Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh giao thông đô thị đối mặt với tình trạng gia tăng mật độ phương tiện gây ùn tắc và ô nhiễm môi trường do khí thải động cơ đốt trong, nhu cầu phát triển các phương tiện di chuyển cá nhân gọn nhẹ, sử dụng năng lượng điện sạch trở nên cấp thiết. Bên cạnh các loại xe hai bánh truyền thống (bánh trước - bánh sau) hay xe ba, bốn bánh vốn cồng kềnh và khó xoay trở trong không gian hẹp, mô hình xe hai bánh đồng trục tự cân bằng nổi lên như một giải pháp cơ động cao, có diện tích chiếm dụng mặt đường tương đương một người đi bộ.

Về mặt công nghệ, sự xuất hiện của dòng xe thương mại Segway trên thế giới đã chứng minh tính khả thi của nguyên lý con lắc ngược ứng dụng trên phương tiện chở người. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất của các sản phẩm thương mại này là giá thành rất cao (khoảng 5.000 USD/xe), trong đó chi phí chủ yếu đến từ các cụm cảm biến đo góc và vận tốc góc tích hợp chuyên dụng với độ chính xác cao (khoảng 900 USD/bộ). Đề tài luận văn tốt nghiệp kỹ sư chất lượng cao của tác giả Mai Tuấn Đạt (Khoa Cơ khí, Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh) đặt ra bài toán tiếp cận: kết hợp các cảm biến MEMS rời rạc có giá thành thấp (từ 4 đến 40 USD/cảm biến) cùng giải thuật xử lý tín hiệu và lọc tối ưu để chế tạo một mô hình xe hai bánh tự cân bằng có khả năng chở người, di chuyển trên địa hình phẳng. Ngoài ra, nghiên cứu này còn đóng vai trò làm cầu nối thực nghiệm, tích lũy kinh nghiệm tính toán động lực học và điều khiển cho các dạng robot hai chân (biped robot) và robot dạng người (humanoid robot) trong tương lai.

Nhiệm vụ nghiên cứu được xác định thực hiện trong khuôn khổ 16 tuần, bao gồm 10 mục tiêu cụ thể:

  1. Tìm hiểu các loại xe scooter và nguyên lý cân bằng cơ bản.
  2. Tính toán các tham số động lực học, xây dựng mô hình không gian trạng thái (state-space).
  3. Xây dựng mô hình mô phỏng trên phần mềm MSC VisualNastran và MATLAB 7 - Simulink.
  4. Thiết kế bản vẽ cơ khí và chế tạo mô hình thực tế có tải trọng chở được một người trưởng thành.
  5. Thiết kế mạch điều khiển trung tâm làm nhiệm vụ tính toán, xử lý tín hiệu đo và xuất lệnh điều khiển.
  6. Thiết kế phần cứng mạch điện tử tích hợp các cảm biến đo góc và vận tốc góc.
  7. Thiết kế mạch công suất và mạch lái MOSFET (MOSFET driver) cho hai động cơ DC, đáp ứng tần số đóng cắt từ 7 kHz đến 15 kHz.
  8. Xây dựng giải thuật xử lý, bù trừ và kết hợp tín hiệu cảm biến trên vi điều khiển.
  9. Xây dựng thuật toán điều khiển ổn định cân bằng động cơ và chống quá tải cho hệ thống bánh xe.
  10. Lập trình và tích hợp toàn bộ hệ thống điều khiển trên phần cứng thực tế.

Đối tượng nghiên cứu là hệ thống xe hai bánh tự cân bằng đồng trục chở người. Phạm vi nghiên cứu giới hạn ở điều kiện chuyển động trên địa hình phẳng, góc nghiêng hoạt động của thân xe dao động quanh vị trí thẳng đứng trong khoảng $\pm 10^\circ$. Thời gian thực hiện đề tài diễn ra từ tháng 3 đến tháng 7 năm 2005.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đề tài được xây dựng dựa trên nguyên lý con lắc ngược (inverted pendulum), áp dụng các định luật cơ học cổ điển Newton và cơ học vật rắn. Phương pháp phân tích lực và mô-men của Newton được lựa chọn thay vì phương pháp Lagrange do tính trực quan, hệ phương trình dẫn xuất thuận tiện cho việc kiểm chứng và tuyến tính hóa quanh điểm cân bằng thẳng đứng ($\theta = 0^\circ$).

Hệ thống cơ cấu chuyển động bao gồm thân xe mang tải trọng người lái và cụm hai bánh xe chủ động được dẫn động độc lập bởi hai động cơ điện một chiều (DC). Mô hình toán học động lực học phi tuyến được thiết lập và tuyến tính hóa để chuyển đổi về dạng hệ phương trình không gian trạng thái:

$$\dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t)$$ $$y(t) = Cx(t) + Du(t)$$

Trong đó, véc-tơ trạng thái của hệ thống gồm 4 biến: $x(t) = [\theta(t), x(t), \dot{\theta}(t), \dot{x}(t)]^T$ tương ứng với góc nghiêng thân xe, vị trí dịch chuyển, vận tốc góc nghiêng và vận tốc dài của xe.

Về phương pháp điều khiển, tác giả áp dụng lý thuyết điều khiển hiện đại:

  • Đánh giá tính điều khiển được (controllability) của hệ thống thông qua ma trận kiểm tra khả năng điều khiển $P = [B \quad AB \quad A^2B \quad A^3B]$ và số điều kiện $\text{cond}(P)$.
  • Thiết kế bộ điều khiển hồi tiếp trạng thái đầy đủ (Full State Feedback) nhằm gán điểm cực cho vòng kín theo công thức Ackermann (Ackermann's formula) thông qua công cụ hỗ trợ trên MATLAB.

Về kỹ thuật xử lý tín hiệu cảm biến:

  • Tác giả phân tích và so sánh các giải pháp lọc tín hiệu: bộ lọc thụ động (Butterworth, Bessel, Chebyshev, Elliptic), bộ lọc bổ phụ thông tần (Complementary Filter) và bộ lọc thích nghi Kalman gián đoạn (Discrete Kalman Filter).
  • Bộ lọc Kalman 2 trạng thái (ước lượng góc nghiêng $\theta$ và độ lệch trôi tĩnh gyro_bias) được xây dựng trên miền thời gian rời rạc với hai phương trình dự báo (cập nhật thời gian) và ba phương trình hiệu chỉnh (cập nhật giá trị đo).

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa mô phỏng số và thực nghiệm kỹ thuật:

  • Sử dụng MATLAB/Simulink kết hợp với VisualNastran Desktop 4D để mô phỏng tương tác động lực học đa vật thể và kiểm chứng giải thuật điều khiển trước khi thi công.
  • Thiết kế, gia công cơ khí kết cấu khung xe và tự thiết kế, lắp ráp các mạch điện tử, mạch công suất, mạch cảm biến.
  • Thu thập dữ liệu thực nghiệm thông qua các cảm biến gắn trực tiếp trên xe và lập trình điều khiển nhúng trên vi điều khiển.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống xe hai bánh tự cân bằng được thiết kế và chế tạo bao gồm ba phân hệ chính: cơ khí kết cấu, phần cứng điện tử - công suất và phần mềm điều khiển nhúng.

Phân hệ Thành phần / Công nghệ Thông số kỹ thuật / Đặc tính triển khai
Kết cấu cơ khí Khung gầm và sàn đứng Vật liệu nhôm chịu lực, bố trí khoang ắc quy bên dưới sàn để hạ thấp trọng tâm
Bánh xe và động cơ 2 bánh xe đạp điện đường kính $400\text{ mm}$ ($R = 0{,}2\text{ m}$), tích hợp động cơ DC đồng trục
Phần cứng điện tử Bộ xử lý trung tâm Vi điều khiển Microchip PIC 18F452 (tốc độ xử lý đạt 10 MIPS)
Cảm biến đo vận tốc góc Con quay hồi chuyển áp điện Murata ENC-03
Cảm biến đo góc nghiêng Gia tốc kế ADXL202 (đo thành phần gia tốc trọng trường)
Cảm biến vị trí / tốc độ Cảm biến quang encoder gia tăng (incremental optical encoder) gắn trên trục bánh
Cảm biến dòng hồi tiếp Điện trở Shunt đo dòng động cơ phục vụ bảo vệ quá dòng
Mạch công suất Cầu H MOSFET công suất điều khiển đóng cắt PWM ở tần số $7 - 15\text{ kHz}$
Giao tiếp và hiển thị Bảng mạch hiển thị trạng thái hoạt động và điện áp nguồn
Phần mềm điều khiển Trình biên dịch Microchip C18 C Compiler
Giải thuật lọc Bộ lọc Kalman 2 trạng thái tối ưu hóa phép tính ma trận dấu chấm động
Cấu trúc chương trình Chương trình chính lặp tuần hoàn, ngắt định thời cố định ($dt$) cập nhật trạng thái

Quy trình hoạt động phần mềm nhúng trên PIC 18F452 được phân chia thành các hàm chức năng:

  1. State_update(): Định kỳ kích hoạt theo chu kỳ lấy mẫu $dt$, đọc tín hiệu từ con quay hồi chuyển Murata ENC-03, trừ đi giá trị trôi gyro_bias đã ước lượng, tính toán cập nhật góc nghiêng priori và ma trận hiệp phương sai sai số $P$.
  2. Kalman_update(): Đọc giá trị đo góc từ gia tốc kế ADXL202, tính toán sai số cách tân (innovation residual), tính ma trận độ lợi Kalman $K$, hiệu chỉnh giá trị góc nghiêng posteriori và cập nhật lại gyro_bias.
  3. Cập nhật vị trí và vận tốc xe từ xung đếm encoder.
  4. Tính toán tín hiệu điều khiển theo luật hồi tiếp trạng thái $u(t) = -Kx(t)$ và xuất tín hiệu PWM điều khiển mạch công suất MOSFET lái hai động cơ DC.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 giới thiệu tổng quan về khái niệm xe hai bánh tự cân bằng đồng trục, phân tích nguyên lý giữ thăng bằng dựa trên việc điều khiển bề mặt chân đế luôn nằm ngay dưới trọng tâm hệ thống. Tác giả chỉ ra các ưu điểm (không phát thải ô nhiễm, kích thước nhỏ gọn, dễ điều khiển, linh hoạt trong không gian hẹp) và nhược điểm (gây mỏi cho người điều khiển khi đứng lâu, không thể di chuyển đường dài gồ ghề, không chở được hai người, giới hạn chiều cao vượt bậc thang dưới $1/2$ bán kính bánh xe). Chương này cũng khảo sát chi tiết các công trình nghiên cứu và sản phẩm thực tế trên thế giới tính đến năm 2005, bao gồm các mô hình robot (nBot, Balance bot I, Bbot, JOE, Equibot, BaliBot, Bender, robot Rolling của Toyota) và các dòng xe scooter chở người (Segway, mô hình của Trevor Blackwell, HTV của sinh viên Đại học Camosun, Spider của Francisco Lobo).

Chương 2: Nhiệm vụ luận văn

Chương 2 xác định mục tiêu tổng quát của đề tài là xây dựng một phương tiện hai bánh tự cân bằng di chuyển trên địa hình phẳng chở được người, ứng dụng lý thuyết con lắc ngược. Tác giả cụ thể hóa thành 10 nhiệm vụ kỹ thuật cần giải quyết trong thời gian 16 tuần, đồng thời vạch ra phương pháp nghiên cứu theo hai hướng song song: tiếp cận mô hình lý thuyết (tính toán động lực học, mô phỏng trên MATLAB/Simulink và MSC VisualNastran) và tiếp cận mô hình thực nghiệm (chế tạo khung cơ khí, mạch công suất, mạch cảm biến, mạch vi điều khiển và lập trình điều khiển).

Chương 3: Lý thuyết tiếp cận

Chương 3 trình bày chi tiết các cơ sở toán học và lý thuyết điều khiển. Tác giả thiết lập hệ phương trình vi phân chuyển động từ mô hình con lắc ngược cơ bản đến mô hình xe hai bánh tự cân bằng mang tải bằng phương pháp Newton. Hệ phương trình được tuyến tính hóa quanh điểm cân bằng để suy ra mô hình không gian trạng thái. Tác giả áp dụng phương pháp gán cực hồi tiếp trạng thái bằng công thức Ackermann, kiểm tra tính điều khiển được của mô hình trên MATLAB. Trong phần xử lý tín hiệu, chương này so sánh bản chất toán học của bộ lọc bổ phụ và bộ lọc Kalman gián đoạn, từ đó dẫn xuất chi tiết các bước tính toán ma trận vi phân của giải thuật lọc Kalman 2 trạng thái để lập trình trên vi điều khiển PIC 18F452 bằng ngôn ngữ C.

Chương 4: Tính toán mô phỏng

Chương 4 thiết lập các thông số vật lý thực tế của mô hình: khối lượng bánh xe $m_{\text{bánh}} = 7\text{ kg}$, khối lượng thân xe và người $M_{\text{thân}} = 60\text{ kg}$, bán kính bánh xe $R = 0{,}2\text{ m}$, khoảng cách trọng tâm $L = 1\text{ m}$, gia tốc trọng trường $g = 9{,}8\text{ m/s}^2$. Dựa trên các thông số này, tác giả xây dựng sơ đồ khối mô phỏng trong MATLAB/Simulink và mô hình hình học 3D trong phần mềm MSC VisualNastran Desktop 4D. Kết quả mô phỏng đồ thị đáp ứng góc nghiêng, vị trí và vận tốc xe chứng minh tính ổn định của giải thuật điều khiển khi hệ thống chịu tác động của điều kiện ban đầu lệch góc và các xung lực nhiễu bên ngoài.

Chương 5: Thực hiện

Chương 5 mô tả toàn bộ quá trình chế tạo phần cứng và xây dựng phần mềm thực tế. Nội dung bao gồm việc thiết kế kết cấu cơ khí, kiểm tra độ bền khung sàn nhôm; thiết kế nguyên lý và chế tạo mạch in cho khối vi điều khiển trung tâm PIC 18F452, khối công suất cầu H MOSFET điều khiển động cơ DC dòng lớn ở tần số $7 - 15\text{ kHz}$; kết nối cảm biến con quay hồi chuyển Murata ENC-03, gia tốc kế ADXL202, cảm biến quang encoder và mạch đo dòng shunt. Tác giả trình bày lưu đồ giải thuật chương trình chính, chương trình ngắt thời gian thực và việc tối ưu hóa code C phục vụ tính toán ma trận điểm trôi trên vi điều khiển 8-bit.

Chương 6: Cách vận hành

Chương 6 hướng dẫn quy trình vận hành và sử dụng xe trong thực tế. Tác giả nêu rõ các bước khởi động hệ thống, kiểm tra trạng thái cảm biến trên bảng hiển thị, phương pháp bước lên sàn xe để đạt trạng thái cân bằng ban đầu, cách nghiêng người về phía trước để di chuyển tới, nghiêng về phía sau để lùi/giảm tốc độ và thao tác tay lái để thực hiện rẽ hướng hoặc quay vòng tại chỗ.

Chương 7: Kết luận

Chương 7 tổng kết toàn bộ các kết quả đạt được sau 16 tuần thực hiện đề tài, chỉ ra các mục tiêu đã hoàn thành (tính toán lý thuyết, mô phỏng thành công, thi công hoàn chỉnh phần cứng và giải thuật lọc Kalman). Đồng thời, tác giả cũng nêu rõ các mặt hạn chế còn tồn tại và đề xuất các hướng phát triển tiếp theo của đề tài.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kỹ thuật và số liệu thực nghiệm

  • Mô hình hóa động lực học và kiểm tra hệ thống: Với bộ thông số thực tế ($m_{\text{bánh}} = 7\text{ kg}$, $M_{\text{thân}} = 60\text{ kg}$, $R = 0{,}2\text{ m}$, $L = 1\text{ m}$, $g = 9{,}8\text{ m/s}^2$), ma trận kiểm tra tính điều khiển được $P$ có định thức $\det(P) = 0{,}1701 \neq 0$ và số điều kiện $\text{cond}(P) = 80{,}251$, xác nhận hệ thống có khả năng điều khiển rất cao.
  • Tính toán bộ điều khiển hồi tiếp: Bộ điều khiển gán cực Ackermann tính toán qua MATLAB với véc-tơ cực mong muốn đã xác định được ma trận độ lợi hồi tiếp trạng thái $K$ (với giá trị thành phần độ lợi góc $K_1 = -87{,}3\dots$), triệt tiêu tính bất ổn định của hệ thống có cặp cực hở tại $s = 0$.
  • Xử lý tín hiệu cảm biến: Triển khai thành công bộ lọc Kalman 2 trạng thái rời rạc trên vi điều khiển PIC 18F452, thực hiện lấy mẫu và xử lý kết hợp tín hiệu từ gyro Murata ENC-03 và gia tốc kế ADXL202, loại bỏ trôi phân cực (gyro_bias) và triệt tiêu nhiễu tần số cao của gia tốc kế, cung cấp tín hiệu góc nghiêng tức thời chính xác.
  • Thi công phần cứng: Chế tạo thành công khung xe chịu tải trọng một người trưởng thành; tích hợp 2 động cơ DC trong bánh xe đường kính $400\text{ mm}$; hoàn thiện mạch cầu H MOSFET đóng cắt ổn định trong dải tần $7 - 15\text{ kHz}$; xây dựng mạch nguồn sử dụng bình điện đặt dưới đáy khung nhôm.

Đóng góp thực tiễn và học thuật

  • Đề xuất và hiện thực hóa giải pháp sử dụng cụm cảm biến MEMS giá thành thấp (từ 4 đến 40 USD) kết hợp bộ lọc Kalman trên vi điều khiển 8-bit thay thế cho các cụm cảm biến chuyên dụng đắt tiền (khoảng 900 USD) của các hệ thống thương mại như Segway.
  • Cung cấp tài liệu hoàn chỉnh từ mô hình hóa giải tích, mô phỏng đa vật thể (MATLAB/Simulink và VisualNastran) đến bản vẽ thi công và code nhúng C, đóng vai trò nền tảng thực nghiệm cho các nghiên cứu tiếp theo về robot tự hành hai bánh và robot dạng người tại Việt Nam.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận trong tài liệu

  • Về điều khiển và chuyển động: Mô hình toán học dựa trên phép tuyến tính hóa quanh điểm cân bằng, chỉ duy trì ổn định tốt trong phạm vi góc lệch hẹp ($\pm 10^\circ$). Xe chỉ vận hành tốt trên bề mặt địa hình phẳng, không có khả năng vượt bậc thang có độ cao lớn hơn $1/2$ bán kính bánh xe ($> 100\text{ mm}$).
  • Về trải nghiệm người dùng: Người lái phải đứng liên tục ở tư thế thẳng đứng trên bề mặt sàn rung (do động cơ gây ra), dễ dẫn đến mỏi chân; người điều khiển phải tập trung giữ thăng bằng nên không thể thực hiện các thao tác khác (như nghe điện thoại hoặc uống nước).
  • Về tải trọng và công năng: Xe chỉ phục vụ duy nhất cho một người điều khiển, tốc độ di chuyển thấp, chưa phù hợp cho việc đi đường trường hoặc lên xuống vỉa hè có gờ cao.

Hướng phát triển

  • Nghiên cứu và áp dụng các giải pháp điều khiển phi tuyến hoặc điều khiển mờ (Fuzzy Logic) để mở rộng biên độ góc ổn định và thích nghi với các bề mặt địa hình phức tạp, gồ ghề.
  • Thiết kế cơ cấu cơ khí giảm chấn cho sàn đứng nhằm giảm độ rung từ động cơ truyền lên chân người điều khiển.
  • Ứng dụng khung gầm hai bánh tự cân bằng làm platform di động tự hành cho robot phục vụ, robot mang vác hàng hóa trong nhà xưởng hoặc robot tuần tra tích hợp camera giám sát.

Giá trị tham khảo

Luận văn là tài liệu tham khảo chuyên ngành cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các ngành Kỹ thuật Cơ điện tử, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Robot và Cơ kỹ thuật.

Các nội dung có giá trị tham khảo cao bao gồm:

  • Phương pháp mô hình hóa động lực học: Toàn bộ quy trình thiết lập phương trình vi phân chuyển động của hệ xe hai bánh đồng trục bằng phương pháp Newton và chuyển đổi sang không gian trạng thái.
  • Kỹ thuật lập trình bộ lọc Kalman nhúng: Hướng dẫn chi tiết cách tối ưu hóa các phép toán ma trận trong thuật toán Kalman 2 biến trạng thái để thực thi trên dòng vi điều khiển 8-bit tài nguyên hạn chế (PIC 18F452) bằng trình biên dịch C18.
  • Thiết kế phần cứng công suất và cảm biến: Sơ đồ nguyên lý ghép nối cảm biến góc MEMS, cảm biến dòng shunt và kỹ thuật thiết kế mạch lái công suất MOSFET hoạt động ở tần số cao ($7 - 15\text{ kHz}$) điều khiển động cơ DC công suất lớn.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao tác giả chọn phương pháp Newton để tính toán động lực học thay vì phương pháp Lagrange?
Phương pháp Newton được lựa chọn vì sử dụng các định luật cơ học cổ điển quen thuộc, các phương trình dẫn xuất không quá phức tạp và cho phép tác giả dễ dàng đối chiếu, kiểm tra sai sót trong quá trình tính toán thông qua các kết quả đã được công bố rộng rãi của bài toán con lắc ngược.

2. Bộ lọc Kalman 2 trạng thái trong luận văn giải quyết vấn đề gì của cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển?
Con quay hồi chuyển (gyro Murata ENC-03) đo vận tốc góc có độ nhạy cao nhưng bị hiện tượng trôi điểm không (drift) theo thời gian, trong khi gia tốc kế (ADXL202) đo góc tĩnh tốt nhưng bị ảnh hưởng mạnh bởi rung động và gia tốc động lực học (nhiễu tần số cao). Bộ lọc Kalman ước lượng đồng thời góc nghiêng thật và giá trị trôi (gyro_bias), tự động cập nhật và hiệu chỉnh sai số để tạo ra tín hiệu góc nghiêng ổn định, chính xác mà không bị lệch pha.

3. Khả năng điều khiển được (controllability) của mô hình được kiểm chứng như thế nào trên MATLAB?
Tác giả sử dụng lệnh ctrb trong MATLAB để lập ma trận kiểm tra $P = [B \quad AB \quad A^2B \quad A^3B]$. Với các thông số vật lý thực của xe, định thức của ma trận tính được là $\det(P) = 0{,}1701$ (khác 0) và số điều kiện cond(P) đạt giá trị $80{,}251$. Độ lớn số điều kiện nhỏ chứng minh hệ thống có tính điều khiển được rất cao.

4. Cấu hình phần cứng vi điều khiển và mạch công suất của mô hình gồm những gì?
Hệ thống sử dụng bộ vi điều khiển trung tâm Microchip PIC 18F452 có tốc độ xử lý lên đến 10 MIPS, kết hợp với mạch khuếch đại công suất cầu H sử dụng các MOSFET công suất mắc bổ phụ, hoạt động đóng cắt điều chế độ rộng xung (PWM) ở tần số từ 7 kHz đến 15 kHz để điều khiển hai động cơ DC tích hợp trên bánh xe đạp điện đường kính $400\text{ mm}$.

Kết luận

Luận văn tốt nghiệp của tác giả Mai Tuấn Đạt đã hoàn thành trọn vẹn mục tiêu nghiên cứu, thiết kế và chế tạo thực nghiệm mô hình xe hai bánh tự cân bằng chở người trên địa hình phẳng trong thời gian 16 tuần. Bằng việc kết hợp cơ sở lý thuyết con lắc ngược, giải thuật điều khiển hồi tiếp trạng thái hiện đại và bộ lọc Kalman 2 trạng thái tối ưu trên vi điều khiển PIC 18F452, tác giả đã chứng minh tính khả thi của việc chế tạo phương tiện cân bằng động sử dụng cụm cảm biến MEMS giá thành thấp. Công trình đóng vai trò là một tài liệu kỹ thuật có giá trị thực nghiệm cao, tạo tiền đề cho các hướng nghiên cứu chuyên sâu về robot di động và robot dạng người tại Việt Nam.