Trải qua nhiều thập kỷ, các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới đã cố gắng chế tạo những robot có thể hỗ trợ con người giải quyết công việc hằng ngày. Tuy nhiên, để hoạt động một cách hiệu quả, robot cần có sự tương tác tự nhiên với con người, bao gồm cả việc trao đổi đồ vật.
Nhằm đáp ứng yêu cầu trên, các nhà nghiên cứu tại tập đoàn công nghệ đa quốc gia NVIDIA đã phát triển mô hình robot mới, có thể nâng cao khả năng di chuyển và tiếp nhận các vật thể từ con người. Dự kiến công trình nghiên cứu sẽ được trình bày tại Hội nghị quốc tế về Robot và Tự động hóa ICRA 2022, dựa trên khuôn khổ kiểm soát dự đoán mô hình STORM họ đã giới thiệu trước đó.
Chia sẻ với trang TechXlore, nhà nghiên cứu Dieter Fox cho biết: "Trong phát minh này, chúng tôi đặc biệt tập trung vào việc đảm bảo robot có thể lấy bất kỳ vật thể nào từ người dùng. Chúng tôi đề xuất giải pháp tích hợp giữa phương pháp nắm bắt đối tượng với phương pháp điều khiển dự báo, nhằm dự đoán và đảm bảo tính tự nhiên và nhanh chóng của hoạt động trao nhận. Từ đó, mọi người hoàn toàn có thể coi robot như một trợ lý an toàn, hữu ích”.
Trong vài năm qua, Fox và các đồng nghiệp của ông tại NVIDIA đã nghiên cứu cải thiện kỹ năng thao tác và tương tác của robot. Tuy nhiên, cấu trúc của mô hình trong công trình nghiên cứu mới khác với các cách tiếp cận trước đây.
Cụ thể hơn, ban đầu các nhà nghiên cứu sử dụng một mô hình đã học để dự đoán cách robot có thể lấy vật thể từ tay của con người. Sau đó, thay vì áp dụng thuật toán dựa trên quy tắc đơn giản, mô hình mới xác định cách tiếp cận tối ưu thông qua khuôn khổ STORM.
Ông Fox giải thích: “Phương pháp tiếp cận MPC, hay còn được gọi là STORM, hoạt động bằng cách lấy mẫu các chuyển động robot có thể thực hiện, từ vị trí hiện tại đến vị trí của vật thể. Nó vận dụng khả năng tính toán của bộ xử lý đồ họa GPU để đánh giá các quỹ đạo này, cho phép chúng tôi kiểm tra nhanh 500 mẫu cùng một lúc”.
Mô hình cập nhật các quyết định điều khiển của robot vài lần mỗi giây. Điều này cho phép điều chỉnh nhanh quỹ đạo dự kiến và các quyết định về vị trí nắm bắt các đối tượng, dựa trên các chuyển động người dùng thực hiện.
Theo nhà nghiên cứu Fox, công trình này cho thấy sự kết hợp giữa các kỹ thuật nắm bắt đối tượng và theo dõi con người với việc lập kế hoạch chuyển động hiệu quả để robot hoạt động mạnh mẽ, tự nhiên và đáng tin cậy. Đây cũng là nền tảng để xây dựng mối quan hệ hợp tác giữa con người và robot.
Dựa trên kết quả đánh giá hiệu suất mô hình trong một số thử nghiệm, robot có thể trao đổi nhiều đồ vật khác nhau khi tương tác với bốn người dùng. Cách tiếp cận mới đã mang lại kết quả đầy hứa hẹn. Gần như tất cả những người tham gia đều cảm thấy khung MPC hỗ trợ robot hợp tác với họ tốt hơn so với cách tiếp cận cơ bản.
Trong tương lai, mô hình mới có thể cải thiện hiệu suất của robot hiện có, thâm chí cả robot mới, khi hỗ trợ con người điều khiển các vật thể nhất định. Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu có kế hoạch phát triển các công cụ khác để tăng cường hợp tác giữa con người và robot.
Ông Fox cho biết thêm: “Nhìn chung, những cách tiếp cận dựa trên sự kết hợp giữa nghiên cứu chuyên sâu với lập luận theo kế hoạch đem đến nhiều ứng dụng thực tiễn. Trong các nghiên cứu tiếp theo, chúng tôi mong muốn khám phá các hệ thống hợp tác chung giữa người và robot để mang lại hiệu quả tối ưu; đồng thời khám phá khả năng đào tạo các hệ thống robot trong môi trường mô phỏng và áp dụng với robot ở thế giới thực”.
Thu Nga