TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
NGÀNH CNKT CƠ ĐIỆN TỬ
--

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề Tài: THIẾT KẾ, CHẾ TẠO ROBOT VẬN CHUYỂN CÂY GIỐNG

GVHD

TS. HÀ LÊ NHƯ NGỌC THÀNH

SVTT

MSVV

HUỲNH TRẦN HỌC LÃM

18146155

NGUYỄN THANH BÌNH

18146081

NGUYỄN HOÀNG LONG

18146163

Thành phố Hồ Chí Minh, 1 Tháng 2 năm 2023

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HCM
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO
NGÀNH CNKT CƠ ĐIỆN TỬ
--

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Đề Tài: THIẾT KẾ, CHẾ TẠO ROBOT VẬN CHUYỂN CÂY GIỐNG

GVHD

TS. HÀ LÊ NHƯ NGỌC THÀNH

SVTT

MSVV

HUỲNH TRẦN HỌC LÃM

18146155

NGUYỄN THANH BÌNH

18146081

NGUYỄN HOÀNG LONG

18146163

Thành phố Hồ Chí Minh, 1 Tháng 2 năm 2023

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc
*******

PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

Họ và tên sinh viên:

Huỳnh Trần Học Lãm

MSSV: 18146155

Nguyễn Thanh Bình

MSSV: 18146081

Nguyễn Hoàng Long

MSSV: 18146163

Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Cơ điện tử
Họ và tên giáo viên hướng dẫn: TS. Hà Như Lê Ngọc Thành
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:
........................................................................................................................................
........................................................................................................................................
........................................................................................................................................
2. Ưu điểm:
........................................................................................................................................
........................................................................................................................................
........................................................................................................................................
3. Khuyết điểm:
........................................................................................................................................
........................................................................................................................................
........................................................................................................................................
4. Đề nghị cho bảo vệ hay không?
...............................................................................
...

...
khoa học.
3. Ý nghĩa thực tiễn
Nhóm biết được nhiều thêm nhiều thuật toán trong lính vực Deep Learning, đặt
biệt là trong bài toán phát hiện đối tượng (Object detection) sử dụng mạng kiến truc
TensorFlow để tạo ra mô hình xử lí ảnh một cách ổn đinh hơn so với nhưng prọect
môn học, đồng thời cũng sử dụng những kiến thức đã được học từ trong trường để
hoàn thiện đề tài.
Thông qua đề tài, nhóm đã đạt được những kết quả:
-

Nắm rõ cơ sở lý thuyết về deep learning và mạng nơ-ron tích chập.

-

Hiểu được cách sử dụng module của TensorFlow để tạo ra model của nhóm

-

Hiểu được cách thu tập dữ liệu, gán nhãn và xây dựng mô hình huấn luyện.

110

-

Hiểu được ứng dụng của Raspberry Pi, chương trình ROS.

4. Hạn chế
Dù đã hoàn thiện phần mô phỏng tuy nhiên do chưa biết quản lí thời gian nên
mô hình chưa hoàn thiện toàn bộ, từ đó chưa đưa ra được kết quả hoàn chỉnh, đồng
thời do chưa tìm hiểu sâu về nhiều thuật toán nên việc xử lí vấn đề vẫn nằm ở mức
cơ bản, đồng thời đề tài này cũng chưa có độ ứng dụng thực tế tại Việt Nam nên càng
khó khăn hơn khi muốn phát triển.
5. Hướng phát triển
Nhóm sẽ tìm hiểu thêm về nhiều thuật toán về detect, traccking một cách hiệu
quả, cũng như những thuật toán về xe tự hành, mobile robot, đồng thời sẽ tham khảo
những sản phẩm có tính đột phá trên thế giới để tìm hiểu và cải tiến cho robot được
hiện đại hơn.
Kết hợp với những ý kiến đóng góp của hội đồng bảo vệ, nhóm sẽ tìm hiểu
thêm về phần né vật cản cho robot bằng những cách sau: sử dụng lidar để detect được
môi trường hoạt động và sử dụng những thuật toán để né vật cản như SLAM, sử dụng
PID để điều khiển chính xác vận tốc và vị trí của robot, thay đổi quy trình hoạt động
chạy của robot để có thể di chuyển mượt mà hơn trong những môi trường đặc biệt,
chỉnh sửa, thiết kế lại phần tay gắp để khi thực hiện thao tác sẽ có trợ lực để hỗ trợ
làm cho robot di chuyển ổn định hơn.

111

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Trịnh Chất – Lê Văn Uyển (2006), Tính toán thiết kế hệ thống dẫn động cơ khí
(tập 1), Nhà xuất bản giáo dục.
2. Giáo trình nguyên lí máy, ths. Trương Quang Trường.
3. Programming robot with ROS
4.

Gazebo : Tutorial : Extrude SVG files (gazebosim.org).

5. Bài viết: Xe tự hành ứng dụng thuật toán nhận dạng và dự đoán quỹ đạo
di chuyển của Đặng Thái Việt.
6. Bài viết: KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP RRT VÀ STANLEY CHO Ô TÔ TỰ
HÀNH VÀO BÃI ĐẬU XE của Bùi Đức Tiến, Vũ Văn Tấn, Trần Văn Đà.
7. https://github.com/nicknochnack/TFODCourse

112