Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển của khoa học kỹ thuật trong các lĩnh vực Cơ khí hóa, Tự động hóa và Cơ điện tử đã thúc đẩy nhu cầu ứng dụng nguồn nhân lực nhân tạo vào đời sống và sản xuất. Theo các báo cáo và dự báo của Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR - International Federation of Robotics), bên cạnh phân khúc robot công nghiệp truyền thống, phân khúc robot dịch vụ chuyên dụng (service robots for professional use) và nền tảng di động đa năng (customizable multi-purpose mobile platforms) đang có xu hướng tăng trưởng nhanh chóng giai đoạn 2015–2018 trong các lĩnh vực như vận chuyển hậu cần (logistics), hỗ trợ y tế, an ninh cứu hộ, vệ sinh chuyên nghiệp và dịch vụ công cộng. Trên thế giới, các mẫu robot dịch vụ tiêu biểu như Fetch (Fetch Robotics), Relay (Savioke), OSHbot, Techi (Adept/OMRON) hay ENON (Fujitsu) đã được thương mại hóa nhằm hỗ trợ con người thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại tại khách sạn, cửa hàng, bệnh viện và trung tâm thương mại.

Tại Việt Nam vào thời điểm năm 2016, việc nghiên cứu và phát triển robot dịch vụ tự hành phục vụ tiếp đón tại các khu vực công cộng vẫn là lĩnh vực tương đối mới mẻ. Đề tài "Thiết kế, chế tạo và điều khiển robot tiếp tân" (tên tiếng Anh: "Design and Development of Receptionist Robot") được nhóm tác giả thực hiện nhằm xây dựng nền tảng phần cứng và thuật toán điều khiển cho robot dịch vụ trong nước.

Mục tiêu nghiên cứu của đồ án bao gồm:

  1. Thiết kế và chế tạo một mẫu robot dịch vụ tự hành dựa trên nền tảng di động (mobile platform) nhằm giao tiếp và tương tác với con người trong môi trường mở như trường đại học, khách sạn, tòa nhà.
  2. Tích hợp khả năng giao tiếp người – máy thông qua thị giác máy tính (xử lý hình ảnh) và hệ thống xử lý giọng nói, đồng thời cung cấp thông tin cho người dùng qua màn hình tương tác.
  3. Điều khiển robot di chuyển trên mặt sàn phẳng, tự động định vị quỹ đạo và nhận biết, tránh né các chướng ngại vật tĩnh cũng như động.
  4. Tích hợp cơ chế tự động tìm và kết nối với trạm sạc (automation charging dock) khi nguồn năng lượng xuống mức thấp.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hệ thống robot tiếp tân tự hành gồm 23 bậc tự do (Degrees of Freedom - DOF), bao gồm khung đế di động 4 bánh, thân robot, 2 cánh tay và 2 bàn tay cơ khí; hệ thống truyền động động cơ DC Servo; hệ thống mạch điện tử và nguồn cấp; các thuật toán xử lý hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt, cảm xúc, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và điều khiển chuyển động.
  • Phạm vi không gian và thời gian: Đồ án tốt nghiệp đại học ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Khoa Cơ khí Chế tạo máy, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (HCMUTE); nghiên cứu và chế tạo tại phòng thí nghiệm OPENLAB; thực nghiệm di chuyển và đo sai số vị trí tại khuôn viên tòa nhà trung tâm; hoàn thành và bảo vệ vào tháng 07 năm 2016 theo kế hoạch tiến độ 19 tuần.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đồ án ứng dụng tổng hợp các cơ sở lý thuyết toán học, cơ học động lực học và khoa học máy tính chuyên ngành Cơ điện tử:

  • Động học robot di động vi sai (Differential Drive Mobile Robot Kinematics): Mô hình hóa chuyển động của robot bánh xe phi holonomic (nonholonomic WMR) dựa trên điều kiện lăn không trượt giữa bánh xe và mặt sàn: $$y\cos\theta - x\sin\theta = 0$$ Vận tốc tịnh tiến $v$ và vận tốc góc $\omega$ của khung đế được tổng hợp từ vận tốc góc của hai bánh dẫn động bên trái ($\omega_l$) và bên phải ($\omega_r$) thông qua bán kính bánh xe $r$ và khoảng cách giữa hai bánh $l$: $$v = \frac{r(\omega_r + \omega_l)}{2}, \quad \omega = \frac{r(\omega_r - \omega_l)}{l}$$ Quỹ đạo chuyển động được xác định thông qua việc thay đổi vị trí tâm quay tức thời (Instantaneous Center of Rotation - ICR).

  • Phương pháp thông số Denavit–Hartenberg (D-H): Ứng dụng mô hình D-H để thiết lập ma trận biến đổi thuần nhất $A_i$ và tính toán động học thuận/nghịch cho cánh tay robot nối tiếp 4 bậc tự do ($H_4^0 = A_1 A_2 A_3 A_4$).

Khâu (Joint) $L_i$ $D_i$ $\alpha_i$ $\theta_i$ Biến khớp
1 0 $l_1$ $90^\circ$ $\theta_1$ $\theta_1$
2 $l_2$ 0 $0^\circ$ $\theta_2$ $\theta_2$
3 0 0 $90^\circ$ $\theta_3 + \frac{\pi}{2}$ $\theta_3$
4 0 $l_3$ $0^\circ$ $\theta_4$ $\theta_4$

  • Động lực học hệ thống (Dynamics Model): Thiết lập phương trình vi phân chuyển động tổng quát có xét đến lực quán tính, ma sát lăn, ma sát trượt và mô-men cản: $$M(q)\ddot{q} + C(q,\dot{q})\dot{q} + G(q) + \tau_d = B(q)\tau + A^T(q)\lambda$$ Trong đó $M(q)$ là ma trận khối lượng/quán tính, $C(q,\dot{q})$ là ma trận lực hướng tâm và Coriolis, $G(q)$ là vector trọng trường, $B(q)$ là ma trận chuyển đổi ngõ vào điều khiển, $\tau$ là vector mô-men dẫn động và $A^T(q)\lambda$ là thành phần lực ràng buộc phi holonomic.

  • Thị giác máy tính và Trí tuệ nhân tạo (AI):

    • Thư viện EmguCV sử dụng thuật toán phân loại tầng Haar Cascades phục vụ phát hiện khuôn mặt người (Face detection).
    • Nền tảng điện toán đám mây Microsoft Cognitive Services (Project Oxford) qua Face API để nhận dạng danh tính và phân tích cảm xúc (Face Identification & Emotion Recognition).
    • Thư viện AForge để bám vết và phân loại đối tượng theo màu sắc (Detect and track object by color) dựa trên mô hình camera lỗ kim (pinhole camera model).
    • Cảm biến khoảng cách siêu âm (Ultrasonic sensor) và luồng dữ liệu ảnh chiều sâu (Depth stream image) phục vụ né tránh vật cản.

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh (NLP & Speech):

    • Google Speech API đảm nhiệm chức năng nhận dạng giọng nói chuyển thành văn bản.
    • Bộ phân tích cú pháp Stanford Parser thực hiện phân tích cấu trúc câu lệnh phục vụ tương tác giao tiếp người – máy.

  • Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:

    • Tính toán giải tích bền kết cấu, phân tích ứng suất Von Mises và độ dịch chuyển/biến dạng khung đế robot.
    • Gia công tạo phôi, đúc khuôn xốp - thạch cao và bọc phủ vật liệu composite sợi thủy tinh.
    • Đo kiểm sai số định vị thực nghiệm trên các quỹ đạo di chuyển thẳng, quay góc $45^\circ$ và di chuyển tự do.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống robot tiếp tân được thiết kế và triển khai đồng bộ qua ba phân hệ chính: Cơ khí - Vỏ bọc, Điện - Điện tử - Truyền động, và Phần mềm điều khiển thông minh.

1. Phân hệ Cơ khí và Cấu trúc Vỏ

  • Kích thước và tải trọng: Robot có chiều cao tổng thể khoảng 1330 mm, tương thích với tầm nhìn và tầm với thao tác màn hình cảm ứng của người Việt Nam (chiều cao trung bình nam giới 1.62 m, nữ giới 1.468 m). Tổng khối lượng bản thân robot là $m = 30\text{ kg}$.
  • Cấu trúc di động: Sử dụng cơ cấu 4 bánh bố trí dạng vi sai gồm 2 bánh chủ động dẫn động độc lập (đường kính bánh $D = 145\text{ mm}$, bán kính $r = 72.5\text{ mm}$) và 2 bánh phụ (castor wheels) tự lựa đặt phía trước và phía sau để chống lật và duy trì thăng bằng trên mặt phẳng. Vận tốc thiết kế tối đa đạt $5\text{ km/h}$ (tương đương vận tốc tính toán $v = 0.25\text{ m/s}$).
  • Cấu trúc tay máy: Robot gồm 2 tay máy đối xứng, mỗi bên có 9 bậc tự do (4 DOF ở cánh tay gồm khớp vai Roll $q_1$, Pitch $q_2$, khớp khuỷu Pitch $q_3$, khớp cổ tay Roll $q_4$; và 5 DOF ở bàn tay sử dụng cơ cấu trục vít - bánh vít điều khiển các ngón kẹp). Khối lượng mỗi cánh tay $m = 2.5\text{ kg}$, chiều dài các đoạn khâu lần lượt là $l_1 = 200\text{ mm}$, $l_2 = 150\text{ mm}$, $l_3 = 175\text{ mm}$.
  • Quy trình chế tạo vỏ: Thân vỏ được gia công từ vật liệu composite (hỗn hợp nhựa polyester kết hợp sợi thủy tinh - fiber glass) để đạt độ bền cao, trọng lượng nhẹ và giá thành hợp lý. Quy trình tạo vỏ gồm:
    1. Tạo phôi khuôn mẫu từ khối xốp bên trong và phủ lớp thạch cao (plaster) tạo hình bên ngoài.
    2. Sấy/chờ khô bề mặt thạch cao, quét phủ hỗn hợp nhựa polyester và vải sợi thủy tinh lên bề mặt khuôn.
    3. Chờ đóng rắn composite trong thời gian nửa ngày, sau đó tách khuôn.
    4. Chà nhám, làm mịn bề mặt và sơn phủ hoàn thiện thân vỏ.

2. Phân hệ Điện, Điện tử và Truyền động

  • Tính chọn động cơ bánh dẫn động:

    • Lực cản và ma sát tính toán: Với hệ số ma sát lăn $\mu = 0.015$, góc nghiêng sàn $\theta = 0^\circ$, gia tốc di chuyển $a$, tổng lực kéo động cơ yêu cầu là $\sum F = F_w - F_f = 95.7\text{ N}$.
    • Mô-men xoắn yêu cầu trên trục bánh xe: $T = 6.9\text{ Nm}$.
    • Vận tốc góc bánh xe tại tốc độ di chuyển $0.25\text{ m/s}$ ($15\text{ m/phút}$): $N = 33\text{ vòng/phút}$.
    • Công suất thực tế yêu cầu có tính đến hiệu suất bộ truyền bánh răng ($n_1 = 0.97$), khớp nối ($n_2 = 0.99$), động cơ ($n_3 = 0.85$) với tổng hiệu suất $n = 0.82$: $$P_t = \frac{P}{n} = 29.4\text{ W}$$
    • Động cơ được lựa chọn: Động cơ DC giảm tốc hành tinh TRANSMOTEC model PD4266-24-144-BFEC (động cơ chổi than carbon, công suất định mức $35\text{ W}$, tốc độ định mức $5900\text{ rpm}$, tỷ số truyền hộp số $144:1$, tích hợp bộ mã hóa xung từ tính Magnetic Encoder độ phân giải 38 xung/vòng - CPR).

  • Tính chọn động cơ khớp vai:

    • Khối lượng cánh tay $2.5\text{ kg}$, mô-men khởi động yêu cầu tại điểm khớp vai $T_1 = 3.4\text{ Nm}$, tốc độ quay yêu cầu sau giảm tốc $N = 20\text{ vòng/phút}$.
    • Công suất tính toán yêu cầu sau khi qua hệ thống giảm tốc tỷ số truyền $180:1$ và hiệu suất $n = 0.82$: $$P_{tt1} = 11.03\text{ W}$$
    • Động cơ khớp vai được lựa chọn: Động cơ DC công suất $17\text{ W}$, tốc độ định mức $9000\text{ rpm}$, tỷ số giảm tốc $180:1$, tích hợp Magnetic Encoder độ phân giải 200 CPR.
Hạng mục thông số Động cơ bánh dẫn động (Transmotec PD4266) Động cơ khớp vai
Loại động cơ Planetary brush DC gear motor DC motor + Gearbox
Công suất ra định mức $35\text{ W}$ $17\text{ W}$
Tốc độ định mức động cơ $5900\text{ rpm}$ $9000\text{ rpm}$
Tỷ số truyền hộp giảm tốc $144:1$ $180:1$
Loại bộ mã hóa (Encoder) Magnetic Encoder Magnetic Encoder
Độ phân giải Encoder (CPR) 38 CPR 200 CPR
Mô-men kéo tính toán $6.9\text{ Nm}$ $3.4\text{ Nm}$
  • Mạch điều khiển động cơ DC Servo MSDE1: Điều khiển các động cơ DC bánh xe thông qua mạch công suất chuyên dụng MSDE1 với các thông số kỹ thuật:
STT Thông số kỹ thuật mạch MSDE1 Giá trị
1 Điện áp hoạt động $10 - 40\text{ VDC}$
2 Dải dòng điện định mức $0 - 10\text{ A}$
3 Thuật toán điều khiển hỗ trợ PID, PI, Hồi tiếp trạng thái (State Feedback)
4 Dải công suất hỗ trợ $20 - 300\text{ W}$
5 Giao tiếp bộ mã hóa Đọc Encoder chế độ nhân 4 (X4) có tích hợp bộ lọc
6 Chức năng điều khiển Điều khiển vận tốc, gia tốc và vị trí
  • Hệ thống cấp nguồn: Sử dụng ắc quy ô tô (automotive rechargeable batteries) dung lượng cao để đảm bảo hiệu quả kinh tế và thời lượng vận hành liên tục cho toàn bộ thiết bị phần cứng (18 động cơ RC cho cánh tay, 5 động cơ DC servo di chuyển, máy tính nhúng, màn hình và cảm biến).

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Introduction

Trình bày tổng quan về lịch sử phát triển và xu thế của ngành robot, đặc biệt là sự chuyển dịch mạnh mẽ từ robot công nghiệp sang robot dịch vụ phục vụ đời sống xã hội. Dẫn chứng các số liệu thống kê dự báo thị trường từ IFR giai đoạn 2015–2018; phân tích ưu nhược điểm của các dòng robot dịch vụ thực tế như Fetch (Fetch Robotics), Relay (Savioke), OSHbot, Techi (Adept/OMRON) và ENON (Fujitsu). Chương 1 xác lập mục tiêu, yêu cầu kỹ thuật, tổng quan 23 bậc tự do và tiến độ phân bổ thực hiện đề tài trong 19 tuần.

Chapter 2: Mechanical Design

Tập trung vào phân tích yêu cầu kỹ thuật và phương án thiết kế kết cấu cơ khí. So sánh các cấu hình nền tảng di động bánh xe (2 bánh, 3 bánh, 4 bánh) và đưa ra quyết định chọn hệ thống vi sai 2 bánh chủ động kết hợp 2 bánh castor. Trình bày chi tiết công nghệ chế tạo thân vỏ bằng vật liệu composite từ khuôn xốp phủ thạch cao nhằm tối ưu chi phí, trọng lượng và độ bền. Phân tích vùng không gian làm việc (workspace) và cơ cấu 9 bậc tự do của mỗi cụm tay máy.

Chapter 3: Kinematics and Dynamics

Xây dựng toán học hoàn chỉnh cho chuyển động của robot. Thiết lập phương trình động học bánh xe vi sai, điều kiện ràng buộc phi holonomic không trượt, biểu diễn vị trí tâm quay tức thời ICR và ma trận quay $R_m$. Thiết lập bảng thông số Denavit–Hartenberg cho cánh tay 4 bậc tự do và dẫn xuất ma trận biến đổi tọa độ thuần nhất tổng quát $H_4^0$ phục vụ bài toán động học thuận và nghịch. Thiết lập hệ phương trình vi phân động lực học tổng quát biểu diễn quan hệ giữa mô-men động cơ, lực cản chuyển động và gia tốc của hệ thống.

Chapter 4: Electronics and Electrical System

Trình bày phương pháp tính toán lực cản chuyển động, mô-men kéo và công suất cần thiết của động cơ truyền động bánh xe ($35\text{ W}$, $144:1$) và động cơ khớp vai ($17\text{ W}$, $180:1$). Phân tích nguyên lý và cấu tạo của bộ mã hóa xung gia tăng (Incremental Encoder). Giới thiệu đặc tính kỹ thuật của mạch điều khiển động cơ DC Servo MSDE1 tích hợp thuật toán PID/PI. Phân tích bảng công suất tiêu thụ của các thiết bị trên robot, tính toán lựa chọn hệ thống ắc quy ô tô và cơ chế trạm sạc tự động (automation charging dock).

Chapter 5: Software of Control, Experiments, Discussion & Conclusion

Trình bày kiến trúc phần mềm tích hợp và các lưu đồ thuật toán điều khiển:

  • Ứng dụng thư viện EmguCV để phát hiện khuôn mặt qua Haar Cascades.
  • Nhận dạng danh tính và phân tích trạng thái cảm xúc người dùng qua Microsoft Cognitive Services (Project Oxford) Face API.
  • Thuật toán bám và gắp vật thể theo màu sắc qua thư viện AForge.
  • Xử lý tương tác giọng nói người – máy sử dụng Google Speech API kết hợp phân tích ngữ nghĩa cú pháp Stanford Parser.
  • Giao diện người dùng tích hợp khuôn mặt ảo (virtual face) trên màn hình cảm ứng.
  • Báo cáo kết quả thử nghiệm thực tế: Đánh giá độ lệch sai số chuyển động thẳng (Straight movement test), chuyển động quay góc $45^\circ$ (45 degree movement test), chuyển động tự do (Free movement test) theo từng cự ly $10\text{ m}$ và kiểm tra hoạt động thực tế tại tòa nhà trung tâm.

Kết quả và đóng góp

1. Kết quả kỹ thuật đạt được

  • Chế tạo hoàn chỉnh nguyên mẫu robot tiếp tân tự hành cao 1330 mm, khối lượng 30 kg với thân vỏ composite hoàn thiện bề mặt và sơn phủ.
  • Vận hành thành công hệ thống di động 4 bánh vi sai với tốc độ di chuyển tối đa $5\text{ km/h}$, đáp ứng khả năng xoay tại chỗ xung quanh tâm hình học hoặc chuyển động tịnh tiến - cong kết hợp.
  • Tích hợp thành công 2 cụm tay máy (tổng cộng 18 động cơ RC cho cánh tay và bàn tay) cùng hệ thống truyền động vai giảm tốc $180:1$.
  • Ứng dụng thành công các thuật toán nhận dạng khuôn mặt (EmguCV Haar Cascades), nhận diện danh tính và cảm xúc (MS Face API), bám vật thể màu sắc (AForge) và giao tiếp giọng nói (Google Speech API + Stanford Parser).
  • Xây dựng và kiểm tra tính năng tự động tìm đế sạc (automation charging dock) khi điện áp nguồn ắc quy suy giảm.
  • Thu thập và định lượng sai số chuyển động của robot qua các bài kiểm tra thực nghiệm: đo đạc sai số khoảng cách và góc lệch trên mỗi $10\text{ m}$ di chuyển (cho bài thử nghiệm chạy thẳng, chạy góc $45^\circ$ và chuyển động tự do).

2. Đóng góp của đề tài

  • Xây dựng quy trình thiết kế, chế tạo toàn diện một robot dịch vụ từ khâu giải tích động học/động lực học, tính chọn động lực, chế tạo vỏ composite chi phí thấp cho đến lập trình điều khiển nhúng và AI.
  • Đóng góp vào việc nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng các dịch vụ nhận dạng đám mây (Cloud Cognitive APIs) kết hợp xử lý thị giác máy tính cục bộ trên robot di động tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:

    • Nguồn cấp sử dụng ắc quy ô tô có ưu điểm dung lượng lớn và chi phí thấp nhưng kích thước và khối lượng còn nặng, làm tăng tổng trọng lượng của toàn hệ thống.
    • Cơ cấu chuyển động vi sai hai bánh độc lập nhạy cảm với sai số trượt bánh và sai lệch vận tốc giữa hai động cơ khi di chuyển trên quãng đường dài, đòi hỏi thuật toán hiệu chỉnh hồi tiếp liên tục.
    • Các module xử lý nhận dạng nâng cao (nhận dạng cảm xúc qua Face API, nhận dạng giọng nói qua Google Speech API) phụ thuộc vào đường truyền kết nối mạng Internet.
    • Phạm vi thử nghiệm thực tế mới được triển khai trong nhà trên mặt sàn bằng phẳng của tòa nhà trung tâm.

  • Hướng nghiên cứu tiếp:

    • Nghiên cứu thay thế bộ nguồn bằng các loại pin có mật độ năng lượng cao và nhẹ hơn.
    • Hoàn thiện thuật toán điều khiển bám quỹ đạo bền vững chống trượt trên các bề mặt sàn có hệ số ma sát thay đổi.
    • Tối ưu hóa các mô hình AI cục bộ để giảm thiểu sự phụ thuộc vào đường truyền mạng ngoài khi giao tiếp và nhận diện.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các ngành Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Tự động hóa và Cơ khí chế tạo máy.

Tài liệu có giá trị đặc biệt trong việc cung cấp phương pháp luận chuẩn mực cho các đề tài đồ án tốt nghiệp dạng Capstone Project:

  • Cách tính toán, chọn lựa công suất động cơ dẫn động và động cơ khớp từ các phương trình cơ học chuyển động thực tế.
  • Phương pháp gia công khuôn xốp - thạch cao và bọc composite tạo hình vỏ robot dịch vụ.
  • Cách thiết lập ma trận Denavit–Hartenberg cho tay máy và phương trình động học vi sai cho khung di động.
  • Phương pháp tích hợp giao tiếp liên tầng giữa phần cứng chấp hành (driver MSDE1, MCU) với phần mềm máy tính (EmguCV, AForge, Web APIs).

Câu hỏi thường gặp

1. Robot tiếp tân trong đề tài có cấu trúc bao nhiêu bậc tự do và kích thước ra sao?

Robot có tổng cộng 23 bậc tự do (DOF), bao gồm nền tảng di động, thân, 2 cánh tay (mỗi cánh tay 4 DOF) và 2 bàn tay kẹp (mỗi bàn tay 5 DOF sử dụng cơ cấu trục vít - bánh vít). Chiều cao tổng thể của robot là khoảng 1330 mm, khối lượng 30 kg, phù hợp với tầm vóc người Việt Nam để tương tác qua màn hình cảm ứng.

2. Loại động cơ và mạch công suất nào được nhóm tác giả lựa chọn cho hệ thống di chuyển?

Hệ thống di chuyển sử dụng 2 động cơ DC giảm tốc hành tinh TRANSMOTEC model PD4266-24-144-BFEC (công suất $35\text{ W}$, tốc độ định mức $5900\text{ rpm}$, tỷ số truyền $144:1$, tích hợp Magnetic Encoder 38 CPR). Động cơ được điều khiển bởi mạch DC Servo MSDE1 (hoạt động ở dải áp $10–40\text{ VDC}$, dòng $0–10\text{ A}$, công suất $20–300\text{ W}$, hỗ trợ thuật toán PID/PI/State Feedback và đọc encoder chế độ X4 có lọc nhiễu).

3. Vỏ thân robot được chế tạo bằng vật liệu gì và theo quy trình nào?

Vỏ robot được chế tạo bằng vật liệu composite (hỗn hợp nhựa polyester kết hợp sợi thủy tinh). Quy trình thực hiện gồm tạo khuôn mẫu bằng xốp bên trong và phủ thạch cao bên ngoài; sau khi khuôn thạch cao khô, phủ hỗn hợp polyester và sợi thủy tinh lên bề mặt; chờ composite khô sau nửa ngày thì tách khuôn, tiến hành chà nhám mịn bề mặt và sơn phủ hoàn thiện.

4. Các công nghệ phần mềm nào được sử dụng để nhận dạng khuôn mặt, cảm xúc và xử lý giọng nói?

Đồ án sử dụng thư viện EmguCV (thuật toán Haar Cascades) để phát hiện vị trí khuôn mặt; nền tảng Microsoft Cognitive Services (Project Oxford Face API) để nhận dạng danh tính và nhận diện cảm xúc; thư viện AForge để phát hiện và bám vật thể màu sắc; dịch vụ Google Speech API để nhận diện giọng nói và Stanford Parser để phân tích cú pháp ngôn ngữ tự nhiên.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế, chế tạo và điều khiển robot tiếp tân" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã thiết kế, chế tạo và thử nghiệm thành công một mô hình robot dịch vụ tự hành 23 bậc tự do hoàn chỉnh. Đề tài giải quyết tốt bài toán tích hợp liên ngành từ tính toán cơ khí, động lực học, gia công vỏ composite đến thiết kế hệ thống điện - điện tử và lập trình các thuật toán thị giác, giọng nói thông minh. Kết quả thử nghiệm di chuyển và giao tiếp tại tòa nhà trung tâm đã chứng minh tính khả thi của mô hình, tạo tiền đề kỹ thuật cho việc phát triển các dòng robot dịch vụ phục vụ cộng đồng tại Việt Nam.