Multi-Modal Lower-Limb MoCap System for Teleoperation-Oriented Data Acquisition and Browser-based Visualization

मानव beings लंबे समय से अपनी गतिविधियों को डिजिटल कमांड में बदलने की कोशिश कर रहे हैं, एक ऐसी खोज जो आधुनिक रोबोटिक्स और वर्चुअल रियलिटी के केंद्र में है। किसी रोबोट को चलने या किसी वर्चुअल अवतार को मानवीय गरिमा के साथ चलाने के लिए, इंजीनियरों को वास्तविक समय में एक व्यक्ति के पैरों की जटिल ज्यामिति को कैप्चर करने के तरीके की आवश्यकता होती है। मोशन कैप्चर के रूप में जानी जाने वाली यह प्रक्रिया, पारंपरिक रूप से महंगे, कमरे के आकार के कैमरा सिस्टम या हजारों डॉलर की भारी, फुल-बॉडी सूट्स पर निर्भर करती है। उन शोधकर्ताओं और छात्रों के लिए जो रोबोट को नियंत्रित करने या गति को विज़ुअलाइज़ करने के प्रयोग करना चाहते हैं, ये उच्च-स्तरीय उपकरण प्रवेश में एक बाधा उत्पन्न करते हैं। इसलिए, चुनौती केवल मोशन को कैप्चर करने की नहीं है, बल्कि एक ऐसे सिस्टम के माध्यम से ऐसा करने की है जो किफायती, पुनरुत्पादनीय (reproducible) हो और बिना किसी जटिल सेटअप के सीधे कंप्यूटर स्क्रीन पर डेटा स्ट्रीम करने में सक्षम हो।

नानजिंग यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक कम लागत वाले, पहनने योग्य सिस्टम को बनाकर इस चुनौती का समाधान किया है, जिसे विशेष रूप से निचले शरीर की गति को ट्रैक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उनका कार्य, जो हाल ही में एक विकास रिपोर्ट में विस्तृत किया गया है, एक ऐसे पाइपलाइन बनाने पर केंद्रित है जो एक व्यक्ति के पैरों से कच्चे भौतिक डेटा को लेता है और उसे वेब ब्राउज़र में एक सुचारू, दृश्य प्रतिनिधित्व में बदल देता है। यह सिस्टम औद्योगिक उपयोग के लिए कोई अंतिम, पूर्ण उत्पाद नहीं है, बल्कि एक प्रूफ-ऑफ-कांसेप्ट है जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे एक छोटा प्रयोगशाला लगभग तीन सौ पचास से तीन सौ साठ चीनी युआन में एक कार्यात्मक मोशन कैप्चर टूल बना सकता है। लक्ष्य एक ऐसा उपकरण बनाना था जो जोड़ों के कोण (joint angles), पेल्विस के झुकाव और दूरी के माप को डिजिटल मॉनिटर पर स्ट्रीम कर सके, जिससे उपयोगकर्ता अपनी गतिविधियों को वास्तविक समय में अपने स्वयं के प्रतिबिंब के रूप में देख सके।

भौतिक उपकरण एक हल्के, कंकाल जैसे ढांचे जैसा दिखता है जो जांघों और पिंडलियों पर बंधा होता है। भारी औद्योगिक सेंसरों के बजाय, शोधकर्ताओं ने व्यावसायिक रूप से उपलब्ध इलेक्ट्रॉनिक मॉड्यूल का उपयोग किया जो आसानी से प्राप्त और बदले जा सकते हैं। सिस्टम का मुख्य आधार मानक सर्वो मोटर (servo motors) का चतुर उपयोग है, जो छोटे इलेक्ट्रिक मोटर होते हैं जो अक्सर मॉडल हवाई जहाजों और रोबोटिक्स किट में पाए जाते हैं। इस सेटअप में, मोटरों का उपयोग पैरों को हिलाने के लिए नहीं किया जाता है; इसके बजाय, उन्हें बंद रखा जाता है और निष्क्रिय सेंसर के रूप में उपयोग किया जाता है। जैसे ही पहनने वाला अपने कूल्हे, घुटने या टखने को हिलाता है, जोड़ भौतिक रूप से मोटर के आंतरिक गियर को घुमाते हैं। सिस्टम इस रोटेशन से उत्पन्न होने वाले विद्युत संकेत को पढ़ता है और इसे एक कोण में बदल देता है, प्रभावी रूप से मोटर को एक रूलर (पटरी) में बदल देता है जो मापता है कि जोड़ कितनी दूर मुड़ा है। अंतरिक्ष में शरीर के ओरिएंटेशन को ट्रैक करने के लिए, पेल्विस से एक छोटा इनर्शियल सेंसर जुड़ा होता है, जो यह मापता है कि कूल्हे कैसे झुकते और घूमते हैं। ऊंचाई या जमीन तक की दूरी मापने के लिए, टीम ने शुरू में अल्ट्रासोनिक सेंसर का परीक्षण किया, जो चमगादड़ के इकोलोकेशन की तरह काम करते हैं, लेकिन पाया कि वे बहुत धीमे और त्रुटियों के प्रति संवेदनशील हैं। वे एक अलग प्रकार के सेंसर पर स्विच हो गए जो दूरी मापने के लिए प्रकाश की किरण का उपयोग करता है, जो तेज़ गतिविधियों के साथ तालमेल बिठाने के लिए बहुत अधिक विश्वसनीय साबित हुआ।

ये सभी सेंसर एक छोटे कंप्यूटर बोर्ड में डेटा भेजते हैं जो सिस्टम के मस्तिष्क के रूप में कार्य करता है। यह बोर्ड एक वायरलेस या वायर्ड कनेक्शन के माध्यम से एक कंप्यूटर को सूचनाओं का एक निरंतर प्रवाह भेजता है जो एक सरल सॉफ्टवेयर ब्रिज चला रहा है। यह ब्रिज कच्चे नंबरों को उस प्रारूप में अनुवादित करता है जिसे वेब ब्राउज़र समझ सके। स्क्रीन पर, एक डिजिटल अवतार, या "ट्विन", पहनने वाले की गतिविधियों की नकल करता है। सॉफ्टवेयर में कई सुरक्षा परतें शामिल हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि स्क्रीन पर दिखने वाली छवि प्राकृतिक लगे; यह डेटा में सूक्ष्म, अर्थहीन झटकों को फ़िल्टर करता है, असंभव मानों को अनदेखा करता है, और गति को सुचारू बनाता है ताकि डिजिटल पैर थरथराएं नहीं। शोधकर्ताओं ने इस पूरे हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर श्रृंखला का परीक्षण करने के लिए एक व्यक्ति को खड़ा होने, चलने, पैर झुलाने और कूदने के लिए कहा। सिस्टम ने कूल्हों और घुटनों की गति को सफलतापूर्वक कैप्चर किया, और स्क्रीन पर डिजिटल अवतार व्यक्ति के साथ तालमेल में चला, जिसमें कूद के दौरान ऊपर-नीचे होना भी शामिल था।

हालाँकि, प्रयोग ने डिजाइन में एक महत्वपूर्ण भौतिक सीमा को भी उजागर किया। जबकि कूल्हों और घुटनों के सेंसर ने अच्छा काम किया, टखने के लिए जुड़ाव पर्याप्त कठोर नहीं था। जब व्यक्ति ने अपने पैर को हिलाया, तो सेंसर को पकड़ने वाला स्ट्रैप थोड़ा खिसक गया, जिससे डेटा अविश्वसनीय हो गया। क्योंकि शोधकर्ता इस खामी के बारे में ईमानदार थे, उन्होंने प्रदर्शन के दौरान डिजिटल अवतार को ग्लिच होने से बचाने के लिए टखने के डेटा को एक निश्चित स्थिति पर लॉक कर दिया। यह निर्णय एक प्रमुख निष्कर्ष को रेखांकित करता है: सिस्टम ऊपरी पैर और पेल्विस की बड़ी गतिविधियों को कैप्चার करने के लिए उत्कृष्ट है, लेकिन यह अभी तक एक सख्त मैकेनिकल डिजाइन के बिना टखने के सटीक माप प्रदान नहीं कर सकता है। इसके अलावा, शोधकर्ता इस बात पर ध्यान देने में सावधानी बरतते थे कि हालांकि सिस्टम काम करता है, उन्होंने अभी तक उच्च-स्तरीय पेशेवर कैमरों या मेडिकल-ग्रेड उपकरणों के विरुद्ध इसकी सटीकता की तुलना नहीं की है। उन्होंने यह सिद्ध नहीं किया है कि संख्याएं पूरी तरह से सही हैं, केवल यह कि सिस्टम क्रैश हुए बिना तीस मिनट से अधिक समय तक चलने के लिए पर्याप्त स्थिर है और यह वास्तविक समय में गति को विज़ुअलाइज़ कर सकता है।

इस कार्य का मूल्य माप की सटीकता में किसी बड़ी सफलता में नहीं, बल्कि डेटा संग्रह के लिए एक पारदर्शी, सुलभ मार्ग बनाने में है। टीम ने प्रदर्शित किया कि साधारण, ऑफ-द-शेल्फ भागों और सावधानीपूर्वक सॉफ्टवेयर डिजाइन का उपयोग करके, एक ऐसा मोशन कैप्चर सिस्टम बनाना संभव है जो छात्रों और छोटी प्रयोगशालाओं के लिए किफायती हो। उन्होंने दिखाया कि विशिष्ट इंजीनियरिंग विकल्प, जैसे कि ध्वनि के बजाय प्रकाश-आधारित दूरी सेंसर का उपयोग करना, और सॉफ्टवेयर को अलग-अलग परतों में व्यवस्थित करना जो एक-दूसरे को बाधित न करें, इन कम लागत वाले उपकरणों को विश्वसनीय रूप से काम करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। रिपोर्ट इस निष्कर्ष के साथ समाप्त होती है कि हालांकि वर्तमान टखने के डिजाइन में सुधार की आवश्यकता है और सिस्टम को प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए मैनुअल कैलिब्रेशन की आवश्यकता है, आधार ठोस है। यह एक कामकाजी, एंड-टू-एंड उदाहरण प्रदान करता है कि कैसे किसी व्यक्ति की चाल को डिजिटल स्ट्रीम में बदला जा सकता है, जो करोड़ों डॉलर की प्रयोगशाला की आवश्यकता के बिना भविष्य के रोबोट नियंत्रण और वर्चुअल इंटरेक्शन के प्रयोगों के लिए मार्ग प्रशस्त करता है।