रोबोटिक्स विकसित करने के लिए एक नई तकनीक विकसित की गई है जो रोबोट को परावर्ती वस्तुओं को पकड़ने में मदद करती है

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

टीम ने रोबोट को उन वस्तुओं को उठाने के लिए सिखाने में सफलता की सूचना दी, जो जटिल सेंसर, थकाऊ प्रशिक्षण, या मानव मार्गदर्शन की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, यह एक रंग कैमरे का उपयोग करके कार्यों को करने में सक्षम था।

इस शोध को इस गर्मियों में होने वाले इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन रोबोटिक्स एंड ऑटोमेशन वर्चुअल कॉन्फ्रेंस 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 एक वस्तु के आकार को इसके ऊपर एक अवरक्त प्रकाश डालकर निर्धारित करते हैं, अपारदर्शी वस्तुओं की पहचान करने में उपयोगी होते हैं। हालांकि, यह स्पष्ट वस्तुओं या परावर्ती सतहों के लिए नहीं है, जो अवरक्त प्रकाश को सीधे पारित कर देती हैं या उससे टकराती हैं। इसके कारण, गहराई कैमरे सटीक आकार की गणना नहीं कर पाते हैं। इसका मतलब है कि परिणाम पारदर्शी और परावर्ती वस्तुओं के लिए समतल या छेद वाले आकार होते हैं।

रंग कैमरे का लाभ यह है कि यह पारदर्शी और परावर्ती वस्तुओं को देख सकता है, न कि chỉ अपारदर्शी वस्तुओं को। इसका फायदा उठाकर, सीएमयू के वैज्ञानिकों ने एक रंग कैमरा प्रणाली बनाई है जो रंग के आधार पर आकार की पहचान करने में सक्षम 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 आकार का अनुमान लगाने और कुछ वस्तुओं को पकड़ने में सक्षम हो गया, और इसे प्राप्त करने के लिए, अपारदर्शी वस्तुओं के गहराई कैमरा चित्रों को उनके रंग चित्रों के साथ जोड़ा गया।

https://www.youtube.com/watch?v=Gny7NfmqyOk&feature=emb_title

पारदर्शी और चमकदार वस्तुओं को पकड़ना

सिस्टम को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित करने के बाद, इसका उपयोग पारदर्शी और चमकदार वस्तुओं पर किया गया। रोबोट ने उन कठिन वस्तुओं को पकड़ने में उच्च डिग्री की सफलता प्राप्त की 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 प्रणालियों से बेहतर है।

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

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

“हमारी प्रणाली न केवल व्यक्तिगत पारदर्शी और परावर्ती वस्तुओं को उठा सकती है, बल्कि यह भीड़भाड़ वाले ढेर में ऐसी वस्तुओं को भी पकड़ सकती 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 प्रयास किए गए पकड़ने वाले प्रणालियों को शामिल किया गया था, जो 800,000 प्रयासों तक हो सकते थे। एक अन्य पिछला विकल्प वस्तुओं को मानव 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 के लिए सक्षम था।