Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh khoa học kỹ thuật và trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng, các thiết bị thông minh và robot ngày càng giữ vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ con người ở nhiều lĩnh vực đời sống. Bên cạnh robot công nghiệp phục vụ sản xuất, nhánh robot dịch vụ và robot thú cưng đang ghi nhận sự tăng trưởng rõ rệt trên phạm vi toàn cầu trong giai đoạn từ năm 2022 đến năm 2029.

Về mặt xã hội, xu hướng phát triển cá nhân, tỷ lệ sống độc thân gia tăng (như số liệu tại Singapore ở độ tuổi 25-29 liên tục tăng trong 15 năm qua) cùng với hiện tượng già hóa dân số tại các quốc gia phát triển đã kéo theo sự gia tăng của các vấn đề tâm lý như cô đơn, lo âu và trầm cảm. Robot thú cưng xuất hiện như một giải pháp công nghệ nhằm hỗ trợ cải thiện chất lượng cuộc sống, đồng hành và tương tác cảm xúc với người cao tuổi, người sống một mình cũng như trẻ nhỏ mà không gặp phải các trở ngại về vệ sinh hay chăm sóc y tế như động vật sống. Tại Việt Nam, nhu cầu tiếp cận các sản phẩm công nghệ tương tác này tại các đô thị lớn như Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh cũng đang từng bước hình thành.

Nhằm giải quyết bài toán thiết kế một hệ thống robot nhỏ gọn có khả năng đồng hành và tương tác cơ bản trong không gian gia đình, đề tài "Thiết kế và chế tạo robot thú cưng" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã đặt ra các nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể:

  1. Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mô hình robot dạng thú cưng có khả năng vận hành ổn định để bầu bạn và thực hiện các tương tác cơ bản.
  2. Xây dựng và huấn luyện mô hình thị giác máy tính nhằm nhận diện, bám theo người dùng trong quá trình di chuyển, kết hợp thuật toán xử lý âm thanh để tương tác giọng nói.
  3. Thiết kế giao diện biểu cảm trực quan qua màn hình đặt ở phần đầu robot nhằm tăng tính trực quan và khả năng tiếp cận đối với người sử dụng.

Đối tượng nghiên cứu của đồ án là mô hình robot thú cưng dạng 4 bánh nhỏ gọn (lấy cảm hứng từ cấu hình các dòng robot tương tác hiện đại như Loona Robot). Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở các nội dung: gia công và lắp ráp phần cứng cơ khí bằng công nghệ in 3D; xây dựng mạch điều khiển động cơ vi sai; lập trình điều khiển di chuyển bám người trên bề mặt phẳng trong nhà; hiển thị cảm xúc trên màn hình và tiếp nhận khẩu lệnh tương tác cơ bản.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài thuộc loại hình nghiên cứu ứng dụng và thiết kế kỹ thuật - cơ điện tử, tích hợp liên ngành giữa cơ khí chế tạo máy, kỹ thuật điều khiển tự động và trí tuệ nhân tạo.

Về khung lý thuyết và mô hình áp dụng:

  • Lý thuyết động học robot di động: Ứng dụng mô hình động học vi sai (Differential Drive Kinematics) cho hệ truyền động hai bánh chủ động nhằm xác định mối quan hệ giữa vận tốc dài, vận tốc góc của thân robot và vận tốc góc của từng bánh xe.
  • Lý thuyết điều khiển tự động: Ứng dụng thuật toán điều khiển PID (Proportional - Integral - Derivative) để điều chỉnh vòng kín vận tốc động cơ DC servo có phản hồi từ encoder, giảm thiểu sai số xác lập và hiện tượng vọt lố.
  • Trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính: Phân tích quá trình phát triển của các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN) và dòng thuật toán nhận diện đối tượng một pha YOLO (từ YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7 đến YOLOv8). Lựa chọn mô hình YOLOv8 để định vị người và vật cản trong khung hình thời gian thực.
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và âm thanh: Sử dụng kiến trúc Whisper-OpenAI cho bài toán chuyển đổi tiếng nói thành văn bản (Speech-to-Text) và mô hình Sentence-Transformers để tính toán độ tương đồng ngữ nghĩa giữa câu lệnh thực tế của người dùng với tập lệnh điều khiển định sẵn.

Phương pháp nghiên cứu thực tế bao gồm:

  • Phương pháp khảo sát, phân tích tổng hợp: Khảo sát các dòng robot thú cưng thương mại trên thị trường thế giới (như Joy for All, Sony Aibo, EMO Pet, XGO Mini, Loona) để rút ra ưu nhược điểm về kết cấu và chức năng.
  • Phương pháp tính toán và thiết kế kỹ thuật: Tính toán động lực học kéo, chọn công suất và tốc độ động cơ theo yêu cầu tải trọng; thiết kế mô hình 3D trên phần mềm CAD chuyên dụng.
  • Phương pháp mô phỏng số: Sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn (FEA) để phân tích ứng suất, chuyển vị và biến dạng của khung thân và gá chân robot dưới tải trọng tĩnh.
  • Phương pháp thực nghiệm tích hợp: Gia công chế tạo khung vỏ bằng máy in 3D, lắp ráp mạch điện tử, kết nối truyền thông Socket giữa máy tính nhúng và máy chủ xử lý AI, kiểm thử thuật toán điều khiển và tương tác trên mô hình thực tế.

Nguồn dữ liệu của đề tài bao gồm dữ liệu cảm biến đo lường (encoder động cơ, module microphone MAX4466 qua ADC ADS1115), dữ liệu hình ảnh trực tiếp từ Webcam Genius Facecam 1000X, cùng các tập trọng số mô hình học sâu được huấn luyện sẵn.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống robot thú cưng được xây dựng hoàn chỉnh qua sự kết hợp giữa ba phân hệ chính: kết cấu cơ khí, phần cứng điều khiển và phần mềm trí tuệ nhân tạo.

Thông số kỹ thuật và kết cấu cơ khí

Robot được thiết kế dạng thân liền khối nhỏ gọn, kích thước tương đương một cá thể thú cưng nhỏ, tối ưu cho không gian sàn nhà phẳng.

Thông số kỹ thuật Giá trị thiết kế / tính toán
Kích thước tổng thể ($Dài \times Rộng \times Cao$) $218 \times 236 \times 201\text{ mm}$
Khối lượng tổng thể $2,0 - 2,5\text{ kg}$
Tốc độ di chuyển tối đa $0,4\text{ m/s}$
Đường kính bánh xe dẫn động ($2r$) $65\text{ mm}$
Tốc độ quay tính toán của bánh xe ($n$) $117,535\text{ vòng/phút (rpm)}$
Tỉ số truyền hệ dẫn động $1:1$
Lực tác dụng mô phỏng kiểm bền phần thân $15\text{ N}$
Tải trọng thẳng đứng phân bố lên bánh ($N_1$) $8,1667\text{ N}$
Vật liệu chế tạo khung thân và gá đỡ Nhựa in 3D

Nhóm nghiên cứu đã thực hiện khảo sát và so sánh các phương án truyền động cơ khí để đưa ra lựa chọn tối ưu cho hệ thống:

Bộ truyền động Ưu điểm Nhược điểm Đánh giá lựa chọn
Bộ truyền xích Không trượt, khả năng truyền lực lớn, chịu tải cao trong môi trường khắc nghiệt Tiếng ồn lớn, độ hao mòn cao, yêu cầu bảo dưỡng định kỳ thường xuyên, tốc độ thấp Không chọn (kích thước cồng kềnh, ồn)
Bộ truyền đai thang Truyền lực lớn, tốc độ cao, tiếng ồn thấp, kích thước vừa phải Tuổi thọ hạn chế, có hiện tượng trượt đai, bắt buộc có thêm cơ cấu căng đai Không chọn (phức tạp không gian lắp ráp)
Bộ truyền đai dẹt Khả năng tải lớn, tốc độ cao Tỉ số truyền lớn, nguy cơ trượt tải Không chọn
Bộ truyền trực tiếp Khả năng truyền lực lớn, tốc độ cao, chịu tải tốt, tiếng ồn thấp, không cần bảo dưỡng Tỉ số truyền nhỏ ($1:1$) Được chọn (tiết kiệm diện tích bệ máy, tối ưu kết cấu nhỏ gọn)

Về cấu hình bánh xe, nhóm đã so sánh giữa cơ cấu 4 bánh 2 bánh chủ động và cơ cấu vi sai 2 bánh. Kết quả chọn lựa là giải pháp kết hợp: cơ cấu di chuyển gồm 4 bánh, trong đó 2 bánh sau là bánh chủ động gắn trực tiếp vào trục động cơ DC servo điều khiển độc lập theo nguyên lý vi sai, và 2 bánh trước đóng vai trò dẫn hướng, giữ cân bằng và chống lật cho thân robot.

Quá trình hoàn thiện khung thân trải qua 3 phương án thiết kế:

  • Phương án 1: Thân rộng, đủ chứa linh kiện nhưng kiểu dáng thô, tính thẩm mỹ chưa cao.
  • Phương án 2: Tối ưu hóa đường cong ngoại quan để tăng tính thẩm mỹ nhưng không gian bên trong bị thu hẹp, không đủ chỗ bố trí pin và mạch điều khiển.
  • Phương án 3 (phương án chọn): Cân bằng giữa kích thước bên ngoài, tính thẩm mỹ thân thiện và tối ưu thể tích khoang chứa bên trong để bố trí driver, vi điều khiển, pin và cụm hiển thị mặt trước.

Kết quả mô phỏng phần tử hữu hạn (FEA) khi đặt lực $15\text{ N}$ lên phần thân và gá chân cho thấy vật liệu nhựa in 3D đảm bảo khả năng chịu lực, ứng suất và chuyển vị biến dạng nằm trong giới hạn an toàn khi vận hành.

Hệ thống điện và cấu trúc điều khiển

Hệ thống điện và điều khiển của robot bao gồm các thành phần:

  • Bộ điều khiển trung tâm & máy tính nhúng: Bo mạch Raspberry Pi 4 đảm nhiệm nhận tín hiệu cảm biến, xử lý giao tiếp truyền thông và điều khiển cấp thấp.
  • Cơ cấu chấp hành: 2 động cơ DC servo tích hợp đĩa quang encoder gắn trực tiếp vào hai bánh sau, điều khiển qua driver cầu H chuyên dụng.
  • Cảm biến và thu nhận tín hiệu: Webcam Genius Facecam 1000X thu nhận hình ảnh phía trước; module microphone MAX4466 kết hợp bộ chuyển đổi tương tự - số ADS1115 để thu âm thanh và xác định hướng âm.
  • Nguồn cấp: Bộ nguồn pin tích hợp module ổn áp và quản lý sạc Raspberry Pi UPS V3P.
  • Khối hiển thị: Màn hình đồ họa đặt tại vị trí khuôn mặt robot để xuất biểu cảm tương tác.

Thuật toán PID được áp dụng cho từng kênh động cơ nhằm đảm bảo đáp ứng tốc độ quay bám sát giá trị đặt từ phương trình động học, triệt tiêu sai lệch vận tốc giữa hai bánh khi robot di chuyển thẳng ($V \neq 0, \omega = 0$) hoặc quay vòng theo góc lệch $\theta$.

Hệ thống thị giác máy tính và tương tác giọng nói

Do tài nguyên tính toán trên bo mạch nhúng bị giới hạn, hệ thống được thiết lập theo kiến trúc Client - Server qua giao thức mạng Socket:

  • Phân hệ Client (Robot): Đọc luồng video từ Webcam Genius Facecam 1000X, nén khung hình và gửi qua Socket lên máy chủ; đồng thời nhận lại các tham số điều khiển (vận tốc dài $v$, góc lệch $\theta$) để cấp vào thuật toán điều khiển chuyển động.
  • Phân hệ Server (Máy chủ AI):
    • Sử dụng mô hình YOLOv8 để xử lý ảnh, trích xuất bounding box của người dùng và các vật cản xung quanh.
    • Tính toán tọa độ tâm đối tượng, xác định khoảng cách an toàn và góc lệch $\theta$ so với trục quang học của camera. Nếu góc lệch vượt ngưỡng, thuật toán tính toán tốc độ điều khiển vi sai để robot tự động xoay và di chuyển bám theo người.
    • Thu nhận dữ liệu giọng nói, ứng dụng mạng Whisper-OpenAI để chuyển âm thanh thành chuỗi văn bản tiếng Việt.
    • Sử dụng mạng Sentence-Transformers để so khớp vector ngữ nghĩa giữa chuỗi văn bản nhận được với tập lệnh điều khiển cơ sở, từ đó gửi lệnh kích hoạt hành động tương ứng về robot.

Nội dung chính theo từng chương

Báo cáo tốt nghiệp được cấu trúc thành 7 chương với các nội dung chi tiết:

Chương 1: Tổng quan

Trình bày tổng quan bối cảnh phát triển của thị trường robot thú cưng và robot chăm sóc sức khỏe trên thế giới và tại Việt Nam. Nêu bật tính cấp thiết của đề tài trong việc giải quyết vấn đề cô đơn, trầm cảm ở người cao tuổi và người sống độc thân. Khảo sát một số mẫu robot tiêu biểu (Joy for All, Aibo, EMO Pet). Xác định mục tiêu, nhiệm vụ nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu (robot thú cưng mô phỏng theo dạng Loona Robot) và giới hạn phạm vi đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Trình bày các kiến thức nền tảng phục vụ nghiên cứu: cấu tạo chung của robot thú cưng; các thành phần truyền động (động cơ servo, DC, encoder, bánh xe omni); các thuật toán điều khiển kinh điển và hiện đại (PID Control, điều khiển theo quỹ đạo Trajectory, thuật toán né vật cản Vector Field Histogram - VFH, thuật toán định vị và lập bản đồ đồng thời SLAM, học máy trong tương tác). Giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lịch sử phát triển của dòng mô hình YOLO từ phiên bản YOLOv1 đến YOLOv8 của Ultralytics.

Chương 3: Tính toán và thiết kế hệ thống cơ khí

Xác định nguyên lý hoạt động và các yêu cầu kỹ thuật của robot (kích thước $218 \times 236 \times 201\text{ mm}$, khối lượng $2 - 2,5\text{ kg}$, tốc độ $0,4\text{ m/s}$). Phân tích, so sánh ưu nhược điểm của các cơ cấu di chuyển (4 bánh vi sai so với 2 bánh vi sai) và các loại bộ truyền động (xích, đai thang, đai dẹt, truyền động trực tiếp). Tiến hành tính toán chọn công suất, tốc độ quay động cơ ($n = 117,535\text{ rpm}$) và các lực tác dụng ($N_1 = 8,1667\text{ N}$). Trình bày quá trình phát triển 3 phương án thiết kế khung vỏ 3D, tính toán động học thuận và chạy mô phỏng kiểm bền FEA với tải trọng $15\text{ N}$ trên phần thân và gá chân robot.

Chương 4: Xây dựng hệ thống mạch điện và bộ điều khiển cho robot

Trình bày cấu trúc hệ thống phần cứng điện - điện tử của robot, bao gồm: động cơ DC servo kèm encoder, mạch điều khiển trung tâm Raspberry Pi 4, module nguồn Raspberry Pi UPS V3P, Webcam Genius Facecam 1000X. Giới thiệu hình ảnh thực tế lắp ráp mạch điện và lưu đồ giải thuật toàn hệ thống. Thiết lập phương trình điều khiển động học cho hai bánh xe và thuật toán vòng lặp kín PID nhằm kiểm soát đáp ứng vận tốc hai bánh ổn định khi chuyển động thẳng và quay hướng.

Chương 5: Tương tác giữa robot và con người

Tập trung vào phân hệ trí tuệ nhân tạo và xử lý đa phương tiện. Trình bày mô hình truyền nhận dữ liệu giữa Raspberry Pi và Server qua Socket. Ứng dụng mô hình YOLOv8 để nhận diện người, tính toán khoảng cách và góc lệch $\theta$ phục vụ chức năng tự động bám theo đối tượng và tránh vật cản. Trình bày sơ đồ kết nối microphone MAX4466 với ADS1115 để định hướng nguồn âm thanh. Ứng dụng mô hình Whisper-OpenAI để nhận dạng tiếng nói và mô hình Sentence-Transformers để phân tích độ tương đồng ngữ nghĩa, chuyển câu nói của người dùng thành lệnh vận hành robot.

Chương 6: Kết quả - Đánh giá hệ thống

Tổng kết các hạng mục công việc đã hoàn thành trong đồ án: hoàn thiện mô hình thực tế bằng nhựa in 3D; lắp đặt hoàn chỉnh mạch điều khiển và cảm biến; tích hợp thành công thuật toán PID cho động cơ; vận hành ổn định luồng truyền dữ liệu Socket với Server; thực hiện được tính năng nhận diện người, bám theo mục tiêu và phản hồi một số câu lệnh giọng nói cơ bản kèm hiển thị cảm xúc.

Chương 7: Kết luận và hướng phát triển

Đánh giá tổng quát mức độ hoàn thành nhiệm vụ theo mục tiêu đề ra. Thẳng thắn nêu rõ các hạn chế kỹ thuật hiện tại của đề tài và đề xuất các giải pháp nâng cấp, mở rộng tính năng trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính của đề tài

  • Chế tạo thành công mô hình phần cứng robot thú cưng hoàn chỉnh với kích thước thực tế $218 \times 236 \times 201\text{ mm}$, trọng lượng khoảng $2,0 - 2,5\text{ kg}$, sử dụng vật liệu nhựa in 3D có độ cứng vững và tính thẩm mỹ đạt yêu cầu thiết kế.
  • Tính toán và thiết lập thành công hệ truyền động trực tiếp 4 bánh (2 bánh sau chủ động vi sai, 2 bánh trước tự lựa) với đường kính bánh xe $65\text{ mm}$, đạt tốc độ vận hành tối đa $0,4\text{ m/s}$ tại tốc độ động cơ $117,535\text{ rpm}$.
  • Ứng dụng thành công thuật toán điều khiển PID trên bo mạch Raspberry Pi 4 để điều khiển vận tốc hai bánh theo mô hình động học, đảm bảo robot di chuyển êm, phản hồi ổn định.
  • Triển khai kiến trúc Client - Server qua Socket cho phép phân tải xử lý thuật toán AI: ứng dụng YOLOv8 để phát hiện và bám đuổi người dùng trong khung hình thời gian thực; kết hợp Whisper-OpenAI và Sentence-Transformers để phân tích khẩu lệnh tiếng Việt và điều khiển chuyển động của robot.

Giải pháp và cải tiến kỹ thuật được đề xuất

  • Đề xuất phương án thiết kế khung thân phiên bản thứ 3 giúp khắc phục triệt để mâu thuẫn giữa yêu cầu thẩm mỹ hình học và không gian bố trí linh kiện điện tử bên trong.
  • Lựa chọn giải pháp truyền động trực tiếp thay thế cho các bộ truyền xích/đai truyền thống nhằm giảm bớt chi tiết cơ khí, giảm tiếng ồn và tiết kiệm tối đa không gian bệ máy.
  • Áp dụng cơ chế xử lý AI trên máy chủ từ xa thông qua kết nối Socket nhằm giải quyết bài toán hạn chế tài nguyên phần cứng của máy tính nhúng Raspberry Pi khi chạy các mô hình học sâu phức tạp.

Đóng góp về mặt học thuật và kỹ thuật

  • Tự chủ xây dựng quy trình thiết kế hoàn chỉnh một hệ thống robot di động tương tác từ khâu mô hình hóa 3D, mô phỏng cơ học phần tử hữu hạn, gia công in 3D đến thiết kế mạch điều khiển nhúng.
  • Cung cấp mô hình tích hợp đồng bộ giữa thị giác máy tính (YOLOv8), xử lý âm thanh (Whisper) và phân tích ngữ nghĩa (Sentence-Transformers) trên một nền tảng robot thú cưng thực tế.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Theo đánh giá của nhóm tác giả trong văn bản, đề tài còn tồn tại một số điểm hạn chế kỹ thuật:

  • Khả năng di chuyển của robot chủ yếu tối ưu trên bề mặt sàn phẳng trong nhà, chưa thể thích nghi tốt với các địa hình gồ ghề hoặc bề mặt trơn trượt phức tạp.
  • Hệ thống xử lý AI vẫn phải phụ thuộc vào đường truyền mạng không dây và máy chủ ngoài (qua Socket), do đó độ trễ phản hồi có thể bị ảnh hưởng khi chất lượng kết nối không ổn định.
  • Khả năng xử lý ngôn ngữ và nhận diện khẩu lệnh hiện mới đáp ứng các câu lệnh cơ bản, chưa có khả năng hội thoại tự nhiên kéo dài hoặc ghi nhớ ngữ cảnh giao tiếp phức tạp.

Các hướng phát triển tiếp theo được đề xuất bao gồm:

  • Thiết kế trạm sạc tự động (Auto-docking station) để robot có thể tự động tìm về nạp năng lượng khi mức pin thấp.
  • Tối ưu hóa và lượng tử hóa các mô hình AI (như YOLOv8 nano, Whisper dạng nén) để có thể chạy trực tiếp trên các vi xử lý AI cục bộ (Edge AI), giảm sự phụ thuộc vào máy chủ ngoài.
  • Nâng cấp hệ thống cảm biến (bổ sung LiDAR hoặc camera chiều sâu Depth-camera) để hoàn thiện thuật toán SLAM, nâng cao khả năng tự xây dựng bản đồ và tránh vật cản chính xác hơn.
  • Mở rộng tập biểu cảm trên màn hình và phát triển các kịch bản tương tác cảm xúc phong phú hơn cho người sử dụng.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, giảng viên và kỹ sư thuộc các chuyên ngành:

  • Ngành Cơ khí Chế tạo máy và Cơ điện tử: Cung cấp tài liệu tham khảo thực tế về quy trình thiết kế sản phẩm in 3D, phương pháp tính toán chọn động cơ cho xe tự hành cỡ nhỏ và kỹ thuật mô phỏng kiểm nghiệm bền tĩnh (FEA) trên phần mềm CAD/CAE.
  • Ngành Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa: Cung cấp phương pháp thiết lập mô hình động học vi sai hai bánh và thuật toán điều chỉnh vận tốc PID vòng kín trên phần cứng vi điều khiển/máy tính nhúng.
  • Ngành Công nghệ Thông tin và Trí tuệ Nhân tạo: Cung cấp kiến trúc triển khai kết nối Client - Server qua Socket để ứng dụng mô hình YOLOv8, Whisper-OpenAI và Sentence-Transformers vào các bài toán điều khiển cơ cấu chấp hành thời gian thực.

Câu hỏi thường gặp

1. Robot sử dụng cơ cấu truyền động và cấu hình bánh xe như thế nào?
Robot sử dụng hệ thống truyền động trực tiếp (động cơ DC servo gắn cùng trục bánh xe với tỉ số truyền $1:1$) kết hợp cấu hình 4 bánh: 2 bánh sau là bánh chủ động điều khiển theo nguyên lý vi sai và 2 bánh trước là bánh cân bằng/dẫn hướng.

2. Các thông số động học và kích thước chính của robot là bao nhiêu?
Robot có kích thước tổng thể $218 \times 236 \times 201\text{ mm}$, khối lượng khoảng $2,0 - 2,5\text{ kg}$, đường kính bánh xe $65\text{ mm}$, tốc độ di chuyển tối đa đạt $0,4\text{ m/s}$ tương ứng với tốc độ quay động cơ là $117,535\text{ rpm}$.

3. Khung thân robot được chế tạo bằng vật liệu gì và đã qua kiểm nghiệm tải trọng ra sao?
Khung thân và các chi tiết gá chân được gia công bằng công nghệ in 3D từ vật liệu nhựa. Kết cấu đã được mô phỏng kiểm nghiệm độ bền tĩnh (FEA) dưới lực tác dụng $15\text{ N}$, cho kết quả chuyển vị và biến dạng nằm trong giới hạn an toàn.

4. Robot thực hiện việc nhận diện bám theo người và nhận lệnh giọng nói bằng các mô hình AI nào?
Robot sử dụng Webcam Genius Facecam 1000X gửi dữ liệu về máy chủ để mô hình YOLOv8 nhận diện người và tính toán góc lệch $\theta$ nhằm điều khiển robot bám theo. Về giọng nói, hệ thống sử dụng module microphone MAX4466 + ADS1115 thu âm, dùng mạng Whisper-OpenAI để chuyển âm thanh thành văn bản và dùng Sentence-Transformers để so sánh độ tương đồng ngữ nghĩa của câu lệnh.

5. Vì sao nhóm tác giả sử dụng kiến trúc truyền thông Socket Client - Server?
Do năng lực xử lý phần cứng của máy tính nhúng Raspberry Pi 4 bị giới hạn, không đủ tài nguyên để chạy đồng thời các mô hình học sâu nặng như YOLOv8 và Whisper ở tốc độ thời gian thực, nên nhóm chuyển các tác vụ thị giác và xử lý ngôn ngữ sang máy chủ xử lý riêng rồi truyền lệnh điều khiển về robot qua Socket.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế và chế tạo robot thú cưng" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã hoàn thành toàn diện việc nghiên cứu, tính toán, thiết kế và chế tạo một mô hình robot di động nhỏ gọn phục vụ mục đích tương tác và đồng hành. Đề tài kết hợp thành công giữa kết cấu cơ khí in 3D dẫn động trực tiếp, giải thuật điều khiển động học PID và hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại (YOLOv8, Whisper-OpenAI, Sentence-Transformers). Kết quả thực nghiệm đã chứng minh tính khả thi của mô hình trong việc bám theo người dùng và phản hồi khẩu lệnh tiếng Việt, tạo tiền đề vững chắc cho việc tiếp tục nâng cấp các tính năng tự động sạc và xử lý tại biên trong tương lai.