एक पौधे से प्रेरित नियंत्रक जो वास्तविक दुनिया के वातावरण में रोबोटिक हथियारों के संचालन की सुविधा प्रदान कर सकता है

कई मौजूदा रोबोटिक्स सिस्टम प्रकृति से प्रेरणा लेते हैं, विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए जैविक प्रक्रियाओं, प्राकृतिक संरचनाओं या जानवरों के व्यवहार को कृत्रिम रूप से पुन: पेश करते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि जानवरों और पौधों में जन्मजात क्षमताएं होती हैं जो उन्हें अपने संबंधित वातावरण में जीवित रहने में मदद करती हैं, और इस प्रकार प्रयोगशाला सेटिंग्स के बाहर रोबोट के प्रदर्शन में भी सुधार हो सकता है।

ब्रेन-इंस्पायर्ड रोबोटिक्स (BRAIR) लैब, इटली के सेंटअन्ना स्कूल ऑफ एडवांस्ड स्टडी के बायोरोबोटिक्स इंस्टीट्यूट और सिंगापुर की नेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक पौधे से प्रेरित रोबोट विकसित किया है।जो असंरचित, वास्तविक दुनिया के वातावरण में रोबोटिक हथियारों के प्रदर्शन में सुधार कर सकता है। इस नियंत्रक का परिचय सम्मेलन में प्रस्तुत एक पेपर में दिया गयाआईईईई रोबोसॉफ्ट 2023सिंगापुर में और सर्वश्रेष्ठ छात्र पेपर पुरस्कार के लिए फाइनलिस्टों में से चयनित, विशेष रूप से अनुमति देता हैउन कार्यों को पूरा करने के लिए जिनमें उनके आसपास के विशिष्ट स्थानों या वस्तुओं तक पहुंचना शामिल है।

"नरम रोबोट हथियार रोबोट मैनिपुलेटर्स की एक नई पीढ़ी है जो ऑक्टोपस टेंटेकल्स, हाथी ट्रंक, पौधों इत्यादि जैसे 'बोनलेस' जीवों द्वारा प्रदर्शित उन्नत हेरफेर क्षमताओं से प्रेरणा लेते हैं," एनरिको डोनाटो, शोधकर्ताओं में से एक, जिन्होंने ऐसा किया अध्ययन, टेक एक्सप्लोर को बताया गया। “इन सिद्धांतों को इंजीनियरिंग समाधानों में अनुवाद करने से ऐसी प्रणालियाँ बनती हैं जो लचीली हल्की सामग्रियों से बनी होती हैं जो आज्ञाकारी और निपुण गति उत्पन्न करने के लिए चिकनी लोचदार विरूपण से गुजर सकती हैं। इन वांछनीय विशेषताओं के कारण, ये सिस्टम सतहों के अनुरूप होते हैं और संभावित रूप से कम लागत पर भौतिक मजबूती और मानव-सुरक्षित संचालन प्रदर्शित करते हैं।

जबकि नरम रोबोट हथियारों को वास्तविक दुनिया की समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लागू किया जा सकता है, वे उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकते हैं जिनमें वांछित स्थानों तक पहुंचना शामिल है जो कठोर रोबोटों के लिए दुर्गम हो सकते हैं। कई शोध दल हाल ही में ऐसे नियंत्रक विकसित करने का प्रयास कर रहे हैं जो इन लचीले हथियारों को इन कार्यों से प्रभावी ढंग से निपटने की अनुमति देंगे।

डोनाटो ने बताया, "आम तौर पर, ऐसे नियंत्रकों की कार्यप्रणाली कम्प्यूटेशनल फॉर्मूलेशन पर निर्भर करती है जो रोबोट के दो परिचालन स्थानों, यानी, कार्य-स्थान और एक्चुएटर-स्पेस के बीच एक वैध मैपिंग बना सकती है।" “हालांकि, इन नियंत्रकों की उचित कार्यप्रणाली आम तौर पर दृष्टि-प्रतिक्रिया पर निर्भर करती है जो प्रयोगशाला वातावरण के भीतर उनकी वैधता को सीमित करती है, प्राकृतिक और गतिशील वातावरण में इन प्रणालियों की तैनाती को सीमित करती है। यह आलेख इस अज्ञात सीमा को दूर करने और इन प्रणालियों की पहुंच को असंरचित वातावरण तक बढ़ाने का पहला प्रयास है।

चूँकि सॉफ्ट रोबोट हथियारों के लिए अधिकांश मौजूदा नियंत्रक मुख्य रूप से प्रयोगशाला वातावरण में अच्छा प्रदर्शन करते पाए गए, डोनाटो और उनके सहयोगियों ने एक नए प्रकार का नियंत्रक बनाने की योजना बनाई जो वास्तविक दुनिया के वातावरण में भी लागू हो सकता है। उनके द्वारा प्रस्तावित नियंत्रक पौधों की गतिविधियों और व्यवहार से प्रेरित है।

डोनाटो ने कहा, "इस आम ग़लतफ़हमी के विपरीत कि पौधे हिलते नहीं हैं, पौधे सक्रिय रूप से और उद्देश्यपूर्ण ढंग से विकास के आधार पर आंदोलन रणनीतियों का उपयोग करके एक बिंदु से दूसरे स्थान पर जाते हैं।" “ये रणनीतियाँ इतनी प्रभावी हैं कि पौधे ग्रह पर लगभग सभी आवासों को बसा सकते हैं, पशु साम्राज्य में इस क्षमता की कमी है। दिलचस्प बात यह है कि जानवरों के विपरीत, पौधों की गति रणनीतियाँ केंद्रीय तंत्रिका तंत्र से उत्पन्न नहीं होती हैं, बल्कि वे विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग तंत्र के परिष्कृत रूपों के कारण उत्पन्न होती हैं।

शोधकर्ताओं के नियंत्रक के कामकाज को रेखांकित करने वाली नियंत्रण रणनीति पौधों की गतिविधियों को रेखांकित करने वाले परिष्कृत विकेन्द्रीकृत तंत्र को दोहराने की कोशिश करती है। टीम ने विशेष रूप से व्यवहार-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग किया, जिसमें नीचे से ऊपर की संरचना में संयुक्त विकेन्द्रीकृत कंप्यूटिंग एजेंट शामिल हैं।

डोनाटो ने कहा, "हमारे जैव-प्रेरित नियंत्रक की नवीनता इसकी सादगी में निहित है, जहां हम समग्र पहुंच वाले व्यवहार को उत्पन्न करने के लिए सॉफ्ट रोबोट बांह की मूलभूत यांत्रिक कार्यक्षमताओं का उपयोग करते हैं।" “विशेष रूप से, सॉफ्ट रोबोट आर्म में सॉफ्ट मॉड्यूल की एक अनावश्यक व्यवस्था शामिल होती है, जिनमें से प्रत्येक रेडियल रूप से व्यवस्थित एक्चुएटर्स के एक त्रय के माध्यम से सक्रिय होता है। यह सर्वविदित है कि इस तरह के कॉन्फ़िगरेशन के लिए, सिस्टम छह सिद्धांत झुकने वाली दिशाएं उत्पन्न कर सकता है।

टीम के नियंत्रक के कामकाज को रेखांकित करने वाले कंप्यूटिंग एजेंट दो अलग-अलग प्रकार के पौधों की गतिविधियों को पुन: पेश करने के लिए एक्चुएटर कॉन्फ़िगरेशन के आयाम और समय का फायदा उठाते हैं, जिन्हें सर्कमन्यूटेशन और फोटोट्रोपिज्म के रूप में जाना जाता है। परिक्रमण आमतौर पर पौधों में देखे जाने वाले दोलन हैं, जबकि फोटोट्रोपिज्म दिशात्मक हलचलें हैं जो पौधे की शाखाओं या पत्तियों को प्रकाश के करीब लाती हैं।

डोनाटो और उनके सहयोगियों द्वारा बनाया गया नियंत्रक इन दो व्यवहारों के बीच स्विच कर सकता है, जिससे दो चरणों में फैले रोबोटिक हथियारों का क्रमिक नियंत्रण प्राप्त हो सकता है। इनमें से पहला चरण एक अन्वेषण चरण है, जहां हथियार अपने परिवेश का पता लगाते हैं, जबकि दूसरा एक पहुंच चरण है, जहां वे वांछित स्थान या वस्तु तक पहुंचने के लिए आगे बढ़ते हैं।

डोनाटो ने कहा, "शायद इस विशेष कार्य से सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह पहली बार है कि अनावश्यक नरम रोबोट हथियारों को प्रयोगशाला वातावरण के बाहर क्षमताओं तक पहुंचने में सक्षम बनाया गया है, एक बहुत ही सरल नियंत्रण ढांचे के साथ।" “इसके अलावा, नियंत्रक किसी भी सॉफ्ट पर लागू होता हैआर्म ने एक समान सक्रियण व्यवस्था प्रदान की। यह कॉन्टिनम और सॉफ्ट रोबोट में एम्बेडेड सेंसिंग और वितरित नियंत्रण रणनीतियों के उपयोग की दिशा में एक कदम है।

अब तक, शोधकर्ताओं ने 9 डिग्री स्वतंत्रता (9-DoF) के साथ एक मॉड्यूलर केबल-चालित, हल्के और नरम रोबोटिक हाथ का उपयोग करके परीक्षणों की एक श्रृंखला में अपने नियंत्रक का परीक्षण किया। उनके परिणाम अत्यधिक आशाजनक थे, क्योंकि नियंत्रक ने हाथ को अपने परिवेश का पता लगाने और अतीत में प्रस्तावित अन्य नियंत्रण रणनीतियों की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से लक्ष्य स्थान तक पहुंचने की अनुमति दी थी।

भविष्य में, नए नियंत्रक को अन्य नरम रोबोटिक हथियारों पर लागू किया जा सकता है और गतिशील पर्यावरणीय परिवर्तनों से निपटने की इसकी क्षमता का आकलन करने के लिए प्रयोगशाला और वास्तविक दुनिया दोनों सेटिंग्स में परीक्षण किया जा सकता है। इस बीच, डोनाटो और उनके सहयोगियों ने अपनी नियंत्रण रणनीति को और विकसित करने की योजना बनाई है, ताकि यह अतिरिक्त रोबोटिक आर्म मूवमेंट और व्यवहार उत्पन्न कर सके।

डोनाटो ने कहा, "हम वर्तमान में लक्ष्य ट्रैकिंग, पूरे हाथ की ट्विनिंग आदि जैसे अधिक जटिल व्यवहारों को सक्षम करने के लिए नियंत्रक की क्षमताओं को बढ़ाने पर विचार कर रहे हैं, ताकि ऐसी प्रणालियों को प्राकृतिक वातावरण में लंबे समय तक काम करने में सक्षम बनाया जा सके।"


पोस्ट समय: जून-06-2023