Sự tự trị của robot được thực hiện dựa trên nền tảng các lĩnh vực nghiên cứu như: lý thuyết điều khiển tự động, trí tuệ nhân tạo, khoa học nhận thức (cognitive science), ngơn ngữ học, …Một trong những giải pháp phổ biến cho vấn đề này là sử dụng các mơ hình về hành vi của robot.
Mơ hình quyết định sense-plan-act [13] là mơ hình sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề. Mơ hình này cĩ thể sử dụng kết hợp với các khái niệm về lý thuyết điều khiển. Người ta đã sử dụng mơ hình này và đạt được nhiều thành cơng trong lĩnh vực chế tạo máy bay, hàng khơng, điều khiển tên lửa, …
Khoảng vào giữa những năm 1980, Brooks, Arkin và nhiều nhà nghiên cứu khác trong lĩnh vực robotics đã đưa ra một mơ hình tự trị của robot mới, nĩ được gọi là mơ hình hành vi của robot (behavior-based robotics). Trong mơ hình này, các hành vi ứng xử của robot được tạo ra từ một tập các modules riêng biệt. Các module này sau đĩ được tích hợp để tạo ra một hệ thống hoàn chỉnh. Các module tạo hành vi tương tác được thực hiện và nâng cấp phụ thuộc vào khả năng phát triển phần cứng. Phần cứng cần phải cĩ cấu hình đủ mạnh để cĩ thể cài đặt các thuật tốn, mơ hình để thực hiện các module thành phần tích hợp trong hệ thống đồng thời đảm bảo sự linh hoạt trong thiết kế tức là nĩ cĩ khả năng thay đổi và thực thi các nhiệm vụ khác nhau trên các ứng dụng khác nhau của các robot.
Hiện nay, nhiều nhà nghiên cứu đã xây dựng các mơ hình sense-think-act dựa trên nền tảng là mơ hình hành vi của robot. Sự kết hợp này tạo ra một mơ hình
Chương 3: Các yếu tố đặc thù trong giao tiếp người-robot
- 55 -
gọi là mơ hình lai. Mơ hình này đã được phát triển theo hướng mơ tả tốn học và cĩ xu hướng xây dựng một framework chuẩn sử dụng lý thuyết về điều khiển thơng minh. Một trong những thách thức lớn nhất trong việc phát triển module hành vi của robot là tạo ra sự tương tác một cách tự nhiên và bền vững cho các robot hướng con người.
Các thuật tốn điều khiển robot ngày càng trở nên phức tạp về tính tốn nhưng lại cho chất lượng điều khiển tốt hơn. Điều này dẫn tới các yêu cầu cao hơn về các sensor sử dụng, xử lý thơng tin từ sensor, sử dụng các thuật tốn suy diễn (reasoning algorithms). Các thuật tốn mang tính chất thống kê này được sử dụng và thể hiện sự thành cơng trong lĩnh vực robot và được gọi là mơ hình thống kê (probabilistic robotics). Nĩ được ứng dụng trong việc định vị và bản đồ. Các thuật tốn này cho phép sự tự trị của robot cĩ thể đạt tới mức độ cao hơn nhất là với các robot di động khi sử dụng dữ liệu từ nguồn laser và tìm kiếm các thiết bị khác trong một dải nhất định. Thuật tốn này cĩ hạn chế là cần lượng tính tốn rất lớn. Tuy nhiên, hiện nay với sự phát triển của vi điện tử, dung lượng của bộ nhớ ngày càng được nâng cao, các máy tính ngày càng mạnh trong tốc độ tính tốn sẽ giúp cho hạn chế này cĩ thể được triển khai trực tiếp trên robot.