Joint Field Characterisation of Onboard Perception, Mapping and Manipulation on a Sub-13 kg Rocker-Bogie Rover

रोबोट जो देख सकते हैं, अपने परिवेश का मानचित्र बना सकते हैं और वस्तुओं को उठा सकते हैं, वे अब केवल विज्ञान कथा नहीं रह गए हैं; वे उन स्थानों की खोज के लिए वास्तविकता बनते जा रहे हैं जहाँ मनुष्य आसानी से नहीं पहुँच सकते। जंगली इलाकों में काम करने के लिए, इन मशीनों को इतना छोटा होना चाहिए कि वे अपनी शक्ति और कंप्यूटर को स्वयं ढो सकें, फिर भी इतने शक्तिशाली होने चाहिए कि वे तुरंत निर्णय ले सकें। चुनौती इन सभी कठिन कार्यों को—अपने सामने क्या है इसे पहचानना, इलाके का एक मानसिक मानचित्र बनाना और चीजों को पकड़ने के लिए एक हाथ को नियंत्रित करना—एक ही हल्के पैकेज में समाहित करने की है। जब इंजीनियर इन प्रणालियों को डिजाइन करते हैं, तो वे अक्सर प्रत्येक भाग का लैब में अलग-अलग परीक्षण करते हैं, यह मानकर कि यदि कैमरा अकेले अच्छा काम करता है और मोटर अकेले अच्छी तरह काम करती है, तो पूरा रोबोट मिलकर अच्छा काम करेगा। हालाँकि, वास्तविक दुनिया में, ये भाग एक ही बैटरी और एक ही कंप्यूटर चिप के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। यह समझना कि वे वास्तव में एक साथ चलते समय कैसे व्यवहार करते हैं, विशेष रूप से घास पर चलते हुए एक छोटे वाहन पर, यह जानने के लिए महत्वपूर्ण है कि एक रोबोट वास्तव में कितने समय तक चल सकता है और यह कितनी सुरक्षित रूप से संचालित हो सकता है।

वैलोर इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, भारत के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इसी सटीक परिदृश्य का परीक्षण करने का निर्णय लिया। उन्होंने एक छोटा, छह पहियों वाला रोवर बनाया जिसका वजन 13 किलोग्राम से थोड़ा कम था, जो लगभग एक बड़े सूटकेस के आकार का है लेकिन इसमें एक सस्पेंशन सिस्टम है जिसे ऊबड़-खाबड़ जमीन पर भी इसके शरीर को स्तरित रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस वाहन को एक कैमरा, एक लेजर स्कैनर जो दूरी मापता है, और एक छह-जोड़ों वाला रोबिक आर्म (यांत्रिक हाथ) से लैस किया गया था। सारा "मस्तिष्क" कार्य एक एकल, कॉम्पैक्ट कंप्यूटर मॉड्यूल द्वारा किया गया था जो क्रेडिट कार्ड के आकार का था, जिसे लक्ष्य खोजने से लेकर पहियों को मोड़ने और हाथ को चलाने तक सब कुछ संभालना था। शोधकर्ताओं ने इस मशीन को बाहरी वातावरण में एक घास के मैदान में ले जाकर यह देखा कि जब हर प्रणाली एक साथ चल रही हो, न कि अलग-थलग, तो इसका प्रदर्शन कैसा रहता है।

परिणाम सफलता और सीमा की एक जटिल तस्वीर दिखाते हैं। रोबोट की दृष्टि प्रणाली (विज़न सिस्टम), जिसे एक विशिष्ट 12 सेंटीमीटर के बेलनाकार (सिलिंड्रिकल) ऑब्जेक्ट को खोजने का कार्य सौंपा गया था, काफी प्रभावी थी। भले ही रोबोट अपने परिवेश का मानचित्र बना रहा था और अपना रास्ता तय कर रहा था, कैमरे ने परीक्षण की लगभग 90 प्रतिशत छवियों में लक्ष्य को सही ढंग से पहचाना। रोबोट लगभग 14.5 छवियों प्रति सेकंड की स्थिर गति से चला, जो इसके लेजर स्कैनर के साथ तालमेल बिठाने के लिए पर्याप्त तेज़ था। नेविगेशन के मामले में, रोबोट ने 10 मीटर गुणा 10 मीटर के घास वाले क्षेत्र का मानचित्र बनाया जिसकी स्थिति संबंधी सटीकता लगभग 11 सेंटीमीटर थी। हालाँकि, यह परिणाम केवल इसलिए प्राप्त हुआ क्योंकि परीक्षण क्षेत्र को ट्रैफिक कोन्स और घेराबंदी से घेरा गया था ताकि लेजर स्कैनर को आवश्यक ऊर्ध्वाधर संरचनाएं मिल सकें; पेपर नोट करता है कि यह सटीकता आंकड़ा इस सीमित भूखंड पर लागू होता है और खुले घास के मैदान पर प्रदर्शन के बारे में कुछ नहीं कहता है। सटीकता के इस स्तर ने रोबोट को बाधाओं का पता लगाने और अपने मार्ग की पुन: योजना बनाने में केवल 220 मिलीसेकंड का समय दिया, जो कि लगभग 0.34 मीटर प्रति सेकंड की शीर्ष गति पर वाहन को सुरक्षित रखने के लिए पर्याप्त गति है।

भौतिक हेरफेर (मैनिपुलेशन) कार्य भी काफी हद तक सफल रहा। सिलेंडर को खोजने, उसके पास जाने और उठाने के 30 प्रयासों में से, रोबोट 23 बार सफल रहा, जो लगभग 77 प्रतिशत की सफलता दर है। हालाँकि, पेपर इस बात पर जोर देता है कि यह अनुमान एक विस्तृत 95% विश्वास अंतराल (कॉन्फिडेंस इंटरवल) 0.59 से 0.88 के साथ आता है, जिसका अर्थ है कि वास्तविक सफलता दर काफी कम या अधिक हो सकती है, और छोटा नमूना आकार विफलता के कारणों का सांख्यिकीय रूप से विश्वसनीय पृथक्करण करने से रोकता है। अधिकांश विफलताएं इसलिए नहीं हुईं कि हाथ बहुत कमजोर था या ग्रिपर बहुत अनाड़ी था, बल्कि इसलिए हुईं क्योंकि रोबोट गलत जगह पर रुक गया था। हाथ एक निश्चित स्थिति में लगा हुआ था, इसलिए यदि पहिए लक्ष्य से कुछ सेंटीमीटर भी हटकर रुक जाते, तो हाथ वस्तु तक नहीं पहुँच पाता। इसने इस बात को उजागर किया कि चीजों को पकड़ने की रोबोट की क्षमता उसके यांत्रिक हाथ की ताकत के बजाय इस बात से सीमित थी कि वह कितनी सटीकता से खुद को पार्क कर सकता है।

शायद सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष रोबोट की ऊर्जा खपत से संबंधित था। इंजीनियर अक्सर यह अनुमान लगाने की कोशिश करते हैं कि एक रोबोट कितने समय तक चलेगा, जब वे कैमरा, मोटर और हाथ द्वारा उपयोग की जाने वाली शक्ति को तब जोड़ते हैं जब प्रत्येक का अलग-अलग परीक्षण किया जाता है। इस अध्ययन में, जब शोधकर्ताओं ने अलग-थलग रहकर रोबोट के व्यक्तिगत सिस्टम के बिजली उपयोग को जोड़ा, तो उन्होंने भविष्यवाणी की कि रोबोट एक मिश्रित कार्य के दौरान लगभग 22 वॉट बिजली का उपयोग करेगा। हालाँकि, जब उन्होंने सभी प्रणालियों को सक्रिय रखते हुए रोबोट चलाया, तो इसने वास्तव में 38.5 वॉट बिजली ली। इसका मतलब है कि वास्तविक दुनिया की बिजली की मांग अनुमानित से लगभग दोगुनी थी। अतिरिक्त बिजली इसलिए खर्च हुई क्योंकि सिस्टम एक-दूसरे के साथ हस्तक्षेप कर रहे थे, जिससे एक ऐसा भार उत्पन्न हुआ जिसे सरल जोड़ की भविष्यवाणी नहीं कर सकता था। इस वास्तविक मापी गई बिजली खपत के आधार पर, शोधकर्ताओं ने गणना की कि रोबोट एक सिंगल बैटरी चार्ज पर लगभग 5.3 घंटे तक चल सकता है। यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि यह सहनशक्ति का आंकड़ा एक अनुमानित बैटरी डेप्थ ऑफ डिस्चार्ज (90%) पर आधारित एक व्युत्पन्न गणना है, न कि बैटरी कटऑफ तक मापा गया रनटाइम, जिसका अर्थ है कि वास्तविक समय उस धारणा के आधार पर भिन्न हो सकता है।

अध्ययन ने मानव ऑपरेटर के साथ संचार करने की रोबोट की क्षमता की भी जांच की। टीम ने स्थिति अपडेट भेजने के लिए एक मानक रेडियो लिंक का उपयोग किया, लेकिन उन्होंने पाया कि 500 मीटर की दूरी पर, कनेक्शन अविश्वसनीय हो गया, और नौ में से एक से अधिक संदेश खो गया। इसके कारण, शोधकर्ताओं ने रोबोट को इस तरह से डिज़ाइन किया कि आपातकालीन स्टॉप बटन वाहन पर ही एक भौतिक स्विच के रूप में मौजूद था, जो रेडियो से पूरी तरह स्वतंत्र था। इससे यह सुनिश्चित हुआ कि यदि कनेक्शन विफल भी हो जाए, तो भी एक मनुष्य बटन दबाकर रोबोट को रोक सके, जो कि वायरलेस सिग्नल की सीमाओं को देखते हुए एक आवश्यक सुरक्षा उपाय साबित हुआ।

अंततः, यह शोध दर्शाता है कि एक सक्षम, छोटे पैमाने के रोबोट का निर्माण करने के लिए केवल अच्छे हिस्सों को जोड़ने से अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए वास्तविक दुनिया की स्थितियों के तहत उन हिस्सों के बीच होने वाली अंतःक्रियाओं को समझने की आवश्यकता होती है। अध्ययन ने दिखाया कि जबकि रोबोट सफलतापूर्वक बाहरी वातावरण में नेविगेट, मानचित्रण और वस्तुओं का संचालन कर सकता था, उसकी वास्तविक सीमाएं घास के घर्षण, पार्किंग की सटीकता और सब कुछ एक साथ चलाने की छिपी हुई ऊर्जा लागतों द्वारा निर्धारित की गई थीं। ये निष्कर्ष इस बात की याद दिलाते हैं कि छोटे रोबोटों के लिए, संपूर्ण अक्सर अपने हिस्सों के योग से कहीं अधिक मांग वाला होता है, और सटीक फील्ड परीक्षण ही एकमात्र तरीका है जिससे यह जाना जा सकता है कि एक मशीन वास्तव में क्या कर सकती है।