Các nhà nghiên cứu đã lấy cảm hứng từ chó để chế tạo robot này và nó có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Các robot bốn chân lấy cảm hứng từ chó đã được chứng minh có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ giám sát từ xa các sân vận động thể thao và hướng dẫn người mù đến kiểm tra các khu vực nghiên cứu có khả năng gây nguy hiểm . Những robot này nhìn chung nhanh nhẹn hơn so với các robot hai chân to lớn, nhưng chúng hầu như không thể sánh được với vẻ duyên dáng uyển chuyển và tính thể thao như robot lấy nguồn cảm hứng từ những chú chó lông xù.
Mới đây, một robot leo tường đang vượt qua ranh giới về khả năng của những con robot bốn chân thu hút sự chú ý. Các nhà nghiên cứu từ ETH Zurich đang cố gắng thu hẹp khoảng cách di chuyển giữa robot và động vật bằng một robot có tính cơ động cao mới có khả năng chạy, nhảy và bò qua các chướng ngại vật.
Các nhà nghiên cứu đã công bố phát hiện của họ trên Science Robotics trong tuần này. Theo đó, họ đã bắt đầu dạy ANYmal, một robot bốn chân nặng 100 pound do công ty ANYbotics chế tạo cách bắt chước những người tham gia môn thể thao đường phố được gọi là “parkour”.
Tóm lại, parkour xoay quanh việc đi từ điểm này đến điểm khác theo cách nhanh nhất có thể và thường liên quan đến việc bò và nhảy nhanh qua các chướng ngại vật trên đường đi. Parkour, được thực hiện trên các chướng ngại vật hoặc thậm chí ở các khu vực đô thị đông đúc, đòi hỏi sự kết hợp giữa thể thao và đưa ra quyết định nhanh chóng. ANYmal đã hoàn thành nhiệm vụ. Robot mới được cải tiến đã có thể hoàn thành khóa học parkour cơ bản với tốc độ 6 feet mỗi giây.
ANYmal đã học parkour như thế nào?
Một đoạn video về hành động của ANYmal mới được huấn luyện được ETH Zurich chia sẻ cho thấy con robot màu đỏ lực lưỡng đang leo lên một cầu thang gỗ nhỏ trước khi vượt qua một khoảng trống nhỏ để hạ cánh xuống một bệ khác. Không dừng bước, robot lao về phía trước rồi lao xuống để bò bên dưới chướng ngại vật theo chuyển động giống như một con côn trùng đang lùng sục. ANYmal nhanh chóng đẩy mình lên để có thể leo thẳng đứng lên một chiếc thùng khác cao hơn cơ thể một chút. Đoạn video cho thấy robot hoàn thành chặng đường ngay cả khi các chướng ngại vật được sắp xếp theo các thứ tự khác nhau.
ANYmal sử dụng các cảm biến laser tích hợp để nhận biết môi trường xung quanh và tạo ra các bản đồ mà nó có thể sử dụng để lập kế hoạch và thực hiện lộ trình di chuyển một cách tự động. Bốn chân carbon nhẹ và 12 động cơ giống hệt nhau đẩy nó về phía mục tiêu. Các nhà nghiên cứu ETH bắt đầu cải thiện chuyển động của robot bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh bao gồm ba mô-đun riêng biệt, mỗi mô-đun dành cho vận động, nhận thức và điều hướng một cách có chọn lọc.
Trong bài báo của mình, các nhà nghiên cứu cho biết họ đã phát triển thành phần điều hướng của ANYmal để hiểu khả năng đi, nhảy và cúi người của robot. Được trang bị bối cảnh đó, ANYmal có thể tự động điều chỉnh hành vi của mình tùy thuộc vào loại chướng ngại vật được ngăn chặn. Kết quả cuối cùng: một robot có thể nhanh chóng xác định và phản ứng với nhiều chướng ngại vật và vượt qua
Nghiên cứu sinh tiến sĩ ETH Nikita Rudin, một trong những nhà nghiên cứu đang nghiên cứu các cải tiến của ANYmal, được cho là bản thân là một người đam mê parkour và đã tận dụng trải nghiệm đó trong quá trình nghiên cứu.
Rudin gần đây đã nói với Science Daily : “Trước khi dự án bắt đầu, một số đồng nghiệp nghiên cứu của tôi nghĩ rằng robot có chân đã đạt đến giới hạn về tiềm năng phát triển nhưng tôi lại có quan điểm khác” . “Trên thực tế, tôi chắc chắn rằng có thể làm được nhiều việc hơn nữa với cơ chế hoạt động của robot có chân.”
Các nhà nghiên cứu đã đào tạo mô hình này dựa trên các ví dụ về những người chạy tự do đã hoàn thành các khóa học parkour. ANYmal đã học được các kỹ năng mới của mình thông qua việc thử và sai cơ bản trong môi trường mô phỏng lặp đi lặp lại. Cuối cùng, robot đã được triển khai trong một khóa học vượt chướng ngại vật vật lý, trong đó nó sử dụng những bài học kinh nghiệm trong mô phỏng để hoàn thành khóa học.
“Bằng cách nhắm đến sự nhanh nhẹn của những người chạy tự do, chúng tôi có thể hiểu rõ hơn những hạn chế của từng thành phần trong quy trình từ nhận thức đến thực hiện, phá vỡ những giới hạn đó và nói chung là tăng cường khả năng của rô-bốt của chúng tôi, từ đó mở đường cho nhiều công nghệ mới các ứng dụng, chẳng hạn như tìm kiếm và cứu hộ trong các tòa nhà bị sập hoặc địa hình tự nhiên phức tạp”, nghiên cứu cho biết trong một tuyên bố
