विशेष वस्तुएं जो रोबोट को हथियाने में मुश्किल होती हैं

रोबोट को पकड़ने के लिए और अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए, शोधकर्ता उन वस्तुओं को विकसित कर रहे हैं जो हेरफेर करने के लिए यथासंभव जटिल हैं।

प्रतिस्पर्धी छवियों की अवधारणा से प्रेरित होकर, बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने मानक रोबोटिक पकड़ के साथ पकड़ने के लिए सावधानीपूर्वक तैयार की गई भौतिक प्रतिस्पर्धी वस्तुओं का अध्ययन किया।

हाल ही में, "प्रतिस्पर्धी छवियों" के विषय पर एक बड़ी मात्रा में शोध सामने आया है, जो उन वस्तुओं की छवियां हैं जिन्हें संशोधित किया गया है ताकि कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम के लिए उन्हें पहचानना विशेष रूप से कठिन हो। इन छवियों का उपयोग अधिक मजबूत कंप्यूटर दृष्टि एल्गोरिदम विकसित करने के लिए किया जाता है, क्योंकि उनकी "प्रतिकूल" प्रकृति एक विशेष रूप से लागू किया गया "सबसे खराब स्थिति" विकल्प है - और यदि आपका एल्गोरिथ्म प्रतिकूल छवियों से निपट सकता है, तो यह संभवतः सबसे संभाल लेगा अन्य कार्य।

प्रोफेसर केन गोल्डबर्ग के नेतृत्व में बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में प्रयोगशाला के लिए स्वचालन और इंजीनियरिंग ( AUTOLAB ) के शोधकर्ताओं ने इस अवधारणा को रोबोट ग्रिप में विस्तारित किया है। उन्होंने विशेष रूप से भौतिक प्रतिस्पर्धी वस्तुओं को डिज़ाइन किया ताकि उन्हें पारंपरिक रोबोटिक हथियारों के साथ उठाना मुश्किल हो। यह केवल सामान्य तीन आयामी आंकड़ों को थोड़ा ठीक करने के लिए आवश्यक है, और मानक दो-उंगली की पकड़ सभी प्रकार की कठिनाइयों का सामना करेगी, वस्तु को ठीक से समझने की कोशिश कर रही है।


क्यूब से शुरू होकर, प्रतिकूल वस्तु विकसित होती है, दो-उंगली की पकड़ के साथ कैप्चर करना अधिक से अधिक कठिन हो जाता है - जब यह एक कोणीय सतह को निचोड़ने की कोशिश करता है, तो वस्तु मुड़ जाती है और बाहर निकल जाती है।

इन प्रतिस्पर्धी वस्तुओं की मुख्य विशेषता यह है कि वे इस तरह दिखते हैं जैसे कि उन्हें पकड़ना आसान है, लेकिन कम से कम दो-उंगली वाले क्लैंप के साथ, यह मुश्किल हो जाता है। वस्तुएं कैसे दिखती हैं और उनकी वास्तविक ज्यामिति कितनी है, यह अंतर है: एक उदाहरण में, यह एक क्यूब है जिसमें छह में से तीन तरफ कम पिरामिड हैं - उनमें से सबसे छोटे में केवल 10 डिग्री के किनारों के झुकाव का कोण है। और प्रत्येक पिरामिड के विपरीत एक साधारण सपाट चेहरा है, इसलिए, क्यूब में सपाट चेहरे का विरोध नहीं है। इस वजह से, ऑब्जेक्ट्स के क्लैंप पर काम करने वाले दो-उंगली वाले ग्रिप समस्याओं का सामना करते हैं, क्योंकि यदि आप सतह को एक कोण पर जकड़ने की कोशिश करते हैं, तो कंप्रेसिव बल ऑब्जेक्ट को चालू कर देगा, और यह अक्सर क्लैंप से बाहर हो जाएगा।


बिंदु संपर्कों के साथ समानांतर कब्जा सफलतापूर्वक एक नियमित घन (बाएं) को पकड़ता है और शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक प्रतिस्पर्धी घन के साथ सामना नहीं कर सकता (दाएं)

कैप्चर प्लानर अक्सर चिकनी विरोध वाली सतहों की तलाश करते हैं, जिन्हें क्लैंप किया जा सकता है, और चूंकि एक प्रतियोगी और एक नियमित घन के बीच का अंतर 3 डी सेंसर के लिए काफी छोटा है, इसलिए अधिकांश रोबोट सिस्टम सोचेंगे: "ओह देखो, यह एक घन है, यह बहुत आसान है ! " और फिर वे निश्चित रूप से कार्य को विफल कर देंगे जब घन बाहर निकल जाता है और उनकी पकड़ से बाहर निकल जाता है।


एडवर्सरियल रूप मनुष्यों में भी काम करते हैं - थिम्बल्स पहनना जो रोबोट के ठंडे, असंवेदनशील स्टील का अनुकरण करते हैं, और ऑब्जेक्ट को जकड़ने के लिए दो उंगलियों का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने पुष्टि की कि इन वस्तुओं को उठाना मुश्किल है

फॉर्म की बढ़ती जटिलता के साथ, प्रतिस्पर्धी संस्करण विकसित करना कठिन हो जाता है। क्यूबोक्टाहेड्रॉन (आठ त्रिकोणीय और छह वर्ग चेहरे वाले एक पॉलीहेड्रोन) को लेते हुए, शोधकर्ताओं ने बेतरतीब ढंग से आकृति के अनुकार (सिमुलेशन में) को तब तक बदल दिया जब तक उन्हें एक आकार नहीं मिला जिसमें सीधे विपरीत चेहरे नहीं होते हैं। और अधिक जटिल रूपों के लिए, जैसे कि सिलेंडर को इंटरसेप्ट करना, गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रतिस्पर्धी उदाहरण प्राप्त किए गए थे।


अधिक जटिल रूपों के लिए, जैसे कि सिलेंडर को इंटरसेप्ट करना, गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करके प्रतिस्पर्धी उदाहरण प्राप्त किए गए थे

वास्तविक दुनिया में प्रारंभिक परीक्षणों में, कुछ विवादास्पद वस्तुओं को उठाने के लिए समानांतर बिंदु कैप्चर का प्रयास किया गया। प्रत्येक मामले में, ऑब्जेक्ट को कैप्चर करने की अनुमानित संभावना 100% थी (सिमुलेशन में परीक्षण की गई डेक्स-नेट नीति के आधार पर), लेकिन वास्तव में यह पता चला कि प्रतिस्पर्धी क्यूब्स और क्यूबक्टाहेड्रा के सफल कैप्चर केवल 13% मामलों में सफल थे।

शोधकर्ताओं का कहना है कि वे इन वस्तुओं को विभिन्न प्रकार के ग्रिप्स के साथ-साथ वैक्यूम ग्रिप्स के साथ परीक्षण करने की योजना बनाते हैं, यह देखने के लिए कि क्या वे सभी की सबसे अधिक प्रतिस्पर्धी वस्तुओं का निर्माण कर सकते हैं। और याद रखें कि यह सब का लक्ष्य सिर्फ दुर्भाग्यपूर्ण कैप्चर एल्गोरिदम को बेवकूफ बनाना नहीं है, बल्कि ऐसे उपकरण विकसित करना है जो वास्तविक दुनिया के लिए रोबोट को पकड़ने के काम को पर्याप्त (उम्मीद) विश्वसनीय बनाने में मदद करेंगे।