Một nhóm nghiên cứu từ Đại học Công nghệ Quốc phòng Quốc gia Trung Quốc và nhà sản xuất thiết bị gia dụng Midea Group đặt mục tiêu giải quyết một trong những vấn đề thách thức nhất của ngành robot - dạy robot hình người di chuyển như con người mà không cần dựa vào hàng nghìn cuộc trình diễn tốn kém.
Để giải quyết những vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã giới thiệu HumanoidExo trong một bài báo nghiên cứu được công bố tuần trước . Bộ đồ mặc nhẹ này ghi lại chuyển động toàn thân của một người (tay, thân và chân) và chuyển đổi thành dữ liệu có cấu trúc để robot học hỏi.
Trong các cuộc thử nghiệm, robot hình người Unitree G1 được huấn luyện dựa trên dữ liệu đã học cách thực hiện các nhiệm vụ thao tác phức tạp và thậm chí là đi lại sau khi chỉ được tiếp xúc với một vài ví dụ.
Các nhà nghiên cứu viết: "Một nút thắt quan trọng trong việc học chính sách của người máy là việc thu thập các tập dữ liệu đa dạng, quy mô lớn, vì việc thu thập dữ liệu thực tế đáng tin cậy vẫn còn khó khăn và tốn kém".
Robot hình người thường không thể khái quát hóa chuyển động của con người vì dữ liệu huấn luyện của chúng đến từ video hoặc mô phỏng. HumanoidExo khắc phục nhược điểm này bằng cách ghi lại chuyển động khớp thực tế.
Bộ đồ này ánh xạ bảy khớp tay của con người trực tiếp vào cấu hình của rô-bốt, sử dụng các cảm biến quán tính trên cổ tay và thêm một thiết bị LiDAR ở mặt sau để theo dõi thân mình và chiều cao của người mặc.
Luồng chuyển động đó được đưa vào hệ thống AI hai lớp có tên là HumanoidExo-VLA, một mô hình Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động có chức năng diễn giải nhiệm vụ và bộ điều khiển học tăng cường giúp duy trì sự cân bằng trong khi di chuyển.
Các nhà nghiên cứu cho biết Unitree G1 chỉ được huấn luyện với năm lần trình diễn điều khiển từ xa và 195 buổi ghi hình bằng bộ xương ngoài. Dữ liệu lai đã tăng tỷ lệ thành công trong nhiệm vụ nhặt và đặt từ 5% lên khoảng 80%, gần bằng với mức cơ sở 200 lần trình diễn.
Khi bộ xương ngoài bắt được một người đang đi đến một cái bàn, robot sẽ học cách đi, mặc dù dữ liệu huấn luyện trực tiếp của nó không chứa hành động đi bộ.
Các nhà nghiên cứu cũng khẳng định rằng robot đạt tỷ lệ thành công 100% trong quá trình di chuyển và có thể tiếp tục điều khiển các vật thể mà không bị mất thăng bằng.
Trong một thử nghiệm, các nhà nghiên cứu đã đẩy robot ra khỏi khu vực làm việc. Nó tự phục hồi bằng cách đi bộ trở lại vị trí và hoàn thành nhiệm vụ.
Nghiên cứu này được đưa ra trong bối cảnh thế giới đang chạy đua nghiên cứu robot hình người.
Dự án GR00T của NVIDIA, Gemini Robotics của Google DeepMind và các công ty khởi nghiệp như Figure AI đang chạy đua để mở rộng quy mô đào tạo robot.
Trong khi đó, nhà sản xuất bộ xương ngoài Wandercraft có trụ sở tại Paris, nơi đã giới thiệu bộ đồ Atalante X tại Thế vận hội mùa hè 2024, cũng đã chuyển hướng sang chế tạo robot hình người khi ra mắt robot hình người mới Calvin 40 vào tháng 6.
Robot mới được thiết kế dựa trên bộ khung ngoài đơn giản hơn của công ty .
Giám đốc điều hành của Wandercraft, Matthieu Masselin, trước đây đã chia sẻ với Decrypt rằng: "Chúng ta thấy robot hình người ở khắp mọi nơi - tại Hoa Kỳ, Trung Quốc, từ Tesla, từ Figure AI".
“Đối với chúng tôi, đó chính là công nghệ mà chúng tôi đã phát triển trong 10 năm qua,” ông nói. “Khi chúng tôi bắt đầu nhận được nhiều yêu cầu hơn và mọi người đã lôi kéo chúng tôi vào thị trường đó, việc phát triển, bên cạnh bộ khung xương ngoài, một robot hình người tự do và tự chủ dựa trên cùng một công nghệ là điều hợp lý.”
Tuy nhiên, phương pháp HumanoidExo gợi ý một con đường dễ tiếp cận hơn để đào tạo rô-bốt hình người, con đường mà việc dạy rô-bốt đi bộ có thể sớm chỉ đơn giản là mặc một bộ đồ và đi dạo.
