Distributed Event-Triggered Super-Twisting Sliding Mode Formation Control for Multiple Omnidirectional Mobile Robots

आधुनिक उद्योग की हलचल भरी दुनिया में, स्वचालित गोदामों से लेकर सहयोगात्मक निगरानी गश्त तक, छोटे, स्व-चालित रोबोटों के समूह मिलकर काम करने के लिए तेजी से एक साथ आ रहे हैं। ये मशीनें, जो अक्सर विशेष पहियों से लैस होती हैं जो उन्हें आगे बढ़ने की तरह ही आसानी से बगल में खिसकने की अनुमति देती हैं, स्तर की ऐसी लचीलापन प्रदान करती हैं जो पारंपरिक वाहनों में नहीं मिल सकता। हालांकि, इन रोबोटों के एक समूह को एक सटीक, समन्वित आकार में चलते रहने के दौरान रखना एक कठिन चुनौती है। उन्हें फिसलन भरे फर्श, अप्रत्याशित झटकों और अपने स्वयं के वजन में बदलाव के अनुकूल लगातार खुद को ढालना पड़ता है, जबकि उन्हें तालमेल बनाए रखने के लिए एक-दूसरे से बात भी करनी होती है। यह संचार आमतौर पर वायरलेस नेटवर्क के माध्यम से होता है, जिसकी क्षमता सीमित होती है। यदि प्रत्येक रोबोट बहुत अधिक बार बात करता है, तो नेटवर्क जाम हो जाता है, जिससे देरी होती है जो फॉर्मेशन (आकार) को बिगाड़ सकती है। इसके अलावा, इन रोबोटों को स्थिर रखने के तरीके अक्सर तीव्र, झटकेदार समायोजनों पर निर्भर करते हैं जो समय के साथ उनके यांत्रिक पुर्जों को खराब कर सकते हैं।

बीजिंग विश्वविद्यालय के विज्ञान और प्रौद्योगिकी के शोधकर्ताओं ने इन समस्याओं को एक साथ हल करने का एक नया तरीका विकसित किया है। उन्होंने ओम्नीडायरेक्शनल (सर्वदिशीय) रोबलों के एक समूह के लिए एक नियंत्रण प्रणाली बनाई है जो उन्हें एक विशिष्ट आकार बनाने और एक लीडर का अनुसरण करने की अनुमति देती है, भले ही जमीन अप्रत्याशित हो और वायरलेस नेटवर्क व्यस्त हो। उनके समाधान का मूल दो विचारों का एक चतुर संयोजन है। पहले, वे एक गणितीय रणनीति का उपयोग करते हैं जो रोबोट की गतिविधियों को सुचारू बनाती है, जिससे उस हिंसक कंपन को रोका जा सके जो आमतौर पर मोटरों और गियर्स को नुकसान पहुँचाता है। दूसरे, उन्होंने रोबोट के संचार करने के तरीके को बदल दिया। अपने स्थान और गति को लगातार प्रसारित करने के बजाय, रोबोट अब केवल तभी डेटा भेजते हैं जब कुछ महत्वपूर्ण बदलता है। कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से परीक्षण किया गया यह दृष्टिकोण दिखाता है कि रोबोट बहुत कम नेटवर्क बैंडविड्थ का उपयोग करते हुए और अपने भौतिक हार्डवेयर को टूट-फूट से बचाते हुए, अत्यधिक सटीकता के साथ अपना फॉर्मेशन बनाए रख सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने ओम्नीडायरेक्शनल मोबाइल रोबोट नामक एक विशिष्ट प्रकार के रोबोट पर ध्यान केंद्रित किया। मानक कारों या डिफरेंशियल-ड्राइव रोबोटों के विपरीत, जिन्हें दिशा बदलने के लिए मुड़ना पड़ता है, ये मशीनें अपने अद्वितीय पहिया डिजाइन के कारण किसी भी दिशा में तुरंत चल सकती हैं। यह उन्हें तंग औद्योगिक स्थानों के लिए आदर्श बनाता है, लेकिन यह उन्हें संवेदनशील भी बनाता है। एक वास्तविक कारखाने में, एक रोबोट हवा के अचानक झोंके, तेल के पैच या अपने द्वारा ले जाए जा रहे वजन में बदलाव का सामना कर सकता है। इन मुद्दों को संभालने के लिए, टीम ने 'सुपर-ट्विस्टिंग एल्गोरिदम' नामक तकनीक का उपयोग किया। सरल शब्दों में, यह रोबोट को निर्देशित करने की एक विधि है जो बाधाओं का पूर्वानुमान लगाती है और उनके लिए सुचारू रूप से सुधार करती है। पारंपरिक तरीके अक्सर एक "स्विचिंग" तर्क पर निर्भर करते हैं जो रोबोट को ट्रैक पर रखने के लिए उच्च गति पर आगे-पीछे होता है। जबकि यह त्रुटियों को रोकने में प्रभावी है, यह तीव्र स्विचिंग एक उच्च-आवृत्ति कंपन पैदा करती है जिसे 'चैटरिंग' कहा जाता है। यह कंपन एक निरंतर, कठोर थरथराहट की तरह है जो रोबोट के ट्रांसमिशन गियर्स को घिस देता है और उसकी बैटरी को खत्म कर देता है। नया सुपर-ट्विस्टिंग दृष्टिकोण इस स्विचिंग तर्क को एक गणितीय प्रक्रिया के भीतर छिपा देता है जिसके परिणामस्वरूप एक पूरी तरह से सुचारू टॉर्क कमांड प्राप्त होता है। रोबटेज को झटकेदार थपकी के बजाय एक स्थिर, निरंतर धक्का मिलता है, जो यांत्रिक भागों की रक्षा करता है और उनके जीवनकाल को बढ़ाता है।

जबकि नए नियंत्रण पद्धति ने यांत्रिक समस्या को हल किया, शोधकर्ताओं को नेटवर्क की बाधा को भी संबोधित करना था। एक मानक सेटअप में, एक समूह में प्रत्येक रोबोट हर सेकंड कई बार अपने पड़ोसियों को अपनी स्थिति प्रसारित करेगा, चाहे कुछ भी बदला हो या न बदला हो। यह निरंतर शोर सीमित वायरलेस संकेतों को जल्दी से अभिभूत कर देता है, जिससे संदेश ड्रॉप होते हैं और फॉर्मेशन अस्थिर हो जाता है। टीम ने इसे ठीक करने के लिए एक 'इवेंट-ट्रiggered मैकेनिज्म' (घटना-प्रेरित तंत्र) पेश किया। इस प्रणाली के तहत, एक रोबोट केवल इसलिए नहीं बोलता क्योंकि समय बीत गया है; वह केवल तभी बोलता है जब उसकी आंतरिक स्थिति एक विशिष्ट सीमा को पार करने के लिए पर्याप्त रूप से विचलित होती है। कल्पना कीजिए कि एक रोबोट अपने पड़ोसियों के साथ बिल्कुल सही तालमेल में चल रहा है; वह शांत रहता है। वह केवल तभी संदेश भेजता है जब वह भटकने लगे या लीडर अपनी दिशा बदले। यह तर्क संचारों की संख्या को भारी रूप से कम कर देता है। सिमुलेशन में, रोबोटों ने केवल आवश्यकता पड़ने पर संचार किया, जिसका अर्थ था कि नेटवर्क शायद ही कभी व्यस्त हुआ। सिस्टम को एक सुरक्षा सुविधा के साथ डिजाइन किया गया था ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि रोबोटों को एक पल में अनंत रूप से तेज़ बात करने के लिए मजबूर न किया जाए, जो कि एक सैद्धांतिक समस्या है जिसे 'ज़ेनो व्यवहार' (Zeno behavior) कहा जाता है और जो कंप्यूटर को क्रैश कर सकती है। शोधकर्ताओं ने गणितीय रूप से सिद्ध किया कि संदेशों के बीच हमेशा एक न्यूनतम समय मौजूद रहता है, जो गारंटी देता है कि सिस्टम स्थिर रहेगा।

अपने विचारों का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने चार रोबोटों और एक वर्चुअल लीडर को शामिल करते हुए व्यापक सिमुलेशन चलाए। रोबोटों को एक वर्गाकार आकार बनाने और एक वृत्ताकार गति में चलने वाले लीडर का अनुसरण करने का कार्य दिया गया था। वातावरण को कठिन बनाने के लिए इसमें यादृच्छिक बाधाएं, जैसे कि सिम्युलेटेड हवा के झोंके और बदलते घर्षण को जोड़ा गया था ताकि देखा जा सके कि सिस्टम कितनी अच्छी तरह टिक पाता है। परिणाम आश्चर्यजनक थे। रोबोट तीन सेकंड के भीतर अपने वर्गाकार फॉर्मेशन में सफलतापूर्वक अभिसरित (converge) हो गए और इसे पूरी तरह से बनाए रखा, भले ही लीडर मुड़ा हो। जब शोधकर्ताओं ने अपनी नई पद्धति की तुलना मानक नियंत्रण तकनीकों से की, तो अंतर स्पष्ट था। एक पारंपरिक नियंत्रक बाधाओं को दूर करने में विफल रहा, जिससे रोबोट अपने पथ से भटक गए। एक मानक स्लाइडिंग मोड कंट्रोलर ने रोबोटों को ट्रैक पर रखने में सफलता पाई, लेकिन इसने मोटर कमांड में हिंसक, उच्च-आवृत्ति दोलनों के साथ ऐसा किया। इसके विपरीत, नए सिस्टम ने रोबोटों को एक सटीक पथ पर रखा जिसमें शून्य 'स्टेडी-स्टेट एरर' (स्थिर अवस्था त्रुटि) थी, जिसका अर्थ है कि वे ठीक वहीं पहुंचे जहां उन्हें होना चाहिए था, जबकि मोटर कमांड सुचारू और शांत रहे।

दक्षता में सुधार प्रदर्शन में सुधार जितना महत्वपूर्ण था, उतना ही था। एक मानक 'टाइम-ट्रिगरड सिस्टम' में, जहाँ रोबोट हर 0.01 सेकंड में डेटा प्रसारित करते हैं, नेटवर्क कम समय में हजारों संदेशों से भर जाएगा। नया इवेंट-ट्रिगरड सिस्टम संचारों की संख्या को 87 प्रतिशत से अधिक कम कर देता है। सिमुलेशन में एक रोबोट ने केवल 245 बार ट्रिगर किया, जबकि दूसरे ने 218 बार, जबकि पारंपरिक तरीकों के लिए आवश्यक हजारों संदेशों की तुलना में यह बहुत कम था। संचार में इस भारी कमी के बावजूद, रोबोटों ने अपना समन्वय नहीं खोया। सिस्टम अचानक, बड़े व्यवधानों, जैसे कि बल में सिम्युलेटेड स्टेप परिवर्तन को बिना किसी ध्यान देने योग्य विचलन के अवशोषित करने में सक्षम रहा। नियंत्रण संकेतों की सुगमता का अर्थ था कि एक्चुएटर्स (actuators) उच्च-आवृत्ति स्विचिंग से जुड़ी थर्मल तनाव और यांत्रिक टूट-फूट के संपर्क में नहीं आए।

अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि यह वितरित ढांचा चुनौतीपूर्ण औद्योगिक वातावरण में काम करने वाले बहु-रोबोट प्रणालियों के लिए एक मजबूत समाधान प्रदान करता है। एक सुचारू नियंत्रण एल्गोरिदम के साथ एक स्मार्ट संचार रणनीति को एकीकृत करके, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि नेटवर्क को ओवरलोड किए बिना या हार्डवेयर को नुकसान पहुंचाए बिना उच्च-परिशुद्धता फॉर्मेशन ट्रैकिंग प्राप्त करना संभव है। पेपर में दिए गए गणितीय प्रमाण पुष्टि करते हैं कि सिस्टम स्थिर है और रोबोट संचार के अनंत लूप में नहीं फंसेंगे। जबकि वर्तमान कार्य को कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से मान्य किया गया था, लेखक सुझाव देते हैं कि अगला कदम इन एल्गोरिदम को वास्तविक दुनिया के परिवेश में भौतिक रोबोटों पर परीक्षण करना है। यदि ये परिणाम व्यवहार में भी कायम रहते हैं, तो यह दृष्टिकोण स्वचालित बेड़े की विश्वसनीयता और दीर्घायु में महत्वपूर्ण सुधार कर सकता है, जिससे उन्हें भविष्य के जटिल, अप्रत्याशित स्थानों में अधिक कुशलता से काम करने की अनुमति मिलेगी।