MỸ – Đôi tay là bộ phận linh hoạt nhất trên cơ thể con người. Trong bàn tay, một hoạt động bình thường là kết quả của sự phối hợp nhịp nhàng giữa 34 cơ, 27 khớp xương và hơn 100 gân, dây chằng. Do đó, việc mô phỏng những cử chỉ này từ lâu đã là một thách thức lớn trong lĩnh vực robot và kỹ thuật số.

Nghiên cứu sinh Dian Li đang làm việc với một bàn tay robot

Các kỹ sư tại viện công nghệ Massachusetts (MIT – Massachusetts institute of technology) đã thiết kế thành công một vòng đeo tay siêu âm (ultrasound wristband) có khả năng theo dõi chính xác chuyển động của bàn tay trong thời gian thực. Thiết bị này tạo ra các hình ảnh siêu âm về cơ, gân và dây chằng ở cổ tay khi bàn tay cử động. Sau đó, hình ảnh được xử lý bởi một thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) để liên tục diễn giải và chuyển đổi thành các vị trí tương ứng của năm ngón tay và lòng bàn tay.

Các nhà nghiên cứu có thể huấn luyện chiếc vòng để học các chuyển động bàn tay của người đeo, từ đó thiết bị sẽ truyền tải dữ liệu trực tiếp đến một robot hoặc môi trường kỹ thuật số (virtual environment) (*).
(*) Virtual environment: là một không gian giả lập được tạo ra bằng phần mềm máy tính. Thay vì tương tác với vật thể thật ngoài đời, con người sẽ tương tác với các đối tượng kỹ thuật số bên trong không gian đó.

Trong các buổi thử nghiệm, nhóm nghiên cứu đã chứng minh rằng một người đeo vòng có thể điều khiển không dây một bàn tay robot. Khi con người thực hiện cử chỉ hoặc chỉ tay, robot sẽ thực hiện y hệt. Trong một tương tác như “múa rối không dây”, kỹ thuật viên có thể điều khiển robot chơi một bản nhạc đơn giản trên piano hoặc ném quả bóng nhỏ vào rổ. Cũng với chiếc vòng đó, kỹ thuật viên có thể thao tác với các vật thể trên màn hình máy tính, ví dụ như chụm các ngón tay để phóng to hoặc thu nhỏ một vật thể kỹ thuật số.

Nhóm nghiên cứu đang sử dụng chiếc vòng đeo tay này để thu thập dữ liệu chuyển động từ nhiều người với kích thước bàn tay, hình dạng ngón tay và cử chỉ đa dạng. Họ kỳ vọng sẽ xây dựng một bộ dữ liệu lớn về chuyển động tay, phục vụ cho việc huấn luyện các robot hình người (humanoid) thực hiện các nhiệm vụ cần sự khéo léo cao, như các quy trình phẫu thuật. Ngoài ra, vòng đeo tay siêu âm có thể được ứng dụng để cầm nắm, điều khiển và tương tác với các vật thể trong trò chơi điện tử, các ứng dụng thiết kế hoặc môi trường kỹ thuật số khác.

Giáo sư Xuanhe Zhao, chuyên ngành kỹ thuật cơ khí tại viện MIT, chia sẻ: “Nhóm nghiên cứu tin rằng dự án này có tác động tức thời trong việc thay thế các kỹ thuật theo dõi tay truyền thống bằng vòng đeo tay siêu âm trong thực tế ảo và thực tế tăng cường. Nó còn có thể cung cấp nguồn dữ liệu huấn luyện cho các thế hệ robot hình người trở nên linh hoạt hơn”. Giáo sư Zhao cùng cộng sự Gengxi Lu và các đồng nghiệp đã trình bày thiết kế này trong một bài viết đã được đăng trên tạp chí Nature Electronics.

Khả năng quan sát các bó cơ
Hiện nay, có nhiều phương pháp khác nhau để ghi lại và mô phỏng tính linh hoạt của bàn tay trên robot. Một số cách sử dụng camera để ghi hình chuyển động tay khi con người thao tác trên các vật thể. Số khác sử dụng găng tay gắn cảm biến để ghi lại và truyền dữ liệu đến robot. Tuy nhiên, việc lắp đặt hệ thống camera phức tạp cho các ứng dụng khác nhau là thiếu khả thi và dễ bị cản trở tầm nhìn. Trong khi đó, găng tay gắn cảm biến lại làm hạn chế cảm giác và cử động tự nhiên của bàn tay.

Một hướng tiếp cận thứ ba là sử dụng tín hiệu điện cơ từ cổ tay hoặc cẳng tay, sau đó liên kết chúng với các chuyển động tay cụ thể. Dù đã có những bước tiến mới, nhưng các tín hiệu này rất dễ bị nhiễu bởi môi trường xung quanh. Chúng cũng không đủ nhạy để phân biệt các thay đổi tinh vi trong cử động. Ví dụ, chúng có thể nhận biết ngón cái và ngón trỏ đang chạm vào nhau hay tách rời, nhưng lại khó xác định được chính xác các vị trí trung gian giữa hai trạng thái đó.

Nhóm của Giáo sư Zhao đã đặt ra câu hỏi: Liệu hình ảnh siêu âm có thể ghi lại các chuyển động tay liên tục và khéo léo hơn hay không? Trước đó, nhóm của ông đã phát triển nhiều dạng miếng dán siêu âm, phiên bản thu nhỏ của các đầu dò (transducer) tại phòng khám, kết hợp với hydrogel (*) giúp bám dính an toàn trên da. Trong nghiên cứu mới này, nhóm đã tích hợp thiết kế miếng dán siêu âm vào một chiếc vòng đeo tay để ghi lại hình ảnh liên tục của các nhóm cơ và gân tại vùng cổ tay.
(*) Hydrogel: đóng vai trò là chất đệm dẫn âm. Nó giúp sóng siêu âm đi từ đầu dò (transducer) vào sâu trong cổ tay một cách mượt mà, không bị tiêu hao hay nhiễu do các khe hở không khí giữa thiết bị và da.

Ông Gengxi Lu giải thích: “Các gân và cơ ở cổ tay như những sợi dây điều khiển con rối, và các ngón tay chính là những con rối. Vì vậy, ý tưởng là: khi chụp được trạng thái của các sợi dây, sẽ biết chính xác trạng thái của bàn tay.”

Các kỹ sư của viện MIT đã thiết kế một vòng đeo tay siêu âm có khả năng theo dõi chính xác chuyển động của bàn tay theo thời gian thực. Thiết bị tạo ra hình ảnh siêu âm của các cơ, gân và dây chằng ở cổ tay khi bàn tay cử động.

Bản đồ hóa các thao tác
Nhóm nghiên cứu đã thiết kế vòng đeo tay với miếng dán siêu âm có kích thước tương đương một chiếc đồng hồ thông minh, đi kèm với các linh kiện điện tử tích hợp nhỏ gọn như một chiếc điện thoại di động. Họ đã thử nghiệm thiết bị trên cổ tay của một tình nguyện viên và xác nhận rằng vòng đeo tay tạo ra hình ảnh rõ nét, liên tục về cấu trúc cổ tay khi người tham gia thực hiện các cử chỉ ngón tay khác nhau.

Vấn đề tiếp theo là phương pháp liên kết những hình ảnh siêu âm đen trắng của cổ tay với các vị trí cụ thể của bàn tay. Thực tế, các ngón tay và ngón cái có tới 22 bậc tự do (degrees of freedom), tương ứng với các cách duỗi hoặc tạo góc khác nhau. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng họ có thể xác định các vùng cụ thể trên hình ảnh siêu âm cổ tay tương ứng với từng bậc tự do này. Ví dụ, sự thay đổi ở một vùng nhất định sẽ liên quan đến việc duỗi ngón cái, trong khi thay đổi ở vùng khác lại tương ứng với chuyển động của ngón trỏ.

Để thiết lập các mối liên kết này, một tình nguyện viên đeo vòng tay thực hiện nhiều tư thế tay khác nhau, trong khi các nhà nghiên cứu ghi lại các cử chỉ đó bằng hệ thống gồm nhiều camera xung quanh. Bằng cách đối chiếu sự thay đổi ở các vùng nhất định trên hình ảnh siêu âm với vị trí tay do camera ghi lại, nhóm nghiên cứu có thể “gán nhãn” cho từng vùng hình ảnh cổ tay tương ứng với từng bậc tự do của bàn tay. Tuy nhiên, việc diễn giải dữ liệu này một cách liên tục và theo thời gian thực là một nhiệm vụ bất khả thi đối với con người.

Vì vậy, nhóm nghiên cứu đã tìm đến công nghệ trí tuệ nhân tạo. Họ sử dụng một thuật toán AI có khả năng huấn luyện để nhận diện các quy luật hình ảnh và liên kết chúng với các nhãn cụ thể, trong trường hợp này là các bậc tự do khác nhau của bàn tay. Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện thuật toán bằng các hình ảnh siêu âm được dán nhãn tỉ mỉ, chú thích rõ các vùng hình ảnh liên quan đến một bậc tự do nhất định. Khi thử nghiệm thuật toán trên một bộ hình ảnh siêu âm mới, họ nhận thấy AI đã dự đoán chính xác các cử chỉ tay tương ứng.

Sau khi ghép nối thành công thuật toán AI với vòng đeo tay, nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm thiết bị trên nhiều tình nguyện viên hơn. Trong nghiên cứu mới, tám tình nguyện viên với kích thước bàn tay và cổ tay khác nhau đã đeo thiết bị này khi thực hiện các cử chỉ và động tác cầm nắm đa dạng, bao gồm cả 26 chữ cái trong ngôn ngữ ký hiệu Mỹ (American sign language) (*). Họ cầm các vật dụng như bóng tennis, chai nhựa, kéo và bút chì. Trong mọi trường hợp, chiếc vòng đeo tay đều theo dõi và dự đoán chính xác vị trí của bàn tay.
(*) American sign language: là một ngôn ngữ tự nhiên, hoàn chỉnh được thể hiện bằng các chuyển động của bàn tay, kết hợp với nét mặt và tư thế cơ thể.

Để minh họa các ứng dụng tiềm năng, nhóm nghiên cứu đã phát triển một chương trình máy tính đơn giản được kết nối không dây với vòng đeo tay. Khi người đeo thực hiện các động tác chụm hoặc nắm tay, các cử chỉ này tương ứng với việc phóng to, thu nhỏ một vật thể trên màn hình máy tính, cũng như di chuyển và thao tác với vật thể kỹ thuật số đó một cách mượt mà và liên tục.

Các nhà nghiên cứu cũng thử nghiệm chiếc vòng như một bộ điều khiển không dây cho một bàn tay robot thương mại đơn giản. Trong khi đeo vòng tay, một tình nguyện viên đã thực hiện các cử động như đang chơi đàn. Ngay lập tức, robot mô phỏng lại các chuyển động đó theo thời gian thực để chơi một bản nhạc đơn giản trên đàn piano. Cùng một cánh tay robot đó có thể bắt chước các thao tác búng ngón tay của con người để chơi một trò chơi bóng rổ để bàn.

Giáo sư Zhao đang lập kế hoạch tiếp tục thu nhỏ kích thước phần cứng của chiếc vòng đeo tay, đồng thời huấn luyện phần mềm AI với nhiều cử chỉ và chuyển động hơn từ các tình nguyện viên có kích thước và hình dáng bàn tay khác nhau. Mục tiêu cuối cùng của nhóm là hướng tới một thiết bị theo dõi bàn tay nhỏ gọn mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng để điều khiển không dây các robot hình người hoặc vật thể kỹ thuật số với độ linh hoạt cao.

Giáo sư Zhao nói rằng: “Nhóm nghiên cứu tin rằng đây là phương pháp tiên tiến nhất để theo dõi các chuyển động tinh vi của bàn tay thông qua công nghệ chẩn đoán hình ảnh đeo tay tại vị trí cổ tay. Nhóm kỳ vọng những chiếc vòng đeo tay siêu âm này sẽ cung cấp khả năng điều khiển trực quan và đa năng cho công nghệ thực tế ảo cũng như các bàn tay robot.”

Để xem các tin bài khác về “Điều khiển robot”, hãy nhấn vào đây.

 

Nguồn: Electronics Online

Lưu ý: 

Để xem và khai thác hiệu quả nội dung của video clip nói trên (từ YouTube/ một dịch vụ của Google), Quý vị có thể thực hiện các bước sau:
1. Nếu tốc độ internet nhanh, có thể mở chế độ xem toàn màn hình bằng cách nhấn vào khung [ ] tại góc phải (phía dưới góc phải của video)
2. Chọn chế độ hình ảnh tốt nhất của đoạn video, hãy click vào hình bánh xe răng cưa và chọn chất lượng cao hơn (hoặc HD) theo ý muốn
3. Để hiển thị nội dung phụ đề, nhấn vào nút biểu tượng phụ đề [cc]. Một số video không có chức năng này sẽ không có biểu tượng phụ đề.
4. Quý vị có thể nghe hiểu tiếng Anh và có nhu cầu chia sẻ thông tin đến cộng đồng, hãy hỗ trợ techMAG biên dịch nội dung video và gửi cho chúng tôi để có cơ hội đăng thông tin lên technologyMag.net