Trong các thử nghiệm, hệ thống đã hướng dẫn một robot 4 chân di chuyển tự động và nhanh chóng qua các bề mặt cát, sỏi, cỏ và đồi đất gập ghềnh phủ đầy cành và lá rụng mà không va vào cột, cây, bụi, tảng đá, băng ghế hoặc người. Robot cũng điều hướng  hiệu quả trong không gian văn phòng bận rộn, không va vào hộp, bàn hoặc ghế.

Công trình của các nhà nghiên cứu đã tiến một bước gần hơn đến việc chế tạo những robot linh hoạt, có thể thực hiện những nhiệm vụ tìm kiếm, cứu hộ hoặc thu thập thông tin ở những nơi quá khó khăn nguy hiểm hoặc khó khăn đối với con người.

Nhóm nghiên cứu sẽ trình bày công trình khoa học tại Hội nghị Quốc tế về Hệ thống và Robot Thông minh (IROS) năm 2022, diễn ra từ ngày 23 đến 27/10 tại Kyoto, Nhật Bản.

Hệ thống cung cấp cho robot có chân linh hoạt hơn do sử dụng phương thức kết hợp cảm giác thị giác của robot với một phương thức cảm nhận khác liên quan đến cảm giác di chuyển, hướng, tốc độ, vị trí và cảm ứng của robot, trong trường hợp này là cảm giác mặt đất dưới chân.

Tác giả cao cấp của công trình nghiên cứu Xiaolong Wang, GS kỹ thuật điện và máy tính tại Trường Kỹ thuật Jacobs thuộc UC San Diego cho biết, hiện nay hầu hết các phương pháp huấn luyện đào tạo robot có chân đều dựa vào khả năng nhận biết hoặc khả năng điều hướng.

"Trong trường hợp này, phương pháp giống như huấn luyện một robot mù đi bằng cách chỉ chạm và cảm nhận mặt đất. Trong trường hợp khác, robot lập kế hoạch chuyển động của chân chỉ dựa vào thị giác. Robot không phải học hai thứ cùng một lúc. Chúng tôi kết hợp khả năng cảm nhận với thị giác máy tính để cho phép robot có chân di chuyển hiệu quả và trơn tru, đồng thời tránh chướng ngại vật trong nhiều môi trường thử thách khác nhau, không chỉ ở những môi trường được xác định rõ ràng."

Hệ thống huấn luyện mà GS Wang và nhóm của ông phát triển sử dụng một bộ thuật toán đặc biệt, kết hợp dữ liệu từ các hình ảnh thời gian thực được camera có độ sâu trên đầu robot ghi lại với dữ liệu từ các cảm biến trên chân của robot. Đây không phải là một công việc đơn giản, GS Wang giải thích: “Vấn đề khó khăn là trong quá trình hoạt động trong thế giới thực, đôi khi có một chút chậm trễ ghi nhận hình ảnh từ camera, vì vậy dữ liệu từ hai phương thức cảm biến khác nhau không phải lúc nào cũng đến cùng một lúc”.

Giải pháp của nhóm nghiên cứu là mô phỏng sự không trùng hợp này bằng phương thức ngẫu nhiên hóa hai bộ dữ liệu đầu vào, một kỹ thuật mà các nhà nghiên cứu gọi là ngẫu nhiên hóa độ trễ đa phương thức.

Các đầu vào hợp nhất và ngẫu nhiên sau đó được sử dụng để tiến hành đào tạo theo nguyên tắc học tập củng cố đầu cuối “end – to – end” (quy trình đầu cuối của một hoạt động).

Phương thức tiếp cận này giúp robot đưa ra quyết định nhanh chóng trong quá trình điều hướng và dự đoán trước những thay đổi trong môi trường thực tế, vì vậy robot có thể di chuyển và tránh chướng ngại vật nhanh hơn trên các loại địa hình khác nhau mà không cần sự trợ giúp của người điều khiển.

Trong tương lai, nhóm nhà khoa học của GS Wang tiếp tục nghiên cứu để đào tạo các robot có chân linh hoạt hơn, có thể chinh phục những địa hình khó khăn phức tạp hơn nữa. Ông Wang nói: "Hiện tại, chúng tôi có thể huấn luyện robot thực hiện các chuyển động đơn giản như đi bộ, chạy và tránh chướng ngại vật. Mục tiêu tiếp theo của chúng tôi là cho phép robot lên và xuống cầu thang, đi trên đá sỏi, đổi hướng và nhảy qua chướng ngại vật."