Humanoid cố học cách đi như người: Một hướng robot khác chỉ gắn motor vào đầu gối để con người khỏe hơn

Robot hình người phải giải một bài toán rất khó: giữ thăng bằng, nhận biết địa hình, lập kế hoạch bước chân và điều khiển nhiều khớp để tái tạo thứ mà cơ thể người đã làm rất tốt. Một nhánh wearable robotics chọn cách chia việc khác hẳn. Con người vẫn tự nhìn, tự giữ thăng bằng và quyết định bước đi; robot chỉ bổ sung mô-men xoắn ở đúng khớp đang cần trợ lực.

Tại University of Michigan, một nhóm nghiên cứu đã biến những nẹp đầu gối thương mại thành exoskeleton chủ động bằng cách gắn actuator dùng loại motor phẳng được phổ biến bởi ngành drone vào hai bên đầu gối. Hệ thống không cố “đi thay” người mặc. Nó theo chuyển động của họ và hỗ trợ cơ tứ đầu đùi khi nâng vật, đi trên mặt phẳng, lên xuống dốc và cầu thang.

Trong nghiên cứu trên 10 người trưởng thành không có khiếm khuyết vận động, công bố trên Science Robotics năm 2024, thiết bị giảm trung bình khoảng 14,5% nỗ lực của cơ tứ đầu đùi trên toàn bộ nhóm tác vụ. Hai năm sau, cùng nền tảng actuator đang được University of Michigan và Michigan Medicine phát triển theo một hướng khác: giảm tải khớp và đau cho người bị thoái hóa khớp gối.

Motor mạnh chưa đủ: đầu gối cần một actuator biết “nhường”

Một khó khăn của exoskeleton nằm ngay ở hộp số. Motor nhỏ thường quay nhanh nhưng tạo mô-men thấp, nên thiết kế truyền thống cần tỉ số truyền lớn để tạo lực đủ mạnh ở khớp. Điều đó có thể khiến actuator khó bị quay ngược: khi người dùng muốn tự co chân, họ phải thắng cả cơ cấu truyền động của robot.

Nhóm Michigan đi theo kiến trúc quasi-direct drive với motor dạng “pancake” có khả năng tạo mô-men lớn ở tốc độ thấp và chỉ cần tỉ số truyền tương đối thấp. Kết quả là khớp có tính backdrivable cao hơn: người mặc vẫn có thể tự chuyển động tương đối tự nhiên khi robot không cần trợ lực, thay vì cảm giác chân bị một cơ cấu cứng kéo theo.

Đây là lý do việc “gắn motor vào đầu gối” đơn giản về ý tưởng nhưng không phải chỉ bắt một động cơ lên nẹp. Actuator phải đủ mạnh để giúp cơ thể chịu tải, đủ nhẹ để mang theo, phản ứng nhanh và đồng thời có trở kháng thấp để không chống lại chuyển động chủ động của người mặc.

Không cần đoán người dùng đang đi bộ hay leo cầu thang

Phần còn lại của bài toán nằm ở điều khiển. Một exoskeleton có thể được lập trình với từng mode riêng cho đi bộ, đứng lên, leo dốc hoặc cầu thang, nhưng cách đó đòi hỏi hệ thống phải nhận dạng đúng hoạt động trước khi chọn profile trợ lực. Sai mode ở thời điểm chuyển tiếp có thể khiến trợ lực xuất hiện không đúng lúc.

Bộ điều khiển của nhóm Robert Gregg chọn cách tránh phân loại tác vụ rời rạc. Nó kết hợp các thành phần có thể diễn giải được như lò xo và bộ giảm chấn ảo cùng bù trọng lực và quán tính. Các tham số có thể được tối ưu để tạo profile trợ lực phù hợp nhưng vẫn bị giới hạn theo những quy tắc đã định trước, thay vì dùng một neural network end-to-end quyết định trực tiếp mô-men đầu ra.

Trong thử nghiệm năm 2024, cùng controller chuyển liên tục giữa squat lifting, đi bộ, dốc và cầu thang mà không cần hiệu chỉnh riêng cho từng người tham gia. Mức giảm nỗ lực cơ tứ đầu đùi thay đổi đáng kể theo tác vụ: University of Michigan báo cáo khoảng 22% khi nâng/hạ vật, 24% khi lên cầu thang, 17% khi lên dốc, 11% khi xuống cầu thang, 10% khi xuống dốc và chỉ 3% khi đi bộ trên mặt phẳng. Hiệu quả ở đi bộ phẳng không đạt ý nghĩa thống kê trong paper.

Khi mệt, khác biệt lớn hơn con số 14,5%

Nhóm đặc biệt quan tâm tới công việc nâng và mang vật, nơi mệt cơ tứ đầu đùi có thể khiến người lao động dần chuyển từ squat sang cúi lưng nhiều hơn. Thử nghiệm dùng các tác vụ nâng, hạ và mang kettlebell qua mặt phẳng, dốc và cầu thang; một protocol riêng khiến người tham gia thực hiện squat lift lặp lại tới khi mệt.

Sau khi mệt, thời gian hoàn thành tác vụ khi không có exoskeleton tăng 44% so với mốc trước mệt. Với exoskeleton, mức tăng chỉ còn khoảng 1%. Độ lệch thân người khi nâng cũng thấp hơn: University of Michigan báo cáo người không dùng exoskeleton cúi thêm khoảng 10,1 độ sau khi mệt, trong khi khi được trợ lực con số là 6,1 độ.

Những kết quả này không có nghĩa thiết bị khiến con người mạnh hơn 44%. Con số 44% mô tả mức chậm đi sau fatigue trong điều kiện không trợ lực. Kết quả trực tiếp về hoạt động cơ là mức giảm trung bình 14,5% ở quadriceps trên các tác vụ, với mức hỗ trợ khác nhau tùy hoạt động.

Từ công nhân nâng vật sang đầu gối bị thoái hóa

Nền tảng này hiện đang được thử cho một mục tiêu lâm sàng khác. Tháng 6/2026, University of Michigan cho biết nhóm nhận khoản tài trợ 2 triệu USD từ National Institutes of Health để phát triển exoskeleton đầu gối cho người bị osteoarthritis. Thay vì chủ yếu giảm fatigue của quadriceps, controller mới nhắm tới giảm peak contact force trong khớp ở những hoạt động dễ gây đau như đi bộ, lên xuống cầu thang và đứng lên/ngồi xuống.

Nhóm đã có một pilot study trước đó trên người bị patellofemoral osteoarthritis, nhưng chương trình mới vẫn là nghiên cứu trong phòng lab. University of Michigan cho biết họ sẽ tuyển người bị osteoarthritis cho clinical trial và đánh giá đau một cách có hệ thống. Mục tiêu dài hạn là xem thiết bị có thể dùng tại nhà hay không.

Ở đây cũng xuất hiện một nghịch lý đáng chú ý: nếu exoskeleton làm mỗi bước chân dễ hơn nhưng người dùng không vận động nhiều hơn, giảm tải cơ kéo dài có thể làm tình trạng teo cơ xấu đi. Giả thuyết của nhóm là giảm đau sẽ khiến người dùng hoạt động nhiều hơn, từ đó tổng lượng vận động có thể bù lại hiệu ứng giảm tải ở từng bước. Điều này vẫn cần được kiểm nghiệm.

Wearable robot không thay thế humanoid — nó giao lại phần khó nhất cho con người

So sánh với humanoid hữu ích để thấy hai kiến trúc đang giải hai bài toán khác nhau. Humanoid hướng tới một hệ máy tự mang cơ thể của nó, tự cân bằng và có thể hoạt động mà không cần một con người nằm trong vòng điều khiển. Exoskeleton làm điều ngược lại: tận dụng hệ thần kinh, giác quan, khả năng giữ thăng bằng và cơ xương của người mặc, rồi chỉ thêm công suất cơ học ở nơi cần thiết.

Cách tiếp cận đó giảm đáng kể phạm vi bài toán robot phải giải, nhưng đổi lại tạo ra những yêu cầu riêng về an toàn và human–robot interaction. Motor nằm sát khớp người thật; sai mô-men hoặc sai thời điểm không chỉ khiến robot ngã mà có thể tác động trực tiếp lên cơ thể. Thiết bị cũng phải nhẹ, thoải mái, không cản trở khi không trợ lực và đủ tiết kiệm điện để có thời lượng sử dụng hữu ích.

Vì vậy, công việc tiếp theo của nhóm Michigan không phải dạy chiếc exoskeleton “đi giống con người”. Con người đã đảm nhiệm phần đó. Bài toán là làm actuator và controller đủ trong suốt để người mặc gần như vẫn cảm thấy mình đang tự đi — chỉ với một phần tải ở đầu gối được motor âm thầm gánh bớt.

Nguồn: Nikhil V. Divekar và cộng sự, A Versatile Knee Exoskeleton Mitigates Quadriceps Fatigue in Lifting, Lowering, and Carrying Tasks, Science Robotics 9, eadr8282 (2024); Locomotor Control Systems Laboratory, University of Michigan; Michigan Engineering (2024, 2026).