Robot hình người là gì?

Robot hình người là robot được thiết kế để mô phỏng các chuyển động và hành động của con người. Loại robot này có cấu trúc giống các bộ phận của con người, như có chân, tay, phần thân và phần đầu, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi kỹ năng và độ phức tạp nhất định, ví dụ như leo cầu thang, chạy bộ, cầm nắm vật thể, di chuyển đồ vật, xếp hoặc dỡ hàng nhỏ và tương tác như con người, v.v. 

Cách robot hình người hoạt động

Sự kết hợp giữa bề ngoài (hệ thống cơ khí mô phỏng hình dáng và chuyển động của cơ thể người) và công nghệ (trí tuệ nhân tạo, phần mềm được tối ưu hóa, cảm biến, v.v) giúp robot hình người có khả năng thực hiện được những tác vụ đặc biệt, trong những tình huống đặc biệt hơn so với robot công nghiệp và robot cộng tác. 

Nhờ sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo mà robot hình người có thể học hỏi và thích nghi nhanh chóng. Chúng có thể tự phân tích môi trường xung quanh, nhận biết tình huống và ra quyết định hành động phù hợp mà không cần lập trình thủ công từng bước. 

Robot hình người thường được trang bị nhiều loại cảm biến, camera và hệ thống AI, những thiết bị này sẽ mô phỏng nhận thức và đưa ra quyết định cho robot, giúp robot có thể hoạt động trong môi trường của con người. 

Các mô hình AI và phần mềm đã được tối ưu hóa sẽ được tích hợp vào hệ thống robot sau quá trình đạo tạo nghiêm ngặt. Sự kết hợp của con chip, AI, bộ truyền động và các cảm biến tinh vi giúp robot hình người trở nên cực kỳ linh hoạt với khả năng đảm nhận nhiều công việc khác nhau.  

Huấn luyện cho robot hình người

Robot hình người sử dụng các thuật toán để đào tạo trong môi trường ảo và sau đó mới đến môi trường thực tế. Sau khi được đào tạo robot hình người có thể làm những tác vụ như di chuyển bằng hai chân, thao tác với vật thể và tương tác xã hội. 

Robot đang được huấn luyện trong môi trường ảo (Nguồn hình ảnh: Techman robot)

Các nhà phát triển sử dụng một nền tảng phần mềm được tối ưu hóa, bao gồm:

• Hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu (data ingestion & processing pipeline): robot thu thập rất nhiều dữ liệu như hình ảnh, vị trí, lực, tốc độ, cảm biến, phản hồi khi thực hiện nhiệm vụ, sau đó phân tích và chuẩn hoá dữ liệu đó. Ví dụ khi robot học cách cầm nắm chai nước, hệ thống sẽ ghi nhận hàng nghìn lần nắm, thả, đo lực ngón tay, góc cổ tay, hình dạng chai, rồi chọn ra các mẫu hiệu quả nhất để AI phân tích. 
• Khung huấn luyện (training frameworks): Đây là bộ công cụ AI dùng để “dạy” robot, ví dụ như TensorFlow, PyTorch, RLlib.  
• Các mô-đun phần mềm được đóng gói (ontainerized microservices): Microservice là các phần mềm nhỏ, độc lập, thực hiện từng nhiệm vụ riêng (ví dụ: 1 phần mềm chuyên xử lý dữ liệu hình ảnh, 1 phần mềm chuyên đánh giá hiệu suất robot, v.v). Các phần mềm được đóng gói dạng mô-đun (ví dụ như đóng gói bằng Docker), cho phép người huấn luyện robot dễ dàng triển khai, cập nhật, mở rộng. 

Quá trình huấn luyện robot thường sử dụng bản sao kỹ thuật số (digital twin), môi trường ảo này mô phỏng chính xác thực tế, giúp robot học cách di chuyển, nắm bắt vật thể, giữ thăng bằng hoặc tránh va chạm mà không gặp rủi ro hư hại vật lý 

Phương pháp này có thể đào tạo đồng thời nhiều mô hình khác nhau giúp giảm thời gian huấn luyện. Các kỹ sư có thể dễ dàng thêm các yếu tố biến động hoặc nhiễu vào môi trường ảo, giúp mô hình robot có được tệp dữ liệu trải nghiệm phong phú hơn để học tập. 

Khi robot đã được tinh chỉnh kỹ năng đầy đủ trong môi trường ảo, các mô hình huấn luyện này sẽ được triển khai lên robot thật. Trong một số trường hợp, quá trình huấn luyện vẫn tiếp tục khi robot vận hành trong thế giới thực. 

(Nguồn hình ảnh: Techman robot)

Các kỹ thuật đang được phát triển để huấn luyện robot hình người, bao gồm: 

• Học máy (Machine Learning): Robot hình người được trang bị các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu, rút kinh nghiệm từ các hành động trước đó và xử lý dữ liệu thu thập từ các cảm biến để đưa ra quyết định chính xác, nói cách khác chúng có thể thông minh hơn từng ngày mà không cần chỉ dạy chi tiết. 
• Học bắt chước (Imitation Learning): Robot có thể tiếp thu kỹ năng mới bằng cách tái tạo lại các chuyển động do con người thực hiện. Những hành động này được ghi nhận qua cảm biến hoặc camera, sau đó chuyển đổi thành các lệnh điều khiển giúp robot mô phỏng lại hành vi đã quan sát. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong việc huấn luyện robot thực hiện các nhiệm vụ tinh vi và phức tạp, vốn khó lập trình bằng phương pháp truyền thống. 
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Trong kỹ thuật này, thuật toán sử dụng các công thức toán học để thưởng cho robot khi thực hiện đúng hành động và phạt khi sai. Thông qua quá trình thử và sai cùng hệ thống phần thưởng này, robot dần thích nghi và cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian. 

Các chức năng an toàn trong robot hình người 

Để robot hình người hoạt động an toàn và có thể cộng tác với con người đòi hỏi phải có nhiều quy định an toàn khác nhau. 

• An toàn chức năng truyền thống (Traditional functional safety): đảm bảo phần cứng và phần mềm của robot được thiết kế để vận hành đáng tin cậy, không gây nguy hiểm cho con người hoặc môi trường. 
• An toàn robot (Robotics safety): cho phép dừng khẩn cấp và dừng bảo vệ nhằm ngăn ngừa tai nạn. 
• An toàn hợp tác giữa người và máy (Human–machine collaborative safety): giúp robot nhận biết và phản ứng phù hợp với sự hiện diện và hành động của con người. 
• An toàn cảm biến (Sensor safety): kiểm tra và xác nhận độ chính xác của các cảm biến, đảm bảo robot hình người có thể nhận thức chính xác môi trường xung quanh. 
• An toàn AI (AI safety): giám sát các thuật toán được đưa vào robot, đảm bảo thuật toán được lập trình đúng hoặc không tạo ra rủi ro. 

Các tiêu chuẩn an toàn hiện có như IEC 61508, ISO 13849, và ANSI/RIA R15.606 hỗ trợ cho chức năng an toàn truyền thống và an toàn robot. Bên cạnh đó, các tiêu chuẩn mới đang hình thành như ISO/IEC TS 22440 về an toàn AI, cùng một nhóm nghiên cứu mới được IEEE (Viện Kỹ sư Điện và Điện tử) thành lập để phát triển các tiêu chuẩn an toàn cho robot hình người. 

Lợi ích mang lại của robot hình người

Mục tiêu vận hành của robot hình người là hoạt động hiệu quả trong các môi trường được thiết kế cho con người, mang lại nhiều lợi ích cho kho vận, trung tâm phân phối, bán lẻ, bệnh viện và các cơ sở dịch vụ. 

• Tương tác với con người (Human–Robot Interaction): với cấu trúc mô phỏng cơ thể người, robot hình người có thể làm việc cùng con người để hoàn thành nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. 
• Tính linh hoạt và khả năng thích ứng (Versatility and Adaptability): robot có thể tận dụng các công cụ và cơ sở vật chất vốn được thiết kế cho con người. 
• Năng suất (Productivity): robot hình người giúp tăng tốc độ hoàn thành các công việc lặp lại bằng cách hoạt động trong cùng môi trường với con người. 
• Nâng cao an toàn (Enhanced Safety): robot có thể đảm nhiệm các công việc nguy hiểm, làm việc trong môi trường rủi ro cao, giúp giảm tai nạn lao động và hạn chế việc con người tiếp xúc với môi trường độc hại, chẳng hạn trong nhà máy hoặc khu vực ứng phó thảm họa. 

Các ứng dụng của robot hình người

Dù phần lớn các ứng dụng hiện nay vẫn trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển (R&D), nhưng tiềm năng của robot hình người trong việc bổ trợ lực lượng lao động con người là rất lớn, ví dụ trong các ngành như y tế, trợ lý gia đình, dịch vụ khách hàng, v.v. 

Sản xuất (Manufacturing) 

Robot hình người có thể được sử dụng trong nhà máy để hỗ trợ tự động hóa và làm việc cùng công nhân. Với số bậc tự do (Degrees of Freedom – DOF) mô phỏng sự linh hoạt của con người, chúng có thể xử lý linh kiện, hỗ trợ dây chuyền lắp ráp, thực hiện các công việc lặp lại hoặc nặng nhọc, và đảm nhiệm công tác kiểm tra, bảo trì. 

Kho vận và logistics (Warehouse and Logistics) 

Robot có thể thực hiện các nhiệm vụ như lấy hàng, đóng gói, nhận hàng, quản lý tồn kho hoặc xử lý các vật liệu yêu cầu thao tác tinh vi. Chúng có thể phối hợp với các robot khác (ví dụ: robot cộng tác hoặc robot tự hành AMR), cũng như làm việc trực tiếp với con người. 

Y tế (Healthcare)

Robot hình người được kỳ vọng sẽ hỗ trợ nhân viên y tế, cải thiện chăm sóc và tối ưu trải nghiệm của bệnh nhân, và hỗ trợ quy trình phẫu thuật. 

Trợ lý gia đình (Home Assistants) 

Robot hình người có thể đóng vai trò như là một quản gia trong gia đình, thực hiện các công việc hàng ngày như lau dọn, nấu ăn, giặt giũ. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (Machine Learning), chúng có thể giao tiếp, học thói quen và thích ứng với sở thích của người dùng. 

Dịch vụ khách hàng (Customer Service) 

Robot hình người có thể làm việc tại cửa hàng bán lẻ, sân bay, khách sạn hoặc trung tâm thương mại. Chúng có thể cung cấp thông tin, hướng dẫn, lấy/trả đồ cho khách hàng. 

Thách thức trong việc phát triển robot hình người

Chi phí đầu tư cao & chi phí bảo trì lớn

Việc thiết kế và chế tạo robot hình người đòi hỏi nhiều linh kiện tinh vi (cảm biến, bộ truyền động, bộ điều khiển, pin, vật liệu nhẹ nhưng bền, v.v) nên chi phí rất cao. Thậm chí khi đã hoàn thiện, chi phí bảo trì, sửa chữa và cập nhật phần mềm cũng không nhỏ. Có ý kiến cho rằng đầu tư vào robot hình người khi công nghệ chưa ổn định dễ dẫn đến lãng phí lớn. 

Thiếu dữ liệu huấn luyện (Limited Training Data)

Việc huấn luyện mô hình AI cho robot hình người đòi hỏi khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các thao tác nhịp nhàng của con người và sự phức tạp của môi trường thực khiến việc thu thập và gắn nhãn dữ liệu trở nên khó khăn. 

Thiết kế (Design)

Robot hình người phải nhẹ, linh hoạt nhưng cũng đồng thời phải chịu được tác động tốt. Hệ thống điều khiển cần có khả năng giữ thăng bằng và phối hợp với hai chân robot, trong khi cảm biến và bộ truyền động (actuator) phải chính xác và tinh vi để mô phỏng độ khéo léo chuyển động của con người. 

Ngoài ra, máy tính nhúng (onboard computing) phải nhỏ gọn, nhưng vẫn đủ mạnh để chạy các mô hình AI tiên tiến với độ trễ thấp. 

Hiệu suất năng lượng (Energy Efficiency)

Pin của robot không được quá to, do đó robot cần vận hành sao cho tối đa hóa hiệu suất nhưng không tốn quá nhiều lượng điện tiêu thụ. 

Số bậc tự do (Degrees of Freedom) 

Số lượng DOF càng cao giúp robot chuyển động linh hoạt và giống người hơn, thực hiện được nhiều loại công việc và thích nghi tốt hơn với môi trường khác nhau. 

Tuy nhiên, điều này đòi hỏi sự phối hợp tinh vi giữa các hệ thống cơ khí và điều khiển phức tạp. 

So sánh robot hình người và cobot

Robot hình người và cobot đều hướng tới mục tiêu chung là hỗ trợ con người, nhưng cách tiếp cận và phạm vi ứng dụng của hai loại robot này khác nhau rõ rệt.  

Robot hình người được thiết kế để mô phỏng con người, cả về hình dáng, chuyển động và khả năng thích ứng với môi trường sống của con người. Chúng có thể đi lại, cầm nắm, leo cầu thang hoặc giao tiếp, phù hợp cho những nhiệm vụ phức tạp mang tính nghiên cứu, dịch vụ hoặc tương tác xã hội.  

Trong khi đó, Cobot hiện được xem là giải pháp khả thi hơn cho nhà máy thông minh, được phát triển với triết lý thực dụng hơn: làm việc cùng con người trong môi trường sản xuất, hỗ trợ các tác vụ lặp lại hoặc yêu cầu độ chính xác cao, như lắp ráp linh kiện, kiểm tra chất lượng hay đóng gói sản phẩm. 

Trong khi robot hình người có hệ thống điều khiển phức tạp, cần nhiều sự can thiệp và điều chỉnh của con người (do cần sự phối hợp của nhiều thành phần như phần mềm, cảm biến, mô hình học máy, v.v) và đặc biệt chi phí rất cao, thì hiện nay cobot đã được tối ưu rất tốt cho các nhà máy hiện nay. Một ví dụ là Cobot Techman có hệ thống điều khiển và lập trình đơn giản, thân thiện với người dùng (phần mềm giao diện kéo thả, dạy robot trực tiếp bằng tay), mức độ tự động hóa cao và chi phí rất vừa phải. 

Khi lựa chọn giữa robot cộng tác (cobot) và robot hình người (humanoid robot), doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu tự động hóa và yêu cầu thực tế của mình. Bằng cách đánh giá cẩn trọng nhu cầu sản xuất, đồng thời xem xét ưu điểm và giới hạn của từng loại robot, doanh nghiệp có thể lựa chọn công nghệ phù hợp nhất để tối ưu hóa quy trình tự động hóa, nâng cao hiệu suất và giá trị kinh doanh dài hạn. 

Là nhà phân phối chính hãng của Techman tại Việt Nam, Temas chuyên cung cấp AI Cobot và các giải pháp tự động hóa toàn diện cho nhiều lĩnh vực sản xuất khác nhau. 

Liên hệ với Temas ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí và xây dựng giải pháp robot tối ưu cho nhà máy của bạn.