Robot tự động tìm và mở cửa trong khi tự sạc pin

Một nhóm sinh viên kỹ thuật tại Đại học Cincinnati đang chế tạo một rô-bốt tự động có thể tự mở cửa và tìm ổ cắm điện trên tường gần nhất, cho phép nó sạc lại mà không cần sự trợ giúp của con người.

Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Quyền truy cập IEEE. 

Cửa ra vào – Kryptonite của Robot

Một trong những trở ngại lớn nhất đối với robot là cửa ra vào. 

Ou Ma là giáo sư kỹ thuật hàng không vũ trụ tại Đại học Cincinnati. 

“Robot có thể làm được nhiều việc, nhưng nếu bạn muốn một con robot tự mở một cánh cửa và đi qua ngưỡng cửa, đó là một thách thức to lớn,” Ma nói.

Nhóm đã có thể khắc phục vấn đề này trong các mô phỏng kỹ thuật số ba chiều và đó là một bước tiến quan trọng đối với rô-bốt trợ giúp. Những robot này có thể bao gồm những robot hút bụi và khử trùng các tòa nhà văn phòng, sân bay và bệnh viện. Chúng chiếm một phần lớn trong ngành công nghiệp robot trị giá 27 tỷ USD. 

Yufeng Sun là tác giả chính của nghiên cứu và là nghiên cứu sinh tiến sĩ của Đại học Kỹ thuật và Khoa học Ứng dụng UC. 

Theo Sun, một số nhà nghiên cứu đã giải quyết vấn đề này bằng cách quét toàn bộ căn phòng để tạo mô hình kỹ thuật số 3D, cho phép robot xác định vị trí cửa ra vào. Tuy nhiên, đây là một giải pháp tốn thời gian và chỉ áp dụng cho phòng được quét. 

Có rất nhiều thách thức để phát triển một robot tự động để tự mở một cánh cửa. Đầu tiên, chúng có nhiều màu sắc và kích cỡ khác nhau, đồng thời chúng có các tay cầm khác nhau có thể thấp hơn hoặc cao hơn. Robot cũng được yêu cầu phải biết sử dụng bao nhiêu lực để mở cửa để vượt qua lực cản. Vì nhiều cửa công cộng có khả năng tự đóng nên rô-bốt có thể mất khả năng bám và phải bắt đầu lại.

Sử dụng máy học

Thông qua việc sử dụng máy học, các sinh viên UC đã cho phép robot tự “dạy” cách mở một cánh cửa thông qua thử và sai. Điều này có nghĩa là rô-bốt sẽ sửa chữa các lỗi của nó khi nó di chuyển và các mô phỏng giúp nó chuẩn bị cho nhiệm vụ thực tế.

Sun cho biết: “Robot cần có đủ dữ liệu hoặc 'kinh nghiệm' để huấn luyện nó. “Đây là một thách thức lớn đối với các ứng dụng robot khác sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên AI để hoàn thành các nhiệm vụ trong thế giới thực.” 

Sun và sinh viên cao học của UC Sam King hiện đang chuyển đổi nghiên cứu mô phỏng thành công thành một người máy thực sự. 

“Thách thức là làm thế nào để chuyển chính sách kiểm soát đã học này từ mô phỏng sang thực tế, thường được gọi là vấn đề 'Sim2Real',” Sun nói.

Một thách thức khác là các mô phỏng kỹ thuật số thường chỉ thành công từ 60% đến 70% trong các ứng dụng ban đầu trong thế giới thực, vì vậy Sun có kế hoạch dành ít nhất một năm để hoàn thiện hệ thống robot tự động mới.