Robot học là một ngành kỹ thuật bao gồm thiết kế, chế tạo, vận hành, và ứng dụng robot,

Robot học là một ngành kỹ thuật bao gồm
thiết kế, chế tạo, vận hành, và ứng dụng
robot,
cách thức tương tự. Ngày nay, robot là một lĩnh vực
phát triển nhanh chóng, nhờ công nghệ phát triển liên
tục, robot đã được chế tạo để phục vụ cho nhiều mục
đích khác nhau, đó là các Robot dưới nước, robot công
nghiệp hay robot quân sự. Nhiều robot đã thay con
người làm những công việc độc hại như tháo ngòi nổ
bom, mìn và thăm dò các con tàu bị đắm…

1 Nguồn gốc tên gọi
Robot học được lấy từ chữ robot, có nghĩa là “người máy”
trong tiếng Việt, xuất hiện lần đầu tiên trong vở kịch
R.U.R. (Rossum’s Universal Robots)bởi nhà văn người
Czech Karel Čapek, công diễn vào năm 1920.[3] Nguyên
gốc từ robot là từ chữ robota trong tiếng Slavơ, nghĩa là
công nhân. Vở kịch diễn tả bối cảnh một nhà máy chế
tạo các nhân công nhân tạo được gọi là robots, các sinh
vật này có thể bị nhầm lẫn với con người - tương tự như
những ý tưởng hiện đại về android (người máy). Karel
Capek không phải là người nghĩ ra từ này. Trong một
lá thư ngắn nói về từ nguyên học trong quyển Oxford
English Dictionary ông đã dặt tên anh trai mình là Josef
Čapek như là nghĩa gốc của từ robot[3]
eo Từ điển Oxford tiếng Anh, từ robot lần đầu tiên
được sử dụng trong văn bản là bởi Isaac Asimov, trong
truyện ngắn khoa học viễn tưởng "Kẻ nói dối", xuất bản
tháng 5 năm 1941. Asimov đã không biết rằng ông đã
tạo ra một từ mới, vì lĩnh vực khoa học kỹ thuật để chế
tạo ra các thiết bị điện làđiện học, ông đã nghĩ ra từ

robot học để nói về lĩnh vực khoa học kỹ thuật để chế
tạo nên robot. Trong một số tác phẩm khác Asimov,
ông nói rằng việc sử dụng đầu tiên của từrobot học là
trong truyện ngắn của ông Runaround vào tháng 3 năm
1942). [4][5] Tuy nhiên, nguyên bản của “Kẻ nói dối!"
được xuất bản trước “Runaround” tới 5 tháng, do đó
nguồn gốc của từ này là từ tác phẩm “Kẻ nói dối!".

Hệ thống cánh tay robot Shadow

Robot học là một ngành kỹ thuật bao gồm thiết kế, chế
tạo, vận hành, và ứng dụng robot,[1] cũng như các hệ
thống máy tính để điều khiển, phản hồi tín hiệu cảm
biến, và xử lý thông tin của chúng. Những công nghệ
này liên hệ với các máy móc tự động dùng để thay thế
con người trong những môi trường độc hại hoặc trong
các quá trình sản xuất, hoặc bắt chước con người về
hình thức, hành vi, hoặc/và nhận thức. Nhiều robot
ngày nay được lấy cảm hứng từ các loài vật, còn gọi
là robot phỏng sinh học.

2 Lịch sử ngành robot học

Ý tưởng về việc chế tạo các cỗ máy có thể làm việc tự
động có từ thời cổ đại, nhưng những nghiên cứu về
chức năng và khả năng ứng dụng không có bước tiến
nào đáng kể cho đến thế kỷ 20.[2] Xuyên suốt lịch sử,
robot học thường được nhìn nhận là để bắt chước hành
vi của con người, và thường quản lý các nhiệm vụ theo

Trong năm 1927 “người máy” Maschinenmensch gynoid
robot humanoid (còn gọi là “Parody”, “Futura”,
“Robotrix”, hay “người thủ vai Maria”) là sự mô tả đầu
tiên và có lẽ là đáng nhớ nhất của một robot từng xuất
1


2

3

hiện trên phim ảnh, được diễn xuất bởi nữ diễn viên
Đức Brigie Helm trong một bộ phim của Fritz Lang
Metropolis.
Năm 1942, nhà văn chuyên viết về đề tài khoa học viễn
tưởng Isaac Asimov đưa ra đề xuất 3 nguyên tắc của
Robot.

• Phân (con người, động vật); có thể hữu ích trong
môi trường quân đội như phân của nhóm chiến
đấu nhỏ có thể được tái sử dụng cho các nhu cầu
năng lượng của các robot trợ lý(xem dự án động cơ
Stirling Slingshot của DEKA để biết thêm về cách
thức hệ thống này làm việc)

Năm 1948, Norbert Wiener đưa ra các nguyên lý của
điều khiển học, làm nền tảng cho robot thực tế.
3.2
Các Robot độc lập với đầy đủ ý nghĩa chỉ có xuất hiện
trong nửa sau của thế kỷ 20. Robot kỹ thuật số và được

lập trình đầu tiên, có tên gọi Unimate, được chế tạo vào
năm 1961 dùng để nâng phần nóng của miếng kim loại
từ một máy đúc chết và sắp xếp chúng lại theo trật tự.
Ngày nay, các robot thương mại và robot công nghiệp
được sử dụng phổ biến để thực hiện các công việc với
giá rẻ hơn, chính xác và đáng tin cậy hơn con người.
Chúng cũng được sử dụng trong các công việc mà độ
ô nhiễm cao, nguy hiểm, hoặc đơn điệu. Robot được sử
dụng rộng rãi trong sản xuất, lắp ráp, đóng gói và mở
gói, vận chuyển, và thăm dò không gian cũng như lòng
đất, phẫu thuật, chế tạo vũ khí, nghiên cứu trong phòng
thí nghiệm, dây chuyền sản xuất hàng loạt.[6]

3
3.1

CÁC BỘ PHẬN CHÍNH

Thiết bị chấp hành

Các bộ phận chính
Nguồn năng lượng

Hiện nay chủ yếu sử dụng (axit chì) pin để làm nguồn.
Nhiều loại pin khác nhau có thể được sử dụng để cấp
nguồn cho robot. Gồm từ pin axít chì là nguồn an toàn
và có tuổi thọ tương đối dài nhưng khá nặng cho đến
pin cadmium bạc, thể tích nhỏ hơn nhiều và hiện cũng
đang đắt hơn nhiều.
Việc thiết kế một con robot chạy pin cần phải tính đến

các yếu tố như độ an toàn, tuổi thọ và trọng lượng. Máy
phát điện, thường là một số loại động cơ đốt trong, cũng
có thể được sử dụng. Tuy nhiên, những thiết kế như vậy
thường rất phức tạp và cần nhiên liệu, phải có tản nhiệt
và khá nặng. Dùng dây điện để cấp nguồn cho robot sẽ
loại bỏ module nguồn cấp trên robot hoàn toàn. Việc
này có lợi thế là tiết kiệm trọng lượng và không gian
bằng cách di chuyển tất cả các bộ phận tạo nguồn và
lưu trữ năng lượng ra nơi khác. Tuy nhiên, thiết kế này
có hạn chế là luôn phải có một sợi cáp kết nối với các Một chân robot được cấp nguồn bởi cơ bắp không khí
robot, có thể gây khó khăn trong việc sử dụng robot.[15]
Các nguồn cấp có tiềm năng gồm:
Cơ cấu truyền động giống như "cơ bắp" của robot, là
các bộ phận chuyển đổi năng lượng được lưu trữ thành
chuyển động. Cho đến nay các thiết bị chấp hành phổ
• Khí nén
biến nhất là động cơ điện dùng để làm quay bánh xe
• ủy lực
hoặc bánh răng, và các cơ cấu chấp hành tuyến tính
dùng để điều khiển robot công nghiệp trong các nhà
• Bánh đà lưu trữ năng lượng
máy. Nhưng hiện nay cũng có một vài dạng khác sử
• Rác hữu cơ (thông qua phân hủy yếm khí)
dụng năng lượng điện, hóa học, và khí nén.


3.3
3.2.1

Giác quan của robot

Động cơ điện

3
3.2.7 Động cơ Piezo

Hầu hết các robot đều sử dụng động cơ điện, chủ yếu là
động cơ DC chổi thay hoặc không chổi than được dùng
trong các robot di động hoặc động cơ AC dùng trong
các robot cong nghiệp và các máy CNC. Chúng thích
hợp trong các hệ thống nhẹ tải, và dạng chuyển động
chủ yếu là chuyển động quay.

Lựa chọn thay thế gần đây của động cơ DC là động cơ
áp điện hoặc động cơ siêu âm. Những động cơ này hoạt
động dựa trên một nguyên lý cơ bản khác nhau, các bộ
phận gốm điện áp nhỏ, dao động hàng ngàn lần mỗi
giây, gây ra chuyển động theo đường thẳng hoặc quay.
Cơ chế hoạt động của chúng khác nhau, một loại sử
dụng sự rung động của các thành phần áp điện để di
chuyển động cơ trong một vòng tròn hoặc một đường
3.2.2 Các cơ cấu chấp hành tuyến tính
thẳng.[24] Loại kia sử dụng các thành phần áp điện để
tạo ra một nhân để làm rung và làm xoay một ốc vít.
Ưu điểm của những động cơ này là độ phân giải, tốc độ,
Có nhiều dạng cơ cấu chấp hành tuyến tính, chúng di và lực tác dụng nhỏ tới mức nano mét vì kích thước của
chuyển vào ra thay vì quay, và thay đổi hướng đột ngột, nó.[25] Những động cơ này đã được thương mại hóa, và
đặc biệt cần lực tác dụng rất lớn, được sử dụng phổ biến được sử dụng trên một số robot.[26][27]
trong robot công nghiệp. Năng lượng cung cấp là khí
né và thủy lực.
3.2.8 Ống nano đàn hồi

3.2.3

Cơ cấu chấp hành đàn hồi nối tiếp

Xem thêm thông tin: Ống nano

Ống nano đàn hồi là một công nghệ cơ bắp nhân
Lò xo được sử dụng như một phần của cơ cấu chấp hành tạo đầy hứa hẹn đang trong giai đoạn phát triển thử
động cơ, để tăng khả năng điều khiển lực tác dụng. nghiệm. Sự vắng mặt của các góc khuyết trong ống
Được sử dụng trong nhiều loại robot, đặc biệt là robot nano cacbon cho phép các sợi này có thể biến dạng
đàn hồi theo nhiều phần trăm, với mức lưu trữ năng
dạng người đi bằng hai chân.[16]
lượng khoảng 10 J/cm3 cho các ống nano kim loại. Bắp
tay con người có thể được thay thế bằng một sợi đường
3.2.4 Cơ bắp bằng khí nén
kính 8 mm làm bằng vật liệu này. Nhờ vậy “cơ bắp” bó
gọn có thể cho phép robot trong tương lai có thể chạy
nhanh hơn và nhảy xa hơn con người.[28]
Cơ bắp bằng khí nén gồm các ống đặc biệt có khả năng
nén không khí bên trong chúng (điển hình là 40% thể
3.3
tích không khí được nén lại). Chúng được sử dụng trong
[17][18]
vài ứng dụng robot.
3.2.5

Cơ bắp bằng sợi

Cơ bắp bằng sợi, còn được biết đến như là hợp kim có
khả năng ghi nhớ hình dạng, sợi Nitinol hoặc Flexinol,

là một vật liệu có khả năng co thắt nhẹ (thường dưới
5 %) khi có dòng điện chạy qua nó. Chúng đã được sử
dụng cho một số ứng dụng robot nhỏ .[19][20]
3.2.6

Polymer Electroactive

EAP hoặc EPAM là một vật liệu bằng nhựa mới có thể
nén lại đáng kể (lên đến 380 % kích hoạt làm căng) dưới
tác dụng của trường điện, đã được sử dụng trong các cơ
mặt và cánh tay của robot humanoid,[21] cho phép các
robot mới có thể nổi,[22] bay, bơi, hoặc bước đi.[23]

Giác quan của robot

Cảm biến cho phép robot thu nhận thông tin về một
đặc tính nhất định của môi trường, hoặc các bộ phận
bên trong nó. Cảm biến giúp robot có thể thực hiện
nhiệm vụ của nó, hành động theo những thay đổi của
môi trường bằng cách tính toán các phản ứng thích hợp.
Chúng được sử dụng để đo lường các đại lượng khác
nhau, cung cấp cho robot thông tin cảnh báo về an toàn
hoặc trục trặc trong chức năng, và cung cấp thông tin
thời gian thực về công việc đang thực hiện.
3.3.1 Xúc giác

Các cánh tay robot và tay giả hiện nay thu nhận được ít
thông tin xúc giác hơn bàn tay con người. Nghiên cứu
gần đây đã phát triển một mảng cảm biến xúc giác bắt
chước tính chất cơ học và các thụ thể xúc giác của đầu

4

3

ngón tay con người.[29][30] Mảng cảm biến này gồm một
lõi cứng bao quanh bởi chất lỏng dẫn điện chứa trong
một lớp da đàn hồi. Các điện cực được gắn trên bề mặt
của lõi cứng nhắc và được kết nối với một thiết bị đo
trở kháng trong phần lõi. Khi lớp da nhân tạo chạm vào
một vật thể nào đó, đường đi của chất lỏng xung quanh
điện cực sẽ bị biến dạng, tạo ra thay đổi trở kháng, tạo
ra bản đồ các lực tiếp nhận từ đối tượng. Các nhà nghiên
cứu hy vọng chức năng quan trọng này của ngón tay
nhân tạo sẽ giúp điều khiển robot nắm bắt được các vật
thể.

CÁC BỘ PHẬN CHÍNH

3.3.3 Dạng khác
Các dạng cảm biến phổ biến khác sử dụng trong robot
LIDAR, RADAR và SONAR.

3.4 Tay máy

Các nhà khoa học từ nhiều nước châu Âu và Israel đã
phát triển một loại tay giả trong năm 2009, được gọi
là SmartHand, có chức năng như tay thật - cho phép
bệnh nhân có thể viết, đánh máy, chơi piano và thực

hiện các chuyển động phức tạp khác. Nó có các cảm
biến cho phép bệnh nhân có thể cảm nhận được cảm
giác bằng các đầu ngón tay của nó.[31]

3.3.2

Thị giác

KUKA industrial robot operating in a foundry

ị giác máy tính là ngành khoa học và kỹ thuật liên
quan đến khả năng nhìn của máy móc, có liên quan tới
lý thuyết thông minh nhân tạo trích xuất thông tin từ
hình ảnh. Các dữ liệu hình ảnh có thể có nhiều dạng, Robot cần phải thao tác được các vật thể như: nhấc,
như video và hình ảnh từ camera.
sửa chữa, phá hủy,… Do đó, “bàn tay” của một robot
Trong hầu hết các ứng dụng thị giác máy tính thực tế, thường được gọi là thiết bị thực thi đầu cuối,[32] “cánh
các máy tính được lập trình trước để giải quyết một tay” của robot được gọi là tay máy.[33] Hầu hết các cánh
nhiệm vụ cụ thể, nhưng các phương pháp dựa trên việc tay robot đều có thiết bị thực thi đầu cuối có thể thay
thế được, mỗi kiểu thiết bị này cho phép robot thực
học hiện tại đang trở nên ngày càng phổ biến.
hiện công việc trong một phạm vi nào đó. Một số có
Hệ thống thị giác máy tính dựa trên cảm biến hình
tay máy cố định không thể thay thế, trong khi một số
ảnh để phát hiện các bức xạ điện từ, thường là ở một
lại có tay máy đa dụng, như tay máy bắt chước hình
trong hai dạng: ánh sáng nhìn thấy hoặc ánh sáng hồng
dạng tay người.
ngoại. Các cảm biến được thiết kế sử dụng vật lý chất
rắn. á trình ánh sáng truyền và phản xạ khỏi bề Để biết thêm các khái niệm về tất cả các thiết bị

mặt được giải thích bằngquang học. Cảm biến hình ảnh thi hành đầu cuối của robot, thiết kế của chúng, và
phức tạp thậm chí còn sử dụng cơ học lượng tử để cung công dụng từng loại, xin tham khảo cuốn sách “Robot
cấp một sự hiểu biết đầy đủ về quá trình tạo thành Grippers”.[34]
hình ảnh. Robot cũng có thể được trang bị nhiều cảm
biến hình ảnh để có thể tính toán chiều sâu của thị giác
3.4.1 Cơ cấu gắp
trong môi trường được tốt hơn. Giống như đôi mắt của
con người, "đôi mắt “robot” cũng phải có khả năng tập Là một trong những thiết bị thực thi đầu cuối phồ biến
trung vào một khu vực đặc biệt, và cũng có thể điều tiết nhất. Dạng đơn giản nhất chỉ là 2 ngón tay có thể khép
để thích nghi với sự thay đổi cường độ ánh sáng.
và mở để nhấc và di chuyển các vật nhỏ. Các ngón tay
Có một ngành con trong thị giác máy tính đó là hệ
thống nhân tạo được thiết kế để bắt chước quá trình
xử lý và hành vi của hệ thống sinh học, ở các cấp độ
phức tạp khác nhau. Ngoài ra, một số các phương pháp
học tập của máy tính được phát triển trong lĩnh vực thị
giác máy tính có nền tảng từ lĩnh vực sinh học.

có thể được làm từ các thanh cứng có kết nối với động
cơ và dây điện.[35] ,[36] Cơ cấu gắp có cấu tạo phức tạp
giống bàn tay người như Shadow Hand và Robonaut, …
Loại có độ phức tạp vừa vừa có thể kể đến Del[37][38] .
Cơ cấu gắp có nhiều kiểu cấu tạo dựa trên các nguyên
lý khác nhau, gồm kiểu ngàm sử dụng lực ma sát và


3.5

Vận động

5

kiểu ngàm sử dụng lồng chứa. Kiểu ngàm sử dụng lực
ma sát sẽ giữ vật thể bằng cách dùng lực ma sát. Kiểu
lồng chưa sẽ ôm vật thể theo kiểu cõng/đặt lên trên, sử
dụng ít lực ma sát hơn.

robot lăn có độ phức tạp cao hơn chỉ với 1 hoặc hai bánh
xe. Những robot này có ưu điểm là hiệu suất cao hơn
và tăng độ tinh giản, cho phép robot có thể đến những
nơi ngõ ngách mà robot 4 bánh không thể tiếp cận.

3.4.2

Robot tự cân bằng 2 bánh Loại robot này sử dụng
một con quay hồi chuyển để phát hiện độ nghiêng của
robot và điều khiển bánh xe tương ứng theo hướng
ngược lại, để giữ thăng bằng trong hàng trăm lần trên
một giây, dựa trên đặc tính động học của con lắc
ngược[42] . Nhiều robot thăng bằng loại này đã được
thiết kế[43] . Trong đó có Segway, nó thường không
được hiểu với nghĩa là 1 robot, mà là một bộ phận của
robot, khi được sử dụng như là RMP (Robotic Mobility
Platform). Điển hình là vụ NASA sử dụng Robonaut để
gắn trên Segway[44] .

Cơ cấu gắp chân không

Cơ cấu này sử dụng lực hút chân không để nắm bắt
vật thể, có thể chịu đựng được vật có tải trọng rất lớn.

Nhưng bề mặt vật cần nắm bắt phải đủ nhẵn để đảm
bảo độ bám hút. Các robot lắp ráp các linh kiện điện tử
và các vật lớn hơn như kính chắn gió xe hơi, thường sử
dụng loại cơ cấu gắp này.
3.4.3

Tay máy đa dụng

Vài loại robot cải tiến hiện nay đã bắt đầu sử dụng
tay máy dạng người[39] , như Shadow Hand, MANUS[39] , Robot tự cân bằng 1 bánh
Schunk[40] . Những tay máy này có độ khéo léo cao, bậc
tự do lên đến 20 và có hàng trăm cảm biến xúc giác.[41]

3.5

Vận động

3.5.1

Robot lăn

Là dạng mở rộng của robot tự cân bằng 2 bánh, sử
dụng một hòn bi để làm bánh xe duy nhất, nó có thể
di chuyển trong không gian theo bất kỳ hướng nào.
Robot Ballbot của đại học Carnegie Mellon University
có chiều cao và cân nặng xấp xỉ một người trưởng
thành, và robot “BallIP”[45] của đại học Tohoku Gakuin
là những robot thuộc loại này. Vì hình dạng và đặc tính
linh động, loại robot này rất có tiềm năng hơn các loại
robot khác trong môi trường cần sự liên kết với con

người[46] .
Robot hình cầu

Nhiều cố gắng để thực hiện 1 robot hình cầu. Có hai
cách, hoặc quay một vật nặng bên trong quả cầu, hoặc
quay vỏ ngoài của quả cầu,[47][48] or by rotating the
outer shells of the sphere.[49][50]
Robot 6 bánh xe Sử dụng 6 bánh xe sẽ tăng độ bám
đường cũng như khả năng thao tác ở địa hình có nhiều
đá, sỏi hoặc cây cỏ um tùm hơn là chỉ sử dụng 4 bánh
xe như thông thường.
Robot có bánh xích Rất thích hợp cho các công việc
ngoài trời cũng như trong quân sự. Tuy nhiên rất khó
sử dụng cho các công việc trong nhà đặc biệt là các
công việc làm trên thảm hoặc sàn nhà láng. Điển hình
loại này là robot “Urbie” của NASA[51] .
Segway ở viện bảo tàng robot Nagoya.

3.5.2 Robot biết đi

Là dạng robot đơn giản nhất với 4 bánh xe hoặc bánh
xích. Vài nhà nghiên cứu đã cố gắng tạo ra những loại

Để chế tạo robot biết đi, có rất nhiều khó khăn phải
giải quyết. Nhiều robot biết đi chắc chắn trên 2 chân


6
với đã được tạo ra, nhưng không robot nào có đủ sự
vững chắc như chân người. Phòng thí nghiệm AMBER

ra đời năm 2008 bởi khoa cơ khí thuộc đại học Texas
A&M [52] là một trong nhiều cơ quan nghiên cứu về
dạng robot này. Có nhiều dạng robot cũng có thể bước
đi, tuy nhiên lại có nhiều hơn 2 chân, vì chúng có độ
phức tạp ít hơn nhiều[53][54] . Robot biết đi được chế tạo
để có thể làm việc trong mọi địa hình, tăng tính cơ động
và hiệu suất sử dụng năng lượng hơn các loại robot
khác. Robot dạng lai cũng được đề xuất trên phim ảnh,
như Robot I,, sử dụng 2 chân để đi và chuyển sang sử
dụng 4 bánh xe có gắn trên chân để tăng tốc. Hiện nay,
loại robot này là có thể đi bằng 2 chân trên nền phẳng
và đôi lúc cũng có thể bước đi trên cầu thang. Chưa có
loại nào có thể bước đi trên bề mặt lởm chởm. Có một
vài phương pháp cải tiến đã được đưa ra đó
Kỹ thuật ZMP

3

CÁC BỘ PHẬN CHÍNH

củaAnybots,[63] chứng tỏ sự ổn định và thậm chí nó có
thể nhảy.[64] Một ví dụ khác là TU Del Flame.
Động năng thụ động

Có lẽ cách tiếp cận hứa hẹn nhất là sử dụng động năng
thụ động từ lực sinh ra của sự lắc lư của cánh tay/chân,
giúp đạt hiệu năng cao hơn. Người ta đã chứng minh
rằng cơ cấu hình người không được cung cấp năng
lượng, chỉ sử dụng trọng lực của chính nó, có thể đi
bộ xuống dốc một cách nhẹ nhàng. Nếu sử dụng kỹ

thuật này, một robot chỉ cần cung cấp một lượng nhỏ
năng lượng cho động cơ để bước đi trên bề mặt bằng
phẳng hoặc có độ dốc thấp. Điều này hứa hẹn sẽ tăng
hiệu suất cho robot đi bộ lên ít nhất 10 lần so với kỹ
thuật ZMP, như robot ASIMO.[65][66]
3.5.3 Những cách vận động khác

Zero Moment Point (ZMP) là thuật toán được sử dụng
trong robot ASIMO của Honda. Máy tính điều khiển
trên robot sẽ cố gắng để giữ cho tổng số lực quán tính,
chống lại chính xác phản lực của mặt đất(lực tác dụng
của sàn nhà tác dụng trở lại trên chân robot). Nhờ
đó, hai lực này triệt tiêu nhau, không tạo ra mô men
(lực làm cho robot bị xoay và ngã) nào nữa.[55] Tuy
nhiên, điều này không phản ánh chính xác cách thức
con người bước đi, và sự khác biệt này dễ dàng ta thấy
được, một số người đã chỉ ra rằng ASIMO đi như thể nó
cần nhà vệ sinh vậy.[56][57][58] uật toán đi của ASIMO
không ổn định, và một số cân bằng động được sử dụng
(xem bên dưới). Tuy nhiên, nó vẫn đòi hỏi một bề mặt
nhẵn để bước đi trên đó.
Nhảy lò cò Một số robot được thiết kế vào những
năm 1980 bởi Marc Raibert tại phòng thí nghiệm về
chân thuộc MIT, trình diễn đi bộ rất linh hoạt. Ban đầu,
một robot chỉ với một chân, và một chân rất nhỏ, có
thể đứng thẳng chỉ đơn giản bằng cách nhảy. Chuyển
động giống như một người đang đi trên một cây cà
kheo. Khi robot rơi xuống một bên, nó sẽ nhảy một
chút theo hướng đó, để bắt kịp chính nó.[59] Ngay sau
đó, các thuật toán đã được tổng quát hóa với hai và

bốn chân. Một robot hai chân đã có thể chạy được và
thậm chí cả nhào lộn.[60] Một robot bốn châncũng đã
được chứng minh có thể phi nước kiệu, chạy, tăng tốc,
và nhảy.[61] Để biết thêm danh sách, xin vào trang MIT
Leg Lab Robots.
Cân bằng động học Một kỹ thuật tiên tiến hơn đó
là sử dụng thuật toán cân bằng động, ổn định hơn kỹ
thuật Zero Moment Point, do liên tục giám sát chuyển
động của robot, và vị trí đặt chân của robot.[62] Kỹ
thuật này gần đây đã được ứng dụng trong robot Dexter

Two robot snakes. Left one has 64 motors (with 2 degrees of
freedom per segment), the right one 10.

Bay Một máy bay chở khách hiện đại thực chất là
một robot bay, với hai người quản lý nó. Những máy lái
tự động có thể điều khiển máy bay với từng giai đoạn
của chuyến bay, trong đó có cất cánh, bay bình thường,
và thậm chí hạ cánh.[67] Các dạng robot bay khác không
chở người, được gọi là máy bay không người lái (UAV).
Chúng có thể nhỏ hơn và nhẹ hơn do không cần có phi
công, và dùng để bay vào các khu vực nguy hiểm để
thực hiện các nhiệm vụ giám sát quân sự. Một số thậm
chí có thể bắn vào các mục tiêu theo lệnh của người
điều khiển. UAV cũng đang được phát triển để có thể
tự động bắn vào các mục tiêu, mà không cần mệnh lệnh
từ người điều khiển. Các dạng robot bay khác gồm tên
lửa hành trình, Entomopter, và robot trực thăng mini
Epson. Các robot như Air Penguin, Air Ray, và Air Jelly
có thân nhẹ hơn không khí, đẩy bằng cánh giầm, và

được lái bởi siêu âm.


3.5

Vận động

7

Trườn giống rắn Một số robot rắn đã được phát triển
thành công. Bắt chước cách thức di chuyển của rắn,
các robot có thể điều hướng trong những không gian
chật hẹp, do đó chúng có thể được sử dụng để tìm kiếm
người bị mắc kẹt trong các tòa nhà bị sập.[68] Robot rắn
ACM-R5 của Nhật [69] có thể di chuyển cả trên đất liền
và dưới nước.[70]

loài tắc kè tên là " Speedy Freelander ". eo Tiến sĩ Li
giới thiệu, robot tắc kè này có thể nhanh chóng leo lên
và xuống các bức tường xây dựng, các bức tường nằm
ngang hay thẳng đứng hoặc đi lộn ngược trên trần nhà,
nó có thể đi trên kính mịn, các bức tường dính bụi hoặc
xù xì cũng như các bề mặt kim loại và cũng có thể tự
động nhận biết được vật cản, chỗ tránh, chuyển động
linh hoạt và thực tế. Tính linh hoạt và tốc độ của nó
được so sánh với loài tắc kè trong tự nhiên. Cách tiếp
Trượt (patin) Một số ít robot trượt đã được phát cận thứ ba là bắt chước các chuyển động của một con
triển, một trong số đó là một thiết bị đa chế độ đi bộ và rắn khi leo lên một cột trụ.
trượt. Nó có bốn chân, có bánh xe không truyền động,
có thể bước hoặc lăn.[71] Một robot khác là Plen, có thể

sử dụng một ván trượt mini hoặc giày trượt patin để
Bơi eo tính toán, khi bơi một số loại cá có thể đạt
trượt trên một mặt bàn.[72]
được hiệu suất lực đẩy lớn hơn 90%.[76] Ngoài ra, chúng
có thể tăng tốc và đổi hướng tốt hơn so với bất kỳ tàu
hoặc tàu ngầm nhân tạo nào, và tạo ra ít tiếng ồn và ít
khuấy động nước nước hơn. Vì vậy, nhiều nhà nghiên
cứu nghiên cứu robot dưới nước muốn sao chép lại loại
vận động này.[77] Điển hình loại này là robot Cá của
đại học Essex,[78] và robot Tuna (cá ngừ) của Institute
of Field Robotics, dùng để phân tích và mô hình toán
học hóa chuyển động của cá.[79] Robot Aqua Penguin,
được thiết kế và chế tạo bởi công ty Festo của Đức, sao
chép hình dạng khí động học và “mái chèo” của chim
cánh cụt. Festo cũng đã chế tạo Aqua Ray và Aqua Jelly,
mô phỏng vận động của cá đuối, sứa.

Capuchin Climbing Robot

Trèo Một số phương pháp khác nhau đã được sử
dụng để phát triển các robot có khả năng leo trên bề
mặt thẳng đứng. Một trong số đó là bắt chước chuyển
động của một con người trèo trên một bức tường với
những chỗ lồi lõm, bằng cách điều chỉnh tâm của trọng
lực và di chuyển các chi. Điển hình của loại robot này là
Capuchin,[73] được thiết kế bởi tiến sĩ Ruixiang Zhang
tại đại học Stanford, California. Một cách khác nữa là
sử dụng các miếng pad để trèo lên các bức tường giống
như tắc kè, phương pháp này có thể giúp robot chạy
thoải mái trên các bề mặt trơn nhẵn như kính thủy

tinh. Điển hình cho loại robot này là Wallbot[74] and
Stickybot.[75] Tờ “Nhật báo công nghệ" của Trung ốc
ngày 15 tháng 11 năm 2008 có đăng một mô hình của
công ty New Concept Aircra (ZHUHAI) Co., Ltd. Tiến
sĩ Li Hiu Yeung và nhóm nghiên cứu của ông gần đây
đã phát triển thành công loại robot phỏng sinh học của

robot thuyền buồm Vaimos

Buồm Robot thuyền buồm cũng đã được phát triển
để thực hiện các phép đo trên mặt biển, điển hình là
Vaimos[80] của công ty IFREMER và ENSTA-Bretagne.
Do lực đẩy của robot thuyền buồm sử dụng là gió,
năng lượng từ ắc qui chỉ được sử dụng cho máy tính,
thông tin liên lạc và các thiết bị truyền động (để điều
chỉnh bánh lái và cánh buồm). Nếu robot được trang bị
các tấm pin năng lượng mặt trời, về mặt lý thuyết có
thể điều hướng robot mãi mãi. Hai cuộc thi chính của
robot thuyền buồm là WRSC (World Robotic Sailing
Championship) diễn ra hàng năm ở châu Âu và Sailbot.


8

3.6

3

Tương tác và định hướng với môi
trường

RADAR, GPS, LIDAR,... are all combined to provide proper
navigation and obstacle avoidance (vehicle developed for 2007
DARPA Urban Challenge)

Mặc dù phần lớn robot ngày nay hoặc được điều khiển
bởi con người, hoặc hoạt động trong một môi trường
tĩnh, sự quan tâm tới robot có thể hoạt động tự chủ
trong một môi trường động lại ngày càng tăng. Những
robot này yêu cầu một số sự kết hợp của phần cứng
và phần mềm điều hướng để di chuyển môi trường.
Trong các sự kiện bất khả kháng, đặc biệt (ví dụ như
người và chướng ngại vật khác mà không phải là cố
định) có thể gây ra các vấn đề hoặc va chạm. Một số
robot tiên tiến như ASIMO và Meinü Robot có phần
cứng và phần mềm điều hướng đặc biệt tốt. Ngoài ra
còn có xe hơi tự động, xe hơi không người lái của
Ernst Dickmanns, và các loại xe khác trong cuộc đua
DARPA Grand Challenge, có khả năng cảm nhận được
môi trường tốt và sau đó đưa ra quyết định định hướng
dựa trên các thông tin này. Hầu hết các robot sử dụng
một thiết bị GPS để định hướng với điểm tọa độ, cùng
với radar, đôi khi kết hợp với các dữ liệu từ các bộ cảm
biến khác như LIDAR, camera, và hệ thống dẫn đường
quán tín để điều hướng tốt hơn giữa các điểm tọa độ.

3.7

CÁC BỘ PHẬN CHÍNH

Tương tác người - robot

Nếu robot làm việc hiệu quả trong gia đình và các
môi trường phi công nghiệp khác, cách chúng được lập
trình để thực hiện công việc, và đặc biệt là làm thế nào
chúng được ra lệnh để dừng công việc lại sẽ là rất quan
trọng. Những người tương tác với chúng có thể có ít
hoặc không có đào tạo về robot, và do đó giao diện

Kismet có thể biểu hiện nhiều nét mặt khác nhau

giao tiếp sẽ cần phải rất trực quan. Các nhà văn khoa
học viễn tưởng cũng thường cho rằng robot cuối cùng
sẽ có khả năng giao tiếp với con người thông qua lời
nói, cử chỉ, và nét mặt, chứ không phải là một giao diện
dòng lệnh. Mặc dù lời nói là cách tự nhiên nhất để con
người giao tiếp với nhau, nhưng nó lại không tự nhiên
cho robot. Cần phải có một thời gian dài trước khi robot
có thể tương tác như tự nhiên như robot hư cấu C-3PO.
3.7.1 Nhận dạng giọng nói

Để hiểu được ý nghĩa các âm thanh từ tiếng nói của con
người theo thời gian thực, là một nhiệm vụ khó khăn
đối với một máy tính, chủ yếu là do sự biến đổi lớn của
lời nói, giọng điệu.[81] Cùng một từ, được nói bởi cùng
một người có thể có âm thanh khác nhau tùy thuộc vào
độ vang do không gian xung quanh, âm lượng, trạng
thái sức khỏe, cảm xúc của ngươi nói, vv. Việc nhận
biết lời nói càng khó khăn hơn khi gặp một người khác
nói tiếng địa phương với âm điệu riêng.[82] Tuy nhiên,

những bước tiến lớn đã được thực hiện trong lĩnh vực
này kể từ khi Davis, Biddulph, và Balashek thiết kế “hệ
thống nhập lệnh bằng tiếng nói” đầu tiên có thể nhận
dạng được “mười chữ số được nói bởi một người dùng
duy nhất với độ chính xác 100%" vào năm 1952.[83] Hiện
nay, hệ thống tốt nhất có thể nhận dạng được liên tục,
lời nói tự nhiên, lên đến 160 từ mỗi phút, với độ chính
xác 95%.[84]


9
3.7.2

Giọng nói robot

thực hiện bộ phim. Những cài đặt trước này có thể có
thể được chuyển giao để sử dụng cho robot thực tế.

Một khó khăn khác tồn tại là tạo giọng nói cho robot
để tương tác với con người. Để giao tiếp xã hội, giọng
nói tổng hợp được chứng minh là một phương tiện 3.7.6 Tính cách
giao tiếp tối ưu,[85] cần phải phát triển các yếu tố cảm
Nhiều robot trong các tác phẩm khoa học viễn tưởng có
xúc cho giọng nói robot thông qua các kỹ thuật khác
một cá tính riêng, điều có thể hoặc không mong muốn
nhau.[86][87]
trong các robot thương mại tương lai.[93] Tuy nhiên, các
nhà nghiên cứu đang cố gắng tạo ra các robot có cá
3.7.3 Cử chỉ
tính:[94][95] tức là họ sử dụng âm thanh, nét mặt và cử

chỉ để cố gắng truyền đạt một trạng thái nội tâm, có thể
là vui, buồn, hay sợ hãi. Một ví dụ thương mại là Pleo,
một robot khủng long đồ chơi, có thể thể hiện nhiều
Chúng ta có thể tưởng tượng, trong tương lai một robot cảm xúc rõ ràng.[96]
đầu bếp có thể làm ra một chiếc bánh ngọt, hoặc hỏi
đường từ một sĩ quan cảnh sát robot. Trong cả hai
trường hợp, cử chỉ của tay chân sẽ hỗ trợ cho các mô 4 Điều khiển
tả bằng lời nói. Trong trường hợp đầu tiên, các robot
sẽ nhận lệnh từ những cử chỉ được thực hiện bởi con
người, và có thể lặp lại để xác nhận. Trong trường hợp
thứ hai, các sĩ quan cảnh sát robot sẽ thực hiện các cử
chỉ để hướng dẫn “xuống đường, sau đó rẽ phải” Có thể
cử chỉ sẽ một phần trong sự tương tác giữa con người và
robot.[88] Rất nhiều các hệ thống đã được phát triển để
nhận dạng được những cử chỉ từ bàn tay con người.[89]
3.7.4

Biểu hiện cảm xúc trên gương mặt

Nét mặt có thể cung cấp thông tin phản hồi nhanh
chóng trong quá trình đối thoại giữa hai người với
nhau, và có thể sớm trở thành điều tương tự đối với con
người và robot. Khuôn mặt robot đã được phát triển bởi
Hanson Robotics bằng cách sử dụng một loại polymer
đàn hồi được gọi là Frubber, cho phép biểu thị một số
lượng lớn các nét mặt nhờ tính đàn hồi của lớp cao su
trên mặt và các động cơ servo gắn dưới mặt.[90] Lớp
phủ và servo motor được gắn trên một hộp sọ kim loại.
Robot nên biết cách làm sao để tiếp cận với một người
bằng cách đánh giá nét mặt và điệu bộ của người đó.

Xem người đó đang hạnh phúc, sợ hãi, hay giận dữ, sẽ
ảnh hưởng đến cách thức giao tiếp của robot. Tương tự
Puppet Magnus, một con rối robot thao tác với hệ thống điều
như vậy, các robot như Kismet và gần đây, Nexi[91] có
khiển phức tạp
thể biểu lộ một loạt các nét mặt, giúp nó có thể giao
tiếp thực sự với con người.[92]
3.7.5

Cảm xúc nhân tạo

Cảm xúc nhân tạo cũng có thể được tạo ra, bao gồm một
chuỗi các biểu hiện khuôn mặt và/hoặc cử chỉ. Giống
trong phim Final Fantasy: e Spirits Within, việc lập
trình cảm xúc nhân tạo rất phức tạp và đòi hỏi một số
lượng lớn các quan sát của con người. Để đơn giản hóa
chương trình này trong bộ phim, các cài đặt trước đã
được tạo ra cùng với một chương trình phần mềm đặc
biệt. Điều này làm giảm lượng thời gian cần thiết để

Các cấu trúc cơ khí của một robot phải được điều khiển
để thực hiện nhiệm vụ của chúng. á trình điều khiển
một robot bao gồm ba giai đoạn - thu thập dữ liệu từ
cảm biến, xử lý, ra lệnh thực hiện. Các cảm biến cung
cấp thông tin về môi trường hoặc các trong nội bộ robot
(ví dụ như vị trí của các khớp hoặc cơ cấu chấp hành
đầu cuối). Những thông tin này sau đó được xử lý để
tính toán các tín hiệu điều khiển phù hợp với thiết bị
chấp hành để di chuyển các bộ phận cơ khí.

10

5

NGHIÊN CỨU VỀ ROBOT

Giai đoạn xử lý có độ phức tạp khác nhau. Ở mức độ Một phân loại khác có tính đến sự tương tác giữa người
phản ứng, các thông tin cảm biến thô sẽ được chuyển điều khiển và các chuyển động của máy móc.
thành tín hiệu điều khiển trực tiếp ra thiết bị chấp hành.
Bộ tổng hợp cảm biến trước tiên được sử dụng để ước
1. ao tác từ xa. Người vận hành điều khiển từng
tính các thông số có liên quan (ví dụ vị trí tay gắp của
động tác một, mỗi thay đổi của máy được xác định
robot) từ dữ liệu cảm biến. Một tác vụ tức thời (như di
bởi các người vận hành.
chuyển tay gắp theo một hướng nhất định) được suy ra
2. Giám sát. Người vận hành xác định cách di chuyển
từ những tính toán này. Các kỹ thuật từ lý thuyết điều
hoặc các thay đổi vị trí và máy tự xác định cách
khiển sẽ chuyển đổi tác vụ này thành các lệnh đưa đi
thức di chuyển của bộ phận chấp hành.
điều khiển các thiết bị chấp hành.
Ở quy mô thời gian dài hơn hoặc với nhiệm vụ phức
tạp hơn, các robot có thể cần phải được trang bị một
mô hình “nhận thức”. Mô hình nhận thức biểu thị cho
cách thức robot tương tác với thực tại. Các nhận dạng
mẫu và thị giác máy tính có thể được sử dụng để theo
dõi các đối tượng. Kỹ thuật lập bản đồ có thể được sử
dụng để xây dựng bản đồ thực tế. Cuối cùng, cách thức

chuyển động và các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo có thể
được sử dụng để tìm ra cách để thực thi. Ví dụ, một
robot có thể tìm ra cách để hoàn thành một nhiệm vụ
mà không va chạm với chướng ngại vật, hoặc bị ngã…

4.1

Các cấp độ độc lập

3. Tự chủ về công việc. Nhân viên vận hành chỉ xác
định nhiệm vụ và các robot tự mình hoàn thành
nhiệm vụ.
4. Hoàn toàn tự chủ. Máy sẽ tạo ra và hoàn thành tất
cả nhiệm vụ của mình mà không cần sự tương tác
của con người.

5 Nghiên cứu về robot

Có nhiều nghiên cứu về robot không tập trung vào các
công việc nào cụ thể trong công nghiệp. Hướng nghiên
cứu mới tập trung vào các cách thức ứng dụng mới của
robot, cũng như cách chế tạo chúng, chẳng hạn như dự
án cyberflora của MIT, hầu như mới chỉ nằm trên mặt
hàn lâm.

Sự đổi mới đầu tiên trong thiết kế robot là các dự án
robot mã nguồn mỡ. Để mô tả mức độ cải tiến của một
robot, người ta dùng thuật ngữ “thế hệ Robot”. uật
ngữ này được đặt ra bởi Giáo sư Hans Moravec, nhà
khoa học nghiên cứu chính tại Học viện Robot học

thuộc Đại học Carnegie Mellon trong các nghiên cứu
mô tả sự phát triển trong tương lai gần của công nghệ
robot. Các robot đời đầu, Moravec dự đoán trong năm
TOPIO, robot người máy, chơi bóng bàn tại Tokyo IREX 1997, cần phải có khả năng trí tuệ có thể so sánh với
một con thằn lằn và sẽ thành thực tế vào năm 2010. Vì
2009.[97]
robot thế hệ đầu không có khả năng học tập, nhưng,
Các hệ thống điều khiển có mức độ độc lập khác nhau. Moravec dự đoán rằng, robot thế hệ thứ hai sẽ được cải
tiến và thành công vào năm 2020, trí thông minh có
1. Tương tác trực tiếp được sử dụng cho các thiết bị thể được so sánh với một con chuột. ế hệ thứ 3 sẽ
điều khiển bằng tay qua dây hoặc từ xa, con người có trí thông minh giống con người, giáo sư Moravec
có quyền điều khiển gần như hoàn toàn chuyển dự đoán, sẽ hoàn toàn có thể trở thành sự thực, ông
không dự đoán điều này sẽ xảy ra trong vòng từ 2040
động của robot.
đến 2050.[98]
2. Chế độ hỗ trợ từ nhân viên vận hành, nhân viên
vận hành ra lệnh robot thực hiện các công việc ở ứ hai là sự tiến hóa của Robot. Đây là một phương
mức bình đến cao cấp, các robot tự động tìm ra pháp sử dụng thuật toán tiến hóa để giúp thiết kế robot,
đặc biệt là hình dáng cơ thể, hoặc chuyển động và các
cách để hoàn thành mệnh lệnh.
bộ điều khiển hành vi. Trong một cách tương tự như
3. Robot tự hành có thể di chuyển trong thời gian dài tiến hóa tự nhiên, một lượng lớn robot được phép cạnh
mà không cần sự tương tác của con người. Cấp độ tranh theo một cách hoặc khả năng nào đó, để thực hiện
cao hơn của tự chủ không nhất thiết đòi hỏi khả một nhiệm vụ và được đánh giá bằng cách sử dụng chức
năng nhận thức phức tạp hơn. Ví dụ, robot trong năng huấn luyện. Những robot dở nhất được loại bỏ, và
nhà máy lắp ráp là hoàn toàn độc lập, nhưng hoạt được thay thế bằng một robot mới có hành vi mới dựa
động trong một mẫu hình cố định.
trên các đặc điểm của robot thắng cuộc. eo thời gian

6.1

Đào tạo nghề

11

số lượng robot tăng lên, và cuối cùng sẽ tìm ra được
robot mong muốn. Điều này xảy ra mà không có bất
kỳ chương trình lập trình trực tiếp nào được viết bởi
các nhà nghiên cứu. Các nhà nghiên cứu sử dụng cả
hai phương pháp này để tạo ra các robot tốt hơn,[99] và
cũng để khám phá ra cách thức của tiến hóa tự nhiên
diễn ra như thế nào.[100] Vì quá trình này thường yêu
cầu các thế hệ robot phải được mô phỏng,[101] kỹ thuật
này có thể được thực hiện hầu như hoàn toàn hoặc chủ
yếu bằng mô phỏng, sau đó được thử nghiệm trên robot
thực tế khi các thuật toán trong đó đủ tốt.[102] Hiện nay,
có khoảng 1 triệu robot công nghiệp đang làm việc cật
lực trên thế giới, và Nhật Bản là quốc gia hàng đầu có
mật độ sử dụng robot trong công nghiệp sản xuất cao
nhất.

5.1

Động học và động lực học

Bài toán chuyển động có thể được chia thành bài toán
động học và động lực học. [ 104 ] Động học thuận là
bài toán đi tìm vị trí, hướng, vận tốc và gia tốc khi các
yêu tố đầu vào đã biết. Động học nghịch ngược lại, đi

tìm các giá trị đầu vào khi đã biết các thông số vị trí,
hướng, vận tốc, gia tốc của vật. Một số bài toán đặc
biệt của động học bao gồm xử ly tình huống (khả năng
khác nhau khi thực hiện các chuyển động giống nhau),
tránh va chạm, và tránh vật cản. Trong khi tất cả các
thông số vị trí, vận tốc, gia tốc tương ứng đã được tính
toán bằng cách sử dụng động học, động lực học được sử
dụng để nghiên cứu tác động của lực gây nên chuyển
động. Bài toán động lực thuận là bài toán tính gia tốc
của robot khi biết lực tác dụng, được sử dụng trong mô
phỏng robot trên máy tính. Bài toán động lực ngược là
bài toán đi tìm lực để cơ cấu truyền động tạo ra một gia
tốc tương ứng. Các nghiên cứu này có thể được dùng
để cải tiến thuật toán điều khiển cho robot. Trong mỗi
vấn đề ở trên, các nhà nghiên cứu cố gắng phát triển các
khái niệm và chiến thuật mới, cải tiến những cái hiện
có, cũng như sự tương tác giữa các vấn đề với nhau. Để
thực hiện được điều này, phải thực hiện tối ưu hóa hiệu
suất cũng như thiết kế, cấu trúc, và điều khiển.

The SCORBOT-ER 4u – educational robot.

về khoa học máy tính tại nhiều trường đại học trên thế
giới bao gồm lập trình cho robot bên cạnh việc học các
môn lập trình truyền thống.

6.1 Đào tạo nghề

6

Robot ứng dụng trong giáo dục
và huấn luyện

Các kỹ sư robot học đã thiết kế và phát triển nhiều loại
robot mới, ngày càng mở rộng khả năng của chúng.[103]
Robot đã trở thành một công cụ giáo dục phổ biến trong
nhiều trường cấp 2 và cấp 3 ở Mỹ cũng như nhiều nước
khác, chúng được sử dụng trong các trại hè tuổi trẻ,
nâng cao niềm yêu thích lập trình, trí tuệ nhân tạo và
robot trong sinh viên, học sinh. Năm nhất các khóa học

Nhiều trường đại học hiện đang đào tạo cử nhân, thạc
sĩ, tiến sĩ chuyên ngành robot học.[104]

6.2 Giấy chứng nhận
Liên minh Tiêu chuẩn Chứng nhận Robot học (RCSA,
Robotics Certification Standards Alliance) là cơ quan có
thẩm quyền cấp giấy chứng nhận robot học quốc tế, cơ
quan này trao nhiều chứng nhận khác nhau liên quan
tới robot cho các ngành công nghiệp và giáo dục.


12

7

9 THAM KHẢO

Ứng dụng

Robot là một bộ phận thiết yếu trong các nhà máy sản
xuất hiện đại. Nhiều nhà máy đã tăng cường sử dụng
robot, thị trường robot đang tăng trưởng ổn định.[105]

8

Tương tự
• Trí thông minh nhân tạo

9

[12] Waurzyniak, Patrick (tháng 7 năm 2006). “Masters
of Manufacturing: Joseph F. Engelberger”. Society of
Manufacturing Engineers 137 (1).
[13] “KUKA Industrial Robot FAMULUS”. Truy cập ngày 10
tháng 1 năm 2008.
[14] “History of Industrial Robots” (PDF). Truy cập ngày 27
tháng 10 năm 2012.
[15] Dowling, Kevin. “Power Sources for Small Robots”
(PDF). Carnegie Mellon University. Truy cập ngày 11
tháng 5 năm 2012.

• Từ điển thuật ngữ ngành robot học

[16] “CiteSeerX — Series Elastic Actuators for legged
robots”. Citeseerx.ist.psu.edu. Truy cập ngày 27 tháng
11 năm 2010.

• Các bài viết về đề tài robot

[17] Air Muscles from Image Company

• Cơ điện tử

[18] Air Muscles from Shadow Robot

• Phác thảo robot

[19] “TALKING
ELECTRONICS
Nitinol
Page-1”.
Talkingelectronics.com. Truy cập ngày 27 tháng
11 năm 2010.

Tham khảo

[1] “robotics”. Oxford Dictionaries. Truy cập ngày 4 tháng
2 năm 2011.
[2] Nocks, Lisa (2007). e robot: the life story of a
technology. Westport, CT: Greenwood Publishing
Group.
[3] Zunt, Dominik. “Who did actually invent the word
“robot” and what does it mean?”. e Karel Čapek
website. Truy cập ngày 11 tháng 9 năm 2007.
[4] Asimov, Isaac (1996) [1995]. “e Robot Chronicles”.
Gold. London: Voyager. tr. 224–225. ISBN 0-00-6482023.
[5] Asimov, Isaac (1983). “4 e Word I Invented”. Counting
the Eons. Doubleday. Robotics has become a sufficiently
well developed technology to warrant articles and

books on its history and I have watched this in
amazement, and in some disbelief, because I invented
… the word
[6] “Robotics: About the Exhibition”. e Tech Museum of
Innovation. Truy cập ngày 15 tháng 9 năm 2008.
[7] Needham, Joseph (1991). Science and Civilisation
in China: Volume 2, History of Scientific ought.
Cambridge University Press. ISBN 0-521-05800-7.
[8] Fowler, Charles B. (tháng 10 năm 1967). “e Museum
of Music: A History of Mechanical Instruments”.
Music Educators Journal 54 (2): 45–49. JSTOR 3391092.
doi:10.2307/3391092.
[9] Rosheim, Mark E. (1994). Robot Evolution: e
Development of Anthrobotics. Wiley-IEEE. tr. 9–10.
ISBN 0-471-02622-0.
[10] al-Jazari (Islamic artist), Encyclopædia Britannica.
[11] Imitation of Life: A History of the First Robots

[20] “lf205, Hardware: Building a Linux-controlled walking
robot”. Ibiblio.org. Ngày 1 tháng 11 năm 2001. Truy cập
ngày 27 tháng 11 năm 2010.
[21] “WW-EAP and Artificial Muscles”. Eap.jpl.nasa.gov.
Truy cập ngày 27 tháng 11 năm 2010.
[22] “Empa – a117-2-eap”. Empa.ch. Truy cập ngày 27 tháng
11 năm 2010.
[23] “Electroactive Polymers (EAP) as Artificial Muscles
(EPAM) for Robot Applications”. Hizook. Truy cập ngày
27 tháng 11 năm 2010.
[24] “Piezo LEGS – −09-26”.
[25] “Squiggle Motors: Overview”. Truy cập ngày 8 tháng 10

năm 2007.
[26] Nishibori và đồng nghiệp (2003). “Robot Hand with
Fingers Using Vibration-Type Ultrasonic Motors
(Driving Characteristics)”. Journal of Robotics and
Mechatronics. Truy cập ngày 9 tháng 10 năm 2007.
[27] Otake và đồng nghiệp (2001). “Shape Design of Gel
Robots made of Electroactive Polymer Gel” (PDF). Truy
cập ngày 16 tháng 10 năm 2007.
[28] John D. Madden, 2007, /science.1146351
[29] “Syntouch LLC: BioTac(R) Biomimetic Tactile Sensor
Array”. Truy cập ngày 10 tháng 8 năm 2009.
[30] Weels, N; Santos, VJ; Johansson, RS; Loeb, Gerald
E. và đồng nghiệp (2008). “Biomimetic tactile
sensor array”. Advanced Robotics 22 (8): 829–849.
doi:10.1163/156855308X314533.
[31] “What is e SmartHand?”. SmartHand Project. Truy
cập ngày 4 tháng 2 năm 2011.
[32] “What is a robotic end-effector?”. ATI Industrial
Automation. 2007. Truy cập ngày 16 tháng 10 năm 2007.


13
[33] Crane, Carl D.; Joseph Duffy (tháng 3 năm 1998).
Kinematic Analysis of Robot Manipulators. Cambridge
University Press. ISBN 0-521-57063-8. Truy cập ngày 16
tháng 10 năm 2007.

[57] “ASIMO’s Pimp Shuffle”. Popular Science. Ngày 9 tháng
1 năm 2007. Truy cập ngày 22 tháng 10 năm 2007.

[34] G.J. Monkman, S. Hesse, R. Steinmann & H. Schunk –
Robot Grippers – Wiley, Berlin 2007

[59] “3D One-Leg Hopper (1983–1984)”. MIT Leg
Laboratory. Truy cập ngày 22 tháng 10 năm 2007.

[35] Discovery Channel’s Mythbusters making mechanical
gripper from chain and metal wire

[60] “3D Biped (1989–1995)”. MIT Leg Laboratory.

[36] Robonaut hand
[37] Del hand by TU Del
[38] Del hand by Gert Kragten
[39] MANUS
[40] Allcock,
Andrew
(tháng
9
năm
2006).
“Anthropomorphic hand is almost human”. Machinery.
Truy cập ngày 17 tháng 10 năm 2007.
[41] Shadowrobot.com
[42] “T.O.B.B”. Mtoussaint.de. Truy cập ngày 27 tháng 11
năm 2010.
[43] “nBot,
a
two
wheel

balancing
robot”.
Geology.heroy.smu.edu. Truy cập ngày 27 tháng
11 năm 2010.
[44] “ROBONAUT Activity Report”. NASA. áng 2 năm
2004. Bản gốc lưu trữ ngày 20 tháng 8 năm 2007. Truy
cập ngày 20 tháng 10 năm 2007.
[45] “IEEE Spectrum: A Robot at Balances on a Ball”.
Spectrum.ieee.org. Truy cập ngày 27 tháng 11 năm 2010.
[46] “Carnegie Mellon Researchers Develop New Type of
Mobile Robot at Balances and Moves on a Ball Instead
of Legs or Wheels” (ông cáo báo chí). Carnegie
Mellon. Ngày 9 tháng 8 năm 2006. Truy cập ngày 20
tháng 10 năm 2007.
[47] “Spherical Robot Can Climb Over Obstacles”.
BotJunkie. Truy cập ngày 27 tháng 11 năm 2010.
[48] “Rotundus”. Rotundus.se. Truy cập ngày 27 tháng 11
năm 2010.
[49] “OrbSwarm Gets A Brain”. BotJunkie. Ngày 11 tháng 7
năm 2007. Truy cập ngày 27 tháng 11 năm 2010.
[50] “Rolling Orbital Bluetooth Operated ing”. BotJunkie.
Truy cập ngày 27 tháng 11 năm 2010.
[51] JPL Robotics: System: Commercial Rovers
[52] AMBER lab
[53] Multipod robots easy to construct
[54] AMRU-5 hexapod robot
[55] “Achieving Stable Walking”. Honda Worldwide. Truy
cập ngày 22 tháng 10 năm 2007.
[56] “Funny Walk”. Pooter Geek. Ngày 28 tháng 12 năm
2004. Truy cập ngày 22 tháng 10 năm 2007.

[58] Vtec Forum: A drunk robot? thread

[61] “adruped (1984–1987)”. MIT Leg Laboratory.
[62] “About the robots”. Anybots. Bản gốc lưu trữ ngày 9
tháng 9 năm 2007. Truy cập ngày 23 tháng 10 năm 2007.
[63] “Homepage”. Anybots. Truy cập ngày 23 tháng 10 năm
2007.
[64] “Dexter Jumps video”. YouTube. áng 3 năm 2007.
Truy cập ngày 23 tháng 10 năm 2007.
[65] Collins, Steve; Wisse, Martijn; Ruina, Andy; Tedrake,
Russ (ngày 11 tháng 2 năm 2005). “Efficient bipedal
robots based on passive-dynamic Walkers” (PDF).
Science 307 (5712): 1082–1085. PMID 15718465.
doi:10.1126/science.1107799. Bản gốc (PDF) lưu trữ
ngày 22 tháng 6 năm 2007. Truy cập ngày 11 tháng 9
năm 2007.
[66] Collins, Steve; Ruina, Andy. “A bipedal walking robot
with efficient and human-like gait” (PDF). Proc. IEEE
International Conference on Robotics and Automation.
[67] “Testing the Limits” (PDF). Boeing. tr. page 29. Truy cập
ngày 9 tháng 4 năm 2008.
[68] Miller, Gavin. “Introduction”. snakerobots.com. Truy
cập ngày 22 tháng 10 năm 2007.
[69] ACM-R5
[70] Swimming snake robot (commentary in Japanese)
[71] “Commercialized adruped Walking Vehicle “TITAN
VII"”. Hirose Fukushima Robotics Lab. Truy cập ngày
23 tháng 10 năm 2007.
[72] “Plen, the robot that skates across your desk”. SCI FI

Tech. Ngày 23 tháng 1 năm 2007. Truy cập ngày 23
tháng 10 năm 2007.
[73] Capuchin at YouTube
[74] Wallbot at YouTube
[75] Stanford University: Stickybot
[76] Sfakiotakis và đồng nghiệp (tháng 4 năm 1999). “Review
of Fish Swimming Modes for Aquatic Locomotion”
(PDF). IEEE Journal of Oceanic Engineering. Bản gốc
(PDF) lưu trữ ngày 26 tháng 9 năm 2007. Truy cập ngày
24 tháng 10 năm 2007.
[77] Richard Mason. “What is the market for robot fish?”.
[78] “Robotic fish powered by Gumstix PC and PIC”. Human
Centred Robotics Group at Essex University. Truy cập
ngày 25 tháng 10 năm 2007.


14

11 XEM THÊM

[79] Witoon Juwarahawong. “Fish Robot”. Institute of Field
Robotics. Bản gốc lưu trữ ngày 4 tháng 11 năm 2007.
Truy cập ngày 25 tháng 10 năm 2007.

[96] Ugobe: Introducing Pleo

[80] Jaulin, L.; Le Bars, F. (2012). “An interval approach
for stability analysis; Application to sailboat robotics”
(PDF). IEEE Transaction on Robotics 27 (5).

[98] NOVA conversation with Professor Moravec, October,
1997. NOVA Online

[97] “A Ping-Pong-Playing Terminator”. Popular Science.

[99] Sandhana, Lakshmi (ngày 5 tháng 9 năm 2002). A eory
of Evolution, for Robots. Wired Magazine. Truy cập ngày
28 tháng 10 năm 2007.

[81] J. Norberto Pires, (2005). “Robot-by-voice: experiments
on commanding an industrial robot using the human
voice”, Industrial Robot: An International Journal, Vol. 32, [100] Experimental Evolution In Robots Probes e Emergence
Issue 6, pp. 505–511, . Available: online and pdf
Of Biological Communication. Science Daily. Ngày 24
tháng 2 năm 2007. Truy cập ngày 28 tháng 10 năm 2007.
[82] Survey of the State of the Art in Human Language
Technology: 1.2: Speech Recognition
[101] Žlajpah, Leon (ngày 15 tháng 12 năm 2008). “Simulation
in robotics”. Mathematics and Computers in Simulation
[83] Fournier, Randolph Sco., and B. June. Schmidt. “Voice
79 (4): 879–897. doi:10.1016/j.matcom.2008.02.017.
Input Technology: Learning Style and Aitude Toward
Its Use.” Delta Pi Epsilon Journal 37 (1995): 1_12.
[102] e Latest Technology Research News: Evolution trains
robot teams
[84] “History of Speech & Voice Recognition and
Transcription Soware”. Dragon Naturally Speaking. [103] “Career: Robotics Engineer”. Princeton Review. 2012.
Truy cập ngày 27 tháng 10 năm 2007.
Truy cập ngày 27 tháng 1 năm 2012.
[85] M.L. Walters, D.S. Syrdal, K.L. Koay, K. Dautenhahn, [104] “Robotics Degree Programs at Worcester Polytechnic

Institute”. Worcester Polytechnic Institute. 2013. Truy cập
R. te Boekhorst, (2008). Human approach distances to
ngày 12 tháng 4 năm 2013.
a mechanical-looking robot with different robot voice
styles. In: Proceedings of the 17th IEEE International
Symposium on Robot and Human Interactive [105] Toy, Tommy (ngày 29 tháng 6 năm 2011). “Outlook
for robotics and Automation for 2011 and beyond are
Communication, 2008. RO-MAN 2008, Munich, 1–3
excellent says expert”. PBT Consulting. Truy cập ngày
Aug. 2008, pp. 707–712, . Available: online and pdf
27 tháng 1 năm 2012.
[86] Sandra Pauleo, Tristan Bowles, (2010). Designing
the emotional content of a robotic speech signal. In:
Proceedings of the 5th Audio Mostly Conference: A
Conference on Interaction with Sound, New York, ISBN
978-1-4503-0046-9, . Available: online

10 Bibliography

[87] Tristan Bowles, Sandra Pauleo, (2010). Emotions in
the Voice: Humanising a Robotic Voice. In: Proceedings
of the 7th Sound and Music Computing Conference,
Barcelona, Spain.
[88] Waldherr, Romero & run (2000). “A Gesture Based
Interface for Human-Robot Interaction” (PDF). Kluwer
Academic Publishers. Truy cập ngày 28 tháng 10 năm
2007.

• K. S. Fu & R.C. Gonzalez & C.S.G. Lee,
Robotics: Control, Sensing, Vision, and Intelligence

(CAD/CAM, robotics, and computer vision)
• C.S.G. Lee & R.C. Gonzalez & K.S. Fu, Tutorial on
robotics
• “SP200 With Open Control Center. Robotic
Prescription Dispensing System”, accessed ngày
22 tháng 11 năm 2008.

[89] Markus Kohler. “Vision Based Hand Gesture
Recognition Systems”. University of Dortmund.
Truy cập ngày 28 tháng 10 năm 2007.

• “McKesson Empowering HealthCare. Robot RX”,
accessed ngày 22 tháng 11 năm 2008.

[90] Frubber facial expressions

• “Aethon. You Deliver the Care. TUG Delivers the
Rest”, accessed ngày 22 tháng 11 năm 2008.

[91] Nexi facial expressions

• Waukee Robotics Club

[92] “Kismet: Robot at MIT’s AI Lab Interacts With
Humans”. Sam Ogden. Truy cập ngày 28 tháng 10 năm
2007.

• Marco Ceccarelli, “Fundamentals of Mechanics of
Robotic Manipulators”

[93] (Park et al. 2005) Synthetic Personality in Robots and its
Effect on Human-Robot Relationship

11 Xem thêm

[94] National Public Radio: Robot Receptionist Dishes
Directions and Aitude

• Journal of Field Robotics

[95] New Scientist: A good robot has personality but not
looks

• R. Andrew Russell (1990). Robot Tactile Sensing.
New York: Prentice Hall. ISBN 0-13-781592-1.


15

12

Liên kết ngoài

• Robot học tại DMOZ
• Robotics Portal
• Harvard Graduate School of Design, Design
Robotics Group
• Robotics Academy of Iran
• e Robotics Institute at Carnegie Mellon
University

• Design and Manufacture of Robotics Control
Systems
• Biologically Inspired Robotics Lab, Case Western
Reserve University


16

13 NGUỒN, NGƯỜI ĐÓNG GÓP, VÀ GIẤY PHÉP CHO VĂN BẢN VÀ HÌNH ẢNH

13
13.1

Nguồn, người đóng góp, và giấy phép cho văn bản và hình ảnh
Văn bản

• Robot học Nguồn: Người đóng góp: Trung, Escarbot, Luckasbot, Dinhxuanduyet, TuHan-Bot, EmausBot, ZéroBot, RedBot, FoxBot, WikitanvirBot, Cheers!-bot, Violetbonmua, MerlIwBot,
Makecat-bot, AlphamaBot, Phamnhatkhanh, Hugopako, AlphamaBot2, Earthshaker, Addbot, Arc Warden, itxongkhoiAWB,
KingPika, Tuanminh01, TuanminhBot, BacLuong, Én bạc, Trantrongnhan100YHbot và 4 người vô danh

13.2

Hình ảnh

• Tập_tin:2005-11-14_ShadowLeg_Finished_medium.jpg Nguồn: />ShadowLeg_Finished_medium.jpg Giấy phép: CC-BY-SA-3.0 Người đóng góp: Shadow Robot Company Ltd. From our contract
engineering gallery. Nghệ sĩ đầu tiên: David Buckley
• Tập_tin:Animation2.gif Nguồn: Giấy phép: CC-BY-SA-3.0
Người đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: MG (ảo luận · đóng góp)
• Tập_tin:Automation_of_foundry_with_robot.jpg Nguồn: />foundry_with_robot.jpg Giấy phép: Public domain Người đóng góp: KUKA Roboter GmbH, Zugspitzstraße 140, D-86165 Augsburg,
Germany, Dep. Marketing, Mr. Andreas Bauer, Nghệ sĩ đầu tiên: KUKA Roboter GmbH, Bachmann

• Tập_tin:Capuchin_Free_Climbing_Robot.jpg
Nguồn:
/>Climbing_Robot.jpg Giấy phép: CC BY-SA 3.0 Người đóng góp: I built this climbing robot and this image was taken in my lab on May
16th, 2010 Nghệ sĩ đầu tiên: Rxzhang12
• Tập_tin:Commons-logo.svg Nguồn: Giấy phép: Public
domain Người đóng góp: is version created by Pumbaa, using a proper partial circle and SVG geometry features. (Former versions
used to be slightly warped.) Nghệ sĩ đầu tiên: SVG version was created by User:Grunt and cleaned up by 3247, based on the earlier
PNG version, created by Reidab.
• Tập_tin:ER4u.jpg Nguồn: Giấy phép: CC BY-SA 3.0 Người đóng góp:
Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: Vadt
• Tập_tin:ElementBlack2.jpg Nguồn: Giấy phép: Public
domain Người đóng góp: Chuyển từ en.wikipedia sang Commons. Nghệ sĩ đầu tiên: Spaceape tại Wikipedia Tiếng Anh
• Tập_tin:Folder_Hexagonal_Icon.svg Nguồn: />Giấy phép: CC-BY-SA-3.0 Người đóng góp: Own work based on: Folder.gif. Nghệ sĩ đầu tiên: Original: John Cross
Vectorization: Shazz
• Tập_tin:Kismet_robot_20051016.jpg Nguồn: />Giấy phép: CC BY-SA 2.5 Người đóng góp: ? Nghệ sĩ đầu tiên: ?
• Tập_tin:Magnus_B._Egerstedt_puppet.jpg Nguồn: />puppet.jpg Giấy phép: CC BY-SA 3.0 Người đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: Jiuguang Wang
• Tập_tin:Portal-puzzle.svg Nguồn: Giấy phép: Public domain
Người đóng góp: User:Eubulides. Created with Inkscape 0.47pre4 r22446 (Oct 14 2009). is image was created from scratch and is not
a derivative of any other work in the copyright sense, as it shares only nonprotectible ideas with other works. Its idea came from
File:Portal icon.svg by User:Michiel1972, which in turn was inspired by File:Portal.svg by User:Pepetps and User:Ed g2s, which in turn
was inspired by File:Portal.gif by User:Ausir, User:Kyle the hacker and User:HereToHelp, which was reportedly from he:File:Portal.gif
(since superseded or replaced?) by User:Naama m. It is not known where User:Naama m. got the idea from. Nghệ sĩ đầu tiên: User:
Eubulides
• Tập_tin:Question_book-new.svg Nguồn: Giấy phép:
CC-BY-SA-3.0 Người đóng góp: Chuyển từ en.wikipedia sang Commons. Created from scratch in Adobe Illustrator. Based on Image:
Question book.png created by User:Equazcion Nghệ sĩ đầu tiên: Tkgd2007
• Tập_tin:Robosnakes.jpg Nguồn: Giấy phép: CC BY 2.0 Người
đóng góp: ? Nghệ sĩ đầu tiên: ?
• Tập_tin:Segway_01.JPG Nguồn: Giấy phép: CC BY 2.1 jp
Người đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: Gnsin

• Tập_tin:Shadow_Hand_Bulb_large.jpg Nguồn: />jpg Giấy phép: CC-BY-SA-3.0 Người đóng góp: Nghệ sĩ đầu tiên: Richard Greenhill
and Hugo Elias (mysel) of the Shadow Robot Company
• Tập_tin:Symbol_book_class2.svg Nguồn: Giấy
phép: CC BY-SA 2.5 Người đóng góp: Mad by Lokal_Profil by combining: Nghệ sĩ đầu tiên: Lokal_Profil
• Tập_tin:TOPIO_3.jpg Nguồn: Giấy phép: CC BY-SA 3.0 Người
đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: Humanrobo
• Tập_tin:Vaimosluc.jpg Nguồn: Giấy phép: CC BY-SA 3.0 Người
đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: Luc Jaulin
• Tập_tin:Wikibooks-logo.svg Nguồn: Giấy phép: CC BYSA 3.0 Người đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: User:Bastique, User:Ramac et al.
• Tập_tin:Wikiquote-logo.svg Nguồn: Giấy phép: Public
domain Người đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: Rei-artur


13.3

Giấy phép nội dung

17

• Tập_tin:Wikiversity-logo-Snorky.svg Nguồn: Giấy
phép: CC BY-SA 3.0 Người đóng góp: Tác phẩm do chính người tải lên tạo ra Nghệ sĩ đầu tiên: Snorky
• Tập_tin:Wiktionary_small.svg Nguồn: Giấy phép: CC
BY-SA 3.0 Người đóng góp: ? Nghệ sĩ đầu tiên: ?

13.3

Giấy phép nội dung

• Creative Commons Aribution-Share Alike 3.0