Đồ án tốt nghiệp - Thiết kế và thi công mô hình Robot di động hỗ trợ khuân vác đồ vật và PHTNCNCT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
-⸙∆⸙-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG
MÔ HÌNH ROBOT DI ĐỘNG HỖ TRỢ
KHUÂN VÁC ĐỒ VẬT VÀ PHÁT HIỆN TÉ
NGÃ CHO NGƯỜI CAO TUỔI
GVHD: TS. Dương Minh Thiện
Sinh viên thực hiện:

MSSV

Nguyễn Tài Tuệ

21151490

Nguyễn Trọng Tín

21151174

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2025

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG
-⸙∆⸙-

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
ĐỀ TÀI: THIẾT KẾ VÀ THI CÔNG
MÔ HÌNH ROBOT DI ĐỘNG HỖ TRỢ
KHUÂN VÁC ĐỒ VẬT VÀ PHÁT HIỆN TÉ
NGÃ CHO NGƯỜI CAO TUỔI

GVHD: TS. Dương Minh Thiện
Sinh viên thực hiện:
MSSV
Nguyễn Tài Tuệ

21151490

Nguyễn Trọng Tín

21151174

Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 06 năm 2025

i

BIÊN BẢN XÁC NHẬN CHỈNH SỬA ĐỒ ÁN
NGÀNH CNKT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA
Tên đề tài: Thiết kế và thi công mô hình Robot di động hỗ trợ khuân vác đồ
vật và phát hiện té ngã cho người cao tuổi
Tên SV1: Nguyễn Tài Tuệ

MSSV: 21151490

Tên SV2: Nguyễn Trọng Tín

MSSV: 21151174

Tên GVHD: TS. Dương Minh Thiện

Nội dung chỉnh sửa
STT

Yêu cầu chỉnh sửa (GVPB và của HĐ)

Nội dung đã chỉnh sửa (trình bày nhóm đã chỉnh
sửa gì, tại chương nào, trang bao nhiêu)

1

Hình 2.1 và hình 2.6 cần vẽ lại

Đã sửa lại hình 2.1 và 2.6, chương 2, trang 8,
trang 17

2

Hình 3.13 nên trình bày là bảng

Đã sửa lại hình 3.13 là bảng, chương 3, trang 36

3

Khoảng trống cần được loại bỏ trong
quyển báo cáo

Đã loại bỏ các khoảng trống, chương 5, từ trang
79 đến trang 100

4

Sơ đồ nguyên lý mạch điều khiển robot
trình bày lớn hơn để dễ nhìn

Đã trình bày hình lớn hơn để dễ nhìn, chương 3,
trang 46

5

Lưu đồ giải thuật cần trình bày màu trắng
đen, cần kiểm tra lại

Đã sửa lại lưu đồ giải thuật hình 4.1 thành màu
trắng đen, vẽ lại đúng, chi tiết hơn, chương 4,
trang 50

6

Làm rõ tập dữ liệu được sử dụng để phát
hiện té ngã

Đã thêm hình ảnh để làm rõ tập dữ liệu để phát
hiện té ngã, chương 4, từ trang 53 tới trang 59

7

Mô hình robot di động có khả năng bám
và dừng khi gặp vật cản. Khả năng tránh
chưa được thể hiện trong báo cáo

Đã sửa lại các từ tránh vật cản thành dừng khi
gặp vật cản, chương 1, từ trang 6 tới trang 7

8

Đối tượng nghiên cứu là robot bám theo
người cao tuổi khuân vác đồ vật và cảnh

Đã sửa lại nội dung trong phần đối tượng nghiên
cứu, chương 1, trang 7
ii

iii

iv

v

vi

vii

viii

ix

x
...

...
lus, “Simple online and realtime tracking with
a deep association metric,” in Proc. IEEE Int. Conf. Image Process. (ICIP), 2017, pp.
3645–3649.
[8] Google Research, “MediaPipe Pose: BlazePose pose detection,” 2020. [Online].
Internet: https://google.github.io/mediapipe/solutions/pose.
31/05/2025

Truy

cập

ngày

[9] K. Cho et al., “Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for
statistical machine translation,” arXiv preprint, arXiv:1406.1078, 2014.
[10] R. E. Kalman, “A new approach to linear filtering and prediction problems,” J.
Basic Eng., vol. 82, no. 1, pp. 35–45, 1960.
106

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[11] H. W. Kuhn, “The Hungarian method for the assignment problem,” Naval Res.
Logist. Q., vol. 2, no. 1–2, pp. 83–97, 1955.
[12] K. Koide and J. Miura, “Convolutional channel features-based person
identification for person following robots,” 2019.
[13] Z. Cao, T. Simon, S. E. Wei, and Y. Sheikh, “Realtime multi-person 2D pose
estimation using part affinity fields,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern
Recognit., 2017.
[14] T. P. H. Nguyễn and T. H. Huỳnh, Lý thuyết điều khiển tự động. Hồ Chí Minh:
ĐHQG-HCM, 2005.
[15] N. T. Tuấn, Deep Learning cơ bản, 2020.
[16] Ultralytics, “Object Detection with Ultralytics YOLO11,” [Online]. Internet:
https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/. Truy cập ngày 31/05/ 2025.
[17]

Ultralytics,

“Ultralytics

YOLO

Documentation,”

[Online].Internet:

https://docs.ultralytics.com/. Truy cập ngày 31/05/2025
[18] Ultralytics, “Multi-Object Tracking with Ultralytics YOLO,” [Online].Internet:
https://docs.ultralytics.com/modes/track/. Truy cập ngày 31/05/2025
[19] Junji Satake and Jun Miura (2009). Robust Stereo-Based Person Detection and
Tracking for a Person Following Robot.
[20] K. Hata and S. Savarese, CS231A Course Notes 1: Camera Models. Stanford
University, 2018. [Online]. Internet: https://web.stanford.edu/class/cs231a/. Truy cập
ngày 31/05/2025
[21] S. M. Khan, “Understanding Multiple Object Tracking using DeepSORT,”
LearnOpenCV,Apr.12,2021.[Online].Internet:https://learnopencv.com/understandin
g-multiple-object-tracking-using-deepsort/ Truy cập ngày 30/05/2025
[22] T. N. Chí, C. T. P. Dung, and N. T. T. Vân, “Hệ thống điều khiển ổn định robot
di động sử dụng điều khiển mờ,” in Proceedings of the 15th Conference on

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
107

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Electronics, Communications and Information Technology (REV-ECIT 2018), Hanoi,
Vietnam, 2018, pp. 1–6.

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
108