ट्रस्ट मी, मुझे पता है कि मैं क्या कर रहा हूं: कार्य निष्पादन वातावरण में एक मॉड्यूलर रोबोट का आत्म-अनुकूलन

रोबोट के बिना भविष्य की Sci-Fi दुनिया की कल्पना करना असंभव है। चाहे वह एलियन ब्रह्मांड से एंड्रॉइड हो, ट्रांसफॉर्मर से एंथ्रोपोमोर्फिक रोबोट मशीनों, रोबेलॉप में रोबोट रोबोट या ईडी -209 नामक रोबोट रोबोट, जो कई दर्शकों को चिकन की तरह दिखता था। लेकिन वे आम में क्या है? ताकत, गति, धीरज और अन्य के अलावा, बोलने के लिए, भौतिक विशेषताएं? खुफिया। और बुद्धि क्या है? यदि हम संक्षेप में अतिरंजित बोलते हैं, तो सोचने, डेटा का विश्लेषण करने और निर्णय लेने की क्षमता। आज हम दुनिया के पहले मॉड्यूलर रोबोट से परिचित होंगे, जो इस क्षेत्र की स्थिति का विश्लेषण करने में सक्षम है, जिसे कार्य को प्राप्त करने के लिए फिर से बनाया जा रहा है। वैज्ञानिकों ने रोबोट को जल्दी से सोचने और सही निर्णय लेने के लिए सिखाने का प्रबंधन कैसे किया, यह रोबोट कैसे काम करता है और कितना अच्छा है? अनुसंधान समूह अपनी रिपोर्ट में यह सब बताता है, जिसमें हम डुबकी लगाएंगे। चलो चलते हैं।

फाउंडेशन का आधार

आरंभ करने के लिए, यह थोड़ी सी बात के लायक है कि परीक्षण किया गया रोबोट कैसा दिखता है। यह बिल्कुल सामान्य नहीं है, इसकी डिजाइन सुविधाओं का खुलासा नाम में ही किया गया है - एक मॉड्यूलर सेल्फ-रीफिगुरेबल रोबोट (MSRR)। "रोबोट" शब्द हम सभी के लिए स्पष्ट है। आइए जानें कि पहले दो का क्या मतलब है। मॉड्यूलर: इस रोबोट में मॉड्यूल होते हैं, जो अनिवार्य रूप से स्वतंत्र रोबोट होते हैं। इन मॉड्यूल के संयोजन से, आप आवश्यक कार्य के आधार पर किसी भी जटिलता (व्यावहारिक रूप से) का एक डिज़ाइन प्राप्त कर सकते हैं। यही है, व्यक्तिगत मिनी-रोबोट (मॉड्यूल) आसानी से अपने दम पर कुछ कार्य कर सकते हैं, और अधिक जटिल कार्यों के लिए वे एक साथ मिल जाते हैं, जैसे शक्तिशाली रेंजर मेगाज़ॉर्ड में संयुक्त होते हैं (90 के दशक के बच्चे समझेंगे कि मैंने किस तरह का बकवास लिखा है :) )।


एक मॉड्यूलर रोबोट की उपस्थिति।

शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया कि पहले के अध्ययन मॉड्यूलर रोबोट के क्षेत्र में किए गए हैं जो कुछ समस्याओं को हल कर सकते हैं। हालाँकि, पहले ऐसे रोबोट या तो सरल कार्यों या जटिल कार्यों को हल कर सकते थे, जिनके समाधान पहले से ही मनुष्यों द्वारा प्रोग्राम किए जा चुके हैं। वास्तव में, उन्होंने कार्य को पूरा करने के लिए आवश्यक स्थिति और जटिलता का आकलन करते हुए, अपने दम पर निर्णय नहीं लिया।

वैज्ञानिकों ने परीक्षणों की एक श्रृंखला आयोजित की, जिनमें से प्रत्येक पिछले एक से अलग था। दूसरी ओर, रोबोट को नए वातावरण के तहत पुनर्निर्माण करके एक विशिष्ट कार्य (जो थोड़ी देर बाद) करना था। एक डबल चर्मपत्र कोट, निश्चित रूप से, किसी ने उसे करने के लिए नहीं कहा, लेकिन परिणाम अभी भी चकित करने वाले वैज्ञानिक हैं। और अब हम उनसे परिचित होंगे।

टेस्ट "मेगाज़ॉर्ड"

रोबोट के परीक्षण तीन चरणों में हुए, जिनमें से प्रत्येक का अपना कार्य था। एक कमरे में टेस्ट आयोजित किए गए थे जहां बक्से की मदद से रोबोट का "काम करने का माहौल" बनाया गया था, जिसे प्रत्येक चरण में शोधकर्ताओं द्वारा बदल दिया गया था। एक चक्रव्यूह की कल्पना करें जो आपके प्रवेश करने पर हर बार बदलता है। रोबोट को मूल रूप से प्रत्येक नए वातावरण के लिए प्रोग्राम नहीं किया गया था, उसके लिए यह पूरी तरह से नया वातावरण था। केवल एक चीज जो रोबोट को निश्चित रूप से पता था कि उनकी क्षमता थी। सबसे पहले, यह पर्यावरण का आकलन है, फिर रोबोट ने अपनी क्षमताओं के पुस्तकालय से चुना जो कि सबसे प्रभावी रूप से कार्य में योगदान करते हैं।

जैसा कि मैंने पहले कहा था, विभिन्न कार्यों और वातावरणों के साथ केवल तीन परीक्षण चरण थे:

1. पर्यावरण का अन्वेषण करें, सभी गुलाबी / हरी वस्तुओं और नीले निशान को ढूंढें, वस्तुओं को रीसेट बिंदु पर ले जाएं;
2. पर्यावरण का अन्वेषण करें, मेलबॉक्स ढूंढें, बॉक्स में ब्रेडबोर्ड डालें;
3. पर्यावरण का अन्वेषण करें, पैकेज ढूंढें, उस पर एक स्टैंप चिपकाएं।

कार्य बहुत सरल लगते हैं, लेकिन यह हमारे लिए है। हम कमरे में गए, चारों ओर देखा, हमें जो कुछ भी ज़रूरत थी और तैयार मिला। लेकिन दुनिया के सबसे जटिल कंप्यूटरों (हमारे मस्तिष्क) और एक छोटे रोबोट की तुलना न करें।

पहले चरण में, रोबोट को 2 ऑब्जेक्ट्स लेने का काम सौंपा गया था - "मेटल कचरा", जिसे गुलाबी और हरे रंग में चिह्नित किया गया था, और इसे "रीसाइक्लिंग" के लिए डिस्चार्ज पॉइंट पर वितरित किया गया था। रीसेट बिंदु को दीवार पर नीले वर्ग के साथ चिह्नित किया गया था।

कार्य निर्धारित है, काम करने का वातावरण तैयार है, रोबोट चल रहा है। पहली चीज़ जो वह करता है वह अंतरिक्ष को स्कैन करता है और एक तीन-आयामी नक्शा बनाता है, जिसके अनुसार उसे भविष्य में निर्देशित किया जाएगा।


पहले चरण (बाएं) के परीक्षण क्षेत्र की योजना और मॉड्यूलर रोबोट (दाएं) के काम के माहौल का त्रि-आयामी नक्शा।

परीक्षण के पहले चरण के उदाहरण के रूप में रोबोट की क्रियाओं पर विचार करें, जिसका विवरण आप आरेख और ऊपर की तस्वीर में देखते हैं।

आरेख पर हरे रंग का निशान एक नियमित सोडा कैन का स्थान है, जिस तक पहुंचना वर्जित नहीं है। गुलाबी निशान तार का एक तार है जो दो कचरा डिब्बे के बीच एक संकीर्ण स्थान में स्थित है। साथ ही, पूरे क्षेत्र में विभिन्न बाधाएं स्थित थीं।

सबसे पहले, रोबोट ने आंदोलन के लिए सबसे उपयुक्त रूप चुना - "कार"। एक गुलाबी वस्तु की खोज करने के बाद, रोबोट ने अपनी स्थिति का विश्लेषण किया और निष्कर्ष निकाला कि इस तरह के रूप से उसे वस्तु प्राप्त करने का अवसर नहीं मिलेगा। इसलिए, उसे "ट्रंक" के रूप में फिर से बनाया गया और एक वस्तु को बाहर निकाला। मशीन के आकार में लौटकर, रोबोट ने ऑब्जेक्ट को लिया और उसे डंपिंग पॉइंट पर ले गया, जिसकी स्थिति वह पहले से ही स्कैनिंग और मैप बनाने के लिए धन्यवाद जानता है।


ए - पहला चरण (बाएं से दाएं: काम के माहौल को देखने, पर्यावरण को स्कैन करने, रोबोट को फिर से जोड़ने, गुलाबी वस्तु पर कब्जा करने, एक वस्तु को स्थानांतरित करने, एक हरे रंग की वस्तु पर कब्जा करने); बी - दूसरा चरण (ऊपरी 2 चित्र) और तीसरा चरण (निचले 2 चित्र)।

दूसरे चरण में, पर्यावरण पहले से ही अलग था, क्योंकि रोबोट की पिछली रणनीति अब प्रभावी नहीं होगी। ऊपर की तस्वीरों में, हम देखते हैं कि रोबोट सीढ़ियों पर चढ़ने और मेलबॉक्स में ऑब्जेक्ट को छोड़ने के लिए "साँप" आकार में चला गया। यही है, रोबोट, स्थिति का मूल्यांकन करते हुए, महसूस किया कि कुछ मॉड्यूल की उपस्थिति न केवल शानदार होगी, बल्कि विफलता भी हो सकती है, इसलिए उन्हें काट दिया।

तीसरे चरण में, रोबोट को लक्ष्य को खोजने में समस्याएं थीं (निशान जहां उसे डाक टिकट लगाना चाहिए), लेकिन कुछ मिनटों के बाद वह इसका पता लगाने में सक्षम था। निशान फर्श से 25 सेमी की ऊंचाई पर स्थित है, क्योंकि रोबोट ("मशीन") का प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन प्रभावी नहीं है। रोबोट को एक ऊर्ध्वाधर विन्यास में फिर से बनाया गया था और एक स्टैंप को चिपका दिया गया था।

पहेली रोबोट पकाने की विधि

जैसा कि हम पहले से ही समझ चुके हैं, हमारे मेगाज़ॉर्ड में कई छोटे रोबोट मॉड्यूल हैं जो अपने दम पर विभिन्न आंदोलनों को करने में सक्षम हैं, जो बड़े रोबोट को गतिशीलता का लाभ देता है और, ज़ाहिर है, पुन: कॉन्फ़िगर करने की क्षमता।


मॉड्यूल की उपस्थिति। तीर दिखाते हैं कि मॉड्यूल स्थिति कैसे बदल सकता है (क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर मोड़ और झुकाव)।

प्रत्येक मॉड्यूल (क्यूब का प्रत्येक चेहरा 80 मिमी है) इलेक्ट्रो-स्थायी मैग्नेट से सुसज्जित है जो कनेक्शन के पक्ष की परवाह किए बिना मॉड्यूल को एक-दूसरे से कनेक्ट करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, यह चुंबक आपको फेरोमैग्नेटिक ऑब्जेक्ट्स (उदाहरण के लिए, डिस्चार्ज पॉइंट तक ले जाने या रोबोट के लिए रास्ता साफ करने) की अनुमति देता है। प्रत्येक व्यक्तिगत मॉड्यूल अपनी बैटरी (लगभग 1 घंटे), एक माइक्रोकंट्रोलर और वाई-फाई चिप से भी सुसज्जित है। सभी मॉड्यूल एक केंद्रीय कंप्यूटर द्वारा वायरलेस तरीके से नियंत्रित किए गए थे, और एक साधारण घरेलू राउटर का उपयोग वाई-फाई वातावरण प्रदान करने के लिए किया गया था।


रोबोट के मुख्य भाग (कैमरा, स्टैंड, RGB-D कैमरा और बेस) की उपस्थिति।

रोबोट बेस का आधार पतली धातु की प्लेटों से बना एक छोटा बॉक्स (90x70x70 मिमी) है, जो मॉड्यूल को चुंबकत्व के माध्यम से आधार से जुड़ने की अनुमति देता है। एक इंटेल एटम 1.92 गीगाहर्ट्ज प्रोसेसर, 4 जीबी रैम और 64 जीबी स्टोरेज का उपयोग करके कम्प्यूटिंग प्रक्रियाएं की गईं। इसके अलावा, बेस में एक यूएसबी वाई-फाई अडैप्टर लगाया गया था।

कार्य के कार्यान्वयन में सबसे महत्वपूर्ण कदम इसकी समझ है। यह नियम मानव और छोटे, स्मार्ट रोबोट दोनों पर लागू होता है। क्या और कैसे करना है, यह समझने के लिए, रोबोट पर्यावरण को स्कैन करता है। यह RGB-D कैमरे के माध्यम से किया जाता है।


ब्याज की वस्तुओं की स्थिति ( ए , बी पहला चरण है, सी दूसरा है और डी तीसरा है), साथ ही एक संकीर्ण उद्घाटन ( ई ) के अंदर एक वस्तु के साथ परीक्षण के दौरान रोबोट "कैसे देखता है" इसका एक उदाहरण है।

जब स्कैनिंग सिस्टम आवश्यक वस्तु को पहचानता है, तो पर्यावरण के त्रि-आयामी मानचित्र से प्राप्त जानकारी को चिह्नित करने का कार्य सक्रिय होता है। इस तरह, अंतरिक्ष का एक ग्रिड बनता है, जिस पर रोबोट के लिए दुर्गम क्षेत्रों को पीले रंग में चिह्नित किया जाता है। इसके बाद, सिस्टम ऑब्जेक्ट के निकटतम पहुंच बिंदु को पाता है (रोबोट से 20 ° के कोण पर)। यदि इस बिंदु से ऑब्जेक्ट की दूरी सीमा मूल्य से अधिक है, और ऑब्जेक्ट फर्श पर स्थित है, तो सिस्टम निर्धारित करता है कि ऑब्जेक्ट उद्घाटन में स्थित है। यदि ऑब्जेक्ट को मंजिल से ऊपर की स्थिति में सिस्टम द्वारा परिभाषित किया गया है, तो यह चरणों के रूप में इसका मूल्यांकन करता है। यदि बिंदु से ऑब्जेक्ट तक की दूरी सीमा सूचक से कम है, तो सिस्टम "मुक्त" (अर्थात, मूल) या "उच्च" कॉन्फ़िगरेशन (एक निश्चित ऊंचाई तक उठाने के लिए) का उपयोग करने का निर्णय लेता है।


रोबोट कॉन्फ़िगरेशन की तालिका और उनके लिए क्या उपयोग किया जाता है।

रोबोट कार्य का विनिर्देश काफी सरल है। एक मेलबॉक्स के साथ एक उदाहरण पर विचार करें:

• "शोध" करें यदि और केवल अगर रोबोट मेलबॉक्स नहीं देखता है;
• यदि बॉक्स केवल रोबोट देखता है और अभी तक उस तक नहीं पहुंचा है, तो "बॉक्स के लिए आंदोलन" करें;
• "रीसेट" (एक बॉक्स में किसी वस्तु का) प्रदर्शन करें यदि और केवल अगर रोबोट बॉक्स को देखता है और उस पर आता है।

योजनाबद्ध रूप से, इसे निम्नानुसार दर्शाया जा सकता है ("सत्य" और "असत्य" के मान के साथ चिह्नित क्रियाएं ",", संस्करण के आधार पर) के साथ चिह्नित हैं: "



कॉन्फ़िगरेशन को बदलने की प्रक्रिया इस तथ्य से शुरू होती है कि सिस्टम इस प्रक्रिया की आवश्यकता को निर्धारित करता है। यदि कोई एक है, तो नीचे की ओर का कैमरा 0.5 मीटर से 0.75 मीटर की दूरी का पता लगाता है, जहां पुनर्संरचना प्रक्रिया सफल हो सकती है और कुछ वस्तुओं के हस्तक्षेप के बिना। नियंत्रक प्रारंभिक और अंतिम कॉन्फ़िगरेशन निर्धारित करता है, जिसके बाद यह अप्रैलटैब लेबल वाले मॉड्यूल को एक संकेत भेजता है (यह एक क्यूआर कोड जैसा दिखता है)। मॉड्यूल डिस्कनेक्ट करने के लिए एक कमांड प्राप्त करता है, वांछित स्थिति में जाता है और एक नए कॉन्फ़िगरेशन में कनेक्ट होता है।


यह वीडियो रोबोट के परीक्षण की पूरी प्रक्रिया को दिखाता है, जिसमें मीडियम को स्कैन करने से लेकर टास्क पूरा करने तक की बात है।

इस रोबोट ट्रांसफार्मर का सबसे उत्सुक तत्व अभी भी मॉड्यूल के कॉन्फ़िगरेशन को बदलने की क्षमता नहीं है, लेकिन स्वतंत्र रूप से यह तय करने की क्षमता है कि इसे कैसे बदलना है, परिस्थितियों के अनुकूल।

सिस्टम आर्किटेक्चर एक फ्रेमवर्क का उपयोग करता है जो किसी भी उपयोगकर्ता को सक्षम करता है, रोबोट के लिए एक कार्य निर्धारित करने के लिए और एक केंद्रीय नियंत्रक बनाता है, जो बदले में कार्य निष्पादन वातावरण के आधार पर मॉड्यूल को नियंत्रित करेगा। इस सब की नींव LTLMoP (लीनियर टेम्पोरल लॉजिक मिस्सीऑन प्लानिंग) है, जो आपको उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए उच्च-स्तरीय निर्देशों के आधार पर नियंत्रक बनाने की अनुमति देता है।

अध्ययन के साथ एक अधिक विस्तृत परिचित के लिए, मैं शोधकर्ताओं की रिपोर्ट और इसके लिए अतिरिक्त सामग्री की सिफारिश करता हूं।

उपसंहार

यह प्रणाली बहुत दिलचस्प है, हालांकि कमियों के बिना नहीं। इसलिए, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता रोबोट को मेलबॉक्स में ऑब्जेक्ट को रखने का निर्देश देता है, लेकिन मेलबॉक्स का पता चलने तक ऑब्जेक्ट को छोड़ने के लिए नहीं। दूसरे शब्दों में, रोबोट इसे केवल "एफ * सीके", मैंने छोड़ दिया शब्दों के साथ नहीं ले सकता है! कार्य में बाधा डालना। उसी समय, यदि रोबोट बॉक्स का पता लगाने का प्रबंधन नहीं करता है, तो सिस्टम उपयोगकर्ता को स्पष्ट डेटा दर्ज करने के लिए कहेगा। यह पता चला है कि रोबोट इतना स्वतंत्र नहीं है? नहीं, बेशक यह T-1000 नहीं है, लेकिन इसके लिए पहले चरण पहले से ही हैं। आखिरकार, रोबोट खुद तय करता है कि उसके पास कौन से कॉन्फ़िगरेशन उपलब्ध हैं, जो कि सबसे अच्छे तरीके से कार्य के लिए उपयुक्त हैं। इसे एक विचार प्रक्रिया कहना असंभव है, यहां सब कुछ काफी सरल और रैखिक है।

हालांकि, भले ही इस छोटे ट्रांसफार्मर को किसी व्यक्ति की मदद की आवश्यकता हो, फिर भी वह निर्णय ले सकता है। आइए आशा करते हैं कि हम वर्तमान में भविष्य के अल्ट्रॉन के गठन का अवलोकन नहीं कर रहे हैं। :)


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