Các Nhà khoa học người Nga đã phát triển một giải pháp phần mềm dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép robot bánh xe sử dụng thang máy để di chuyển giữa các tầng. Các thuật toán giúp máy móc nhận diện và nhấn đúng nút, chờ cửa mở, đánh giá xem cabin có trống hay không, đi vào, chọn tầng mong muốn và đi ra.

Việc giải quyết các nhiệm vụ này đòi hỏi khả năng điều hướng chính xác, hiểu biết về môi trường xung quanh và khả năng lập kế hoạch các hành động nhiều bước. Nghiên cứu này mở đường cho việc tạo ra các robot dịch vụ tự hành để làm việc trong các không gian nhiều tầng. Hệ thống cho phép robot sử dụng thang máy chở khách được phát triển bởi các Nhà khoa học từ Viện Vật lý và Công nghệ Moscow (MIPT) và Viện Trí tuệ Nhân tạo (AI).

Các nhà khoa học từ Viện Vật lý và Công nghệ Moscow (MIPT) và Viện Trí tuệ Nhân tạo (AI) của Nga đã phát triển hệ thống này, giúp robot di động vượt qua trở ngại cầu thang bằng cách học tương tác với thang máy.

Khả năng này đặc biệt hữu ích cho phương tiện có bánh xe không leo được cầu thang, mở rộng phạm vi hoạt động từ một tầng lên nhiều tầng trong tòa nhà.

Hệ thống kết hợp xây dựng sơ đồ cảnh ba chiều từ dữ liệu camera để nhận diện nút thang máy, cửa, và lập kế hoạch hành động. Nó sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn tương tự ChatGPT để chuyển lệnh con người thành chuỗi hành động đơn giản, như nhấn nút, chờ cửa mở và chọn tầng, giúp robot định hướng chính xác và hiểu môi trường xung quanh.

Trở ngại chính khiến robot di động hiện đại bị giới hạn phạm vi hoạt động trong tòa nhà nhiều tầng là khả năng không thể tự leo cầu thang do thiết kế bánh xe.

Robot di động hiện đại thực hiện nhiều nhiệm vụ hữu ích nhưng thường giới hạn ở một tầng vì cầu thang là trở ngại lớn đối với nền tảng có bánh xe.

Việc sử dụng thang máy cho phép chúng di chuyển tự do giữa các tầng, mở rộng ứng dụng trong tòa nhà.

Nhiệm vụ đi thang máy đòi hỏi robot nhận diện thang máy, nhấn nút, chờ cửa mở, đánh giá cabin trống, bước vào, chọn tầng, di chuyển và ra ngoài - một chuỗi hành động phức tạp cần định hướng chính xác, hiểu thế giới xung quanh và lập kế hoạch nhiều bước.

Phương pháp của các nhà khoa học Nga kết hợp hai thành phần chính  để robot học sử dụng thang máy là sơ đồ cảnh ba chiều từ camera và mô hình ngôn ngữ lớn để lập kế hoạch.

Phương pháp kết hợp hai thành phần: đầu tiên, robot xây dựng sơ đồ cảnh ba chiều từ dữ liệu camera, với nút là đối tượng (thang máy, cửa, nút bấm) và cạnh là kết nối giữa chúng, giúp hiểu vị trí và môi trường xung quanh.

Thành phần thứ hai là mô hình ngôn ngữ lớn - tương tự công nghệ ChatGPT - hoạt động như bộ lập kế hoạch nội bộ, nhận lệnh con người, dựa trên sơ đồ để chuyển nhiệm vụ thành chuỗi hành động đơn giản mà robot thực hiện tuần tự, đảm bảo định hướng và lập kế hoạch hiệu quả.

Hệ thống robot sử dụng thang máy đã được kiểm tra trong môi trường ảo thực tế là bản sao kỹ thuật số của tòa nhà ba tầng với thang máy tương tác để đánh giá hiệu quả.

Để kiểm tra, các nhà khoa học tạo môi trường ảo thực tế - bản sao kỹ thuật số của tòa nhà ba tầng với thang máy tương tác, nơi robot thực hiện nhiệm vụ như tìm thang, nhấn nút và chọn tầng.

Các thử nghiệm cho thấy hiệu quả tích cực, chứng minh khả năng lập kế hoạch và thực hiện chuỗi hành động.

Trong tương lai, nhóm dự định cải tiến để robot làm việc trong môi trường năng động, như sử dụng thang cùng con người hoặc robot khác, nhường đường hoặc chờ lượt, nhấn mạnh robot là trợ lý hỗ trợ công việc thường nhật, đơn giản hóa cuộc sống con người chứ không thay thế.

Vai trò chính của robot sử dụng thang máy trong tương lai là hỗ trợ thực hiện công việc thường nhật, đơn giản hóa cuộc sống con người.

Các chuyên gia nhấn mạnh robot là trợ lý, không thay thế con người, được thiết kế hỗ trợ công việc thường nhật như di chuyển giữa tầng, giúp đơn giản hóa cuộc sống.

Hệ thống cần cải tiến cho môi trường năng động, như chia sẻ thang với con người hoặc robot khác, nhường đường hoặc chờ lượt.

Phương pháp dựa trên sơ đồ ba chiều từ camera và mô hình ngôn ngữ lớn để lập kế hoạch, đã chứng minh hiệu quả trong môi trường ảo. Điều này mở rộng phạm vi robot di động, vượt qua giới hạn cầu thang, tăng ứng dụng thực tế trong tòa nhà nhiều tầng.

Đông Hà