A Shank Angle-Based Control System Enables Soft Exoskeleton to Assist Human Non-Steady Locomotion

कल्पना कीजिए कि आप एक ऐसे साथी के साथ नृत्य करने की कोशिश कर रहे हैं जो एक सख्त मेट्रोनोम (metronome) का पालन करने पर अड़ा हुआ है, जो आपकी दौड़ने, लड़खड़ाने या अचानक जूते के फीते बांधने के लिए रुकने की परवाह किए बिना सेकंड गिनता रहता है। यदि आप तेज हो जाते हैं, तो वह वैसा ही रहता है; यदि आप धीमे हो जाते हैं, तो वह मार्च करता रहता है। यह एक आपदा होगी। यह कई रोबोटिक "एक्सोस्केलेटन" (exoskeletons) के साथ मौलिक समस्या है—पहनने योग्य मशीनें जिन्हें लोगों को चलने, दौड़ने या सीढ़ियां चढ़ने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वर्षों से, ये उपकरण लोगों को एक आदर्श, स्थिर लय में चलने में मदद करने में बेहतरीन रहे हैं, जैसे कि एक स्थिर गति पर सपाट ट्रैक पर चलना। लेकिन वास्तविक जीवन अव्यवस्थित है। हम गति बढ़ाते हैं, धीमे होते हैं, लड़खड़ाते हैं, और ढलानों पर चलते हैं। जब एक रोबबोट एक साधारण टाइमर का उपयोग करके इन "गैर-स्थिर" (non-steady) क्षणों के दौरान मदद करने की कोशिश करता है, तो वह ताल से बाहर हो जाता है, जिससे वह अक्सर गलत समय पर धक्का देता या खींचता है, जो अजीब या खतरनाक भी महसूस हो सकता है।

इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिक यह बताने का एक नया तरीका खोज रहे हैं कि रोबोट को कब मदद करनी चाहिए। सेकंड गिनने के बजाय, वे शरीर की अपनी गतिविधियों को सुनने की कोशिश कर रहे हैं। इसे एक ऐसे नृत्य साथी के रूप में सोचें जो घड़ी नहीं देखता बल्कि आपके कंधों या आपके कदमों को देखता है, और आपकी ऊर्जा के साथ तालमेल बिठाने के लिए अपनी चालों को तुरंत समायोजित करता है। यह शोध पत्र रोबोटिक्स के एक विशिष्ट क्षेत्र में गहराई से उतरता है जहाँ इंजीनियर लोगों को चलने में मदद करने के लिए नरम, लचीले सूट (कठोर, भारी धातु के फ्रेम के बजाय) बना रहे हैं। बड़ा सवाल जो वे हल कर रहे हैं वह यह है: हम एक ऐसा रोबबोट कैसे बना सकते हैं जो मानव के साथ पूर्ण सामंजस्य में चले, भले ही इंसान कुछ अप्रत्याशित कर रहा हो, जैसे कि पहाड़ी पर दौड़ना या लड़खड़ाने से खुद को संभालना?

द डांस ऑफ द शैंक: एक रोबोट जो आपके पैरों को देखता है

इस अध्ययन में, चीन के शेनयांग इंस्टीट्यूट ऑफ ऑटोमेशन के शोधकर्ताओं ने एक सॉफ्ट एंकल एक्सोस्केलेटन के लिए एक चतुर नई नियंत्रण प्रणाली बनाई है। वे इसे "शैंक एंगल-बेस्ड" (shank angle-based) सिस्टम कहते हैं। यह समझने के लिए कि इसका क्या अर्थ है, अपने पैर के निचले हिस्से को, घुटने से लेकर टखने तक, एक झूलते हुए पेंडुलम के रूप में कल्पना करें। यह "शैंक" (shank) है। जैसे ही आप चलते हैं, यह पेंडुलम आगे-पीछे झूलता है। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि रोबोट से यह पूछने के बजाय कि "कितने सेकंड बीत गए हैं?", उन्हें यह पूछना चाहिए कि "अभी तुम्हारा शैंक कहाँ है?"

आपके निचले पैर के कोण को ऑर्केस्ट्रा के "कंडक्टर" के रूप में उपयोग करके, रोबोट तुरंत जान सकता है कि आप कदम के किस चरण में हैं, चाहे आप धीरे चल रहे हों, तेज़ दौड़ रहे हों, या अचानक अपनी गति बदल रहे हों। यह एक ऐसे नृत्य साथी की तरह है जो बीट्स नहीं गिनता बल्कि आपकी हर हरकत को दर्शाता है, यह सुनिश्चित करता है कि वह कभी आपके पैरों पर न पड़े या आपको संतुलन से न हटा दे।

"डबल-हम्प" (Double-Hump) रणनीति

टीम ने एक विशेष "असिस्टेंस प्रोफाइल" (assistance profile) तैयार की है—एक ब्लूप्रिंट कि रोबोट को कितनी शक्ति से धक्का देना चाहिए। उन्होंने इस बल को एक डुअल-गौसियन कर्व (dual-Gaussian curve) का उपयोग करके मॉडल किया है। यदि आप एक बेल कर्व (एक चिकनी पहाड़ी) की कल्पना करें, तो यह प्रोफाइल दो पहाड़ियों की तरह दिखती है जो सबसे ऊपर एक साथ जुड़ी होती हैं। एक पहाड़ी उस बल का प्रतिनिधित्व करती है जो आपके पैर के जमीन से टकराने पर बनता है, और दूसरी उस बल का प्रतिनिधित्व करती है जो आपके पैर के उठने (push off) के दौरान कम होता है।

यहाँ जादू का नुस्खा है: रोबोट केवल इन पहाड़ियों के आकार का अनुमान नहीं लगाता है। यह IMUs (इनर्शियल मेजरमेंट यूनिट्स) नामक छोटे सेंसरों का उपयोग करके आपके पैर की गति को मापता है और हर एक कदम के साथ पहाड़ियों के आकार को अपडेट करता है। यदि आप एक लंबा कदम लेते हैं, तो पहाड़ियाँ खिंच जाती हैं। यदि आप छोटा कदम लेते हैं, तो वे सिकुड़ जाती हैं। यह वास्तविक समय में होता है, बिना रोबोट को यह जानने की आवश्यकता के कि आप चल रहे हैं, दौड़ रहे हैं या सीढ़ियां चढ़ रहे हैं। यह बस आपके पैर की गति के आकार के अनुकूल हो जाता है।

"नॉन-स्टेडी" टेस्ट: ट्रेडमिल पर अराजकता

यह साबित करने के लिए कि यह प्रणाली काम करती है, शोधकर्ताओं ने केवल लोगों को सीधी रेखा में नहीं चलाया। उन्होंने उन्हें ट्रेडमिल पर रखा और उनमें कुछ अराजकता पैदा की। उन्होंने केवल एक दसवें हिस्से के सेकंड में ट्रेडमिल की गति को 80% तक अचानक बढ़ा दिया या कम कर दिया। यह वह स्थिति है जिसे वे "नॉन-स्टेडी" (non-steady) स्थिति कहते हैं—एक अचानक झटका जो अधिकांश रोबोटों को भ्रमित कर देता है।

परिणाम प्रभावशाली थे। जब ट्रेडमिल ने झटका दिया, तो पुराने ज़माने के रोबोट (वे जो टाइमर का उपयोग करते थे) भ्रमित हो गए। उनकी मदद बहुत जल्दी या बहुत देर से आई, जिसके परिणामस्वरूप मानव की प्राकृतिक मांसपेशियों की शक्ति के साथ खराब तालमेल बैठा। लेकिन नया "शैंक एंगल" रोबोट पूरी तरह से तालमेल में रहा। शोधकर्ताओं ने पाया कि रोबोट का बल मानव के प्राकृतिक एंकल टॉर्क (ankle torque) के साथ 0.92 के सहसंबंध स्कोर (correlation score) के साथ मेल खाता था (जहाँ 1.0 एक पूर्ण मिलान है), यहाँ तक कि इन अचानक गति परिवर्तनों के दौरान भी। इसके विपरीत, टाइमर-आधारित रोबोटों का स्कोर गिरकर 0.57 हो गया जब गति पीछे की ओर बदली, जिसका अर्थ है कि वे सही समय पर मदद करने में विफल रहे।

क्या यह वास्तव में लोगों की मदद करता है?

टीम ने फिर चार गतिविधियों में आठ अलग-अलग लोगों पर इस प्रणाली का परीक्षण किया: समतल जमीन पर चलना, दौड़ना, ढलान पर ऊपर चढ़ना और ढलान पर नीचे उतरना। उन्होंने तीन परिदृश्यों की तुलना की:

1. नो एक्सोस्केलेटन (NOE): केवल व्यक्ति का चलना।
2. पैसिव एक्सोस्केलेटन (PAS): सूट पहनना, लेकिन यह मदद नहीं कर रहा है (यह केवल मृत भार है)।
3. एक्टिव एक्सोस्केलेटन (ACT): सूट पहनना, और यह नए नियंत्रण प्रणाली के साथ मदद कर रहा है।

निष्कर्ष बताते हैं कि सक्रिय सूट वास्तव में अंतर पैदा करता है। जब सक्रिय सूट पहना गया:

• मांसपेशियों ने कम काम किया: पिंडली की मांसपेशियों (विशेष रूप से लेटरल गैस्ट्रोकनेमियस) की गतिविधि औसत 7.50% कम हो गई और ढलान पर नीचे उतरते समय 13.64% तक कम हो गई।
• ऊर्जा का उपयोग कम हुआ: सबसे रोमांचक परिणाम मेटाबॉलिक रेट (शरीर कितनी ऊर्जा खर्च करता है) में था। समतल जमीन पर चलते समय, सक्रिय सूट ने ऊर्जा लागत को 11.86% कम कर दिया। ढलान पर नीचे उतरने पर 8.11% की कमी देखी गई। यहाँ तक कि दौड़ने और ढलान पर ऊपर चढ़ने में भी क्रमशः 6.26% और 6.55% की कमी देखी गई।
• पैसिव समस्या: दिलचस्प बात यह है कि जब लोगों ने सूट को बिना मदद के पहना (पैसिव स्थिति), तो उनकी ऊर्जा का उपयोग लगभग 3% से 5% बढ़ गया। यह सुझाव देता है कि स्मार्ट नियंत्रण के बिना केवल भारी, सख्त सूट पहनना एक बोझ है। रोबोट को मददगार होने के लिए "स्मार्ट" होना चाहिए; अन्यथा, यह आपके पैरों पर एक भारी बैकपैक की तरह है।

इसका क्या अर्थ है (और क्या नहीं है)

शोध पत्र सुझाव देता है कि आपके निचले पैर के कोण का उपयोग एक मार्गदर्शक के रूप में करना मनुष्यों के साथ नृत्य करने के लिए एक शक्तिशाली तरीका है, भले ही संगीत की लय बदल जाए। यह सिद्ध करता है कि यह जानने के लिए कि कोई व्यक्ति क्या कर रहा है, आपको जटिल कैमरों या मस्तिष्क-स्कैनिंग सेंसरों की आवश्यकता नहीं है; आपको बस उनके पैरों को देखने की आवश्यकता है।

हालाँकि, लेखक इस बात पर जोर देने में सावधानी बरतते हैं कि यह कोई "हल" हुई समस्या नहीं है। वे नोट करते हैं कि रोबोट द्वारा लगाया जाने वाला बल वर्तमान में उपयोगकर्ता के शरीर के वजन के एक प्रतिशत (विशेष रूप से 15% या 20%) पर स्थिर है। उन्होंने वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों जैसे कि पहाड़ पर चढ़ना या भीड़भाड़ वाली सड़क पर घूमना जैसे स्थितियों में परीक्षण नहीं किया क्योंकि उनका रोबोट अभी भी एक बड़े नियंत्रण बॉक्स और बैटरी पैक से जुड़ा हुआ है जो ट्रेडमिल से दूर है। वे यह भी स्वीकार करते हैं कि हालांकि सूट ने मदद की, लेकिन सूट का "पैसिव" वजन स्वयं एक बाधा थी, और भविष्य के डिजाइनों को हल्का और अधिक आरामदायक होने की आवश्यकता है।

संक्षेप में, यह शोध बताता है कि रोबोट को घड़ी की टिक-टिक के बजाय आपके पैर के झूलने को "सुनने" देने से, हम ऐसे सहायक बना सकते हैं जो मानव गति की अव्यवस्थित और अप्रत्याशित वास्तविकता के लिए तैयार हैं। यह उन रोबोटों की दिशा में एक कदम है जो केवल आदेशों का पालन नहीं करते, बल्कि वास्तव में उन लोगों की लय को समझते हैं जिनकी वे मदद कर रहे हैं।