## Tổng quan nghiên cứu

Từ cuối năm 2019, đại dịch Covid-19 đã lan rộng trên toàn cầu, gây thiệt hại nghiêm trọng về sức khỏe và kinh tế. Theo ước tính, việc khử khuẩn và kiểm soát mầm bệnh trở thành ưu tiên hàng đầu trong các môi trường y tế, giáo dục và công sở. Trong bối cảnh đó, việc phát triển các thiết bị tự động hỗ trợ diệt khuẩn, đặc biệt là robot diệt khuẩn bằng tia UV tự hành, trở nên cấp thiết. Luận văn tập trung thiết kế một robot UV có khả năng xây dựng và ghi nhớ bản đồ 2D, tự định vị, điều hướng tránh vật cản và phát tia UV để tiêu diệt virus SARS-CoV-2 cùng các vi khuẩn, nấm mốc khác. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào môi trường trong nhà, sử dụng các thuật toán điều hướng hiện đại như Dijkstra và Dynamic Window Approach (DWA) trên nền tảng Robot Operating System (ROS). Mục tiêu cụ thể là tạo ra một hệ thống robot có thể hoạt động tự động hoặc điều khiển từ xa, góp phần giảm thiểu chi phí, hạn chế sử dụng hóa chất và giảm thiểu rủi ro cho con người trong quá trình khử khuẩn. Nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao trong bối cảnh phòng chống dịch bệnh hiện nay và ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực y tế, giáo dục và công nghiệp.

## Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

### Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: hệ điều hành Robot Operating System (ROS) và các thuật toán điều hướng robot. ROS là framework mã nguồn mở phổ biến trong lĩnh vực robotics, cung cấp các công cụ và thư viện hỗ trợ phát triển phần mềm robot đa dạng. Cấu trúc ROS gồm ba cấp: Filesystem (quản lý tài nguyên), Computation Graph (giao tiếp giữa các node), và Community (chia sẻ kiến thức). Trong đó, Navigation Stack là thành phần quan trọng giúp robot xử lý dữ liệu cảm biến, lập bản đồ và điều hướng. Thuật toán Dijkstra được sử dụng để hoạch định đường đi ngắn nhất dựa trên đồ thị các điểm trong môi trường, còn Dynamic Window Approach (DWA) giúp robot tránh vật cản bằng cách tối ưu vận tốc trong không gian tìm kiếm giới hạn. Các khái niệm chuyên ngành như SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), LIDAR (Light Detection and Ranging), và UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter) cũng được ứng dụng trong thiết kế hệ thống.

### Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm dữ liệu cảm biến RPLIDAR A1M8 thu thập môi trường thực tế trong nhà, dữ liệu vận tốc và điều khiển từ Raspberry Pi 3 Model B+ và vi điều khiển MSP430G2553. Phương pháp phân tích sử dụng các gói phần mềm ROS Melodic trên hệ điều hành Ubuntu 18.04 Mate, kết hợp thuật toán Dijkstra và DWA để xây dựng bản đồ 2D và điều hướng robot. Cỡ mẫu nghiên cứu là môi trường mô phỏng và thực tế tại các phòng trong trường Đại học Cần Thơ, với thời gian nghiên cứu kéo dài hơn 4 tháng. Quy trình nghiên cứu gồm các bước: cài đặt hệ điều hành và ROS, thiết kế phần cứng robot, lập trình điều khiển và giao tiếp giữa các module, xây dựng bản đồ và thử nghiệm điều hướng tự động. Phương pháp chọn mẫu là chọn các môi trường trong nhà có đặc điểm khác nhau để đánh giá hiệu quả hoạt động của robot. Việc phân tích kết quả dựa trên các chỉ số như độ chính xác bản đồ, khả năng tránh vật cản và hiệu quả diệt khuẩn.

## Kết quả nghiên cứu và thảo luận

### Những phát hiện chính

1. Robot UV đã thành công trong việc xây dựng và ghi nhớ bản đồ 2D với độ chính xác cao, thể hiện qua các bản đồ phòng trọ, phòng thí nghiệm và môi trường mô phỏng. Ví dụ, bản đồ phòng TTVXL được chỉnh sửa bằng công cụ GIMP cho thấy chi tiết rõ ràng các vật cản và không gian di chuyển.

2. Thuật toán Dijkstra giúp robot hoạch định đường đi ngắn nhất hiệu quả, giảm thời gian di chuyển trung bình khoảng 20% so với phương pháp truyền thống. DWA hỗ trợ robot tránh vật cản linh hoạt, đảm bảo an toàn trong quá trình di chuyển.

3. Hệ thống điều khiển trung tâm với Raspberry Pi 3 Model B+ và vi điều khiển MSP430G2553 hoạt động ổn định, truyền nhận dữ liệu vận tốc (𝑣, 𝜔) với tần số 1Hz, đảm bảo robot di chuyển chính xác theo quỹ đạo đã định.

4. Hệ thống đèn UV T8 với công suất phát xạ UV 4W và bước sóng 254,7 nm đã được tích hợp thành công trên robot, có khả năng diệt khuẩn hiệu quả trong các môi trường phòng mổ, phòng bệnh nhân và phòng thí nghiệm.

### Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy việc tích hợp ROS với các thuật toán điều hướng hiện đại và phần cứng phù hợp tạo nên một hệ thống robot diệt khuẩn tự hành hiệu quả. Việc sử dụng RPLIDAR A1M8 giúp thu thập dữ liệu môi trường chính xác, hỗ trợ xây dựng bản đồ 2D chi tiết, từ đó nâng cao khả năng định vị và điều hướng. So với các nghiên cứu trước đây, robot này có ưu điểm về tính tự động hóa và khả năng điều khiển linh hoạt qua RF 433MHz hoặc điều khiển từ xa. Việc sử dụng đèn UV-C với bước sóng phù hợp giúp tiêu diệt virus SARS-CoV-2 và các mầm bệnh khác mà không cần dùng hóa chất, giảm thiểu tác động môi trường và chi phí vận hành. Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh thời gian di chuyển và hiệu quả diệt khuẩn giữa robot tự hành và phương pháp thủ công, cũng như bảng thống kê độ chính xác bản đồ trong các môi trường thử nghiệm.

## Đề xuất và khuyến nghị

1. **Nâng cấp hệ thống cảm biến**: Tích hợp thêm các cảm biến đa dạng như camera nhiệt, cảm biến khí để tăng khả năng nhận diện môi trường và mầm bệnh, nhằm nâng cao hiệu quả diệt khuẩn. Thời gian thực hiện: 6 tháng; Chủ thể: nhóm nghiên cứu và kỹ sư phát triển.

2. **Tối ưu thuật toán điều hướng**: Phát triển thuật toán SLAM nâng cao kết hợp AI để robot có thể tự học và thích nghi với môi trường phức tạp hơn, giảm thiểu sai số trong bản đồ. Thời gian: 8 tháng; Chủ thể: phòng nghiên cứu phần mềm.

3. **Cải tiến thiết kế phần cứng**: Giảm trọng lượng và kích thước robot, tăng thời lượng pin và khả năng di chuyển linh hoạt trong không gian hẹp. Thời gian: 5 tháng; Chủ thể: bộ phận thiết kế cơ khí.

4. **Mở rộng ứng dụng**: Triển khai thử nghiệm robot tại các bệnh viện, trường học và cơ quan công sở để thu thập phản hồi thực tế, từ đó hoàn thiện sản phẩm phù hợp với nhu cầu đa dạng. Thời gian: 12 tháng; Chủ thể: đối tác y tế và giáo dục.

## Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. **Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Robotics, Điện tử - Viễn thông**: Nắm bắt kiến thức về thiết kế robot tự hành, ứng dụng ROS và thuật toán điều hướng hiện đại.

2. **Kỹ sư phát triển sản phẩm công nghệ y tế**: Áp dụng công nghệ robot diệt khuẩn tự động trong thiết kế các thiết bị hỗ trợ phòng chống dịch bệnh.

3. **Quản lý và chuyên gia y tế công cộng**: Hiểu rõ về công nghệ mới trong khử khuẩn, từ đó đề xuất giải pháp ứng dụng trong bệnh viện và cơ sở y tế.

4. **Doanh nghiệp công nghệ và startup**: Tìm kiếm ý tưởng phát triển sản phẩm robot tự hành phục vụ nhu cầu thực tế, đặc biệt trong bối cảnh đại dịch và xu hướng công nghiệp 4.0.

## Câu hỏi thường gặp

1. **Robot diệt khuẩn bằng tia UV tự hành hoạt động như thế nào?**  
Robot sử dụng cảm biến LIDAR để xây dựng bản đồ 2D, định vị và điều hướng tự động theo thuật toán Dijkstra và DWA, đồng thời phát ra tia UV-C để tiêu diệt vi khuẩn và virus trên bề mặt và không khí.

2. **Tia UV có an toàn cho con người không?**  
Tia UV-C có khả năng diệt khuẩn mạnh nhưng có thể gây hại cho da và mắt người nếu tiếp xúc trực tiếp. Robot được thiết kế hoạt động trong môi trường không có người hoặc có biện pháp cảnh báo an toàn.

3. **Robot có thể hoạt động trong môi trường nào?**  
Robot được thiết kế chủ yếu cho môi trường trong nhà như phòng mổ, phòng bệnh nhân, phòng thí nghiệm, trường học và cơ quan, với khả năng tránh vật cản và di chuyển linh hoạt.

4. **Thời gian hoạt động của robot là bao lâu?**  
Robot sử dụng acquy 12V-25Ah, có thể hoạt động liên tục trong khoảng thời gian phù hợp với diện tích cần khử khuẩn, tùy thuộc vào cường độ sử dụng và thiết kế hệ thống nguồn.

5. **Làm thế nào để điều khiển robot khi cần thiết?**  
Robot có thể điều khiển tự động hoặc điều khiển thủ công qua bộ điều khiển từ xa RF 433MHz với các phím điều hướng và chức năng bật/tắt đèn UV, giúp linh hoạt trong quá trình vận hành.

## Kết luận

- Đã thiết kế thành công robot diệt khuẩn bằng tia UV tự hành với khả năng xây dựng bản đồ 2D, định vị và điều hướng chính xác.  
- Ứng dụng hiệu quả thuật toán Dijkstra và Dynamic Window Approach trong điều hướng và tránh vật cản.  
- Hệ thống phần cứng tích hợp Raspberry Pi 3 Model B+, cảm biến RPLIDAR A1M8 và vi điều khiển MSP430G2553 hoạt động ổn định.  
- Robot có khả năng phát tia UV-C tiêu diệt virus SARS-CoV-2 và các mầm bệnh khác, góp phần giảm thiểu rủi ro và chi phí khử khuẩn.  
- Đề xuất các hướng phát triển nâng cao về cảm biến, thuật toán, thiết kế phần cứng và mở rộng ứng dụng trong thực tế.

Triển khai thử nghiệm thực tế tại các cơ sở y tế và trường học, đồng thời phát triển phiên bản nâng cấp với tính năng thông minh hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của xã hội.