Do hình ảnh kỹ thuật cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết nên thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng trong điều hướng robot di động. Từ hình ảnh thu được, robot di động sẽ khoanh vùng và di chuyển đến đích đã định. Tùy theo sựphức tạp của môi trường, việc tránh chướng ngại vật vẫn đòi hỏi một hệ thống cảm biến phức tạp với yêu cầu hiệu quả tính toán cao. Nghiên cứu trong bài báo đưa ra một giải pháp thời gian thực cho vấn đề trích xuất cảnh hành lang từ một hình ảnh duy nhất. Sử dụng mô hình phân đoạn ngữ nghĩa cực nhanh tích hợp với kỹ thuật lượng tử hóa để giảm thiểu tham số đào tạo và chi phí tính toán của đào tạo mô hình phân đoạn ngữ nghĩa. Ngoài ra, mIoU đạt 89% và độ chính xác cao là 98%. Các kết quả mô phỏng được so sánh với các phương pháp gần đây để chứng minh tính khả thi của phương pháp đã thử. Cuối cùng, các tác giả áp dụng hiệu quả hình ảnh được phân đoạn để xây dựng chế độ xem trực diện của robot di động nhằm xác định quy hoạch đường đi của robot di động có sẵn.Due to the wealth of information extracted from digital images, computer vision plays a significant role in mobile robot navigation. Based on the captured images, mobile robots localize and move to the intended destination. Due to the complexity of the environment, obstacle avoidance still requires a complex sensor system with a high computational efficiency requirement. This study offers a real-time solution to the problem of extracting corridor scenes from a single image. Using ultra fast semantic segmentation model integrating with quatization technique to reduce the numerous of training parameters and computational cost. Moreover, the mean Intersection over Union (mIoU) achieves 89% and high accuracy is 98%. The simulation results are compared with recent methods to prove the feasibility of the prosed method. Finally, the authors effectively apply the segmented image to construct the mobile robot frontal view to identify the available mobile robot path planning.