1. Tên & phân loại
a) Tên công nghệ: dịch vụ UAV phục vụ nghiên cứu, ứng dụng vào trường học
b) Lĩnh vực: lĩnh vực công nghệ và kỹ thuật liên quan đến phương tiện bay không người lái
2. Bối cảnh & mục tiêu
a) Bối cảnh
Với thế mạnh và kinh nghiệm về các ngành: Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông (EE), Kỹ thuật Điều khiển & Tự động hóa, Khoa học Máy tính & AI, Logistics & Quản lý chuỗi cung ứng, và Công nghệ Sinh học, Nhà trường đang đẩy mạnh các hướng nghiên cứu liên ngành gắn liền với thực tiễn: giao hàng tự hành trong khuôn viên (UAV Last-mile delivery), giám sát tài nguyên môi trường, tự động nhận diện chướng ngại vật bằng thuật toán AI/Edge Computing trên UAV.
b) Mục tiêu
Tìm kiếm nền tảng thiết bị bay không người lái (UAV Platform) và hệ sinh thái phần mềm mở phục vụ công tác giảng dạy thực hành (capstone projects), luận văn tốt nghiệp và các đề tài NCKH trọng điểm của giảng viên – sinh viên
Tích hợp công nghệ UAV vào bài toán Quản trị khuôn viên xanh - thông minh (Smart Green Campus): khảo sát địa hình 3D, kiểm tra an ninh, quan trắc vi khí hậu và thử nghiệm các mô hình AI điều khiển bầy đàn (Drone Swarm).
3. Yêu cầu kỹ thuật:
a) Phần cứng bay & Kiến trúc mở (Open Platform):
Tương thích với các bộ điều khiển bay (Flight Controller) mã nguồn mở chuẩn quốc tế (Pixhawk/PX4, ArduPilot) hoặc hỗ trợ SDK chuyên sâu (như DJI Onboard SDK/Payload SDK,…).
Khung thân chịu lực tốt, trang bị cơ chế bảo vệ an toàn (propeller guards, hạ cánh khẩn cấp khi mất sóng/hết pin).
Tích hợp máy tính nhúng biên (Onboard Companion Computer như NVIDIA Jetson Orin Nano/NX hoặc Raspberry Pi 4/5) để xử lý trực tiếp các thuật toán thị giác máy tính (Computer Vision) và học sâu (Deep Learning).
b) Module cảm biến & Phụ trợ nghiên cứu:
Camera RGB độ nét cao, gimbal chống rung 3 trục phục vụ thu thập dữ liệu ảnh và lập bản đồ khuôn viên.
Cảm biến đo khoảng cách/tránh vật cản đa hướng (ToF, Ultrasonic hoặc mini-LiDAR/Solid-state LiDAR).
Bộ định vị GPS độ chính xác cao / RTK phục vụ lập trình bay theo quỹ đạo tự động (Waypoint navigation)
c) Khả năng lập trình & Kết nối dữ liệu:
Hỗ trợ hệ điều hành robot ROS / ROS 2 (Robot Operating System) để sinh viên dễ dàng mô phỏng (Gazebo/SITL) trước khi triển khai trên phần cứng thực.
Giao tiếp không dây tầm xa (Wi-Fi băng tần kép, 4G/LTE hoặc telemetry radio), cho phép truyền dữ liệu viễn đo (telemetry) và video thời gian thực về máy chủ/trạm mặt đất (GCS).
4. Tiêu chuẩn & điều kiện
a) Môi trường hoạt động & An toàn học đường:
Hệ thống đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn bay nghiêm ngặt trong khu vực trường học (có cơ chế hàng rào địa lý Geofencing, tự động quay về điểm cất cánh - Return-to-Home khi gặp sự cố).
Độ ồn thấp, pin thông minh (Smart Battery) đạt các chứng chỉ an toàn chống cháy nổ (CE, FCC, RoHS, UN38.3).
b) Tài liệu & Học liệu phục vụ giáo dục:
Cung cấp đầy đủ giáo trình/tài liệu hướng dẫn (bằng tiếng Anh hoặc tiếng Việt), mã nguồn mẫu (API/SDK repository trên GitHub), sơ đồ mạch chi tiết phục vụ giảng dạy.
Hệ thống mô phỏng môi trường bay ảo tương thích để sinh viên thực hành lập trình thuật toán an toàn trước khi bay thực tế.
5. Hợp tác & ngân sách
- Ký hợp đồng chuyển giao công nghệ, thiết bị
- Kinh phí dự kiến theo đề xuất của đơn vị cung cấp
6. Yêu cầu nhà cung cấp
Là doanh nghiệp, viện công nghệ hoặc đại diện phân phối chính hãng các nền tảng UAV công nghiệp, giáo dục có tư cách pháp nhân rõ ràng.
Có kinh nghiệm cung ứng và triển khai các dự án UAV nghiên cứu, hệ thống Lab Robotics cho các trường đại học, viện nghiên cứu lớn tại Việt Nam hoặc quốc tế.
Đội ngũ chuyên gia kỹ thuật có chuyên môn sâu về phần cứng bay, ROS, điều khiển tự động và AI, sẵn sàng hỗ trợ trực tiếp tại TP.HCM.
Cam kết cung cấp đầy đủ chứng chỉ chất lượng (CO/CQ), chế độ bảo hành thiết bị tối thiểu 12 – 24 tháng, hỗ trợ linh kiện thay thế và nâng cấp firmware định kỳ.
