Robot Tự Động Tìm và Mở Cửa Trong Khi Tự Sạc

Một nhóm sinh viên kỹ thuật tại Đại học Cincinnati đang xây dựng một robot tự động có thể mở cửa và tìm kiếm ổ cắm điện gần nhất, cho phép nó tự sạc mà không cần sự hỗ trợ của con người.

Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí IEEE Access. 

Cửa – Một Vấn Đề Của Robot

Một trong những chướng ngại vật lớn nhất đối với robot là cửa. 

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

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

Đội đã vượt qua được vấn đề này trong các mô phỏng kỹ thuật số ba chiều, và đó là một bước tiến lớn cho các robot hỗ trợ. Những robot này có thể bao gồm các 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 đô la. 

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

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

Có nhiều thách thức trong việc phát triển một robot tự động để mở cửa tự động. Đầu tiên, chúng có nhiều màu sắc và kích thước khác nhau, và chúng có tay cầm khác nhau có thể cao hơn hoặc thấp hơn. Robot cũng cần biết lực cần thiết để mở cửa để vượt qua sự kháng cự. Vì nhiều cửa công cộng tự đóng, một robot có thể mất握 và cần phải bắt đầu lại.

https://www.youtube.com/watch?v=O_FV47hIRus

Sử Dụng Học Máy

Thông qua việc sử dụng học máy, các sinh viên UC đã cho phép robot “học” cách mở cửa thông qua thử nghiệm và sai lầm. Điều này có nghĩa là robot sửa lỗi của nó khi nó đi, và mô phỏng giúp nó chuẩn bị cho nhiệm vụ thực tế.

“Robot cần đủ dữ liệu hoặc ‘trải nghiệm’ để giúp đào tạo nó,” Sun nói. “Đây là một thách thức lớn cho các ứng dụng robot khác sử dụng phương pháp dựa trên AI để thực hiện các nhiệm vụ thế giới thực.” 

Sun và sinh viên thạc sĩ UC Sam King hiện đang chuyển đổi nghiên cứu mô phỏng thành một robot thực tế. 

“Thách thức là làm thế nào để chuyển chính sách điều khiển đã học 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 60% đến 70% trong các ứng dụng thực tế ban đầu, vì vậy Sun dự định sẽ dành ít nhất một năm để hoàn thiện hệ thống robot tự động mới.