KAIST cho biết đã phát triển một bộ điều khiển cốt lõi cho robot bốn chân, cho phép robot tự lựa chọn và chuyển đổi dáng di chuyển theo địa hình xung quanh, như đổi cách di chuyển khi gặp cầu thang hoặc nhảy qua khe hở.

Theo thông tin được KAIST công bố ngày 16/7/2026, nhóm nghiên cứu do giáo sư Park Hae-won thuộc Khoa Cơ khí dẫn dắt đã xây dựng công nghệ điều khiển giúp robot bốn chân vận hành chỉ với một bộ điều khiển duy nhất nhưng vẫn có thể chuyển đổi theo thời gian thực giữa đi bộ, chạy và nhảy.

Robot bốn chân có lợi thế hơn robot bánh xe khi di chuyển trên địa hình gồ ghề nhờ sử dụng bốn chi. Tuy nhiên, trong môi trường ngoài trời, các loại chướng ngại vật thường xuất hiện liên tiếp, khiến việc chỉ đi nhanh hoặc chạy là chưa đủ để bảo đảm khả năng cơ động ổn định.

Theo KAIST, nhiều robot bốn chân hiện nay vẫn phải điều khiển riêng cho từng dáng di chuyển như đi bộ, chạy hay nhảy. Cách tiếp cận này làm giảm khả năng chuyển đổi linh hoạt khi môi trường thay đổi liên tục.

Để khắc phục hạn chế đó, nhóm đã phát triển công nghệ APT-RL, tức mô hình học tăng cường dựa trên Transformer với tiền huấn luyện từ một “từ điển hành vi”. Với cách này, robot được học trước nhiều dáng di chuyển như đi bộ, chạy và nhảy, sau đó có thể tự kết hợp và chuyển đổi chúng cho phù hợp với tình huống thực tế.

Thay vì ghi lại trực tiếp chuyển động của người hoặc động vật, nhóm sử dụng mô phỏng trên máy tính để tạo dữ liệu huấn luyện. Theo KAIST, phương pháp này tạo ra tổng cộng 15,5 giờ dữ liệu huấn luyện di chuyển chỉ trong 8 phút. Quá trình này kết hợp mô hình động lực học mô tả chuyển động bằng toán học với kỹ thuật tối ưu quỹ đạo để tính toán lộ trình hiệu quả.

Sau đó, nhóm tiếp tục áp dụng học tăng cường, tức kỹ thuật AI cho phép hệ thống học hành vi tối ưu thông qua thử và sai, để robot tự chọn dáng di chuyển phù hợp trên địa hình 3D phức tạp như cầu thang, bậc chênh, khe hở và đá bước.

Robot cũng được trang bị camera chiều sâu và LiDAR để nhận biết môi trường xung quanh cùng tốc độ mục tiêu theo thời gian thực. Từ các dữ liệu này, hệ thống sẽ chọn phương thức phù hợp nhất giữa đi bộ, chạy và nhảy.

Nhóm nghiên cứu đã tích hợp công nghệ này vào robot bốn chân tự phát triển mang tên KAIST Hound, đồng thời kiểm chứng hiệu năng trên đường đua chướng ngại trong nhà, trong khuôn viên KAIST và trên đường rừng. KAIST Hound có thể chuyển đổi dáng di chuyển theo thời gian thực không chỉ trên địa hình đô thị có cầu thang, cỏ và dốc, mà còn trên địa hình tự nhiên phi cấu trúc như cây đổ, rễ cây lộ thiên và đường phủ lá.

Trong thử nghiệm trên địa hình gồ ghề có chướng ngại vật, robot đạt tốc độ tối đa 6 m/s, tương đương khoảng 22 km/h. Tùy theo địa hình và tốc độ mục tiêu, robot có thể tự chọn và chuyển đổi giữa kiểu trot, tức luân phiên cặp chân chéo, và kiểu bound, tức dạng bật nhảy với hai chân trước di chuyển cùng lúc và hai chân sau cũng di chuyển cùng lúc.

Giáo sư Park Hae-won cho biết nghiên cứu cho thấy robot bốn chân có thể nhận biết địa hình phức tạp, phi cấu trúc cả trong nhà lẫn ngoài trời, đồng thời tự lựa chọn và chuyển đổi dáng di chuyển theo từng tình huống. Theo ông, đây sẽ là công nghệ nền tảng để mở rộng ứng dụng của robot di động dựa trên physical AI trong các môi trường gồ ghề như hiện trường thảm họa, nhiệm vụ quốc phòng và kiểm tra cơ sở công nghiệp.

Nghiên cứu có sự tham gia của nhà nghiên cứu Kang Jun-gil và nghiên cứu sinh tiến sĩ Park Jae-hyun thuộc Khoa Cơ khí (KAIST) với vai trò đồng tác giả chính. Giáo sư Park Hae-won và giáo sư Hong Seung-woo của Đại học Korea là đồng tác giả liên hệ.

Kết quả nghiên cứu đã được chọn làm bài bìa cho số ra tháng 7 của tạp chí khoa học robot quốc tế Science Robotics và được xuất bản ngày 15/7 theo giờ Bờ Đông Mỹ.