Robot có chân ANYmal trên con đường đá dẫn đến đỉnh núi Etzel, cao 1.098 mét so với mực nước biển. (Ảnh: Takahiro Miki)
Robot 4 chân ANYmal của Phòng thí nghiệm Hệ thống robot tại ETH Zurich đã vượt qua đoạn đường dốc lên núi Núi Etzel cao 120 mét với vô số chướng ngại vật an toàn trong 31 phút đi bộ, nhanh hơn 4 phút so với thời gian người đi bộ, không bị trượt ngã.
Kết quả này có được nhờ công nghệ điều khiển mới của nhóm nghiên cứu thuộc ETH Zurich do GS kỹ thuật robot Marco Hutter lãnh đạo. Công nghệ điều khiển học được công bố trên tạp chí Science Robotics.
GS Hutter cho biết, sử dụng mạng thần kinh nhân tạo, robot học được cách tích hợp nhận thức trực quan môi trường xung quanh với nhận thức từ cảm biến xúc giác khi tiếp xúc trực tiếp bằng chân với mặt đất. Trên cơ sở Máy học, ANYmal phát triển những kỹ năng để có thể vượt qua những địa hình hoàn toàn mới, phức tạp về địa hình.
Robot ANYmal, di chuyển nhanh chóng và vững vàng trên các địa hình phức tạpVideo: Nicole Davidson / ETH Zurich
Hiện nay, những robot có chân chỉ có thể cơ động được trên địa hình phức tạp, nhiều chướng ngại vật với sự hỗ trợ của người điều khiển.
Nguyên nhân chính là thông tin môi trường thời gian thực do cảm biến laser và camera ghi lại thường không chính xác và đầy đủ. Ví dụ như cỏ cao, vũng nước nông hoặc tuyết hoặc một phần địa hình không nhìn thấy được nhận thức là chướng ngại vật không thể vượt, dù robot thực sự có thể đi qua. Trên thực địa, tầm nhìn giới hạn bởi vật che khuất, ánh sáng yếu, bụi, sương mù cũng cản trở hoạt động của robot.
Từ nguyên nhân này, nhóm nghiên cứu đặt mục tiêu phát triển hệ thống điều hành robot ANYmal trên cơ sở tích hợp nhận thức trực quan về môi trường và dữ liệu cảm biến xúc giác, ứng dụng công nghệ Máy học, cho phép robot có khả năng tự quyết định, tiến về phía trước nhanh chóng hay cơ động di chuyển thận trọng.
Sử dụng hệ thống điều khiển mới mạng thần kinh, ANYmal do nhà nghiên cứu ETH Zurich phát triển và công ty ANYbotics ETH sản xuất thương mại là robot đầu tiên tích hợp được nhận thức bên ngoài và xúc giác. Trước khi robot thử nghiệm khả năng nhận thức trong thế giới thực, nhóm nhà khoa học cho hệ thống tiếp xúc với vô số chướng ngại vật và tình huống gây lên sai lầm nhận thức trên thao trường huấn luyện ảo.
Phương pháp tiếp cận mới cho phép mạng thần kinh robot học được cách tốt nhất vượt qua các chướng ngại vật, nhận thức chính xác dữ liệu môi trường thu thập được, bỏ qua những dữ liệu sai, gây trở ngại cho thực hiện nhiệm vụ.
Sử dụng phương thức đào tạo này, hệ thống điều khiển robot, ứng dụng công nghệ Máy học có thể vượt qua những địa hình tự nhiên khó khăn nhất không thấy trước đó và hoạt động hiệu quả trong điều kiện dữ liệu cảm biến môi trường trực quan không rõ ràng hoặc phức tạp.
Sau khóa học ảo, ANYmal an toàn cơ động di chuyển, phát triển kỹ năng hoạt động trên cơ sở dữ liệu kiến thức căn bản và thực tế.
Nhóm Robot ANYmal với hệ thống điều khiển mới có thể được sử dụng những địa điểm quá nguy hiểm đối với con người và những nơi mà các loại robot khác không thể thực hiện với địa hình khó khăn, môi trường phức tạp như thảm họa thiên tai, thảm họa công nghiệp hoặc cháy rừng.
