शोधकर्ताओं ने छाया में परिवर्तन का पता लगाने में सक्षम स्वायत्त प्रणाली विकसित की

एमआईटी के इंजीनियरों ने एक नई प्रणाली विकसित की है जो स्वायत्त वाहनों और उनकी सुरक्षा के लिए बहुत महत्वपूर्ण है। यह प्रणाली जमीन पर छाया में छोटे परिवर्तनों का पता लगा सकती है और यह निर्धारित कर सकती है कि कोई चलती वस्तुएं मौजूद हैं या नहीं।

स्वायत्त वाहन बनाने के लिए किसी भी कंपनी का एक प्रमुख लक्ष्य सुरक्षा में वृद्धि करना है। इंजीनियर लगातार वाहनों को दूसरी कारों या पैदल यात्रियों से टकराव से बचाने में बेहतर बनाने पर काम कर रहे हैं, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो एक भवन के कोने से आ रहे हैं।

नई प्रणाली का उपयोग अस्पतालों में नेविगेट करने वाले भविष्य के रोबोटों पर भी किया जा सकता है। ये रोबोट अस्पताल में दवा या आपूर्ति वितरित कर सकते हैं और प्रणाली उन्हें लोगों से टकराने से बचाने में मदद करेगी।

एक पत्र अगले सप्ताह इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन इंटेलिजेंट रोबोट्स एंड सिस्टम्स (आईआरओएस) में प्रस्तुत किया जाएगा। इसमें शोधकर्ताओं द्वारा किए गए सफल प्रयोगों के विवरण शामिल हैं, जिनमें एक स्वायत्त कार एक पार्किंग गैरेज के चारों ओर मैन्यूवर करती है और जब यह दूसरी वाहन के पास आती है तो रुक जाती है।

वर्तमान प्रणाली अक्सर लिडार होती है, जो दिखाई देने वाली वस्तुओं का पता लगा सकती है आधे सेकंड से अधिक समय से। शोधकर्ताओं के अनुसार, सेकंड के अंश एक तेजी से चलती स्वायत्त वाहनों में बहुत बड़ा अंतर ला सकते हैं।

“ऐसे अनुप्रयोगों के लिए जहां रोबोट दूसरी चलती वस्तुओं या लोगों के साथ वातावरण में घूम रहे हैं, हमारी विधि रोबोट को एक प्रारंभिक चेतावनी दे सकती है कि कोई कोने से आ रहा है, ताकि वाहन धीमा हो जाए, अपने मार्ग को समायोजित करे और आगे से टकराव से बचने के लिए तैयार हो जाए,” सह-लेखक डेनिएला रूस, कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (सीएसएआईएल) के निदेशक और एंड्रयू और एर्ना विटरबी प्रोफेसर ऑफ इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर साइंस कहते हैं। “बड़ा सपना सड़कों पर तेजी से चलते वाहनों को ‘एक्स-रे दृष्टि’ प्रदान करना है।”

नई स्वायत्त प्रणाली का परीक्षण केवल आंतरिक रूप से किया गया है। इन स्थितियों में, प्रकाश की स्थिति कम होती है और रोबोट की गति धीमी होती है। इस वातावरण में छाया का विश्लेषण और पता लगाना स्वायत्त प्रणाली के लिए बहुत आसान है।

पत्र का संकलन डेनिएला रूस; पहले लेखक फेलिक्स नासेर, जो एक पूर्व सीएसएआईएल शोधकर्ता हैं; अलेक्जेंडर अमिनी, सीएसएआईएल के स्नातक छात्र; इगोर गिलिट्सचेंस्की, सीएसएआईएल के पोस्टडॉक; स्नातक क्रिस्टीना लियाओ; टोयोटा रिसर्च इंस्टीट्यूट के गाय रोसमैन; और एसोसिएट प्रोफेसर ऑफ एयरोनॉटिक्स एंड एस्ट्रोनॉटिक्स में मिटी के सेर्टाक करामान द्वारा किया गया था।

शैडोकैम सिस्टम

नई प्रगति से पहले, शोधकर्ताओं के पास पहले से ही एक प्रणाली थी जिसे “शैडोकैम” कहा जाता था। यह प्रणाली कंप्यूटर-दृष्टि तकनीकों का उपयोग करके जमीन पर छाया में परिवर्तनों की पहचान और वर्गीकरण करने में सक्षम है। प्रणाली के पूर्व संस्करण एमआईटी प्रोफेसर विलियम फ्रीमैन और एंटोनियो टोरालबा द्वारा विकसित किए गए थे। दो प्रोफेसर आईआरओएस पत्र पर सह-लेखक नहीं थे और उनका काम 2017 और 2018 में प्रस्तुत किया गया था।

शैडोकैम एक लक्ष्य-विशिष्ट कैमरे से वीडियो फ्रेम का उपयोग करता है और यह समय के साथ प्रकाश तीव्रता में परिवर्तनों का पता लगा सकता है। यह प्रणाली को बताता है कि क्या कुछ दूर जा रहा है या करीब आ रहा है, और फिर यह जानकारी का विश्लेषण करता है और प्रत्येक छवि को स्थिर या चलती वस्तु के रूप में वर्गीकृत करता है। यह प्रणाली को आगे बढ़ने के लिए सबसे अच्छा तरीका बताता है।

शैडोकैम को स्वायत्त वाहनों पर उपयोग करने के लिए संशोधित और बदल दिया गया था। मूल रूप से, यह “एप्रिलटैग्स” नामक ऑगमेंटेड रियलिटी लेबल का उपयोग करता था, जो क्यूआर कोड की तरह थे। शैडोकैम ने इन लेबल का उपयोग कुछ पिक्सेल समूहों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए किया ताकि यह पता लगाया जा सके कि क्या कोई छाया मौजूद है। हालांकि, यह प्रणाली वास्तविक दुनिया के दृश्यों में उपयोग करने के लिए असंभव साबित हुई।

इसके कारण, शोधकर्ताओं ने एक नई प्रक्रिया बनाई जो छवि पंजीकरण और दृश्य-ओडोमेट्री तकनीक का उपयोग करती है। छवि पंजीकरण कई छवियों को एक दूसरे पर ओवरले करता है ताकि किसी भी भिन्नता की पहचान की जा सके।

शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली दृश्य-ओडोमेट्री तकनीक को “डायरेक्ट स्पार्स ओडोमेट्री” (डीएसओ) कहा जाता है, और यह एप्रिलटैग्स की तरह काम करती है। डीएसओ एक 3डी प्रिंट क्लाउड का उपयोग करता है और पर्यावरण की विभिन्न विशेषताओं को इसके ऊपर प्लॉट करता है। एक कंप्यूटर-दृष्टि पाइपलाइन तब एक रुचि क्षेत्र जैसे कि फर्श का पता लगाती है।

शैडोकैम ने डीएसओ-इमेज-रजिस्ट्रेशन का उपयोग किया और रोबोट के दृष्टिकोण से सभी छवियों को ओवरले किया। रोबोट, चलते हुए या स्थिर रहते हुए, छाया वाले पिक्सेल के समान पैच पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

आगे क्या है

शोधकर्ता इस प्रणाली पर काम करना जारी रखेंगे और वे आंतरिक और बाहरी प्रकाश स्थितियों के बीच के अंतर पर ध्यान केंद्रित करेंगे। अंततः, टीम प्रणाली की गति को बढ़ाना और प्रक्रिया को स्वचालित करना चाहती है।