Đồ Án Tốt Nghiệp: Thiết Kế và Chế Tạo Robot Dịch Vụ Điều Khiển Phân Tán - ĐH Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM

Đồ án nghiên cứu tốt nghiệp research design manufacture of distributed control service robot system, áp dụng công nghệ tiên tiến, tối ưu giải pháp kỹ thuật cho bài toán .

• Tác giả: Nguyễn Thị Tường Vy
• Người hướng dẫn: Assoc. Nguyễn Trường Thịnh
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology and Education
• Chuyên ngành: Mechatronics Engineering Technology
• Đề tài: Research, Design, Manufacture of Distributed Control Service Robot System
• Loại tài liệu: Graduation Project
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Tóm tắt

I. Khám Phá Robot Dịch Vụ Điều Khiển Phân Tán Tổng Quan

Trong bối cảnh công nghiệp 4.0, việc thiết kế robot dịch vụ điều khiển phân tán đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành tự động hóa và dịch vụ. Khác với các hệ thống điều khiển tập trung truyền thống, nơi một máy tính trung tâm ra quyết định cho toàn bộ hệ thống, mô hình điều khiển phân tán cho phép mỗi robot hoạt động như một thực thể độc lập. Các robot này có khả năng tự xử lý thông tin, ra quyết định và phối hợp với nhau để hoàn thành một mục tiêu chung. Cách tiếp cận này giúp tăng cường tính linh hoạt, khả năng mở rộng và độ tin cậy của hệ thống. Nếu một robot gặp sự cố, các robot còn lại vẫn có thể tiếp tục hoạt động và phân chia lại công việc, đảm bảo dịch vụ không bị gián đoạn. Nghiên cứu "Nghiên cứu, Thiết kế, Chế tạo Hệ thống Robot Dịch vụ Điều khiển Phân tán" của nhóm sinh viên Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã chứng minh tiềm năng to lớn của phương pháp này. Hệ thống được đề xuất bao gồm ba robot tự hành với các vai trò riêng biệt: lễ tân, nhân viên gọi món và nhân viên phục vụ, tất cả đều có khả năng giao tiếp giữa các robot (inter-robot communication) để phối hợp nhịp nhàng. Nền tảng của hệ thống này là Robot Operating System (ROS), một framework mã nguồn mở mạnh mẽ cho phép phát triển phần mềm robot phức tạp. Sự thành công của dự án này không chỉ giải quyết bài toán tự động hóa trong ngành F&B mà còn là tiền đề cho việc ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác như bệnh viện, khách sạn, và kho vận.

1.1. Định nghĩa và vai trò của hệ thống đa robot tự hành

Một hệ thống đa robot là một tập hợp các robot tự hành hoạt động trong cùng một môi trường để thực hiện các nhiệm vụ mà một robot đơn lẻ không thể hoàn thành hiệu quả. Trong hệ thống này, mỗi robot tự hành được trang bị các cảm biến và cơ cấu chấp hành riêng, cho phép nó nhận thức môi trường và thực hiện hành động. Vai trò của hệ thống này rất đa dạng, từ việc tăng hiệu suất trong các nhà máy sản xuất, tự động hóa kho hàng, đến nâng cao trải nghiệm khách hàng trong ngành dịch vụ. Trong lĩnh vực nhà hàng, hệ thống này có thể đảm nhận các công việc lặp đi lặp lại như chào khách, nhận đơn hàng và phục vụ món ăn. Điều này giúp giảm tải cho nhân viên con người, cho phép họ tập trung vào các công việc đòi hỏi sự tương tác phức tạp hơn, đồng thời tăng độ chính xác và tốc độ phục vụ. Mô hình này được xây dựng dựa trên nguyên lý của hệ thống đa tác tử (multi-agent system), nơi mỗi robot là một 'tác tử' thông minh.

1.2. Ưu điểm vượt trội của kiến trúc điều khiển phi tập trung

Kiến trúc điều khiển phi tập trung mang lại nhiều lợi thế so với mô hình tập trung truyền thống. Thứ nhất là tính bền vững và khả năng chịu lỗi cao. Vì không có điểm điều khiển trung tâm duy nhất, sự cố của một robot không làm sụp đổ toàn bộ hệ thống. Các robot khác có thể nhận biết sự cố và tự động tái phân chia nhiệm vụ robot. Thứ hai là khả năng mở rộng linh hoạt. Việc thêm hoặc bớt robot vào hệ thống trở nên đơn giản hơn mà không cần cấu hình lại toàn bộ hệ thống trung tâm. Thứ ba là hiệu quả xử lý. Bằng cách cho phép xử lý song song trên nhiều robot, hệ thống có thể phản ứng nhanh hơn với các thay đổi trong môi trường. Cuối cùng, kiến trúc điều khiển robot này giảm thiểu tắc nghẽn giao tiếp, vì các robot chủ yếu giao tiếp với các robot lân cận thay vì phải gửi mọi thông tin về một máy chủ trung tâm. Đây chính là nền tảng cho sự phát triển của trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence) trong robot.

II. Thách Thức Chính Khi Thiết Kế Robot Dịch Vụ Phân Tán

Việc thiết kế robot dịch vụ điều khiển phân tán đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật phức tạp. Một trong những vấn đề cốt lõi là đảm bảo sự phối hợp nhịp nhàng giữa các robot. Để làm được điều này, cần có một cơ chế giao tiếp giữa các robot (inter-robot communication) hiệu quả và đáng tin cậy. Các robot phải có khả năng chia sẻ thông tin về trạng thái, vị trí, và ý định của chúng một cách nhanh chóng và chính xác, thường thông qua một mạng cảm biến không dây. Một thách thức lớn khác là bài toán phân chia nhiệm vụ robot. Làm thế nào để phân công công việc một cách tối ưu cho từng robot dựa trên khả năng và vị trí hiện tại của chúng? Điều này đòi hỏi các thuật toán phân tán thông minh để hệ thống có thể tự tổ chức mà không cần sự can thiệp của con người. Bên cạnh đó, lập kế hoạch đường đi (path planning) trong một môi trường động, có nhiều vật cản và các robot khác di chuyển, là một bài toán cực kỳ khó. Các robot không chỉ phải tìm đường đi ngắn nhất đến đích mà còn phải tránh va chạm với nhau và với các vật cản bất ngờ. Việc giải quyết thành công những thách thức này là chìa khóa để tối ưu hóa hệ thống robot và đưa chúng vào ứng dụng thực tế một cách hiệu quả và an toàn, đặc biệt trong các môi trường đông đúc như robot phục vụ nhà hàng hay robot giao hàng tự động.

2.1. Vấn đề đồng bộ và giao tiếp trong hệ thống đa tác tử

Trong một hệ thống đa tác tử (multi-agent system), việc đảm bảo các robot hoạt động đồng bộ và giao tiếp hiệu quả là cực kỳ quan trọng. Dữ liệu truyền đi phải toàn vẹn và không có độ trễ lớn, nếu không sẽ dẫn đến các quyết định sai lầm, gây ra va chạm hoặc thực hiện sai nhiệm vụ. Thách thức nằm ở việc thiết kế một giao thức truyền thông mạnh mẽ, có khả năng xử lý mất gói tin và nhiễu trong môi trường thực tế. Tài liệu nghiên cứu gốc đã đề xuất sử dụng Robot Operating System (ROS), cung cấp các cơ chế publish/subscribe để các robot (nodes) trao đổi thông điệp với nhau. Tuy nhiên, việc đồng bộ hóa hành động, chẳng hạn như khi hai robot cần phối hợp để di chuyển qua một không gian hẹp, vẫn đòi hỏi các thuật toán phức tạp để đảm bảo không xảy ra xung đột.

2.2. Khó khăn trong việc lập kế hoạch đường đi tránh va chạm

Bài toán lập kế hoạch đường đi (path planning) cho một robot đã phức tạp, nhưng đối với một hệ thống đa robot thì độ khó tăng lên theo cấp số nhân. Mỗi robot phải tính toán quỹ đạo của mình đồng thời dự đoán và phản ứng với quỹ đạo của các robot khác. Các thuật toán kinh điển như A* hay Dijkstra cần được sửa đổi để hoạt động trong môi trường động. Dự án đã áp dụng thuật toán A* để tìm đường đi tối ưu, nhưng trong thực tế, môi trường luôn thay đổi với sự xuất hiện của khách hàng và nhân viên. Do đó, hệ thống cần có khả năng lập lại kế hoạch một cách nhanh chóng. Hơn nữa, việc đảm bảo robot tránh né nhau một cách mượt mà thay vì dừng đột ngột đòi hỏi các kỹ thuật điều khiển phối hợp robot tiên tiến, kết hợp dữ liệu từ cảm biến để ra quyết định trong thời gian thực.

III. Phương Pháp Xây Dựng Kiến Trúc Điều Khiển Robot Phân Tán

Để xây dựng một hệ thống robot dịch vụ điều khiển phân tán hiệu quả, việc lựa chọn và thiết kế kiến trúc điều khiển là bước nền tảng. Dự án đã chọn Robot Operating System (ROS) làm trung tâm của kiến trúc phần mềm. ROS không phải là một hệ điều hành thực sự, mà là một framework linh hoạt cung cấp các dịch vụ như điều khiển phần cứng, truyền thông điệp giữa các tiến trình, và quản lý gói phần mềm. Việc sử dụng ROS cho phép các thành phần của hệ thống (như nhận dạng, định vị, lập kế hoạch) được phát triển dưới dạng các 'node' độc lập. Các node này giao tiếp với nhau thông qua một cơ chế publish-subscribe, tạo nên một kiến trúc điều khiển robot phi tập trung và dễ dàng mở rộng. Trước khi triển khai trên robot thật, toàn bộ hệ thống được mô phỏng robot bằng Gazebo simulator. Gazebo là một công cụ mô phỏng 3D mạnh mẽ, cho phép kiểm tra các thuật toán trong một môi trường ảo thực tế, bao gồm cả mô phỏng vật lý và cảm biến. Quá trình mô phỏng này giúp phát hiện và sửa lỗi sớm, giảm thiểu rủi ro và chi phí khi thử nghiệm trên phần cứng vật lý. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng các thuật toán phân tán và logic điều khiển đã được kiểm chứng kỹ lưỡng trước khi được áp dụng cho robot tự hành trong môi trường thực tế.

3.1. Nền tảng Robot Operating System ROS cho hệ thống phân tán

Robot Operating System (ROS) là xương sống của dự án, đóng vai trò kết nối tất cả các thành phần phần cứng và phần mềm. ROS cung cấp một cấu trúc giao tiếp chuẩn hóa, cho phép các module khác nhau (ví dụ: module điều khiển động cơ, module xử lý hình ảnh, module lập kế hoạch) có thể giao tiếp với nhau một cách liền mạch, bất kể chúng được viết bằng ngôn ngữ lập trình nào hay chạy trên các máy tính khác nhau. Trong một hệ thống đa robot, ROS Master có thể chạy trên một máy tính trung tâm hoặc trên một trong các robot, trong khi các node ROS chạy trên từng robot riêng lẻ. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng một hệ thống điều khiển phi tập trung thực sự, nơi các robot có thể chia sẻ dữ liệu cảm biến và trạng thái một cách hiệu quả.

3.2. Mô phỏng và kiểm thử thuật toán với Gazebo Simulator

Gazebo simulator là một công cụ không thể thiếu trong quá trình phát triển robot hiện đại. Nó cho phép tạo ra một bản sao kỹ thuật số (digital twin) của môi trường hoạt động thực tế, từ kiến trúc nhà hàng đến các thuộc tính vật lý của robot. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng Gazebo để mô phỏng robot, kiểm tra thuật toán lập kế hoạch đường đi A*, và tinh chỉnh các tham số của bộ điều khiển PID cho động cơ. Việc mô phỏng cho phép thực hiện hàng ngàn thử nghiệm trong thời gian ngắn mà không gây hao mòn thiết bị vật lý. Kết quả từ Gazebo cung cấp những phản hồi quan trọng để cải thiện thiết kế cơ khí và thuật toán phân tán trước khi chế tạo robot hoàn chỉnh, giúp tối ưu hóa hệ thống robot một cách hiệu quả.

3.3. Thiết kế hệ thống cảm biến và cơ cấu chấp hành cốt lõi

Để một robot tự hành có thể hoạt động hiệu quả, nó phải được trang bị một hệ thống cảm biến và cơ cấu chấp hành phù hợp. Trong dự án này, hệ thống cảm biến bao gồm camera để nhận dạng đối tượng (định vị robot khác) và cảm biến siêu âm để phát hiện vật cản ở cự ly gần. Camera là trái tim của hệ thống định vị, cung cấp dữ liệu đầu vào cho thuật toán YOLO. Cảm biến siêu âm đóng vai trò như một lớp bảo vệ an toàn cuối cùng, giúp robot dừng lại kịp thời khi có vật cản bất ngờ. Về cơ cấu chấp hành, hai động cơ DC không chổi than (BLDC) được sử dụng để dẫn động hai bánh xe theo cơ chế vi sai (differential drive). Cơ chế này cho phép robot di chuyển linh hoạt, xoay tại chỗ và thực hiện các quỹ đạo phức tạp, là một yêu cầu cơ bản cho robot phục vụ nhà hàng.

IV. Hướng Dẫn Tích Hợp Thuật Toán Phân Tán Cho Robot Tự Hành

Việc tích hợp các thuật toán phân tán là yếu tố quyết định sự thông minh và hiệu quả của hệ thống robot dịch vụ điều khiển phân tán. Một trong những thuật toán quan trọng nhất là định vị và nhận dạng. Nghiên cứu đã sử dụng mạng YOLO (You Only Look Once) để giải quyết bài toán này. YOLO cho phép robot xác định vị trí của các robot khác trong môi trường theo thời gian thực từ hình ảnh camera, một yếu tố then chốt cho việc tránh va chạm và điều khiển phối hợp robot. Tiếp theo là thuật toán lập kế hoạch đường đi (path planning). Thuật toán A* đã được lựa chọn vì khả năng tìm đường đi ngắn nhất một cách hiệu quả trên bản đồ dạng lưới. A* kết hợp ưu điểm của thuật toán Dijkstra và thuật toán tìm kiếm tham lam Best-First-Search để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm. Trong hệ thống này, A* giúp mỗi robot tự hành vạch ra lộ trình tối ưu từ vị trí hiện tại đến bàn khách hàng hoặc trạm sạc. Cuối cùng, để tạo ra sự tương tác tự nhiên, hệ thống sử dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như Naive Bayes và LSTM (Long Short-Term Memory) để phân loại ý định của khách hàng từ giọng nói. Sự kết hợp của các thuật toán này tạo nên một hệ thống đa tác tử thông minh, có khả năng tự vận hành và phối hợp hiệu quả.

4.1. Ứng dụng mạng YOLO để định vị và nhận dạng robot

Để các robot có thể phối hợp, chúng phải biết vị trí của nhau. Thay vì sử dụng các hệ thống định vị đắt tiền, dự án đã có một giải pháp sáng tạo là sử dụng camera và mạng nơ-ron tích chập YOLO. Các camera được lắp đặt cố định trong môi trường (ví dụ: trên trần nhà hàng) và liên tục ghi hình. Dữ liệu hình ảnh được đưa vào mô hình YOLO đã được huấn luyện để nhận dạng từng robot cụ thể. YOLO trả về tọa độ pixel của robot trong khung hình. Sau đó, thông qua các phép hiệu chuẩn camera và biến đổi hình học, tọa độ pixel này được chuyển đổi thành tọa độ thực tế trong không gian 3D. Phương pháp này cho phép hệ thống theo dõi vị trí của tất cả các robot trong hệ thống đa robot một cách chính xác và tiết kiệm chi phí.

4.2. Giải thuật A trong bài toán lập kế hoạch đường đi tối ưu

Thuật toán A* là một giải thuật tìm kiếm trên đồ thị, được sử dụng rộng rãi trong bài toán lập kế hoạch đường đi của robot. Nó hoạt động bằng cách xây dựng một cây các đường đi từ điểm bắt đầu và mở rộng các đường đi có chi phí ước tính (f) thấp nhất. Chi phí này được tính bằng tổng của chi phí thực tế từ điểm bắt đầu đến nút hiện tại (g) và chi phí ước tính từ nút hiện tại đến đích (h - heuristic). Trong môi trường nhà hàng, bản đồ được chia thành một lưới các ô. A* sẽ tìm ra một chuỗi các ô liền kề từ vị trí của robot đến bàn khách hàng, tránh các ô bị chiếm bởi tường, bàn ghế hoặc các robot khác. Hiệu quả của A* giúp robot nhanh chóng tìm ra lộ trình tối ưu, giảm thiểu thời gian di chuyển và tiêu thụ năng lượng.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Thực Tiễn Robot Phục Vụ

Kết quả thực nghiệm từ dự án thiết kế robot dịch vụ điều khiển phân tán đã cho thấy những kết quả rất khả quan. Hệ thống gồm ba robot đã hoạt động đúng chức năng được giao: robot lễ tân chào và hướng dẫn khách, robot ghi món nhận yêu cầu, và robot phục vụ nhà hàng vận chuyển món ăn. Thử nghiệm về khả năng định vị bằng YOLO cho thấy mô hình đạt được chỉ số mAP (mean Average Precision) cao sau quá trình huấn luyện, chứng tỏ khả năng nhận dạng và xác định vị trí robot chính xác. Về khả năng di chuyển, sai số khi robot di chuyển giữa các điểm được xác định trước (ví dụ: từ trạm Home đến Bàn 1) là rất nhỏ, cho thấy thuật toán lập kế hoạch đường đi A* và bộ điều khiển hoạt động hiệu quả. Hệ thống giao tiếp giữa các robot (inter-robot communication) qua ROS đã chứng minh được sự ổn định, dữ liệu được truyền đi đầy đủ và chính xác, cho phép các robot phối hợp tránh nhau thành công khi di chuyển. Đặc biệt, hệ thống tương tác người-máy sử dụng mô hình LSTM cho kết quả dự đoán ý định khách hàng với độ chính xác cao, tạo ra trải nghiệm thú vị và được người dùng đánh giá tốt. Những kết quả này khẳng định tính khả thi của việc tối ưu hóa hệ thống robot và triển khai vào thực tế.

5.1. Đánh giá độ chính xác của hệ thống định vị và di chuyển

Kết quả thực nghiệm được ghi lại trong Bảng 7.2 và 7.3 của luận văn cho thấy sai số vị trí của robot khi di chuyển là rất thấp. Cụ thể, khi di chuyển từ trạm 'Home' đến 'Bàn 1', sai số trung bình chỉ vài centimet. Đồ thị trong Hình 7.7 và 7.9 cũng minh họa quỹ đạo thực tế của robot bám rất sát với quỹ đạo kế hoạch. Độ chính xác này là kết quả của sự kết hợp giữa thiết kế cơ khí vững chắc, bộ điều khiển PID được tinh chỉnh tốt, và thuật toán A* hiệu quả. Về hệ thống định vị, kết quả huấn luyện mô hình YOLO (Hình 7.5) cho thấy hàm mất mát (loss) giảm dần và chỉ số mAP tăng ổn định, đạt mức cao, chứng tỏ khả năng nhận diện chính xác các robot trong môi trường thử nghiệm.

5.2. Hiệu quả của hệ thống giao tiếp và điều khiển phối hợp

Một trong những thành công lớn của dự án là việc chứng minh hiệu quả của hệ thống điều khiển phối hợp robot. Hình 7.10 và 7.11 trong tài liệu gốc cho thấy hai robot có thể lập kế hoạch đường đi để tránh nhau và truyền dữ liệu trạng thái cho nhau một cách thành công. Khi hai robot có khả năng di chuyển cắt ngang lộ trình của nhau, hệ thống điều khiển phi tập trung cho phép một robot tạm dừng hoặc điều chỉnh lại đường đi để nhường đường cho robot kia, dựa trên thông tin vị trí và vận tốc được chia sẻ qua mạng ROS. Điều này cho thấy cơ chế giao tiếp giữa các robot không chỉ hoạt động mà còn đủ nhanh và đáng tin cậy để hỗ trợ các tác vụ phối hợp phức tạp trong thời gian thực.

VI. Tương Lai Của Robot Dịch Vụ Xu Hướng Và Triển Vọng Mới

Dự án thiết kế robot dịch vụ điều khiển phân tán đã mở ra nhiều hướng phát triển đầy hứa hẹn cho tương lai. Những thành công ban đầu trong môi trường nhà hàng có thể dễ dàng được mở rộng và tùy chỉnh để áp dụng cho các lĩnh vực khác như bệnh viện (vận chuyển thuốc và mẫu xét nghiệm), khách sạn (hỗ trợ hành lý, dịch vụ phòng), hoặc các trung tâm thương mại lớn. Xu hướng trong tương lai sẽ tập trung vào việc nâng cao trí tuệ và khả năng thích ứng của hệ thống đa robot. Các kỹ thuật học tăng cường (Reinforcement Learning) có thể được áp dụng để robot tự học cách phối hợp và phân chia nhiệm vụ robot một cách tối ưu hơn thông qua quá trình thử và sai. Bên cạnh đó, việc tích hợp các loại cảm biến tiên tiến hơn như LiDAR 3D và camera độ sâu sẽ giúp robot nhận thức môi trường một cách toàn diện hơn, cho phép chúng hoạt động an toàn trong các không gian đông người và phức tạp. Hướng tới trí tuệ bầy đàn (swarm intelligence), các hệ thống tương lai có thể bao gồm hàng chục hoặc hàng trăm robot nhỏ, phối hợp với nhau để thực hiện các nhiệm vụ quy mô lớn, ví dụ như robot giao hàng tự động trong một khu đô thị. Tóm lại, lĩnh vực này hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, đóng góp vào việc tự động hóa và nâng cao chất lượng cuộc sống.

6.1. Khả năng mở rộng hệ thống sang các lĩnh vực khác

Kiến trúc module hóa dựa trên Robot Operating System (ROS) là một lợi thế lớn cho việc mở rộng hệ thống. Các chức năng cốt lõi như di chuyển, định vị và giao tiếp có thể được giữ nguyên. Chỉ cần thay đổi các module cấp cao hơn để phù hợp với nghiệp vụ của từng lĩnh vực. Ví dụ, đối với bệnh viện, khay chứa thức ăn có thể được thay thế bằng hộp chứa thuốc có khóa an toàn, và giao diện tương tác sẽ được tùy chỉnh để bác sĩ và y tá sử dụng. Tương tự, trong một nhà kho, các robot có thể được trang bị cánh tay máy để thực hiện việc bốc dỡ hàng hóa. Tính linh hoạt này cho thấy tiềm năng thương mại hóa và ứng dụng rộng rãi của công nghệ điều khiển phân tán.

6.2. Hướng phát triển tích hợp trí tuệ nhân tạo nâng cao

Tương lai của robot dịch vụ gắn liền với sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo. Thay vì chỉ tuân theo các quy tắc được lập trình sẵn, các robot tự hành trong tương lai sẽ có khả năng học hỏi và thích nghi. Các mô hình AI nâng cao có thể giúp robot hiểu được các yêu cầu phức tạp và không rõ ràng của con người, nhận diện cảm xúc qua giọng nói và nét mặt, và thậm chí dự đoán nhu cầu của khách hàng trước khi họ yêu cầu. Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể tạo ra các cuộc hội thoại tự nhiên và hữu ích hơn. Đây là bước đi cần thiết để biến robot từ một công cụ tự động thành một người trợ lý thông minh thực thụ, góp phần vào sự thành công của việc tối ưu hóa hệ thống robot.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION AND TRAINING HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND EDUCATION FACULTY FOR HIGH QUALITY TRAINING GRADUATION PROJECT MECHATRONICS ENGINEERING TECHNOLOGY RESEARCH, DESIGN, MANUFACTURE OF DISTRIBUTED CONTROL SERVICE ROBOT SYSTEM ADVISOR: ASSOC. NGUYEN TRUONG THINH STUDENT: NGUYEN THI TUONG VY HO THANH TUNG BUI CHI TOAN SKL010417 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 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 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. COMMENTS ON ATTITUDE AND BEHAVIOR OF STUDENTS. COMMENTS ON RESULTS OF CAPSTONE PROJECT 2. Structure of the capstone project.

Results of capstone project. Capstone strengths and weaknesses. EVALUATION MAX ACHIEVED No. 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. 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 15 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  Accept  Reject HCMC, dd/mm/yy: Advisor (Signature and Name) ii 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. Results of capstone project.

Capstone strengths and weaknesses. Questions and Suggestions. 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.

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 15 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 7. CONCLUSIONS  Accept  Reject HCMC, dd/mm/yy: REVIEWER (Signature and Name) iv ACKNOWLEDGEMENT First of all, we would like to express our sincere thanks to Ho Chi Minh City University of Technology and Education and Openlab laboratory for creating opportunities and favorable conditions during the learning and training process.

, so that we can absorb more useful knowledge in the classroom learning process as well as valuable experiences in practice. Next, we would like to express our deepest gratitude Assoc. Nguyen Truong Thinh, who has imparted to us many useful specialized knowledge and social knowledge. The team is extremely grateful to the teacher's enthusiastic guidance, thanks to his close monitoring and all-time support, which has promoted the progress of the group's project, the team was able to complete the proposed schedule.

We would also like to thank the Open Lab members for their support during the implementation of the project. However, our knowledge still has certain limitations. Therefore, it is inevitable that there will be shortcomings in the process of completing this thesis. We are looking forward to receiving sincere comments from the teachers so that we can gain more valuable experience and improve our project.

Once again, our team sincerely thanks! v TÓM TẮT ĐỀ TÀI Hiện nay, robot dần trở nên phổ biến và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau giúp cho cuộc sống con người trở nên tiện lợi hơn. Các loại robot công nghiệp đang được các nhà máy, doanh nghiệp sử dụng rất nhiều, nó góp phần cải tiến quy trình sản xuất cũng như giảm thiểu sức lao động của con người và tăng độ chính xác cho hệ thống. Về lĩnh vực dịch vụ, một trong những phương pháp dùng để thu hút khách hàng rất hiệu quả hiện nay đó là áp dụng các công nghệ hiện đại, tiên tiến vào quy trình dịch vụ, điều này đã gợi sự tò mò của khách hàng và thúc đẩy đến sự trải nghiệm mới mẻ. Áp dụng robot vào quy trình phục vụ khách hàng là một trong những ứng dụng được áp dụng nhiều nhất của robot trong lĩnh vực này.

Trong dự án ban đầu đề ra, chủ yếu tập trung nghiên cứu, thiết kế, chế tạo robot dịch vụ có thể mang thức ăn, nước uống, tương tác với khách hàng và có thể di chuyển tự động trên các quỹ đạo đã được lập trình sẵn. Nhận thấy sự cần thiết và tính sáng tạo đổi mới cao hơn, dự án phát triển thêm về hệ phân tán robot. Ở dự án này, tập trung nghiên cứu các phương pháp điều khiển phân tán đa robot, sử dụng 3 robot dịch vụ đảm nhiệm từng vai trò riêng trong môi trường làm việc là nhà hàng để phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu chính. Các robot cùng với các chức năng: lễ tân, nhân viên gọi món, nhân viên phục vụ món.

Các robot có thể giao tiếp và phối hợp với nhau làm việc, tiếp nhận các dữ liệu, thông tin khách hàng và truyền đạt với nhau hoàn toàn tự chủ. Đặc biệt hơn, các robot có thể biết và ghi nhớ vị trí của nhau, nếu vô tình đi ngang nhau thì có thể tự tránh né một cách dễ dàng. Ngoài ra, hệ robot phân tán có thể lập trình chỉnh sửa các chức năng sao cho có thể làm việc được trong các môi trường khác như bệnh viện, khách sạn,… Kết quả thực nghiệm cho thấy, các robot làm việc với đúng chức năng đặt ra, hệ thống hoạt động tốt, truyền thông tin đầy đủ và chính xác, được khách hàng trải nghiệm đánh giá cao, thích thú, có thể đầu tư phát triển hơn để đưa vào vận hành thực tế. vi ABSTRACT IN ENGLISH Currently, robots are gradually becoming popular and widely applied in many different fields to make human life more convenient.

Industrial robots are being used a lot by factories and businesses, it contributes to improving the production process as well as reducing human labor and increasing the accuracy of the system. In the service sector, one of the most effective methods to attract customers today is to apply modern and advanced technologies to the service process, which has aroused the curiosity of customers. and promote new experiences. Applying robots to the customer service process is one of the most applied applications of robots in this field.

In the initial project, mainly focused on researching, designing and manufacturing service robots that can carry food, drink, interact with customers and can move automatically on the orbits that have been determined. Realizing the need and higher innovation creativity, the project further develops the distributed robot system. In this project, focus on researching multi-robot distributed control methods, using 3 service robots to take on separate roles in a restaurant working environment to serve the main research objective. Robots with functions: reception, order staff, food service staff.

The robots can communicate and coordinate with each other to work, receive data, customer information and communicate with each other completely autonomously. More specifically, the robots can know and remember each other's positions, if they accidentally pass each other, they can dodge themselves easily. In addition, the distributed robot system can be programmed to edit functions so that it can work in other environments such as hospitals, hotels, etc. Experimental results show that the robots work with the correct functions.

performance, the system works well, transmits complete and accurate information, is highly appreciated and enjoyed by customers, and can be invested in more development to put into practice. vii CONTENTS CAPSTONE PROJECT EVALUATION FORM. i CAPSTONE PROJECT EVALUATION FORM. vi ABSTRACT IN ENGLISH.

viii LIST OF TABLES. xii LIST OF FIGURES. xiii Capstone Project Proposal. xv CHAPTER 1: INTRODUCTION.2 Overview of Service Robot.1 Service Robot Overview.2 Robot application in F&B industry.4 Reasons for choosing topic.5 Objectives of the topic.7 Limit of topics.

5 CHAPTER 2: THEORETICAL BASIS.2 Definition of service robot.3 Definition of Distributed System.4 Robot Knowledge and Dynamics.1 Kinematics of the Robot Platform. 10 CHAPTER 3: DESIGN OF MECHANICAL SYSTEM.3 Requirements in mechanical design.4 Matrix of ideas to determine the design option.5 Design of the movable pedestal. 15 viii CHAPTER 4: ENGINE SELECTION CALCULATION AND TRANSFER RATE DISTRIBUTION .2 Calculation of engine selection .3 Transmission Ratio Distribution.5 Calculation and testing of shafts.1 Test shaft for fatigue strength: .2 Static strength test shaft: .1 Test drive according to dynamic load capacity .2 Test drive according to static load capacity:. 28 CHAPTER 5: ELECTRICAL-CONTROL SYSTEM DESIGN .2 Electric power system .1 Communication between computer-microcontroller and microcontroller- microcontroller .2 Communication between actuator microcontroller and sensor .7 Design of the center console.

34 CHAPTER 6: DISTRIBUTED SERVICE ROBOT SYSTEM .2 Proposed Distributed Service Robot System (3 robots) .3 Operation procedure of Distributed Service Robot System: .4 Data transmission methods between robots .5 Localize robot in 3D space .1 YOLO Network Architecture .7 Non-max suppression.1 World Coordinate system.2 Camera Coordinate System.3 Camera calibration purpose.4 Camera calibration methods.5 Calibration Camera Specific Steps.6 Determine the size of the object in the image.7 Locate real coordinates.8 Convert the coordinate system of each camera to the sample coordinate system.2 Most Common Types of Heuristic Functions Used In Path Planning Algorithms.3 Application of A* algorithm in path planning.7 Human interactive system.2 Structure of the interactive system.3 Speech processing and recognition.4 Speech to Text with Google API.1 Concept of Word Embedding.2 The Importance of Distributed Representation of Words.6 Classification of customer intent using classifier algorithms.1 Naive Bayes classifier.7 Compare two Text Classification Algorithm and choosing the best one. 69 CHAPTER 7: EXPERIMENT AND ASSESS THE RESULTS .2 Basic parameters of the robot .4 Distributed service robot system .2 Experiment with pixel ratio .3 YOLO’s training results .4 Possibility of positioning .5 Communication and data transmission between robots .6 Robot - Human Interactive System. 78 CHAPTER 8: CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS. 82 xi LIST OF TABLES Table 3.