Dr. Duong, Duc Phu, and Thanh Long focused on research.
Tại Hội nghị Quốc tế lần thứ 7 về Điều khiển, Robot và Tin học (7th International Conference on Control, Robotics and Informatics – ICCRI) vừa qua, hai sinh viên ngành Kỹ thuật Vị nhân sinh Nguyễn Đức Phú và Nguyễn Thành Long đã đạt giải Báo cáo Xuất sắc nhất. Đây là diễn đàn học thuật cho các học giả, nhà nghiên cứu và chuyên gia trong ngành từ khắp nơi trên thế giới chia sẻ ý tưởng, trao đổi thông tin và thúc đẩy sự hợp tác trong tương lai. Dưới sự hướng dẫn của TS. Phùng Mạnh Dương, nghiên cứu đoạt giải của Đức Phú và Thành Long tập trung vào chủ đề “Socially Aware Motion Planning for Service Robots Using LiDAR and RGB-D Camera” (Tạm dịch: Lập kế hoạch chuyển động có nhận thức xã hội cho robot dịch vụ sử dụng LiDAR và camera màu-độ sâu).
Tiến sĩ Phùng Mạnh Dương và hai sinh viên Nguyễn Đức Phú, Nguyễn Thành Long nhận giải thưởng Bài báo cáo Xuất sắc nhất tại Hội nghị Quốc tế lần thứ 7 về Điều khiển, Robot và Tin học.
Báo cáo trình bày một giải thuật mới cho bài toán lập kế hoạch chuyển động của robot trong môi trường phức tạp, có tính tới trạng thái và không gian riêng tư của con người trong quá trình robot hoạt động. Trước tiên, hệ thống trích xuất vị trí và vận tốc của con người thông qua một mạng học sâu lấy dữ liệu từ cảm biến khoảng cách LiDAR và cảm biến ảnh màu-độ sâu. Sau đó, hệ thống sử dụng bộ lọc Kalman để kết hợp thông tin nhằm dự đoán trạng thái của con người. Công đoạn này là đầu vào cho thuật toán tiếp cận cửa sổ động để tạo ra quỹ đạo cho robot. Báo cáo của hai bạn cũng đi đến kết luận rằng robot có thể lập kết hoạch di chuyển cho con người trong môi trường động, mà vẫn đảm bảo an toàn cả về mặt vật lý và tâm lý cho họ.
Với tầm nhìn về một tương lai cộng tác giữa con người và robot, nhóm nhận thấy tầm quan trọng của việc các robot hoạt động an toàn và hài hòa với con người, cả về mặt vật lý và tinh thần. Robot không chỉ đơn thuần tránh va chạm với con người, mà còn cần hiểu được ngữ cảnh và hành động của con người, từ đó đưa ra quyết định tương tác phù hợp. Để giải quyết thách thức này, hai bạn trẻ Đức Phú và Thành Long đã kết hợp các cảm biến hiện đại cùng các kĩ thuật học sâu, lý thuyết ước lượng tối ưu và giải thuật lập đường đi thời gian thực. Nhóm mong muốn xây dựng một giải pháp có độ tin cậy cao trong môi trường phức tạp, nhiều can nhiễu.
Đức Phú và Thành Long đang chăm chú thực hiện nghiên cứu.
Tiến sĩ Phùng Mạnh Dương nhấn mạnh rằng giảng viên ngành Kỹ thuật Vị nhân sinh tại Đại học Fulbright Việt Nam luôn hướng sinh viên nghiên cứu lấy trọng tâm là con người, nhằm tạo ra các giải pháp nâng cao chất lượng cuộc sống. “Ở góc độ người hướng dẫn, tôi ấn tượng với năng lực và khả năng làm việc độc lập của sinh viên Đức Phú và Thành Long. Chỉ qua một học kỳ, các sinh viên đã hoàn thành một khối lượng lớn công việc: xác định bài toán, xây dựng robot, phát triển mô hình nhận dạng, mô hình ước lượng và dự đoán hành vi, xây dựng giải thuật tổng hợp cảm biến, cài đặt thực nghiệm và triển khai giải pháp trên phần cứng máy tính nhúng thời gian thực. Trong quá trình nghiên cứu, chúng tôi cũng hợp tác thành công với các đồng nghiệp ở Trường Đại học Công nghệ Sydney (University of Technology Sydney), Đại học Quốc Gia Hà Nội để cùng giải quyết các thách thức của bài toán”, Tiến sĩ Dương chia sẻ.
Chia sẻ về quá trình nghiên cứu, Đức Phú và Thành Long cho biết:: “Để triển khai được hệ thống robot, bản thân chúng em cũng tự trang bị rất nhiều kiến thức kỹ thuật mới. Việc có sẵn kĩ năng tự học ở Fulbright giúp chúng em tiếp thu kiến thức mới nhanh chóng. Bên cạnh đó, tinh thần của ngành Kỹ thuật Vị nhân sinh tại Fulbright luôn hướng chúng em đến những chủ đề nghiên cứu có ảnh hướng tích cực lên cuộc sống con người, vì con người mà phát triển. Đó cũng là động lực lớn nhất để chúng em có thể hoàn thành nghiên cứu này”.
Đức Phú và Thành Long trình bày nghiên cứu tại Hội nghị.
Trong thời gian tới, nhóm dự kiến mở rộng dự án theo hai hướng: Sử dụng các kĩ thuật AI tiên tiến như học máy tăng cường (deep reinforcement learning) và mạng tích chập sâu (deep convolutional neural networks) để nhận dạng nhiều hành vi của con người, cũng như huấn luyện robot thực hiện các chuyển động và tương tác thân thiện hơn với con người. Ngoài ra, nhóm mong muốn sẽ mở rộng hệ thống thành đa robot để thực hiện các giải thuật và tương tác phức tạp, nhằm giải quyết các thách thức của môi trường cộng tác người – máy trong tương lai.
Phương Anh, Như Ý
