Hệ thống định vị của mobile robot nhận thức con người trong môi trường động và đông đúc

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ VĂN NGHĨA HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ CỦA MOBILE ROBOT NHẬN THỨC CON NGƯỜI TRONG MÔI TRƯỜNG ĐỘNG VÀ ĐÔNG ĐÚC Chuyên ngành: Kỹ thuật Cơ điện tử Mã số: 8520114 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP Hồ Chí Minh, tháng năm 2020 VIET NAM NATIONAL UNIVERSITY HO CHI MINH CITY HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF TECHNOLOGY LE, VAN NGHIA SOCIALLY AWARE MOBILE ROBOT NAVIGATION IN DYNAMIC AND CROWDED ENVIRONMENT Major: Mechatronics Engineering Number: 8520114 MASTER THESIS September 2020 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại Học Bách Khoa – ĐHQG – HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Ngô Hà Quang Thịnh Cán chấm nhận xét 1: Cán chấm nhận xét 2: Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày tháng năm 2020 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) Chủ tịch: PGS.TS Nguyễn Duy Anh Thư ký: TS Lê Thanh Hải Phản biện 1: PGS.TS Trương Đình Nhơn Phản biện 2: PGS.TS Lê Mỹ Hà Ủy viên: TS Phùng Trí Cơng Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỞNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập – Tự – Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: LÊ VĂN NGHĨA MSHV: 1870046 Ngày, tháng, năm sinh: 08/02/1995 Nơi sinh: Gia Lai Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 8520114 I TÊN ĐỀ TÀI Hệ thống định vị mobile robot nhận thức người môi trường động đông đúc II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu cách mơ hình hóa khơng gian cá nhân hệ tọa độ 2D - Đánh giá xây dựng dạng tương tác điển hình xã hội - Phát triển thực thi thuật toán hoạch định đường di cho robot môi trường đông đúc thay đổi III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 20/03/2020 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 21/07/2020 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Ngô Hà Quang Thịnh Tp.HCM, ngày … tháng … năm 2020 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA ……… (Họ tên chữ ký) LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến thầy Ngơ Hà Quang Thịnh, người tận tình hướng dẫn, định hướng cho em tạo điều kiện tốt để em hồn thành luận văn Hơn nữa, thầy nguồn cảm hứng động lực để em cố gắng tương lai Em xin cảm ơn đến tất quý Thầy/ Cô khoa Cơ Khí q Thầy/Cơ trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM dạy dỗ, trang bị kiến thức quý báu cho em không trường học mà sống Em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, anh em bạn bè người sát cánh bên em, động viên, hỗ trợ em suốt chặng đường học tập làm việc Cuối em xin cảm ơn quý công ty TNHH SRD tạo điều kiện thuận lợi để em có điều kiện vừa học vừa làm Em xin chân thành cảm ơn! Học viên Lê Văn Nghĩa i LỜI CAM ĐOAN Luận văn cơng trình nghiên cứu cá nhân tôi, thực hướng dẫn TS Ngô Hà Quang Thịnh Các số liệu, kết luận trình bày luận văn hồn tồn trung thực, khơng chép Học viên có tham khảo tài liệu liên quan nhằm khẳng định thêm tin cậy Việc tham khảo nguồn tài liệu thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm lời cam đoan Học viên Lê Văn Nghĩa ii TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Nếu sống ngày ln có diện robot bắt buộc chúng phải tương tác với người theo cách tự nhiên an tồn Một khía cạnh quan trọng tương tác cách robot điều hướng mơi trường có xuất người Trong luận văn này, mơ hình khơng gian cá nhân đề xuất nhằm đảm bảo an toàn cho người tham gia vào tương tác xã hội Mơ hình đề xuất truy xuất thơng tin trạng thái người bao gồm (vị trí, hướng, chuyển động, tư tay) thông tin liên quan đến robot để mô không gian mở rộng không gian tương tác xã hội tương ứng, sau kết hợp chúng lại với tạo nên mơ hình khơng gian tương tác động (DSZ) Phương pháp cửa sổ động áp dụng vào hệ thống hoạch định quỹ đạo di chuyển cho robot, phương pháp thực tránh va chạm với vận cản người mơi trường động thay đổi Ngồi ra, hàm tối ưu sử dụng để điều khiển robot nhằm đánh giá tiến trình đến điểm đích, vận tốc phía trước khoảng cách đến vật cản quỹ đạo di chuyển robot Kết thuật toán thực nghiệm nhiều tương tác xã hội phổ biến nhằm khẳng định tính đắn hiệu hướng nghiên cứu iii ABSTRACT If robots are to be constant presence in our daily lives, they will have to interact with humans in more natural way An important aspect of that interaction is the way robots navigate in the presence of humans In this thesis, a framework of human’s zone to ensure safety for social interaction in the human-machine system is proposed The proposed framework takes human states (position, orientation, motion and hand poses) and social interaction information relative to the robot into account to model extended personal space and social interaction space, respectively, the combination of which results in a dynamic social zone (DSZ) The Dynamic window approach is incorporated into the robot motion planning system, the approach to reactive collision avoidance obstacles and humans in dynamic and crowded environment Moreover, a optimization function drives the robot includes a measure of progress towards a goal location, the forward velocity of the robot, and the distance to the next obstacle on the trajectory The results of the algorithm are experimented in many social interaction to confirm the correctness and effectiveness of the research iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ iii DANH MỤC bảng biểu x CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Đặt vấn đề 1.3 Mục tiêu phạm vi đề tài 1.3.1 Mục tiêu 1.3.2 Pham vi đề tài .5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Các nghiên cứu liên quan .8 2.2 Cơ sở lý thuyết .10 CHƯƠNG 3: PHÁT TRIỂN THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ DỰA TRÊN NHẬN THỨC CON NGƯỜI 16 3.1 Thông số trạng thái người 17 3.1.1 Vị trí chuyển động người 17 3.1.2 Hướng nhìn tầm quan sát mắt người .18 3.1.3 Tư tay người 18 3.2 Đề xuất mô hình khơng gian mở rộng (EPS) 19 3.2.1 Mơ hình khơng gian cá nhân (BPS) 20 3.2.2 Mơ hình không gian cá nhân mở rộng (EPS) 22 3.2.3 Tương tác người vật 26 v 3.2.4 Tương tác người với người 28 3.3 Không gian tương tác xã hội (SIS) 30 3.4 Không gian tương tác xã hội động (DSZ) .31 3.5 Mơ hình tốn chuyển động mobile robot .34 3.5.1 Khởi tạo phương trình tốn 34 3.5.2 Tính gần cho phương trình chuyển động robot 35 3.6 Hoạch định quỹ đạo cho robot phương pháp cửa sổ động (DWA) ……………………………………………………………………… 37 3.6.1 Tìm kiếm vùng khơng gian 38 3.6.2 Hàm mục tiêu 40 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 43 4.1 Thiết lập môi trường mô .43 4.2 Kết đánh giá .46 4.2.1 Robot đối xử với người theo phương pháp truyền thống .46 4.2.2 Sử dụng mơ hình khơng gian mở rộng (EPS) 49 4.2.3 Sử dụng mơ hình tương tác xã hội động (DSZ) .53 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN 60 5.1 Kết luận 60 5.1.1 Những nội dung đạt 60 5.1.2 Những hạn chế luận văn 60 5.2 Định hướng phát triển 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO 62 PUBLICATIONS 64 vi Hình 4-9 Robot tương tác với nhóm gồm người đứng yên sử dụng EPS Robot tiếp tục tiến đến vùng không gian tương tác người đứng n (Hình 49) Vì vùng khơng gian nhỏ bị chắn vật cản người nên robot thực giảm tốc độ ( chùm vectơ tốc độ màu xanh ngắn lại với vận tốc 𝑽𝒓 ≈ 𝟎 𝟑𝒎/𝒔) Hình 4-10 Robot tương tác với nhóm gồm người tương tác với vật sử dụng EPS Sau khỏi vùng khơng gian robot tiếp tục tăng tốc vào vùng tương tác người vật, sử dụng mơ hình EPS khơng xét đến khơng gian 51 tương tác xã hội nên robot ngang qua vùng tương tác làm số CII tăng đáng kể xem vùng tương tác bị xâm phạm tạo cảm giác căng thẳng cho người tham gia tương tác (Hình 4-10) Hình 4-11 Robot né tránh người di chuyển vùng không gian trống sử dụng EPS Hình 4-12 Robot tiến đến đích vùng khơng gian người tương tác sử dụng EPS 52 Sau vượt qua vùng không gian tương tác người vật robot tiếp tục có hành vi đối xử với người di chuyển ngang vùng khơng gian trống (Hình 4-11), robot thực lựa chọn vùng không gian vận tốc phù hợp tiến đến điểm đích, tiếp xúc với vùng khơng gian tương tác nhóm gồm người đứng yên nên robot giảm tốc độ tối đa dừng hẳn đến điểm đích (Hình 4-12) Kết luận: Mơ hình EPS xét đến vùng khơng gian an tồn người nên có nhiều ưu điểm so với thí nghiệm Chỉ số an toàn cá nhân CI người với robot thấp, đảm bảo người hoạt động đơn lẻ cảm thấy thoải mái Nhưng vấn đề tương tác nhóm chưa hiệu số tương tác nhóm CII cao, nên tiếp tục tiến hành thí nghiệm với mơ hình DSZ để giải vấn đề 4.2.3 Sử dụng mơ hình tương tác xã hội động (DSZ) Trong thí nghiệm cuối, kết hợp EPS SIS để xây dựng mơ hình DSZ mang đặc điểm gần với mơi trường thực tế Hình 4-13 Robot tương tác với người di chuyển hành lang sử dụng DSZ Vùng không gian cá nhân mơ hình DSZ tương tự với mơ hình EPS nên (Hình 4-13) hành vi đối xử mobile robot người di chuyển ngược hướng dọc theo hành lang tương tự với mơ hình EPS 53 Hình 4-14 Robot né tránh người đứng n sử dụng DSZ Ở DSZ mơ hình giải thêm vấn đề liên quan đến tương tác nhóm người với người người với vật (Hình 4-14) robot thực né tránh người chặn đường ngắn hành trình tiến đến điểm đích robot tương tự với mơ hình EPS quỹ đạo di chuyển no giống với mơ hình robot xem người vật cản Hình 4-15 Robot tương tác với nhóm gồm người đứng yên sử dụng DSZ 54 Hình 4-16 Robot né tránh người tương tác với vật sử dụng DSZ Hình 4-17 Robot né tránh người di chuyển vùng không gian trống sử dụng DSZ 55 Hình 4-18 Robot tiến đến đích vùng không gian người tương tác sử dụng DSZ Điểm khác biệt mơ hình DSZ xét đến không gian tương tác xã hội nên vùng khơng gian tương tác người với người (Hình 4-15) (Hình 4-18), người với vật (Hình 4-16) thay đổi, khơng gian bao gồm khơng gian tương tác xã hội Mơ hình DSZ phản ánh chân thực vùng không gian tương tác trong môi trường thực tế Sau vùng không gian tương tác hình thành, thuật tốn né tránh sổ động giúp robot thực né tránh thành công, không xâm phạm vào vùng không gian tương tác người vật, số 𝐂𝐈 < 𝟎 𝟏 𝐂𝐈𝐈 ≈ 𝟎 thấp, đánh giá cao mức độ an toàn cho người cao tạo cảm giác thoải mái vùng khơng gian Mơ hình DSZ giải vấn đề liên quan đến tương tác nhóm xã hội Kết luận: Mỗi mơ hình có ưu nhược điểm khác biệt có điểm chung thực né tránh vật cản tiến đến điểm đích mơi trường động thay đổi Mơ hình sau kế thừa phát triển từ mô hình trước giải nhược điểm mơ hình trước tạo mơ hình hồn thiện phù hợp với điều kiện mơi trường thực tế 56 Hình 4-19 Chỉ số khoảng cách an toàn robot với cá nhân (CI) cho mơ hình Hình 4-20 Chỉ số khoảng cách an tồn robot với nhóm tương tác (CII) cho mơ hình Bảng 4-3 Bảng giá trị số CI (Hình 4-19) Thí nghiệm CI max CI avr CI CI rms Con người đối xử vật cản 0.3596 0.0123 0.0448 Sử dụng mơ hình EPS 0.0269 0.0012 0.0035 Sử dụng mơ hình DSZ 0.0269 0.0011 0.0034 57 Bảng 4-4 Bảng giá trị số CII (Hình 4-20) CII max CII avr CII CII rms Con người đối xử vật cản 0.8852 0.0245 0.1187 Sử dụng mơ hình EPS 0.3475 0.0094 0.0481 2.3203e-04 Thí nghiệm Sử dụng mơ 0.0012 6.8621e-05 hình DSZ Bảng 4-5 Bảng đánh giá chung phương pháp Phương pháp truyền thống Sử dụng mơ hình khơng Sử dụng mơ hình tương (Con người đối xử gian mở rộng (EPS) tác xã hội động (DSZ) vật cản) Ưu điểm: Giải Ưu điểm: Kế thừa từ Ưu điểm: Đây phương vấn đề liên quan đến hoạch phương pháp truyền thống, pháp cuối kết định quỹ đạo di chuyển cho tích hợp thuật tốn nhận hợp hài hoài từ phương robot, thực né tránh thức người, giải pháp giải vật cản thành công vấn đề liên quan vấn đề robot tương tác Nhược điểm: Không đảm tương tác với người , với người tương tác bảo an tồn thoải mái (Hình 4-19) đường màu với nhóm, hoạch định cho người vùng xanh dương  CI  0.05 quỹ đạo tiến đến điểm không gian lân cận Đảm bảo giữ khoảng cách đích Cả (Hình 4-19) (Hình 4-20) số CI, CII robot Như (Hình 4- an toàn 19), đường màu đỏ thể Nhược điểm: giải (đường màu xanh cây) số khoảng cách an toàn trường nhỏ ngưỡng an người, giá trị hợp robot tương tác với toàn CI CI  0.36 lớn gấp người đơn lẻ, chưa giải Nhược điểm: Hàm tính lần so với ngưỡng an tồn vấn đề tương tốn nhiều phức tạp Do 0.14 [10], tương tự số tác nhóm Như (Hình thời gian di chuyển đến CII (Hình 4-20) giá 4-20) số an tồn (đường đích dài phương pháp trên, đường màu xanh trị vượt ngưỡng 58 an toàn  CII  0.9  so với màu xanh dương) giá trị dương có chiều dài, dài giá trị an tồn  CII  0.14  [1] CII tương đối  CII  0.38  0.14  lớn đường lại (waypoints trajectory of robot) 59 along CHƯƠNG 5: 5.1 KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận 5.1.1 Những nội dung đạt Trong thời gian đầu tìm hiểu nghiên cứu, gặp nhiều khó khăn việc làm quen với đề tài, đề tài nhìn thấy hướng khả thi thực thời gian cho phép, kết luận văn đạt suốt thời gian thực hiện: - Tìm hiểu nắm bắt thơng tin tình hình nghiên cứu mobile robot điều kiện môi trường động thay đổi - Tìm hiểu dạng tương tác điển hình xã hội, từ mơ hình hóa không gian cá nhân, xây dựng phát triển dạng tương tác người bao gồm tương tác người với người, tương tác người với vật thơng qua mơ hình BPS, EPS, SIS DSZ - Đặc biệt, mơ hình DSZ kết hợp từ BPS, EPS, SIS nên thể không gian tương tác gần với thực tế - Bên cạnh đó, nắm bắt áp dụng thuật tốn sổ động việc hoạch định quỹ đạo di chuyển robot, thuật tốn có tính linh động phù hợp với môi trường chuyển động trước Cuối luận văn đạt mục đích ban đầu đặt ra, đáp ứng yêu cầu thời gian thực khối lượng cần phải đạt đề tài 5.1.2 Những hạn chế luận văn Bên cạnh kết đạt được, luận văn có hạn chế - Ước lượng vị trí vật cản chưa xác hồn tồn, độ phân giải tia lidar tương đối lớn (9o), giảm độ phân giải xuống thấp điều kiện máy tính khơng cho phép để thực điều - Thuật tốn cửa sổ động cịn có hạn chế, môi trường thay đổi cách đột ngột khả đáp ứng thuật tốn gặp vấn đề, dẫn đến việc robot hoạch định quỹ đạo sai, di chuyển đến điểm đích Có 60 giải vấn đề cách kết hợp thêm thuật toán hoạch định đường Dijkstra, D*, A* … Trong môi trường biến động liên tục 5.2 Định hướng phát triển Với kết đạt sở, tiền đề để phát triển đề tài mức độ cao Hoàn thiện hệ thống định vị robot cách tổng quát áp dụng vào mơi trường điều kiện thực tế Để có nhìn trực quan phù hợp với điều kiện thực tế áp dụng hệ thống định vị robot môi trường ROS xây dựng mơ hình tương tác xã hội khơng gian 3D, thu thập liệu từ kết hợp cảm biến lidar camera cho kết mang tính chất tổng quát gần với thực tế Bên cạnh việc ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh (Yolo, Haar CaseCade, CNN,…) vào việc nhận thức người hướng khả thi để phát triển đề tài 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Automated guided vehicle https://en.wikipedia.org/wiki/Automated_guided_vehicle [2] O Khatib, “Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots,” in Proc IEEE Int Conf Robot Autom., vol 2, Mar 1985, pp 500–505 [3] J Borenstein and Y Koren, “The vector field histogram-fast obstacle avoidance for mobile robots,” IEEE Trans Robot Autom., vol 7, no 3, pp 278–288, Jun 1991 [4] D Fox, W Burgard, and S Thrun, “The dynamic window approach to collision avoidance,” IEEE Robot Autom Mag., vol 4, no 1, pp 23–33, Mar 1997 [5] P Fiorini and Z Shiller, “Motion planning in dynamic environments using velocity obstacles,” Int J Robot Res., vol 17, no 7, pp 760–772, 1998 [6] S M LaValle and J J Kuffner, Jr., “Randomized kinodynamic planning,” Int J Robot Res., vol 20, no 5, pp 378–400, 2001 [7] D Hsu, R Kindel, J.-C Latombe, and S Rock, “Randomized kinodynamic motion planning with moving obstacles,” Int J Robot Res., vol 21, no 3, pp 233–255, 2002 [8] T Fraichard and H Asama, “Inevitable collision states A step towards safer robots?” in Proc IEEE/RSJ Int Conf Intell Robots Syst., vol 1, Oct 2003, pp 388– 393 [9] J van den Berg, M Lin, and D Manocha, “Reciprocal velocity obstacles for realtime multi-agent navigation,” in Proc IEEE Int Conf Robot Autom., Pasadena, CA, USA, May 2008, pp 1928–1935 [10] Truong, X.T, Ngo, T.D (2016), “Dynamic Social Zone based Mobile Robot Navigation for Human Comfortable Safety in Social Environments ” International Journal of Social Robotics, vol 5, 19 May 2016 [11] P Trautman, J Ma, R Murray, and A Krause, “Robot navigation in dense human crowds: The case for cooperation,” in Proc IEEE Int Conf Robot Autom., May 2013, pp 2153–2160 62 [12] L Chi-Pang, C Chen-Tun, C Kuo-Hung, and F Li-Chen, “Human centered robot navigation—Towards a harmoniously human–robot coexisting environment,” IEEE Trans Robot., vol 27, no 1, pp 99–112, Feb 2011 [13] J V Gómez, N Mavridis, and S Garrido, “Fast marching solution for the social path planning problem,” in Proc IEEE Int Conf Robot Autom., May 2014, pp 1871– 1876 [14] T Kruse, A Kirsch, H Khambhaita, and R Alami, “Evaluating directional cost models in navigation,” in Proc ACM/IEEE Int Conf Hum.- Robot Interact., 2014, pp 350–357 [15] D V Lu and W D Smart, “Towards more efficient navigation for robots and humans,” in Proc IEEE/RSJ Int Conf Intell Robots Syst., Nov 2013, pp 1707–1713 [16] D Helbing and P Molnár, “Social force model for pedestrian dynamics,” Phys Rev E, Stat Phys Plasmas Fluids Relat Interdiscip Top., vol 51, no 5, pp 4282– 4286, May 1995 [17] G Ferrer, A Garrell, and A Sanfeliu, “Robot companion: A social-force based approach with human awareness-navigation in crowded environments,” in Proc IEEE/RSJ Int Conf Intell Robots Syst., Nov 2013, pp 1688–1694 [18] P Ratsamee, Y Mae, K Ohara, T Takubo, and T Arai, “Human– robot collision avoidance using a modified social force model with body pose and face orientation,” Int J Humanoid Robot., vol 10, no 1, p 1350008, 2013 [19] M Shiomi, F Zanlungo, K Hayashi, and T Kanda, “Towards a socially acceptable collision avoidance for a mobile robot navigating among pedestrians using a pedestrian model,” Int J Social Robot., vol 6, no 3, pp 443–455, Aug 2014 [20] E T Hall, “The Hidden Dimension” Doubleday,1966 [21] Kendon A (1990) “Conducting interaction: patterns of behavior in focused encounters”, Cambridge University Press, Cambridge 63 PUBLICATIONS [1]V N Le, H Q T Ngo, T P Nguyen, H Nguyen, “Develop the Socially HumanAware Navigation System Using Dynamic Window Approach and Optimize Cost Function for Autonomous Medical Robot”, Advances in Mechanical Engineering, SCIE, IF = 1.161, under review 64 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Lê Văn Nghĩa Ngày, tháng, năm sinh: 08/02/1995 Nơi sinh: An khê, Gia Lai Địa liên lạc: 373/1/14A Lý Thường Kiệt, Phường 9, Quận Tân Bình, Tp Hồ Chí Minh QÚA TRÌNH ĐÀO TẠO Từ 2013 đến 2018: Học tập Đại Học Bách Khoa Tp.HCM Khoa: Cơ Khí Chuyên ngành: Cơ điện tử Từ 2018 đến nay: Học Cao Học Đại Học Bách Khoa Tp.HCM Khoa: Cơ Khí Chun ngành: Cơ điện tử Q TRÌNH CƠNG TÁC Từ 2017 đến 2018: Làm việc công ty Kỹ Nghệ Trí Việt Từ 2018 đến 2019: Làm việc cơng ty cổ phần tư vấn, thiết bị công nghệ Ánh Dương Từ 2019 đến nay: Làm việc công ty TNHH SRD 65 ... cứu liên quan Trong phần xem xét hai hướng nghiên cứu liên quan đến hệ thống định vị mobile robot nhận thức người môi trường động đông đúc Hệ thống định vị mobile robot nhận biết người dựa thông... môi trường Trên khái niệm khối chức năng, mơ hình robot nhận thức người Cuối ta kết hợp hệ thống định vị robot (Hình 2-1) robot nhận thức người (Hình 2-2) để xây dựng hệ thống định vị mobile robot. .. hệ thống điều hướng robot .12 Hình 2-2 Robot nhận thức người 13 Hình 2-3 Mơ hình robot định vị dựa nhận thức người 15 Hình 3-1 Phương pháp định vị mobile robot dựa nhận thức người