यह रोबोट उबड़ खाबड़ रास्तों और सीढ़ी पर भी चढ़ जाता है, देखें वीडियो

• नयी म़जल विधि विकसित की गयी है

• कैमरों की आंख से गतिविधि तय करता है

• सामने बाधा आयी तो रास्ता बनाता है खुद

राष्ट्रीय खबर

रांचीः आने वाले दिनों में कठिन और खतरनाक समझे गये कार्यों के लिए रोबोट का इस्तेमाल एक अच्छा विकल्प माना गया है। इसकी खास वजह इंसानी जान की कीमत है। दूसरी तरफ यह यंत्र मानव बिना थके और रूके लगातार काम कर सकता है, इसलिए उसकी कार्यकुशलता कई मामलों में इंसानों से बेहतर आंकी गयी है। इस बार इसी दिशा में एक कदम और आगे बढ़े हैं रोबोटिक्स के वैज्ञानिक। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन डिएगो के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने एक नया मॉडल विकसित किया है।

देखें इस नये रोबोट का कारनामा

इस मॉडल की विशेषता यह है कि यह चार पैरों वाले रोबोट को 3डी में अधिक स्पष्ट रूप से देखने के लिए प्रशिक्षित करता है। इस सुधार की वजह से एक रोबोट को स्वायत्तता से चुनौतीपूर्ण इलाके को आसानी से पार करने में सक्षम बनाया है। इस रास्ते में सीढ़ियाँ, पथरीली जमीन और खाई से भरे रास्ते शामिल हैं। इसके अलावा वह अपने विवेक से अपने रास्ते में आने वाली बाधाओं को दूर करते हुए आगे बढ़ता है। शोधकर्ता कंप्यूटर विजन एंड पैटर्न रिकग्निशन (सीवीपीआर) पर 2023 सम्मेलन में अपना काम पेश करेंगे, जो कनाडा के वैंकूवर में 18 से 22 जून तक होगा।

यूसी सैन डिएगो जैकब्स स्कूल में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर, वरिष्ठ लेखक शियाओलोंग वांग ने कहा, रोबोट को 3 डी में अपने परिवेश की बेहतर समझ प्रदान करके, इसे वास्तविक दुनिया में अधिक जटिल वातावरण में तैनात किया जा सकता है। रोबोट अपने सिर पर आगे की ओर गहराई वाले कैमरे से लैस है। कैमरा एक ऐसे कोण पर नीचे की ओर झुका हुआ है जो इसे अपने सामने के दृश्य और इसके नीचे के इलाके दोनों का एक अच्छा दृश्य देता है।

रोबोट की 3डी धारणा को बेहतर बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक मॉडल विकसित किया जो पहले कैमरे से 2डी इमेज लेता है और उन्हें 3डी स्पेस में ट्रांसलेट करता है। यह एक छोटे वीडियो अनुक्रम को देखकर करता है जिसमें वर्तमान फ्रेम और कुछ पिछले फ्रेम होते हैं, फिर प्रत्येक 2डी फ्रेम से 3डी जानकारी के टुकड़े निकालते हैं। इसमें रोबोट की टांगों की गति जैसे कि जोड़ कोण, जोड़ वेग और जमीन से दूरी के बारे में जानकारी शामिल है।

मॉडल अतीत और वर्तमान के बीच 3डी परिवर्तन का अनुमान लगाने के लिए पिछले फ्रेम से जानकारी की तुलना वर्तमान फ्रेम से जानकारी के साथ करता है। मॉडल उस सभी सूचनाओं को एक साथ फ़्यूज़ करता है ताकि वह पिछले फ़्रेमों को संश्लेषित करने के लिए वर्तमान फ़्रेम का उपयोग कर सके। जैसे ही रोबोट चलता है, मॉडल उन फ़्रेमों के विरुद्ध संश्लेषित फ़्रेमों की जाँच करता है जिन्हें कैमरा पहले ही कैप्चर कर चुका है।

यदि वे एक अच्छे मेल हैं, तो मॉडल जानता है कि उसने 3डी दृश्य का सही प्रतिनिधित्व सीख लिया है। अन्यथा, यह तब तक सुधार करता है जब तक कि यह सही न हो जाए। रोबोट की गति को नियंत्रित करने के लिए 3डी प्रतिनिधित्व का उपयोग किया जाता है। अतीत से दृश्य जानकारी को संश्लेषित करके, रोबोट यह याद रखने में सक्षम है कि उसने क्या देखा है, साथ ही साथ उसके पैरों ने जो क्रियाएं की हैं, और उस स्मृति का उपयोग अपनी अगली चालों को सूचित करने के लिए करता है।

वांग ने कहा, हमारा दृष्टिकोण रोबोट को अपने 3डी परिवेश की अल्पकालिक स्मृति बनाने की अनुमति देता है ताकि यह बेहतर कार्य कर सके। शोधकर्ताओं ने एल्गोरिदम विकसित किए जो कंप्यूटर दृष्टि को इसके काम करने के साथ जोड़ते हैं – जिसमें आंदोलन, दिशा, गति, स्थान और स्पर्श की भावना शामिल है। इस चार पैर वाले रोबोट को चलने और चलाने में सक्षम बनाने के लिए बाधाओं से बचते हुए असमान जमीन। यहां अग्रिम यह है कि रोबोट की 3डी धारणा में सुधार करके आगे बढ़ता है। शोधकर्ता दिखाते हैं कि रोबोट पहले की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण इलाके को पार कर सकता है।

हालाँकि, दृष्टिकोण की अपनी सीमाएँ हैं। वांग नोट करते हैं कि उनका वर्तमान मॉडल रोबोट को किसी विशिष्ट लक्ष्य या गंतव्य के लिए निर्देशित नहीं करता है। जब तैनात किया जाता है, तो रोबोट बस एक सीधा रास्ता अपनाता है और अगर उसे कोई बाधा दिखाई देती है, तो वह दूसरे सीधे रास्ते से चलकर उससे बच जाता है। रोबोट बिल्कुल नियंत्रित नहीं करता है कि वह कहाँ जाता है। भविष्य के काम में, हम अधिक नियोजन तकनीकों को शामिल करना और नेविगेशन पाइपलाइन को पूरा करना चाहेंगे।