Multi-Touch and Bending Sensing Using Electrical Impedance Tomography for Robotics
यह शोध पत्र एक नवीन रूपरेखा प्रस्तुत करता है जो लचीले EIT-आधारित रोबोटिक स्किन पर सुदृढ़ मल्टी-टच लोकलाइजेशन और निरंतर बेंडिंग एंगल अनुमान को सक्षम करने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क और एक डायनेमिक एडेप्टिव रेफरेंस रणनीति को संयोजित करता है, जो प्रभावी रूप से विरूपण-प्रेरित प्रतिबाधा परिवर्तनों से स्पर्श संकेतों को अलग करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
रोबोट लंबे समय से गति के उस्ताद रहे हैं, लेकिन वे उस दुनिया के प्रति काफी हद तक अंधे हैं जिसके माध्यम से वे चलते हैं। दशकों से, इंजीनियर मशीनों को स्पर्श की भावना देने का प्रयास कर रहे हैं, मुख्य रूप से उन्हें वस्तुओं को कुचले बिना पकड़ने में मदद करने के लिए। इससे "इलेक्ट्रॉनिक स्किन" (इलेक्ट्रॉनिक त्वचा) का विकास हुआ है, जो सेंसर की पतली परतें हैं जिन्हें रोबोट की उंगलियों या हाथों के चारों ओर लपेटा जा सकता है। हालाँकि, रोबोट के पूरे शरीर को इन सेंसरों से ढंकना कठिन साबित हुआ है। अधिकांश मौजूदा तकनीकें व्यक्तिगत तारों और घटकों के एक घने ग्रिड पर निर्भर करती हैं, जो उलझ जाते हैं और प्रबंधनीय नहीं रहते जब सतह को खिंचने, मुड़ने या झुकने की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, जब रोबोट का हाथ मुड़ता है, तो सेंसर स्वयं विकृत हो जाते हैं, जिससे एक भ्रमित करने वाला संकेत उत्पन्न होता है जो हाथ के आकार को स्पर्श के अहसास के साथ मिला देता है। मनुष्यों के साथ वास्तव में बातचीत करने और जटिल वातावरण में नेविगेट करने के लिए, एक रोबोट को ऐसी त्वचा की आवश्यकता है जो एक हल्के स्पर्श को महसूस कर सके और साथ ही यह भी जान सके कि वह कितनी मुड़ रही है, और वह भी तारों के ढेर के बिना।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने 'इलेक्ट्रिकल इम्पीडेंस टोमोग्राफी' नामक तकनीक का उपयोग करके इस समस्या को हल करने के लिए एक नया दृष्टिकोण विकसित किया है। सतह पर सैकड़ों अलग-अलग छोटे सेंसर रखने के बजाय, उन्होंने एक एकल, निरंतर सामग्री की शीट बनाई जो बिजली का संचालन करती है। इस शीट के किनारों के चारों ओर कुछ ही इलेक्ट्रोड लगाकर और इसके माध्यम से विद्युत धारा भेजकर, सिस्टम सामग्री के आंतरिक गुणों का मानचित्रण कर सकता है। जब कोई उंगली सतह पर दबाव डालती है, तो वह उस विशिष्ट स्थान पर बिजली के संचालन की क्षमता को बदल देती है। जब सतह मुड़ती है, तो बिजली के प्रवाह का पूरा पैटर्न एक अनुमानित तरीके से बदल जाता है। चुनौती हमेशा यह रही है कि ये दो घटनाएं—एक स्पर्श और एक मोड़—एक साथ होती हैं और कंप्यूटर द्वारा पढ़े जाने वाले संकेतों में बहुत समान दिखती हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि एक विशेष रणनीति के बिना, रोबोट यह नहीं बता सकता कि विद्युत संकेत में परिवर्तन इसलिए हुआ है क्योंकि उसे छुआ गया था या इसलिए क्योंकि वह बस अपना हाथ हिला रहा था।
इस भ्रम को दूर करने के लिए, टीम ने एक चुंबकीय हाइड्रोजेल का उपयोग करके एक लचीला सेंसर बनाया, जो एक मैग्नेटिक हाइड्रोजेल है, जो एक नरम, जेली जैसा पदार्थ है जिसमें पानी होता है और जो बिजली का अच्छा संचालन करता है। उन्होंने इस सामग्री को सिलिकॉन की परतों के बीच सैंडविच की तरह रखा और इसके परिधि के चारों ओर आठ सिल्वर इलेक्ट्रोड लगाए। इस सेटअप को एक रोबोटिक हाथ पर लगाया गया था जो मुड़ सकता था और जिसे मानव हाथ द्वारा छुआ जा सकता था। उनका मुख्य नवाचार इस बात में निहित है कि कंप्यूटर डेटा को कैसे संसाधित करता है। उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया जो पहले एक ट्रैफिक कंट्रोलर की तरह कार्य करता है, जो तुरंत निर्णय लेता है कि सेंसर को वर्तमान में छुआ जा रहा है, मोड़ा जा रहा है, या कुछ नहीं हो रहा है। यदि सिस्टम पता लगाता है कि सेंसर मुड़ रहा है, तो यह तुरंत अपने आंतरिक "मानचित्र" को अपडेट करता है कि वह नए आकार में कैसा दिखता है। यह गतिशील समायोजन सिस्टम को मोड़ के कारण होने वाले संकेत को स्पर्श के कारण होने वाले संकेत से अलग करने की अनुमति देता है। इस चरण के बिना, हाथ के मुड़ने से स्पर्श की छवि विकृत हो जाती, जिससे यह जानना असंभव हो जाता कि संपर्क कहाँ हुआ था।
शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली का कड़ाई से परीक्षण किया, और इसे एक साथ दो कार्य करने के लिए कहा: मोड़ के कोण को ट्रैक करना और यह पता लगाना कि उंगलियां सतह को कहाँ छू रही हैं। उन्होंने पाया कि सिस्टम उल्लेखनीय सटीकता के साथ मुड़ने के कोण की भविष्यवाणी कर सकता है, जो एक डिग्री से भी कम की त्रुटि के साथ वास्तविक समय में रोबोटिक हाथ की गति को ट्रैक करता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि जब उन्होंने विभिन्न कोणों पर सेंसर को दबाया, तो सिस्टम ने मुड़ी हुई सतह पर भी स्पर्श बिंदुओं का सफलतापूर्वक पता लगाया। उन परीक्षणों में जहाँ उन्होंने एक साथ कई स्थानों पर दबाव डाला, सिस्टम दो, तीन या यहाँ तक कि चार अलग-अलग स्पर्शों के बीच अंतर कर सका। जब उन्होंने अपनी नई विधि की तुलना पुरानी तकनीकों से की जो एक निश्चित, अपरिवर्तनीय संदर्भ बिंदु का उपयोग करती थीं, तो अंतर स्पष्ट था। पुरानी विधि स्पर्श की धुंधली, विकृत छवियां उत्पन्न करती थी जो रोबोट के मुड़ने पर बेकार हो जाती थीं, जबकि नई विधि स्पर्श के स्थान को सटीक और स्पष्ट रखती है।
परिणाम दर्शाते हैं कि यह दृष्टिकोण जटिल, वास्तविक दुनिया की अंतःक्रियाओं को संभाल सकता है। एक लाइव प्रदर्शन में, सिस्टम ने एक रोबोटिक हाथ को ट्रैक किया जब वह मुड़ रहा था और साथ ही एक मानव हाथ द्वारा छुआ जा रहा था, जिसने मुड़ने के कोण और कई उंगलियों की स्थिति की सही पहचान की। पूरी प्रक्रिया, विद्युत परिवर्तनों को महसूस करने से लेकर परिणाम प्रदर्शित करने तक, इतनी तेजी से हुई कि इसे वास्तविक समय (रियल-टाइम) माना जा सके, हालांकि शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि तेज़ हार्डवेयर के साथ गति में सुधार किया जा सकता है। अध्ययन इस बात की पुष्टि करता है कि एक स्मार्ट सॉफ्टवेयर रणनीति के साथ एक सरल, लचीली सामग्री को जोड़कर, एक ऐसा रोबोटिक स्किन बनाना संभव है जिसे स्पर्श को महसूस करने और अपने आकार को जानने के बीच किसी एक को चुनने की आवश्यकता नहीं है। यह कार्य उन रोबोटों की ओर एक मार्ग सुझाता है जो अपने पूरे शरीर को संवेदीकरण की एक एकल, निरंतर परत में लपेट सकते हैं, जिससे वे दुनिया और लोगों के साथ अधिक स्वाभाविक और उत्तरदायी तरीके से बातचीत कर सकते हैं।
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