Ethan Lauer, kỹ sư phần mềm, giải đáp các thắc mắc về khả năng nhận biết robot, mô hình hóa thế giới và những điều làm khó robot Stretch. Hãy đọc phỏng vấn dưới đây và xem Ethan chia sẻ cách Stretch “nhìn” thế giới.
Làm việc tại Boston Dynamics
Vai trò của anh tại Boston Dynamics là gì?
Tôi là kỹ sư nhận biết (perception engineer) thuộc nhóm mô hình hóa thế giới (world modeling) cho robot Stretch tại Boston Dynamics.
Mô hình hóa thế giới là gì?
Tương tự như con người sử dụng mắt, tai và xúc giác để hiểu môi trường xung quanh, robot cũng cần làm điều tương tự. Stretch được trang bị nhiều camera và cảm biến, robot dùng dữ liệu đó để xử lý và xây dựng nhận thức về môi trường xung quanh. Từ đó, nó có thể thao tác với các vật thể như thùng hộp và di chuyển tránh chướng ngại vật.
Một ngày làm việc điển hình của anh thường ra sao?
Tôi kiểm tra với khách hàng để theo dõi hoạt động của robot. Thật tuyệt khi thấy hàng loạt thùng mà robot của chúng tôi đang vận chuyển. Điều đó tạo cảm hứng mạnh mẽ cho thấy công việc của chúng tôi có ảnh hưởng thực tế. Đồng thời, chúng tôi cũng nhận được phản hồi quý giá để cải tiến robot. Sau đó, tôi thường dành thời gian brainstorming với đồng đội trên bảng trắng hoặc viết mã cho các tính năng mới như phát hiện chướng ngại vật. Rồi chạy thử robot để đánh giá hiệu quả các cải tiến.
Bước chân vào lĩnh vực robot
Điểm khởi đầu nào đã đánh thức đam mê về robot trong anh?
Khi tôi khoảng 11 tuổi, tôi có một trải nghiệm đặc biệt. Tôi tham quan hậu trường một phim yêu thích và đi vào phòng tạo sinh vật cùng phòng hiệu ứng đặc biệt. Tôi kinh ngạc khi thấy những sinh vật, nhân vật mà tôi yêu thích được tạo ra từ motor, dây điện và vài dòng mã lập trình. Từ đó, tôi nhận ra robot chính là lĩnh vực tôi muốn theo đuổi. Cũng cùng thời điểm đó, các video Big Dog của Boston Dynamics trở nên cực kỳ phổ biến trên YouTube. Tôi nghĩ: một ngày nào đó, chúng ta có thể tạo ra những robot không chỉ “ngầu” trên màn hình mà còn thực sự hỗ trợ con người trong đời sống.
Ngày đầu tiên làm việc tại Boston Dynamics cũng là lần đầu tôi nhìn thấy robot Spot hay bất kỳ robot nào của Boston Dynamics trực tiếp. Sếp mới của tôi mở cửa đôi vào phòng lab, và cảm giác như Willy Wonka mở cửa phòng chocolate còn tôi là Charlie Bucket vậy. Tôi hoàn toàn choáng ngợp khi thấy robot Spot đi lang thang trong hành lang. Thật sự như gặp thần tượng thời thơ ấu. Học về robot từ thời học phổ thông, tôi hiểu việc phát triển hệ thống này phức tạp đến mức nào. Tôi bị thuyết phục bởi sự sáng tạo đột phá và cách những robot ấy hiện hữu rất tự nhiên trong thế giới thật.
Điều anh yêu thích nhất khi làm việc tại Boston Dynamics là gì?
Boston Dynamics là công ty sáng tạo, đổi mới và hỗ trợ nhân viên nhất mà tôi từng làm việc. Mọi người ở đây đều là chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực của mình, đồng thời không ngừng học hỏi lẫn nhau. Dù làm việc tập trung để hoàn thành sản phẩm, chúng tôi cũng không ngại thể hiện tính hài hước. Có nhiều robot Spot được trang trí đồ chơi cho chó hoặc dán mắt động vật ngộ nghĩnh. Chúng tôi cười thoả thích khi robot gặp lỗi nghiêm trọng – đó là niềm vui khi thấy các tình huống “hài hước” mà chúng tôi đăng trên YouTube, phản ánh thực tế rất chân thực và môi trường làm việc vừa sáng tạo vừa thân thiện.
Lời khuyên dành cho kỹ sư robot tương lai?
Thời trung học, tôi tập trung nhiều vào vật lý và kỹ thuật. Tôi định trở thành kỹ sư cơ khí, và thầy hướng dẫn kỹ thuật khích lệ tôi bước vào lĩnh vực robot. Tôi chọn học kỹ thuật robot tại Worcester Polytechnic Institute. Tôi nói với những ai đam mê robot và thực sự mong muốn: hãy theo đuổi đam mê đó. Khi còn nhỏ, tôi chưa bao giờ nghĩ mình sẽ làm việc trong lĩnh vực robot, nói gì đến Boston Dynamics. Đó chỉ là giấc mơ xa vời, nhưng giờ đây tôi ở đây, và tôi rất biết ơn. Hãy nhớ rằng, hãy tận hưởng quá trình này vì robot không chỉ là công việc khó khăn mà còn rất thú vị và bổ ích.
Stretch nhìn nhận thế giới như thế nào
Stretch “nhìn” môi trường xung quanh bằng cách nào?
Stretch sử dụng nhiều loại cảm biến. Robot có hai camera trên cột cảm biến, cung cấp hình ảnh RGB tiêu chuẩn và dữ liệu đám mây điểm sâu. Có bốn cảm biến lidar đặt quanh chân đế robot, cung cấp tầm nhìn 360° ở mặt phẳng ngang để phát hiện thùng hộp và tường bao quanh, từ đó điều hướng tránh chướng ngại vật khi thực hiện việc chọn thùng. Ngoài ra còn có nhiều cảm biến khoảng cách trong bộ gắp nhằm nâng cao nhận thức về vị trí trần nhà và chướng ngại vật. Stretch tổng hợp tất cả dữ liệu này để hiểu về môi trường xung quanh và vị trí thao tác.
Stretch lên kế hoạch chọn thùng như thế nào?
Khi Stretch thực hiện việc chọn thùng, robot sẽ chụp ảnh và dựa vào vị trí thùng để quyết định cách chọn mà không làm xáo trộn các thùng khác. Giống như một người chơi Jenga không chọn khối giữa, Stretch ưu tiên chọn thùng ở trên cùng trước để tránh làm đổ các thùng bên dưới. Sau khi xác định thùng tối ưu, Stretch sẽ phân tích trọng lượng và kích thước để xác định cách gắp phù hợp. Robot kiểm tra môi trường xung quanh để tránh va chạm, và lên kế hoạch di chuyển cánh tay đến vị trí chọn thùng an toàn.
Một vấn đề công nghệ thấp mà robot cao cấp đã gặp phải là gì?
Mặc dù Stretch là robot rất cao cấp, bất ngờ là nó lại có “nỗi sợ” với nhện. Khi tôi cùng đồng nghiệp thử nghiệm, Stretch liên tục chạy tránh một thứ như bóng ma. Sau nhiều giờ tìm hiểu nguyên nhân, chúng tôi phát hiện một mạng nhện nhỏ bám trên lidar chân đế khiến robot tưởng có chướng ngại vật trước mặt. Thật khó tin một robot công nghệ cao lại có thể bị “làm khó” bởi một mạng nhện nhỏ.
Stretch có được lập trình sẵn hay hoạt động theo thời gian thực?
Stretch đưa ra tất cả các quyết định di chuyển thùng từ trailer lên băng chuyền theo thời gian thực. Chúng tôi thiết lập một số tham số cơ bản để robot hiểu vị trí dock, còn lại là hệ thống plug and play. Hệ thống nhận biết xử lý phần còn lại, từ xác định vị trí băng chuyền, các bức tường, đến mô hình hoá môi trường xung quanh. Khi tiếp xúc lần đầu, Stretch chưa biết loại, kích cỡ hay trọng lượng thùng, nhưng robot tự động nhận biết và học hỏi để tối ưu thao tác.