Nghiên cứu này trình bày một giải pháp xác định vị trí của robot di động trong môi trường trong nhà bằng một máy ảnh trần sử dụng mạng học sâu YOLOv9. Những giải pháp cổ điển, robot di động được gắn một thẻ qr-code, tuy nhiên thẻ thường có kích thước nhỏ, dễ bị nhiễu và bị ảnh hưởng bởi độ sáng. Vì vậy, nhóm nghiên cứu để xuất giải pháp sử dụng một mạng học sâu YOLOv9 để theo dõi quá trình di chuyển ngẫu nhiên của robot. Thêm vào đó, trạng thái của robot khi di chuyển trong mê cung được biểu diễn bằng phương pháp dòng quang học. Nhóm cũng đề xuất một giải pháp biến đổi hệ tọa độ từ hệ tọa độ máy ảnh sang hệ tọa độ Descartes để có thể xác định được vị trí hiện tại của robot di động. Kết quả cho thấy giải pháp đề xuất có thể ghi lại toàn bộ quỹ đạo di chuyển của robot trong mê cung. Trong thời điểm tức thời, phương pháp dòng quang học cũng cho thấy được trạng thái của robot khi chuyển động thẳng, xoay và gần chướng ngại vật. Kết quả này là tiền đề để giải quyết các toán nâng cao trong robot di động như lập và theo dõi quỹ đạo trong môi trường trong nhà.