DỰ ÁN TRIỂN KHAI AI ROBOT – DOKIMI

Câu chuyện triển khai

ĐỀ ÁN TRIỂN KHAI AI ROBOT DOKIMI

Phiên bản 1.0 – Tháng 10/2026

1. TỔNG QUAN DỰ ÁN

Tên dự án: DOKIMI AI ROBOT – Robot tự hành thông minh tránh vật cản.

Mục tiêu: Xây dựng nguyên mẫu robot tự hành có khả năng lập bản đồ, định vị, tránh vật cản, nhận lệnh từ giao diện web và tích hợp AI chạy trên máy chủ Ubuntu nội bộ.

Ngân sách dự kiến: 30–100 triệu đồng.

Ngân sách cơ sở đề xuất: Khoảng 70 triệu đồng, bao gồm dự phòng.

Định hướng phát triển: Nghiên cứu, thử nghiệm và từng bước thương mại hóa sản phẩm AI Robot mang thương hiệu DOKIMI.

2. MỤC TIÊU KỸ THUẬT

• Robot tự di chuyển trong khu vực thử nghiệm trong nhà.
• Tự lập bản đồ và xác định vị trí.
• Phát hiện, tránh vật cản tĩnh và nhận biết vật cản di động.
• Nhận nhiệm vụ từ dashboard web nội bộ.
• Theo dõi vị trí, trạng thái pin, lỗi và hoạt động robot.
• Tích hợp AI hiểu câu lệnh tiếng Việt.
• Có chế độ điều khiển thủ công và dừng khẩn cấp.
• Có khả năng mở rộng thêm camera AI, cánh tay robot hoặc hệ thống nhận diện đối tượng.

3. KIẾN TRÚC HỆ THỐNG

3.1. Máy chủ AI trung tâm

Sử dụng máy chủ Ubuntu nội bộ để triển khai:

• AI/LLM chạy nội bộ.
• API tiếp nhận và xử lý yêu cầu.
• Dịch câu lệnh tiếng Việt thành nhiệm vụ robot.
• Cơ sở dữ liệu lưu trạng thái, nhật ký và lịch sử nhiệm vụ.
• Dashboard quản lý robot qua trình duyệt.
• Hệ thống giám sát kết nối và cảnh báo lỗi.

3.2. Máy tính trên robot

Đảm nhiệm các chức năng cần phản hồi nhanh:

• Chạy ROS 2.
• Thu thập dữ liệu cảm biến.
• Lập bản đồ bằng SLAM.
• Định vị robot.
• Điều hướng bằng Nav2.
• Phát hiện vật cản và lập lại đường đi.
• Giám sát kết nối với máy chủ.

3.3. Bộ điều khiển động cơ

Sử dụng vi điều khiển hoặc bộ điều khiển động cơ phù hợp để:

• Điều khiển tốc độ động cơ.
• Đọc encoder.
• Theo dõi trạng thái vận hành.
• Thực hiện lệnh dừng an toàn.
• Giao tiếp với máy tính ROS 2.

3.4. Nguyên tắc an toàn

AI không điều khiển trực tiếp động cơ. AI chỉ đề xuất nhiệm vụ; bộ điều hướng và lớp an toàn kiểm tra trước khi thực hiện.

Dừng khẩn cấp phải hoạt động độc lập với máy chủ và Wi-Fi. Khi mất kết nối, robot phải có khả năng dừng an toàn.

4. DANH MỤC LINH KIỆN

4.1. Phần cơ khí

• Khung robot 2 bánh chủ động, 1 bánh tự do.
• Bánh xe và giá đỡ.
• Động cơ DC giảm tốc có encoder.
• Giá lắp LiDAR, camera và máy tính.
• Hộp bảo vệ thiết bị điện tử.

4.2. Phần cảm biến

• LiDAR 2D để quét môi trường và hỗ trợ SLAM.
• Camera chiều sâu để nhận biết vật cản gần và bổ sung dữ liệu hình ảnh.
• IMU để đo chuyển động và hướng.
• Encoder để đo tốc độ và quãng đường.
• Cảm biến va chạm dự phòng nếu phù hợp với thiết kế.

4.3. Phần xử lý và điều khiển

• Máy tính nhúng có khả năng chạy ROS 2.
• Vi điều khiển ESP32 hoặc bộ điều khiển tương đương.
• Driver động cơ tương thích với điện áp và dòng tải.
• Pin phù hợp với công suất động cơ.
• BMS, cầu chì, công tắc nguồn và nút dừng khẩn cấp.
• Bộ chuyển đổi điện áp cho máy tính và cảm biến.
• Bộ phát Wi-Fi hoặc mạng LAN riêng.

4.4. Phần máy chủ

• Máy chủ Ubuntu hiện có hoặc máy chủ riêng.
• RAM và dung lượng lưu trữ phù hợp.
• GPU nếu cần chạy mô hình AI thị giác hoặc LLM cục bộ lớn.
• Mạng LAN kết nối robot và máy chủ.

Lưu ý: Phải chốt model và thông số linh kiện trước khi đặt hàng. Khả năng chạy AI phụ thuộc CPU, RAM, GPU, camera và yêu cầu độ trễ thực tế.

5. PHẦN MỀM

• Ubuntu Linux: hệ điều hành.
• ROS 2: nền tảng điều khiển robot.
• SLAM Toolbox: lập bản đồ.
• Nav2: điều hướng và tránh vật cản.
• RViz2: trực quan hóa bản đồ và trạng thái.
• Python: xử lý dữ liệu và xây dựng API.
• FastAPI: giao tiếp giữa dashboard và máy chủ.
• PostgreSQL hoặc SQLite: lưu dữ liệu.
• Web dashboard: theo dõi và giao nhiệm vụ.
• Ollama hoặc nền tảng tương đương: chạy LLM nội bộ nếu cấu hình máy chủ đáp ứng.
• OpenCV: xử lý hình ảnh.
• Docker: đóng gói các dịch vụ nếu cần.

Cần lựa chọn phiên bản ROS 2 tương thích với hệ điều hành Ubuntu và các gói phần mềm được sử dụng.

6. SƠ ĐỒ KẾT NỐI

LiDAR ─────────────┐

Camera chiều sâu ──┤

IMU ───────────────┤

Encoder ──────────

          ▼

  MÁY TÍNH ROBOT

Ubuntu / ROS 2 / Nav2

          │

  Vi điều khiển

           │

     Driver động cơ

           │

      Động cơ bánh xe

Máy tính robot ⇄ Mạng LAN/Wi-Fi ⇄ Máy chủ Ubuntu

Máy chủ Ubuntu gồm:

• AI/LLM.
• API quản lý nhiệm vụ.
• Cơ sở dữ liệu.
• Dashboard.
• Hệ thống nhật ký và giám sát.

Mạch dừng khẩn cấp và bảo vệ nguồn được thiết kế riêng, không phụ thuộc vào kết nối mạng.

7. DỰ TOÁN NGÂN SÁCH

Đây là ngân sách mục tiêu sơ bộ, không phải báo giá nhà cung cấp. Chi phí thực tế thay đổi theo model linh kiện, cấu hình máy chủ hiện có và khối lượng công việc phát triển.

Nếu sử dụng máy chủ Ubuntu sẵn có, ngân sách trên chưa bao gồm mua thêm máy chủ hoặc GPU chuyên dụng. Trường hợp cần nâng cấp phần cứng AI, phải lập dự toán riêng.

8. TIẾN ĐỘ TRIỂN KHAI

Giai đoạn 1: Khảo sát và thiết kế – Tuần 1

• Xác định kích thước robot và tải trọng.
• Xác định môi trường thử nghiệm.
• Chốt sơ đồ điện, sơ đồ mạng và cấu hình linh kiện.
• Lập danh sách vật tư và kế hoạch kiểm thử.

Giai đoạn 2: Mua sắm và lắp ráp – Tuần 2–3

• Mua linh kiện.
• Gia công khung.
• Lắp động cơ, bánh xe và cảm biến.
• Hoàn thiện nguồn điện và hệ thống bảo vệ.

Giai đoạn 3: Điều khiển cơ bản – Tuần 4

• Cấu hình ROS 2.
• Đọc encoder và IMU.
• Điều khiển động cơ.
• Kiểm tra tốc độ và khả năng dừng.
• Hoàn thiện nút dừng khẩn cấp.

Giai đoạn 4: Lập bản đồ và điều hướng – Tuần 5–6

• Tích hợp LiDAR.
• Chạy SLAM và lưu bản đồ.
• Thiết lập định vị.
• Cấu hình Nav2.
• Thử nghiệm đi đến điểm đích và tránh vật cản.

Giai đoạn 5: Tích hợp máy chủ AI – Tuần 7

• Cài đặt dịch vụ API.
• Tích hợp AI/LLM.
• Xây dựng cơ chế chuyển câu lệnh thành nhiệm vụ.
• Kết nối robot với máy chủ qua mạng nội bộ.

Giai đoạn 6: Dashboard và kiểm thử – Tuần 8

• Hiển thị bản đồ và vị trí robot.
• Gửi nhiệm vụ và theo dõi trạng thái.
• Kiểm tra mất mạng, pin yếu và lỗi cảm biến.
• Đánh giá khả năng tránh vật cản.
• Hoàn thiện tài liệu bàn giao.

Thời gian mục tiêu: 8 tuần nếu linh kiện sẵn có và có nhân sự phù hợp. Tiến độ thực tế phụ thuộc việc mua sắm, tích hợp và xử lý lỗi phát sinh.

9. TIÊU CHÍ NGHIỆM THU

• Robot khởi động và kết nối hệ thống ổn định.
• Tạo được bản đồ khu vực thử nghiệm.
• Định vị và di chuyển đến điểm đích trên bản đồ.
• Phát hiện vật cản trong phạm vi cảm biến và dừng hoặc điều hướng lại.
• Hiển thị trạng thái robot trên dashboard.
• Nhận nhiệm vụ từ máy chủ Ubuntu nội bộ.
• Dừng an toàn khi mất kết nối hoặc có lỗi thuộc trường hợp đã thiết kế.
• Nút dừng khẩn cấp hoạt động độc lập.
• Có nhật ký kiểm thử và tài liệu hướng dẫn vận hành.

Các chỉ tiêu định lượng như tốc độ tối đa, tải trọng, thời lượng pin, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ và khoảng cách dừng phải được xác định sau khi chốt linh kiện, sau đó đo bằng thử nghiệm thực tế.

10. RỦI RO VÀ BIỆN PHÁP

Rủi ro cảm biến: LiDAR hoặc camera có thể không phát hiện đầy đủ vật cản trong một số điều kiện. Cần kiểm thử nhiều tình huống và bổ sung cảm biến khi cần.

Rủi ro mạng: Wi-Fi bị gián đoạn có thể khiến robot mất lệnh từ máy chủ. Bộ điều hướng tại robot phải tiếp tục giám sát an toàn và dừng khi cần.

Rủi ro nguồn điện: Pin hoặc driver không phù hợp có thể gây sụt áp và quá nhiệt. Cần tính toán dòng tải, bảo vệ nguồn và kiểm tra nhiệt độ.

Rủi ro AI: AI có thể diễn giải sai câu lệnh. Mọi nhiệm vụ phải được kiểm tra theo danh sách lệnh cho phép và vùng hoạt động hợp lệ.

Rủi ro ngân sách: Giá linh kiện và chi phí tích hợp có thể vượt dự kiến. Nên duyệt cấu hình và dự toán trước khi đặt hàng.

11. HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Sau khi nguyên mẫu hoạt động ổn định, DOKIMI có thể phát triển thêm:

• Robot giao hàng trong nhà.
• Robot kiểm tra kho và tuần tra.
• Camera AI nhận diện đối tượng.
• Cánh tay robot phục vụ thao tác đơn giản.
• Điều khiển bằng giọng nói tiếng Việt.
• Quản lý nhiều robot từ một máy chủ.
• Tích hợp hệ thống quản lý kho và dashboard doanh nghiệp.

12. KẾT LUẬN

Dự án DOKIMI AI ROBOT hướng đến việc làm chủ công nghệ robot tự hành, AI nội bộ và phần mềm quản lý. Với ngân sách mục tiêu 70 triệu đồng, phương án phù hợp là xây dựng robot 2 bánh chủ động sử dụng ROS 2, LiDAR, camera chiều sâu và máy chủ Ubuntu nội bộ.

Ưu tiên đầu tiên là hoàn thiện khả năng di chuyển, lập bản đồ, tránh vật cản và vận hành an toàn. Sau khi đạt các tiêu chí nghiệm thu, dự án mới mở rộng sang AI thị giác, giọng nói và các ứng dụng thương mại.

STT | HẠNG MỤC | CHI PHÍ DỰ KIẾN
1 | Khung gầm, bánh xe, cơ khí | 4.000.000đ
2 | Động cơ, encoder, driver | 6.000.000đ
3 | LiDAR 2D | 6.000.000đ
4 | Camera chiều sâu | 5.000.000đ
5 | Máy tính nhúng chạy ROS 2 | 8.000.000đ
6 | IMU và cảm biến bổ sung | 2.000.000đ
7 | Pin, BMS, nguồn và bảo vệ điện | 3.000.000đ
8 | Mạng và phụ kiện | 1.000.000đ
9 | Gia công, dây dẫn, lắp ráp | 4.000.000đ
10 | Phát triển phần mềm và tích hợp | 18.000.000đ
11 | Kiểm thử và hiệu chỉnh | 4.000.000đ
12 | Dự phòng phát sinh | 9.000.000đ
TỔNG CỘNG | | 70.000.000đ

Ghi chú:

• Ngân sách dự kiến, chưa phải báo giá nhà cung cấp.
• Tận dụng máy chủ Ubuntu hiện có để chạy AI nội bộ.
• Chưa bao gồm chi phí mua máy chủ hoặc GPU mới.
• Cần xác nhận thông số và giá linh kiện trước khi đặt hàng.

In a world where robotics is becoming more accessible than ever, we are excited to present OpenBot Waffle—a fully open-source robot built from scratch to inspire creativity, education, and innovation. Designed by ICI Bucharest, OpenBot Waffle brings together the best of hardware, software, and community-driven design, making it an ideal platform for both hobbyists and researchers.

🔗 GitHub Repo: https://github.com/ICI-Innolabs/OpenBot-Waffle