प्रकाशित तिथि: 20 मई, 2025 / अद्यतन तिथि: 20 मई, 2025 – लेखक: Konrad Wolfenstein
TWIST सिस्टम: मोशन कैप्चर तकनीक (MoCap) ने ह्यूमनॉइड रोबोट के नियंत्रण में क्रांतिकारी बदलाव ला दिया है – चित्र: Xpert.Digital
टेलीऑपरेटेड होल-बॉडी इमिटेशन सिस्टम: वास्तविक समय में मानव-रोबोट की परस्पर क्रिया रोबोटिक्स को बदल देगी।
रोबोटों के लिए मानवीय गतिविधियाँ: TWIST प्रणाली की क्षमता
वैज्ञानिकों ने मानवरूपी रोबोटों के लिए टेलीऑपरेशन सिस्टम के विकास में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है। मोशन कैप्चर तकनीक का उपयोग करके, मानवरूपी रोबोट अब वास्तविक समय में मानव जैसी गतिविधियाँ कर सकते हैं। यह नवाचार रोबोटों के सटीक और सहज नियंत्रण को सक्षम बनाता है, जो संपूर्ण शरीर की निपुणता वाले रोबोटों के विकास की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। विशेष रूप से उल्लेखनीय है नया सिस्टम TWIST (टेलीऑपरेटेड होल-बॉडी इमिटेशन सिस्टम), जो किसी व्यक्ति की संपूर्ण शारीरिक गतिविधियों को रोबोट तक पहुंचाता है, जिससे मानव-रोबोट अंतःक्रिया के एक नए युग की शुरुआत होती है।.
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मोशन-कैप्चर-आधारित टेलीऑपरेशन के मूल सिद्धांत
टेलीऑपरेशन मशीनों के दूरस्थ नियंत्रण को संदर्भित करता है और रोबोटिक्स के क्षेत्र में इसका विशेष महत्व है। टेलीरोबोटिक प्रणालियों का उपयोग तब किया जाता है जब कार्यक्षेत्र मनुष्यों के लिए बहुत दूर, बहुत छोटा, बहुत बड़ा या बहुत खतरनाक हो। मानव (संचालक) और रोबोट (टेलीऑपरेटर) के बीच स्थानिक अलगाव न्यूनतम चीर-फाड़ शल्य चिकित्सा, बम निरोधक और अंतरिक्ष अनुप्रयोगों जैसे विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोगों को सक्षम बनाता है।.
मोशन कैप्चर तकनीक (मोकैप) आधुनिक टेलीऑपरेशन प्रणालियों का आधार है। यह तकनीक मानव गति की विस्तृत रिकॉर्डिंग और सिमुलेशन को सक्षम बनाती है, जिससे व्यक्तियों या लोगों के पूरे समूहों का डिजिटलीकरण संभव हो पाता है। कैप्चर की गई गतियों को बुद्धिमत्तापूर्वक संसाधित किया जाता है और इनका उपयोग शरीर और उनकी गतिविधियों को एनिमेट करने के लिए किया जा सकता है।.
मोशन कैप्चर तकनीक कैसे काम करती है
मोशन कैप्चर तकनीक मार्कर और ऑप्टिकल सिस्टम से लैस एक विशेष सूट का उपयोग करके वास्तविक लोगों के शरीर की गतिविधियों को सटीक रूप से ट्रैक और रिकॉर्ड करती है। यह प्रक्रिया शरीर के सभी अंगों से गति डेटा एकत्र करती है - न केवल हाथ, पैर और पंजे, बल्कि धड़, कूल्हे और सिर भी। इस व्यापक डेटा को फिर कमांड में परिवर्तित किया जाता है, जिन्हें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके मानवरूपी रोबोट निष्पादित कर सकते हैं।.
TWIST प्रणाली: रोबोट टेलीऑपरेशन में एक अभूतपूर्व उपलब्धि
स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय और साइमन फ्रेजर विश्वविद्यालय में विकसित TWIST प्रणाली, मानवाकार रोबोटों के टेलीऑपरेशन में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करती है। यह मोशन कैप्चर तकनीक को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और इमिटेशन लर्निंग की विधियों के साथ जोड़ती है।.
“हम चाहते हैं कि मानवाकार प्राणी मनुष्यों के समान शारीरिक निपुणता और फुर्ती प्रदर्शित करें,” TWIST अध्ययन के प्रमुख लेखक यांजी ज़े बताते हैं। “एक अव्यवस्थित रसोई की कल्पना कीजिए। मनुष्य दोनों हाथों से चीज़ें पकड़ सकते हैं और फर्श पर पड़ी टोकरी जैसी बाधाओं को हटाने के लिए अपने पैरों का उपयोग कर सकते हैं। मनुष्य अपने शरीर के किनारों या कोहनियों से दरवाज़ा भी खोल सकते हैं। हम चाहते हैं कि मानवाकार प्राणी मनुष्यों की नकल करते हुए ठीक यही सब कर सकें।”
TWIST का तकनीकी कार्यान्वयन
TWIST प्रणाली में तीन आवश्यक घटक शामिल हैं:
- डेटा अधिग्रहण और पुनः लक्ष्यीकरण: ऑफ़लाइन और ऑनलाइन पुनः लक्ष्यीकरण के माध्यम से, मानव गतिविधियों को रोबोट के अनुकूल बनाया जाता है। यह 3डी जोड़ों की स्थिति और अभिविन्यास के अनुकूलित संचरण के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जिसमें शरीर का अभिविन्यास और पैरों की स्थिति को भी वास्तविक समय में समायोजित किया जाता है।.
- सिमुलेशन में नियंत्रक प्रशिक्षण: TWIST एक "शिक्षक-छात्र" पद्धति के साथ दो-चरणीय दृष्टिकोण का उपयोग करता है:
- “टीचर” कंट्रोलर के पास भविष्य के संदर्भ आंदोलनों तक विशेष पहुंच होती है, जिससे वह सुचारू आंदोलनों की योजना बना सकता है।.
- “छात्र” नियंत्रक को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (आरएल) और बिहेवियर क्लोनिंग (बीसी) के संयोजन के माध्यम से प्रशिक्षित किया जाता है और यह केवल वर्तमान गति की जानकारी तक ही पहुंच सकता है।.
- पूर्ण-शरीर नियंत्रक: प्रशिक्षित नियंत्रक रोबोट को संतुलन बनाए रखते हुए सभी प्रकार की स्वतंत्रता का उपयोग करने में सक्षम बनाता है। इसके परिणामस्वरूप अधिक स्वाभाविक और मानव-समान गतिविधियाँ होती हैं।.
यूनिट्री के ह्यूमनॉइड जी1 रोबोट के साथ किए गए परीक्षणों में, शोधकर्ताओं ने पाया कि यह पूरे शरीर की गतिविधियों को पकड़ने और उन्हें रोबोट के जोड़ों में सटीक रूप से स्थानांतरित करने के लिए पर्याप्त था, जिससे यह सुनिश्चित हो गया कि विभिन्न अंगों की गतिविधियां समन्वित थीं।.
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ह्यूमनॉइड टेलीऑपरेशन में चुनौतियाँ
मानव जैसे रोबोटों के लिए टेलीऑपरेशन सिस्टम का विकास शोधकर्ताओं के सामने कई जटिल चुनौतियां प्रस्तुत करता है:
शारीरिक अंतर को पाटना
एक प्रमुख चुनौती "शारीरिक भिन्नता" को पाटना है—मनुष्यों और रोबोटों के बीच शारीरिक अंतर। चूंकि रोबोटों के अनुपात, जोड़ों की संरचना और भौतिक गुण मनुष्यों से भिन्न होते हैं, इसलिए मानव गतिविधियों का सीधा स्थानांतरण आसानी से संभव नहीं है।.
संतुलन और संपूर्ण शरीर का समन्वय
मानवाकार संपूर्ण शरीर ट्रैकिंग के लिए न केवल अलग-अलग जोड़ों पर सटीक नियंत्रण की आवश्यकता होती है, बल्कि जटिल गतिविधियों के दौरान संतुलन को गतिशील रूप से बनाए रखने की भी आवश्यकता होती है। पारंपरिक टेलीऑपरेशन प्रणालियाँ अक्सर केवल चलने-फिरने या हेरफेर जैसी पृथक गतिविधियों पर ही ध्यान केंद्रित करती हैं, जबकि TWIST समन्वित संपूर्ण शरीर गतिविधियों को सक्षम बनाता है।.
विलंबता और संवेदी प्रतिक्रिया
टेलीऑपरेशन सिस्टम को विलंबता (समय की देरी) और संवेदी प्रतिक्रिया में सीमाओं जैसी समस्याओं को दूर करना होगा। ये कारक रोबोटिक प्रतिक्रियाओं के साथ मानवीय क्रियाओं के तालमेल को बाधित कर सकते हैं।.
मोशन-कैप्चर टेलीऑपरेशन के विविध अनुप्रयोग
मोशन-कैप्चर आधारित मानवाकार रोबोटों के टेलीऑपरेशन से अनुप्रयोगों की अनेक संभावनाएं खुलती हैं:
खतरनाक परिस्थितियाँ और बचाव अभियान
खतरनाक वातावरण में, मनुष्यों के स्थान पर टेलीऑपरेटेड रोबोट का उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए विस्फोटक आयुध निपटान (ईओडी) में। 2015 और 2020 के बीच, अकेले यूनाइटेड किंगडम में प्रतिवर्ष लगभग 2,000 ईओडी अभियान चलाए गए, जो सुरक्षित विकल्पों की आवश्यकता को उजागर करते हैं।.
जटिल हेरफेर कार्य
मानवाकार रोबोट, उदाहरण के लिए रसोई या कार्यशालाओं जैसे अव्यवस्थित वातावरण में, टेलीऑपरेशन के माध्यम से जटिल कार्यों को अंजाम दे सकते हैं। हाथों, टांगों और पैरों सहित अपने पूरे शरीर के समन्वयकारी उपयोग की उनकी क्षमता इस संदर्भ में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है।.
सामाजिक रोबोटिक्स और अभिव्यक्ति
मानवाकार सामाजिक रोबोटों के लिए, अभिव्यंजक गतिविधियों को करने की क्षमता आवश्यक है। एमपीआई में विकसित ओसीआरए प्रणाली (ऑप्टिमाइजेशन-बेस्ड कस्टमाइजेबल रिटारगेटिंग एल्गोरिदम) विभिन्न काइनेमेटिक श्रृंखलाओं के बीच वास्तविक समय में गति मानचित्रण को सक्षम बनाती है, जिसके परिणामस्वरूप सहज और मानव-समान गतिविधियां संभव होती हैं।.
वैकल्पिक दृष्टिकोण और विभिन्न प्रणालियों की तुलना
TWIST के अलावा, मोशन-कैप्चर-आधारित टेलीऑपरेशन के लिए कई अन्य दृष्टिकोण भी हैं:
आईएमयू-आधारित प्रणालियाँ
कुछ शोधकर्ता आईएमयू (इनर्टियल मेजरमेंट यूनिट) आधारित मोशन-कैप्चर सिस्टम का उपयोग कर रहे हैं, जो पोर्टेबल हैं और ऑप्टिकल सिस्टम की तुलना में कम खर्चीले हैं। इस तकनीक का उपयोग, उदाहरण के लिए, लोको-मैनिपुलेशन कार्यों के टेलीऑपरेशन के लिए किया जाता है, जिसमें गति और हेरफेर दोनों शामिल होते हैं।.
तंत्रिका नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण
एक वैकल्पिक दृष्टिकोण में मोशन-कैप्चर सूट से प्राप्त सेंसर डेटा और रोबोट एक्चुएटर्स की कोणीय स्थितियों के बीच मैपिंग सीखने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया जाता है। इस विधि के लिए रोबोट के किसी पूर्व विश्लेषणात्मक या गणितीय मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है और इसलिए इसे विभिन्न मानव-रोबोट युग्मों पर लागू किया जा सकता है।.
शरीर के विशिष्ट अंगों के लिए प्रणालियाँ
संपूर्ण शरीर टेलीऑपरेशन प्रणालियों के अलावा, विशिष्ट शारीरिक अंगों पर केंद्रित विशेष प्रणालियाँ भी मौजूद हैं, जैसे कि दोहरे हाथ से गति कैप्चर करने वाली प्रणाली। ये प्रणालियाँ सूक्ष्म हेरफेर कार्यों के लिए बायोनिक द्वि-मैनुअल रोबोटों के सटीक नियंत्रण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं।.
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हाल की प्रगति और भविष्य की संभावनाएं
ह्यूमनॉइड रोबोटों के लिए टेलीऑपरेशन सिस्टम का विकास तेजी से आगे बढ़ रहा है। TWIST के अलावा, शोधकर्ताओं ने हाल ही में अन्य नवोन्मेषी प्रणालियाँ भी प्रस्तुत की हैं:
H2O: मानव से मानवरूपी
H2O सिस्टम केवल एक RGB कैमरे का उपयोग करके पूरी तरह से मानवाकार रोबोट के वास्तविक समय में टेलीऑपरेशन को सक्षम बनाता है। यह मानवाकार रोबोटों के लिए उपयुक्त गतिविधियों को फ़िल्टर करने और चुनने के लिए RL-आधारित फ्रेम और "सिम-टू-डेटा" प्रक्रिया का उपयोग करता है।.
एआर-समर्थित टेलीऑपरेशन
शोधकर्ता यह भी जांच कर रहे हैं कि ऑगमेंटेड रियलिटी (AR) मोशन कैप्चर-आधारित टेलीऑपरेशन में कैसे सहायक हो सकती है। रोबोटिक हाथ के साथ मानव हाथ के आभासी संदर्भ को देखकर, उपयोगकर्ता मोशन मैपिंग को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं।.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मोशन कैप्चर: मानव-रोबोट अंतःक्रिया का भविष्य
हाल के वर्षों में मोशन-कैप्चर आधारित मानवाकार रोबोटों के टेलीऑपरेशन में काफी प्रगति हुई है। TWIST जैसी प्रणालियाँ रोबोटों को वास्तविक समय में मानव-समान, पूर्ण-शारीरिक गतिविधियों को करने में सक्षम बनाकर एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करती हैं।.
मोशन-कैप्चर तकनीक और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और बिहेवियर क्लोनिंग जैसी उन्नत एआई विधियों के संयोजन से मानव-रोबोट अंतःक्रिया के लिए नई संभावनाएं खुलती हैं। ह्यूमनॉइड रोबोट अब न केवल अलग-अलग गतिविधियां कर सकते हैं, बल्कि समन्वित संपूर्ण शारीरिक क्रियाएं भी कर सकते हैं, जिससे अधिक निपुणता और अभिव्यक्ति संभव हो पाती है।.
भविष्य में, ये प्रौद्योगिकियाँ खतरनाक वातावरणों में, जटिल कार्यों में और सामाजिक संदर्भों में मानवाकार रोबोटों के उपयोग को काफी हद तक बढ़ा सकती हैं। टेलीऑपरेशन प्रणालियों की सटीकता, मजबूती और उपयोग में आसानी में निरंतर सुधार से मानवीय क्षमताओं और रोबोटिक निष्पादन के बीच के अंतर को और कम करने में मदद मिलेगी।.
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