एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ रोबोटों की एक टीम को एक जटिल कार्य पूरा करने के लिए मिलकर काम करना पड़ता है, जैसे कि एक व्यस्त गोदाम में पैकेज डिलीवर करना या किसी खतरनाक गुफा की खोज करना। वास्तविक दुनिया में, यह परीक्षण करना कि ये मशीनें कैसे समन्वय करती हैं, महंगा, जोखिम भरा और अक्सर कुछ गलत होने पर दोहराना असंभव होता है। इस समस्या को हल करने के लिए, वैज्ञानिक लंबे समय से कंप्यूटर सिमुलेशन का सहारा लेते रहे हैं, जिसमें वे रोबोट और उनके परिवेश के डिजिटल ट्विन (digital twins) बनाते हैं ताकि विचारों का सुरक्षित रूप से परीक्षण किया जा सके। हालाँकि, इंजीनियरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले सरल, ब्लॉक जैसे सिमुलेशन और उस समृद्ध, यथार्थवादी वातावरण के बीच एक अंतर बना हुआ था जिसकी आवश्यकता वास्तव में यह समझने के लिए होती है कि रोबोट वास्तविक दुनिया की जटिलताओं से मिलने पर कैसा व्यवहार करेंगे। शोधकर्ताओं को एक ऐसा तरीका खोजने की आवश्यकता थी जो इन दोनों को मिला सके, जिससे एक वास्तविक रोबोट एक कमरे में चल सके और एक ऐसी डिजिटल दुनिया को देख और उस पर प्रतिक्रिया दे सके जो भौतिक रूप से मौजूद नहीं है, और साथ ही आभासी साथियों के साथ मिलकर काम कर सके।

यह एक चुनौती है जिसे VIRTOOS नामक एक नए टूलकिट द्वारा संबोधित किया गया है, जिसे बोलोग्ना विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा विकसित किया गया है। यह प्रणाली एक सेतु के रूप में कार्य करती है, जो दो शक्तिशाली सॉफ्टवेयरों को जोड़ती है: ROS 2, जो एक मानक ढांचा है जो रोबोटों को सोचने और चलने में मदद करता है, और Unity, जो शानदार रूप से यथार्थवादी 3D दुनिया बनाने के लिए प्रसिद्ध एक गेम इंजन है। इन दोनों को जोड़कर, शोधकर्ताओं ने एक मिश्रित-वास्तविकता (mixed-reality) वातावरण बनाया है जहाँ भौतिक रोबोट और डिजिटल रोबोट एक ही स्थान साझा कर सकते हैं, एक ही बाधाओं को देख सकते हैं, और कार्यों पर सहयोग कर सकते हैं जैसे कि वे सभी वास्तविक हों। लक्ष्य केवल एक सिमुलेशन देखना नहीं था, बल्कि एक लचीली प्रणाली बनाना था जहाँ इंजीनियर जटिल परिदृश्य डिजाइन कर सकें, यह परीक्षण कर सकें कि रोबनों के समूह निर्णय कैसे लेते हैं, और वास्तविक दुनिया में तैनात करने से पहले उनकी रणनीतियों को सत्यापित कर सकें।

VIRTOOS का मूल एक मॉड्यूलर डिज़ाइन है जो समस्या को तीन अलग-अलग परतों में विभाजित करता है, जिनमें से प्रत्येक रोबोट के जीवन के एक विशिष्ट हिस्से को संभालता है। पहली परत बेड़े (fleet) का "मस्तिष्क" है, एक प्रबंधन प्रणाली जो यह निर्णय लेती है कि कौन क्या करेगा। एक एकल कंप्यूटर द्वारा हर रोबोट को यह बताने के बजाय कि उसे क्या करना है, यह प्रणाली 'डिस्ट्रीब्यूटेड ऑप्टिमाइजेशन' (distributed optimization) का उपयोग करती है, जो एक ऐसी विधि है जहाँ प्रत्येक रोबोट अपने पड़ोसियों से बात करते हुए अपना सबसे अच्छा कदम खुद तय करता है। यह समूह को तेजी से अनुकूलित होने की अनुमति देता है यदि कोई नया कार्य सामने आता है या यदि कोई रोबोट खराब हो जाता है। दूसरी परत वास्तविक गति को संभालती है। यह पहली परत से उच्च-स्तरीय निर्णयों को लेती है और उन्हें पहियों और सेंसरों के लिए विशिष्ट कमांड में अनुवादित करती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि रोबोट बाधाओं के चारों ओर नेविगेट कर सके और अपने साथियों से टकराने से बच सके। अंतिम परत विजुअल इंटरफेस है, जिसे Unity गेम इंजन के भीतर बनाया गया है। यहीं पर मिश्रित वास्तविकता का जादू होता है। शोधकर्ताओं ने आभासी इनडोर वातावरण उत्पन्न करने के लिए उपकरण बनाए हैं, जो दीवारों, अलमारियों और प्रकाश व्यवस्था से युक्त होते हैं, जिन्हें तुरंत कस्टमाइज़ किया जा सकता है। उन्होंने वास्तविक दुनिया के रोबोट मॉडल को भी इस डिजिटल स्थान में एकीकृत किया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आभासी रोबोट बिल्कुल अपने भौतिक समकक्ष की तरह दिखे और चले।

इसे काम करने के लिए, टीम को परिप्रेक्ष्य (perspective) की एक पेचीदा समस्या को हल करना पड़ा। रोबोटों को चलाने वाला सॉफ्टवेयर और 3D दुनिया को चित्रित करने वाला सॉफ्टवेयर अंतरिक्ष (space) को परिभाषित करने के संबंध में अलग-अलग भाषाएं बोलते हैं। एक सिस्टम कह सकता है कि "ऊपर" छत है, जबकि दूसरा कह सकता है कि "ऊपर" एक दीवार का हिस्सा है। शोधकर्ताओं ने इन दिशाओं को तुरंत अनुवादित करने के लिए कस्टम स्क्रिप्ट लिखीं, ताकि जब एक वास्तविक रोबोट आगे बढ़े, तो उसका डिजिटल जुड़वां सिमुलेशन में आगे बढ़े, और जब आभासी रोबोट एक दीवार देखता है, तो वास्तविक रोबोट को रुकने का संकेत मिले। यह कनेक्शन एक हाई-स्पीड नेटवर्क के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो वास्तविक समय में डेटा के आदान-प्रदान की अनुमति देता है। यह प्रणाली पोर्टेबल भी है; संपूर्ण सॉफ्टवेयर सूट को एक कंटेनर में पैक किया गया है, जो एक स्व-निहित इकाई है जिसे लगभग किसी भी कंप्यूटर पर चलाया जा सकता है, जिससे अन्य शोधकर्ताओं के लिए अपने स्वयं के विचारों को परीक्षण करने के लिए सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता के बिना इसे अपनाना आसान हो जाता है।

शोधकर्ताओं ने अपने टूलकिट का परीक्षण तीन अलग-अलग परिदृश्यों के साथ किया ताकि यह सिद्ध किया जा सके कि यह काम करता है। पहले में, उन्होंने अलमारियों और बाधाओं से भरा एक पूरी तरह से आभासी गोदाम बनाया। उन्होंने चार डिजिटल रोबोटों के एक बेड़े को इस स्थान में एक डायनेमिक टास्क असाइनमेंट समस्या को हल करने के लिए भेजा। इसका अर्थ यह है कि रोबोटों को आपस में यह तय करना था कि कौन सा आइटम उठाने के लिए किस स्थान पर जाएगा, और जैसे-जैसे नए कार्य आते जाते थे, वे लगातार अपनी योजना का पुनर्मूल्यांकन करते थे। सिमुलेशन ने दिखाया कि रोबोट सफलतापूर्वक वातावरण का मानचित्रण कर सकते थे, आपस में और अलमारियों से टकराने से बच सकते थे, और अपने मिशन पूरे कर सकते थे। दूसरे परिदृश्य में, उन्होंने एक वास्तविक रोबोट, एक Clearpath Jackal, को अपने प्रयोगशाला में रखा। जबकि रोबोट वास्तविक फर्श पर चल रहा था, उसके सेंसरों को Unity में निर्मित एक आभासी वातावरण से डेटा दिया जा रहा था। रोबोट उन आभासी दीवारों और बाधाओं को "देख" सकता था जो कमरे में मौजूद नहीं थे, और उसने उनके चारों ओर सफलतापूर्वक नेविगेट किया जैसे कि वे वास्तविक हों। इसने प्रदर्शित किया कि एक भौतिक मशीन सुरक्षित रूप से डिजिटल दुनिया के साथ बातचीत कर सकती है।

सबसे महत्वाकांक्षी परीक्षण ने इन दोनों विचारों को मिला दिया। शोधकर्ताओं ने एक मिश्रित-वास्तविकता प्रयोग स्थापित किया जहाँ एक वास्तविक रोबोट और तीन आभासी रोबोटों को एक ही स्थान में मिलकर काम करना था। वास्तविक रोबोट लैब में एक छोटे से कमरे में घूम रहा था, जबकि अन्य तीन केवल कंप्यूटर स्क्रीन पर मौजूद थे। उन सभी को एक साझा लक्ष्य दिया गया था: एक समन्वित तरीके से विभिन्न स्थानों पर जाना। वास्तविक रोबोट को आभासी रोबोटों से बचना था, जो सिमुलेशन में उसके चारों ओर घूम रहे थे, ठीक वैसे ही जैसे वे भौतिक मशीनें हों। सिस्टम निर्बाध रूप से काम कर रहा था। वास्तविक रोबोट को आभासी बाधाओं के बारे में डेटा प्राप्त हुआ और उसने उनसे बचने के लिए अपना रास्ता बदल लिया, जबकि आभासी रोबोटों ने वास्तविक रोबोट की उपस्थिति पर प्रतिक्रिया दी। एक मोड़ पर, रोबोटों को अपनी गति रोकने के लिए रुकना पड़ा क्योंकि सुरक्षित रूप से गुजरने के लिए जगह बहुत कम थी, एक ऐसा व्यवहार जो उनके साझा वातावरण की समझ से स्वाभाविक रूप से उभरा। एक बार जब समूह ने अपनी योजना की पुनर्गणना की, तो उन्होंने अपनी यात्रा फिर से शुरू कर दी।

परिणाम दर्शाते हैं कि VIRTOOS एल्गोरिदम अनुसंधान और वास्तविक दुनिया में तैनाती के बीच के अंतर को पाटने के लिए एक व्यवहार्य उपकरण है। यह वैज्ञानिकों को एक सुरक्षित, नियंत्रित सेटिंग में जटिल समन्वय रणनीतियों का परीक्षण करने की अनुमति देता है जो वास्तविक महसूस होती है। यह प्रणाली केवल नेविगेशन तक सीमित नहीं है; इसका उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है कि रोबोट अज्ञात क्षेत्रों का मानचित्रण कैसे करते हैं, वे पैकेज कैसे वितरित करते हैं, या वे भीड़भाड़ वाले स्थानों में मनुष्यों के साथ कैसे काम कर सकते हैं। चूंकि यह टूलकिट ओपन-सोर्स है और इसे आसानी से संशोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह रोबोटिक्स समुदाय को अपने विचारों को मान्य करने का एक नया तरीका प्रदान करता है। वास्तविक और आभासी रोबोटों को एक ही दुनिया साझा करने की अनुमति देकर, शोधकर्ता अब उस स्तर के विश्वास और यथार्थवाद के साथ मल्टी-रोबोट टीमों के भविष्य का पता लगा सकते हैं जो पहले पहुंच से बाहर था।