प्रकाशित: 12 मार्च, 2025 / अपडेट से: 12 मार्च, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
शोधकर्ता सिपहर समवी और प्रो। एंजेला शॉइलिग के बगल में रोबोट जैक - छवि: एस्ट्रिड एकर्ट, मुनचेन
रोबोटिक्स में पायनियरिंग वर्क: टूम आगे बढ़ता है -लुकिंग रोबोट
स्वायत्त प्रणाली: लोगों के साथ बातचीत करने के लिए रोबोट कैसे सीखें
एक ऐसी दुनिया में जो स्वचालन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दिशा में तेजी से विकसित होती है, स्वायत्त प्रणाली हमारे रोजमर्रा के जीवन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। रोबोटिक्स के भीतर एक विशेष रूप से रोमांचक और चुनौतीपूर्ण अनुशासन उन प्रणालियों का विकास है जो मनुष्यों द्वारा आबादी वाले गतिशील वातावरण में सुरक्षित और कुशलता से आगे बढ़ सकते हैं। यह केवल बाधाओं से बचने के बारे में नहीं है, बल्कि सुचारू और सुरक्षित बातचीत सुनिश्चित करने के लिए लोगों के व्यवहार को समझने, भविष्यवाणी करने और प्रतिक्रिया करने के बारे में भी है।
रोबोटिक्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ह्यूमन बिहेवियर के इस इंटरफेस में, म्यूनिख (TUM) के प्रसिद्ध तकनीकी विश्वविद्यालय के शोधकर्ता उच्च दबाव में काम करते हैं। अपने लर्निंग सिस्टम और रोबोटिक्स लैब में, प्रोफेसर एंजेला शोलेग के निर्देशन में, आपने "जैक" नामक एक अभिनव रोबोट विकसित किया है, जो भीड़ के माध्यम से उल्लेखनीय कौशल और दूरदर्शिता के साथ नेविगेट करने में सक्षम है। जैक को कई अन्य रोबोटों से अलग करता है जो न केवल तत्काल परिवेश को देखने के लिए, बल्कि सक्रिय रूप से यह भी सोचने की क्षमता है कि लोग कैसे घूमेंगे और वे अपने स्वयं के आंदोलनों पर कैसे प्रतिक्रिया कर सकते हैं। सोच का यह दूरदर्शिता का तरीका जैक को न केवल प्रतिक्रियाशील रूप से, बल्कि लगातार और समझदारी से भी जीवंत कमरों के माध्यम से अपने तरीके से योजना बनाने में सक्षम बनाता है।
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भीड़ में नेविगेशन की चुनौती
भीड़ में नेविगेशन रोबोट के लिए एक बहुत बड़ी चुनौती है जो सरल बाधा से परे है। स्थैतिक या पूर्वानुमानित वातावरण के विपरीत, भीड़ गतिशील, अप्रत्याशित और जटिल सामाजिक इंटरैक्शन की विशेषता है। हर कोई व्यक्तिगत रूप से बहुत आगे बढ़ता है, लेकिन साथ ही साथ दूसरों के आंदोलनों को प्रभावित करता है। यह अन्योन्याश्रयता, मानव व्यवहार की प्राकृतिक परिवर्तनशीलता के साथ संयुक्त, रोबोट के लिए सुरक्षित और कुशलता से आगे बढ़ना बेहद मुश्किल बनाता है।
रोबोट के लिए पारंपरिक नेविगेशन एल्गोरिदम, जो अक्सर कठोर नियमों और सरल सेंसर डेटा पर आधारित होते हैं, वे जल्दी से ऐसे वातावरण में अपनी सीमा तक पहुंचते हैं। वे आमतौर पर अचानक रुकने या चकमा देने से बाधाओं पर प्रतिक्रिया करते हैं, जिससे एक भीड़ में अवांछनीय ट्रैफ़िक जाम, अक्षम मार्ग या यहां तक कि खतरनाक स्थितियों को भी जन्म दिया जा सकता है। भीड़ में सफलतापूर्वक आगे बढ़ने के लिए, रोबोट को इसलिए बुद्धि के बहुत अधिक प्रगतिशील रूप की आवश्यकता होती है, जो उन्हें मानव व्यवहार को समझने में सक्षम बनाता है, भविष्यवाणी करने और सक्रिय रूप से उनकी नेविगेशन योजना को शामिल करने के लिए।
जैक का अभिनव दृष्टिकोण: फॉरवर्ड -लुकिंग थिंकिंग और इंटरैक्शन
TUM शोधकर्ताओं द्वारा विकसित रोबोट जैक पारंपरिक दृष्टिकोणों से परे एक निर्णायक कदम जाता है। उनका कोर एक परिष्कृत एल्गोरिथ्म है जो उन्हें न केवल अपने क्षेत्र में लोगों के आंदोलनों को देखने में सक्षम बनाता है, बल्कि सक्रिय रूप से भविष्यवाणी करने और अपने स्वयं के मार्ग योजना को शामिल करने के लिए भी सक्षम बनाता है। प्रोफेसर स्कोइलिग ने पारंपरिक तरीकों पर मौलिक अंतर पर जोर दिया: “हमारे रोबोट ने कहा कि लोग अपने तरीके की योजना बनाने के लिए अपने आंदोलन पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे। यह अन्य दृष्टिकोणों के लिए बड़ा अंतर है जो आमतौर पर इस बातचीत को अनदेखा करते हैं।
इंटरैक्शन को मॉडल करने की यह क्षमता जैक की सफलता की कुंजी है। केवल लोगों को अप्रत्याशित बाधाओं के रूप में विचार करने के बजाय, जैक उसे एक बुद्धिमान अभिनेता के रूप में देखता है जिसका व्यवहार वह कभी -कभी भविष्यवाणी कर सकता है और यहां तक कि प्रभावित भी कर सकता है। यह उसे कई तरह से मानव नेविगेशन से मिलता -जुलता भीड़ के माध्यम से स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है। वह अंतराल में स्थानांतरित करने में संकोच नहीं करता है, पैदल चलने वालों के आंदोलनों का अनुमान लगाता है और टकराव से बचने के लिए गतिशील रूप से अपने मार्ग को अपनाता है और साथ ही साथ कुशलतापूर्वक अपने लक्ष्य को प्राप्त करता है।
सेंसर और कम्प्यूटिंग शक्ति बातचीत में
इस मांग वाले कार्य से निपटने के लिए, जैक अत्यधिक विकसित सेंसर और कंप्यूटिंग पावर से लैस है। एक केंद्रीय तत्व एक लिडार सेंसर (प्रकाश का पता लगाने और रेंजिंग) है, जो स्थायी रूप से लेजर बीम को क्षेत्र में भेजता है और परावर्तित संकेतों को प्राप्त करता है। इस डेटा से, LIDAR वास्तविक समय में पर्यावरण में एक सटीक 360-डिग्री कार्ड बनाता है, जो न केवल स्थिर वस्तुओं को पकड़ लेता है, बल्कि विशेष रूप से लोगों की स्थिति और आंदोलन भी। इस प्रकार लिडार रोबोट को अपने परिवेश की एक विस्तृत "तस्वीर" प्रदान करता है, जो इसके नेविगेशन निर्णयों के लिए आधार बनाता है।
लिडार के अलावा, जैक के पास अपनी बाइक में सेंसर हैं, जो सटीक रूप से अपनी गति और कवर की गई दूरी को मापते हैं। यह जानकारी क्षेत्र में अपनी स्वयं की स्थिति को सटीक रूप से निर्धारित करने और नेविगेशन की दक्षता का अनुकूलन करने के लिए महत्वपूर्ण है। सभी सेंसर डेटा को एक शक्तिशाली ऑन -बोर्ड कंप्यूटर द्वारा संसाधित किया जाता है जो वास्तविक समय में जटिल एल्गोरिदम को करने में सक्षम होता है। यह कंप्यूटर जैक का "मस्तिष्क" है और सेंसर डेटा के विश्लेषण, मानव आंदोलनों की भविष्यवाणी और इष्टतम मार्ग की गणना के लिए जिम्मेदार है।
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विस्तार से एल्गोरिथ्म: भविष्यवाणी, योजना और अनुकूलन
जैक की बुद्धिमत्ता का दिल TUM शोधकर्ताओं द्वारा विकसित नेविगेशन एल्गोरिथ्म है। यह एल्गोरिथ्म भीड़ में सुरक्षित और कुशल नेविगेशन सुनिश्चित करने के लिए जैक को सक्षम करने के लिए कई चरणों में काम करता है।
1। धारणा और डेटा अधिग्रहण
प्रारंभ में, जैक लगातार अपने सेंसर की मदद से अपने परिवेश के बारे में डेटा एकत्र करता है। LIDAR लोगों की स्थिति और आंदोलन के बारे में जानकारी प्रदान करता है, जबकि पहिया सेंसर रोबोट के अपने आंदोलन पर डेटा प्रदान करते हैं।
2। मानव आंदोलनों की भविष्यवाणी
एकत्र किए गए डेटा के आधार पर, एल्गोरिथ्म क्षेत्र में लोगों के आंदोलन पैटर्न का विश्लेषण करता है। वह अगले सेकंड में लोगों को संभालने वाले संभावित रास्तों की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता है। यह भविष्यवाणी सांख्यिकीय मॉडल पर आधारित है जो भीड़ में मानव आंदोलन व्यवहार के व्यापक डेटा रिकॉर्ड से सीखा गया है।
3। मार्ग की योजना
इसी समय, एल्गोरिथ्म रोबोट के लक्ष्य के लिए इष्टतम मार्ग की योजना बना रहा है। वह न केवल लोगों के अनुमानित आंदोलनों को ध्यान में रखता है, बल्कि रोबोट के अपने कौशल और प्रतिबंध भी, जैसे कि इसकी गति और गतिशीलता। लक्ष्य एक ऐसा मार्ग खोजना है जो लोगों के साथ टकरावों को जोखिम में डाले बिना लक्ष्य को जल्दी और कुशलता से यथासंभव जल्दी और कुशलता से ले जाता है।
4। गतिशील अनुकूलन
एल्गोरिथ्म का एक केंद्रीय पहलू गतिशील रूप से अनुकूलित करने की क्षमता है। डेटा अधिग्रहण, भविष्यवाणी और मार्ग योजना की पूरी प्रक्रिया लगातार दस गुना एक सेकंड में लगातार दोहराई जाती है। यह जैक को वास्तविक समय में लगातार बदलते वातावरण के लिए अपने मार्ग को अनुकूलित करने की अनुमति देता है। यह उच्च अनुकूलन आवृत्ति कई लोगों के साथ एक गतिशील वातावरण में सुरक्षित और कुशलता से नेविगेट करने के लिए आवश्यक है, क्योंकि रोबोट एक ही समय में लोगों के तरीकों को पहचानता है और इस बात पर प्रतिक्रिया करता है कि कैसे TUM शोधकर्ता सेपहर समवी बताते हैं।
मानव व्यवहार से सीखना: मानव -जैसा नेविगेशन की कुंजी
जैक की बुद्धिमत्ता का एक और महत्वपूर्ण पहलू मानव व्यवहार से सीखने की उनकी क्षमता है। TUM शोधकर्ताओं ने केवल कठोर नियमों और एल्गोरिदम के साथ जैक को प्रोग्राम नहीं किया, बल्कि उन्हें मानव आंदोलन व्यवहार के डेटा के विश्लेषण के माध्यम से लगातार सुधार करने का अवसर दिया।
प्रोफेसर स्कोइलिग बताते हैं कि गणितीय मॉडल जिस पर नियोजन एल्गोरिथ्म आधारित है, मानव आंदोलनों से प्राप्त किया गया था और समीकरणों में अनुवाद किया गया था। इसलिए एल्गोरिथ्म मानव व्यवहार के बारे में अमूर्त मान्यताओं पर आधारित नहीं है, लेकिन सीधे वास्तविक डेटा पर है जो भीड़ के आंदोलनों का दस्तावेजीकरण करता है। इसे सक्षम करने के लिए, शोधकर्ताओं ने व्यापक डेटा रिकॉर्ड एकत्र किए जो विभिन्न स्थितियों और वातावरणों में मानव व्यवहार का वर्णन करते हैं और जैक के लिए शिक्षण सामग्री के रूप में काम करते हैं।
इस डेटा का विश्लेषण करके, जैक लोगों के विशिष्ट आंदोलन पैटर्न को पहचानना, अनुमान लगाना और अपने स्वयं के निर्णयों को शामिल करना सीखता है। उदाहरण के लिए, वह सीखता है कि लोग आमतौर पर चकमा देते हैं जब वे एक बाधा के लिए जा रहे होते हैं या वे टक्कर से बचने के लिए अपनी गति को अनुकूलित करते हैं। ये निष्कर्ष एल्गोरिथ्म में बहते हैं और जैक को इस तरह से व्यवहार करने में सक्षम बनाते हैं जो भीड़ में लोगों के सहज व्यवहार से मिलता -जुलता है।
इस सीखने की प्रक्रिया का एक ठोस उदाहरण जैक की संभावित टकरावों की हैंडलिंग है। एक पारंपरिक रोबोट आमतौर पर तुरंत बंद हो जाता है जैसे ही वह एक बाधा को पहचानता है, जैसे कि एक व्यक्ति, टकराव के पाठ्यक्रम पर। दूसरी ओर, जैक, जिसने मानव व्यवहार से सीखा है, अधिक अलग तरह से प्रतिक्रिया करता है। वह यह भी गणना करता है कि लोग आमतौर पर टकराव से बचने के लिए अनुकूल और चकमा देंगे। इसलिए, वह तुरंत नहीं रुकता है, लेकिन अपने आंदोलन को जारी रखता है, जबकि एक ही समय में मनुष्य की प्रतिक्रिया का अवलोकन करता है। केवल अगर ऐसे संकेत हैं कि लोग शॉर्ट नोटिस पर जैक प्लान को चकमा नहीं देंगे और एक वैकल्पिक मार्ग चुनेंगे। यह व्यवहार एक पारंपरिक रोबोट के अचानक रोक की तुलना में बहुत अधिक कुशल और अधिक मानवीय जैसा है।
विकासवादी विकास: प्रतिक्रियाशील भी इंटरएक्टिव से
जैक के नेविगेशन कौशल का विकास एक विकासवादी प्रक्रिया थी जो तीन चरणों में चली गई। प्रत्येक स्तर एल्गोरिथ्म की जटिलता और बुद्धि में प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है।
स्तर 1: प्रतिक्रियाशील नेविगेशन।
पहले चरण में, जैक ने केवल अपने परिवेश पर प्रतिक्रिया व्यक्त की। जैसे ही वह लोगों के व्यवहार की भविष्यवाणी या अनुमान लगाए बिना उन्हें माना जाता है, उन्होंने बाधाओं को उकसाया। यह चरण कार्यात्मक था, लेकिन अक्षम और अक्सर अचानक स्टॉप और डिटॉर्स का नेतृत्व किया।
स्तर 2: भविष्य कहनेवाला नेविगेशन।
दूसरे चरण में, आने वाले लोगों के आंदोलन की भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिथ्म का विस्तार किया गया था। इसने जैक को और अधिक आगे बढ़ने और आसन्न होने से पहले टकराव से बचने के लिए यह संभव बना दिया। यह स्तर पहले से ही एक महत्वपूर्ण प्रगति थी, लेकिन अभी भी सीमित थी क्योंकि इसने काफी हद तक रोबोट और मनुष्यों के बीच बातचीत को नजरअंदाज कर दिया था।
स्तर 3: इंटरैक्टिव नेविगेशन।
जैक का वर्तमान संस्करण विकास के तीसरे और सबसे उन्नत स्तर का प्रतिनिधित्व करता है: इंटरैक्टिव नेविगेशन। इस स्तर में, जैक न केवल लोगों के आंदोलनों की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, बल्कि सक्रिय रूप से यह भी ध्यान में रखते हैं कि लोग अपने स्वयं के आंदोलनों पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे। वह अपने व्यवहार के माध्यम से लोगों के व्यवहार को प्रभावित करने में सक्षम है और साथ ही साथ टकराव से बचता है। यह इंटरैक्टिव क्षमता एक महत्वपूर्ण सफलता है जो जैक को वास्तव में बुद्धिमान और मानव -जैसा नेविगेशन प्रणाली बनाती है।
शोधकर्ता समवी बताते हैं कि जैक एक तरफ अन्य लोगों के आंदोलनों की भविष्यवाणी कर सकता है और साथ ही साथ टकराव से बचने के दौरान अपने स्वयं के व्यवहार के माध्यम से अपने कार्यों को प्रभावित करने में सक्षम है। इंटरैक्टिव नेविगेशन का यह रूप जैक को भीड़ के माध्यम से सुरक्षित रूप से, कुशलतापूर्वक, सामाजिक रूप से स्वीकार्य और सहज रूप से स्थानांतरित करने में सक्षम बनाता है।
आवेदन के क्षेत्र: डिलीवरी रोबोट से लेकर स्वायत्त ड्राइविंग तक
जैक में जो अभिनव तकनीक है, उसमें विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोग क्षेत्रों के लिए भारी क्षमता है। हालांकि जैक को शुरू में एक शोध मंच के रूप में विकसित किया गया था, लेकिन TUM शोधकर्ता पहले से ही वास्तविक दुनिया में ठोस संभावित उपयोगों के बारे में सोच रहे हैं।
वितरण रोबोट
एक करीबी आवेदन डिलीवरी रोबोट हैं जो शहरी वातावरण में स्वायत्त रूप से माल और पैकेज वितरित कर सकते हैं। इन रोबोटों को फुटपाथों पर, पैदल यात्री क्षेत्रों में और जीवंत शहर के केंद्रों में सुरक्षित रूप से और कुशलता से स्थानांतरित करने में सक्षम होना चाहिए। जैक की भीड़ में नेविगेट करने की क्षमता इसके लिए महत्वपूर्ण महत्व है। भविष्य में, स्वायत्त वितरण रोबोट रसद में "अंतिम मील" की समस्याओं को हल करने और शहरी यातायात से राहत देने में महत्वपूर्ण योगदान दे सकते हैं।
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व्हीलचेयर
एक अन्य होनहार अनुप्रयोग बुद्धिमान व्हीलचेयर में प्रौद्योगिकी का एकीकरण है। जीवंत वातावरण में नेविगेशन गतिशीलता प्रतिबंध वाले लोगों के लिए एक बड़ी चुनौती हो सकती है। एक व्हीलचेयर जो जैक नेविगेशन एल्गोरिथ्म से लैस है, इन लोगों के जीवन की स्वतंत्रता और गुणवत्ता में काफी सुधार कर सकता है। व्हीलचेयर स्वचालित रूप से बाधाओं से बच सकता है, भीड़ के माध्यम से सुरक्षित रूप से आगे बढ़ सकता है और उपयोगकर्ता को वांछित गंतव्य पर स्वायत्त रूप से ला सकता है।
स्वायत्त ड्राइविंग
प्रोफेसर शॉइलिग इंटरएक्टिव नेविगेशन तकनीक के लिए आवेदन के एक विशेष रूप से प्रासंगिक क्षेत्र के रूप में स्वायत्त ड्राइविंग को देखते हैं। यह जोर देता है कि ये इंटरैक्टिव परिदृश्य एक केंद्रीय चुनौती हैं। जटिल यातायात स्थितियों में, उदाहरण के लिए, जब मोटरवे पर थ्रेडिंग करते हैं, जब क्रॉसिंग की ओर मुड़ते हैं या पैदल चलने वालों और साइकिल चालकों के साथ काम करते हैं, तो न केवल अपने स्वयं के आंदोलन की योजना बनाना आवश्यक है, बल्कि अन्य सड़क उपयोगकर्ताओं के व्यवहार की भविष्यवाणी करने और उन्हें अपनी योजना में शामिल करने के लिए भी आवश्यक है। इंटरैक्टिव नेविगेशन के लिए प्रौद्योगिकी की क्षमता इस प्रकार सुरक्षित और कुशल स्वायत्त वाहनों के विकास में महत्वपूर्ण योगदान दे सकती है। एक उदाहरण के रूप में, यह एक राजमार्ग पर थ्रेडिंग की ओर जाता है: जब एक वाहन एक मोटरवे प्रवेश द्वार के त्वरण गेज पर ड्राइव करता है, तो कई ड्राइवर परिवर्तन पटरियों के पीछे से आने वाले या थोड़ा ब्रेकिंग करते हैं। यह ऐसी स्थितियों में ठीक है कि नया दृष्टिकोण अन्य सड़क उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रियाओं को पर्याप्त रूप से ध्यान में रखने में सक्षम बनाता है।
ह्यूमनॉइड रोबोट
ह्यूमनॉइड रोबोट विशेष रूप से एल्गोरिदम से लाभान्वित हो सकते हैं, विशेष रूप से देखभाल, सेवा या उत्पादन जैसे क्षेत्रों में जिसमें वे लोगों के साथ मिलकर काम करते हैं। मनुष्यों द्वारा उपयोग और प्रभावी होने के लिए, यह आवश्यक है कि वे मानव वातावरण में सुरक्षित और सहज रूप से नेविगेट कर सकें। हालांकि, प्रोफेसर शॉइलिग एक केंद्रीय चुनौती को संदर्भित करता है: जबकि एक चलती रोबोट बस यदि आवश्यक हो तो रोक सकती है, ह्यूमनॉइड रोबोट वर्तमान में अभी भी काफी अस्थिर हैं और जल्दी से अपना संतुलन खो देते हैं। गतिशील वातावरण में मानवीय रोबोटों की स्थिरता में सुधार अनुसंधान के एक महत्वपूर्ण क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है जिसे आगे विकसित किया जाना चाहिए ताकि इंटरएक्टिव नेविगेशन की पूरी क्षमता को भी ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए प्रयोग करने योग्य बनाया जा सके।
उन्नत रोबोट नेविगेशन: जैसा कि जैक मानव व्यवहार को समझता है
इंटरैक्टिव रोबोट नेविगेशन के क्षेत्र में TUM का अनुसंधान बुद्धिमान और स्वायत्त प्रणालियों के रास्ते पर महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है जो मानव परिवेश में सुरक्षित और कुशलता से कार्य कर सकते हैं। रोबोट जैक प्रभावशाली ढंग से दिखाता है कि उन मशीनों को विकसित करना संभव है जो न केवल अपने परिवेश को देखते हैं, बल्कि मानव व्यवहार को भी समझते हैं, भविष्यवाणी करते हैं और उन्हें अपने निर्णयों में शामिल करते हैं। इंटरैक्टिव नेविगेशन की यह क्षमता विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए नए अवसरों को खोलती है, डिलीवरी रोबोट से लेकर बुद्धिमान व्हीलचेयर से लेकर स्वायत्त ड्राइविंग तक।
जैक का विकास केवल शुरुआत है। रोबोटिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में अनुसंधान तेजी से आगे बढ़ रहा है, और हम आने वाले वर्षों और दशकों में आगे के रोमांचक नवाचारों की उम्मीद कर सकते हैं। हमारे रोजमर्रा के जीवन में रोबोट का एकीकरण स्वाभाविक हो जाएगा, और स्वायत्त प्रणाली हमारे समाज में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी। इसलिए यह महत्वपूर्ण महत्व है कि हम इन प्रौद्योगिकियों के विकास को जिम्मेदार बनाते हैं और शुरू से ही नैतिक और सामाजिक पहलुओं को ध्यान में रखते हैं। यह एकमात्र तरीका है जिससे हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि रोबोट और लोग भविष्य में सभी के लाभ के लिए एक साथ काम कर सकते हैं।
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आपका वैश्विक विपणन और व्यवसाय विकास भागीदार
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कोनराड वोल्फेंस्टीन
मुझे निजी सलाहकार के रूप में आपकी और मेरी टीम की सेवा करने में खुशी होगी।
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