शोधकर्ता गोदाम रोबोट्स को सुपरमैन जैसी धारणा देने का प्रयास कर रहे हैं

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में शोधकर्ताओं की एक टीम “रोबोट्स को सुपरमैन जैसी धारणा देने का प्रयास कर रही है,” एमआईटी एसोसिएट प्रोफेसर फेडेल एडीब के अनुसार। जैसे-जैसे रोबोट कृत्रिम दृष्टि, स्पर्श और गंध जैसे क्षेत्रों में आगे बढ़ रहे हैं, वे मानव जैसी धारणा के करीब पहुंच रहे हैं।

शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक नए रोबोट, जिसे आरएफ-ग्रास्प कहा जाता है, दीवारों के माध्यम से जाने वाली रेडियो तरंगों पर निर्भर करता है और अवरुद्ध वस्तुओं का पता लगा सकता है। यह पारंपरिक कंप्यूटर दृष्टि के साथ शक्तिशाली संवेदन को जोड़कर ऐसा करता है, जिससे रोबोट के लिए आमतौर पर दृष्टि से बाहर की वस्तुओं का स्थान और पकड़ संभव हो जाता है।

यह शोध मई में रोबोटिक्स और ऑटोमेशन पर आईईईई अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाने वाला है। शोध पत्र के प्रमुख लेखक टारा बोरौशकी हैं, जो एमआईटी मीडिया लैब में सिग्नल काइनेटिक्स ग्रुप में शोध सहायक हैं। सह-लेखकों में एडीबी, सिग्नल काइनेटिक्स ग्रुप के निदेशक; अल्बर्टो रोड्रिग्ज, यांत्रिक इंजीनियरिंग विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर; जुनशान लेंग, हार्वर्ड विश्वविद्यालय में शोध इंजीनियर; और इयान क्लेस्टर, जॉर्जिया टेक में पीएचडी छात्र शामिल हैं।

गोदाम और ई-कॉमर्स

इस नई प्रौद्योगिकी का एक संभावित उपयोग मामला ई-कॉमर्स में हो सकता है, जहां यह गोदाम पूर्ति को अधिक कुशल बनाने में मदद कर सकता है, या यह एक टूलकिट में उपकरणों का पता लगा सकता है। ई-कॉमर्स में नाटकीय वृद्धि के साथ, मानव श्रमिकों के लिए काम बढ़ गया है, जो अभी भी अधिकांश काम पूरा करते हैं। हालांकि, यह कभी-कभी एक समस्या है दी जाने वाली खतरनाक कार्य स्थितियों को देखते हुए।

“धारणा और चयन उद्योग में आज दो बड़ी बाधाएं हैं,” रोड्रिग्ज कहते हैं।

रोबोट ऑप्टिकल दृष्टि पर निर्भर करते हैं, जो दीवारों के माध्यम से नहीं जा सकती क्योंकि दृश्य प्रकाश तरंगें दीवारों के माध्यम से नहीं जाती हैं। हालांकि, रेडियो तरंगों के लिए ऐसा नहीं है।

रेडियो फ्रीक्वेंसी (आरएफ) पहचान का उपयोग ट्रैकिंग के लिए किया जाता है, और आरएफ पहचान प्रणाली में एक रीडर और एक टैग शामिल होता है। टैग एक छोटा कंप्यूटर चिप है जो ट्रैकिंग के उद्देश्यों के लिए जुड़ा हुआ है, जबकि रीडर एक आरएफ सिग्नल उत्पन्न करता है जो टैग द्वारा संशोधित और रीडर को परावर्तित होता है।

यह परावर्तित संकेत टैग की स्थिति और पहचान जैसी जानकारी प्रदान करने के लिए जिम्मेदार है। यह अक्सर खुदरा आपूर्ति श्रृंखला में उपयोग किया जाता है, जापान जैसे देश अंततः सभी खुदरा खरीदारी के लिए आरएफ ट्रैकिंग का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं।

“आरएफ दृष्टि की तुलना में एक इतनी अलग संवेदन मोडलिटी है,” रोड्रिग्ज कहते हैं। “यह एक गलती होगी अगर हम आरएफ क्या कर सकता है इसका पता लगाने में नहीं जाते हैं।”

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आरएफ ग्रास्प

नव विकसित आरएफ ग्रास्प एक कैमरा और एक आरएफ रीडर का उपयोग करके टैग की गई वस्तुओं का पता लगाने और पकड़ने में सक्षम है, और यह तब भी कर सकता है जब वे कैमरे से पूरी तरह से अवरुद्ध हों। एक रोबोटिक बांह एक पकड़ने वाले हाथ से जुड़ी हुई है, और कलाई में कैमरा है। आरएफ रीडर रोबोट से स्वतंत्र है, और यह नियंत्रण एल्गोरिदम को ट्रैकिंग डेटा प्रदान करता है।

आरएफ ट्रैकिंग डेटा संग्रह और रोबोट के आसपास की दृश्य तस्वीर के डेटा को एकीकृत करके, रोबोट की निर्णय लेने की प्रक्रिया बहुत जटिल हो जाती है।

“रोबोट को हर समय यह तय करना होता है कि इनमें से कौन सी धारा अधिक महत्वपूर्ण है,” बोरौशकी कहते हैं। “यह सिर्फ आंख-हाथ समन्वय नहीं है, यह आरएफ-आंख-हाथ समन्वय है। इसलिए, समस्या बहुत जटिल हो जाती है।”

“यह आरएफ का उपयोग करके दृष्टि का ध्यान केंद्रित करना शुरू करता है,” एडीबी कहते हैं। “फिर आप बारीक चालों को नेविगेट करने के लिए दृष्टि का उपयोग करते हैं।”

इस प्रक्रिया के साथ, आरएफ ग्रास्प एक वस्तु को लक्षित कर सकता है, और यह वस्तु और दृष्टि को मैनिपुलेट कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप आरएफ की तुलना में अधिक विस्तार होता है।

परीक्षणों की एक श्रृंखला में, आरएफ ग्रास्प ने लक्ष्य वस्तु का सफलतापूर्वक पता लगाया और पकड़ लिया, जिसमें लगभग आधी कुल गति का उपयोग किया गया। यह पर्यावरण को ‘डिक्लटर’ करने में भी सक्षम था, जो बहुत अनोखा है, पैकिंग सामग्री और बाधाओं को हटाकर लक्ष्य तक पहुंचा।

“इसके पास अन्य प्रणालियों की तुलना में मार्गदर्शन है,” रोड्रिग्ज कहते हैं।

आरएफ ग्रास्प अंततः ई-कॉमर्स गोदामों में एक बड़ी भूमिका निभा सकता है, जैसे कि किसी वस्तु की पहचान को तुरंत सत्यापित करना।

“आरएफ उद्योग में उन सीमाओं में सुधार करने की क्षमता रखता है, विशेष रूप से धारणा और स्थानीयकरण में,” रोड्रिग्ज जारी रखते हैं।

घरेलू अनुप्रयोगों के लिए, एडीबी कहते हैं “या आप कल्पना कर सकते हैं कि रोबोट खोए हुए वस्तुओं का पता लगा रहा है। यह एक सुपर-रूम्बा जैसा है जो मेरी चाबियों को जहां भी मैंने रखा है, वहां से प्राप्त करता है।”