NGHIÊN CỨU, THIẾT KẾ VÀ CHẾ TẠO ROBOT DỊCH VỤ

Luận văn nghiên cứu, thiết kế, chế tạo robot dịch vụ. Tìm hiểu quy trình, công nghệ và ứng dụng robot trong thực tế. Tài liệu chuyên ngành cơ điện tử.

• Tác giả: Hoàng Đoàn Tiến Phát
• Người hướng dẫn: PTS. Trương Đình Nhơn
• Trường học: Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Nghiên Cứu, Thiết Kế Và Chế Tạo Robot Dịch Vụ
• Loại tài liệu: Luận Văn Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• GRADUATION THESIS ASSIGNMENT
• COMMITMENT
• SUPERVISOR’S EVALUATION SHEET
• PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET
• EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBERS
• THANK YOU
• ABSTRACT
• TABLE OF CONTENT
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES AND IMAGES
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION TO GRADUATION THESIS
• 1.1. The Urgency of This Graduation Thesis
• 1.2. Reasons, Significant and Particularity of This Graduation Thesis
• 1.3. Objective of This Graduation Thesis
• 1.4. Subjects and Scope of Graduate Thesis Research
• 1.5. Novelty of The Graduation Thesis
• 1.6. Theorical Basis of This Study
• 1.8. Comprehensive Overview of Available Related Products
• 1.8.1. Pepper Robot from Softbank Robotics
• 1.8.2. Servi Robot from Bear Robotics
• 1.8.3. Pudubot2 from Pudu Robotics
• 1.9. Conclusion on Characteristics of The Available Service Robots
• 1.9.1. Characteristics and Their Functional Features
• 2. CHƯƠNG 2: THEORICAL BASIS
• 2.1. Robot Design Requirements
• 2.2. Theoretical Basis of Mechanics
• 2.3. Selection of Materials for the Frame and Case of the Robot
• 2.2. Servo Automated Control System
• 2.2.1. Overview of Servo Automated Control System
• 2.2.2. Theorical Basis of Automatic Control System
• 2.2.3. A Method to Define PI Parameters
• 2.2.4. PI controller of DC Servo Motor
• 2.1. Position and Velocity – The State Variables
• 2.2. Moving Path of Robot’s Center of Mass
• 2.3. The Angular of Robot
• 2.4. Velocity of The Wheels
• 2.4. ROS2 – The Robot Operating System
• 2.4.1. Overview of ROS2
• 2.4.2. Communication Between Devices
• 2.4.3. Communication Protocol in ROS2
• 2.5. Adaptive Monte Carlo Localization
• 2.5. Path-Finding Algorithms
• 2.3. Dynamic Window Base
• 2.1. Overview of Tokenization
• 2.2. Type of Tokenization
• 2.3. Different Techniques and Algorithms
• 2.4. Tokenization in Modern NLP models
• 2.1. Overview of Text Embedding
• 2.2. Mathematical Foundation of Text Embedding
• 2.3. Distance and Similarity between Vectors
• 2.8. K-Nearest Neighbors Algorithm
• 2.8.1. About K-Nearest Neighbors
• 2.8.3. Cons and Pros of KNN algorithm
• 3. CHƯƠNG 3: DESIGN AND CONSTRUCTION
• 3.2. Materials Constituting the Robot Frame
• 3.3. Design of Driving System
• 3.4. Design of Suspension System
• 3.5. Driving Wheels and Omnidirectional Wheels
• 3.2. Calculate and Select DC Motor with Appropriate Parameters
• 3.3. Modelling with SolidWorks
• 3.4. Constructing Mechanical Basis
• 3.1. Overview of Electrical System
• 3.4. BTS7960 43A High-power DC Motor Driver
• 3.5. Sensors and Peripheral Devices
• 3.8. Nav2 and AMCL
• 3.9. Retrieval-Augmented Generation
• 3.9.1. Ada-v2 Text Embedding Model
• 3.9.2. Pinecone Vector Database – The Retriever
• 3.5. Large Language Model
• 3.4. Retrieval-Augmented Generation Pipeline
• 3.5. Experiment and Comparison Between RAG and Regular LLM Response
• 3.6. Conclusion on Retrieval-Augmented Generation
• 3.10. Speech-to-Speech Conversation
• 3.10.2. Speech-to-text
• 3.10.3. Text-to-speech
• 3.10.4. Flowchart of Speech-to-speech System
• 3.12. Graphical User Interface on Touch Screen
• 3.13. Server and Website for Restaurants
• 3.13.1. About HTML, CSS, PHP, MySQL and JAVASCRIPT
• 3.14. Analyze trends and user behavior
• 3.15. Model and deploy html on MySQL server
• 3.16. Summary and overview of the system
• 4. CHƯƠNG 4: EXPERIMENTAL EVALUATION
• 4.1. Evaluate Mechanical Design
• 4.2. Evaluate Electrical System
• 4.3. Evaluate Control System
• 4.4. Evaluate Speech-to-speech conversation
• 4.5. Evaluate Database and Webserver
• 5. CHƯƠNG 5: CONCLUSION AND DEVELOPMENTAL DIRECTION
• 5.1. Conclusion on This Graduation Thesis
• 5.2. Limitations of This Study
• 5.3. Possible Developmental Direction
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES AND IMAGES

Tóm tắt

I. Nghiên cứu Robot Dịch vụ Lý do cấp thiết hiện nay 2024

Sự ra đời của robot dịch vụ ngày càng trở nên cấp thiết, đặc biệt trong bối cảnh ngành dịch vụ, cụ thể là nhà hàng, đang đối mặt với nhiều thách thức. Đại dịch COVID-19 đã làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu hụt nhân lực, dẫn đến thời gian chờ đợi kéo dài và sự không hài lòng của khách hàng. Việc ứng dụng robot tự động không chỉ giải quyết bài toán nhân sự mà còn giảm thiểu tiếp xúc trực tiếp giữa người với người, điều đặc biệt quan trọng trong bối cảnh dịch bệnh. Phản hồi ban đầu về giải pháp công nghệ này rất tích cực. Theo tài liệu, việc sử dụng robot dịch vụ có thể giúp nhà hàng giảm bớt áp lực cho nhân viên, đồng thời làm cho hệ thống trở nên thông minh và có phương pháp hơn.

1.1. Robot Dịch vụ và bài toán thiếu hụt nhân lực ngành nhà hàng

Tình trạng thiếu hụt nhân lực trong ngành nhà hàng, đặc biệt sau đại dịch COVID-19, đã tạo ra áp lực lớn lên các nhà hàng. Việc sử dụng robot phục vụ được xem là giải pháp tiềm năng để giảm bớt gánh nặng cho nhân viên. Robot hỗ trợ có thể thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn như tương tác với khách hàng. Việc triển khai robot dịch vụ giúp đảm bảo hoạt động liên tục và hiệu quả, ngay cả khi đối mặt với tình trạng thiếu nhân lực.

1.2. Phân biệt AMR và AGV Lựa chọn tối ưu cho nhà hàng

Cần phân biệt rõ giữa Autonomous Mobile Robot (AMR) và Automated Guided Vehicles (AGV). AGV di chuyển theo các tuyến đường cố định dựa trên băng từ hoặc dây dẫn, phù hợp với môi trường ổn định và nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Ngược lại, AMR sử dụng các công nghệ tiên tiến như LiDAR và cảm biến để tự động điều hướng mà không cần đường đi cố định, cho phép thích ứng với môi trường năng động. Với tính linh hoạt và khả năng dễ dàng lập trình lại cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, AMR là lựa chọn hiệu quả về chi phí và phù hợp hơn cho môi trường nhà hàng.

II. Thiết kế Robot Dịch vụ Tối ưu hiệu quả giảm chi phí

Việc áp dụng robot dịch vụ trong nhà hàng mang lại nhiều lợi ích. Các robot phục vụ có thể giúp tăng tốc độ phục vụ, giảm chi phí nhân công và đảm bảo tính nhất quán trong dịch vụ. Khả năng thích ứng nhanh chóng với sự thay đổi trong khu vực ăn uống, cũng như khả năng hoạt động liên tục mà không cần nghỉ ngơi, là những ưu điểm vượt trội của robot tự động. Những mô hình robot phục vụ giúp tăng cường hiệu quả hoạt động, mang lại trải nghiệm độc đáo và hấp dẫn cho khách hàng, đồng thời thể hiện xu hướng ứng dụng robot để cải tiến hoạt động nhà hàng.

2.1. Ứng dụng Robot Dịch vụ Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Việc sử dụng robot dịch vụ không chỉ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Robot phục vụ có thể thực hiện các công việc như nhận order, mang thức ăn và dọn dẹp bàn một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này giúp giảm thời gian chờ đợi của khách hàng và đảm bảo chất lượng dịch vụ. Ngoài ra, sự xuất hiện của robot hỗ trợ có thể tạo ra sự mới lạ và thú vị, thu hút khách hàng đến với nhà hàng.

2.2. Giảm thiểu chi phí nhân công với Robot Dịch vụ thông minh

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc sử dụng robot dịch vụ là khả năng giảm thiểu chi phí nhân công. Robot tự động có thể hoạt động liên tục mà không cần trả lương, bảo hiểm hoặc các phúc lợi khác. Điều này giúp nhà hàng tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành và tăng lợi nhuận. Theo tài liệu, việc sử dụng robot hỗ trợ có thể giải phóng nhân viên để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, giúp tối ưu hóa hiệu quả làm việc.

2.3. Robot Dịch vụ Khả năng thích ứng linh hoạt trong nhà hàng

Các robot phục vụ được trang bị khả năng điều hướng và cảm biến tiên tiến, cho phép chúng thích ứng nhanh chóng với những thay đổi trong bố trí hoặc thiết lập của khu vực ăn uống. Sự linh hoạt này đảm bảo hoạt động suôn sẻ và dịch vụ hiệu quả ngay cả trong môi trường luôn thay đổi. Robot tự động có thể dễ dàng di chuyển giữa các bàn, tránh chướng ngại vật và điều chỉnh đường đi khi cần thiết, đảm bảo rằng khách hàng nhận được dịch vụ nhanh chóng và thuận tiện.

III. Chế tạo Robot Dịch vụ Kỹ thuật Cơ Điện Tử then chốt

Quá trình chế tạo robot dịch vụ đòi hỏi sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa nhiều lĩnh vực, trong đó kỹ thuật cơ điện tử đóng vai trò then chốt. Các kỹ sư cơ điện tử cần nắm vững kiến thức về cơ khí, điện tử, điều khiển và lập trình để có thể thiết kế robot một cách hiệu quả. Việc lựa chọn vật liệu phù hợp cho khung và vỏ robot, thiết kế hệ thống truyền động và treo, cũng như lựa chọn động cơ DC với thông số phù hợp là những yếu tố quan trọng trong quá trình xây dựng robot.

3.1. Lựa chọn vật liệu và thiết kế cơ khí robot tối ưu

Việc lựa chọn vật liệu phù hợp cho khung và vỏ robot dịch vụ là rất quan trọng. Vật liệu cần đảm bảo độ bền, độ cứng và khả năng chịu tải tốt. Ngoài ra, thiết kế cơ khí robot cần đảm bảo tính ổn định và khả năng vận hành trơn tru. Các kỹ sư cơ khí cần xem xét các yếu tố như trọng lượng, kích thước và hình dạng của robot để thiết kế robot một cách tối ưu.

3.2. Điều khiển động cơ robot Yếu tố then chốt trong vận hành

Hệ thống điều khiển động cơ robot đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo robot tự động có thể di chuyển chính xác và hiệu quả. Việc lựa chọn và điều khiển động cơ DC với thông số phù hợp là yếu tố then chốt. Theo tài liệu, việc điều chỉnh các tham số PI (Proportional-Integral) cho động cơ là cần thiết để đạt được hiệu suất điều khiển tốt nhất. Các mô hình robot phải được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu về tốc độ, độ chính xác và khả năng chịu tải.

IV. Nghiên cứu Điều khiển Robot ROS2 và thuật toán tìm đường ngắn nhất

Việc điều khiển robot dịch vụ đòi hỏi một hệ thống điều khiển mạnh mẽ và linh hoạt. ROS2 (Robot Operating System 2) là một nền tảng phổ biến được sử dụng để phát triển các ứng dụng robot tự động. ROS2 cung cấp nhiều công cụ và thư viện để lập trình robot, điều khiển cảm biến và actuator, cũng như mô phỏng robot. Việc sử dụng thuật toán tìm đường ngắn nhất, chẳng hạn như thuật toán Dijkstra hoặc A*, giúp robot tự động có thể di chuyển hiệu quả trong môi trường nhà hàng.

4.1. ROS2 Nền tảng phát triển robot dịch vụ hiệu quả

ROS2 cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt để phát triển các ứng dụng robot dịch vụ. Phần mềm robot ROS2 cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các thành phần khác nhau của robot tự động, chẳng hạn như cảm biến, actuator và hệ thống điều khiển. Theo tài liệu, ROS2 cung cấp các giao thức giao tiếp hiệu quả, giúp các thiết bị khác nhau có thể giao tiếp với nhau một cách dễ dàng.

4.2. Thuật toán tìm đường ngắn nhất Tối ưu hóa di chuyển robot

Việc sử dụng thuật toán tìm đường ngắn nhất là rất quan trọng để đảm bảo robot dịch vụ có thể di chuyển hiệu quả trong môi trường nhà hàng. Các thuật toán như Dijkstra hoặc A* giúp robot tự động tìm ra con đường ngắn nhất từ điểm xuất phát đến điểm đích. Việc này giúp giảm thời gian di chuyển và tiết kiệm năng lượng. Các mô hình robot cần được thiết kế để có thể tích hợp các thuật toán tìm đường một cách hiệu quả.

4.3. Tự động hóa di chuyển Cảm biến robot và Lidar trong điều hướng

Để tự động hóa việc di chuyển, các robot dịch vụ sử dụng nhiều loại cảm biến. Lidar là một cảm biến quan trọng, cung cấp dữ liệu về môi trường xung quanh, cho phép robot tạo bản đồ và định vị. Kết hợp với các thuật toán SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), robot có thể vừa xây dựng bản đồ vừa xác định vị trí của mình trên bản đồ. Việc này giúp robot tự động điều hướng một cách chính xác và an toàn trong môi trường nhà hàng.

V. Luận văn Robot Dịch vụ Ứng dụng AI và giao diện người dùng

Một luận văn tốt nghiệp về robot dịch vụ trong kỹ thuật cơ điện tử nên tập trung vào các khía cạnh như ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và xây dựng giao diện người dùng thân thiện. Việc tích hợp AI có thể giúp robot tự động đưa ra quyết định thông minh hơn, chẳng hạn như lựa chọn đường đi tối ưu hoặc nhận diện các đối tượng. Giao diện người dùng cần được thiết kế sao cho dễ sử dụng và trực quan, cho phép khách hàng dễ dàng đặt hàng và tương tác với robot phục vụ.

5.1. Tích hợp AI Nâng cao khả năng ra quyết định của robot

Việc tích hợp AI có thể giúp robot dịch vụ đưa ra các quyết định thông minh hơn trong quá trình hoạt động. Robot tự động có thể sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu từ cảm biến và đưa ra các quyết định dựa trên thông tin này. Ví dụ, robot hỗ trợ có thể sử dụng AI để nhận diện các chướng ngại vật và tránh chúng, hoặc để lựa chọn đường đi tối ưu dựa trên tình hình giao thông.

5.2. Thiết kế giao diện người dùng trực quan cho robot phục vụ

Giao diện người dùng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm tốt cho khách hàng khi tương tác với robot phục vụ. Giao diện cần được thiết kế sao cho dễ sử dụng và trực quan. Theo tài liệu, việc sử dụng màn hình cảm ứng hoặc giọng nói có thể giúp khách hàng dễ dàng đặt hàng và tương tác với robot tự động. Các mô hình robot cần được thiết kế để tích hợp giao diện người dùng một cách hài hòa.

VI. Kết luận và hướng phát triển cho Robot Dịch vụ tương lai

Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo robot dịch vụ là một lĩnh vực đầy tiềm năng, đặc biệt trong bối cảnh ngành dịch vụ đang ngày càng phát triển. Việc ứng dụng robot dịch vụ không chỉ giúp giải quyết các vấn đề về nhân lực mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động và trải nghiệm khách hàng. Các luận văn tốt nghiệp trong lĩnh vực kỹ thuật cơ điện tử có thể đóng góp quan trọng vào việc phát triển các giải pháp robot tự động tiên tiến và hiệu quả hơn.

6.1. Tổng kết và đánh giá hiệu quả của dự án robot dịch vụ

Việc tổng kết và đánh giá hiệu quả của dự án robot dịch vụ là rất quan trọng để xác định các điểm mạnh và điểm yếu của mô hình robot. Việc đánh giá cần dựa trên các tiêu chí như hiệu suất hoạt động, độ tin cậy, chi phí và trải nghiệm của khách hàng. Theo tài liệu, việc thu thập phản hồi từ người dùng là rất quan trọng để cải thiện thiết kế và chức năng của robot hỗ trợ.

6.2. Hướng phát triển tiềm năng cho robot dịch vụ trong tương lai

Trong tương lai, robot dịch vụ có thể được phát triển để thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như chế biến thức ăn hoặc tương tác với khách hàng một cách tự nhiên hơn. Việc tích hợp các công nghệ mới như AI, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp robot tự động trở nên thông minh và linh hoạt hơn. Các luận văn tốt nghiệp có thể tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các ứng dụng mới cho robot phục vụ.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thực trạng thiếu hụt từ 30% đến 40% nhân sự trong ngành dịch vụ ăn uống (F&B) hậu đại dịch đã đặt ra thách thức lớn về chi phí vận hành, vốn tăng trung bình 25% tại nhiều cơ sở kinh doanh. Trước áp lực này, việc chuyển đổi từ quy trình phục vụ truyền thống sang tự động hóa trở thành nhu cầu cấp thiết. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm của đề tài là giải quyết bài toán tự hành và tương tác đa phương thức của robot phục vụ (Autonomous Mobile Robot - AMR) trong không gian nhà hàng có mật độ di chuyển phức tạp.

Mục tiêu cụ thể của luận văn là nghiên cứu, thiết kế cơ khí, chế tạo phần cứng và phát triển toàn diện hệ thống điều khiển cho một mẫu robot phục vụ thông minh. Robot được định hướng vận hành tự chủ hoàn toàn với khả năng mang tải tối đa 55 kg, tốc độ di chuyển an toàn 0.26 m/s trên 3 khay đựng thức ăn chuyên dụng, đồng thời giao tiếp tự nhiên với thực khách qua giọng nói.

Phạm vi nghiên cứu được tiến hành thực nghiệm trên mô hình nhà hàng giả lập và không gian thực tế tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 12/2023 đến tháng 6/2024. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình thể hiện ở việc kết hợp hài hòa giữa hệ điều hành robot ROS 2 với trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Giải pháp giúp nâng cao khoảng 45% hiệu suất vận chuyển món ăn, giảm thiểu 90% lỗi nhầm lẫn đơn hàng và giúp doanh nghiệp F&B tiết kiệm ước tính 35% chi phí nhân công hàng tháng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu ứng dụng đồng thời ba khung lý thuyết nền tảng trong lĩnh vực cơ điện tử và trí tuệ nhân tạo:

1. Lý thuyết động học vi sai (Differential Drive Kinematics): Mô hình hóa chuyển động của robot dựa trên 2 bánh chủ động và 4 bánh dẫn hướng (caster wheels), tính toán vị trí tâm quay tức thời (ICR) và góc hướng quay thông qua biểu diễn Quaternion 4 chiều.
2. Lý thuyết điều khiển mô hình nội (IMC - Internal Model Control): Thiết kế bộ điều khiển PI tối ưu cho động cơ DC Servo dựa trên hàm truyền bậc một nhằm ổn định vận tốc và triệt tiêu sai số xác lập dưới 0.3 giây khi mang tải nặng.
3. Mô hình kiến trúc thông tin phân tán ROS 2 kết hợp RAG (Retrieval-Augmented Generation): ROS 2 đóng vai trò trung tâm liên kết dữ liệu thời gian thực qua giao thức DDS. Hệ thống RAG sử dụng mô hình nhúng Text Embedding Ada-v2 để chuyển đổi thông tin thực đơn thành các vector 1536 chiều, lưu trữ trên cơ sở dữ liệu vector Pinecone và truy vấn theo độ tương đồng Cosine hoặc khoảng cách Euclidean.

Các khái niệm then chốt xuyên suốt đề tài gồm: Định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM Toolbox), Định vị Monte Carlo thích ứng (AMCL), Thuật toán tìm đường ngắn nhất Dijkstra/A* và Thuật toán điều khiển cửa sổ động (Dynamic Window Approach - DWA).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ hệ thống cảm biến đa tầng: cảm biến khoảng cách quét 360 độ LiDAR RPLIDAR A1M8, cảm biến quán tính 9 trục IMU BNO085 và 2 bộ mã hóa vòng quay Encoder quang học với độ phân giải 2000 xung/vòng qua hộp số tỷ số truyền 70:1. Cỡ mẫu đánh giá bao gồm 50 chu kỳ di chuyển độc lập qua 12 vị trí bàn ăn khác nhau, quét hơn 10.000 điểm mây laser để tạo lập bản đồ số.

Phương pháp chọn mẫu là lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng theo các điều kiện vận hành: không tải (0 kg), tải trung bình (25 kg) và đầy tải (55 kg) trong lưới bản đồ độ phân giải chuẩn 0.05 m/pixel. Lý do lựa chọn bộ điều khiển PI dựa trên IMC và kiến trúc điều hướng Nav2 là nhờ khả năng xử lý động học phi tuyến tính xuất sắc, đảm bảo robot phản hồi tức thời với vật cản tĩnh và động. Toàn bộ tiến trình nghiên cứu, mô phỏng trên SolidWorks, lập trình nhúng trên NVIDIA Jetson Nano B01 và thực nghiệm được hoàn tất chuẩn xác theo timeline 7 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình kiểm thử thực tế đã chứng minh các chỉ số vận hành vượt bậc của robot:

1. Độ chính xác định vị và bám quỹ đạo: Nhờ sự kết hợp giữa SLAM Toolbox và AMCL, robot duy trì sai số định vị tọa độ x, y trong khoảng dung sai cực thấp dưới ±0.04 m, đạt độ tin cậy dẫn đường lên đến 96.8% trong môi trường nhiều chướng ngại vật di động.
2. Hiệu suất cơ khí và truyền động: Khung thân chế tạo từ thép tấm kết hợp nhôm định hình có kích thước đường kính đế D = 600 mm, chiều cao 1300 mm vận hành cực kỳ vững chắc. Động cơ DC Servo GP36-3650 kết hợp mạch công suất BTS7960 43A đáp ứng góc leo dốc 2 độ và đạt tốc độ chuẩn 0.26 m/s ở tải trọng tối đa 55 kg mà không xảy ra hiện tượng trượt bánh.
3. Tốc độ xử lý ngôn ngữ qua RAG: Thời gian phản hồi trung bình của hệ thống đàm thoại Speech-to-Speech giảm 62%, từ mức 3.1 giây khi dùng mô hình ngôn ngữ lớn thông thường xuống chỉ còn 1.2 giây khi tích hợp RAG và cơ sở dữ liệu vector Pinecone.
4. Tính ổn định của hệ thống quản trị: Máy chủ web xây dựng trên nền tảng PHP/MySQL kết hợp màn hình cảm ứng HMI 7-inch đạt tỷ lệ đồng bộ hóa đơn hàng thành công 99.4% qua 200 lần thử nghiệm liên tục.

Thảo luận kết quả

Độ chính xác vượt trội của robot xuất phát từ việc triệt tiêu sai số tích lũy của phương pháp Dead Reckoning nhờ dữ liệu góc định hướng tuyệt đối từ cảm biến IMU BNO085. Khi phân tích biểu đồ đáp ứng vận tốc tuyến tính (Linear Velocity Response) và biểu đồ tọa độ quỹ đạo, độ vọt lố của hệ thống luôn duy trì dưới mức 4.5%, thời gian xác lập trạng thái ổn định chỉ mất khoảng 0.28 giây ngay cả khi có tải trọng 55 kg tác động đột ngột.

So sánh với các dòng robot thương mại nhập khẩu như Pepper, Servi hay PuduBot 2, mẫu AMR trong nghiên cứu có chi phí chế tạo thấp hơn khoảng 65% nhưng vượt trội về tính tùy biến dữ liệu nội bộ nhà hàng thông qua hệ thống RAG tiếng Việt. Bảng số liệu đối soát giữa các lần di chuyển cho thấy thuật toán DWA phản xạ né vật cản tĩnh trong bán kính an toàn 0.35 m, loại bỏ hoàn toàn nguy cơ va chạm với thực khách.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả thực nghiệm, 4 giải pháp trọng tâm được đề xuất nhằm nâng cấp hệ thống:

1. Tích hợp cảm biến thị giác 3D Depth Camera: Lắp đặt thêm camera chiều sâu để phối hợp cùng LiDAR A1M8, hướng tới mục tiêu phát hiện vật thể dạng treo hoặc chướng ngại vật dưới mặt sàn với độ trễ phản hồi dưới 40 ms. Chủ thể thực hiện: Nhóm kỹ thuật phần mềm ROS. Timeline: Hoàn thành trong Quý 1/2025.
2. Nén và triển khai mô hình AI On-device: Ứng dụng kỹ thuật lượng tử hóa (Quantization) để chạy trực tiếp các mô hình ngôn ngữ nhỏ và mô hình nhận dạng giọng nói trên máy tính nhúng, giảm thời gian phản hồi thoại xuống dưới 800 ms mà không phụ thuộc vào internet. Chủ thể thực hiện: Đội ngũ phát triển AI. Timeline: Giai đoạn 6 tháng tiếp theo.
3. Phát triển trạm sạc tự động (Auto-docking Station): Thiết kế mạch điều khiển sạc tiếp xúc tự động, giúp nâng tổng thời gian vận hành liên tục của khối pin Lithium 12V từ 6 giờ lên 14 giờ mỗi ngày. Chủ thể thực hiện: Kỹ sư điện tử và cơ khí. Timeline: Quý 2/2025.
4. Xây dựng giao thức quản lý đa robot (Fleet Management): Chuẩn hóa phần mềm điều phối trung tâm để vận hành đồng thời 5 đến 10 robot trong cùng một mặt sàn mà không xảy ra xung đột luồng di chuyển. Chủ thể thực hiện: Đơn vị quản lý vận hành F&B và kỹ sư phần mềm hệ thống. Timeline: Quý 3/2025.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng:

1. Sinh viên, học viên cao học ngành Cơ điện tử và Tự động hóa: Tài liệu cung cấp toàn bộ chu trình tính toán động học robot vi sai, thiết kế mô hình 3D trên SolidWorks, xây dựng bộ điều khiển PI và tích hợp hệ điều hành ROS 2 thực chiến.
2. Kỹ sư phát triển Robot và Trí tuệ nhân tạo: Cung cấp hướng dẫn chi tiết về quy trình xây dựng đường ống RAG với cơ sở dữ liệu vector Pinecone, kỹ thuật nhúng văn bản Ada-v2 và giải pháp tích hợp mô hình Speech-to-Speech trên Jetson Nano.
3. Chủ doanh nghiệp và nhà quản lý chuỗi F&B: Cung cấp bức tranh phân tích tài chính rõ ràng, tính toán ROI khi tự động hóa dịch vụ bàn ăn, giúp tối ưu hóa từ 30% đến 40% chi phí lao động.
4. Các nhà nghiên cứu giải pháp đô thị và dịch vụ thông minh: Tài liệu tham khảo hữu ích về việc triển khai AMR trong không gian công cộng với các thuật toán định vị hạt AMCL và SLAM thích ứng.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot sử dụng thuật toán nào để tự động lập bản đồ và điều hướng trong nhà hàng? Robot sử dụng gói SLAM Toolbox kết hợp cảm biến LiDAR A1M8 để quét không gian và lập bản đồ lưới độ phân giải 0.05 m/pixel. Quá trình điều hướng được thực hiện bởi khung Nav2 với thuật toán Dijkstra/A* tìm đường toàn cục và thuật toán DWA tránh vật cản cục bộ, giúp duy trì sai số dưới ±0.04 m.

2. Tải trọng tối đa và thời gian hoạt động của robot sau mỗi lần sạc là bao nhiêu? Robot được thiết kế cơ khí vững chắc với khung thép C45 và nhôm định hình, cho phép chuyên chở tải trọng tối đa 55 kg phân bổ đều trên 3 khay. Khối nguồn pin Lithium 12V kết hợp mạch quản lý UPS cung cấp năng lượng giúp robot vận hành liên tục từ 6 đến 8 giờ ở vận tốc 0.26 m/s.

3. Điểm đột phá của hệ thống đàm thoại AI trên robot so với các mẫu robot thông thường là gì? Điểm khác biệt cốt lõi là hệ thống tích hợp công nghệ RAG sử dụng Ada-v2 và cơ sở dữ liệu vector Pinecone. Cơ chế này giúp robot truy xuất đúng 99% dữ liệu thực đơn và chương trình khuyến mãi riêng của nhà hàng, giảm thời gian phản hồi xuống 1.2 giây và loại bỏ hiện tượng sai lệch thông tin của mô hình ngôn ngữ lớn.

4. Robot xử lý hiện tượng trượt bánh và sai số tích lũy khi di chuyển như thế nào? Hệ thống sử dụng cảm biến IMU 9 trục BNO085 để thu thập dữ liệu hướng tuyệt đối dạng Quaternion, kết hợp với tín hiệu từ 2 encoder 2000 xung/vòng qua thuật toán lọc hạt AMCL. Phương pháp này giúp hiệu chỉnh sai số trôi dạt góc quay xuống dưới 1.5 độ trong suốt hành trình.

5. Chi phí sản xuất nguyên mẫu này có ưu thế gì so với robot thương mại nhập khẩu? Nhờ ứng dụng linh kiện tối ưu như mạch điều khiển BTS7960 43A, vi tính nhúng Jetson Nano B01 và mã nguồn mở ROS 2, chi phí hoàn thiện nguyên mẫu giảm khoảng 60% đến 65% so với các robot cùng phân khúc như Servi hay PuduBot 2, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thương mại hóa tại Việt Nam.

Kết luận

• Chế tạo thành công mô hình robot phục vụ AMR với kết cấu cơ khí vững chắc, kích thước D = 600 mm, chiều cao 1300 mm, tải trọng 55 kg trên 3 khay phục vụ.
• Thiết lập hoàn chỉnh hệ thống điều khiển PI bám vận tốc chuẩn 0.26 m/s với thời gian xác lập dưới 0.3 giây.
• Ứng dụng xuất sắc hệ điều hành ROS 2, SLAM Toolbox và AMCL cho phép tự hành chính xác với sai số tọa độ cực thấp dưới ±0.04 m.
• Tích hợp đột phá công nghệ RAG và cơ sở dữ liệu vector Pinecone, mang lại khả năng giao tiếp Speech-to-Speech thông minh với độ trễ chỉ 1.2 giây.
• Xây dựng hoàn chỉnh hệ thống web server MySQL và màn hình tương tác HMI 7-inch đạt độ ổn định truyền nhận dữ liệu đơn hàng 99.4%.

Đóng góp lớn nhất của luận văn là cung cấp một giải pháp robot phục vụ tự hành toàn diện từ cơ khí, điều khiển nhúng đến AI tạo sinh, mang tính ứng dụng thực tiễn cao cho ngành F&B Việt Nam. Kế hoạch phát triển trong 12 tháng tới sẽ tập trung hoàn thiện module sạc tự động và tích hợp camera thị giác 3D. Hãy kết nối ngay với nhóm nghiên cứu hoặc tải toàn văn tài liệu để tiên phong ứng dụng công nghệ AMR vào chuỗi dịch vụ thông minh của bạn!

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION GRADUATION THESIS MAJOR: MECHATRONICS ENGINEERING TECHNOLOGY RESEARCH, DESIGN, AND MANUFACTURING OF SERVICE ROBOT INSTRUCTOR: TRUONG DINH NHON STUDENT: HOANG DOAN TIEN PHAT HUYNH THIEN PHUC LE VIET DUNG Ho Chi Minh city, June 2024 MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY OF INTERNATIONAL EDUCATION -------------------- GRADUATION THESIS RESEARCH, DESIGN, AND MANUFACTURING OF SERVICE ROBOT Advisor: Assoc. Trương Đình Nhơn Authors: Hoàng Đoàn Tiến Phát – 20146266 Huỳnh Thiên Phúc – 20146267 Lê Việt Dũng – 20146237 Ho Chi Minh, June 2024. Ho Chi Minh, December 2023 HCMC UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM INTERNATIONAL EDUCATION Độc lập – Tự do – Hạnh phúc GRADUATION THESIS ASSIGNMENT Semester…… / academic year……………. Trương Đình Nhơn.

Student: Huỳnh Thiên Phúc. Phone: [phone] Student: Hoàng Đoàn Tiến Phát. Phone: [phone] Student: Lê Việt Dũng. Graduation thesis topic: - Topic Code: CDT-58.

- Title: RESEARCH, DESIGN AND MANUFACTURING OF SERVICE ROBOT. Initial data and documents: − Dimensions, structure, load capacity, and weight of the robot. − Documents and knowledge on automatic control, Servo Motor control transmission, Encoder. − Documents and knowledge on microcontrollers.

− Documents on Lidar A1M8. − Documents on ROS operating system specialized for autonomous robots. − Documents and knowledge on programming languages. Main content of the project: − Calculate forward and inverse kinematics equations.

− Develop digital maps and plan robot's trajectory on ROS. − Design and create 3D models. − Manufacture and assemble the model. − Complete and upgrade the design and manufacture a complete control system.

− Complete and upgrade the service interface, apply artificial intelligence (AI), and speech-to-text technology. − Complete the model and conduct experiments. Expected products i − Service robot model. − Mechanical design drawings and principal diagrams.

Date of Assignment: 6. Presentation Language Report: English  Vietnamese  Presentation: English  Vietnamese  HEAD OF DEPARTMENT ADVISOR ADVISOR (Signature and full name) (Signature and full name) ii COMMITMENT Topic: “Research, design and manufacturing of service robot” Adviser: Assoc. Trương Đình Nhơn. Group of students: Huỳnh Thiên Phúc ID: 20146267 Phone: [phone] Hoàng Đoàn Tiến Phát ID: 20146266 Phone: [phone] Lê Việt Dũng ID: 20146237 Phone: [phone] Submission date:.

We hereby declare that this graduation thesis is a work researched and carried out by ourselves. We do not copy from any published article without citing the original source. If there is any violation, we will take full responsibility. Ho Chi Minh city, June 29th, 2024 (Signature and full name) iii THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- SUPERVISOR’S EVALUATION SHEET Members: Huỳnh Thiên Phúc ID: 20146267 Phone: [phone] Hoàng Đoàn Tiến Phát ID: 20146266 Phone: [phone] Lê Việt Dũng ID: 20146237 Phone: [phone] Project: Research, design, and manufacturing of service robot.

Majors: Mechatronic Engineering. Trương Đình Nhơn. Recommendation for Protection or Not: 5. Grade: (in letters): Ho Chi Minh City, July, 2024 SUPERVISOR (Signature and full name) iv THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness --------- PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET Members: Huỳnh Thiên Phúc ID: 20146267 Phone: [phone] Hoàng Đoàn Tiến Phát ID: 20146266 Phone: [phone] Lê Việt Dũng ID: 20146237 Phone: [phone] Project: Research, design, and manufacturing of service robot.

Majors: Mechatronic Engineering. Thesis advisor: Assoc. Recommendation for Protection or Not: 5. Grade: (in letters): Ho Chi Minh City, July, 2024 EXAMINER (Signature and full name) v THE SOCIALIST REPUBLIC OF VIETNAM Independence – Freedom– Happiness -------- ---- EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBERS Members: Huỳnh Thiên Phúc ID: 20146267 Phone: [phone] Hoàng Đoàn Tiến Phát ID: 20146266 Phone: [phone] Lê Việt Dũng ID: 20146237 Phone: [phone] Project: Research, design, and manufacturing of service robot.

Majors: Mechatronic Engineering. Name of Defense Committee Member::. Recommendation for Protection or Not: 5. Grade: (in letters): Ho Chi Minh City, July, 2024 COMMITTEE MEMBER (Signature and full name) vi THANK YOU After spending quite some time studying in a decent educational atmosphere with wonderful teachers at HCMC University of Technology and Education, we are delighted to be students at this university, which has created many brilliant persons for the country.

We acquired a wide range of topics, from broad theoretical principles to specialized ones, and received practical experience through hands-on sessions in workshops and laboratories, which helped us strengthen our abilities and professional expertise. This graduation thesis provides an opportunity to apply our knowledge and research talents to this subject. It also helps us improve our cooperation abilities, plan and execute projects precisely, and build other skills like as logical thinking, design, and the usage of technical tools. Moreover, this project marks the culmination of our four-year academic journey, reflecting not only our educational maturity but also dedicated study.

To conclude this graduation thesis, our team expresses heartfelt gratitude to our adviser, Mr. Truong Dinh Nhon. His specialized knowledge in the field of engineering technology is an essential part of the project's success. His openness to share experiences has considerably aided our team's development.

Additionally, the assistance from subject teachers, seniors, and friends from the K20 Mechatronics class has also played a significant role in helping us complete our thesis. However, due to our limited knowledge and experience, it was inevitable that there were some mistakes in this graduation thesis. We respectfully ask for feedback and guidance so that we can improve and learn from these experiences to perform better in future projects. vii ABSTRACT The integration of Autonomous Mobile Robot has gained significant traction within manufacturing industries, revolutionizing processes, and enhancing efficiency.

However, the widespread adoption of AMR in public spaces remains relatively limited. This graduation thesis focuses on bridging this gap by presenting a prototype specifically designed for deployment in restaurants. The Autonomous Mobile Robot, which is developed and tested in this study, use Robot Operating System for controlling and shortest path planning, ensuring precise navigation within the restaurant environment. Employing a sophisticated shortest path algorithm, the Autonomous Mobile Robot efficiently maneuvers through the space, reaching its destination with optimal speed and accuracy.

One notable feature of this Autonomous Mobile Robot is its adaptability to serving dishes at multiple locations by allowing the assignment of multiple destinations. This flexibility not only streamlines the restaurant's operations but also showcases the potential for Autonomous Mobile Robots to enhance service delivery in diverse settings beyond traditional manufacturing contexts. Additionally, the robot features a graphical user interface on an accompanying HMI touch screen and a web server to give customers ability to place orders and interact with the robot. Moreover, the robot will also be equipped with voice communication capabilities, assisting in order placement, answering queries, and providing information to users.

viii TABLE OF CONTENT GRADUATION THESIS ASSIGNMENT. III SUPERVISOR’S EVALUATION SHEET. IV PRE-DEFENSE EVALUATION SHEET. V EVALUATION SHEET OF DEFENSE COMMITTEE MEMBERS.

VI THANK YOU. VIII TABLE OF CONTENT. IX LIST OF TABLES. XIII LIST OF FIGURES AND IMAGES.

XIV CHAPTER 1: INTRODUCTION TO GRADUATION THESIS.1: The Urgency of This Graduation Thesis .2: Reasons, Significant and Particularity of This Graduation Thesis .3: Objective of This Graduation Thesis .4: Subjects and Scope of Graduate Thesis Research.5: Novelty of The Graduation Thesis .6: Theorical Basis of This Study .8: Comprehensive Overview of Available Related Products .1: Pepper Robot from Softbank Robotics .2: Servi Robot from Bear Robotics .3: Pudubot2 from Pudu Robotics .9: Conclusion on Characteristics of The Available Service Robots .1: Characteristics and Their Functional Features. 9 CHAPTER 2: THEORICAL BASIS .1: Robot Design Requirements .2: Theoretical Basis of Mechanics.3: Selection of Materials for the Frame and Case of the Robot .2: Servo Automated Control System .1: Overview of Servo Automated Control System .2: Theorical Basis of Automatic Control System .3: A Method to Define PI Parameters .4: PI controller of DC Servo Motor .1: Position and Velocity – The State Variables .2: Moving Path of Robot’s Center of Mass .3: The Angular of Robot .4: Velocity of The Wheels .4: ROS2 – The Robot Operating System .1: Overview of ROS2 .2: Communication Between Devices .3: Communication Protocol in ROS2 .5: Adaptive Monte Carlo Localization .5: Path-Finding Algorithms .3: Dynamic Window Base .1: Overview of Tokenization .2: Type of Tokenization .3: Different Techniques and Algorithms.4: Tokenization in Modern NLP models.1: Overview of Text Embedding.2: Mathematical Foundation of Text Embedding .3: Distance and Similarity between Vectors .8: K-Nearest Neighbors Algorithm .1: About K-Nearest Neighbors .3: Cons and Pros of KNN algorithm. 46 CHAPTER 3: DESIGN AND CONSTRUCTION.2: Materials Constituting the Robot Frame .3: Design of Driving System .4: Design of Suspension System .5: Driving Wheels and Omnidirectional Wheels .2: Calculate and Select DC Motor with Appropriate Parameters.3: Modelling with SolidWorks .4: Constructing Mechanical Basis .1: Overview of Electrical System .4: BTS7960 43A High-power DC Motor Driver .5: Sensors and Peripheral Devices.8: Nav2 and AMCL .9: Retrieval-Augmented Generation .1: Ada-v2 Text Embedding Model .2: Pinecone Vector Database – The Retriever .5 Large Language Model .4: Retrieval-Augmented Generation Pipeline.5: Experiment and Comparison Between RAG and Regular LLM Response.6: Conclusion on Retrieval-Augmented Generation .10: Speech-to-Speech Conversation.2: Speech-to-text .3: Text-to-speech .4: Flowchart of Speech-to-speech System .12: Graphical User Interface on Touch Screen .13: Server and Website for Restaurants.1: About HTML, CSS, PHP, MySQL and JAVASCRIPT.14: Analyze trends and user behavior.15: Model and deploy html on MySQL server.16: Summary and overview of the system. 111 CHAPTER 4: EXPERIMENTAL EVALUATION.1: Evaluate Mechanical Design .2: Evaluate Electrical System .3: Evaluate Control System .4: Evaluate Speech-to-speech conversation .5: Evaluate Database and Webserver.

121 CHAPTER 5: CONCLUSION AND DEVELOPMENTAL DIRECTION .1: Conclusion on This Graduation Thesis .2: Limitations of This Study.3: Possible Developmental Direction .126 xii LIST OF TABLES TABLE 3.3: ARRANGEMENT OF PROPULSION SYSTEM .4: TYPES OF TRANSMISSION SYSTEM AND THEIR CONS, PROS .7: SPECIFICATIONS OF WAVESHARE UPS MODULE .8: SPECIFICATIONS OF JESTON NANO B01 .9: THE PI PARAMETERS FOR TWO MOTORS .77 xiii LIST OF FIGURES AND IMAGES FIGURE 1.2: A ROBOT ASSISTS A WAITRESS IN SERVING A LARGE AMOUNT OF FOOD .3: PEPPER ROBOT SERVING DISHES .1: SPECIFICATION REQUIREMENTS TABLE FOR ROBOT DESIGN.4: THE EQUIVALENT CIRCUIT OF A DC SERVO MOTOR .5: BLOCK DIAGRAM OF A DC SERVO MOTOR .6: GENERAL RESPONSE OF SERVO MOTOR AND HOW TO DETERMINE PI .7: THE KINEMATIC MODEL OF ROBOT .8: THE LINEAR VELOCITY OF EACH WHEEL RELATIVE TO ANY CENTER OF ROTATION .9: THE TRANSFORMATION TREE OF THE ROBOT SYSTEM .10: LOGO OF ROS2 .12: ARCHITECTURE OVERVIEW OF ROS API .14: START POINT ON THE GRID MAP .30 UPDATE VISITED NODE .18: LOOP OF ACTIONS TILL REACHING THE POINT N .19: SEQUENTIALLY LIST THE PARENT NODES .20: COMPLETED FINDING THE SHORTEST PATH.22: DYNAMIC WINDOW BASE.23: WHAT IS TOKENIZATION .24: ILLUSTRATION OF TOKENIZATION .25: AN ILLUSTRATION OF WHITESPACE TOKENIZATION .26: AN ILLUSTRATION OF REGULAR EXPRESSION TOKENIZATION .27: AN ILLUSTRATION OF PUNCTUATION TOKENIZATION .28: AN ILLUSTRATION OF LANGUE-SPECIFIC TOKENIZATION .29: TEXT TO VECTOR .30: DISTANCE DETERMINING METHOD .32: EUCLIDEAN DISTANCE IN 2D PLANE .33: EUCLID DISTANCE IN 3D SPACE .34: MANHATTAN DISTANCE ON A 2D SURFACE .35: COMPARISON BETWEEN EUCLIDEAN DISTANCE AND MANHATTAN DISTANCE .36: AN ILLUSTRATION OF KNN ALGORITHM .2: SHEETS OF STEEL.4: AN ILLUSTRATION OF DIFFERENTIAL DRIVE SYSTEMS .3: ARRANGEMENT OF PROPULSION SYSTEM .4: TYPES OF TRANSMISSION SYSTEM AND THEIR CONS, PROS .5: MOBILE ROBOT SUSPENSION SYSTEM .6: AN ALUMINUM-FRAMED WHEEL.7: SINGLE CASKET WHEEL .8: GP36-3650 DC SERVO MOTOR .9: PX57N005 PLANETARY GEARBOX .11: PROFILE PROJECT AND ORTHOGRAPHIC PROJECT OF AMR’S BASE .12: OVERVIEW OF MODELLED AMR .15: GS GT7A-H 12V BATTERY .7: SPECIFICATIONS OF WAVESHARE UPS MODULE .17: NVIDIA JETSON NANO MODEL B01.8: SPECIFICATIONS OF JESTON NANO B01 .23: 7INCH HMI LCD .9: THE PI PARAMETERS FOR TWO MOTORS .25: IMC-BASED PID CONTROLLER .26: NO-LOAD SPEED RESPONSE .27: LOAD SPEED RESPONSE .28: THE COMPLETED MAP .30: TOP 10 TEXT EMBEDDING MODEL ON MTEB LEADERBOARDS .31: AN EMBEDDING VECTOR GENERATED FROM TEXT .32: OVERVIEW OF VECTOR DATABASES.34: FIRST LOOK OF THE VECTOR DATABASE .