“Robot có thể dùng trong các cuộc họp với chức năng điểm danh, dẫn đường cho khách đến đúng vị trí chỗ ngồi hoàn toàn tự động”, Lương Thế Dương, sinh viên năm cuối Khoa điện - điện tử, Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM nói về hướng ứng dụng sản phẩm robot phục vụ do nhóm nghiên cứu. Robot hiện có ba chức năng cơ bản gồm dẫn đường, điểm danh và tra cứu.
Với chức năng dẫn đường, robot sử dụng cảm biến Lidar quét 360 độ toàn bộ khu vực. Cảm biến này có phạm vi quét tối đa 8 m, hiển thị tọa độ và vị trí các vật thể trên màn hình.
Theo nhóm, điểm đặc biệt của cảm biến Lidar là có thể nhận biết toàn bộ vật thể cả vật thể tĩnh và động. Dựa trên dữ liệu bản đồ, người dùng sẽ cài đặt các vị trí robot cần tới.
Cụ thể người đi họp muốn robot dẫn tới phòng số 1. Robot sẽ được đặt tọa độ ở vị trí phòng số 1, khi khách có nhu cầu đi tới phòng này họ sẽ đến vị trí robot đứng chờ, sau đó robot sẽ dẫn khách đi. Khi đến nơi đúng vị trí họ sẽ bấm xác nhận để robot quay về vị trí ban đầu.
Với tính năng điểm danh, khi người dùng đưa mã QR vào vị trí quét camera, ngay lập tức robot sẽ xác nhận và hiện thông tin người điểm danh trên màn hình bao gồm họ tên, số định danh, thời gian điểm danh, số phòng làm việc… Khi điểm danh, hệ thống sẽ chụp lại hình ảnh và đối chiếu với dữ liệu có trong hệ thống để xác nhận.
Chức năng điểm danh đồng thời có thể sử dụng cho chức năng dẫn đường. “Khi điểm danh xong, người dùng có nhu cầu đi đến khu vực hay phòng nào có thể được robot hỗ trợ”, Dương chia sẻ.
Với chức năng tra cứu, Thái Thanh Duy, thành viên nhóm cho biết, robot có thể hỗ trợ người dùng tìm kiếm các thông tin nội bộ của đơn vị nơi người dùng đang học tập, làm việc.
Cụ thể, robot có thể cung cấp thông tin liên lạc giảng viên. Các thông tin nội bộ được robot trích xuất từ các dữ liệu do đơn vị cung cấp. Với các thông tin phổ thông như hỏi đường, tra cứu thông tin thời tiết, giá vàng, tỷ giá… robot sẽ kết nối hệ thống chatbot của Google hoặc chatGPT để hỗ trợ thông tin. Dự kiến chức năng tra cứu nhóm sẽ thực hiện ra lệnh theo giọng nói.
“Rào cản của ra lệnh giọng nói là mô hình AI khó nhận ra với ngôn ngữ tiếng Việt vì đặc điểm ngôn ngữ này là phát âm có dấu, nên tỷ lệ trả lời sai khá cao. Nhóm đang tìm hướng tối ưu thuật toán để khắc phục nhược điểm này”, Duy cho biết.
Tầm quan trọng của cảm biến Lidar
Khung sườn robot chủ yếu làm bằng nhựa, tổng trọng lượng khoảng 30kg, sử dụng hệ thống di chuyển bằng hai động cơ gắn trên hai bánh chính và hai bánh điều hướng phụ để điều hướng và cân bằng. Do vậy robot có thể di chuyển nhiều hướng như đi thẳng, rẽ các hướng, đi lùi. Sau lưng robot có nút dừng khẩn cấp trong trường hợp hệ thống bị lỗi. Pin sạc đầy có thể dùng hơn 1,5 giờ.
Theo Lương Thế Dương, phần khó nhất trong thiết kế robot là định vị cho nó di chuyển chính xác. Để làm việc này nhóm nghiên cứu tối ưu thuật toán chụp ảnh, so sánh độ tương đồng giữa nhiều bức ảnh để cho ra tọa độ chính xác nhất giúp robot di chuyển đúng vị trí.
Về thiết kế cơ khí đòi hỏi các thành viên nhóm bố trí các bộ phận, đi đường dây điện hợp lý đảm bảo tính cân bằng khi robot di chuyển. Ngoài ra, với những vật thể động trên bản đồ, cảm biến Lidar có cơ chế phát hiện và xử lý thông qua việc ra lệnh cho hệ thống di chuyển tránh xa.
“Cảm biến Lidar càng hiện đại phạm vi quét, khả năng phản hồi, chức năng đọc vị trí tọa độ chính xác hơn”, Dương nói.
Theo TS Đặng Xuân Ba, Giám đốc Trung tâm robot thông minh, Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM mô hình robot trợ lý không chỉ dùng trong trường học mà có thể phù hợp hỗ trợ bệnh nhân ở bệnh viện, cơ quan nhà nước… phục vụ quá trình chuyển đổi số.
Với tính năng trợ lý ảo, theo TS Xuân Ba với ngôn ngữ tiếng Việt khi giao tiếp sẽ có tỷ lệ sai sót.
“Do đó nhóm cần xây dựng chức năng xác nhận, tức khi ra lệnh xong, cần có bước robot sẽ hỏi lại để hiểu đúng ý người ra lệnh giúp trả lời chính xác nhất. Trường hợp robot hỏi sai cần thực hiện lại”, TS Xuân Ba nói.
