Tin ngành
Giải đấu Robot hình người thế giới: Chỉ 3/23 đội hoàn thành thử thách chữa cháy mô phỏng
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Tại giải đấu robot hình người ở Bắc Kinh, các đội thi phải thực hiện nhiệm vụ nhận diện nguy hiểm, khóa van và dập lửa. Kết quả cho thấy các robot vẫn gặp khó khăn lớn trước điều kiện môi trường thực tế như ánh sáng thay đổi và thời tiết khắc nghiệt.
Bản dịch AI
Theo tin từ IT ngày 17 tháng 8, vào ngày 16 tháng 8, Đại hội Thể thao Robot hình người thế giới lần thứ hai đã tổ chức một cuộc thi mô phỏng cứu hỏa tại Bắc Kinh, với sự tham gia của 23 đội, nhằm kiểm tra khả năng tác nghiệp thực tế của robot trong môi trường phức tạp.
Bài diễn tập này nằm trong các hạng mục kiểm tra khả năng thích ứng với môi trường thực tế của đại hội. Khác với việc xây dựng các kịch bản mô phỏng có kiểm soát trong nhà, dự án quản lý khẩn cấp này được đưa trực tiếp vào trạm cứu hỏa thực tế, nơi robot cần tự chủ hành động và hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể trong môi trường gần với điều kiện làm việc thực tế.
Nhiệm vụ mô phỏng cứu hỏa nhằm kiểm tra xem robot có thể hoàn thành công việc một cách ổn định khi đối mặt với môi trường thực tế hay không. Theo tờ Global Times (phiên bản tiếng Anh của Thời báo Hoàn cầu), các kịch bản thi đấu năm nay nhấn mạnh tính "mô phỏng thực tế" hơn so với năm ngoái. Mỗi robot cần hoàn thành ba nhiệm vụ trong vòng 30 phút: nhận diện chất nguy hiểm, đóng van và dập tắt nguồn lửa.

Tại hiện trường cuộc thi, hai loại chất nguy hiểm mô phỏng sẽ được đặt ngẫu nhiên, robot phải nhận diện và báo cáo loại chất đó thông qua hình ảnh, sau đó tìm và đóng ba van được chỉ định ngẫu nhiên, cuối cùng là tìm bình chữa cháy và phun liên tục cho đến khi ngọn lửa được dập tắt.
Các nhân viên cứu hỏa con người chịu trách nhiệm châm lửa tại hiện trường, đồng thời quan sát xem robot có sử dụng bình chữa cháy đúng cách hay không. Cuộc thi đã bộc lộ những khó khăn thực tế mà robot phải đối mặt khi chuyển từ môi trường thí nghiệm có kiểm soát sang môi trường thực tế; mưa, sự thay đổi ánh sáng và các điều kiện ngoài trời đều gây nhiễu cho việc nhận diện hình ảnh và thao tác cơ khí.
Trong đó, robot của UniX AI dù đã hoàn thành nhiệm vụ trong thời gian quy định nhưng tốc độ tổng thể vẫn chậm hơn nhiều so với lính cứu hỏa con người, cánh tay máy cũng phải thử hai lần mới nhắm trúng mục tiêu bình chữa cháy. Trong số 12 đội tham gia thi đấu ngày hôm đó, chỉ có 3 đội hoàn thành toàn bộ thử thách.
IT được biết từ báo cáo rằng mưa, ánh sáng thay đổi liên tục và môi trường ngoài trời đều ảnh hưởng đến khả năng nhận diện hình ảnh và thao tác; bất kỳ sai sót nào trong khâu cảm biến hoặc lập kế hoạch chuyển động đều có thể khiến toàn bộ nhiệm vụ thất bại. Robot không chỉ cần nhận diện chính xác vật thể và chọn hành động tương ứng mà còn phải phối hợp chính xác nhiều khớp trong khi vẫn duy trì sự cân bằng cơ thể.
Cuộc thi cũng phản ánh mức độ phức tạp của hệ thống phần cứng robot hình người. Các cử động tay khéo léo đòi hỏi khớp có độ chính xác cao, trong khi lực đầu ra, sự ổn định cơ thể và khả năng di chuyển lại phụ thuộc vào các bộ truyền động mô-men xoắn cao; các nhiệm vụ khác nhau thường đòi hỏi nhiều loại phần cứng phối hợp làm việc. Một số robot tham gia không sử dụng hai chân truyền thống mà dùng bánh xe đa hướng, còn cánh tay máy nhiều khớp chịu trách nhiệm thực hiện các thao tác tinh vi hơn.
Điều khiển từ xa (teleoperation) hiện vẫn là một phần quan trọng trong hệ thống công nghệ robot hình người. Một số đội sử dụng kính VR để điều khiển robot từ xa ngay trước khi bắt đầu hoặc trong quá trình thực hiện nhiệm vụ, người vận hành có thể nhận được góc nhìn thứ nhất thông qua camera trên robot, từ đó hướng dẫn robot thực hiện hành động theo thời gian thực. Nhiều đội cũng sử dụng các mô-đun khớp do Trung Quốc phát triển, với các bộ truyền động servo bao phủ các dải mô-men xoắn khác nhau, từ điều khiển chính xác lực thấp đến các hành động cần lực cao.
Các chuyên gia cho rằng, những cuộc thi trong môi trường thực tế như thế này có thể tích lũy lượng lớn dữ liệu thất bại có giá trị, dùng để cải tiến hơn nữa hệ thống cảm biến, lập kế hoạch chuyển động và AI của robot.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ IT Home. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.