Tối ưu hóa các hệ thống truyền động đàn hồi (Elastic Actuators) & Huấn luyện Robot tương tác vật lý tinh xảo thông qua Reinforcement Learning.
Dự án Robot hình người
Phản hồi Feedback-Loop
Tỷ lệ cầm nắm vật mỏng
// Who am I?
Tôi là Dũng, một kỹ sư tận tâm với sứ mệnh thu hẹp khoảng cách giữa robot và sự khéo léo của con người. Tôi tập trung vào giải quyết hai bài toán khó nhất: "Cảm giác lực" (Proprioception) và "Phản xạ thông minh" (Embodied Intelligence).
Thay vì ép robot chuyển động theo một quy trình cứng nhắc, tôi dạy chúng cách "cảm nhận" — cách một động cơ truyền động đàn hồi phải phản ứng lại khi robot cầm một quả trứng, để đạt tới mức lực vừa đủ mà không gây đổ vỡ.
Chịu trách nhiệm hiệu chuẩn cân bằng động cho Robot Model G-Alpha.
Công bố paper về "Deep RL for Tactical Grasping with Soft Sensors".
Arsenal & Tech Stack
Sử dụng Isaac Gym để huấn luyện robot thích nghi đa địa hình trong giả lập tốc độ cao.
Thiết kế các bộ truyền động đàn hồi dòng nối tiếp nhằm bảo vệ gearbox khỏi va đập.
Cấu hình Real-time OS (RTOS) cho các bo mạch MCU đảm bảo độ trễ vi giây.
Tích hợp giải thuật SLAM giúp robot xác định vị trí trong không gian động.
Selected Projects
Huấn luyện một model Transformer mô phỏng lại các xung thần kinh của tay người để cảm nhận độ giòn của vỏ trứng.
Tạo ra các khớp nối bằng Titanium kết hợp cao su công nghiệp giúp robot dẫm lên bề mặt trơn mà không bị trượt.
Partnership Feedback
"Dũng không chỉ giỏi code, cậu ấy hiểu thấu đáo cấu trúc vật lý của kim loại. Robot của Dũng có những bước đi 'hồn' hơn bất kỳ ai khác tôi từng thuê."

"Thuật toán Fine-tuning actuators của Dũng đã giúp giảm 30% tỷ lệ hư hỏng bánh răng của dự án robot Alpha trong quá trình thử nghiệm nhảy xa."

"Gia nhập team như một làn gió mới, giải quyết triệt để lỗi Drift sensor cho mẫu Robot bưng bê cà phê. Một bộ óc thực thụ của thời đại Humanoid."

Let's build robots
Tôi hiện đang mở rộng hợp tác với các Lab R&D và startup mạo hiểm. Hãy nói cho tôi nghe về bài toán chuyển động khó nhất mà bạn đang gặp phải.