पर प्रकाशित: 20 मई, 2025 / अद्यतन से: 20 मई, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
द ट्विस्ट सिस्टम: मोशन कैप्चर टेक्नोलॉजी (MOCAP) ह्यूमनॉइड रोबोट-इमेज के नियंत्रण में क्रांति लाती है: XPRET.DIGITAL
Teleaperated पूरे शरीर की नकल प्रणाली: वास्तविक समय मानव-रोबोट इंटरैक्शन हम रोबोट तकनीक को बदलते हैं
रोबोट के लिए मानव आंदोलन: ट्विस्ट सिस्टम की क्षमता
वैज्ञानिकों ने ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए टेलियोपरेशन सिस्टम के विकास में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है। मोशन कैप्चर तकनीक का उपयोग करके, ह्यूमनॉइड रोबोट अब वास्तविक समय में मानव-जैसे आंदोलनों का प्रदर्शन कर सकते हैं। यह नवाचार रोबोटों के सटीक और सहज नियंत्रण में सक्षम बनाता है, जो पूर्ण -कौशल के साथ रोबोट विकसित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। नया सिस्टम ट्विस्ट (टेलीपोरेटेड पूरे शरीर की नकल प्रणाली), जो एक व्यक्ति के पूर्ण शरीर के आंदोलनों को एक रोबोट में स्थानांतरित करता है, विशेष रूप से उल्लेखनीय है और इस तरह मानव-रोबोट बातचीत का एक नया युग है।
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मोशन कैप्चर-आधारित टेलीफोटो सर्जरी की मूल बातें
टेलीओपरेशन मशीनों के रिमोट कंट्रोल का वर्णन करता है और रोबोटिक्स क्षेत्र में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। Telerobotic सिस्टम का उपयोग किया जाता है यदि कार्य स्थान बहुत दूर है, बहुत छोटा, बहुत बड़ा या मनुष्यों के लिए बहुत खतरनाक है। मनुष्यों (ऑपरेटर) और रोबोट (टेलोपेरेटर) के बीच स्थानिक डिकॉउलिंग विभिन्न क्षेत्रों जैसे कि न्यूनतम इनवेसिव सर्जरी, इंटेलिजेंस विवरण या अंतरिक्ष अनुप्रयोगों में संचालन में सक्षम बनाता है।
मोशन कैप्चर टेक्नोलॉजी (MOCAP) आधुनिक टेलीओपरेशन सिस्टम के लिए आधार बनाता है। यह तकनीक मानव आंदोलन की विस्तृत रिकॉर्डिंग और सिमुलेशन को सक्षम करती है, जिससे व्यक्तिगत लोग या लोगों के पूरे समूह को डिजिटल किया जा सकता है। दर्ज किए गए आंदोलनों को समझदारी से संसाधित किया जाता है और इसका उपयोग निकायों और उनके आंदोलनों के एनीमेशन के लिए किया जा सकता है।
मोशन कैप्चर टेक्नोलॉजी कैसे काम करती है
मोशन कैप्चर तकनीक में, वास्तविक लोगों के शरीर की गतिविधियों को ठीक से पीछा किया जाता है और अंकन बिंदुओं और ऑप्टिकल सिस्टम के साथ एक विशेष सूट के माध्यम से रिकॉर्ड किया जाता है। शरीर के सभी हिस्सों के आंदोलन डेटा को एकत्र किया जाता है - न केवल हथियारों, हाथों, पैरों और पैरों द्वारा, बल्कि धड़, कूल्हों और सिर द्वारा भी। इन व्यापक डेटा को तब कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके कमांड में परिवर्तित किया जाता है जो ह्यूमनॉइड रोबोट को आगे बढ़ा सकता है।
द ट्विस्ट सिस्टम: रोबोट टेलीस्कोपिक में एक सफलता
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और साइमन फ्रेजर यूनिवर्सिटी में विकसित ट्विस्ट सिस्टम ह्यूमनॉइड रोबोट टेलीफोटो में एक महत्वपूर्ण प्रगति है।
ट्विस्ट स्टडी के पहले लेखक यांगी ज़ी बताते हैं, "हम चाहते हैं कि ह्यूमनॉइड्स में लोगों के रूप में पूर्ण-शरीर कौशल का समान स्तर हो।" "एक अछूता रसोईघर की कल्पना करें। लोग दो हाथों से चीजों को पकड़ सकते हैं और अपने पैरों का उपयोग बाधाओं को स्थानांतरित करने के लिए कर सकते हैं, जैसे कि जमीन पर एक टोकरी। मनुष्य अपने शरीर या कोहनी के किनारों के साथ दरवाजा भी खोल सकते हैं। हम चाहते हैं कि ह्यूमनॉइड सीधे लोगों द्वारा भी ऐसा करने में सक्षम हो।"
तकनीकी कार्यान्वयन
ट्विस्ट सिस्टम में तीन आवश्यक घटक शामिल हैं:
- डेटा अधिग्रहण और रिटारगेटिंग: ऑफ़लाइन और ऑनलाइन रिटारगेटिंग द्वारा, मानव आंदोलनों को रोबोट के लिए अनुकूलित किया जाता है। यह 3 डी संयुक्त पदों और झुकाव के अनुकूलित संचरण द्वारा किया जाता है, जिससे शरीर के अभिविन्यास और पैर की नियुक्ति भी वास्तविक समय में अनुकूलित होती है।
- सिमुलेशन में नियंत्रक प्रशिक्षण: ट्विस्ट एक "शिक्षक छात्र" कार्यप्रणाली के साथ दो-चरणीय दृष्टिकोण का उपयोग करता है:
- "शिक्षक" नियंत्रक ने भविष्य के संदर्भ आंदोलनों तक पहुंच का विशेषाधिकार प्राप्त किया है, जो इसे सुचारू आंदोलनों की योजना बनाने में सक्षम बनाता है।
- "छात्र" नियंत्रक को सुदृढीकरण सीखने (आरएल) और व्यवहार क्लोनिंग (बीसी) के संयोजन द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है और केवल वर्तमान आंदोलन की जानकारी तक पहुंच सकता है।
- पूर्ण शरीर नियंत्रक: प्रशिक्षित नियंत्रक रोबोट को स्वतंत्रता के सभी डिग्री का उपयोग करने में सक्षम बनाता है जबकि संतुलन एक ही समय में आयोजित किया जाता है। इससे अधिक प्राकृतिक और मानव -समान आंदोलनों का परिणाम होता है।
UNTERE से ह्यूमनॉइड G1 रोबोट के साथ परीक्षणों में, शोधकर्ताओं ने पाया कि यह पूर्ण-शरीर आंदोलनों को रिकॉर्ड करने और उन्हें रोबोट के जोड़ों में ठीक से स्थानांतरित करने के लिए पर्याप्त था, यह सुनिश्चित करने के साथ कि विभिन्न अंगों के आंदोलनों को किया जाता है।
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ह्यूमनॉइड टेलीफोटो सर्जरी में चुनौतियां
ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए टेलीओपरेशन सिस्टम का विकास शोधकर्ताओं को कई जटिल चुनौतियों के साथ प्रस्तुत करता है:
अवतार अंतराल को पाटो
एक केंद्रीय चुनौती "अवतार गैप" का ब्रिजिंग है-मनुष्यों और रोबोटों के बीच शारीरिक अंतर। चूंकि रोबोट में मनुष्यों की तुलना में अन्य अनुपात, संयुक्त कॉन्फ़िगरेशन और भौतिक गुण होते हैं, मानव आंदोलनों का प्रत्यक्ष हस्तांतरण आसानी से संभव नहीं है।
संतुलन और पूर्ण शरीर समन्वय
ह्यूमनॉइड फुल-बॉडी ट्रैकिंग के लिए न केवल व्यक्तिगत जोड़ों के सटीक नियंत्रण की आवश्यकता होती है, बल्कि जटिल आंदोलनों के दौरान संतुलन का गतिशील रखरखाव भी होता है। पारंपरिक टेलीफोटो सर्जरी प्रणालियों में, ध्यान अक्सर केवल लोकोमोशन या हेरफेर जैसे पृथक आंदोलनों पर होता है, जबकि ट्विस्ट समन्वित पूर्ण शरीर आंदोलनों को सक्षम करता है।
विलंबता और संवेदी प्रतिक्रिया
टेलीओपरेशन सिस्टम को विलंबता (समय में देरी) और संवेदी प्रतिक्रिया पर प्रतिबंध जैसी समस्याओं को दूर करना पड़ता है। ये कारक रोबोटिक प्रतिक्रियाओं के साथ मानव क्रियाओं के सिंक्रनाइज़ेशन को प्रभावित कर सकते हैं।
गति कैप्चर टेलीफोटिया के विविध अनुप्रयोग
ह्यूमनॉइड रोबोट की मोशन कैप्चर-आधारित टेलीफोटो सर्जरी कई संभावित उपयोगों को खोलती है:
खतरनाक परिस्थितियाँ और बचाव संचालन
खतरनाक वातावरण में, टेलीपोरेटेड रोबोट का उपयोग लोगों के बजाय किया जा सकता है, उदाहरण के लिए विस्फोटक (ईओडी - विस्फोटक आयुध निपटान) की कमी में। 2015 और 2020 के बीच अकेले यूनाइटेड किंगडम में लगभग 2,000 ईओडी संचालन सालाना थे, जो सुरक्षित विकल्पों की आवश्यकता को दर्शाता है।
जटिल हेरफेर कार्य
ह्यूमनॉइड रोबोट टेलियोपरेशन के माध्यम से जटिल हेरफेर कार्यों को कर सकते हैं, उदाहरण के लिए रसोई या कार्यशालाओं जैसे असंरचित वातावरण में। हाथ, हाथ, पैर और पैरों को समन्वित सहित पूरे शरीर का उपयोग करने की क्षमता यहां महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करती है।
सामाजिक रोबोटिक्स और अभिव्यक्ति
ह्यूमनॉइड सोशल रोबोट के लिए, अभिव्यंजक आंदोलनों को व्यक्त करने की क्षमता आवश्यक है। MPI (अनुकूलन-आधारित अनुकूलन योग्य रिटारगेटिंग एल्गोरिथ्म) पर विकसित OCRA सिस्टम विभिन्न कीनेमेटिक श्रृंखलाओं के बीच वास्तविक समय आंदोलन छवियों को सक्षम बनाता है, जो सहज और मानव-जैसे आंदोलनों की ओर जाता है।
वैकल्पिक दृष्टिकोण और विभिन्न प्रणालियों की तुलना
ट्विस्ट के अलावा, मोशन कैप्चर-आधारित टेलीफोटो सर्जरी के लिए विभिन्न अन्य दृष्टिकोण हैं:
IMU- आधारित प्रणालियाँ
कुछ शोधकर्ता IMU- आधारित (जड़त्वीय माप इकाई) मोशन कैप्चर सिस्टम का उपयोग करते हैं जो ऑप्टिकल सिस्टम की तुलना में पोर्टेबल और सस्ते होते हैं। इस तकनीक का उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, लोको हेरफेर कार्यों के टेलीफोटो संचालन के लिए जिसमें लोकोमोशन और हेरफेर को संयुक्त किया जाता है।
न्यूरोनल नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण
एक वैकल्पिक दृष्टिकोण गति कैप्चर सूट के सेंसर डेटा और रोबोट असबाब के कोण पदों के बीच एक असाइनमेंट सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। इस विधि को रोबोट के पिछले विश्लेषणात्मक या गणितीय मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है और इसलिए इसे विभिन्न मानव-रोबोट पेयरिंग पर लागू किया जा सकता है।
विशिष्ट शरीर के अंगों के लिए प्रणाली
फुल-बॉडी टेलीफोटो ऑपरेटिंग सिस्टम के अलावा, ऐसे विशेष सिस्टम भी हैं जो शरीर के कुछ हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जैसे कि दोहरे हाथ की गति रिकॉर्डिंग। ये सिस्टम ठीक हेरफेर कार्यों के लिए बायोनिक द्विध्रुवीय रोबोट के सटीक नियंत्रण में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
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हाल की प्रगति और भविष्य की संभावनाएं
ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए टेलीपोजर सिस्टम का विकास तेजी से आगे बढ़ रहा है। ट्विस्ट के अलावा, शोधकर्ताओं ने हाल ही में आगे अभिनव प्रणालियों को प्रस्तुत किया:
H2O: मानव से मानव
H2O सिस्टम केवल एक RGB कैमरे के साथ एक पूर्ण ह्यूमनॉइड रोबोट के वास्तविक समय के टेलीफोटिया को सक्षम करता है। यह एक आरएल-आधारित फ्रेम और ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए उपयुक्त आंदोलनों का चयन करने के लिए एक आरएल-आधारित फ्रेम और एक "सिम-टू-डेटा" प्रक्रिया का उपयोग करता है।
एआर-समर्थित टेलीफोटो सर्जरी
शोधकर्ता यह भी जांच करते हैं कि कैसे संवर्धित वास्तविकता (AR) MOCAP- आधारित टेलीफोन का समर्थन कर सकती है। रोबोट आर्म के अलावा मानव हाथ के एक आभासी संदर्भ की कल्पना करके, उपयोगकर्ता आंदोलन छवियों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं।
की और मोशन कैप्चर: द फ्यूचर ऑफ ह्यूमन-रोबोट इंटरेक्शन
ह्यूमनॉइड रोबोट की मोशन कैप्चर-आधारित टेलीफोटो सर्जरी हाल के वर्षों में काफी विकसित हुई है। ट्विस्ट जैसे सिस्टम रोबोट के लिए वास्तविक समय में मानव -समान पूर्ण -आंदोलनों को करने के लिए संभव बनाकर महत्वपूर्ण प्रगति को चिह्नित करते हैं।
मोशन कैप्चर टेक्नोलॉजी और एडवांस्ड एआई विधियों जैसे कि सुदृढीकरण सीखने और व्यवहार क्लोनिंग का संयोजन मानव-रोबोट बातचीत के लिए नए अवसर खोलता है। ह्यूमनॉइड रोबोट अब न केवल अलग -थलग आंदोलनों का प्रदर्शन कर सकते हैं, बल्कि फुल -बॉडी कार्यों को भी समन्वित करते हैं जो उच्च कौशल और अभिव्यक्ति को सक्षम करते हैं।
भविष्य में, ये प्रौद्योगिकियां जटिल वातावरण में और सामाजिक संदर्भों में, खतरनाक वातावरण में ह्यूमनॉइड रोबोट के उपयोग का विस्तार कर सकती हैं। सटीकता, मजबूती और उपयोगकर्ता -टेलीफरेशन सिस्टम की मित्रता के निरंतर सुधार से मानव क्षमताओं और रोबोटिक निष्पादन के बीच अंतर को और कम करने में मदद मिलेगी।
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मैं हमारी संयुक्त परियोजना की प्रतीक्षा कर रहा हूं।
