Dự án này khởi nguồn từ nghiên cứu giả lập cách di chuyển cho đối tượng qua việc bắt chước dữ liệu chuyển động của con người trên phần mềm đồ họa máy tính trước đây.
Jason Peng, một trong những nhà nghiên cứu cho biết: "Hầu hết các kỹ thuật này áp dụng trong môi trường giả lập. Nhưng trong dự án này, chúng tôi đã hướng tới việc áp dụng vào thực tế cho robot".
Nhóm nghiên cứu thực hiện nhiều thí nghiệm huấn luyện chó robot Laikago có 4 chân kiểu 18-DoF, có thể bắt chước các chuyển động như chạy, nhảy, xoay và đi bộ của một con chó trong môi trường giả lập. Hệ thống ứng dụng phương pháp học tăng cường và dữ liệu chuyển động của một con chó thật để huấn luyện.
Phương pháp học kiểu "bắt chước" này có triển vọng hơn nhiều so với các kỹ thuật truyền thống về điều khiển robot. Thay vì thiết kế bộ điều khiển mới có đủ kỹ năng ngay cho robot, cách tiếp cận đơn giản là giả lập cho robot thực hiện một hành vi nào đó của động vật. Sau đó, chúng có thể tự học các kỹ năng vận động mới, chỉ bằng cách quan sát các video giả lập này.
"Kết quả thú vị nhất, là cùng một phương pháp cơ bản, có thể học được rất nhiều kỹ năng khác nhau, từ đi chậm, đến nhảy, xoay. Tất cả các kỹ năng học được trong mô phỏng đều có thể chuyển sang một robot thật", Peng nói. Lợi thế của việc học từ giả lập là rất nhanh, vì vậy có thể giả lập trong nhiều tháng, nhưng chỉ cần học trong vài ngày.
"Kỹ thuật học kiểu "bắt chước" này có thể giúp tạo ra các hành vi phức tạp hơn cho robot, cho phép chúng di chuyển và tương tác nhanh hơn, dễ dàng hơn với thế giới thực", ông Peng nói thêm.
Hiện robot đang được huấn luyện từ các dữ liệu video giả lập, nhưng các nhà nghiên cứu đang cố gắng phát triển để nó có thể học từ các video chuyển động của động vật.
"Chúng tôi hiện đang cố gắng để robot có thể bắt chước được các loại dữ liệu chuyển động khác nhau, ví dụ như video clip". Peng nói "Sẽ thật tuyệt, nếu chúng ta chỉ cần dùng điện thoại để quay video clip về những gì chúng ta muốn robot phải làm, sau đó cho robot học cách tái tạo những kỹ năng đó một cách tự động".
Diệu Huyền (CESTI) - Theo Techxplore.com