Simulation evaluation of the takeoff threshold of an ArduPilot Gazebo quadrotor and conditions for physical implementation
यह अध्ययन एक 1.98 किग्रा मॉडल के लिए ArduPilot Gazebo क्वाड्रोटर सिमुलेशन के टेकऑफ थ्रॉटल थ्रेशोल्ड को मात्रात्मक रूप से 1485 और 1486 कमांडों के बीच निर्धारित करता है, जो भविष्य के भौतिक कार्यान्वयन और अंशांकन के लिए एक आधार रेखा स्थापित करता है।
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एक ड्रोन के जमीन से ऊपर उठने से पहले, उसे गुरुत्वाकर्षण के अदृश्य भार को पार करना पड़ता है। इन उड़ने वाली मशीनों का निर्माण करने वाले इंजीनियरों के लिए, उड़ान भरने का क्षण एक महत्वपूर्ण दहलीज है: एक विशिष्ट बिंदु जहाँ वाहन को ऊपर धकेलने वाला बल अंततः उसे नीचे खींचने वाले बल से अधिक शक्तिशाली हो जाता है। वास्तविक दुनिया में, इस सटीक बिंदु को खोजना कठिन है क्योंकि हवा, बैटरी का स्वास्थ्य और सूक्ष्म यांत्रिक अंतर हर बार उत्तर बदल सकते हैं। इसे हल करने के लिए, शोधकर्ता अक्सर कंप्यूटर सिमुलेशन की ओर रुख करते हैं। ये केवल साधारण कार्टून नहीं हैं; ये जटिल आभासी वातावरण हैं जहाँ सॉफ्टवेयर ड्रोन के मस्तिष्क के रूप में कार्य करता है, और भौतिकी इंजन (physics engines) हवा और गुरुत्वाकर्षण के रूप में कार्य करते हैं। इस सुरक्षित, दोहराने योग्य डिजिटल स्थान में हजारों सूक्ष्म समायोजनों का परीक्षण करके, वैज्ञानिक किसी भी भौतिक प्रोटोटाइप को बनाने से पहले यह सटीक रूप से निर्धारित कर सकते हैं कि मशीन उड़ने के लिए कब तैयार है। यह दृष्टिकोण उन्हें वास्तविक दुनिया के शोर से डिजाइन के वास्तविक व्यवहार को अलग करने की अनुमति देता है।
हाल ही के एक अध्ययन में, एक शोधकर्ता ने एक लोकप्रिय ओपन-सोर्स फ्लाइट सिस्टम का उपयोग करके एक विशिष्ट प्रकार के ड्रोन के लिए सटीक टेकऑफ थ्रेशोल्ड (उड़ान की दहलीज) खोजने के लिए इस पद्धति का उपयोग किया। इस कार्य में एक परिष्कृत सिमुलेशन वातावरण के भीतर एक क्वाड्रोटर (चार रोटरों वाला ड्रोन) का आभासी संस्करण बनाना शामिल था। शोधकर्ता ने इस प्रयोग के लिए कोई भौतिक ड्रोन नहीं बनाया। इसके बजाय, उन्होंने ड्रोन के फ्लाइट कंट्रोल सॉफ्टवेयर को एक कंप्यूटर पर चलाया, जिसे एक आभासी दुनिया से जोड़ा गया जो वास्तविक भौतिकी की नकल करती है। लक्ष्य सरल लेकिन सटीक था: उस सटीक रेडियो कंट्रोल कमांड का निर्धारण करना जिससे ड्रोन जमीन छोड़ देता है। सिमुलेशन में, शोधकर्ता ने थ्रॉटल कमांड को धीरे-धीरे बढ़ाया, जो वह संकेत है जो मोटरों को तेजी से घूमने के लिए कहता है। उन्होंने विशिष्ट संख्याओं की एक श्रृंखला का परीक्षण किया, जो कम मानों (values) से उच्च मानों की ओर बढ़ी, जो ड्रोन को जमीन पर रखते थे से लेकर उसे ऊपर उठाने वाले मानों तक।
परिणामों ने एक बहुत ही संकीक खिड़की (window) को प्रकट किया जहाँ ड्रोन का व्यवहार बदल गया। 1485 के कमांड मान पर, ड्रोन मजबूती से जमीन पर टिका रहा। कमांड को कितनी भी देर तक बनाए रखा जाए, आभासी ड्रोन एक मीटर का भी अंश ऊपर नहीं उठा। हालांकि, जैसे ही कमांड को अगले पूर्ण संख्या, 1486 तक बढ़ाया गया, ड्रोन ऊपर उठ गया। इस स्तर पर दो अलग-अलग परीक्षणों में, दोनों ने 0.090 मीटर की ऊंचाई में वृद्धि प्रदर्शित की। यह सूक्ष्म लेकिन सुसंगत उछाल जमीन पर रहने और उड़ने के बीच की सीमा थी। जैसे ही शोधकर्ता ने कमांड को 1487, 1488 और 1500 तक बढ़ाया, ड्रोन और अधिक ऊंचाई और गति से ऊपर चढ़ा। यह परिवर्तन तीव्र था; दोनों संख्याओं के बीच कोई क्रमिक डगमगाहट या हिचकिचाहट नहीं थी। ड्रोन या तो नीचे रहता था या ऊपर जाता था, और यह बदलाव 1485 और 1486 के पूर्णांक कमांड के बीच हुआ।
अध्ययन ने आभासी ड्रोन की भौतिक विशेषताओं की भी जांच की ताकि यह देखा जा सके कि यह एक वास्तविक मशीन में कैसे परिवर्तित हो सकता है। कंप्यूटर मॉडल में एक कैमरा गिम्बल और विशिष्ट भाग शामिल थे, और जब इन घटकों के सभी भारों को एक साथ जोड़ा गया, तो कुल द्रव्यमान 1.98 किलोग्राम आया। यह संख्या उन इंजीनियरों के लिए एक शुरुआती बिंदु के रूप में कार्य करती है जो इस ड्रोन का वास्तविक संस्करण बनाना चाहते हैं। शोधकर्ता ने इस वजन की तुलना एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध मोटर और प्रोपेलर सेटअप से की, और पाया कि ऐसे सिस्टम में ड्रोन को उठाने के लिए पर्याप्त शक्ति होगी, हालांकि सिमुलेशन ने वास्तविक भौतिक थ्रस्ट (प्रणोद) को नहीं मापा। अध्ययन ने इस बात पर जोर दिया कि यहाँ पाए गए मान इस कंप्यूटर सेटअप के लिए विशिष्ट हैं। थ्रॉटल कमांड और मोटर आउटपुट के मान वास्तविक दुनिया के बल के लिए कैलिब्रेटेड नहीं हैं, जिसका अर्थ है कि उन्हें बिना आगे के परीक्षण के सीधे भौतिक ड्रोन पर कॉपी नहीं किया जा सकता है।
यह कार्य भविष्य के प्रयोगों के लिए एक स्पष्ट आधार प्रदान करता है। यह सिद्ध करता है कि कंप्यूटर सिमुलेशन यह पहचान सकते हैं कि ड्रोन कब उड़ना शुरू करता है, बशर्ते स्थितियाँ नियंत्रित हों और डेटा का सावधानीपूर्वक विश्लेषण किया गया हो। शोधकर्ता ने उल्लेख किया कि हालांकि परिणाम सिमुलेशन के भीतर सुसंगत हैं, लेकिन वे अभी तक एक भौतिक वाहन की गारंटी नहीं हैं। उस अंतर को पाटने के लिए, भविष्य के कार्य में ड्रोन का कई कंप्यूटरों पर परीक्षण करना शामिल होगा ताकि यह देखा जा सके कि क्या परिणाम विभिन्न भारों के तहत बने रहते हैं, और अंततः सिमुलेशन को भौतिक वास्तविकता के विरुद्ध कैलिब्रेट करने के लिए एक वास्तविक ड्रोन बनाना शामिल होगा। फिलहाल, यह अध्ययन एक डिजिटल सीमा के सटीक मानचित्र के रूप में खड़ा है, जो दिखाता है कि ठीक कहाँ एक आभासी मशीन जमीन छोड़ने का निर्णय लेती है।
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