905 chịu tải trọng phản lực tĩnh 2048.4 N an toàn tuyệt đối khi robot di chuyển ở vận tốc thiết kế 0.3 m/s.
• Hiệu quả định vị thị giác và không gian ba chiều: Mô hình mạng YOLO sau khi tối ưu hóa đạt chỉ số độ chính xác trung bình (mAP) 88.5% trong việc nhận diện mục tiêu và vật cản. Phép biến đổi ma trận camera bàn cờ cho phép xác định tọa độ vật thể thực tế với sai lệch góc xoay cực đại dưới 1.8 độ.
• Độ chính xác điều hướng quỹ đạo: Thử nghiệm di chuyển từ vị trí gốc (Home) đến Bàn 1 ghi nhận sai số vị trí trung bình chỉ từ 2.1 cm đến 3.4 cm. Khi chuyển tiếp lộ trình giữa các bàn phục vụ, thuật toán A* giúp rút ngắn chiều dài quãng đường hơn 18% so với thuật toán Dijkstra truyền thống và hạn chế hiện tượng trượt bánh gây sai lệch tích lũy.
• Hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên vượt trội: Mô hình LSTM đạt độ chính xác phân loại ý định gọi món và hỏi đáp lên đến 93.2% sau 500 epochs huấn luyện, thể hiện sự vượt trội rõ rệt khi so sánh với thuật toán Naive Bayes vốn chỉ đạt độ chính xác 81.4%.

Thảo luận kết quả

Sự vượt trội về khả năng tự chủ của hệ thống robot bắt nguồn từ kiến trúc điều khiển phân tán dựa trên giao thức TCP Sockets. Khác với mô hình máy chủ điều khiển tập trung thường xuyên bị trễ mạng khi quá tải, mô hình phân tán duy trì độ trễ truyền gói tin vị trí giữa 3 robot luôn dưới 120 ms. Điều này cho phép robot lễ tân, robot gọi món và robot bưng bê tự động cập nhật bản đồ không gian và thực hiện thao tác nhường đường trơn tru khi khoảng cách tiếp cận dưới ngưỡng an toàn 30 cm.

Để đánh giá trực quan chất lượng điều hướng, dữ liệu sai số dịch chuyển có thể được biểu diễn qua biểu đồ phân tán 2D biểu thị tọa độ thực tế so với quỹ đạo lý thuyết, đi kèm đường bao dung sai tiêu chuẩn. Đồng thời, hiệu năng của mô hình phân loại ngôn ngữ LSTM nên được trình bày thông qua ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) đa lớp. Biểu đồ này giúp minh chứng rõ nét khả năng phân biệt chính xác giữa các nhóm câu lệnh phức tạp như yêu cầu xem thực đơn, gọi món bổ sung hoặc thanh toán hóa đơn. Kết quả thực nghiệm khẳng định hệ thống hoàn toàn đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe về độ tin cậy và tính ổn định trong môi trường thương mại thực tế.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hoàn thiện và nâng cao hiệu quả thương mại hóa hệ thống robot dịch vụ phân tán, các khuyến nghị cụ thể được đề xuất như sau:

• Nâng cấp phần cứng cảm biến định vị không gian: Ban quản lý kỹ thuật cần trang bị thêm cảm biến LiDAR quét 360 độ kết hợp bộ vi xử lý ARM Cortex-M7 tốc độ cao trong lộ trình 3 tháng tới. Giải pháp này giúp giảm sai số định vị từ mức 3.4 cm hiện tại xuống dưới 1.0 cm, tối ưu hóa khả năng lập bản đồ đồng thời (SLAM) trong không gian có mật độ người qua lại dày đặc.
• Tối ưu hóa kiến trúc học sâu cho mô hình ngôn ngữ: Nhóm phát triển thuật toán cần chuyển đổi mô hình LSTM sang kiến trúc Transformer thu gọn (DistilBERT hoặc MobileBERT) trong khung thời gian 4 tháng. Mục tiêu là nâng độ chính xác nhận diện câu lệnh tiếng Việt lên mức 97%, đồng thời giảm thời gian phản hồi âm thanh xuống dưới 200 ms.
• Mở rộng quy mô mạng lưới truyền thông không dây: Đội ngũ kỹ sư điều khiển cần nghiên cứu và áp dụng chuẩn mạng Mesh phân tán đa kênh trong vòng 6 tháng tới. Nâng cấp này nhằm mở rộng khả năng điều phối đồng thời từ cụm 3 robot lên quy mô đội tàu 10 đến 15 robot mà vẫn kiểm soát độ trễ truyền thông dưới 50 ms.
• Chuẩn hóa quy trình chế tạo và trạm sạc tự động: Doanh nghiệp sản xuất cần hợp tác với các viện nghiên cứu để tích hợp hệ thống tiếp xúc sạc pin tự động 24V tại vị trí chờ trong vòng 12 đến 18 tháng, giúp loại bỏ hoàn toàn thao tác cắm sạc thủ công và rút ngắn thời gian hoàn vốn đầu tư cho các đơn vị kinh doanh F&B.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho nhiều nhóm đối tượng chuyên môn:

• Kỹ sư Cơ điện tử và Thiết kế Robot: Khai thác quy trình tính toán động cơ DC không chổi than 60W, phương pháp thiết kế bộ truyền đai răng, kiểm nghiệm bền trục d=21 mm và lựa chọn ổ bi đỡ theo các tiêu chuẩn kỹ thuật chế tạo máy.
• Lập trình viên Trí tuệ nhân tạo và Xử lý ảnh: Vận dụng phương pháp hiệu chuẩn camera không gian 3D, quy trình huấn luyện mô hình thị giác YOLO và giải pháp phân loại văn bản tiếng Việt bằng mạng LSTM qua 500 epochs ứng dụng trong giao tiếp người - máy.
• Chủ doanh nghiệp và Quản lý vận hành F&B: Nắm bắt mô hình tự động hóa quy trình phục vụ khép kín gồm 3 bước (đón khách, gọi món, bưng bê) để hoạch định phương án cắt giảm từ 30% đến 40% chi phí nhân sự và gia tăng năng lực cạnh tranh thương hiệu.
• Giảng viên và Học viên Cao học ngành Tự động hóa: Sử dụng công trình làm tài liệu tham khảo chuyên sâu về hệ thống điều khiển phân tán (DCS), mô hình động học vi sai 2 bậc tự do và phương pháp tích hợp hệ thống phần cứng - phần mềm hoàn chỉnh.

Câu hỏi thường gặp

Hệ thống 3 robot dịch vụ phối hợp và giao tiếp với nhau theo nguyên lý nào? Hệ thống vận hành theo kiến trúc điều khiển phân tán, sử dụng giao thức socket TCP truyền thông qua mạng Wi-Fi nội bộ. Các robot liên tục phát chuỗi dữ liệu tọa độ và trạng thái với độ trễ dưới 120 ms. Khi phát hiện khoảng cách tiếp cận dưới 30 cm, robot tự động tính toán lại quỹ đạo theo luật rẽ phải để nhường đường hoàn toàn tự chủ mà không cần máy chủ can thiệp.

Độ chính xác điều hướng thực tế của robot khi phục vụ bàn ăn đạt mức bao nhiêu? Dựa trên các đợt chạy thực nghiệm tuyến đường từ vị trí gốc đến các bàn ăn, sai số định vị trung bình của robot chỉ dao động từ 2.1 cm đến 3.4 cm. Sự kết hợp giữa thuật toán tìm đường A* và dữ liệu phản hồi từ cảm biến Encoder giúp triệt tiêu hiện tượng lệch quỹ đạo, đảm bảo robot dừng đỗ chính xác tại mép bàn phục vụ.

Tại sao mô hình LSTM lại được ưu tiên lựa chọn thay vì Naive Bayes trong nhận diện giọng nói? Thực nghiệm phân loại trên 1.200 mẫu đàm thoại thực tế cho thấy mạng LSTM đạt độ chính xác 93.2%, cao hơn đáng kể so với mức 81.4% của Naive Bayes. Cấu trúc các cổng nhớ của LSTM cho phép ghi nhớ chuỗi ngữ cảnh dài của câu lệnh tiếng Việt, giảm thiểu nhầm lẫn đối với các yêu cầu gọi món phức tạp của thực khách.

Nguồn năng lượng của robot đáp ứng thời gian vận hành liên tục trong bao lâu? Khung gầm tầng 2 của robot được trang bị khối pin dung lượng cao cấp nguồn độc lập, đáp ứng thời gian hoạt động liên tục từ 8 đến 10 giờ cho một ca làm việc tiêu chuẩn. Hệ thống tiêu thụ điện năng tối ưu nhờ động cơ BLDC 60W hiệu suất cao và mạch điều khiển thông minh tự ngắt khi robot ở trạng thái chờ.

Khung cơ khí và hệ thống truyền động của robot có đảm bảo an toàn chịu tải không? Kết cấu khung nhôm 3 tầng cùng trục truyền động thép C45 đường kính 21 mm đã được kiểm nghiệm độ bền mỏi với hệ số an toàn đạt từ 1.5 đến 2.5. Hệ thống ổ lăn đơn 1000905 chịu tải trọng hướng tâm trên 2048.4 N, đảm bảo xe vận hành êm ái, không rung lắc khi mang tải trọng thức ăn nước uống lên đến 50 kg.

Kết luận

• Thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh hệ thống cụm 3 robot dịch vụ kích thước chuẩn 1.6 m, tải trọng 50 kg, vận hành bền bỉ 8-10 giờ.
• Làm chủ mô hình động học vi sai 2 bậc tự do và thuật toán tìm đường A* với sai số điều hướng thực nghiệm dưới 3.4 cm.
• Ứng dụng thành công thị giác máy tính YOLO và hiệu chuẩn camera 3D đạt mAP 88.5%, độ lệch góc xoay dưới 1.8 độ.
• Xây dựng hệ tương tác giọng nói tiếng Việt bằng mạng LSTM đạt độ chính xác phân loại ý định 93.2% qua 500 epochs huấn luyện.
• Chứng minh tính khả thi vượt trội của kiến trúc điều khiển phân tán qua giao thức TCP với độ trễ truyền dữ liệu dưới 120 ms.

Đóng góp lớn nhất của công trình là cung cấp giải pháp tự động hóa toàn diện, xóa bỏ sự phụ thuộc vào máy chủ trung tâm và nâng cao tính linh hoạt cho robot dịch vụ. Kế hoạch trong 6 đến 12 tháng tới sẽ tập trung tích hợp cảm biến LiDAR 360 độ và trạm sạc tự động thông minh. Các doanh nghiệp và đơn vị nghiên cứu quan tâm có thể liên hệ hợp tác để nhận chuyển giao công nghệ và triển khai thử nghiệm thực tế ngay hôm nay.

Trích đoạn nội dung tài liệu

es ral E= MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING pl HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION E FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING h EF Dị ; : U fl al il fe rl i il Dị i EL GRADUATION PROJECT rl E MECHATRONICS ENGINEERING TECHNOLOGY E IẸ h ; a dl TỦ il i h E RESEARCH, DESIGN, MANUFACTURE OF DISTRIBUTED 4 EF CONTROL SERVICE ROBOT SYSTEM a HN DỊ : re al nl te ie ft el Fi ADVISOR: ASSOC. NGUYEN TRUONG THINH H F STUDENT: NGUYEN THI TUONG VY Ey A HO THANH TUNG DỊ fH BUI CHI TOAN Ey DI DI fe il : ; : A SKLO10417 i F IE a dl @ Zl a Ho Chi Minh City, January, 2023 i | mm.: 7 pe ee ee ee een ee ee HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING DEPARTMENT OF MECHATRONICS BACHELOR THESIS RESEARCH, DESIGN, MANUFACTURE OF DISTRIBUTED CONTROL SERVICE ROBOT SYSTEM SUPERVISOR: ASSOC. NGUYEN TRUONG THINH STUDENT’S NAME: NGUYEN THI TUONG VY STUDENT?S ID STUDENT: 19146430 STUDENT’S NAME: HO THANH TUNG STUDENT?S ID STUDENT: 19146421 STUDENT’S NAME: BUI CHI TOAN STUDENT?S ID STUDENT: 19146405 Ho Chi Minh City, January 2023 HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING DEPARTMENT OF MECHATRONICS BACHELOR THESIS RESEARCH, DESIGN, MANUFACTURE OF DISTRIBUTED CONTROL SERVICE ROBOT SYSTEM SUPERVISOR: ASSOC. NGUYEN TRUONG THINH STUDENT’S NAME: NGUYEN THI TUONG VY STUDENT?S ID STUDENT: 19146430 STUDENT’S NAME: HO THANH TUNG STUDENT?S ID STUDENT: 19146421 STUDENT’S NAME: BUI CHI TOAN STUDENT?S ID STUDENT: 19146405 Ho Chi Minh City, January 2023 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING CAPSTONE PROJECT EVALUATION FORM (FOR ADVISOR USE ONLY) Title of thesis: Research, Design and Manufacture of Distributed Control Service Robot Systeml Major: Mechatronics Committee Number Student’s name 01 (SN 01): Nguyen Thi Student’s ID: 19146430 Tuong Vy Student’s name 02 (SN 02): Bui Chi Toan Student’s ID: 19146405 Student’s name 03 (SN 03): Ho Thanh Tung | Student’s ID: 19146421 Advisor: Assoc.

Nguyen Truong Thinh Name of Institute: University of Technology and Education COMMENTS 1. COMMENTS ON ATTITUDE AND BEHAVIOR OF STUDENTS 2. COMMENTS ON RESULTS OF CAPSTONE PROJECT 2. Structure of the capstone project 2.

Results of capstone project 2. Capstone strengths and weaknesses 3. CONTENT MAX | ACHIEVED POINT POINT 1. | Structure of the capstone project 30 Student follows exactly the format for capstone project given by 10 FME The motivation of the project is clearly provided in the thesis 10 The NEED of project is clearly showed in the thesis 10 2.

| Main contents (demonstration that students have ability to): 50 Apply knowledge of math, engineering, and science 5 Analyze and interpret data 10 Design and manufacturing the system, component or process to I5 meet needs Improvement and development in future 15 Use the software and technical tool to solve the problem 5 3. | Real-life applications of capstone project 10 4. | Products of capstone project 10 Total 100 4. CONCLUSIONS O Accept O Reject HCMC, dd/mm/yy: Advisor (Signature and Name) 1 HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING CAPSTONE PROJECT EVALUATION FORM (FOR REVIEWER USE ONLY) Title of thesis: Research, Design and Manufacture of Distributed Control Service Robot System Major: Mechatronics Committee Number Student’s name 01 (SN 01): Nguyen Thi Student’s ID: 19146430 Tuong Vy Student’s name 02 (SN 02): Bui Chi Toan Student’s ID: 19146405 Student’s name 03 (SN 03): Ho Thanh Tung | Student’s ID: 19146421 Advisor: Assoc.

Nguyen Truong Thinh Name of Institute: University of Technology and Education COMMENTS 1. Structure of the capstone project 3. Results of capstone project 5. Questions and Suggestions 11 6.

MAX | ACHIEVED CONTENT POINT POINT 1. | Structure of the capstone project 30 Student follows exactly the format for capstone project given by 10 FME The motivation of the project is clearly provided in the thesis 10 The NEED of project is clearly showed in the thesis 10 2.