BÀI DỰ THI
I. Thông tin chung về Đội thi:
- Đội thi: Sen Hồng.
- Giáo viên: Hoàng Quốc Khánh – Trường THCS Mỹ Hội – 0976736399 –
hqkhanh@hotmail.com
- Đơn vị đăng ký: Trường THCS Mỹ Hội, xã Mỹ Thọ.
- Tỉnh: Đồng Tháp.
II. Đề tài/ Giải pháp:
Hệ thống "Đồng Tháp AI Sight": Gậy thông minh dẫn đường người
khiếm thị ứng dụng Trí tuệ nhân tạo và Cảm biến ToF
III. Giới thiệu Đội thi:
STT

Họ và Tên

Trường

Lớp

Vai trò trong đội

1

Huỳnh Minh Phương

THCS Mỹ Hội

8A2

Đội trưởng

2

Nguyễn Thị Bảo Ngọc

THCS Mỹ Hội

8A4

Đội phó

3

Nguyễn Ngọc Thư Cát

THCS Mỹ Hội

8A1

Thành viên

4

Bùi Thị Ngọc Trinh

THCS Mỹ Hội

8A4

Thành viên

IV. Ý nghĩa Tên Đội thi:
Ý nghĩa tên đội thi là sự kết hợp chặt chẽ giữa niềm tự hào quê hương Sen
Hồng Đồng Tháp, tinh thần kiên trì vượt khó, và trái tim nhân văn của con người
vùng đất địa linh nhân kiệt. Đội thi mong muốn mang sắc sen thuần khiết của quê
hương kết tinh vào sản phẩm công nghệ để thắp sáng lối đi cho người yếu thế
trong xã hội.
V. Tôn chỉ làm việc của Đội:
Kiên trì – Sáng tạo – Hợp tác – Hoà đồng – Quyết đoán
VI. Mục lục bài dự thi:
1. Đề tài dự thi
Tên đề tài dự thi chính thức: Gậy thông minh “Đồng Tháp AI Sight”:
Thiết bị dẫn đường người khiếm thị ứng dụng Trí tuệ nhân tạo biên (Edge
AI) và Công nghệ quang học Laser ToF.
Đề tài tập trung nghiên cứu, thiết kế và chế tạo một thiết bị hỗ trợ di chuyển
công nghệ cao dưới dạng cầm tay (gậy thông minh) dành cho người khiếm thị.
Giải pháp kỹ thuật cốt lõi là sự kết hợp đồng trục giữa mô-đun Camera Trí tuệ
nhân tạo biên (Edge AI) chịu trách nhiệm phân loại định tính các chướng ngại
vật thực địa (phương tiện giao thông, cột điện, người đi bộ, rào chắn) và cụm cảm
biến Laser ToF (Time-of-Flight) chịu trách nhiệm phân tích định lượng khoảng
cách với độ chính xác cao theo thời gian thực. Sản phẩm hướng đến mục tiêu kiến
tạo một giải pháp trợ thính - phản hồi lực có giá trị nhân văn sâu sắc, an toàn tối

đa, chi phí tối ưu dưới 1 triệu VNĐ, giúp người khiếm thị tự tin làm chủ năng lực
di chuyển và chủ động hòa nhập cộng đồng.
2. Lý do chọn đề tài
- Tính cấp thiết về mặt xã hội: Người khiếm thị đối mặt với rủi ro va chạm
cực kỳ cao khi tham gia giao thông bộ do hạ tầng vỉa hè đô thị chưa tối ưu. Sự
thiếu hụt các công cụ định vị chủ động đối với vật cản tầm trung và tầm cao (biển
hiệu kinh doanh, cành cây sà thấp, rào chắn công trình tạm) khiến họ mất đi năng
lực di chuyển tự chủ, dễ gặp chấn thương nghiêm trọng.
- Tính địa phương đặc thù: Tại tỉnh Đồng Tháp, hệ thống giao thông đô thị
và nông thôn đang trong giai đoạn phát triển, vỉa hè thường có kết cấu không đồng
nhất và xuất hiện nhiều chướng ngại vật tầm cao di động. Đặc biệt, các loại gậy
siêu âm phổ thông trên thị trường có vùng quét hình nón rất dễ bị nhiễu phản
xạ khi gặp bề mặt gồ ghề hoặc các vũng nước đặc trưng của vùng sông nước miền
Tây, dẫn đến hiện tượng cảnh báo sai liên tục, làm giảm niềm tin của người dùng.
- Hạn chế kỹ thuật của giải pháp truyền thống: Các sản phẩm gậy thông
minh hiện nay bộc lộ nhược điểm chí mạng do sử dụng cảm biến siêu âm
(ultrasonic sensor) truyền thống: độ trễ lớn, vùng quét hẹp, dễ nhiễu môi
trường và hoàn toàn không thể phân loại được bản chất vật cản để đưa ra chỉ
dẫn cụ thể.
- Rào cản kinh tế của công nghệ ngoại nhập: Các hệ thống gậy hỗ trợ tích
hợp AI trên thế giới có giá thành cực kỳ đắt đỏ (thường trên 5 triệu VNĐ), tạo
ra rào cản kinh tế khiến cơ hội tiếp cận của người khuyết tật nghèo tại địa phương
gần như bằng không.
- Nhu cầu cấu trúc lại phần cứng tối ưu: Thiết bị "Đồng Tháp AI Sight"
ra đời nhằm giải quyết triệt để bài toán thực tế bằng cách ứng dụng TinyML qua
nền tảng Edge Impulse nhúng trực tiếp trên chip xử lý ESP32-S3, kết hợp Camera
AI (định tính) và Cảm biến Laser ToF (định lượng), đập tan mọi giới hạn công
nghệ cũ với mức chi phí bình dân.
3. Phương pháp tìm hiểu vấn đề
- Phương pháp nghiên cứu thứ cấp (Desk Research): Nhóm tác giả tiến
hành thu thập, phân tích dữ liệu từ các báo cáo y khoa xã hội học về tỷ lệ chấn
thương của người khiếm thị khi tham gia giao thông bộ. Đồng thời, nghiên cứu
bằng sáng chế và thông số kỹ thuật của các dòng gậy thông minh hiện hành để
xác định giới hạn công nghệ.
- Phương pháp phỏng vấn sâu (Empathy Interview): Tiến hành tiếp xúc
và phỏng vấn trực tiếp các hội viên thuộc Hội Người khiếm thị địa phương. Qua
ghi nhận, chấn thương nguy hiểm nhất thường đến từ các chướng ngại vật tầm
trung và tầm cao (từ 0.8m đến 1.5m so với mặt đất) nằm ngoài vùng quét của gậy
dò đường cơ học.

- Phương pháp quan sát thực địa (Field Observation): Nhóm thực hiện
ghi hình và phân tích hành vi di chuyển thực tế của người khiếm thị trên các tuyến
đường công cộng, xác định tần suất và bản chất của các loại vật cản xuất hiện phổ
biến nhất."
4. Ý tưởng và giải pháp để hoàn thành mô hình sản phẩm
4.1 Ý tưởng xuất phát của dự án:
Biến một chiếc gậy dò đường cơ học thô sơ thành một hệ thống dẫn đường
chủ động. Gậy không chỉ tương tác tiếp xúc mặt đất mà có thể tự động "nhìn" định
tính chướng ngại vật từ xa và tự động "đo" định lượng khoảng cách nguy hiểm,
đưa ra phản hồi sớm thông qua âm thanh thoại tiếng Việt và lực rung phân cấp.
4.2 Các giải pháp kỹ thuật cốt lõi:
- Thiết kế phần cứng tối ưu hóa cấu trúc: Sử dụng vi điều khiển cao cấp
ESP32-S3 (16MB Flash / 8MB PSRAM) làm bộ não trung tâm. Mô-đun Camera
AI được bố trí đồng trục quang học với cụm cảm biến Laser ToF VL53L1X giao
tiếp I2C nhằm triệt tiêu hoàn toàn sai số hình học lệch góc. Phần khung chịu lực
được gia công bằng ống nhựa PVC, bọc decal thẩm mỹ và bảo vệ bo mạch bằng
hộp nhựa ABS chống nước.
- Giải pháp xử lý phần mềm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI):
Hệ thống ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI) thông qua Mô
hình TinyML được huấn luyện trực tiếp trên Edge Impulse và nhúng thẳng vào
chip. Toàn bộ phần mềm được tối ưu hóa bằng Thuật toán xử lý bất đồng bộ
(Asynchronous Processing) trên lõi kép của chip để triệt tiêu độ trễ hệ thống
(Latency).
+ Luồng 1 (AI Stream): Liên tục bắt khung hình từ camera, thực hiện suy
luận TinyML cục bộ để phân loại vật cản với tần suất 15 khung hình/giây.
+ Luồng 2 (ToF Stream): Đồng thời phát tia laser đơn sắc quét tần suất
cao để cập nhật liên tục khoảng cách định lượng.
- Hệ thống phản hồi lực và cảnh báo thông minh: Khi Luồng 1 phát hiện
vật cản nguy hiểm, hệ thống lập tức đối chiếu khoảng cách từ Luồng 2 để kích
hoạt mạch khuếch đại chuyên nghiệp MAX98357A giao tiếp I2S phát âm thanh
chỉ dẫn hướng đi bằng tiếng Việt, kết hợp điều xung PWM điều khiển mô-tơ
rung với tần số tỷ lệ nghịch với khoảng cách (vật cản càng gần, gậy rung càng
mạnh).
5. Quy trình thực hiện và tính khả thi của giải pháp trong thực tiễn
5.1. Quy trình thực hiện dự án:
- Bước 1: Nghiên cứu nền tảng và hoạch định kiến trúc: Khảo sát sơ đồ
chân (Pinout) của KIT ESP32-S3 Cam, tính toán dòng tiêu thụ toàn cục của các
module (Mạch âm thanh I2S, cảm biến ToF, mô-tơ rung) để thiết kế mạch nguồn
hạ áp ổn định, chống nhiễu dòng.

- Bước 2: Xây dựng tập dữ liệu và huấn luyện mô hình TinyML: Trực
tiếp thu thập hơn 500 mẫu ảnh thực địa về các chướng ngại vật đặc trưng tại địa
phương dưới nhiều điều kiện ánh sáng. Tiến hành gán nhãn dữ liệu và huấn luyện
mạng nơ-ron nhúng thông qua nền tảng Edge Impulse để xuất ra mô hình tối ưu
cho cấu trúc chip.
- Bước 3: Tích hợp hệ thống và lập trình nhúng: Đóng gói phần cứng cơ
khí đồng trục. Triển khai lập trình mã nguồn nhúng bất đồng bộ điều khiển song
song việc nhận diện hình ảnh, đo khoảng cách và xử lý ngắt cảnh báo. Tích hợp
mạch sạc an toàn IC 2312 bảo vệ cell pin và kết nối tấm pin mặt trời mini qua
Diode chặn dòng ngược.
- Bước 4: Thực nghiệm, kiểm thử và căn chỉnh: Đưa thiết bị vào môi
trường giả lập, chạy thực nghiệm thực tế với người dùng để đo lường độ chính
xác thuật toán kiểm chứng chéo, căn chỉnh phân cấp cảnh báo và tối ưu hóa điện
năng dòng sạc.
5.2. Tính khả thi của giải pháp trong thực tiễn:
- Tính khả thi về mặt công nghệ: Mô hình AI vận hành hoàn toàn offline
cục bộ ngay trên chip xử lý, không phụ thuộc internet. Thuật toán kiểm chứng
chéo giữa Camera AI và cảm biến Laser ToF VL53L1X (sai số từ 1% trở xuống
trong khoảng cách 4m) tạo nên độ chính xác thực nghiệm trên 90%, thời gian
phản hồi toàn cục dưới 45ms, đáp ứng hoàn hảo an toàn cho vận tốc đi bộ.
- Tính khả thi về mặt kinh tế: Bảng dự toán vật tư vô cùng chi tiết, sử dụng
chuỗi linh kiện phổ thông hiệu năng cao giúp tối ưu chi phí thực tế ở mức 935.407
VNĐ (dưới ngưỡng 1 triệu đồng). Mức giá này rẻ hơn hàng chục lần so với gậy
ngoại nhập, tạo tính khả thi thương mại hóa rất cao.
- Tính khả thi về mặt xã hội: Giải quyết triệt để bài toán an sinh xã hội cho
cộng đồng người yếu thế. Giao diện tương tác trực quan bằng giọng nói tiếng Việt
thuần và phản hồi lực giúp người khuyết tật dễ dàng làm chủ thiết bị, nâng cao
năng lực tự chủ di chuyển
6. Kế hoạch tài chính và triển khai thực hiện dự án
6.1. Dự thảo kế hoạch tài chính
STT

Tên linh kiện

Vai trò

Số
lượng

1

KIT ESP-S3
N16R8 Cam
board OV3660,
OV5640

Mạch điều khiển
trung tâm tích hợp
camera xử lí hình ảnh
AI nhận diện vật cản

1

Đơn
giá
(VNĐ)

Thành
tiền
(VNĐ)

250.000

250.000

STT

2

3

4

5

6

7

8

Tên linh kiện

Vai trò

Combo
Âm
thanh Arduino
ESP32 – Loa
Mini + Micro
INMP441 I2S +
Mạch
khuếch
Đại
MAX98357A

Thu nhận âm thanh
môi trường và phát
giọng nói cảnh báo
khoảng cách

Mô đun cảm
biến
khoảng
cách
bay
VL53L1X

Đo khoảng cách
chính xác bằng tia
laser để phát hiện vật
cản trước thân gậy

Khối cell pin được đặt
cách nhiệt bên trong
vỏ nhựa ABS chống
Pin sạc Li-on nước, kết hợp với
Samsung 18650 mạch sạc chuyên
chính hãng
dụng có tích hợp cảm
biến ngắt bảo vệ quá
nhiệt và ngắn mạch tự
động.
Dây đeo dự
Dây đeo hỗ trợ mang
phòng cho túi
giữ gậy tiện lợi khi
xách balo màu
không sử dụng
đen vải dù
Vỏ bảo vệ phần cứng
Hộp nhựa ABS
bo mạch trung tâm
chống nước
gắn trên gậy
Kết nối tín hiệu và
Dây cáp Dupont nguồn
giữa
các
40 chân
module linh kiện với
nhau
Tấm pin năng
lượng mặt trời
mini 80x45mm
5V 100mA

Tấm pin mặt trời
không đóng vai trò
sạc chính mà chỉ là
nguồn bù dòng hao

Đơn
giá
(VNĐ)

Thành
tiền
(VNĐ)

169.000

169.000

2

106.470

212.940

2

44.000

88.000

1

39.000

39.000

1

35.500

35.500

1

27.247

27.247

1

26.900

26.900

Số
lượng

1

Số
lượng

Đơn
giá
(VNĐ)

Thành
tiền
(VNĐ)

1

20.000

20.000

1

16.000

16.000

11

Mạch sạc pin 1s Quản lý sạc an toàn,
(4.2vol) IC 2312 bảo vệ quá dòng cho
sạc max 3A
cell pin 18650

1

14.000

14.000

12

Công tắc on/off Bật/tắt nguồn toàn hệ
chống
nước thống gậy, chống chịu
tuyệt đối
thời tiết mưa gió

1

11.000

11.000

13

Đế Pin 18650 Cố định cặp pin sạc
Có 2 Dây Đầu 18650 đấu song song
Ra (Loại 2P)
bên trong hộp nguồn

1

8.000

8.000

14

[Combo] Diode Chống ngược dòng
Chỉnh Lưu 1-3A điện bảo vệ mạch khi
1N4007 1N5399 đấu nối pin mặt trời

1

7.920

7.920

1

9.900

9.900

STT

Tên linh kiện

Vai trò
hụt tự xả (Trickle
Charging) khi người
dùng di chuyển lâu
ngoài trời nắng để kéo
dài thêm 15-20% thời
gian hoạt động của
pin.

9

10

15

Ống nhựa PVC

Gia công cơ khí làm
phần kết cấu thân chịu
lực cho gậy dò đường

Decal Carbon

Dán bọc bên ngoài
thân gậy và vỏ hộp
mạch tăng thẩm mỹ,
chống xước

Dây đeo an toàn vào
Dây đeo cổ tay
cổ tay tránh rơi rớt
điện thoại 20cm
gậy khi người khiếm
– dây dù bện
thị di chuyển

Tổng chi phí hoàn thành mô hình thực tế

935.407

Ghi chú:
- Hệ thống nguồn an toàn: Khối cell pin được đặt cách nhiệt trong vỏ nhựa
ABS chống nước, kết hợp mạch sạc chuyên dụng IC 2312 bảo vệ quá dòng, quá
nhiệt và ngắn mạch tự động.

- Cơ chế bù dòng: Tấm pin mặt trời kết hợp Diode chỉnh lưu chặn dòng
ngược giúp kéo dài thêm 15-20% thời gian hoạt động của pin khi người dùng di
chuyển lâu ngoài trời nắng.
Nhận xét: Tổng chi phí chế tạo thực tế dưới 1 triệu đồng cho một thiết bị
hỗ trợ y tế tích hợp công nghệ AI Edge (Trí tuệ nhân tạo biên) và cảm biến khoảng
cách Laser ToF là một bước đột phá lớn về tối ưu giá thành. Dự án hoàn toàn khả
thi trong việc đưa vào sản xuất hàng loạt phục vụ cộng đồng nhờ nguồn linh kiện
dồi dào, giá rẻ và hiệu năng vượt trội so với các sản phẩm nhập khẩu từ nước
ngoài.
6.2. Kế hoạch triển khai dự án:
- Giai đoạn 1 (Tháng 5 - 30/6/2026): Vòng Sơ khảo (Triển khai từ Tuần
1 đến Tuần 4)
+ Tuần 1 - 2: Nghiên cứu sâu cấu trúc chân pinout của chip ESP32-S3, thiết
lập các đường truyền tín hiệu I2S (cho âm thanh chất lượng cao) và I2C (cho cụm
cảm biến ToF). Tiến hành mua sắm linh kiện mẫu để đo đạc thử nghiệm ban đầu.
+ Tuần 3 - 4: Tiến hành chụp thu thập tập dữ liệu thực địa ban đầu (Dataset)
với hơn 500 hình ảnh vật cản thực tế tại xã Mỹ Thọ, tỉnh Đồng Tháp. Thực hiện
gán nhãn và huấn luyện mô hình TinyML thử nghiệm trên Edge Impulse để kiểm
chứng độ chính xác thuật toán. Tổng hợp dữ liệu khảo sát và hoàn thiện hồ sơ dự
thi Vòng Sơ khảo để nộp trực tuyến đúng hạn định.
- Giai đoạn 2 (16/07 - 30/09/2026): Vòng Phát triển sản phẩm (Triển khai
từ Tuần 5 đến Tuần 8)
+ Từ 16/07 đến 15/08/2026 (Giai đoạn Triển khai Kỹ thuật mạch): Đo
đạc kiểm thử chuyên sâu độ ổn định dòng sạc của mạch IC 2312 kết hợp tấm pin
mặt trời mini và Diode chặn dòng ngược. Lắp ráp hệ thống mạch điện tử hoàn
chỉnh lên bo mạch gá thử nghiệm.
+ Từ 16/08 đến 05/09/2026 (Giai đoạn Lập trình và Thuật toán AI nâng
cao): Viết mã nguồn lập trình nhúng đa luồng bất đồng bộ: tối ưu hóa phân tách
luồng nhận diện AI 15fps và luồng quét khoảng cách Laser ToF thời gian thực.
Tiến hành mở rộng, thu thập thêm mẫu ảnh thực địa để tái huấn luyện mô hình
TinyML nhằm tối ưu dung lượng file nhúng tương thích hoàn hảo với bộ nhớ
16MB Flash / 8MB PSRAM của chip.
+ Từ 06/09 đến 20/09/2026 (Giai đoạn Gia công Cơ khí và Kiểm thử):
Tiến hành gia công cơ khí công thái học, lắp đặt định vị đồng trục các cấu kiện
lên ống nhựa PVC, dán bọc decal carbon bảo vệ. Chạy thực nghiệm thực tế ngoài
đường phố với người khiếm thị địa phương để căn chỉnh độ nhạy cảm biến, tối ưu
thuật toán phân cấp mức độ nguy hiểm.
+ Từ 21/09 đến 30/09/2026 (Giai đoạn Chuẩn hóa và Đóng gói sản
phẩm): Chuẩn hóa toàn diện thiết bị (chống nước mối hàn, gắn hộp bảo vệ ABS
và dây đeo vai an toàn). Tổng hợp dữ liệu khảo sát định lượng, vẽ biểu đồ trực

quan, hoàn thiện báo cáo kỹ thuật chuyên sâu và dựng video demo sản phẩm hoàn
chỉnh để sẵn sàng bùng nổ tại các vòng thi tiếp theo.
7. Phụ lục
Để minh chứng cho tính cấp thiết, giá trị thực tiễn và định hướng phân khúc
chi phí của dự án "Đồng Tháp AI Sight", nhóm tác giả đã thực hiện cuộc khảo sát
thực địa đối với 20 người khiếm thị và người có thị lực kém tại địa phương.
STT

Nội dung tiêu chí khảo sát thực tế

Tỉ lệ đồng ý

Đánh giá mức độ

1

Thường xuyên gặp va chạm nguy
hiểm với các vật cản trên cao (gờ tường,
rào chắn, gương xe tải) mà gậy mù truyền
thống không quét tới được.

90%
(18 người)

Cực kì cấp thiết

2

Nhu cầu sở hữu thiết bị tự động nhận
diện chính xác loại vật cản bằng công
nghệ AI và phát âm thanh cảnh báo điều
hướng bằng tiếng Việt.

80%
(16 người)

Nhu cầu rất cao

3

Yêu cầu thiết bị phải tích hợp hệ thống
năng lượng xanh (Pin mặt trời) để tối ưu
thời gian hoạt động ngoài trời, không lo
hết pin đột ngột.

75%
(15 người)

Rất cần thiết

4

Mức giá thành dao động từ 900.000
VNĐ đến dưới 1.000.000 VNĐ cho một
sản phẩm gậy thông minh là phù hợp với
khả năng chi trả.

85%
(17 người)

Hoàn toàn khả thi

Kết luận rút ra từ nguồn dữ liệu định lượng thực địa:
- Giải quyết điểm nghẽn góc quét (Tiêu chí 1 & 2): Gậy mù thông thường
hoàn toàn bất lực trước vật cản ngang tầm ngực và đầu. Do đó, việc nhóm tích
hợp camera AI kết hợp cụm 2 cảm biến Laser ToF quét hai bên thân gậy là giải
pháp tiên phong, giải quyết triệt để 90% rủi ro va chạm thực tế cho người dùng.
- Tối ưu hóa năng lượng (Tiêu chí 3): Tỷ lệ 75% người dùng lo ngại về
vấn đề sạc pin đã minh chứng cho tính đúng đắn của việc nhóm tích hợp thêm tấm
pin mặt trời mini và mạch sạc IC 2312, giúp thiết bị tự động bù dòng năng lượng
khi người khuyết tật di chuyển ngoài trời.
- Tối ưu hóa tài chính (Tiêu chí 4): Với 85% người dùng đồng thuận mức
giá dưới 1 triệu đồng, bảng dự toán chi phí chi tiết ở Mục 6 của dự án (935.407
VNĐ) hoàn toàn đáp ứng chính xác phân khúc thị trường, chứng minh dự án
không chỉ nằm trên giấy thuyết trình mà có khả năng thương mại hóa, đưa vào
sản xuất thực tế ngay lập tức.