शोधकर्ता कठिन भूमि पर चलने में सक्षम पैर वाले रोबोट बनाते हैं

ज़्यूरिख़ में ईटीएच के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नए तरीके को विकसित किया है जो एक पैर वाले रोबोट को जटिल भूमि पर तेजी से चलने में सक्षम बनाता है। रोबोट, जिसे ANYmal कहा जाता है, पर्यावरण और स्पर्श की भावना को मिलाने के लिए मशीन लर्निंग पर निर्भर करता है।

चतुर्पाद रोबोट 31 मिनट में 120 ऊर्ध्वाधर मीटर तक चढ़ने में सक्षम था, जो कि मानव हाइकर्स के लिए अनुमानित अवधि से चार मिनट तेज था, जिन्होंने कोई गलत कदम नहीं उठाया।

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ANYmal को दृश्य धारणा और स्पर्श की भावना को मिलाने में सक्षम बनाने वाली तकनीक बिल्कुल नई है।

टीम का नेतृत्व मार्को हटर ने किया था, और शोध को साइंस रोबोटिक्स पत्रिका में प्रकाशित किया गया था।

“रोबोट ने अपने पर्यावरण की दृश्य धारणा को सीधे पैर संपर्क पर आधारित स्पर्श की भावना के साथ मिलाने का तरीका सीखा है। इससे उसे कठिन भूमि को तेजी, अधिक कुशलता से और सबसे महत्वपूर्ण बात, अधिक मजबूती से निपटने में सक्षम बनाता है,” हटर कहते हैं।

टीम का कहना है कि रोबोट अंततः उन क्षेत्रों में तैनात किया जा सकता है जहां मानवों के लिए जाना खतरनाक है या अन्य प्रकार के रोबोटों के लिए नेविगेट करना असंभव है।

मानव और जानवर भी अपने पर्यावरण की दृश्य धारणा को अपने पैरों और हाथों से स्पर्श की भावना के साथ मिलाते हैं, जो उन्हें कठिन भूमि से निपटने में सक्षम बनाता है। पहले विकसित किए गए पैर वाले रोबोट केवल सीमित हद तक ऐसा कर पाए हैं।

तकाहिरो मिकी एक डॉक्टरेट छात्र और अध्ययन के प्रमुख लेखक हैं।

“कारण यह है कि लेजर सेंसर और कैमरों द्वारा दर्ज की गई तात्कालिक पर्यावरण की जानकारी अक्सर अधूरी और अस्पष्ट होती है,” मिकी ने कहा।

“इसलिए रोबोट जैसे ANYmal को यह तय करना होगा कि कब अपने पर्यावरण की दृश्य धारणा पर विश्वास करना है और तेजी से आगे बढ़ना है, और कब सावधानी से और छोटे कदमों से आगे बढ़ना है। और यही बड़ी चुनौती है,” मिकी ने जारी रखा।

न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना

नई तकनीक में एक न्यूरल नेटवर्क पर आधारित एक नियंत्रक शामिल है, जो ANYmal को पहली बार बाहरी और स्पर्श की धारणा को मिलाने में सक्षम बनाता है। वैज्ञानिकों ने पहले प्रणाली को एक आभासी प्रशिक्षण शिविर में कई बाधाओं और त्रुटि स्रोतों के साथ पेश किया, जिससे नेटवर्क को बाधाओं को सबसे अच्छे तरीके से दूर करना सीखने की अनुमति मिली। यह भी सीखा कि कब पर्यावरण डेटा पर भरोसा करना है और कब इसे नजरअंदाज करना है।

“इस प्रशिक्षण के साथ, रोबोट बिना देखे सबसे कठिन प्राकृतिक भूमि पर महारत हासिल कर सकता है,” हटर कहते हैं।

रोबोट तात्कालिक पर्यावरण के सेंसर डेटा अस्पष्ट या अस्पष्ट होने पर भी इस प्रक्रिया को पूरा कर सकता है, जिस बिंदु पर ANYmal अपनी स्पर्श की भावना पर निर्भर करता है। इससे उसे बाहरी संवेदन की गति और दक्षता को स्पर्श की संवेदन की सुरक्षा के साथ मिलाने में सक्षम बनाता है।