Robot Atlas của Boston Dynamics. Ảnh: The Verge
Công nghệ truyền động tiên tiến
Bộ truyền động giống như cơ bắp của robot, cho phép robot hình người di chuyển. Hệ thống này bao gồm 3 loại: điện, thủy lực và lai. Bộ truyền động điện rất gọn và chính xác trong khi loại thủy lực hỗ trợ chuyển động mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, theo Robomech, các nhà khoa học đang thử nghiệm hệ thống cơ xương hoạt động giống cơ thể người thật hơn. Thay vì sử dụng một motor mỗi khớp nối, hệ thống dùng gân và dây cáp đóng vai trò giống cơ bắp và dây chằng. Các gân kéo và nhả để tạo ra chuyển động mượt mà, phân bố lực đồng đều, khiến robot linh hoạt và tự nhiên hơn.
Hệ thống kiểm soát thăng bằng
Đi bộ bằng hai chân là một thử thách khổng lồ đối với robot. Theo phương pháp xác định điểm Zero Moment Point (ZMP), để robot không bị ngã, ZMP cần nằm trong diện tích đa giác được bao phủ bởi bàn chân trụ của robot hình người. Những robot hiện đại kết hợp ZMP với kiểm soát tâm khối lượng, tối ưu hóa toàn thân và giữ thăng bằng chủ động. Ví dụ, robot Atlas của công ty Boston Dynamics liên tục điều chỉnh quỹ đạo các chi để giữ thăng bằng trước tác động bên ngoài. Sử dụng các bộ phận cơ thể khác như vai, cánh tay hoặc lưng nhằm duy trì thăng bằng, robot có thể nghiêng, lăn hoặc thủ thế giống con người.
Tích hợp cảm biến phức tạp
Robot Optimus của Tesla sử dụng 8 camera để nhận thức thế giới xung quanh từ các góc khác nhau. Tuy nhiên, ngoài tầm nhìn, các robot ngày nay còn trang bị cảm biến quán tính (IMU) để đo chuyển động và thăng bằng cũng như bộ mã hóa khớp nối giúp theo dõi cử động của khớp. Các nhà nghiên cứu đang tìm cách đơn giản hóa cảm biến thông qua học hỏi, giúp robot ước tính ngoại lực chỉ dùng IMU và dữ liệu chuyển động. Giải pháp này có thể khiến robot hình người trở nên rẻ và nhẹ hơn mà không ảnh hưởng tới khả năng thăng bằng hoặc nhận thức.
Robot Optimus của Tesla. Ảnh: Mining
Lên kế hoạch chuyển động theo thời gian thực
Để làm việc với con người, robot cần biết phạm vi đi lại hoặc cử động để tránh va chạm hoặc mất thăng bằng. Trước đây, robot cần tính toán chuyển động của mọi khớp nối cùng lúc và mất thời gian phản ứng theo thời gian thực. Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang sử dụng phương pháp tối ưu hóa tách rời, chia vấn đề chuyển động thành nhiều tính toán nhỏ và nhanh hơn cho mỗi bộ phận cơ thể, giúp robot tư duy theo nhiều lớp. Hệ thống phân tầng tách riêng quyết định cấp cao (như đi quanh chướng ngại vật) với điều khiển cấp thấp (như di chuyển mắt cá chân trái). Cải tiến này cho phép robot hình người lên kế hoạch chuyển động trong vài mili giây và cộng tác nhanh nhẹn với con người.
Quản lý năng lượng
Phần lớn robot hình người chỉ có thể chạy 1-2 giờ mỗi lần sạc. Giới nghiên cứu đang giải quyết vấn đề thông qua Hệ thống quản lý pin hỗ trợ bởi AI (BMS) giúp chủ động phân bổ điện dựa trên dự đoán mô hình chuyển động và nhiệt độ, qua đó kéo dài thời gian hoạt động. Theo Large Battery, hệ thống phanh tái tạo phổ biến ở xe điện cũng xuất hiện ở robot hình người, thu thập năng lượng khi các chi giảm tốc độ để đi xuống dốc.
An Khang (Theo Interesting Engineering)