I. Giới thiệu về robot dạng người
Robot dạng người, hay còn gọi là humanoid robot, là một trong những lĩnh vực nghiên cứu đang thu hút sự quan tâm lớn từ các nhà khoa học và kỹ sư. Robot dạng người có khả năng thực hiện các hành động giống như con người, từ đi lại đến tương tác với môi trường xung quanh. Việc phát triển robot dạng người không chỉ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cơ khí mà còn cần đến các mô hình toán học phức tạp để mô phỏng chuyển động. Theo nghiên cứu, việc thiết kế robot dạng người cần phải đảm bảo tính ổn định và tự nhiên trong từng bước đi. Điều này đặt ra thách thức lớn trong việc điều khiển và hoạch định chuyển động cho robot. Các nghiên cứu hiện tại đã chỉ ra rằng việc áp dụng các mô hình như mô hình mạng nơ-ron có thể giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa dáng đi cho robot.
1.1. Thách thức trong việc điều khiển robot
Việc điều khiển robot dạng người gặp nhiều khó khăn do tính phức tạp của các chuyển động và sự không chắc chắn trong các thông số. Các yếu tố như trọng tâm, quán tính và các lực tác động từ môi trường đều ảnh hưởng đến khả năng duy trì thăng bằng của robot. Đặc biệt, việc điều khiển robot trong các tình huống thực tế, nơi có nhiều yếu tố không lường trước, là một thách thức lớn. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các thuật toán tối ưu hóa như thuật toán di truyền có thể giúp cải thiện khả năng điều khiển và tối ưu hóa dáng đi cho robot. Điều này cho thấy sự cần thiết phải phát triển các phương pháp mới trong việc điều khiển và hoạch định chuyển động cho robot dạng người.
II. Mô hình mạng nơ ron MIMO NARX
Mô hình mạng nơ-ron MIMO NARX (Multiple Input Multiple Output Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs) là một trong những công cụ mạnh mẽ trong việc điều khiển robot dạng người. Mô hình này cho phép xử lý nhiều đầu vào và đầu ra, giúp cải thiện khả năng dự đoán và điều khiển chuyển động của robot. Việc áp dụng mô hình MIMO NARX trong nghiên cứu này nhằm tối ưu hóa các tham số của bộ tạo dáng đi (WPG) cho robot. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình này có thể giúp nhận dạng và tối ưu hóa các thông số như chiều dài bước, độ nhấc chân, và độ khuỵu gối, từ đó cải thiện khả năng đi lại của robot. Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình MIMO NARX có khả năng dự đoán chính xác các chuyển động của robot, từ đó giúp nâng cao hiệu quả điều khiển.
2.1. Ứng dụng của mô hình MIMO NARX trong điều khiển robot
Mô hình MIMO NARX đã được áp dụng thành công trong việc điều khiển robot dạng người. Việc sử dụng mô hình này giúp cải thiện khả năng dự đoán và điều khiển chuyển động của robot trong các tình huống phức tạp. Các nghiên cứu cho thấy rằng mô hình này có thể xử lý nhiều thông số đầu vào, từ đó tối ưu hóa các tham số của bộ tạo dáng đi (WPG). Kết quả thực nghiệm cho thấy robot có thể đi lại một cách tự nhiên và ổn định hơn khi áp dụng mô hình MIMO NARX. Điều này chứng tỏ rằng mô hình này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong việc phát triển robot dạng người.
III. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn
Nghiên cứu đã đạt được nhiều kết quả quan trọng trong việc tối ưu hóa dáng đi cho robot dạng người. Việc phát triển bộ tạo dáng đi (WPG) phụ thuộc vào các tham số như chiều dài bước, độ nhấc chân, độ khuỵu gối và độ lắc hông đã cho thấy hiệu quả rõ rệt. Các mô phỏng và thực nghiệm trên mô hình robot HUBOT-5 đã chứng minh rằng robot có thể bước đi ổn định và tự nhiên như con người. Kết quả này không chỉ có ý nghĩa trong lĩnh vực nghiên cứu mà còn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tiễn, từ việc phát triển robot tự động trong công nghiệp đến các ứng dụng trong y tế và dịch vụ. Điều này cho thấy giá trị thực tiễn của nghiên cứu trong việc phát triển công nghệ robot hiện đại.
3.1. Đánh giá giá trị và ứng dụng của nghiên cứu
Nghiên cứu này không chỉ đóng góp vào lý thuyết về điều khiển robot dạng người mà còn có giá trị thực tiễn cao. Việc tối ưu hóa dáng đi cho robot giúp nâng cao khả năng hoạt động của chúng trong các môi trường thực tế. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm robot tự động trong sản xuất, dịch vụ chăm sóc sức khỏe, và hỗ trợ người khuyết tật. Hơn nữa, nghiên cứu cũng mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực robot và tự động hóa, từ đó góp phần thúc đẩy sự phát triển của công nghệ robot tại Việt Nam.
