Modeling and Control of an Eel-Inspired Soft Robot for Design Optimization
यह शोध पत्र एक ईल (eel) से प्रेरित सॉफ्ट रोबोट के डिज़ाइन और नियंत्रण को अनुकूलित करने के लिए हाइड्रोडायनामिक बलों के साथ युग्मित एक परिमित तत्व विधि (Finite Element Method) आधारित सिमुलेशन मॉडल प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि तैराकी की गति को बनाए रखते हुए थोड़े विषम विन्यास (asymmetric configurations) संचालन क्षमता को बढ़ाते हैं।
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महासागर की गहराइयों में, जहाँ प्रकाश मंद होता जाता है और दबाव बढ़ता जाता है, प्रकृति ने गति करने का एक ऐसा तरीका विकसित किया है जिसे मशीनों के लिए कॉपी करना कठिन है। सदियों से, इंजीनियर ईल (eel) मछली की ओर देखते आए हैं, जो एक लंबी मछली है जो अपने पूरे शरीर को लहर जैसी गति में लहराकर तैरती है। गति करने की यह शैली, जिसे 'अनड्यूलेटरी स्विमिंग' (undulatory swimming) कहा जाता है, उल्लेखनीय रूप से कुशल है। जबकि एक ट्राउट (trout) एक स्थिर गति बनाए रखने के लिए ऊर्जा को तेजी से खर्च कर सकती है, एक ईल उसी दूरी को ईंधन के एक छोटे से अंश का उपयोग करके तय कर सकती है। यह दक्षता ईल को गहरे समुद्र की खोज करने, पानी के नीचे के बुनियादी ढांचे का निरीक्षण करने या बर्फ के नीचे से डेटा एकत्र करने के लिए डिज़ाइन किए गए स्वायत्त अंडरवाटर वाहनों (autonomous underwater vehicles) के निर्माण के लिए एक आदर्श ब्लूप्रिंट बनाती है। हालाँकि, इस तरह की कोमल, लचीली गति की नकल करने वाला रोबोट बनाना कठिन है। असली ईल मांसपेशियों और हड्डियों से बनी होती है जो जटिल तरीकों से मुड़ती और घूमती हैं, जबकि पारंपरिक रोबोट अक्सर कठोर धातु और प्लास्टिक से बने होते हैं। एक ऐसी मशीन बनाने के लिए जो वास्तव में एक जीवित प्राणी की तरह व्यवहार करे, शोधकर्ताओं को पहले यह समझना होगा कि कोमल सामग्रियां पानी के साथ कैसे परस्पर क्रिया करती हैं, उन्हें उलझने से बचाने के लिए उन्हें कैसे नियंत्रित किया जाए, और यह कैसे सुनिश्चित किया जाए कि यदि उनके कुछ हिस्से टूट जाएं या घिस जाएं तो भी वे काम करते रहें।
कॉर्नेल यूनिवर्सिटी के मैकेनिकल एंड एयरोस्पेस इंजीनियरिंग विभाग में, शोधकर्ता झांगजिंगयी जियांग और मार्क कैंपबेल ने इन समस्याओं को हल करने के लिए एक शक्तिशाली नया उपकरण विकसित किया है। भौतिक रोबोट बनाने के बजाय, उन्होंने एक ईल-प्रेरित सॉफ्ट रोबोट का एक विस्तृत कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया। यह डिजिटल मॉडल एक वर्चुअल टेस्टिंग ग्राउंड के रूप में कार्य करता है जहाँ वे हार्डवेयर का एक भी टुकड़ा बनाने से पहले एक रोबोट मछली के आकार, सामग्री और नियंत्रण प्रणालियों में बदलाव कर सकते हैं। सिमुलेशन रोबोट के शरीर को कई छोटे खंडों से बनी एक लंबी, लचीली छड़ के रूप में मानता है, ठीक वैसे ही जैसे एक चेन कड़ियों से बनी होती है। दबाव के तहत ये खंड कैसे मुड़ते और खिंचते हैं, इसकी गणना करने वाली एक विधि का उपयोग करके, यह मॉडल उन कोमल सामग्रियों के व्यवहार को पकड़ता है जो समय के साथ बदलती रहती हैं। यह दृष्टिकोण टीम को यह देखने की अनुमति देता है कि रोबोट पानी में कैसे चलेगा, धाराओं के प्रति उसकी क्या प्रतिक्रिया होगी, और यदि कोई मोटर विफल हो जाए या सामग्री खराब होने लगे तो उसका प्रदर्शन कैसा होगा।
शोधकर्ताओं ने इस सिमुलेशन का उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया कि रोबोट को सीधा कैसे तैरा जाए, कैसे मोड़ा जाए और कैसे रोका जाए। उन्होंने पाया कि रोबोट को नियंत्रित करने का सबसे प्रभावी तरीका उसके शरीर में घुमावदार बल की एक चलती हुई लहर (traveling wave) भेजना था, बिल्कुल उस लहर की तरह जो एक सांप के शरीर में चलती है। इन घुमावों की शक्ति और समय को समायोजित करके, वे रोबोट को स्थिर अवस्था से गति देने, एक स्थिर गति से चलने या ब्रेक लगाकर रोकने में सक्षम थे। सिमुलेशन ने यह भी दिखाया कि रोबोट इन घुमावदार बलों में थोड़ा अंतर (offset) जोड़कर मुड़ सकता है, जिससे वह चौड़े, कोमल मोड़ या तीखे, छोटे मोड़ ले सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, मॉडल ने टीम को यह परीक्षण करने की अनुमति दी कि यदि रोबोट क्षतिग्रस्त हो जाए तो वह कैसा व्यवहार करेगा। वास्तविक दुनिया में, एक अंडरवाटर रोबोट किसी चट्टान में फंस सकता है, किसी मोटर में खराबी आ सकती है, या सामग्री के घिसने से जूझ सकता है। सिमुलेशन ने खुलासा किया कि यदि रोबोट के अगले हिस्से के पास के मोटर्स बिजली खो देते हैं, तो रोबोट की आगे बढ़ने की क्षमता काफी प्रभावित होती है। हालाँकि, यदि पूंछ के पास के मोटर्स विफल हो जाते हैं, तो उसे मुड़ने में अधिक संघर्ष करना पड़ता है। यह अंतर्दृष्टि इंजीनियरों को ऐसे सिस्टम डिजाइन करने में मदद करती है जो अंगों के क्षतिग्रस्त होने पर भी काम करते रह सकें, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि रोबोट मरम्मत के लिए वापस बेस तक पहुँच सके।
इस अध्ययन से एक आश्चर्यजनक खोज सामने आई जो रोबोट के आकार से संबंधित थी। लंबे समय तक, इंजीनियरों ने मान लिया होगा कि एक पूरी तरह से सममित (symmetrical) रोबोट, जिसमें सिर और पूंछ का आकार समान हो, सबसे संतुलित और कुशल होगा। हालाँकि, सिमुलेशन ने एक अलग कहानी बताई। शोधकर्ताओं ने ऐसे डिजाइनों का परीक्षण किया जहाँ सिर पूंछ की तुलना में थोड़ा बड़ा था और उन्होंने पाया कि ये थोड़े असममित (asymmetrical) आकार आगे तैरते समय सममित डिजाइनों के समान ही अच्छा प्रदर्शन करते थे। वास्तव में, असममित डिजाइन मुड़ने में बहुत बेहतर थे। वे जटिल वातावरण में बाधाओं के चारों ओर घूमने के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल के साथ, अधिक आसानी से तीखे मोड़ ले सकते थे। अध्ययन बताता है कि समुद्र की खोज के लिए डिज़ाइन किए गए रोबोट के लिए, एक थोड़ा असमान आकार कोई दोष नहीं बल्कि एक विशेषता है, जो गति और संचालन क्षमता (maneuverability) के बीच बेहतर संतुलन प्रदान करता है।
इस कार्य का मूल्य भविष्य के रोबोटिक डिजाइन को निर्देशित करने की इसकी क्षमता में निहित है। भौतिक प्रोटोटाइप बनाने और परीक्षण करने में लगने वाले समय के एक अंश में हजारों सिमुलेशन चलाकर, शोधकर्ता रोबोट के डिजाइन के हर पहलू को अनुकूलित (optimize) कर सकते हैं। वे सर्वोत्तम सामग्री, इष्टतम संख्या में मोटर्स और विशिष्ट कार्यों के लिए सबसे मजबूत आकार निर्धारित कर सकते हैं। यह डिजिटल ढांचा केवल यह अनुमान लगाने के अलावा कि एक रोबोट कैसे चलेगा, यह भी प्रदान करता है कि विफलता का पूर्वानुमान कैसे लगाया जाए और लचीलेपन (resilience) के लिए डिजाइन कैसे किया जाए। जैसे-जैसे यह तकनीक कंप्यूटर स्क्रीन से समुद्र तल की ओर बढ़ती है, ये अंतर्दृष्टि उन मशीनों को बनाने के लिए आवश्यक होगी जो गहरे समुद्र की कठोर परिस्थितियों में जीवित रह सकें, और क्षति या समय के धीमे घिसाव का सामना करने के बावजूद अपने मिशन जारी रख सकें। इसका परिणाम कुशल और कठिन स्वायत्त खोजकर्ताओं के निर्माण की दिशा में एक स्पष्ट मार्ग है जो न केवल दक्ष हैं बल्कि पानी के नीचे की अज्ञात चुनौतियों का सामना करने के लिए पर्याप्त मजबूत भी हैं।
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