Hệ Thống RoboGrammar Tự Động Hóa và Tối Ưu Hóa Thiết Kế Robot

Hình dạng của một robot quyết định loại nhiệm vụ nó có thể thực hiện và môi trường nó có thể hoạt động. Với những hạn chế công nghệ hiện tại, không thể xây dựng và thử nghiệm từng hình dạng, nhưng một hệ thống mới được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại MIT cho phép mô phỏng nhiều hình dạng này. Sau khi mô phỏng, những hình dạng tốt nhất có thể được chọn từ nhóm.

Hệ thống mới này được gọi là RoboGrammar, và bước đầu tiên là thông báo cho nó về các loại bộ phận robot có sẵn, chẳng hạn như bánh xe và khớp. Sau đó, bạn chỉ định loại địa hình mà robot sẽ hoạt động, nhưng đó基本 là tất cả. RoboGrammar sau đó sẽ tạo ra một cấu trúc được tối ưu hóa và chương trình điều khiển.

Phát Triển Lĩnh Vực Thiết Kế Robot

Hệ thống mới này là một bước tiến lớn trong một lĩnh vực tiên tiến vẫn còn chủ yếu là thủ công.

Allan Zhao là tác giả chính của nghiên cứu và là sinh viên tiến sĩ tại Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo MIT (CSAIL).

“Thiết kế robot vẫn còn là một quá trình thủ công,” Zhao nói. Hệ thống RoboGrammar là “một cách để tạo ra những thiết kế robot mới, sáng tạo hơn có thể hiệu quả hơn.”

Nghiên cứu này sẽ được trình bày tại hội nghị SIGGRAPH Asia này tháng.

Theo Zhao, robot được xây dựng cho tất cả các loại nhiệm vụ nhưng “họ đều có xu hướng rất giống nhau về hình dạng và thiết kế. Khi bạn nghĩ về việc xây dựng một robot cần vượt qua nhiều địa hình, bạn ngay lập tức nghĩ đến một robot bốn chân. Chúng tôi tự hỏi liệu đó có thực sự là thiết kế tối ưu không.”

Đội ngũ nghiên cứu tin rằng một thiết kế mới và sáng tạo hơn có thể tạo ra kết quả tốt hơn và cải thiện chức năng, đó là lý do họ xây dựng một mô hình máy tính cho các nhiệm vụ. Hệ thống này không bị ảnh hưởng bởi quy ước trước đó và có một số quy tắc được áp dụng.

Zhao viết rằng tập hợp các hình dạng robot có thể là “chủ yếu bao gồm các thiết kế không hợp lý. Nếu bạn chỉ có thể kết nối các bộ phận theo cách tùy ý, bạn sẽ kết thúc với một hỗn độn.”

https://www.youtube.com/watch?v=JmuLW5So4FU&feature=emb_title

Ngữ Pháp Đồ Thị

Đội ngũ nghiên cứu đã thiết lập để phát triển một “ngữ pháp đồ thị,” mà hạn chế cách các thành phần của robot có thể được sắp xếp. Điều này chỉ để đảm bảo rằng mỗi thiết kế được tạo ra bởi máy tính hoạt động ở mức cơ bản, với các hạn chế như không thể kết nối các đoạn chân với nhau thay vì khớp.

Zhao đã được truyền cảm hứng từ động vật, đặc biệt là động vật chân khớp, khi thiết kế các quy tắc của ngữ pháp đồ thị.

Động vật chân khớp là “đặc trưng bởi có một cơ thể trung tâm với một số lượng đoạn thay đổi. Một số đoạn có thể có chân gắn vào,” Zhao nói. “Và chúng tôi nhận thấy rằng đó là đủ để mô tả không chỉ động vật chân khớp mà còn các hình dạng quen thuộc khác.”

Thông qua việc sử dụng ngữ pháp đồ thị, RoboGrammar hoạt động trong ba bước. Đầu tiên, nó định nghĩa vấn đề. Thứ hai, nó thiết kế các giải pháp robot có thể. Thứ ba, nó chọn các giải pháp tối ưu.

Người dùng phải định nghĩa vấn đề và nhập tập hợp các bộ phận robot có sẵn, chẳng hạn như động cơ, chân và đoạn kết nối. Người dùng cũng nhập loại địa hình mà robot sẽ hoạt động.

“Điều đó là chìa khóa để đảm bảo rằng các robot cuối cùng có thể thực sự được xây dựng trong thế giới thực,” Zhao nói.

Hàng Trăm Ngàn Cấu Trúc

RoboGrammar lấy các quy tắc ngữ pháp đồ thị và thiết kế hàng trăm nghìn cấu trúc robot có thể, với các hình dạng khác nhau.

“Điều đó thực sự truyền cảm hứng cho chúng tôi khi thấy sự đa dạng của các thiết kế,” Zhao nói. “Điều đó chắc chắn cho thấy sự biểu đạt của ngữ pháp.”

Tuy nhiên, không tất cả các thiết kế đều tốt, và việc chọn thiết kế tốt nhất có nghĩa là mỗi robot phải được đánh giá về chuyển động và chức năng.

“Cho đến nay, những robot này chỉ là cấu trúc,” Zhao nói.

Đội ngũ nghiên cứu đã phát triển một bộ điều khiển cho mỗi robot thông qua một thuật toán gọi là Kiểm soát Dự báo Mô hình, mà ưu tiên chuyển động nhanh về phía trước, và đó là điều giúp các cấu trúc tiến bộ.

“Hình dạng và bộ điều khiển của robot được gắn kết chặt chẽ, đó là lý do chúng tôi phải tối ưu hóa bộ điều khiển cho từng robot riêng biệt,” Zhao nói.

Các nhà nghiên cứu sau đó sử dụng một thuật toán mạng nơ-ron để tìm các robot có hiệu suất cao. Thuật toán này lấy mẫu và đánh giá các tập hợp robot khác nhau và học cách các thiết kế nào hoạt động cho các nhiệm vụ nào.

Mọi thứ được đề cập cho đến thời điểm này đều diễn ra mà không cần can thiệp của con người.

“Công việc này là một thành tựu vĩ đại trong cuộc tìm kiếm 25 năm để tự động thiết kế hình dạng và điều khiển của robot,” says Hod Lipson, kỹ sư cơ khí và nhà khoa học máy tính tại Đại học Columbia. Ông không tham gia vào nghiên cứu. “Ý tưởng sử dụng ngữ pháp hình dạng đã tồn tại từ lâu, nhưng không nơi nào ý tưởng này được thực hiện một cách đẹp như trong công việc này. Khi chúng ta có thể khiến máy móc thiết kế, xây dựng và lập trình robot tự động, mọi thứ sẽ thay đổi.”

Theo Zhao, RoboGrammar là “một công cụ cho các nhà thiết kế robot để mở rộng không gian cấu trúc robot mà họ dựa vào.”

Đội ngũ nghiên cứu hiện đang lên kế hoạch xây dựng và thử nghiệm một số robot trong thế giới thực, và Zhao nói rằng hệ thống có thể vượt ra ngoài việc đi qua địa hình và vào các lĩnh vực như thế giới ảo.

“Hãy nói rằng trong một trò chơi video bạn muốn tạo ra nhiều loại robot, mà không cần một nghệ sĩ để tạo ra từng cái. RoboGrammar sẽ hoạt động cho điều đó gần như ngay lập tức,” Zhao nói.