सेल्फ-ट्रांसफॉर्मिंग रोबोट हमें वास्तविक ट्रांसफॉर्मर के करीब ले जाता है

काम पर मॉड्यूलर स्व-पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य रोबोट (MSRR)।

खुद को ट्रक, डायनासोर और हवाई जहाज में बदलने में सक्षम ह्यूमनॉइड रोबोट की ओर रास्ता अब थोड़ा छोटा है, एक मॉड्यूलर रोबोट के आविष्कार के लिए धन्यवाद जो एक स्थिति की जरूरतों को पूरा करने के लिए अपने भौतिक रूप को बदल सकता है।

पेश है MSRR, कॉर्नेल विश्वविद्यालय और पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन और निर्मित एक "मॉड्यूलर स्व-पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य रोबोट"। सिस्टम पहले के अज्ञात वातावरण में भी, किसी विशेष कार्य की मांगों को पूरा करने के लिए अपने भौतिक रूप को बदल सकता है। काम करने के लिए, सिस्टम उच्च स्तरीय नियोजन क्षमताओं और मॉड्यूलर हार्डवेयर के साथ शक्तिशाली धारणा उपकरणों को जोड़ती है। MSRR का विवरण आज साइंस रोबोटिक्स में प्रकाशित किया गया।

MSRR प्रणाली का एक मॉड्यूल।

जब MSRR को एक नए वातावरण में रखा जाता है और एक कार्य सौंपा जाता है, जैसे कचरा उठाना या पत्र भेजना, तो सबसे पहले यह अपने परिवेश का नक्शा बनाता है। एक बार उन्मुख होने पर, सिस्टम यह तय करता है कि अपने लक्ष्य को पूरा करने के लिए भौतिक परिवर्तन की आवश्यकता है, जैसे सीढ़ियों के एक सेट पर चढ़ने के लिए सांप की तरह रोबोट में बदलना, या एक संकीर्ण गलियारे तक पहुंचने के लिए एक लम्बी भुजा बनाना।

सिस्टम में कई मोबाइल मॉड्यूल शामिल हैं। प्रत्येक मॉड्यूल खुद को बड़ी संरचना से अलग कर सकता है, अपनी स्थिति को फिर से उन्मुख कर सकता है, और वांछित स्थान पर खुद को अधिरचना पर वापस स्नैप कर सकता है। अपने शरीर के अंगों को इस तरह से स्थानांतरित करके, MSRR अपने कार्य, लोकोमोटिव क्षमताओं और आकार को बदल सकता है। मॉड्यूलर हार्डवेयर को सिस्टम के केंद्रीय "मस्तिष्क" द्वारा नियंत्रित और समन्वित किया जाता है।

यह अभी भी बहुत बुनियादी है, लेकिन परिष्कृत, स्केल-अप संस्करणों का उपयोग अप्रत्याशित और खतरनाक स्थितियों को नेविगेट करने के लिए किया जा सकता है।

"दो महत्वपूर्ण भविष्य के अनुप्रयोग खोज और बचाव और बम निपटान हैं," नए अध्ययन के प्रमुख लेखक जोनाथन डौडेलिन और कॉर्नेल में एक रोबोटिस्ट ने गिज्मोदो को बताया। "इन दोनों क्षेत्रों में व्यापक रूप से भिन्न और अज्ञात पर्यावरणीय परिस्थितियां शामिल हैं जो मॉड्यूलर रोबोट की अनुकूली क्षमताओं के लिए उपयुक्त हैं। इसके अलावा, मॉड्यूलर रोबोट से होने वाली क्षति को पूरे रोबोट के बजाय केवल क्षतिग्रस्त मॉड्यूल को बदलकर और अधिक आसानी से ठीक किया जा सकता है।"

बिच्छू विन्यास में MSRR।

अपने पर्यावरण के चारों ओर नेविगेट करने में मदद करने के लिए, एमएसआरआर सिस्टम कई धारणा उपकरणों से लैस है। प्रत्येक वियोज्य मॉड्यूल में एक 3D कैमरा होता है जो अधिग्रहीत छवि में प्रत्येक पिक्सेल की दूरी को माप सकता है। एक छोटा कंप्यूटर डेटा को संसाधित करता है और रोबोट के समग्र, सामूहिक आंदोलनों को नियंत्रित करता है। कैमरा डेटा का उपयोग करते हुए, सिस्टम रोबोट के वातावरण का एक 3D नक्शा बनाता है क्योंकि यह नक्शे के भीतर रोबोट के स्थान को ले जाता है और ट्रैक करता है।

"चूंकि हमारा सिस्टम अज्ञात वातावरण में काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, इसलिए हम रोबोट को यह बताने के लिए एक अन्वेषण एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं कि पर्यावरण के अनदेखे हिस्सों का पता लगाने के लिए कहां जाना है," डौडेलिन ने कहा। "जैसा कि रोबोट खोज करता है, यह अपने कार्य से संबंधित रंगीन वस्तुओं का पता लगाता है और उनके स्थानों को रिकॉर्ड करता है। पर्यावरण में स्थितियों के प्रकार को वर्गीकृत करने के लिए एक अन्य धारणा उपकरण पर्यावरण के रोबोट के 3D दृश्य का विश्लेषण करता है। उदाहरण के लिए, यदि रोबोट किसी वस्तु को देखता है जिसे उसे पुनः प्राप्त करने की आवश्यकता है, तो यह निर्धारित करता है कि वस्तु एक मुक्त क्षेत्र में है, एक संकीर्ण सुरंग में है, या एक कगार पर है।

डौडेलिन ने कहा, उच्च स्तरीय योजनाकार, इस जानकारी का उपयोग यह तय करने के लिए कर सकता है कि वस्तु को पुनः प्राप्त करने के लिए रोबोट को अपने आकार को फिर से कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है या नहीं।

इसके धारणा उपकरणों के अलावा, सिस्टम में संभावित कॉन्फ़िगरेशन और क्रियाओं का एक पुस्तकालय होता है, इसलिए किसी पूर्व प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होती है। यह वर्तमान में चार प्रीसेट से लैस है: कार, बिच्छू, सांप और सूंड। इन चार ट्रांसफार्मर-प्रकारों के साथ, यह वस्तुओं तक पहुंच प्राप्त कर सकता है, और फिर उन्हें वांछित स्थान पर एकत्र, परिवहन और जमा कर सकता है।

सिस्टम को तीन अलग-अलग परीक्षणों के माध्यम से रखा गया था, जिसमें यह पर्यावरण के चारों ओर घूमता था, खुद को बदलता था, वस्तुओं को इकट्ठा करता था, और यहां तक ​​​​कि एक पत्र भी देता था। एक प्रदर्शन में, उदाहरण के लिए, रोबोट को गुलाबी और हरे रंग की धातु की वस्तुओं को एक निर्दिष्ट ड्रॉप-ऑफ ज़ोन में ढूंढना, पुनः प्राप्त करना और वितरित करना था, जिसे एक नीले वर्ग के साथ चिह्नित किया गया था। यहां बताया गया है कि सिस्टम ने कैसा प्रदर्शन किया, जैसा कि लेखक नए अध्ययन में बताते हैं:

डौडेलिन ने कहा कि कई रोबोटिक तत्वों के उपयोग ने कई संभावित विफलता बिंदु पेश किए। इसने टीम के लिए एक मिशन के दौरान विफलताओं का पता लगाने और उनसे उबरने के लिए सिस्टम में अधिक जांच और मजबूत व्यवहार बनाने के लिए इसे और अधिक महत्वपूर्ण बना दिया, उन्होंने कहा।

"चूंकि व्यक्तिगत मॉड्यूल छोटे होते हैं, वे बहुत शक्तिशाली नहीं होते हैं, और इसलिए क्षमताओं का एक बहुत ही सीमित सेट होता है और छोटी विफलताओं के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं," उन्होंने कहा। "रोबोट कंप्यूटर वाले सेंसर मॉड्यूल के छोटे आकार के कारण गणना भी सीमित थी।"

आगे देखते हुए, डौडेलिन ने कहा कि उनकी टीम मॉड्यूल को बाधाओं को दूर करने के लिए अपने वातावरण को संशोधित करने की क्षमता प्रदान करना चाहेगी।

"मैंने पथ नियोजन एल्गोरिदम के साथ संयुक्त मशीन लर्निंग के उपयोग पर भी शोध किया ताकि मॉड्यूलर रोबोट बाधाओं को पार करने के लिए आवश्यक रूप से अपने आकार को पुन: कॉन्फ़िगर करके कठिन इलाके को स्वायत्त रूप से नेविगेट कर सकें।"

ट्रांसफॉर्मर्स की विज्ञान-कथा दृष्टि को साकार करने से पहले रोबोटिकवादियों को स्पष्ट रूप से एक लंबा रास्ता तय करना है , लेकिन यह शोध उस दिशा में एक सकारात्मक कदम है।

[ विज्ञान रोबोटिक्स ]

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पूर्ण प्रकटीकरण: मुझे इस लेख द्वारा यह पोस्ट लिखने की प्रेरणा मिली। लेखक ने अपनी सूची में मेरे एक वेन आरेख को भी सूचीबद्ध किया है !! :-) अब, शो पर।

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