Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học và công nghệ đang thúc đẩy quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa và tự động hóa trong nhiều lĩnh vực đời sống, đặc biệt là ngành dịch vụ ăn uống và đồ uống (Food and Beverage - F&B). Tại các nước phát triển như Mỹ, Nhật Bản, Trung Quốc, việc triển khai các đội robot tự hành phục vụ và giao hàng không tiếp xúc đã mang lại hiệu quả vận hành rõ rệt (điển hình như chuỗi giao hàng 11 robot của Starship Technologies tại Arizona trong đại dịch COVID-19). Tại Việt Nam, xu hướng ứng dụng tự động hóa trong nhà hàng cũng bắt đầu xuất hiện thông qua các mô hình như lẩu băng chuyền Kichi Kichi hay robot phục vụ tại quán cà phê Synary của Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM.

Trong thực tế vận hành nhà hàng, vấn đề quản lý nhân sự gặp nhiều khó khăn do lực lượng nhân viên bồi bàn chủ yếu là lao động bán thời gian (part-time), tính ổn định không cao, dẫn đến chất lượng phục vụ không đồng đều. Việc ứng dụng robot dịch vụ giúp chủ động trong khâu phục vụ và tối ưu hóa chi phí quản lý. Ban đầu, đề tài tiếp cận bài toán thiết kế một robot đơn lẻ thực hiện các thao tác mang thức ăn, nước uống và di chuyển theo quỹ đạo định sẵn. Tuy nhiên, để đáp ứng nhu cầu thực tế với tính linh hoạt cao hơn, đề tài đã mở rộng sang nghiên cứu hệ thống điều khiển phân tán đa robot (Distributed Control System - DCS) gồm 3 robot đảm nhận các vai trò chuyên biệt trong môi trường nhà hàng.

Mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài bao gồm 3 nhiệm vụ trọng tâm:

  1. Nghiên cứu, tính toán thiết kế và chế tạo hoàn chỉnh kết cấu cơ khí, bệ di động và hệ thống phần cứng của robot dịch vụ nhà hàng.
  2. Xây dựng hệ thống điều khiển phân tán cho cụm 3 robot tự hành, cho phép các robot tự định vị, quy hoạch đường đi tối ưu, giao tiếp, truyền nhận dữ liệu đồng bộ và tự động tránh va chạm lẫn nhau khi làm việc.
  3. Phát triển hệ thống tương tác thông minh giữa người và robot (HMI) ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), hỗ trợ nhận dạng giọng nói, phân loại ý định khách hàng để thực hiện quy trình gọi món và phục vụ chính xác.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là mô hình robot dịch vụ di động dẫn động vi sai và mạng lưới điều khiển phân tán. Phạm vi không gian nghiên cứu được xác định trong môi trường nhà hàng mô phỏng với mặt sàn bằng phẳng, có các vị trí bàn ăn và trạm gốc (Home), trong điều kiện làm việc tiêu chuẩn không có mật độ người và vật cản di động quá dày đặc.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và mô hình toán học

  • Khái niệm Robot dịch vụ (Service Robot): Dựa trên định nghĩa của Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO), robot dịch vụ là hệ thống thực hiện các tác vụ hữu ích phục vụ con người, có khả năng vận hành tự chủ hoàn toàn hoặc bán tự chủ trong môi trường dịch vụ phức tạp.
  • Hệ thống điều khiển phân tán (Distributed Control System - DCS): Đề tài vận dụng lý thuyết hệ phân tán, trong đó các bộ điều khiển tự chủ được phân bổ tại từng thực thể robot thay vì tập trung tại một máy chủ duy nhất. Hệ thống đảm bảo 6 tính chất cốt lõi: chia sẻ tài nguyên (Resource sharing), tính mở (Openness), xử lý đồng thời (Concurrency), khả năng mở rộng (Scalability), khả năng chịu lỗi (Fault tolerance) và tính trong suốt (Transparency).
  • Mô hình động học bệ di động vi sai (Differential Drive Kinematics): Robot di động 2 bậc tự do (2-DoF) sử dụng 2 bánh chủ động độc lập và các bánh xe tự lựa (caster). Trạng thái của robot được xác định trong hệ tọa độ phẳng Decartes thông qua vector vị trí và hướng $q = [x, y, \theta]^T$. Mô hình động học tính toán vận tốc dài $v$ và vận tốc góc $\omega$ thông qua vận tốc góc của bánh trái ($\omega_l$) và bánh phải ($\omega_r$) với bán kính bánh $r$ và khoảng cách giữa 2 bánh $l$:

$$v = \frac{r(\omega_r + \omega_l)}{2}, \quad \omega = \frac{r(\omega_r - \omega_l)}{l}$$

Vị trí của robot tại thời điểm $t$ được xác định theo tích phân quỹ đạo với các ràng buộc chuyển động không trượt (nonholonomic constraints):

$$x(t) = \int_{0}^{t} v(t)\cos\theta(t)dt, \quad y(t) = \int_{0}^{t} v(t)\sin\theta(t)dt, \quad \theta(t) = \int_{0}^{t} \omega(t)dt$$

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp giải tích và thiết kế kỹ thuật: Tính toán sức bền vật liệu, tính chọn động cơ, phân phối tỷ số truyền, tính nghiệm mỏi và kiểm tra độ bền tĩnh của trục, ổ lăn trên phần mềm kỹ thuật.
  • Phương pháp mô hình hóa và mô phỏng thuật toán: Mô hình hóa không gian 3D, hiệu chuẩn camera (Camera Calibration) bằng mẫu bàn cờ, sử dụng mạng nơ-ron tích chập YOLO để định vị vật thể và thuật toán tìm đường A* (A-star) so sánh với Dijkstra.
  • Phương pháp thực nghiệm: Chế tạo mô hình thực tế, lắp ráp mạch điều khiển Master-Slave, kết nối cảm biến và lập trình kiểm thử truyền thông UART/RS232, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thông qua mô hình Naive Bayes và LSTM.

Thiết kế và triển khai hệ thống kỹ thuật

Kết cấu cơ khí và bệ di động

Bệ di động của robot được gia công từ hợp kim nhôm nhằm đảm bảo độ cứng vững kết cấu và tối ưu hóa trọng lượng toàn tải dưới 60 kg. Khung thân robot có chiều cao 1,6 m, phù hợp với nhân trắc học của người Việt Nam. Bệ di chuyển được thiết kế theo cấu trúc 3 tầng chức năng:

  • Tầng 1 (Tầng đáy): Bố trí 2 cụm động cơ một chiều không chổi than (BLDC), cơ cấu truyền động đai răng, hệ thống bánh xe chủ động ($d = 145\text{ mm}$) và bánh xe tự lựa.
  • Tầng 2 (Tầng giữa): Không gian đặt bộ lưu trữ năng lượng (ắc quy/pin dung lượng cao), cung cấp nguồn hoạt động liên tục từ 8 đến 10 giờ.
  • Tầng 3 (Tầng trên cùng): Chứa bo mạch điều khiển trung tâm, máy tính nhúng, các mạch chuyển đổi nguồn và giao tiếp ngoại vi.

Khay chứa thức ăn và đồ uống được bố trí độc lập phía trên bệ di động, màn hình cảm ứng tương tác được cố định chắc chắn ở tầm mắt quan sát của khách hàng.

Thành phần chức năng Phương án lựa chọn Lý do kỹ thuật
Bệ di động Dẫn động vi sai 2 bánh chủ động + bánh tự lựa Cấu trúc nhỏ gọn, bán kính quay vòng tại chỗ linh hoạt, dễ điều khiển
Giao diện hiển thị Màn hình cảm ứng gắn cố định Đảm bảo độ bền cơ học, tránh hỏng hóc khi tiếp xúc với nhiều đối tượng khách hàng
Khay vận chuyển Khay gắn cố định phía trên bệ máy Tách biệt hoàn toàn thức ăn/đồ uống khỏi rung chấn của cụm động cơ đáy
Bộ cấp nguồn Bộ ắc quy/pin sạc cuối ngày Chi phí hợp lý, độ ổn định cao, đảm bảo thời gian vận hành từ 8–10 giờ liên tục

Tính toán động học, truyền động và độ bền cơ khí

Hệ thống tính toán dựa trên các thông số thiết kế đầu vào: khối lượng ước tính $m = 50\text{ kg}$, vận tốc di chuyển cực đại $V_{\max} = 0,3\text{ m/s}$, đường kính bánh xe $d = 145\text{ mm}$ ($r = 72,5\text{ mm}$).

  • Số vòng quay yêu cầu tại trục bánh xe: $n = 40\text{ vòng/phút}$.
  • Lực kéo tiếp tuyến yêu cầu: $F_k = 150\text{ N}$ (với tải trọng tác dụng lên 1 bánh $P_1 = 245,25\text{ N}$, lực ma sát $F_{ms} = 122,625\text{ N}$ ứng với hệ số ma sát $\mu = 0,5$).
  • Công suất tính toán trên trục động cơ: $P_{ct} = 47,36\text{ W}$ (hiệu suất bộ truyền đai $\eta_đ = 0,96$, hiệu suất ổ lăn $\eta_{ol} = 0,99$).
  • Động cơ được chọn: Động cơ BLDC hãng ZD công suất $60\text{ W}$, tốc độ định mức $2500\text{ vòng/phút}$, tích hợp hộp giảm tốc tỷ số truyền $u_h = 62,5$ đưa tốc độ đầu ra về $40\text{ vòng/phút}$.
  • Bộ truyền đai răng: Sử dụng đai răng chữ A, tỷ số truyền $u_đ = 1$, đường kính bánh đai nhỏ $d_1 = 31,4\text{ mm}$, khoảng cách trục $a = 47,1\text{ mm}$, chiều dài đai tiêu chuẩn $L = 254\text{ mm}$.
  • Kiểm nghiệm trục: Đường kính trục tại tiết diện nguy hiểm $d = 21\text{ mm}$ (vật liệu thép C45 có $\sigma_b = 600\text{ MPa}$, $\sigma_{ch} = 360\text{ MPa}$). Hệ số an toàn mỏi đạt $s = 4,31$ (thỏa mãn điều kiện $[s] = 1,5 \div 2,5$). Ứng suất tương đương tĩnh $\sigma_{td} = 17,99\text{ MPa} < [\sigma] = 288\text{ MPa}$.
  • Lựa chọn ổ lăn: Ổ bi đỡ một dãy siêu nhẹ ký hiệu 1000905 ($D = 42\text{ mm}, B = 9\text{ mm}, C_0 = 3,75\text{ kN}$), kiểm nghiệm khả năng tải động đạt $C_d = 5,63\text{ kN} \le C = 5,74\text{ kN}$ và tải tĩnh $Q_t = 1,23\text{ kN} \le C_0 = 3,75\text{ kN}$.

Kiến trúc điện, điều khiển và thuật toán thông minh

Hệ thống điều khiển phân cấp bao gồm:

  • Máy tính điều khiển trung tâm: Chịu trách nhiệm chạy các tác vụ nặng gồm thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và quy hoạch đường đi tổng thể.
  • Vi điều khiển Master: Đóng vai trò cầu nối, nhận chuỗi dữ liệu vị trí và lệnh điều hướng từ máy tính qua cổng nối tiếp theo chuẩn truyền thông UART/RS232, sau đó phân phối lệnh cho vi điều khiển Slave.
  • Vi điều khiển Slave: Trực tiếp điều khiển vòng lặp kín 2 động cơ BLDC, đồng thời thu thập tín hiệu phản hồi từ cảm biến khoảng cách siêu âm (phát/thu sóng âm phản xạ để phát hiện vật cản) và encoder quang học.
  • Hệ phân tán 3 robot và định vị: Phân chia thành Robot lễ tân (đón khách), Robot gọi món (order) và Robot phục vụ (bồi bàn mang đồ ăn). Hệ thống sử dụng mạng nơ-ron YOLO kết hợp hiệu chuẩn camera để định vị không gian 3D, thuật toán A* (với các hàm heuristic khoảng cách Manhattan, Diagonal, Euclidean) để quy hoạch đường đi tối ưu và tránh chướng ngại vật phức tạp.
  • Xử lý tương tác người - máy: Chuyển đổi giọng nói thành văn bản thông qua Google Speech API, trích xuất đặc trưng văn bản bằng Word Embedding và phân loại ý định gọi món của khách hàng bằng mô hình Naive Bayes kết hợp mạng nơ-ron hồi quy LSTM (Long Short-Term Memory).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Introduction

Trình bày tổng quan về lịch sử phát triển của robot dịch vụ trên thế giới và tại Việt Nam, đặc biệt là tiềm năng ứng dụng trong ngành F&B. Phân tích thực trạng ứng dụng robot tại các nhà hàng, nêu rõ lý do lựa chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu tự động hóa khâu phục vụ và khắc phục sự thiếu ổn định của nhân sự bàn. Xác định mục tiêu chế tạo hệ thống 3 robot dịch vụ điều khiển phân tán và giới hạn phạm vi hoạt động trong môi trường sàn phẳng tiêu chuẩn.

Chương 2: Theoretical Basis

Xây dựng cơ sở lý thuyết về robot dịch vụ theo chuẩn ISO và nguyên lý hệ thống điều khiển phân tán (DCS). Thiết lập mô hình toán học động học và động lực học của bệ di động dẫn động vi sai 2 bậc tự do. Phân tích các ràng buộc chuyển động không trượt, tâm quay tức thời (ICR), ma trận chuyển đổi tọa độ $R_m$ và thiết lập hệ phương trình vi phân mô tả chuyển động của robot trong hệ quy chiếu Decartes 2D.

Chương 3: Design of Mechanical System

Phân tích yêu cầu thiết kế cơ khí dựa trên 4 khối chức năng chính: di chuyển tự hành, giao tiếp hiển thị, vận chuyển thức ăn và cấp nguồn. Xây dựng ma trận ý tưởng thiết kế (Design Matrix) gồm $4 \times 4 = 16$ phương án kết hợp. Thuyết minh chi tiết việc lựa chọn kết cấu bệ nhôm 3 tầng, hệ thống truyền động đai răng và cơ cấu nâng đỡ khay đồ ăn độc lập.

Chương 4: Engine Selection Calculation and Transfer Rate Distribution

Trình bày toàn bộ quá trình tính toán cơ khí chi tiết. Xác định công suất cản, mômen quán tính, lực ma sát và lực kéo yêu cầu để lựa chọn động cơ BLDC ZD $60\text{ W}$ kèm hộp số giảm tốc $u=62,5$. Tính toán thông số hình học và độ bền của bộ truyền đai răng chữ A. Thực hiện phân tích lực trên trục, vẽ biểu đồ nội lực ($Q_x, Q_y, M_x, M_y$), kiểm nghiệm đường kính trục $d=21\text{ mm}$ theo độ bền mỏi và độ bền tĩnh. Tính toán lựa chọn và kiểm nghiệm tải trọng động, tĩnh của ổ bi đỡ 1000905.

Chương 5: Electrical-Control System Design

Thiết kế sơ đồ khối hệ thống điện và điều khiển. Trình bày các chuẩn giao tiếp truyền thông nối tiếp gồm UART, SPI, I2C và tiêu chuẩn RS232 giữa máy tính trung tâm và vi điều khiển Master/Slave. Trình bày nguyên lý hoạt động của khối cảm biến siêu âm phát hiện vật cản và mạch công suất điều khiển động cơ BLDC.

Chương 6: Distributed Service Robot System

Mô tả kiến trúc vận hành của hệ thống phân tán 3 robot (Lễ tân, Gọi món, Phục vụ) trong nhà hàng. Trình bày phương pháp định vị robot trong không gian 3D bằng kỹ thuật hiệu chuẩn camera mẫu bàn cờ và kiến trúc mạng YOLO (Anchor box, Bounding box, Non-max suppression). Trình bày thuật toán quy hoạch đường đi A*, so sánh với Dijkstra và thuật toán tránh vật cản Pledge. Trình bày hệ thống HMI, tích hợp Google Speech-to-Text API, mô hình nhúng từ Word Embedding và so sánh hiệu năng phân loại văn bản giữa thuật toán Naive Bayes và mạng nơ-ron LSTM.

Chương 7: Experiment and Assess the Results

Trình bày các kết quả thử nghiệm thực tế của hệ thống: thông số kích thước, khối lượng thực tế của robot; kết quả hiệu chuẩn camera và sai số tỷ lệ pixel; kết quả huấn luyện mạng YOLO (đồ thị Loss và mAP); kết quả đo đạc sai số dịch chuyển thực tế của robot trên hai lộ trình: từ vị trí Home đến Bàn 1 và từ Bàn 1 đến Bàn 4; đánh giá khả năng truyền thông đồng bộ giữa 3 robot và độ chính xác phân loại ý định giọng nói của mô hình LSTM sau 500 epochs huấn luyện so với Naive Bayes.

Chương 8: Conclusions and Recommendations

Tổng kết các kết quả đạt được về mặt thiết kế cơ khí, hệ thống điều khiển phân tán và module trí tuệ nhân tạo tương tác. Nêu rõ các mặt hạn chế còn tồn tại và đề xuất các giải pháp phát triển, mở rộng hệ thống sang các môi trường dịch vụ khác như bệnh viện, khách sạn.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm

  • Chế tạo thành công mô hình robot dịch vụ hoàn chỉnh với kết cấu khung nhôm 3 tầng cứng vững, chiều cao 1,6 m, khối lượng dưới 60 kg, vận hành ổn định bằng nguồn pin tích hợp.
  • Hệ thống truyền động vi sai và bộ truyền đai răng vận hành chính xác với động cơ BLDC 60W, đáp ứng tốt dải vận tốc $V_{\max} = 0,3\text{ m/s}$.
  • Hoàn thành thuật toán thị giác máy tính định vị 3D dựa trên hiệu chuẩn camera và mô hình mạng YOLO, đạt độ tin cậy cao trong nhận dạng vật thể và trích xuất tọa độ thực.
  • Triển khai thành công thuật toán A* giúp robot lập quỹ đạo di chuyển tối ưu và đo đạc thực nghiệm sai số quỹ đạo trên các chặng từ Home đến Bàn 1 và từ Bàn 1 đến Bàn 4.
  • Xây dựng thành công module tương tác giọng nói tiếng Việt sử dụng Google Speech-to-Text và huấn luyện mô hình mạng LSTM qua 500 epochs, cho kết quả phân loại ý định gọi món của khách hàng vượt trội so với thuật toán Naive Bayes.
Hạng mục thử nghiệm Công nghệ / Phương pháp Kết quả ghi nhận
Định vị & Nhận dạng Camera Calibration + YOLO Network Khử méo ảnh thành công, nhận dạng và định vị chính xác tọa độ thực trong không gian 3D
Quy hoạch quỹ đạo Thuật toán A* (Heuristic Manhattan/Euclidean) Tìm đường đi ngắn nhất, tránh va chạm, kiểm soát tốt sai số dịch chuyển giữa các bàn
Tương tác đàm thoại Google Speech API + Word Embedding + LSTM Mô hình LSTM huấn luyện 500 epochs nhận diện và phân loại chính xác câu lệnh đặt món
Giao tiếp phân tán UART/RS232 + Mạng truyền thông nội bộ 3 robot (Lễ tân, Gọi món, Phục vụ) đồng bộ trạng thái, chia sẻ dữ liệu và tự tránh nhau

Đóng góp của đề tài

  • Chuyển đổi thành công từ mô hình robot dịch vụ đơn lẻ sang kiến trúc điều khiển phân tán đa robot, chứng minh tính khả thi của việc phối hợp 3 robot tự chủ trong quy trình phục vụ khép kín của nhà hàng.
  • Cung cấp tài liệu tính toán cơ khí chi tiết và bài bản cho hệ thống bệ di động vi sai (tính chọn động cơ BLDC, tỷ số truyền, bộ đai răng, trục thép C45 và ổ bi).
  • Tích hợp thành công chuỗi công nghệ AI hoàn chỉnh (Xử lý ảnh/YOLO và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên/LSTM) vào phần cứng nhúng thời gian thực của robot dịch vụ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Môi trường thử nghiệm vẫn nằm trong điều kiện lý tưởng với mặt sàn bằng phẳng tuyệt đối và mật độ người di chuyển thấp; khả năng xử lý khi gặp vật cản động di chuyển cắt ngang bất ngờ ở tốc độ cao còn hạn chế.
  • Hệ thống chưa hỗ trợ cơ chế tự động tìm về trạm sạc không dây (Wireless charging dock) mà vẫn phụ thuộc vào việc cắm sạc thủ công vào cuối ngày làm việc.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Tối ưu hóa thuật toán né tránh vật cản động thời gian thực trong không gian hẹp và đông đúc.
  • Nâng cấp phần mềm điều khiển phân tán để dễ dàng tùy biến kịch bản vận hành cho các môi trường dịch vụ khác như bệnh viện (vận chuyển thuốc, bệnh phẩm) hoặc khách sạn (dẫn đường, vận chuyển hành lý).
  • Nghiên cứu phát triển trạm sạc tự động thông minh giúp đội robot hoạt động liên tục 24/7 mà không cần sự can thiệp thủ công của con người.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo giá trị cho:

  • Sinh viên và học viên ngành Cơ điện tử, Kỹ thuật Robot, Tự động hóa: Tham khảo phương pháp luận tính toán thiết kế cơ khí hoàn chỉnh (động học bệ vi sai, tính chọn động cơ BLDC, kiểm nghiệm mỏi trục và ổ lăn) cùng kiến trúc điều khiển phân cấp Master-Slave.
  • Kỹ sư và nhà phát triển hệ thống nhúng, AI ứng dụng: Tham khảo quy trình triển khai thuật toán A*, xử lý ảnh YOLO định vị 3D và pipeline xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng mô hình LSTM phục vụ tương tác người - máy trên robot thực tế.
  • Các nhóm nghiên cứu đề tài robot dịch vụ và F&B: Tham khảo ma trận ý tưởng thiết kế (Design Matrix) và phương thức tổ chức mạng điều khiển phân tán cho cụm đa robot làm việc cộng tác.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống robot dịch vụ trong đề tài gồm bao nhiêu robot và đảm nhận những vai trò gì?

Hệ thống gồm 3 robot dịch vụ hoạt động theo cơ chế điều khiển phân tán, đảm nhận 3 vai trò chuyên biệt trong nhà hàng: Robot lễ tân (đón tiếp và hướng dẫn khách), Robot gọi món (tiếp nhận thông tin đặt món từ khách hàng qua màn hình cảm ứng/giọng nói) và Robot phục vụ (vận chuyển thức ăn, nước uống từ khu vực bếp đến đúng vị trí bàn ăn).

2. Bệ di động của robot sử dụng loại động cơ và cơ cấu truyền động nào?

Bệ di động sử dụng 2 động cơ một chiều không chổi than (ZD Brushless DC Motor) công suất $60\text{ W}$, tốc độ định mức $2500\text{ vòng/phút}$, tích hợp hộp giảm tốc tỷ số truyền $u = 62,5$ (tốc độ ra $40\text{ vòng/phút}$) và truyền động tới trục bánh xe chủ động ($d = 145\text{ mm}$) thông qua bộ truyền đai răng chữ A với tỷ số truyền $u_đ = 1$.

3. Kiến trúc điều khiển điện tử của từng robot được phân cấp như thế nào?

Kiến trúc điều khiển gồm 3 tầng: Máy tính trung tâm xử lý thị giác máy tính, NLP và thuật toán đường đi; Vi điều khiển Master nhận chuỗi tọa độ qua giao tiếp UART/RS232 từ máy tính và điều phối hoạt động; Vi điều khiển Slave trực tiếp điều khiển 2 động cơ BLDC và đọc dữ liệu phản hồi từ cảm biến siêu âm phát hiện vật cản cùng encoder bánh xe.

4. Nhóm tác giả sử dụng thuật toán nào để xử lý ngôn ngữ và phân loại ý định của khách hàng?

Nhóm sử dụng Google Speech-to-Text API để chuyển đổi giọng nói tiếng Việt thành văn bản, trích xuất đặc trưng ngữ nghĩa bằng Word Embedding, sau đó tiến hành phân loại ý định gọi món bằng thuật toán Naive Bayes và mạng nơ-ron hồi quy LSTM (Long Short-Term Memory) huấn luyện qua 500 epochs.

5. Khung thân cơ khí của robot được phân chia thành mấy tầng chức năng?

Khung bệ di động bằng nhôm được chia thành 3 tầng: Tầng 1 chứa động cơ, bộ truyền đai răng và cơ cấu dẫn động bánh xe; Tầng 2 chứa bộ ắc quy/pin lưu trữ năng lượng phục vụ từ 8–10 giờ; Tầng 3 bố trí máy tính nhúng, vi điều khiển trung tâm và các bo mạch điều khiển công suất.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo hệ thống robot dịch vụ điều khiển phân tán" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM đã giải quyết trọn vẹn từ khâu tính toán lý thuyết, thiết kế cơ khí, chế tạo phần cứng đến lập trình thuật toán điều khiển thông minh. Việc tích hợp thành công kiến trúc điều khiển phân tán cho cụm 3 robot kết hợp thị giác máy tính YOLO, thuật toán quy hoạch đường đi A* và mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên LSTM đã tạo nên một giải pháp tự động hóa dịch vụ nhà hàng có độ hoàn thiện cao. Kết quả thực nghiệm khẳng định hệ thống vận hành chính xác, mở ra tiềm năng ứng dụng và phát triển rộng rãi trong các môi trường dịch vụ hiện đại.