Nghiên Cứu Thiết Kế Robot Hỗ Trợ Khám Bệnh Từ Xa Tại HCMUTE

• Tác giả: Nguyễn Đào Xuân Hải
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Trường Thịnh
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Kỹ Thuật Chế Tạo Máy, Công Nghệ Kỹ Thuật Cơ Điện Tử
• Đề tài: Robot Hỗ Trợ Khám Bệnh Từ Xa
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• MỤC LỤC
• 1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Nghiên cứu tổng quan ngoài nước
• 1.2. Nghiên cứu tổng quan trong nước
• 2. THIẾT KẾ CƠ KHÍ - TÍNH TOÁN ĐỘNG HỌC
• 2.1. Giới thiệu
• 2.2. Thiết kế phần bệ robot
• 2.3. Thiết kế bệ, tính động học và chọn động cơ
• 2.4. Tính toán độ bền của bệ robot
• 2.5. Hệ truyền động bánh xe
• 2.6. Thiết kế bộ sạc tự động cho robot
• 2.7. Thiết kế các đường dẫn tín hiệu trong robot
• 3. XỬ LÝ ẢNH - NHẬN DẠNG GIỌNG NÓI
• 3.1. Thiết kế phần mềm xử lý ảnh nhận dạng khuôn mặt người dùng
• 3.2. Phương pháp Haar Cascades
• 4. THIẾT KẾ PHẦN MỀM NHẬN DẠNG GIỌNG NÓI
• 4.2. Phân tích giọng nói và thiết kế phần mềm nhận dạng giọng nói - giao tiếp với người dùng
• 5. ĐIỀU KHIỂN VÀ TRUYỀN THÔNG
• 5.2. Cấu trúc phần điều khiển
• 5.3. Cấu trúc phần điều khiển
• 5.4. Di chuyển và định vị
• 5.5. Quản lý thông tin bản đồ phục vụ việc định vị
• 5.6. Tương tác người và robot
• 6. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 6.1. Kết quả đạt được
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu tổng quan về robot hỗ trợ y tế và nghiên cứu robot y tế tại HCMUTE

Bài báo tập trung vào nghiên cứu, thiết kế và chế tạo robot hỗ trợ khám bệnh từ xa, một dự án đến từ HCMUTE (Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh). Phần này trình bày tổng quan về robot hỗ trợ y tế, xu hướng phát triển của telemedicine robot trên thế giới và Việt Nam. Dữ liệu từ Liên đoàn quốc tế robot (IFR) cho thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ của ngành công nghiệp robot y tế, đặc biệt trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe từ xa và khám bệnh online. Việc ứng dụng AI trong y tế và cổng nghệ y tế tiên tiến mở ra nhiều cơ hội cho robot hỗ trợ bác sĩ, như hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y sinh và phân tích dữ liệu y tế. HCMUTE, với vai trò là đơn vị nghiên cứu, đã đóng góp vào việc phát triển các giải pháp robot thông minh đáp ứng nhu cầu tiếp cận y tế ngày càng cao của xã hội. Nghiên cứu này tập trung vào việc thiết kế một hệ thống robot y tế di động, tự hành, có khả năng tương tác với bệnh nhân từ xa, hỗ trợ khám bệnh từ xa hiệu quả và an toàn. Các vấn đề về an ninh dữ liệu y tế cũng được xem xét trong thiết kế. Nghiên cứu này cũng tham khảo các công trình nghiên cứu robot y tế quốc tế, từ các công ty như Savioke, Intuitive Surgical, và Adept, để học hỏi kinh nghiệm và tối ưu hóa thiết kế.

1.1. Tổng quan về robot hỗ trợ y tế và telemedicine robot trên thế giới

Phần này trình bày sự phát triển của robot hỗ trợ y tế trên toàn cầu, nhấn mạnh vào sự tăng trưởng nhanh chóng của thị trường robot y tế trong những năm gần đây. Các ví dụ về ứng dụng thực tiễn của telemedicine robot trong các lĩnh vực khác nhau, như chăm sóc người già, hỗ trợ phẫu thuật, và dịch vụ khách sạn, được đưa ra. Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT) vào robot y tế đã tạo ra những đột phá đáng kể. Các công ty hàng đầu trong lĩnh vực này, như Intuitive Surgical (robot phẫu thuật) và Savioke (robot hỗ trợ khách sạn), được đề cập đến như những minh chứng cho tiềm năng to lớn của công nghệ này. Robot y tế không chỉ hỗ trợ bác sĩ mà còn đem lại nhiều lợi ích cho bệnh nhân, bao gồm việc tiếp cận y tế dễ dàng hơn, chăm sóc sức khỏe từ xa hiệu quả hơn, và giảm tải cho hệ thống y tế. Việc sử dụng robot xét nghiệm và robot phục hồi chức năng cũng được xem xét như những hướng phát triển đầy tiềm năng của ngành công nghiệp này. Các nghiên cứu về mô hình 3D y tế và cảm biến y tế cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống robot hỗ trợ y tế hiện đại và thông minh hơn.

1.2. Thực trạng và thách thức của robot hỗ trợ khám bệnh từ xa tại Việt Nam

Phần này phân tích thực trạng phát triển của robot hỗ trợ y tế ở Việt Nam, nhấn mạnh vào sự chênh lệch so với các nước phát triển. Mặc dù tiềm năng ứng dụng cổng nghệ y tế lớn, nhưng việc nghiên cứu và phát triển robot y tế tại Việt Nam còn ở giai đoạn ban đầu. Các thách thức chính bao gồm: thiếu nguồn lực đầu tư, thiếu chuyên gia có kinh nghiệm, và giá thành cao của các thiết bị nhập khẩu. Những vấn đề xã hội như chi phí khám chữa bệnh cao, sự thiếu hụt bác sĩ tại các vùng sâu vùng xa, và nhu cầu chăm sóc sức khỏe từ xa ngày càng tăng, tạo động lực cho việc phát triển robot hỗ trợ khám bệnh từ xa. Nghiên cứu này của HCMUTE hướng đến việc giải quyết các thách thức này bằng cách thiết kế và chế tạo một robot hỗ trợ khám bệnh từ xa phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam. Việc ứng dụng xử lý ảnh và nhận dạng giọng nói trong robot được xem là giải pháp tối ưu cho tương tác người-máy. Nghiên cứu này cũng đề cập đến giải pháp y tế mới, dựa trên robot hỗ trợ khám bệnh từ xa, nhằm cải thiện chất lượng chăm sóc y tế và giảm bớt gánh nặng cho hệ thống y tế.

II. Thiết kế và chế tạo robot hỗ trợ khám bệnh từ xa thiết kế robot y tế và điều khiển robot

Phần này đi sâu vào quá trình thiết kế cơ khí, thiết kế phần mềm, và điều khiển robot. Thiết kế robot y tế bao gồm việc lựa chọn vật liệu, tính toán độ bền, và thiết kế hệ thống truyền động. Thiết kế cơ khí chú trọng đến tính linh hoạt, độ bền, và khả năng di chuyển của robot. Việc sử dụng hợp kim nhôm và vật liệu polymer composites giúp giảm trọng lượng và tăng độ bền. Thiết kế phần mềm tập trung vào việc phát triển giao diện người dùng thân thiện, tích hợp các tính năng xử lý xử lý ảnh, nhận dạng giọng nói, và điều khiển robot. Điều khiển robot được thực hiện thông qua một hệ thống điều khiển thông minh, cho phép robot di chuyển tự động và tương tác với bệnh nhân từ xa. Hệ thống này tích hợp các thuật toán xử lý ảnh để nhận dạng khuôn mặt và định vị robot. Hệ thống điều khiển robot cũng bao gồm các tính năng an toàn để đảm bảo hoạt động ổn định và an toàn của robot. Phần mềm được thiết kế để đảm bảo tính bảo mật và an ninh dữ liệu y tế.

2.1. Thiết kế cơ khí và lựa chọn linh kiện

Phần này mô tả chi tiết thiết kế cơ khí của robot hỗ trợ khám bệnh từ xa. Các thông số kỹ thuật quan trọng như kích thước, trọng lượng, vật liệu, và hệ thống truyền động được trình bày. Việc lựa chọn vật liệu nhẹ nhưng bền như hợp kim nhôm và polymer composites được giải thích rõ ràng. Thiết kế chú trọng đến tính linh hoạt, cho phép robot di chuyển dễ dàng trong môi trường bệnh viện. Hệ thống truyền động bánh xe được mô tả, nhấn mạnh vào việc lựa chọn các động cơ phù hợp để đảm bảo hiệu suất hoạt động tối ưu. Thiết kế bệ robot đảm bảo sự ổn định và khả năng chịu tải của robot. Việc bố trí các linh kiện bên trong thân robot được mô tả, đảm bảo tính gọn nhẹ và dễ bảo trì. Tất cả các thiết kế đều được thực hiện trên phần mềm đồ họa chuyên dụng, đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong quá trình sản xuất. Thiết kế robot tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn và độ bền cần thiết cho môi trường y tế.

2.2. Xử lý ảnh nhận dạng giọng nói và phần mềm điều khiển

Phần này tập trung vào phần mềm của hệ thống, bao gồm các mô-đun xử lý xử lý ảnh, nhận dạng giọng nói, và điều khiển robot. Thuật toán nhận dạng khuôn mặt dựa trên phương pháp Haar Cascades được sử dụng để xác định bệnh nhân. Hệ thống nhận dạng giọng nói cho phép tương tác giữa bệnh nhân và bác sĩ một cách trực quan và tự nhiên. Phần mềm điều khiển quản lý hoạt động của robot, bao gồm di chuyển, định vị, và tương tác với các thiết bị y tế khác. Giao diện người dùng được thiết kế thân thiện và dễ sử dụng. Hệ thống đảm bảo an ninh dữ liệu y tế thông qua các biện pháp bảo mật chặt chẽ. Việc tích hợp các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép robot hiểu và đáp ứng các yêu cầu của người dùng một cách chính xác. Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển một hệ thống robot hỗ trợ khám bệnh từ xa hiệu quả, đáp ứng nhu cầu của người dùng và tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin.

III. Thực nghiệm và đánh giá kết quả thực tế ảo trong y tế và bài toán y tế

Phần này trình bày kết quả thực nghiệm và đánh giá hiệu quả của robot hỗ trợ khám bệnh từ xa. Các chỉ số hiệu suất quan trọng như tốc độ di chuyển, độ chính xác của nhận dạng khuôn mặt, và hiệu quả của điều khiển robot được đo lường và phân tích. Kết quả cho thấy hệ thống hoạt động ổn định và đạt hiệu quả cao trong việc hỗ trợ khám bệnh từ xa. Nghiên cứu cũng đánh giá bài toán y tế mà robot giải quyết được, bao gồm việc tăng tiếp cận y tế cho người dân vùng sâu vùng xa, giảm tải cho hệ thống y tế, và cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Các thách thức và hạn chế của hệ thống được nêu ra, đặt nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo. Việc ứng dụng thực tiễn ảo trong y tế có thể được xem xét để cải thiện quá trình huấn luyện và đào tạo sử dụng robot.

3.1. Đánh giá hiệu suất và hiệu quả của robot hỗ trợ khám bệnh từ xa

Phần này tập trung vào việc đánh giá hiệu suất và hiệu quả của hệ thống robot hỗ trợ khám bệnh từ xa đã được chế tạo. Các chỉ số hiệu suất chính, bao gồm tốc độ di chuyển, độ chính xác của nhận dạng giọng nói và nhận dạng khuôn mặt, thời gian phản hồi, và độ tin cậy của hệ thống được đo lường và phân tích. Kết quả thực nghiệm được trình bày bằng bảng biểu và đồ thị, cùng với phân tích thống kê để đánh giá mức độ tin cậy của kết quả. Phần này cũng đánh giá hiệu quả của hệ thống trong việc hỗ trợ khám bệnh từ xa, bao gồm việc giảm thời gian chờ đợi, tăng khả năng tiếp cận dịch vụ y tế, và cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân. Các trường hợp sử dụng điển hình được đưa ra để minh họa cho hiệu quả của hệ thống trong thực tế. Các kết quả được so sánh với các hệ thống tương tự đã có trên thế giới để đánh giá tính cạnh tranh và ưu việt của hệ thống được nghiên cứu.

3.2. Ứng dụng thực tiễn và triển vọng phát triển

Phần này thảo luận về các ứng dụng thực tiễn của hệ thống robot hỗ trợ khám bệnh từ xa và triển vọng phát triển trong tương lai. Các lĩnh vực tiềm năng được đề cập bao gồm chăm sóc sức khỏe tại nhà, hỗ trợ khám bệnh từ xa tại các vùng sâu vùng xa, và giám sát sức khỏe bệnh nhân từ xa. Các đề xuất để cải thiện hệ thống và mở rộng phạm vi ứng dụng được đưa ra. Các nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc tích hợp thêm các chức năng mới, như phân tích dữ liệu y tế, chẩn đoán bệnh, và điều trị từ xa. Việc hợp tác với các bệnh viện và cơ sở y tế để triển khai hệ thống trong thực tế cũng được xem xét. Phần này cũng đề cập đến các vấn đề liên quan đến chi phí, an ninh dữ liệu, và pháp lý trong quá trình triển khai hệ thống. Tương lai y tế với sự hỗ trợ của robot hỗ trợ khám bệnh từ xa sẽ được thảo luận.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ robot y sinh, việc ứng dụng robot hỗ trợ khám bệnh từ xa đang trở thành xu hướng nổi bật trong ngành y tế hiện đại. Theo báo cáo của Liên đoàn quốc tế robot (IFR), thị trường robot y sinh tăng trưởng hàng năm khoảng 11,5%, trong đó các dự án về bệ di động tăng tới 150% và công nghệ trợ giúp tăng 650% trong năm 2015. Robot hỗ trợ khám bệnh từ xa không chỉ giúp giảm thiểu chi phí y tế mà còn nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe, đặc biệt trong bối cảnh dịch bệnh và khoảng cách địa lý gây khó khăn cho việc tiếp cận dịch vụ y tế truyền thống.

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết kế và chế tạo robot hỗ trợ khám bệnh từ xa, với mục tiêu phát triển một hệ thống robot di động tự hành có khả năng tương tác, nhận dạng khuôn mặt và giọng nói người dùng, đồng thời hỗ trợ truyền thông và điều khiển từ xa hiệu quả. Nghiên cứu được thực hiện tại TP. Hồ Chí Minh trong năm 2019, nhằm đáp ứng nhu cầu cấp thiết về công nghệ y tế hiện đại tại Việt Nam, nơi chi tiêu y tế chiếm khoảng 6% GDP và phần lớn chi phí do bệnh nhân tự chi trả.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc tạo ra một giải pháp robot y sinh phù hợp với điều kiện trong nước, giảm thiểu chi phí nhập khẩu, đồng thời góp phần nâng cao khả năng chăm sóc sức khỏe từ xa, giảm thiểu rủi ro lây nhiễm chéo trong bệnh viện và hỗ trợ người cao tuổi, trẻ em trong gia đình. Đây là bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ 4.0 vào lĩnh vực y tế, mở ra nhiều cơ hội phát triển cho ngành công nghệ kỹ thuật chế tạo máy và cơ điện tử tại Việt Nam.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu sau:

• Lý thuyết robot di động (Mobile Robot Theory): Nghiên cứu về động học, điều khiển và định vị robot di chuyển trên mặt phẳng, bao gồm mô hình bánh xe vi sai, các giới hạn non-holonomic và thuật toán điều khiển PID kết hợp logic mờ để đảm bảo robot di chuyển chính xác và ổn định trong môi trường trong nhà.

• Mô hình nhận dạng khuôn mặt và giọng nói: Áp dụng thuật toán Haar Cascades cho nhận dạng khuôn mặt dựa trên đặc trưng Haar-Like, kết hợp với thư viện Emgu CV và Microsoft Cognitive Services để tăng độ chính xác và khả năng nhận diện trong thời gian thực. Về nhận dạng giọng nói, sử dụng công nghệ học sâu (deep learning) và Google Speech To Text API để chuyển đổi giọng nói thành văn bản, phục vụ giao tiếp tự nhiên giữa người và robot.

• Mô hình điều khiển theo tầng (Cascade Control): Hệ thống điều khiển robot gồm hai vòng điều khiển, vòng ngoài sử dụng bộ điều khiển logic mờ để xác định vị trí và hướng di chuyển, vòng trong sử dụng bộ điều khiển PID để điều khiển động cơ bánh xe đạt vị trí yêu cầu.

Các khái niệm chính bao gồm: động học robot bánh xe vi sai, nhận dạng đặc trưng Haar, học sâu trong nhận dạng giọng nói, điều khiển logic mờ, và hệ thống truyền thông không dây RS232, I2C.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp thực nghiệm kết hợp mô phỏng và thiết kế kỹ thuật:

• Nguồn dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các cảm biến trên robot (camera, micro, cảm biến siêu âm), dữ liệu hình ảnh và âm thanh thực tế trong môi trường bệnh viện và phòng khám. Dữ liệu huấn luyện nhận dạng khuôn mặt và giọng nói được lấy từ bộ dữ liệu đa dạng về người dùng.

• Phương pháp phân tích: Sử dụng phần mềm SolidWorks để mô phỏng cơ khí và tính toán độ bền bệ robot; áp dụng thuật toán Haar Cascades và học sâu để xử lý ảnh và nhận dạng giọng nói; sử dụng mô hình điều khiển logic mờ và PID để điều khiển chuyển động robot; thiết kế hệ thống truyền thông không dây để điều khiển và giám sát robot từ xa.

• Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu kéo dài trong năm 2019, bao gồm các giai đoạn thiết kế cơ khí (3 tháng), phát triển phần mềm xử lý ảnh và giọng nói (4 tháng), tích hợp hệ thống điều khiển và truyền thông (3 tháng), thử nghiệm và đánh giá hiệu suất robot (2 tháng).

• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Robot được thiết kế với trọng lượng khoảng 20-50 kg, sử dụng các linh kiện có sẵn trên thị trường để đảm bảo tính khả thi và tiết kiệm chi phí. Các thuật toán nhận dạng được huấn luyện trên bộ dữ liệu mẫu đa dạng về độ tuổi, giới tính và môi trường sử dụng nhằm đảm bảo tính tổng quát.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa kỹ thuật cơ khí, công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo nhằm phát triển một hệ thống robot y sinh hoàn chỉnh, thân thiện và hiệu quả trong ứng dụng khám bệnh từ xa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Thiết kế cơ khí và động học robot: Robot được thiết kế với bệ di chuyển hình tròn đường kính 600 mm, trọng lượng khoảng 50 kg, sử dụng hợp kim nhôm A6061 cho bệ và khung sườn, đảm bảo độ cứng vững và nhẹ. Tính toán động cơ DC với moment 6.9 Nm, công suất 29.4 W, tốc độ quay 33 rpm phù hợp với yêu cầu vận tốc tối đa 0.5 m/s (5 km/h). Mô phỏng SolidWorks cho thấy ứng suất tối đa trên bệ là 3.028e+03 N/m², thấp hơn nhiều so với giới hạn chảy của nhôm (152 MPa), đảm bảo độ bền và độ ổn định khi vận hành.

2. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt: Thuật toán Haar Cascades kết hợp với thư viện Emgu CV cho phép phát hiện và nhận dạng khuôn mặt trong thời gian thực với độ chính xác cao. Hệ thống có khả năng nhận diện nhiều khuôn mặt khác nhau, theo dõi chuyển động và phân biệt cảm xúc người dùng, hỗ trợ tương tác tự nhiên. Việc sử dụng Microsoft Cognitive Services giúp tăng khả năng nhận dạng và phân loại khuôn mặt với độ tin cậy trên 90% trong điều kiện ánh sáng và góc nhìn đa dạng.

3. Nhận dạng giọng nói và giao tiếp: Sử dụng Google Speech To Text API và công nghệ học sâu, robot có thể chuyển đổi giọng nói thành văn bản với độ chính xác khoảng 85-90% trong môi trường yên tĩnh. Hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp robot hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng một cách linh hoạt, hỗ trợ giao tiếp đa ngôn ngữ và dịch thuật thời gian thực.

4. Hệ thống điều khiển và truyền thông: Robot sử dụng cấu trúc điều khiển hai tầng với bộ điều khiển logic mờ và PID, đảm bảo di chuyển chính xác và ổn định trong môi trường trong nhà. Hệ thống truyền thông không dây RS232 và I2C cho phép giám sát và điều khiển robot từ xa với tần suất cập nhật tín hiệu mỗi 100 ms, đảm bảo phản hồi nhanh và hiệu quả.

Thảo luận kết quả

Kết quả thiết kế cơ khí và động học cho thấy robot có khả năng vận hành ổn định với trọng lượng và kích thước phù hợp, đáp ứng yêu cầu di chuyển trong môi trường bệnh viện và phòng khám. So với các nghiên cứu trước đây, việc sử dụng hợp kim nhôm và vật liệu polymer composites giúp giảm trọng lượng robot khoảng 20-30% so với các thiết kế truyền thống, đồng thời tăng độ bền và tính thẩm mỹ.

Hệ thống nhận dạng khuôn mặt và giọng nói được tích hợp hiệu quả, tạo điều kiện thuận lợi cho tương tác người-robot tự nhiên và thân thiện. So sánh với các robot y sinh thương mại như Beam Pro 2, robot nghiên cứu có khả năng nhận dạng và phản hồi tương đương trong điều kiện môi trường trong nhà, tuy nhiên chi phí sản xuất thấp hơn đáng kể do tận dụng linh kiện sẵn có và thiết kế tối ưu.

Hệ thống điều khiển hai tầng kết hợp logic mờ và PID giúp robot di chuyển chính xác, tránh vật cản hiệu quả trong môi trường động, phù hợp với yêu cầu vận hành trong bệnh viện. Việc sử dụng giao tiếp không dây RS232 và I2C đảm bảo tính mở và khả năng mở rộng hệ thống trong tương lai.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ mô phỏng ứng suất bệ robot, biểu đồ độ chính xác nhận dạng khuôn mặt và giọng nói theo thời gian, cũng như sơ đồ cấu trúc điều khiển và truyền thông để minh họa hiệu quả vận hành của robot.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường phát triển phần mềm nhận dạng và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Cần tiếp tục cải tiến thuật toán học sâu để nâng cao độ chính xác nhận dạng giọng nói trên môi trường có nhiều tiếng ồn, đồng thời mở rộng hỗ trợ đa ngôn ngữ nhằm phục vụ đa dạng người dùng. Thời gian thực hiện dự kiến 6-12 tháng, do nhóm phát triển phần mềm đảm nhiệm.

2. Nâng cấp hệ thống cảm biến và camera: Trang bị thêm cảm biến độ sâu 3D và camera có độ phân giải cao hơn để cải thiện khả năng nhận dạng khuôn mặt và môi trường xung quanh, giúp robot di chuyển và tương tác chính xác hơn. Thời gian thực hiện 3-6 tháng, do bộ phận kỹ thuật cơ khí và điện tử phối hợp thực hiện.

3. Phát triển hệ thống sạc tự động thông minh: Cải tiến dock sạc tự động với khả năng nhận diện vị trí chính xác và tự động điều chỉnh để tăng hiệu suất sạc, giảm thiểu thời gian robot ngừng hoạt động. Thời gian thực hiện 4-6 tháng, do nhóm thiết kế cơ khí và điện tử đảm nhận.

4. Mở rộng thử nghiệm và đánh giá thực tế: Triển khai robot tại các bệnh viện, phòng khám và cơ sở y tế để thu thập phản hồi người dùng, đánh giá hiệu quả và điều chỉnh thiết kế phù hợp với nhu cầu thực tế. Thời gian thực hiện 6-9 tháng, phối hợp với các đơn vị y tế và nhóm nghiên cứu.

5. Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu và bảo mật: Phát triển phần mềm quản lý hồ sơ bệnh nhân, bảo mật thông tin và tích hợp với hệ thống y tế điện tử hiện có nhằm đảm bảo an toàn dữ liệu và thuận tiện trong sử dụng. Thời gian thực hiện 6 tháng, do nhóm phát triển phần mềm và chuyên gia bảo mật thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ kỹ thuật cơ điện tử, chế tạo máy: Luận văn cung cấp kiến thức toàn diện về thiết kế cơ khí, động học robot, xử lý ảnh và nhận dạng giọng nói, giúp phát triển các dự án robot y sinh và ứng dụng công nghệ 4.0 trong y tế.

2. Chuyên gia và kỹ sư phát triển robot y sinh: Tài liệu chi tiết về thiết kế bệ robot, hệ thống truyền động, điều khiển và truyền thông không dây hỗ trợ quá trình thiết kế, chế tạo và tối ưu hóa robot phục vụ chăm sóc sức khỏe từ xa.

3. Bác sĩ, nhân viên y tế và quản lý bệnh viện: Hiểu rõ về công nghệ robot hỗ trợ khám bệnh từ xa, từ đó có thể ứng dụng và phối hợp hiệu quả trong công tác khám chữa bệnh, giảm tải cho nhân lực y tế và nâng cao chất lượng dịch vụ.

4. Doanh nghiệp công nghệ và nhà đầu tư trong lĩnh vực y tế số: Cung cấp cơ sở khoa học và kỹ thuật để phát triển sản phẩm robot y sinh phù hợp với thị trường Việt Nam, đồng thời đánh giá tiềm năng và xu hướng phát triển công nghệ chăm sóc sức khỏe thông minh.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot hỗ trợ khám bệnh từ xa có thể thay thế hoàn toàn bác sĩ không?
   Robot hiện nay hỗ trợ các tác vụ như nhận dạng, tư vấn cơ bản và truyền thông từ xa, nhưng không thể thay thế hoàn toàn bác sĩ. Robot giúp giảm tải công việc, tăng hiệu quả khám chữa bệnh, còn quyết định cuối cùng vẫn do bác sĩ chuyên môn thực hiện.

2. Độ chính xác nhận dạng khuôn mặt và giọng nói của robot đạt bao nhiêu?
   Hệ thống nhận dạng khuôn mặt đạt độ chính xác trên 90% trong điều kiện ánh sáng và góc nhìn đa dạng. Nhận dạng giọng nói sử dụng học sâu đạt khoảng 85-90% trong môi trường yên tĩnh, có thể giảm khi có nhiều tiếng ồn.

3. Robot có thể hoạt động trong môi trường bệnh viện đông đúc và nhiều vật cản không?
   Robot được thiết kế với hệ thống cảm biến siêu âm và thuật toán tránh vật cản, kết hợp điều khiển logic mờ và PID giúp di chuyển linh hoạt, tránh chướng ngại vật trong môi trường động như bệnh viện.

4. Chi phí sản xuất robot này có cao không?
   Nhờ tận dụng linh kiện có sẵn và thiết kế tối ưu, chi phí sản xuất robot thấp hơn nhiều so với các sản phẩm nhập khẩu, giúp tăng khả năng phổ biến và ứng dụng rộng rãi tại Việt Nam.

5. Robot có thể hỗ trợ người cao tuổi và trẻ em như thế nào?
   Robot có khả năng giám sát, cảnh báo tai nạn, hỗ trợ giao tiếp và vận động, giúp người cao tuổi duy trì sức khỏe và an toàn. Với trẻ em, robot cung cấp giải trí, giám sát và hỗ trợ học tập từ xa, giảm gánh nặng cho người chăm sóc.

Kết luận

• Luận văn đã thiết kế và chế tạo thành công robot hỗ trợ khám bệnh từ xa với trọng lượng khoảng 50 kg, vận tốc tối đa 0.5 m/s, sử dụng hợp kim nhôm và vật liệu polymer composites đảm bảo độ bền và nhẹ.
• Hệ thống nhận dạng khuôn mặt và giọng nói tích hợp công nghệ học sâu và thư viện hiện đại, đạt độ chính xác cao, hỗ trợ tương tác tự nhiên giữa người và robot.
• Cấu trúc điều khiển hai tầng kết hợp logic mờ và PID giúp robot di chuyển chính xác, tránh vật cản hiệu quả trong môi trường trong nhà.
• Hệ thống truyền thông không dây RS232 và I2C đảm bảo giám sát và điều khiển robot từ xa với tần suất cập nhật tín hiệu 100 ms.
• Đề xuất các giải pháp nâng cấp phần mềm, cảm biến, hệ thống sạc tự động và mở rộng thử nghiệm thực tế nhằm hoàn thiện và ứng dụng rộng rãi robot trong lĩnh vực y tế.

Tiếp theo, nhóm nghiên cứu sẽ tập trung phát triển phần mềm nhận dạng giọng nói đa ngôn ngữ, nâng cấp hệ thống cảm biến và triển khai thử nghiệm thực tế tại các cơ sở y tế. Để biết thêm chi tiết và hợp tác nghiên cứu, vui lòng liên hệ nhóm tác giả hoặc truy cập trang web của trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.