Boston Dynamics biến Atlas thành bệ thử cơ cấu chấp hành có bánh xe

Ngày 9 tháng 11 năm 2026, Boston Dynamics mô tả chi tiết một thử nghiệm với Atlas gắn bánh xe, sau khi thay bàn chân của robot hình người bằng bánh xe để khảo sát giới hạn của cơ cấu chấp hành và khả năng chuyển giao phương pháp học tăng cường toàn thân từ mô phỏng sang phần cứng.

Công ty mô tả cấu hình này là một bệ thử nghiệm phục vụ nghiên cứu, không phải sản phẩm. Thử nghiệm được thiết kế để tìm hiểu cách các cơ cấu chấp hành thực và bộ điều khiển toàn thân đã học phối hợp với nhau khi động cơ tiến gần đến giới hạn vận hành. Việc tăng tốc, rẽ và dừng khiến động cơ phải chịu tải, đồng thời đòi hỏi mô-men xoắn lớn và tốc độ cao trên toàn dải vận hành.

Boston Dynamics cho biết nhiều năm kinh nghiệm phục vụ khách hàng sử dụng Spot và Stretch đã cho thấy robot được đưa vào vận hành sẽ gặp những điều kiện mà phòng thí nghiệm không thể tái tạo đầy đủ. Xiaoyu (Andy) Wu, kỹ sư điều khiển Atlas và là tác giả bài viết, đã dùng bệ thử này để khảo sát hành vi chấp hành ở mức cực hạn và độ vững chắc của các thông số tinh chỉnh điều khiển cấp thấp do ông thiết lập.

Mô hình động cơ phục vụ huấn luyện chuyển từ mô phỏng sang thực tế

Quá trình huấn luyện sử dụng hàng triệu mô phỏng robot trước khi đưa chính sách điều khiển lên phần cứng. Bài toán chuyển từ mô phỏng sang phần cứng, gọi là chuyển từ mô phỏng sang thực tế (sim-to-real), phụ thuộc vào việc khiến động cơ mô phỏng tái hiện hành vi vật lý đo được đủ chính xác để chính sách đã học có thể chuyển giao. Các chính sách được huấn luyện với mô hình động cơ lý tưởng hóa có thể tập dượt những chuyển động mà robot thực không thể thực hiện; ngược lại, các mô hình khớp với phần cứng hỗ trợ những hành vi mà robot có thể tái hiện.

Công tác chuẩn bị bao gồm việc đồng bộ các thông số điều khiển cấp thấp giữa những thiết lập phần mềm, tiến hành các thử nghiệm đặc tính động cơ và tinh chỉnh động cơ mô phỏng dựa trên số liệu đo từ Atlas. Nhóm cũng đánh giá riêng từng phép giản lược, giữ lại những phép xấp xỉ vô hại đồng thời tránh những phép có thể tạo cho chính sách lợi thế phi thực tế trong quá trình huấn luyện.

Dự án kết hợp thiết kế cơ cấu chấp hành, điều khiển động cơ cấp thấp và học tăng cường toàn thân (RL)—những lĩnh vực thường là các chuyên môn riêng biệt trong quá trình phát triển Atlas. Wu có nền tảng về điều khiển động cơ cổ điển; đây là dự án RL quy mô đáng kể đầu tiên của ông, đưa ông đến ranh giới giữa các lớp chuyên môn này.

Các nhà nghiên cứu điều chỉnh những khuôn khổ chính sách điều khiển đã được thiết lập, thay đổi cách kết hợp phần thưởng, phạm vi các lệnh dùng trong huấn luyện và cách xử lý tư thế. Wu cho biết những thay đổi đó giúp Atlas lăn bánh mượt mà mà vẫn ổn định và dễ điều khiển; ông nhận định khả năng chuyển giao sang phần cứng đạt mức gần như hoàn hảo.

Các màn trình diễn lăn bánh và cải tạo tối giản

Một số màn trình diễn bắt đầu từ các đoạn ghi hình chuyển động của con người mà Wu chọn vì có hiện tượng trượt chân đáng kể. Trong quá trình huấn luyện động tác lướt ngang, các chuyển động trượt chân của con người được chuyển thành những chuyển động có đánh lái và lăn bánh, khi chính sách học cách sử dụng bánh xe.

Đối với cú nhảy xoay 360 độ, bộ điều khiển bám theo quỹ đạo chuyển động được ghi lại từ một người nhảy. Wu nhận định động tác này tương đối ít rủi ro dù trông rất mạnh mẽ, đồng thời cho biết robot thực hiện thành công ngay lần thử đầu tiên. Khi chuẩn bị cất lên, phần thân dưới gắn bánh xe của robot nhanh chóng lăn vào vị trí trước cú đẩy hướng lên, cho thấy cách sử dụng lực bám khác với khi Atlas đứng trên chân.

Phần cứng dùng cho những chuyển động đó chỉ cần thay đổi rất ít. Bộ phận duy nhất được bổ sung là một bộ chuyển đổi đặt làm riêng, nối vành xe scooter bán sẵn với cơ cấu chấp hành ở mắt cá chân hiện có của Atlas. Trong mô hình phần mềm cơ sở, mỗi bánh xe được xem như một mắt cá chân có thể xoay liên tục, cho phép Wu thay chân bằng bánh xe mà không cần xây dựng một mô hình robot riêng.

Bài học cho Atlas phiên bản tiêu chuẩn

Boston Dynamics cho biết những bài học từ thử nghiệm này hiện đang được áp dụng cho cấu hình tiêu chuẩn của Atlas. Việc tích hợp chặt chẽ hơn giữa động lực học của cơ cấu chấp hành và RL toàn thân nhằm cải thiện khả năng chống chịu của chính sách trước các dạng lỗi, đồng thời mở rộng năng lực của robot. Vì vậy, những màn trình diễn này kết nối trực tiếp một cấu hình nghiên cứu khác thường với hệ thống điều khiển được sử dụng cho cỗ máy hai chân thông thường.

Wu cũng đã bắt đầu nghiên cứu các chính sách điều khiển dành cho trường hợp cơ cấu chấp hành bị hỏng, trong đó có việc xem xét liệu học tăng cường có thể tạo ra những phản ứng tự phát trước các sự cố đó hay không. Hướng nghiên cứu tiếp nối này mở rộng công việc về độ tin cậy sang phần cứng có hành vi thay đổi sau khi xảy ra lỗi, nhằm kiểm tra liệu bộ điều khiển đã học có thể ứng phó khi cơ cấu chấp hành thực hoạt động khác với dự kiến hay không.