Hãy tưởng tượng bạn đang đứng trước một dãy các linh kiện điện tử chính xác và các cấu trúc cơ khí đã lắp ráp – chúng chỉ là phần cứng tĩnh, vô hồn nếu thiếu lập trình. Chìa khóa để làm cho các thành phần này hoạt động và thực hiện theo ý muốn của bạn nằm ở lập trình. Dù bạn muốn chế tạo robot từ đầu hay tìm kiếm sự thăng tiến trong lĩnh vực robot học, việc thành thạo các ngôn ngữ lập trình phù hợp sẽ tạo nên nền tảng quan trọng.

"Ngôn ngữ lập trình nào hoạt động tốt nhất cho phát triển robot?" Câu hỏi thường gặp này không có câu trả lời tuyệt đối. Mỗi ngôn ngữ có những ưu điểm, hạn chế và ứng dụng riêng. Mặc dù C++ và Python thường được xếp hạng là những lựa chọn phổ biến nhất trong lĩnh vực robot học, chúng không phù hợp với mọi tình huống. Lựa chọn tối ưu phụ thuộc vào cả trình độ chuyên môn về robot học của bạn và các tác vụ cụ thể mà bạn dự định robot của mình sẽ thực hiện.

Một câu hỏi chính xác hơn sẽ là: "Tôi nên học ngôn ngữ nào để robot của mình thực hiện các tác vụ cụ thể?" Việc xác định mục tiêu rõ ràng vẫn là điều tối quan trọng khi chọn ngôn ngữ lập trình. Dưới đây, chúng ta sẽ xem xét các ngôn ngữ lập trình robot được sử dụng phổ biến nhất và phân tích các ứng dụng tương ứng của chúng.

Trước khi khám phá các ngôn ngữ lập trình riêng lẻ, chúng ta cần hiểu về Hệ điều hành Robot (ROS). ROS không phải là một hệ điều hành thực sự, mà là một tập hợp các thư viện phần mềm và công cụ để xây dựng các ứng dụng robot. Hãy coi nó như "hệ điều hành Android" của robot học – một khuôn khổ cho phép các nhà phát triển xây dựng nhiều ứng dụng đa dạng.

ROS chủ yếu được xây dựng dựa trên C++ và Python. C++ vượt trội trong tính toán hiệu năng cao, trong khi Python tỏa sáng trong phát triển nhanh chóng. Khuôn khổ ROS kết hợp sức mạnh từ cả hai ngôn ngữ. Là một dự án mã nguồn mở với sự hỗ trợ cộng đồng rộng lớn, ROS cung cấp hàng nghìn gói phần mềm được tối ưu hóa cho nhiều chức năng khác nhau. Khả năng kết nối các tiến trình từ nhiều thiết bị (gọi là node) với một trung tâm điều khiển làm cho nó trở nên vô giá cho việc phát triển robot.

ROS là điểm khởi đầu tuyệt vời cho bất kỳ ai học về robot học. Cách tiếp cận hiệu quả nhất là thực hành phát triển các ứng dụng robot thực tế. Với sự hỗ trợ cho cả C++ (thông qua thư viện roscpp) và Python (thông qua thư viện rospy), ROS cho phép các nhà phát triển tận dụng đồng thời ưu điểm của cả hai ngôn ngữ.

Lựa chọn cuối cùng phụ thuộc vào chức năng dự kiến của robot của bạn. Dưới đây, chúng tôi trình bày chi tiết một số ngôn ngữ lập trình robot chính và các ứng dụng tương ứng của chúng:

Sự phổ biến của C++ trong phát triển robot bắt nguồn từ một số ưu điểm:

• Nền tảng để hiểu logic hành vi của robot
• Khả năng tương thích rộng rãi với nhiều công cụ, thư viện dành riêng cho nền tảng và phần cứng cấp thấp
• Thực thi thời gian thực khả năng cho các tác vụ robot phức tạp, chuyên biệt

Mặc dù có đường cong học tập dốc hơn, C++ đại diện cho một tiêu chuẩn công nghiệp trưởng thành, tối đa hóa hiệu suất robot, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các nhà phát triển xây dựng robot hiệu năng cao.

Ngôn ngữ này, cũng phổ biến nhưng dễ tiếp cận hơn, vẫn được ưa chuộng sau ba thập kỷ vì:

• Dễ học làm cho nó trở thành một trong những lựa chọn thân thiện nhất với người mới bắt đầu
• Hiệu quả cô đọng cho phép định nghĩa các chức năng robot với ít mã hơn trong thời gian ngắn hơn
• Hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ với tài liệu phong phú
• Tự động hóa và xử lý hậu kỳ xuất sắc khả năng
• Ứng dụng rộng rãi trong việc phát triển các hệ thống robot hiện đại mạnh mẽ

Nhược điểm chính của Python với tư cách là một ngôn ngữ thông dịch bao gồm việc phát hiện lỗi khó khăn hơn và thực thi chậm hơn so với các ngôn ngữ biên dịch như C/C++. Tuy nhiên, Python có thể tích hợp với C/C++ để chạy mã đòi hỏi hiệu năng cao mà không bị ảnh hưởng về tốc độ.

Phổ biến trong cả các kỹ sư robot và các tổ chức giáo dục, MATLAB vượt trội trong:

• Phân tích dữ liệu
• Xây dựng hệ thống điều khiển
• Mô hình hóa và mô phỏng hệ thống robot

Khả năng của MATLAB trong việc xác định lỗi trong giai đoạn tạo mẫu thay vì sản xuất làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời khác cho người mới bắt đầu về robot học.

C# đóng vai trò là ngôn ngữ nền tảng cho các lập trình viên đầy tham vọng tham gia vào nhiều lĩnh vực IT khác nhau, bao gồm cả robot học. Sự dễ học tương đối của nó, kết hợp với các ứng dụng thiết kế UI xuất sắc và giao tiếp hệ thống nhúng liền mạch, cho phép các dự án thú vị với Arduino và các hệ thống tương tự. Người dùng nâng cao có thể kết nối các hệ thống ROS với các công cụ trò chơi như Unity cho môi trường ảo công nghiệp hoặc thương mại.

Hầu hết các khóa học về robot học đều bao gồm Java như một ngôn ngữ bắt buộc vì nó cho phép robot thực hiện các hoạt động giống con người thông qua việc triển khai các chức năng nâng cao.

Được thiết kế như một ngôn ngữ trực quan chủ yếu dành cho lứa tuổi 8-16, Scratch sử dụng lập trình dựa trên khối với các thành phần Squeak, ActionScript và JavaScript. Mặc dù thiếu các ứng dụng công nghiệp, nó chuẩn bị hiệu quả cho học sinh các nghiên cứu robot học và lập trình nâng cao.

Các ngôn ngữ này, từng bị coi là lỗi thời, đang có sự quan tâm trở lại do các ứng dụng AI ban đầu của chúng. Lisp (ngôn ngữ lập trình lâu đời thứ hai thế giới) thậm chí còn xuất hiện trong một số phần của ROS, trong khi lập trình logic của Prolog cho phép biểu diễn kiến thức AI, đặc biệt trong AI Watson của IBM.

HDL tỏ ra có giá trị đối với các kỹ sư điện tử phát triển các thành phần robot cấp thấp, đặc biệt trong việc tạo ra các bộ phận điện tử hiệu quả về chi phí, sản xuất nhanh thông qua Mảng cổng lập trình trường (FPGA) mà không cần chip silicon.

Là một trong những ngôn ngữ đầu tiên cho lập trình robot công nghiệp, Pascal vẫn còn liên quan đến các ứng dụng công nghiệp mặc dù đã lỗi thời cho việc sử dụng hàng ngày. Các nhà sản xuất khác nhau sử dụng các ngôn ngữ độc quyền cho robot công nghiệp, làm cho việc học ngôn ngữ chung trở nên khó khăn.

Hai thập kỷ qua đã chứng kiến những tiến bộ công nghệ chưa từng có trên toàn cầu, được thúc đẩy đáng kể bởi hiệu quả và sự tiện lợi của robot học. Khi các ứng dụng robot học và AI tiếp tục mở rộng trên tất cả các lĩnh vực, những người tham gia vào lĩnh vực này ngày nay sẽ giúp định hình một tương lai nơi robot phục vụ con người tốt hơn – dù là thông qua các hệ thống tự động hóa gia đình, các giải pháp tái chế chất thải được cải thiện, hay các đổi mới khác chắc chắn sẽ mở đường cho tương lai chung của chúng ta.