रोबोटिक्स विशेषज्ञ नई तकनीक विकसित करते हैं जिससे रोबोट परावर्ती वस्तुओं को पकड़ सकते हैं

रोबोटिक्स का क्षेत्र तेजी से आगे बढ़ रहा है, और यह जल्द ही हमारे जीवन के कई पहलुओं में प्रवेश कर जाएगा, जिसमें रसोई भी शामिल है। हालांकि, रोबोटिक्स विशेषज्ञों को इन प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए एक विशिष्ट बाधा को पार करना होगा: रोबोट पारदर्शी और परावर्ती वस्तुओं, जैसे कि माप कप या चमकदार चाकू को पकड़ने में बहुत मुश्किल समय बिताते हैं। हालांकि, यह बदलने वाला है, क्योंकि कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय (सीएमयू) में रोबोटिक्स विशेषज्ञ एक नई तकनीक विकसित कर रहे हैं जो इस समस्या को दूर करने के लिए है।

टीम ने रोबोट को उन वस्तुओं को पकड़ने के लिए एक नई तकनीक के माध्यम से सफलता की सूचना दी, जिसमें जटिल सेंसर, थकाऊ प्रशिक्षण या मानव मार्गदर्शन की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, यह क्रियाओं को करने के लिए एक रंग कैमरे का उपयोग करता है।

शोध इस गर्मी में होने वाले अंतर्राष्ट्रीय रोबोटिक्स और स्वचालन आभासी सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाएगा।

गहराई कैमरा बनाम रंग कैमरा

डेविड हेल्ड सीएमयू के रोबोटिक्स संस्थान में एक सहायक प्रोफेसर हैं। हेल्ड के अनुसार, गहराई कैमरे, जो वस्तु के आकार को इसके ऊपर एक अवरक्त प्रकाश को चमकाकर निर्धारित करते हैं, अपारदर्शी वस्तुओं की पहचान के लिए उपयोगी होते हैं। हालांकि, यह स्पष्ट वस्तुओं या परावर्ती सतहों के लिए मामला नहीं है, जो अवरक्त प्रकाश से गुजरते हैं या बिखर जाते हैं। इसके कारण, गहराई कैमरे सटीक आकार की गणना नहीं कर पाते हैं। इसका मतलब है कि परिणाम स्पष्ट और परावर्ती वस्तुओं के लिए समतल या आकार से भरे हुए होते हैं।

रंग कैमरे का लाभ यह है कि यह सिर्फ अपारदर्शी वस्तुओं को नहीं, बल्कि स्पष्ट और परावर्ती वस्तुओं को भी देख सकता है। इसका फायदा उठाते हुए, सीएमयू के वैज्ञानिकों ने एक रंग कैमरा प्रणाली बनाई है जो रंग के आधार पर आकार की पहचान कर सकती है।

हालांकि एक मानक कैमरा गहराई कैमरे की तरह आकार को मापने में सक्षम नहीं है, शोधकर्ताओं ने नए सिस्टम को गहराई प्रणाली की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया। इससे यह संभव हुआ कि यह आकार को संकेत दे और निश्चित वस्तुओं को पकड़े, और इसे प्राप्त करने के लिए, अपारदर्शी वस्तुओं के गहराई कैमरे चित्रों को उनके रंग चित्रों के साथ जोड़ा गया।

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स्पष्ट और चमकदार वस्तुओं को पकड़ना

एक बार सिस्टम को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित किया गया, तो इसका उपयोग स्पष्ट और चमकदार वस्तुओं पर किया गया। रोबोट ने उन कठिन वस्तुओं को उच्च डिग्री की सफलता के साथ पकड़ लिया जब उसने उन चित्रों का उपयोग किया और गहराई कैमरे से निकाली गई किसी भी अन्य जानकारी का उपयोग किया।

हेल्ड ने कहा कि जबकि सिस्टम हमेशा सही नहीं होता है, यह वर्तमान में उपलब्ध अन्य सिस्टम से बेहतर है।

“हम कभी-कभी चूक जाते हैं,” हेल्ड ने कहा। “लेकिन अधिकांश भाग के लिए यह एक बहुत अच्छा काम करता है, स्पष्ट या परावर्ती वस्तुओं को पकड़ने के लिए किसी भी पिछले सिस्टम से बेहतर।”

रोबोटिक्स में पीएचडी छात्र थॉमस वेंग के अनुसार, सिस्टम अभी भी अपारदर्शी वस्तुओं को उठाने में अधिक कुशल है, लेकिन यह केवल गहराई कैमरा प्रणाली की तुलना में बहुत अधिक प्रभावी है। सिस्टम का एक और लाभ यह था कि इसे प्रशिक्षित करने के लिए सीखने की तकनीक बहुत प्रभावी थी, जिससे रंग प्रणाली अपारदर्शी वस्तुओं को उठाने में गहराई कैमरा प्रणाली के बराबर हो गई।

“हमारा सिस्टम न केवल व्यक्तिगत स्पष्ट और परावर्ती वस्तुओं को उठा सकता है, बल्कि यह भी भीड़भाड़ वाले ढेर में ऐसी वस्तुओं को पकड़ सकता है,” वेंग ने कहा।

यह पहली बार नहीं है जब रोबोटिक्स विशेषज्ञों ने इस चुनौती को पार करने का प्रयास किया है। पिछले दृष्टिकोणों में पूरी तरह से बार-बार प्रयास किए गए पकड़ने पर प्रणाली को प्रशिक्षित करना शामिल था, जो 800,000 प्रयासों तक हो सकता था। एक अन्य पिछला विकल्प वस्तुओं को मानव द्वारा लेबल करना था, जो महंगा और समय लेने वाला है।

सीएमयू के रोबोटिक्स विशेषज्ञों ने एक व्यावसायिक आरजीबी-डी कैमरे पर भरोसा किया, जो रंग चित्र (आरजीबी) और गहराई चित्र (डी) दोनों को करने में सक्षम है।