NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO

NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
PHẦN I: NGƯỜI MÁY ASIMO VÀ QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 1
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU VỀ NGƯỜI MÁY ASIMO-TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1.1. Lịch sử hình thành phát triển
Trí tuệ nhân tạo-TTNT (tiếng Anh: Artificial Intelligence, thường được viết tắt là
AI), nó chính thức được bắt đầu vào năm 1956, mặc dù việc này đã bắt đầu từ 5
năm trước. Cùng với ngành di truyền học hiện đại, đây là môn học được nhiều nhà
khoa học đánh giá: “là lĩnh vực tôi thích nghiên cứu nhất trong số những môn tôi
muốn theo đuổi”. Một sinh viên vật lý đã có lý khi nói rằng: tất cả các ý tưởng hay
đã được Galileo, Newton, Einstein tìm rồi; một số ý tưởng khác lại mất rất nhiều
năm nghiên cứu trước khi có vai trò thực tiễn. AI vẫn là vấn đề để trống từ thời
Einstein.
Qua hơn 2000 năm, các triết gia đã cố gắng để hiểu cách nhìn, học, nhớ và lập
luận được hình thành như thế nào. Sự kiện những chiếc máy tính có thể sử dụng
được vào đầu những năm 50 của thế kỉ XX đã làm các nhà tri thức thay đổi hướng
suy nghĩ. Rất nhiều người cho rằng: “những trí tuệ siêu điện tử” mới này đã cho ta
dự đoán được tiềm năng của trí tuệ. AI thực sự khó hơn rất nhiều so với ban đầu
mọi người nghĩ.
Khởi nguồn của AI
Những công việc đầu tiên của AI được Warren McCulioch và Walter Pitts (1943)
thực hiện. Họ đã nghiên cứu ba cơ sở lí thuyết: triết học cơ bản và chức năng của
các nơ ron thần kinh; phân tích về các mệnh đề logic là của Russell và whitehead
và cuối cùng là thuyết dự đoán của Turning. Họ đã đề ra mô hình nơ ron nhân tạo,
trong đó mỗi nơ ron được đặc trưng bởi hai trạng thái “bật”, “tắt”. McCulloch và
Pitts cũng đã phát hiện: mạng nơ ron có khả năng học. Donald Hebb (1949) sử
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 2
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
dụng luật học đơn giản tượng trưng cho việc truyền thông tin giữa các giữa các nơ

ron.
Đầu những năm 1950, Claude Shannon (1950) và Alan Turning (1953) đã viết
chương trình đánh cờ theo cách mà Von Newman sáng chế ra máy tính. Cùng lúc
đó, hai sinh viên khoa toán trường đại học Princeton, Marvin Minsky và Dean
Edmond đã xây dựng hệ thống máy tính nơ ron đầu tiên vào năm 1951 được gọi là
SNARC. Nó sử dụng khoảng 3000 bóng điện tử chân không và thiết bị cơ khí tự
động tính giá trị thặng dư từ chùm B-24 để mô phỏng mạng với 40 nơ ron.
Năm 1958 McCarthy đã định nghĩa ngôn ngữ bậc cao Lisp, và trở thành ngôn ngữ
lập trình cho AI. Lisp là ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai mà hiện nay vẫn sử
dụng. Với Lisp, McCarthy đã có phương tiện ông cần, nhưng để đáp ứng được yêu
cầu và tài nguyên tính toán là một vấn đề quan trọng. Cũng vào năm 1958,
McCarthy xuất bản bài báo “Các chương trình với cách nhìn nhận chung”. Trong
bài báo này, ông bàn về chương trình tư vấn, một chương trình giả định được coi là
hệ thống AI hoàn thiện đầu tiên. Giống học thuyết logic và cách chứng minh các
định lý hình học, chương trình của McCarthy được thiết kế nhằm sử dụng kiến
thức để nghiên cứu cách giải quyết vấn đề. Không như các chương trình khác,
chương trình này là một bộ phận kiến thức của toàn bộ thế giới quan. Ông chỉ ra
rằng làm thế nào để những điều rất đơn giản lại làm cho chương trình có thể khái
quát được một kế hoạch đến sân bay và lên máy bay. Chương trình này cũng được
thiết kế để nó có thể chấp nhận vài chân lý mới về quá trình thực hiện bình thường.
Chính vì vậy, chương trình này có được những khả năng thực hiện trong các
chương trình mới mà không cần lập trình lại.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 3
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
1.2. Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Trí
tuệ nhân tạo là trí thông minh của máy do con người tạo ra. Ngay từ khi chiếc máy
tính điện tử đầu tiên ra đời, các nhà khoa học máy tính đã hướng đến phát hiển hệ
thống máy tính (gồm cả phần cứng và phần mềm) sao cho nó có khả năng thông
minh như loài người. Mặc dù cho đến nay, theo quan niệm của người viết, ước mơ

này vẫn còn xa mới thành hiện thực, tuy vậy những thành tựu đạt được cũng không
hề nhỏ. Chúng ta đã làm được các hệ thống (phần mềm chơi cờ vua chạy trên siêu
máy tinh GeneBlue) có thể thắng được vua cờ thế giới; chúng ta đã làm được các
phần mềm có thể chứng minh được các bài toán hình học,… Hay nói cách khác,
trong một số lĩnh vực, máy tính có thể thực hiện tốt hơn hoặc tương đương con
người (tất nhiên không phải tất cả các lĩnh vực). Đó chính là các hệ thống thông
minh.
Có nhiều cách tiếp cận để làm ra trí thông minh của máy (hay là trí tuệ nhân tạo),
chẳng hạn là nghiên cứu cách bộ não người sản sinh ra trí thông minh của loài
người như thế nào rồi ta bắt chước nguyên lý đó, nhưng cũng có những cách khác
sử dụng nguyên lý hoàn toàn khác với cách sản sinh ra trí thông minh của loài
người mà vẫn làm ra cái máy thông minh như hoặc hơn người. Trí tuệ nhân tạo ở
đây là nói đến khả năng của máy khi thực hiện các công việc mà con người thường
phải xử lý; và khi dáng vẻ ứng xử hoặc kết quả thực hiện của máy là tốt hơn hoặc
tương đương với con người thì ta gọi đó là máy thông minh hay máy đó có trí
thông minh. Hay nói cách khác, đánh giá sự thông minh của máy không phải dựa
trên nguyên lý nó thực hiện nhiệm vụ đó có giống cách con người thực hiện hay
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 4
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
không mà dựa trên kết quả hoặc dáng vẻ ứng xử bên ngoài của nó có giống với kết
quả hoặc dáng vẻ ứng xử của con người như thế nào.
1.3.Vài lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo
Có nhiều nội dung nghiên cứu và phát triển của TTNT, từ cách để máy có thể suy
diễn logic và nhận thức, cách ra quyết định và giải quyết vấn đề, cách biểu diễn tri
thức con người trong máy, cách lập kế hoạch hành động, hay cách máy biết tự học
để tạo ra tri thức mới, … đến dịch tự động các ngôn ngữ, tìm kiếm thông tin trên
Internet, robot thông minh. Ta nói về một vài lĩnh vực của TTNT có nhiều thay đổi
trong những năm vừa qua.
Lập luận, suy diễn tự động
Khái niệm lập luận, và suy diễn được sử dụng rất phổ biến trong lĩnh vực AI. Lập

luận là suy diễn logic, dùng để chỉ một tiến trình rút ra kết luận từ những giả thiết
đã cho. Như vậy, để thực hiện lập luận người ta cần có các phương pháp lưu trữ cơ
sở tri thức và các thủ tục lập luận trên cơ sở tri thức đó.
Biểu diễn tri thức
Muốn máy tính có thể lưu trữ và xử lý tri thức thì cần có các phương pháp biểu
diễn tri thức. Các phương pháp biểu diễn tri thức ở đây bao gồm các ngôn ngữ biểu
diễn và các kỹ thuật xử lý tri thức. Một ngôn ngữ biểu diễn tri thức được đánh giá
là “tốt” nếu nó có tính biểu đạt cao và các tính hiệu quả của thuật toán lập luận trên
ngôn ngữ đó.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 5
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Là việc làm cho máy có thể nhận biết và hiểu tiếng nói và ngôn ngữ của con
người. Liệu máy có thể nói được như người? Đây là bài toán tổng hợp tiếng nói,
tức việc làm cho máy biết đọc các văn bản thành tiếng người. Có thể hình dung
nếu ta đưa cho máy các luật phát âm các âm tiết, bài toán này sẽ là việc áp dụng
các luật này vào các âm tiết trong một từ để tạo ra cách đọc từ này. Đã có nhiều hệ
thống tạo ra được giọng đọc tự nhiên của con người hoặc đọc giống giọng một
người nào đấy, nhất là cho các ngôn ngữ được nghiên cứu nhiều như tiếng Anh.
Nhưng vẫn cần rất nhiều thời gian để làm được như vậy cho các ngôn ngữ ít được
nghiên cứu như tiếng Việt, hoặc làm cho máy thể hiện được buồn vui mừng giận
khi nói như người.
Liệu máy có thể nhận biết được tiếng người nói?
Đây là bài toán nhận dạng tiếng nói, tức việc làm cho máy biết chuyển tiếng nói
của người từ microphone thành dãy các từ. Dễ thấy đây là bài toán rất khó, vì âm
thanh người nói là liên tục và các âm quyện nối vào nhau, vì mỗi người mỗi giọng,
vì có các âm thanh khác nhiễu vào microphone, Với tiếng nói chuẩn, các hệ
hiện đại cũng mới nhận dạng đúng được khoảng 60-70%. Đại thể, máy mới nhận
biết tốt tiếng nói của từng người riêng biệt với lượng nhỏ từ vựng và phải ‘tập
nghe’ với chính giọng của người đó. Với các phương pháp học thống kê trên các

kho ngữ âm tốt, ta có thể sớm hy vọng vào các hệ nhận dạng tiếng nói thông minh
và chính xác.
Liệu máy có hiểu được tiếng nói và văn bản của con người?
Hiểu ngôn ngữ là một đặc trưng tiêu biểu của trí tuệ và việc làm cho máy hiểu
được ngôn ngữ là một trong vài vấn đề khó nhất của TTNT nói riêng và CNTT nói
chung. Ta lấy thí dụ của Marvin Minsky năm 1992 khi lý giải tại sao vấn đề này lại
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 6
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
khó và lĩnh vực này tiến chậm: “Xét một từ, chẳng hạn ‘sợi dây’. Ngày nay không
một máy tính nào có thể hiểu nghĩa từ này như con người. Ta có thể kéo một vật
bằng một sợi dây, nhưng không thể đẩy một vật bằng sợi dây. Ta có thể gói một gói
hàng hoặc thả diều bằng một sợi dây, nhưng không thể ăn sợi dây này. Trong vài
phút, một đứa trẻ nhỏ có thể chỉ ra hàng trăm cách dùng hoặc không dùng một sợi
dây, nhưng không máy tính nào có thể làm việc này”.
Để hiểu nghĩa một câu, máy không chỉ cần biết nghĩa từng từ, mà trước hết phải
biết phân tích được câu này về mặt ngữ pháp. Để làm việc này, đại thể máy phải
tách câu thành các từ đơn lẻ hay cụm từ, nhận biết chúng là các loại từ gì, rồi xác
định cấu trúc của câu, đoán nghĩa của từng từ, và giải nghĩa cả câu. Ngôn ngữ
thường nhập nhằng đa nghĩa và điều này trở nên vô cùng khó với máy. Lấy một thí
dụ quen thuộc của câu đơn giản ‘ông già đi nhanh quá’. Với hai cách phân tách từ
và cụm từ thành (ông già)(đi)(nhanh quá) và (ông)(già đi)(nhanh quá), với các
nghĩa khác nhau của động từ ‘đi’, của cụm từ ‘ông già’, … ta cũng có dăm cách
hiểu câu nói trên. Làm sao để máy tự động hiểu đúng nghĩa một câu nói bất kỳ còn
là một thách thức lâu dài của ngành TTNT.
Dịch tự động
Liên quan đến hiểu ngôn ngữ là việc dịch tự động từ tiếng này sang tiếng khác,
chẳng hạn dịch câu ‘ông già đi nhanh quá’ sang tiếng Anh. Việc dịch này đòi hỏi
máy không những phải hiểu đúng nghĩa câu tiếng Việt mà còn phải tạo ra được
câu tiếng Anh tương ứng. Nhiều dự án dịch tự động đã được theo đuổi từ hàng
chục năm qua, và chắc còn phải tiếp tục nhiều chục năm nữa để có được những hệ

dịch tốt. Tuy nhiên, những tiến bộ gần đây của các phương pháp dịch thống kê trên
các kho ngữ liệu lớn và tốt có thể cho phép đến một ngày ai cũng nhờ máy đọc
được sách báo từ hàng chục thứ tiếng.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 7
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
Tìm kiếm thông tin trên mạng
Đây là lĩnh vực có sự chia sẻ nhiều nhất giữa TTNT và Internet, và ngày càng trở
nên hết sức quan trọng. Sẽ sớm đến một ngày, mọi sách báo của con người được số
hóa và để lên mạng hay các thư viện số cực lớn. Giả sử ta muốn tìm những tài liệu
liên quan đến việc ‘trí tuệ nhân tạo đóng góp vào việc nâng cao thành tích ở thế
vận hội’. Nếu dùng Google để tìm với các từ khóa tiếng Anh ‘artificial
intelligence’, ‘performance’ và ‘olympic’ để tìm với từ khóa tiếng Việt ‘trí tuệ
nhân tạo’, ‘thành tích’, ‘thế vận hội’, ta sẽ nhận được rất nhiều tài liệu không phải
thứ ta muốn tìm, cũng như có nhiều tài liệu liên quan không được tìm ra.
Có ít nhất hai cách để TTNT đóng góp vào việc giải bài toán này. Một là hệ tìm
kiếm cho phép đưa vào câu hỏi ở dạng ngôn ngữ tự nhiên, phân tích để hiểu nghĩa
câu hỏi và có cơ chế tìm kiếm các văn bản trong thư viện theo nghĩa này. Hai là hệ
tìm kiếm sẽ mô hình các từ ‘trí tuệ nhân tạo’, ‘thành tích’, và ‘thế vận hội’, mỗi mô
hình là một tập hợp nhiều từ khác kèm theo phân bố xác suất của chúng theo
những quy luật thống kê. Thay vì tìm kiếm trên mạng hay trong thư viện với ba từ
khóa, hệ sẽ tìm kiếm với ba tập hợp từ. Với các phương pháp ‘thông minh’ này, ta
sẽ sống dễ dàng hơn trong không gian Internet mênh mông đầy bí ẩn.
Robot đá bóng và robot lái xe
RoboCupTM là một đề án nghiên cứu quốc tế từ 1995 nhằm phát triển TTNT,
robot thông minh và các lĩnh vực liên quan. Chọn thi đấu bóng đá giữa các đội
robot làm chủ đề nghiên cứu, đề án này hướng đến các sáng tạo công nghệ có
nhiều ý nghĩa trong xã hội và công nghiệp. Với mục tiêu này, RoboCup đặt ra
nhiều bài toán quan trọng đòi hỏi phải tích hợp nhiều công nghệ, như nguyên lý
các tác tử tự trị, hợp tác đa tác tử, nhận biết chiến lược, lập luận thời gian thực,
công nghệ robot, nhận dạng và xử lý các chuỗi hình ảnh liên tục trong thời gian

NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 8
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
thực, … Mục tiêu dài hạn của đề án RoboCup là đến năm 2050, sẽ làm được một
đội người máy có thể thắng đội bóng đá vô địch thế giới. Một trong các ứng dụng
chính của các công nghệ RoboCup là giải thoát nạn nhân trong các thảm họa.
Số người chết hằng năm ở Mỹ do tai nạn ôtô chỉ đứng sau số chết do bệnh tim và
ung thư. Chế tạo được ôtô tự lái và an toàn cao là một mục tiêu được DARPA khởi
xướng và hỗ trợ dưới dạng một cuộc thi mang tên ‘thách thức lớn của DARPA’
(DARPA grand chal-lenge). Cuộc thi cũng hướng đến sáng tạo các công nghệ tích
hợp của thị giác máy, robot, lập kế hoạch tự động, học máy, lập luận, … để ôtô có
thể tự chạy an toàn. Cuộc thi bắt đầu năm 2004 với yêu cầu xe tự đi 150 dặm qua
sa mạc Nevada ở Mỹ. Có 106 đội tham gia, nhưng xe đi xa nhất chỉ được 7 dặm.
Cuộc thi năm 2005 yêu cầu xe tự đi qua 132 dặm của sa mạc, đường khó hơn với
hầm hẹp, dốc núi. Có 195 đội tham gia, và sau 6 giờ đua, hai đội của đại học
Stanford và Carnegie Melon đã về nhất và nhì. Tháng 11.2007, cuộc thi chuyển
qua lái trong thành phố với các vận động phức tạp như tránh xe khác, đỗ xe trong
bãi, qua ngã tư, … tại Victorville, California với sự tham gia của 35 đội, thi qua
nhiều vòng trong 8 ngày. Kết thúc cuộc đua, các đội của đại học Pittsburgh,
Stanford, và Blackburg lần lượt giành các giải nhất, nhì và ba. Sẽ đến một ngày,
những chiếc ôtô chạy trên đường không cần người lái. Chỉ nói nơi muốn đến, xe sẽ
đưa ta đi và đi an toàn.
ASIMO là một sản phẩm của trí tuệ nhân tạo với tư duy logic giống với con người
như nhận dạng khuôn mặt, âm thanh, có thể phân tích lời nói để hành động Trí
tuệ nhân tạo của ASIMO còn được biểu hiện bởi hoạt động tương tác với các chi
đầy đủ như con người.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 9
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
2. ASIMO
ASIMO- viết tắt của Advanced Step in Innovative Mobility (tạm dịch là Bước đột
phá về sự sáng tạo trong công nghệ chuyển động). Được thiết kế và phát triển bởi

Honda, để có được ASIMO, 3.000 nhà khoa học của Honda đã phải lao động cật
lực trong 14 năm. Từ năm 1986 cho đến ngày 20/11/2000 thế hệ Asimo đầu tiên
được ra đời. ASIMO được thiết kế để trở thành một trợ lý di động đa chức năng
với nguyện vọng giúp đỡ những người thiếu tính lưu động. ASIMO được sử dụng
thường xuyên trong các cuộc biểu tình trên khắp thế giới để khuyến khích việc
nghiên cứu khoa học và toán học. Với chiều cao 130 cm, nặng 48 kg, ASIMO được
thiết kế để hoạt động trong môi trường thế giới, với khả năng đi bộ hoặc chạy trên
hai chân ở tốc độ lên đến 6 km mỗi giờ. Ở Mỹ, ASIMO là một phần của sự đổi mới
hấp dẫn tại Disneyland và được biểu diễn trong chương trình kéo dài 15 phút gọi là
“Say Hello Honda’s Asimo” từ tháng 6 năm 2005. Các robot đã bắt đầu xuất hiện
công khai trên toàn thế giới, bao gồm triển lãm điện tử tiêu dùng (CES), Bảo tàng
Miraikan và Honda Collection Hall ở Nhật Bản, và các lễ hội Ars Electronica tại
Áo.
2.1. Lịch sử phát triển
Honda bắt đầu phát triển robot hình người trong năm 1986, bao gồm một số
nguyên mẫu mà trước ASIMO. Đó là mục tiêu của công ty để tạo ra một robot đi
bộ mà có thể không chỉ thích ứng và tương tác trong các tình huống của con người,
mà còn cải thiện chất lượng cuộc sống. Robot E0 hai chân là mô hình đầu tiên
được sản xuất như là một phần của loạt Honda E, mà là một dòng thử nghiệm ban
đầu của robot hình người được tạo ra từ năm 1986 đến năm 1993. Tiếp theo đó là
hàng loạt robot Honda loại P của được sản xuất từ năm 1993 đến năm 1997, trong
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 10
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
đó bao gồm việc tự điều chỉnh bước đi đầu tiên, robot đi bộ giống với con người
với chuyển động không dây.
Các nghiên cứu được tiến hành trên các series E và P để phát triển tạo ra các robot
ASIMO. Phát triển bắt đầu tại Trung tâm nghiên cứu kỹ thuật cơ bản Wako của
Honda tại Nhật Bản vào năm 1999 và ASIMO đã được công bố vào tháng Mười
năm 2000.
Khác với những robot tiền nhiệm của nó, ASIMO là robot đầu tiên để kết hợp kiểm

soát vận chuyển dự đoán, cho phép tăng tính linh hoạt chung và mượt mà, giống
với chuyển động đi bộ của con người hơn. Được giới thiệu vào năm 2000, phiên
bản đầu tiên của ASIMO được thiết kế để hoạt động trong một môi trường con
người mà sẽ cho phép nó hỗ trợ tốt hơn con người trong những tình huống thực tế.
Kể từ đó, một số mô hình được cập nhật đã được sản xuất để cải tiến khả năng ban
đầu của nó trong thực hiện nhiệm vụ hỗ trợ tính di động. Một ASIMO mới đã được
giới thiệu vào năm 2005, với một tăng tốc độ chạy lên đến 6 km/h, gấp hai lần tốc
độ robot ban đầu. ASIMO đã nỗ lực để leo lên cầu thang trong một bài thuyết trình
tại Tokyo vào tháng Mười Hai năm 2006, nhưng một tháng sau đó, ASIMO đã
chứng minh nhiệm vụ chẳng hạn như đá một quả bóng đá, chạy và đi bộ lên và
xuống cầu thang tại Consumer Electronics Show ở Las Vegas, Nevada.
Năm 2007, Honda đã cập nhật các công nghệ thông minh trong ASIMO, cho phép
nhiều người máy ASIMO làm việc phối hợp được cùng nhau . Phiên bản này cũng
giới thiệu khả năng để bước sang một bên khi con người tiếp cận các robot và khả
năng hồi đáp lại khi cảm nhận được mức độ pin thấp .
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 11
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
2.2.Các tính năng và công nghệ:
Hình dạng:
ASIMO có chiều cao 130 cm và cân nặng 54 kg. Nghiên cứu được tiến hành bởi
Honda cho thấy chiều cao lý tưởng cho một robot trợ tính di động là từ 120 cm
đến chiều cao của một người lớn trung bình, như vậy sẽ có lợi cho sử dụng tay nắm
cửa và công tắc đèn. ASIMO được cung cấp bởi một nguồn pin 51,8 V lithium ion
với thời gian hoạt động khoảng một giờ. Chuyển sang pin hydride nickel metal
trong năm 2004 đã làm tăng số lượng thời gian hoạt động của ASIMO trước khi
phải sạc. ASIMO có một bộ ba chiều vi xử lý máy tính đã được tạo ra bởi Honda
và bao gồm một bộ ba khuôn xếp chồng lên nhau, một bộ xử lý, chuyển đổi một tín
hiệu và bộ nhớ. Các máy tính điều khiển chuyển động của ASIMO được đặt trong
khu vực eo của robot và có thể được điều khiển bởi một máy tính, điều khiển
không dây, hoặc các lệnh bằng giọng nói.

Khả năng:
ASIMO có khả năng nhận ra những vật chuyển động, tư thế, cử chỉ, môi trường
xung quanh của nó, âm thanh và những khuôn mặt, cho phép nó tương tác với con
người. Các robot có thể phát hiện sự chuyển động của các đối tượng bằng cách sử
dụng thông tin thị giác bị bắt bởi hai camera là “mắt” trong đầu của mình và cũng
xác định khoảng cách và hướng. Tính năng này cho phép ASIMO theo hoặc phải
đối mặt với một người khi tiếp cận. Các robot phân tích các lệnh từ giọng nói và cử
chỉ của con người, cho phép nó để nhận biết khi bắt tay được hoặc một hành động
của người và sau đó sẽ phản hồi cho phù hợp.
Khả năng của ASIMO có thể phân biệt giữa giọng nói và các âm thanh khác cho
phép nó để xác định người đồng hành của nó. ASIMO có thể phản ứng với tên của
nó và nhận ra những âm thanh liên kết với một đối tượng té ngã hoặc va chạm.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 12
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
Điều này cho phép các robot đối mặt với một người khi nói hay nhìn hướng tới
một âm thanh. ASIMO trả lời các câu hỏi bằng cách gật hoặc cung cấp một câu trả
lời bằng lời nói trong ngôn ngữ khác nhau và có thể nhận diện khoảng 10 khuôn
mặt khác nhau rồi giải quyết chúng theo tên.
Tính linh hoạt:
ASIMO có một tốc độ đi bộ 2,7 km/h và tốc độ chạy của 6 km/h mỗi giờ. Chuyển
động của nó được xác định bằng cách kiểm soát phản ứng sàn và nhắm điểm Zero
Moment cho phép robot giữ một tư thế vững chắc và duy trì vị trí. ASIMO có thể
điều chỉnh độ dài bước đi của nó, vị trí cơ thể, tốc độ và hướng mà nó đang bước.
Cánh tay, bàn tay, chân, thắt lưng và cổ cũng có mức độ khác nhau trong quá trình
chuyển động. Các công nghệ cho phép các robot tự duy trì sự cân bằng của nó sau
này đã Honda sử dụng bắt đầu các dự án nghiên cứu và phát triển cho xe đạp một
bánh có động cơ của nó; nó mang tên U3- X được phát triển năm 2009.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 13
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
CHƯƠNG II. CHẶNG ĐƯỜNG PHÁT TRIỂN CỦA ROBOT ASIMO

1. NHỮNG BƯỚC ĐI ĐẦU TIÊN TRONG NGHIÊN CỨU CHẾ TẠO
ROBOT
1.1. THẾ HỆ RÔ-BỐT LOẠI E (1986-1993)
Honda bắt đầu những nghiên cứu của mình từ năm 1986. Những nhà thiết kế hiểu
rằng sản phẩm này phải dễ dàng di chuyển trong nhà, và điều đó có nghĩa là công
nghệ di chuyển phải thật hoàn hảo. Do đó, mục tiêu đầu tiên của họ chủ yếu tập
trung vào đôi chân của ASIMO. Từ năm 1986-1993 Honda đã chế tạo ra 6 rô-bốt
loại E.
1.1.1. Thế hệ E0 (1986):
Sản phẩm đầu tiên ra đời vào năm 1986,
và nó được đặt tên là E.O. E.O(hình 2.1)
bước đi rất chậm, phải mất từ 5 giây đến
20 giây để hoàn thành xong một bước.
Nguyên nhân là do E.O hoạt động theo cơ
chế chuyển động tĩnh. Nó chỉ có thể đi
theo một đường thẳng. Đây được gọi là
chuyển động tĩnh, nó khác cái cách mà
con người bước đi. Trong chuyển động
tĩnh,cả hai bàn chân đều được đặt trên nền
đất. Những bước đi tiếp theo, lực hút
chính của robot sẽ làm chuyển động dần Hình 2.1: Robot E0
dần dần một bàn chân cho đến khi nó cân bằng được toàn bộ sức nặng cơ thể trước
khi tiếp tục bước tiếp theo. Tuy nhiên, nó mất quá lâu cho một lần di chuyển.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 14
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
Slow Walking And Fast Walking ( bước đi bộ chậm và bước đi bộ nhanh)
Để tăng tốc độ đi bộ, hoặc cho phép đi bộ trên bề mặt không bằng phẳng hoặc dốc,
đi bộ nhanh được phát triển.
Slow Walking
Ở hình 2.2 miêu tả cách đi bộ của E0. Trong thời gian đi bộ chậm, trung tâm trọng

lưc của cơ thể vẫn luôn ở trong lòng bàn chân.
Fast Walking
Chuyển động cơ thể khi đi bộ nhanh, trung tâm của lực hấp dẫn không phải là lòng
bàn chân nữa mà nó ở phía bên má trong bàn chân như hình 2.3.
Hình 2.2 Hình 2.3
1.1.2. Thế hệ E1-E2-E3 (1987-1991):
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 15
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
E1 E2 E3
Cho ra 3 thế hệ robot E1-E2-E3 ở thời điểm này, các kỹ sư đã phát triển ra một
phương pháp di chuyển mới với tên gọi "di chuyển động" với những bước di
chuyển giống với con người hơn. Với công nghệ này, robot sẽ nghiêng mình về
phía trước, thay đổi trọng tâm và di chuyển bước chân tiếp theo. Và do đó, thay vì
đổ về phía trước, robot sẽ đi về phía trước.
Robot E1 di chuyển với vận tốc 0,25 kh/h.
Robot E2 di chuyển với vận tốc 1,2 km/h và bước đi giống con người hơn.
Robot E3 đạt được vận tốc đi bộ của con người là 3 km/h.
Những robot này thực hiện đi bộ bằng hai chân nhanh chóng hơn nhờ 6 sự cải
tiến từ khung của robot (hình 2.4):
1. Lựa chọn liên kết khớp nối của chân : Những kỹ sư sử dụng bộ xương người để
tham khảo tạo ra sự liên kết các khớp hông, đầu gối, bàn chân của robot như người.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 16
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
2. Phân vùng phạm vi của những chuyển động: Để
nghiên cứu những chuyển động trong đi bộ của
robot, người ta xác định phạm vi chuyển động tương
tự với những bước đi bộ của con người trên mặt đất
phẳng và trên cầu thang.
3. Kích thước chân, trọng lượng và trung tâm của vị
trí trọng lực: Vị trí trung tâm trọng lực của mỗi chân

cũng đã được tham khảo trên con người.
4. Mô-men xoắn trên khớp chân khi đi bộ: Khi xác
định các mô-men xoắn lên các khớp phải xác định
được vecto các khớp chân và phản ứng với mặt đất
trong mỗi bước đi. Hình 2.4. Khung loại E
5. Cảm biến đi bộ: hệ thống đi bộ được trang bị bộ cảm biến góc chung, một bộ
cảm biến tải 6 trục, 1 cảm biến gia tốc và con quay hồi chuyển để xác định vị trí.
6. Tác động của lực trong quá trình đi bộ: Vật liệu hấp thụ tác động được gắn vào
lòng bàn chân để giảm thiểu tác động khi di chuyển.
1.1.3. Thế hệ E4-E5-E6:
E4 E5 E6
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 17
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
Robot E4 : chiều dài đầu gối được tăng lên 40cm mô phỏng được bước đi nhanh
của con người là 4,7 km/h.
Robot E5: là robot đầu tiên phát triển có mô hình đầu lớn, công nghê tương tự E4.
Robot E6: Tự động điều khiển cân bằng khi lên xuống cầu thang, sườn hoặc bước
qua các vật cản nhỏ.
Ở thời điểm này những robot đã hoàn tất chức năng vận động cơ bản của hai chân.
Những kỹ sư Honda đã nghiên cứu và áp dụng vào robot ba tư thế điều khiển để
đạt được độ ổn định khi đi bộ và nó có sự tương tác với nhau:
1. Ground Reaction Control (kiểm soát phản ứng mặt
đất): Kiểm soát đứng vững của lòng bàn chân khi hấp
thụ sàn không bằng phẳng(hình 2.5).
Hình 2.5: Ground
Reaction Control
2. Target ZMP Control (kiểm soát mục tiêu ZMP):
ZMP- Zero moment point được hiểu là điểm có lực
quán tính bằng 0. Mục tiêu kiểm soát để duy trì vị trí
bằng cách đẩy các cơ quan bên trên theo hướng nó có

thể rơi khi lòng bàn chân không thể đứng vững (hình
2.6).
Hình 2.6: Target
ZMP Control
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 18
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
3. Foot Planting Location Control (kiểm soát vị trí bàn
chân): Kiểm soát bằng cách sử dụng chiều dài sải chân
để điều chỉnh những sai lệch trong các vị trí trên cơ thể
gây ra bởi kiểm soát mục tiêu ZMP(hình 2.7).
Hình 2.7: Foot Planting
Location Control
1.2. THẾ HỆ RÔ-BỐT LOẠI P (1993-1997)
1.2.1. Robot cơ thể hình người:
Từ năm 1993-1997, Honda phát triển thêm ba robot loai P. Nghiên cứu được thực
hiện để xác định một robot hình người tạo nên như thế nào để hoạt động tốt trong
xã hội và trong một môi trường sống của con người. Mô hình nguyên mẫu có kích
thước gần giống con người được hoàn thành.

P1 P2 P3
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 19
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
Robot P1: Phát triển vào năm 1993, nguyên mẫu đầu tiên của một mô hình người
đàn ông giống như với chi trên và cơ thể. P1 đã được phát triển để xác định cách
thích hợp nhất để đảm bảo chuyển động cánh tay và chân được đồng bộ.
Robot P2: Tháng 12/1996 Honda cho ra mắt robot P2. Robot hình người đầu tiên
khiến công chúng bất ngờ với những bước đi rất chân thực. Thân có chứa một máy
tính, ổ đĩa động cơ, pin, radio không dây và công nghệ cần thiết khác, tất cả đều
được thiết kế bên trong. Cảm biến bao gồm cảm biến con quay hồi chuyển, cảm
biến lực điểm G, cảm biến lực sáu trục (ở cổ tay và mắt cá chân), và máy ảnh tầm

nhìn.
Robot P3: Ra đời vào tháng 9/1997 , đây là mô hình tiền thân của Asimo, sự phát
triển trong kích thước và trọng lượng tạo ra hình người vui vẻ và thân thiện. Nó có
cảm biến tương tự như P2 nhưng điện năng tiêu thụ thấp hơn.
Bảng so sánh tổng quát cho ba robot loại P
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 20
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
P1
(1993)
P2
(1996)
P3
(1997)
Cân nặng(kg) 175 210 130
Chiều cao(cm) 191.5 182.0 160.0
Bề ngang(cm) 60 60
Độ dày(cm) 75.8 55.5
Tốc độ đi bộ
thường(km/h)
2 2 2
Sức tải 5kg/tay 2kg/tay
Pin 135V-6A-Niken
Thời gian hoạt động 15min 25min
1.2.2. Phân tích chung về thế hệ loại P:
a. Cấu trúc cơ bản:
Để hòa nhập và hoạt động dễ dàng hơn với mọi người thì robot phải có hai tay, cơ
chế chuyển động bằng hai chân và hoạt động của hai cánh tay được kết hợp với
nhau.
b. Chức năng cơ bản:
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 21

NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
- Chuyển động theo mục tiêu: Từ vị trí thẳng đứng, một máy ảnh được sử dụng để
nhận biết hai dấu được đặt trên sàn nhà hoặc địa điểm khác. Sau khi robot ước tính
vị trí hiện tại của nó và định hướng, nó chỉ định một điểm mục tiêu. Sau đó nó sẽ
tính toán các phương thức cho độ lớn tối thiểu của bước đi cần thiết để di chuyển
từ vị trí hiện tại của nó đến điểm mục tiêu. Các con quay hồi chuyển được sử dụng
để điều hướng quán tính khi nó di chuyển đến các điểm mục tiêu, điều chỉnh cho
những vi phạm gây ra bởi sự trơn trượt…
- Leo và xuống cầu thang: Một cảm biến lực 6 trục được sử dụng để đo bước, vì
vậy các robot có thể điều chỉnh ngay cả khi cầu thang dài, liên tục mà không có sai
lầm.
- Đẩy xe: Các robot có thể đẩy xe với tốc độ được thiết lập, nhưng nếu xe đẩy bị va
chạm và gặp một vài cản trở thì robot sẽ rút ngắn sải chân để tránh lực đẩy quá
mức.
- Mang vác: Mỗi cánh tay của robot có thể mang tới 2 kg trong khi đi bộ.
- Đi qua cửa: Các robot có thể mở và đóng cửa khi đi qua cửa. Như trong đẩy xe,
các bước của nó được điều chỉnh trong phản ứng để mở hay đóng cửa.
- Hoạt động qua điều khiển từ xa: Các robot có thể thắt chặt then và thực hiện các
nhiệm vụ khác với cánh tay chủ khi cảm nhận được áp lực trên bàn tay.
2. ASIMO RA ĐỜI VÀ QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN KHÔNG NGỪNG
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 22
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
2.1. Năm 2000 Asimo ra đời:
Như minh chứng bằng P2 và P3, công nghệ đi bộ
hai chân phát triển bởi Honda đại diện cho một cách
tiếp cận độc đáo để những thách thức của sự vận
động tự trị. Sử dụng các bí quyết thu được từ các
nguyên mẫu, Honda bắt đầu nghiên cứu và phát triển
công nghệ mới cho việc sử dụng thực tế. Đại diện
cho các kết quả của việc theo đuổi này, ASIMO sinh

ngày 20 Tháng 11 năm 2000.
Hình 2.8: Asimo 2000
ASIMO đã được hình thành để hoạt động trong một môi trường sống của con
người thực tế trong tương lai gần. Nó rất dễ dàng để hoạt động, có kích thước và
trọng lượng thuận tiện và có thể di chuyển tự do trong môi trường sống của con
người, tất cả với một thiết kế thân thiện với mọi người.
Kích thước của robot đã được lựa chọn để cho phép nó hoạt động tự do trong
không gian sống của con người và để làm cho nó thân thiện với mọi người. Kích
thước này cho phép các robot hoạt động công tắc đèn và tay nắm cửa, và làm việc
tại bàn ghế làm việc. Đôi mắt của nó được đặt ở cấp độ của đôi mắt của một người
lớn khi người lớn đang ngồi trong một chiếc ghế. Chiều cao 120cm làm cho nó dễ
dàng để giao tiếp. Honda cảm thấy rằng chiều cao con robot giữa 120 cm và của
một người lớn là lý tưởng cho các hoạt động trong không gian sống của con người.
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 23
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
Trong phòng làm việc với
chiều cao này của Asimo khi
làm việc với bàn phím, máy in,
bàn làm việc, xe đẩy… Tất cả
đều rất thuận tiện (hình 2.9).
Hình 2.9: Asimo trong văn phòng
Còn trong nhà thì sao? Dường
như mọi việc vẫn rất dễ dàng
từ việc sử dụng công tắc, bồn
rửa bát hay nắm tay cửa thì
Asimo với chiều cao này hoạt
động vẫn rất dễ dàng (hình
2.10).
Hình 2.10: Asimo trong nhà

NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 24
NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VÀ ỨNG DỤNG CỦA ASIMO
2.2. Asimo 2002:
Honda thêm vào công nghệ thông minh ASIMO có khả năng giải thích các tư thế
và cử chỉ của con người và chuyển
động độc lập để đáp ứng. Khả năng
của ASIMO để tương tác với con
người đã nâng cao đáng kể: nó có thể
đến gần chào hỏi mọi người, theo họ,
di chuyển theo hướng họ chỉ ra, và
thậm chí còn nhận ra khuôn mặt của
họ và giải quyết chúng bằng tên. Hơn
nữa, việc sử dụng các mạng như
Internet, ASIMO có thể cung cấp
thông tin trong khi thực hiện nhiệm
vụ như nhiệm vụ tiếp nhận. ASIMO
là robot giống người đầu tiên trên thế
giới để triển lãm một loạt các khả
năng thông minh. Hình 2.11: Asimo 2002
2.3. Asimo 2005
NGUYỄN VÂN TRƯỜNG- HAUI TRANG 25