Với chi phí khoảng 1,2 triệu đồng cùng đam mê nghiên cứu, một nhóm sinh viên đã tự mày mò, lắp ráp thành công mô hình cánh tay robot điều khiển bằng nhận dạng hình ảnh.
Đó là sản phẩm của Hồ Anh Tùng và Hán Vĩnh Bình (sinh viên năm thứ 2 tại Viện Khoa học Kỹ thuật Hàn Quốc – KAIST) và Nguyễn Kiên Anh (sinh viên năm thứ 3 Trường ĐH Y Hà Nội). Cả 3 đều sinh năm 2000.
 |
| Từ trái qua: Nguyễn Kiên Anh, Hồ Anh Tùng và Hán Vĩnh Bình. |
Anh Tùng cho biết “Nhóm em tận dụng kỳ nghỉ hè để thực hiện mô hình này. Kết hợp chuyên ngành cả 3 đang học, mỗi bạn bắt đầu lên nội dung chi tiết từng phần từ cuối tháng 6/2021. Kiên Anh phụ trách tìm hiểu cơ chế gấp duỗi gân cơ ngón tay, Bình nghiên cứu cách thức kết nối cánh tay nhận diện hình ảnh bằng mã hoá code. Còn em tập trung tìm hiểu chi tiết cơ khí, cách lắp ráp kết hợp các bộ phận trên cánh tay”.
Mô hình thực hiện dựa trên tham khảo những bản vẽ có trước để phát triển thêm. Từ đó nhóm điều chỉnh các thông số kỹ thuật phù hợp, viết thuật toán để điều khiển cánh tay robot qua nhận dạng hình ảnh.
“Do chi phí còn hạn hẹp nên nhóm chưa có cơ hội sử dụng những linh kiện hiện đại. Thay vào đó, từ những vật liệu đơn giản cùng sự hỗ trợ trang thiết bị của một số bạn bè, chúng em bắt tay vào lắp ráp. Đầu tiên là làm bản mô phỏng từ nhựa trước để nắm được kết cấu, cách thức hoạt động. Sau đó mới bắt đầu điều chỉnh về thông số bản vẽ kỹ thuật từng chi tiết cụ thể để gửi in 3D”, Tùng chia sẻ.
 |
| Cánh tay robot nhận diện hình ảnh bằng AI do 3 sinh viên chế tạo |
Trong quá trình thực hiện, không ít lần thất bại nhưng cả ba kiên trì cùng nhau xử lý, khắc phục. Về bản vẽ ban đầu không khớp với bộ điều khiển nên Tùng đã thiết kế lại các chi tiết. Cùng đó Kiên Anh sẽ tính toán độ dài, độ chùng của dây cơ khi co duỗi sao cho chuẩn nhất.
Phụ trách viết chương trình phần mềm nhận diện và truyền tải thông tin, Bình cho biết “Vì chưa có nhiều kinh nghiệm nên em có tham khảo về nhận diện ảnh bàn tay. Tuy nhiên, em thấy thuật toán chỉ dừng gập mở ngón tay và tác dụng chỉ giúp đếm khi con người giơ tay số mấy. Vậy nên em đã thêm 1 số phân đoạn lệnh để có chuyển động cho bàn tay như gập các góc khác nhau giúp bàn tay cử động linh hoạt hơn”.
Bên cạnh đó, mô – đun bluetooth ban đầu sử dụng cho cánh tay độ trễ cao nên Bình đã tham khảo nghiên cứu viết thêm nhiều mô – đun khác giúp giải quyết vấn đề truyền tải thông tin không dây.
Sẽ tiếp tục cải tiến
Sau 1 tháng, nhóm đã lắp ráp thành công mô hình đầu tiên của cánh tay robot điều khiển bằng nhận dạng hình ảnh AI, thực hiện được một số hoạt động như co duỗi, độ co của các ngón tay.
“Các bộ phận liên kết nhau dựa trên nguyên lý hoạt động của 2 sợi dây mô phỏng gân cơ gấp duỗi ngón kết hợp cùng mô-tơ để thực hiện động tác. Sau khi nhận dạng ảnh, máy tính sẽ truyền tín hiệu tới mô-tơ thông qua kết nối bluetooth. Sau đó phần động cơ sẽ hoạt động kéo theo chuyển động các sợi dây cơ và từ đó các ngón tay sẽ chuyển động và mô phỏng lại đúng như hình ảnh nhận được”.
Tùng cho biết, hiện nay có khá nhiều ý tưởng và dự án về cánh tay robot điều khiển bằng sóng não hoặc cảm biến vào bàn tay, bắp tay. Mô hình nhóm em thực hiện hướng tới mô phỏng hoạt động của một cánh tay, sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Do chưa đủ bộ phận để kết nối vào hỗ trợ bệnh nhân cụt chi nên nhóm đang hướng đến phát triển để ứng dụng được trong phẫu thuật từ xa thông qua điều khiển nhận dạng bằng hình ảnh.
Theo nhó, cánh tay robot có thể trở thành “trợ thủ” đắc lực cho hệ thống y tế điều khiển từ xa. Thực hiện phẫu thuật trực tuyến bằng cánh tay robot qua chỉ đạo của y bác sĩ tuyến đầu. Việc chuyển tải hình ảnh đáp ứng được tốc độ nhanh và chuẩn xác về kỹ thuật.
Bình cho hay em đang hoàn thành phiên bản cánh tay ra lệnh bằng giọng nói và tiếp tục nghiên cứu việc dùng sóng não điều khiển trong thời gian tới.
Nhận thấy những tồn tại, ba nam sinh vẫn ấp ủ mong muốn cải tiến, hoàn thiện chi tiết hơn nữa. Về mặt hình thức, nhóm mong muốn tìm kiếm một loại vật liệu có độ bền cơ học, chống hao mòn cao. Cùng đó, bộ phận mô-tơ điều khiển cần cải tiến về tốc độ xử lý và độ chính xác cao hơn. Ngoài ra, phần quan trọng nhất cần tìm hiểu sâu là phần mềm và điều chỉnh về mặt thông số cơ khí.
Theo Kiên Anh, phần hoạt động phức tạp của cánh tay còn liên quan đến cách thức điều chỉnh của mạch gân ngón tay. Phải tìm hiểu rõ cơ chế cử động thì mới phát triển phần mềm nhận diện cao hơn, giúp cánh tay thực hiện các động tác khó, co duỗi linh hoạt.
Nhóm nghiên cứu cũng chia sẻ rằng đây mới chỉ là mô hình cánh tay robot thử nghiệm nhỏ và hy vọng có điều kiện tiếp tục nghiên cứu sâu, tối ưu hoá để nâng cao tính ứng dụng.
Nguồn: vietnamnet
