RASL nghiên cứu robot thông minh cho những ứng dụng thực tế: từ robot đồng hành biết đi theo và hỗ trợ con người, robot nông nghiệp làm việc ngoài đồng ruộng, đến robot đi bằng chân tự học cách di chuyển.
Chúng tôi kết hợp học máy, nhận thức môi trường và điều khiển để robot hoạt động an toàn, hiệu quả trong những môi trường luôn thay đổi, thiếu cấu trúc và có sự hiện diện của con người.
Robot đồng hành có khả năng tự điều chỉnh cách tương tác và chủ động hỗ trợ con người, trong đó có hệ thống chăm sóc người cao tuổi ứng dụng mô hình ngôn ngữ đa phương thức.
Robot di chuyển tuân theo chuẩn mực ứng xử xã hội, có thể đi theo một người hoặc cả nhóm người và linh hoạt thích ứng khi đội hình thay đổi hay khi môi trường đông đúc.
Robot tự hành trong vườn cây ăn quả, vượt địa hình gồ ghề và phun thuốc bảo vệ thực vật thông minh, tự điều chỉnh theo thời tiết và điều kiện thực địa.
Nghiên cứu dáng đi động lực học thụ động, dùng mô hình kneed-walker để định hướng chính sách điều khiển, và giúp robot hình người học nhiều kỹ năng vận động toàn thân.
Ứng dụng học tăng cường sâu cho bài toán điều hướng và lập kế hoạch nhiều robot, cùng phương pháp học liên tục giúp robot bám theo con người ổn định lâu dài.
Dùng mô hình thị giác – ngôn ngữ để robot hiểu bối cảnh và ra quyết định, đồng thời học chính sách điều khiển từ video tổng hợp mà không cần dữ liệu thực tế.
Vũ Công Thành vinh dự nhận Giải thưởng Nghiên cứu sinh Tiến sĩ Xuất sắc do Đại học Quốc lập Thành Công (NCKU), Đài Loan trao tặng.
Nghiên cứu chiến lược tương tác thích ứng cho robot đồng hành bằng học tăng cường sâu.
Phun thuốc bảo vệ thực vật thích ứng theo bối cảnh cho robot nông nghiệp bằng mô hình thị giác – ngôn ngữ (Tập 252).
Robot đồng hành thích ứng khi đi theo nhóm người có đội hình thay đổi — báo cáo tại Pittsburgh, Hoa Kỳ.
Gồm bám theo người bằng gimbal, robot chăm sóc người cao tuổi dùng VLM và robot hình người học từ video tổng hợp — Genova, Ý.
RASL