ज़्यादातर चार पैरों वाले रोबोट किसी बाधा से टकराने पर अपना संतुलन बनाए रखने के लिए प्रशिक्षित होते हैं। टेक एक्सप्लोर की हाल ही में आई रिपोर्ट के अनुसार, जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (जीआईटी) के स्कूल ऑफ इंटरएक्टिव कंप्यूटिंग में वियतनामी मूल की पीएचडी छात्रा जोआन ट्रुओंग और उनकी दो सहकर्मी नाओकी योकोयामा और सिमर करीर, एक सफाई रोबोट विकसित करने के प्रयास में, अपने रोबोट को घर में आने वाली अव्यवस्थित वस्तुओं को पार करने के लिए प्रशिक्षित कर रही हैं।
(बाएं से) नाओकी योकोयामा, जोआन ट्रुओंग और सिमर करीर चार पैरों वाले रोबोट के साथ काम करते हुए
शोध दल के अनुसार, "अंधे" गति नियंत्रकों से सुसज्जित चार पैरों वाले रोबोट किसी वस्तु पर पैर रखने पर गिरने से बचने के लिए अधिक प्रतिक्रिया करते हैं।
इस बीच, शोध दल ने एक नया तरीका अपनाया, जिसमें नेविगेशन नीति को छवि-आधारित गति नीति के साथ जोड़कर रोबोट को बाधाओं को पार करने के लिए सजीव चित्र प्रदान किए गए। इस दृष्टिकोण ने रोबोट को एक कृत्रिम अव्यवस्थित वातावरण में बाधाओं को पार करने में मदद की, जिसकी सफलता दर 72.6% तक थी।
रोबोट अपने आप सीख सकता है और किसी भी पूर्व-मौजूदा व्यवहार पैटर्न की नकल नहीं करता। शोधकर्ताओं का कहना है कि यह मॉडल मापनीय है और इसे बिना किसी विशेष बदलाव के तुरंत लागू किया जा सकता है। ये नीतियाँ रोबोट को एक स्थान से दूसरे स्थान पर जाते समय वस्तुओं से बचने और वस्तुओं के ऊपर से कदम रखने के लिए अपने पैरों का उपयोग करने का निर्देश देती हैं, जिसमें अपने पैरों को उचित ऊँचाई तक उठाना भी शामिल है।
'रोबोट कुत्ता' बिना गिरे लंबी, ऊबड़-खाबड़ सड़कों को पार कर जाता है
टीम के अनुसार, पारंपरिक चौपाया रोबोट वास्तविक दुनिया को केवल सामने वाले कैमरे से ही देख सकते हैं और अपने पैरों के पास की वस्तुओं को नहीं देख सकते। टीम ने रोबोट को यह सिखाने के लिए नेटवर्क में स्मृति और स्थानिक जागरूकता को शामिल किया कि उसे कब और कहाँ बाधाओं को पार करना है। अगर वस्तु बहुत ऊँची थी, तो रोबोट उसके चारों ओर घूम सकता था। ट्रुओंग ने कहा, "हमने पाया कि यह तरीका बहुत कारगर है, और अगर रोबोट गलत दिशा में भी चला जाता है, तो भी वह जानता है कि वह पीछे हट सकता है और अपनी मूल स्थिति में वापस आ सकता है।" टीम ने रोबोट को यह भी सिखाया कि उसे किन वस्तुओं, जैसे खिलौनों, के ऊपर से गुजरना चाहिए और किन वस्तुओं, जैसे मेज और कुर्सियों, के चारों ओर घूमना चाहिए।
टीम के निष्कर्षों से रोबोटों को वास्तविक दुनिया के बाहरी वातावरण में नेविगेट करने में भी मदद मिल सकती है, तथा वे कीचड़ या पथरीले इलाके से बचने के लिए अपने मालिकों की इच्छा के आधार पर रास्ते चुन सकेंगे।
इस शोध को न्यूज़ीलैंड में रोबोटिक्स लर्निंग कॉन्फ्रेंस 2022 में आयोजित रोबोटिक्स कार्यशाला में प्रथम पुरस्कार मिला। यह शोध 29 मई से 2 जून तक लंदन, यूके में रोबोटिक्स और ऑटोमेशन पर IEEE अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाएगा।
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