 |
Robot bốn chân được tích hợp nhiều loại cảm biến, bao gồm camera RGB, cảm biến LiDAR, cảm biến quán tính và đặc biệt là micro tiếp xúc cùng cảm biến xúc giác.
Nguồn: Đại học Duke. |
Từ trước đến nay, robot chủ yếu dựa vào các dữ liệu thị giác như camera hoặc cảm biến LiDAR để di chuyển. Tuy nhiên, việc điều hướng bằng nhiều giác quan cùng lúc vẫn là một thách thức lớn đối với máy móc. Trong khi đó, rừng rậm - với sự hỗn loạn đầy quyến rũ từ cành lá rậm rạp, thân cây đổ và địa hình liên tục thay đổi - lại là một mê cung đầy rủi ro đối với các robot truyền thống.
Giờ đây, các nhà nghiên cứu tại Đại học Duke (Mỹ) đã phát triển một hệ thống hoàn toàn mới mang tên WildFusion, giúp robot có thể “cảm nhận” môi trường ngoài trời phức tạp gần giống như con người.
WildFusion được tích hợp trên một robot bốn chân và sử dụng nhiều loại cảm biến khác nhau: camera RGB, cảm biến LiDAR, cảm biến quán tính, và đặc biệt là microphone tiếp xúc và cảm biến xúc giác. Giống như các phương pháp truyền thống, camera và LiDAR giúp thu thập thông tin hình học, màu sắc, khoảng cách và các đặc điểm thị giác của môi trường. Tuy nhiên, điều khiến WildFusion khác biệt chính là việc sử dụng rung âm và cảm ứng chạm.
Khi robot di chuyển, các microphone tiếp xúc ghi lại rung động đặc trưng từ từng bước chân - ví dụ như âm thanh lá khô bị nghiền nát khác hoàn toàn với tiếng "lụp bụp" khi dẫm lên bùn. Cùng lúc đó, cảm biến xúc giác đo lường lực tác động lên mỗi chân, cho phép robot nhận biết độ ổn định hay trơn trượt của bề mặt theo thời gian thực. Các cảm biến quán tính còn ghi lại dữ liệu gia tốc để đánh giá robot có đang bị chao đảo, nghiêng ngả khi đi qua địa hình gồ ghề hay không.
Tất cả các dữ liệu từ các giác quan này được xử lý bằng những bộ mã hóa chuyên biệt, sau đó tổng hợp lại thành một bản “tổng hợp cảm giác” phong phú. Trung tâm của WildFusion là một mô hình học sâu (deep learning) dựa trên khái niệm biểu diễn thần kinh ẩn (implicit neural representation). Khác với các phương pháp truyền thống coi môi trường là tập hợp các điểm rời rạc, WildFusion có khả năng mô phỏng các bề mặt và đặc điểm phức tạp một cách liên tục, giúp robot đưa ra quyết định thông minh và trực quan hơn về nơi đặt bước chân - ngay cả khi tầm nhìn bị cản trở hoặc không rõ ràng.
Trong tương lai, nhóm nghiên cứu có kế hoạch nâng cấp WildFusion bằng cách tích hợp thêm cảm biến nhiệt độ, độ ẩm và các yếu tố môi trường khác, nhằm nâng cao khả năng thích nghi và hiểu biết của robot đối với các môi trường khắc nghiệt. Nhờ thiết kế linh hoạt và dạng mô-đun, hệ thống này không chỉ hữu ích khi di chuyển trong rừng, mà còn có thể được ứng dụng trong các nhiệm vụ cứu hộ thảm họa, kiểm tra cơ sở hạ tầng ở vùng sâu vùng xa hoặc thám hiểm tự động.
(Theo IEN)
