Agibot 'thần tượng' Olympic đầu tay: Đeo thẻ công nhân, gom trọn 18 HCV

Những 'lao động cơ bắp' đã xin nghỉ phép để tham gia 'Olympic của robot'!

Tại Thế vận hội Robot Hình người lần này, cái tên nổi bật nhất có lẽ là Agibot - những robot vừa xin nghỉ phép từ nhà máy để đến với vận hội.

Cuối cùng, đội này đã dẫn đầu bảng tổng sắp huy chương với thành tích 18 HCV, 16 HCB và 12 HCĐ. Trong đó, bàn tay khéo léo giành được 7 HCV trong 8 nội dung thi đấu chuyên môn, nhóm tác nghiệp lấy 6 HCV trong 12 nội dung, và nhóm thi đấu thể thao giành 5 HCV.

Bàn tay khéo léo của đội liên hợp Agibot - Đại học Vũ Hán cầm chiếc thìa nhỏ, cân chính xác 20 gram muối trong vòng 27 giây, còn có thể dùng nhíp gắp đậu và xếp đồ chơi lắp ghép; robot Lingxi G2 tiến vào hiện trường cứu hỏa, đồng thời hoàn thành việc sắp xếp lại sách trong thư viện; robot Yuanzheng A3 dễ dàng thực hiện các động tác khó độ cao như cước ngoại bãi liên 540°...

Ai mà ngờ được, ngay trước khi bước vào cuộc thi, những robot này vẫn đang miệt mài làm việc tại nhà máy.

Đây là lần đầu tiên Agibot tham gia thi đấu, tất cả các mẫu máy tham gia đều là máy sản xuất hàng loạt, hoàn toàn không có mẫu máy tùy chỉnh được chế tạo riêng cho cuộc thi.

Từ 'người lao động' trở thành 'vận động viên', 'gen' làm việc cần mẫn của Agibot không hề thay đổi. Họ đã phát huy tối đa những kinh nghiệm tích lũy từ các kịch bản ứng dụng thực tế, cho thấy sự chuyển đổi năng lực triển khai của robot từ 'biết trình diễn' sang 'biết hoàn thành công việc thực'.

Không nói nhiều nữa, APPSO sẽ cùng bạn mổ xẻ 'cái máy gom huy chương vàng' của Thế vận hội Robot Hình người này, xem họ đã tung hoành sân đấu như thế nào.

Bình thường là 'người lao động', mấy ngày nay là cao thủ thể thao

Tại hiện trường lễ khai mạc, robot Yuanzheng A3 của Agibot và nhà vô địch Olympic Đinh Ninh đã có một trận 'giao đấu' giữa người và máy.

Bóng bàn có lẽ là một trong những môn thể thao khó 'diễn' nhất đối với robot. Tốc độ bóng nhanh, độ xoáy nhiều, thời điểm đánh bóng được tính bằng mili giây; rắc rối hơn nữa là, đối phương là một nhà vô địch Olympic biết tùy cơ ứng biến và thay đổi điểm rơi bóng bất cứ lúc nào.

Kết quả là trong trận này, Yuanzheng A3 đã thể hiện phong cách ứng biến cực kỳ nhạy bén.

Giây trước còn là cao thủ bóng bàn, giây sau phong cách đột ngột chuyển hướng —

Sư phụ Thái Cực Quyền, xuất hiện.

Trong cuộc thi võ thuật - Thái Cực Quyền, Yuanzheng A3 đã thực hiện trọn vẹn một loạt các động tác độ khó cao, bao gồm đằng không phi cước + ngoại bãi liên 450°, ngoại bãi liên 360° + mã bộ, ngoại bãi liên 540° + mã bộ.

Ngay cả những ông lớn tập thể dục buổi sáng cũng phải thốt lên một lời: Chuyên nghiệp.

Điều này cũng giúp Agibot giành được tấm huy chương vàng thứ ba của mình tại Thế vận hội Robot Hình người lần này.

Cuộc thi Thái Cực Quyền thực chất không chỉ xem robot có thể thực hiện động tác hay không, quan trọng nhất là ba chữ: giống, vững, khó.

Cánh tay, eo và hai chân không thể hoạt động rời rạc. Sự khởi thừa chuyển hợp của động tác và nhịp độ nhanh chậm cũng phải được kết nối trơn tru.

Lấy động tác mã bộ (tấn ngựa) làm ví dụ, không chỉ phải hạ thấp trọng tâm cơ thể, mà còn phải kiểm soát đầu gối, hông và mắt cá chân cùng chịu lực. Chỉ cần một khớp không theo kịp, hình ảnh có thể chuyển từ 'tự do tự tại' sang 'lảo đảo lăn quay'.

Đối mặt với những bài quyền mới như Thái Cực Quyền, A3 chủ yếu học các quy luật vận động chung từ dữ liệu vận động tích lũy trên nền tảng Lingchuang. Hệ thống tiếp tục thích ứng quỹ đạo động tác và nhịp độ dựa trên năng lực vận động hiện có.

Trong quá trình huấn luyện, Agibot còn sử dụng phương pháp Sim2Real. Robot sẽ luyện tập các động tác nhảy, xoay người và tiếp đất trong môi trường mô phỏng trước. Đội ngũ kỹ sư có thể điều chỉnh các thông số động tác và thử nghiệm lặp đi lặp lại trong các trạng thái khác nhau.

Sau đó, chiến lược có được từ quá trình huấn luyện sẽ được chuyển sang máy thật. Ma sát, khe hở khớp, sai số cảm biến và lực va đập khi tiếp đất trong môi trường thực tế có sự khác biệt so với môi trường mô phỏng. Hệ thống điều khiển cần tiếp tục tinh chỉnh để động tác có thể được hoàn thành ổn định trên máy thật.

Sự 'thu phóng tự nhiên' mà Thái Cực Quyền đề cao, khi áp dụng vào robot, thực chất là một cuộc kiểm định công khai đối với cấu trúc cơ thể và năng lực điều khiển vận động của robot.

Bên cạnh đó, vận hội cũng đã quyết định tấm HCV nội dung vượt chướng ngại vật 100 mét, do robot Agibot Lingxi X2 giành chức vô địch. Trong trạng thái di chuyển tốc độ cao, Agibot Lingxi X2 đồng thời hoàn thành một loạt các động tác như vòng tránh chướng ngại vật, vượt chướng ngại vật và đi qua không gian hạn chế.

Dựa trên khung động cơ tiểu não通用 (cerebellum) sinh thành AGILE tự phát triển, Agibot Lingxi X2 vừa có lợi thế tốc độ vượt trội vừa có sự ổn định xuất sắc khi đi qua các chướng ngại vật không đều, đồng thời có thể đưa ra quyết định tự chủ hoặc bán tự chủ trên nhiều loại địa hình.

Đến với nội dung thi đấu kịch bản, điều này tương đương với việc bước lên sân nhà của Agibot. Là một 'người lao động' chính gốc, robot Agibot Jingling G2 đã được triển khai quy mô lớn tại nhà máy Long kỳ, nhà máy SAIC... trước khi tham gia vận hội, sở hữu 'kinh nghiệm làm việc' vô cùng phong phú.

Cuộc thi kịch bản ứng phó khẩn cấp cứu hỏa tái hiện môi trường hỏa hoạn thực tế, robot tham gia phải lần lượt hoàn thành ba nhiệm vụ cốt lõi: nhận diện vật nguy hiểm, đóng van bất thường, và cầm bình chữa cháy để dập lửa.

Bình chữa cháy nặng từ 4,5 đến 5 kg, vượt xa giới hạn tải trọng của bộ kẹp cuối cùng trên phần lớn các robot hình người trên thị trường hiện nay.

Agibot đã không chế tạo bộ kẹp đắt tiền riêng cho việc này, mà lắp thêm cấu kiện kết cấu ở cổ tay,借助 sức mạnh kết cấu vốn có của cổ tay để móc bình chữa cháy lên, sau đó đặt vào thùng chứa chuyên dụng có góc nghiêng 20 độ trên khung gầm, dùng một cơ cấu cơ khí khéo léo để vượt qua giới hạn tải trọng.

Phối hợp với loạt động tác này là hệ thống điều khiển từ xa siêu tầm nhìn tự phát triển của Agibot. Hệ thống dựa trên giải pháp VR để thực hiện ánh xạ động học ngược, chuyển đổi hành động cơ thể của người điều khiển thành lệnh robot, đồng thời áp dụng điều khiển toàn thân để ánh xạ vận động cơ thể người điều khiển lên toàn thân robot, kết hợp với chiến lược điều khiển lực, giúp robot có tính linh hoạt và khả năng chịu lỗi khi tiếp xúc với môi trường. Người điều khiển không cần cố ý tránh né mọi va chạm, các động tác có thể tự nhiên và liên tục hơn.

Trong hệ thống điều khiển robot truyền thống, bất kỳ tiếp xúc vật lý nào vượt ra khỏi quỹ đạo định sẵn đều có thể gây ra bảo vệ quá tải cho động cơ khớp, từ đó dẫn đến việc hệ thống dừng hoạt động.

Bằng cách đưa vào thuật toán điều khiển toàn thân dựa trên phản hồi lực, Agibot cho phép robot tạo ra biến dạng đàn hồi nhỏ giống như khớp của con người khi tiếp xúc với tay nắm cửa, van hoặc thiết bị cứu hỏa, từ đó hấp thụ lực va đập do va chạm tạo ra.

Cuộc thi kịch bản thư viện kiểm tra sự ổn định của toàn bộ quy trình. Agibot lập đội thi liên hợp cùng Đại học Thanh Hoa và Đại học Giao thông Thượng Hải, cần hoàn thành ba nhiệm vụ: vận chuyển xuất kho, xếp sách lên kệ về đúng vị trí, và nhận diện cũng như sửa lỗi sách bị đặt sai chỗ.

Trong thao tác thực tế việc sắp xếp sách, ánh phản quang trên bìa sách và tính vô trật tự của cách bày trí sách đặt ra yêu cầu cực kỳ cao đối với nhận diện thị giác. Mô hình thị giác mà đội liên hợp sử dụng không chỉ có thể trích xuất thông tin văn bản trên bề mặt sách, mà còn có thể dựa vào độ dày của sách...