Robot bánh xe chỉ cần không đâm vào gì. Robot hai chân còn phải không ngã, và điều kiện thứ hai này thay đổi bản chất bài toán chứ không chỉ thêm một ràng buộc.
Thăng bằng đổi luật chơi
Robot bánh xe luôn ổn định. Dừng bất cứ lúc nào cũng đứng yên. Kế hoạch hỏng thì tệ nhất là đứng im.
Robot hai chân thì không. Ở nhiều tư thế trong lúc bước, nếu dừng lại nó sẽ ngã. Chuyển động không chỉ là cách tới đích mà là điều kiện để tồn tại.
Khái niệm nền tảng — vùng đỡ. Là vùng đa giác do các điểm tiếp đất tạo thành. Đứng hai chân thì vùng đỡ là hình giữa hai bàn chân; đứng một chân thì chỉ là diện tích một bàn chân.
Ổn định tĩnh. Hình chiếu trọng tâm nằm trong vùng đỡ. Đi theo cách này thì rất chậm và trông cứng.
Ổn định động. Cho phép trọng tâm ra ngoài vùng đỡ trong khoảnh khắc, miễn bước tiếp theo đặt chân đúng chỗ để bắt lại. Đi được nhanh và tự nhiên, nhưng mọi bước phải tính trước và sai một bước là ngã.
Hệ quả với lập kế hoạch: không thể tách đường đi khỏi động lực học. Kế hoạch phải bao gồm thời gian và lực ngay từ đầu.
Quy hoạch bước chân
Cách chia bài toán mà hầu hết hệ thống dùng.
Tầng trên — chọn vị trí đặt chân. Một chuỗi các điểm đặt bàn chân từ vị trí hiện tại tới đích. Bài toán tìm kiếm rời rạc: mỗi bước chọn trong tập vị trí khả dĩ, ràng buộc bởi tầm với của chân và địa hình.
Tầng dưới — sinh chuyển động toàn thân. Cho trước chuỗi bước chân, tính chuyển động của tất cả khớp sao cho chân đặt đúng chỗ và cơ thể giữ thăng bằng.
Vì sao chia thế này hiệu quả. Tầng trên làm việc trong không gian nhỏ và rời rạc; tầng dưới giải bài toán liên tục nhưng đã biết ràng buộc rõ ràng.
Địa hình phức tạp. Bậc thang, đá lởm chởm, mặt nghiêng — tầng trên phải xét độ dốc, độ ma sát và diện tích tiếp xúc ở mỗi điểm đặt chân khả dĩ. Đây là chỗ cảm nhận môi trường phải rất chính xác.
Điểm yếu của cách chia. Tầng trên có thể chọn chuỗi bước mà tầng dưới không giữ thăng bằng được — lại là vấn đề khả thi giữa hai tầng, giống bài toán nhiệm vụ và chuyển động.
Số bậc tự do rất lớn
Robot hình người thường có ba mươi khớp trở lên. Hai chân mỗi bên sáu, hai tay mỗi bên bảy, thân và cổ vài khớp nữa. Không gian cấu hình vì thế rất lớn.
Phương pháp lấy mẫu không hiệu quả ở số chiều này. Lấy mẫu ngẫu nhiên trong không gian ba mươi chiều gần như luôn cho tư thế mất thăng bằng, nên tỷ lệ mẫu hợp lệ cực thấp.
Cách xử lý — tối ưu thay vì tìm kiếm. Đặt bài toán thành cực tiểu hoá một hàm mục tiêu với các ràng buộc, rồi giải bằng phương pháp tối ưu số. Cho lời giải trơn và tôn trọng được ràng buộc động lực học.
Cách xử lý — giảm chiều. Nhiều hệ thống lập kế hoạch trên mô hình đơn giản hoá — coi cả robot như một khối lượng tập trung với chân không khối lượng — rồi mới ánh xạ sang robot đầy đủ. Nhanh hơn rất nhiều và đủ chính xác cho phần lớn tình huống.
Cách xử lý — học từ dữ liệu. Huấn luyện mạng nơ-ron sinh trực tiếp chuyển động từ trạng thái. Chạy rất nhanh khi triển khai. Đây là hướng có tiến bộ rõ nhất gần đây và là lý do robot hình người bây giờ đi tự nhiên hơn hẳn thế hệ trước.
Lập kế hoạch có tiếp xúc
Phần khó nhất và cũng là chỗ robot hình người có tiềm năng đặc biệt.
Con người dùng tay để giữ thăng bằng. Vịn tay vịn cầu thang, chống tay lên bàn, tì vai vào tường. Robot hình người về nguyên tắc làm được, nhưng lập kế hoạch cho việc này rất khó.
Vì sao khó. Mỗi điểm tiếp xúc mới đổi hoàn toàn bài toán động lực học. Số tổ hợp điểm tiếp xúc có thể có là rất lớn, và bài toán trở thành rời rạc lẫn liên tục cùng lúc.
Ràng buộc ma sát. Lực ở điểm tiếp xúc phải nằm trong nón ma sát, nếu không sẽ trượt. Ràng buộc này phi tuyến và làm bài toán tối ưu khó hơn nhiều.
Vì sao đáng làm. Đây chính là điều làm hình dạng người có ý nghĩa. Robot có thể đi qua địa hình mà bánh xe không qua được, tự chống đỡ khi mất thăng bằng, và làm việc trong không gian thiết kế cho người.
Trạng thái hiện nay. Chạy được trong nghiên cứu với địa hình đã biết trước. Trong môi trường lạ, thời gian thực, thì vẫn là bài toán mở.
Khoảng cách giữa video và sản phẩm
Cần thiết vì lĩnh vực này có nhiều video ấn tượng.
Video thường quay ở địa hình đã biết trước. Robot có bản đồ chính xác của bậc thang, chướng ngại đã được đo. Khác hẳn với bước vào một nơi lạ.
Nhiều lần thử. Một lần thành công được công bố. Tỷ lệ thành công thật hiếm khi nêu.
Tiêu thụ năng lượng rất lớn. Giữ thăng bằng liên tục tốn điện. Thời gian hoạt động của robot hình người thường tính bằng chục phút chứ không phải giờ.
Ngã là hỏng thật. Robot hình người ngã thường hư hỏng phần cứng đáng kể. Đây là lý do triển khai thực tế rất thận trọng.
Điều đang tiến bộ thật. Đi trên địa hình gồ ghề, phục hồi khi bị đẩy, chuyển động tự nhiên hơn — những cái này tiến rõ rệt và đo được, chủ yếu nhờ phương pháp học từ dữ liệu.
Điều chưa tiến bộ nhiều. Làm việc có ích bằng tay trong lúc đứng, thời gian hoạt động, và độ tin cậy đủ để chạy cả ca không có người trông. Ba thứ này mới quyết định robot hình người có thành sản phẩm hay không, và chúng ít được nói tới hơn nhiều so với khả năng di chuyển.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao thăng bằng đổi bản chất bài toán lập kế hoạch?
Vì robot hai chân ở nhiều tư thế trong lúc bước sẽ ngã nếu dừng lại. Chuyển động không chỉ là cách tới đích mà là điều kiện tồn tại, nên kế hoạch phải bao gồm thời gian và lực ngay từ đầu.
Quy hoạch bước chân chia bài toán thế nào?
Tầng trên chọn chuỗi vị trí đặt bàn chân bằng tìm kiếm rời rạc; tầng dưới sinh chuyển động toàn thân giữ thăng bằng với chuỗi bước đã cho.
Vì sao phương pháp lấy mẫu không hiệu quả với robot hình người?
Vì với hơn ba mươi khớp, mẫu ngẫu nhiên gần như luôn cho tư thế mất thăng bằng nên tỷ lệ hợp lệ cực thấp. Thay vào đó dùng tối ưu số, mô hình giảm chiều hoặc học từ dữ liệu.
Điều gì chưa tiến bộ nhiều ở robot hình người?
Làm việc có ích bằng tay trong lúc đứng, thời gian hoạt động, và độ tin cậy đủ để chạy cả ca không người trông — ba thứ quyết định nó có thành sản phẩm hay không.
Đọc thêm trong Điều khiển & lý thuyết và Thị giác máy cho robot.