Tương tác con người robot là gì? Các nghiên cứu khoa học

Giới thiệu chung về tương tác con người–robot

Tương tác con người–robot (HRI) là lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào quá trình trao đổi thông tin và hành vi giữa con người và robot nhằm phối hợp thực hiện nhiệm vụ chung. Quá trình này đòi hỏi cả hai phía phải hiểu và dự đoán hành động của nhau, từ đó điều chỉnh hành vi một cách linh hoạt để đạt được hiệu quả và an toàn tối ưu. HRI không chỉ đơn thuần là lệnh–phản hồi, mà còn bao hàm việc chia sẻ mục tiêu, phân chia công việc và tạo dựng niềm tin lẫn nhau.

Tầm quan trọng của HRI ngày càng gia tăng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng: từ sản xuất công nghiệp, nơi robot hợp tác (cobot) làm việc cùng công nhân trên dây chuyền; đến chăm sóc sức khỏe, khi robot hỗ trợ di chuyển, phục hồi chức năng hoặc thậm chí giao tiếp xã hội với bệnh nhân. Các hệ thống HRI hiệu quả có thể cải thiện năng suất, giảm rủi ro va chạm và nâng cao trải nghiệm người dùng.

• Sản xuất: cobots hỗ trợ lắp ráp, kiểm tra sản phẩm
• Y tế: robot trợ giúp vận động, phẫu thuật
• Dịch vụ: robot dẫn đường, giao hàng, tiếp tân
• Giáo dục: robot huấn luyện, tương tác với học sinh

Phạm vi và phân loại tương tác

Phạm vi tương tác con người–robot bao gồm cả tiếp xúc vật lý và trao đổi thông tin phi vật lý. Tương tác trực tiếp (physical interaction) diễn ra khi robot và người tiếp xúc cơ học, ví dụ khi robot hỗ trợ nâng vác hoặc di chuyển vật nặng. Trong trường hợp này, robot cần cảm biến lực, kiểm soát ma sát và lập trình để điều chỉnh lực tác động sao cho an toàn và thoải mái cho người dùng.

Tương tác gián tiếp (social interaction) diễn ra thông qua giao tiếp ngôn ngữ, cử chỉ, biểu cảm khuôn mặt hoặc màn hình hiển thị. Robot xã hội sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng khuôn mặt và phân tích cảm xúc để hiểu và phản hồi người dùng. Loại tương tác này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh trợ lý ảo, robot chăm sóc người già và giáo dục.

Tương tác hỗn hợp (hybrid interaction) kết hợp cả hai hình thức trên, khi robot vừa cần tiếp xúc vật lý vừa giao tiếp xã hội. Ví dụ trong phẫu thuật hỗ trợ robot, robot phải giữ tay người bệnh nhân ổn định (physical) đồng thời phản hồi thông tin trạng thái qua màn hình và giọng nói (social). Thiết kế HRI hybrid đòi hỏi tích hợp đa dạng cảm biến và thuật toán điều khiển phức tạp để đảm bảo độ chính xác và an toàn.

Các phép đo và mô hình hóa

Đánh giá chất lượng HRI yêu cầu sử dụng các chỉ số định lượng như thời gian phản hồi (response time), độ chính xác (accuracy) trong thao tác và tải nhận thức (cognitive load) của người dùng. Tải nhận thức thường được đo bằng công cụ chuẩn như NASA-TLX, giúp xác định mức độ nỗ lực tinh thần và căng thẳng khi tương tác với robot.

Mô hình hóa hành vi người–robot thường dựa trên các định luật tâm lý và nhân trắc học. Ví dụ, Fitts’ Law mô tả thời gian di chuyển (MT) khi người dùng điều khiển robot hoặc thiết bị cầm tay: $MT = a + b\,\log_{2}\bigl(\tfrac{2D}{W}\bigr)$ trong đó D là khoảng cách đến mục tiêu và W là kích thước mục tiêu. Công thức này giúp thiết kế giao diện điều khiển robot phù hợp, tối ưu hóa vị trí bàn phím, cần gạt hoặc màn hình cảm ứng.

• MT (Movement Time): thời gian di chuyển tay hoặc cần điều khiển
• D (Distance): khoảng cách đến vị trí mục tiêu
• W (Width): kích thước mục tiêu ảnh hưởng đến độ chính xác

Ngoài ra, các mô hình dự đoán ý định người dùng sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoặc mô hình Markov ẩn (HMM), giúp robot hiểu ngữ cảnh và phản hồi kịp thời. Ví dụ, khi người dùng chuẩn bị mở cửa tủ, robot có thể đoán trước ý định và hỗ trợ mở hoặc giữ tủ, giảm thiểu thời gian chờ và tránh va chạm.

Giao diện và công nghệ cảm biến

Cảm biến lực/áp lực (force/torque sensors) được gắn vào khớp hoặc chân đế robot để đo chính xác lực tác động trong tương tác trực tiếp. Giá trị lực đo được cho phép robot điều chỉnh mô-men xoắn, đảm bảo không gây thương tổn cho người dùng. Trong cobots, bộ điều khiển an toàn (safety controller) sử dụng ngưỡng lực để dừng chuyển động khi vượt quá giới hạn an toàn.

Camera RGB-D (độ phân giải màu kèm độ sâu) và hệ thống quan sát đa camera giúp nhận dạng tư thế cơ thể (pose estimation) và cử chỉ tay người dùng. Thuật toán SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) kết hợp dữ liệu RGB-D để tạo bản đồ không gian và theo dõi vị trí robot, hỗ trợ tương tác linh hoạt trong môi trường thay đổi.

• Wearables: găng tay cảm biến, vòng đeo tay theo dõi nhịp tim và hoạt động cơ bắp.
• Microphone Array: thu nhận lệnh giọng nói và phân biệt hướng âm.
• Haptic Devices: cung cấp phản hồi xúc giác, tăng cảm giác tương tác thực.

Nguyên tắc thiết kế giao tiếp

Minh bạch (transparency) trong HRI yêu cầu robot giải thích rõ ràng lý do và mục tiêu của hành động, giúp người dùng hiểu và dự đoán hành vi robot. Ví dụ, trước khi di chuyển cánh tay, robot có thể chiếu tia laser hoặc phát âm thông báo hướng di chuyển để người dùng chủ động tránh vị trí va chạm.

Đáng tin cậy (reliability) đòi hỏi hệ thống phản hồi kịp thời và chính xác, không gây trì hoãn hoặc ngắt quãng quá mức. Độ trễ tương tác (latency) dưới 100 ms thường được coi là ngưỡng an toàn để tránh cảm giác phản hồi “chậm” và giảm nguy cơ tai nạn trong các ứng dụng hợp tác chặt chẽ.

• Phản hồi trực quan: đèn LED, màn hình hiển thị trạng thái.
• Phản hồi âm thanh: giọng nói tổng hợp, cảnh báo âm thanh.
• Phản hồi xúc giác: rung, lực đẩy để thông báo robot đã nhận lệnh.

Khả năng thích ứng (adaptability) là yếu tố quan trọng để robot học và điều chỉnh chiến lược tương tác theo thói quen, năng lực và đặc điểm cá nhân của người dùng. Thuật toán học tăng cường (reinforcement learning) có thể được triển khai để tối ưu hóa hành vi dựa trên phản hồi môi trường và người dùng.

Ứng dụng thực tiễn

Trong sản xuất, cobots như UR series (Universal Robots) hoạt động an toàn bên cạnh công nhân, hỗ trợ lắp ráp, đóng gói và kiểm tra chất lượng. Loại robot này dễ lập trình, di chuyển linh hoạt và tích hợp cảm biến an toàn để phát hiện va chạm.

Robot dịch vụ ngày càng phổ biến trong khách sạn, sân bay và bệnh viện. Ví dụ, robot Delivery của Starship Technologies giao hàng nhỏ, tự động điều hướng qua vỉa hè và thông báo người nhận qua ứng dụng di động.

• Y tế: Robot da Vinci hỗ trợ phẫu thuật nội soi, cho phép bác sĩ điều khiển đầu dò với độ chính xác sub-millimeter.
• Chăm sóc người già: Pepper (SoftBank Robotics) tương tác xã hội, nhắc nhở thuốc và hỗ trợ cảm xúc.
• Giáo dục: NAO Robot dùng trong giảng dạy lập trình và STEM, tương tác ngôn ngữ tự nhiên với học sinh.

Trong nông nghiệp, robot Harvest CROO tự động hái trái cây, phát hiện kích thước và độ chín qua camera multispectral, giảm chi phí nhân công và tăng năng suất mùa vụ.

Đánh giá và thử nghiệm người dùng

Đánh giá HRI thường bao gồm thử nghiệm phòng lab với kịch bản cố định và thử nghiệm thực địa trong môi trường làm việc thực tế. Thử nghiệm lab kiểm soát yếu tố ngoại vi, tập trung vào hiệu năng tương tác cơ bản còn thử nghiệm thực địa đo lường độ ổn định và khả năng chịu đựng biến động môi trường.

Khảo sát người dùng và phỏng vấn sâu giúp thu thập ý kiến chủ quan, đánh giá cảm giác an toàn, mức độ tin cậy và ý định sử dụng lâu dài. Dữ liệu này kết hợp với số liệu hiệu năng để tối ưu thiết kế và thuật toán HRI.

Thách thức và hạn chế

Vấn đề đạo đức và quyền riêng tư phát sinh khi robot thu thập dữ liệu hình ảnh, giọng nói và sinh trắc học. Cần có chính sách bảo mật dữ liệu, mã hóa và quy định rõ ràng về lưu trữ, chia sẻ thông tin người dùng.

An toàn vật lý vẫn là thách thức lớn nhất, đặc biệt trong tương tác trực tiếp. Robot phải tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn ISO 10218 và ISO/TS 15066, giới hạn lực va chạm và tốc độ di chuyển để tránh gây tổn thương.

• Khả năng hiểu ngữ cảnh: robot đôi khi không nhận diện đúng tình huống phức tạp.
• Chi phí phát triển và bảo trì: cảm biến cao cấp và phần mềm AI tốn kém tài nguyên.
• Tương thích đa nền tảng: tích hợp với hệ thống IoT và ERP trong doanh nghiệp còn hạn chế.

Xu hướng nghiên cứu tương lai

Ứng dụng AI và học sâu cho dự đoán ý định người dùng ngày càng chính xác, từ việc phân tích cử chỉ tay đến dự đoán mục tiêu di chuyển. Các bộ mô hình như Transformer và Graph Neural Networks (GNN) đang được thử nghiệm trong HRI để xử lý dữ liệu đa phương thức (ngôn ngữ, hình ảnh, xúc giác).

Phát triển HRI đa người dùng (multi-user HRI) cho phép nhiều người tương tác cùng một robot hoặc nhóm robot hợp tác, cần giải quyết vấn đề ưu tiên lệnh và điều phối hành vi đồng thời.

• Tương tác cảm xúc (emotional HRI): nhận diện và phản hồi trạng thái cảm xúc qua biểu cảm khuôn mặt và giọng nói.
• Digital Twin cho robot: mô phỏng ảo song song hỗ trợ giám sát, bảo trì và huấn luyện HRI.
• HRI trong không gian và dưới nước: robot hợp tác với phi hành gia và thợ lặn, đòi hỏi công nghệ cảm biến đặc thù.

Danh sách tài liệu tham khảo

1. Goodrich, M. A., & Schultz, A. C. “Human–Robot Interaction: A Survey.” Foundations and Trends® in Human–Computer Interaction, 1(3), 203–275, 2007. https://doi.org/10.1561/1100000005
2. Siciliano, B., & Khatib, O. (Eds.). Springer Handbook of Robotics, 2nd ed., Springer, 2016. https://www.springer.com/gp/book/9783662440396
3. IEEE. “IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI).” https://humanrobotinteraction.org/
4. ISO. “ISO 10218: Robots and robotic devices – Safety requirements for industrial robots.” https://www.iso.org/standard/51330.html
5. Bohus, D., & Horvitz, E. “Toward Contextual Grounding of Spoken Language in Human-Robot Interaction.” ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction, 2014. https://dl.acm.org/doi/10.1145/2559636.2559650