पर प्रकाशित: 18 मार्च, 2025 / अद्यतन से: 18 मार्च, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
ह्यूमनॉइड स्टैंड-अप कंट्रोल: मेजबानों के साथ उठना सीखना-रोज़मर्रा की जीवन-छवि में रोबोट के लिए सफलता
सिर्फ उठने से अधिक: होस्ट स्वायत्त और बहुमुखी ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए मार्ग प्रशस्त करता है
सिमुलेशन से वास्तविकता तक: कैसे होस्ट ह्यूमनॉइड रोबोट आत्म -नियोजित को सिखाता है
ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स की आकर्षक दुनिया में, जिसमें मशीनें अधिक से अधिक मानव क्षमताओं की नकल करती हैं, एक स्पष्ट रूप से सरल लेकिन मौलिक रूप से महत्वपूर्ण कौशल एक केंद्रीय भूमिका निभा रहा है: उठना। यह हमारे लिए मनुष्यों के लिए निश्चित रूप से एक अचेतन आंदोलन है जो हम हर दिन अनगिनत बार करते हैं। लेकिन एक ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए, उठना एक जटिल चुनौती है जिसमें परिष्कृत नियंत्रण, सटीक सेंसर और बुद्धिमान एल्गोरिदम की बातचीत की आवश्यकता होती है। हालांकि, यह क्षमता न केवल इंजीनियरिंग कला का एक प्रभावशाली प्रदर्शन है, बल्कि ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए एक आवश्यक शर्त भी हमारे रोजमर्रा के जीवन में अपनी जगह पाती है और जिम्मेदारी के विभिन्न क्षेत्रों में हमारा समर्थन कर सकती है।
विभिन्न पदों से उठना सिर्फ एक अच्छे अतिरिक्त फ़ंक्शन की तुलना में बहुत अधिक है। यह स्वायत्तता और ह्यूमनॉइड रोबोट की बहुमुखी प्रतिभा की नींव है। कल्पना कीजिए कि एक रोबोट को आपको घर में मदद करनी चाहिए, खतरनाक वातावरण में देखभाल या काम करने में सहायता करनी चाहिए। इन सभी परिदृश्यों में, विभिन्न स्थानों से स्वतंत्र रूप से स्थापित करने की क्षमता महत्वपूर्ण महत्व की है। एक रोबोट जो केवल आदर्श शुरुआती पदों में काम करता है और गिरने पर असहाय रहता है, वास्तविक दुनिया में बस अनुपयोगी है। मजबूत और बहुमुखी -अप -अप -अप रणनीतियों का विकास इसलिए अनुसंधान प्रयोगशाला से वास्तविक दुनिया में मानव रोबोट लाने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है।
इस समस्या को हल करने के लिए पिछला दृष्टिकोण अक्सर अपनी सीमा तक पहुंच जाता है। कई लोग श्रमसाध्य रूप से पूर्व -आंदोलनों पर आधारित थे जो नियंत्रित वातावरण में काम करते थे, लेकिन जल्दी से अप्रत्याशित वास्तविकता में अपनी सीमा तक पहुंच गए। ये कठोर प्रणालियां अनम्य थीं, बदली हुई परिस्थितियों के अनुकूल नहीं हो सकती थीं और जब रोबोट अप्रत्याशित स्थिति में उतरा या असमान सतहों पर था, तो बुरी तरह से विफल हो सकता था। अन्य दृष्टिकोण जटिल सिमुलेशन वातावरण पर निर्भर करते हैं, जिसके परिणाम अक्सर वास्तविक रोबोट में स्थानांतरित करना मुश्किल था। सिमुलेशन से वास्तविकता तक की छलांग, तथाकथित "सिम-टू-रियल ट्रांसफर", कई होनहार अनुसंधान दृष्टिकोणों के ठोकर को बंद कर दिया।
इस संदर्भ में, एक अभिनव ढांचा उस चरण में प्रवेश करता है जो मौलिक रूप से उस तरीके को बदल सकता है जिस तरह से हम ह्यूमनॉइड रोबोट प्राप्त करने के बारे में सोचते हैं: होस्ट, ह्यूमनॉइड स्टैंडिंग-अप नियंत्रण के लिए छोटा। मेजबान सिर्फ एक और विधि से अधिक है; यह एक प्रतिमान बदलाव है। एशिया में प्रसिद्ध विश्वविद्यालयों के एक संघ द्वारा विकसित , मेजबान पारंपरिक दृष्टिकोणों के साथ टूटता है और मानव रोबोट सिखाने के लिए एक पूरी तरह से नया तरीका लेता है - एक तरह से चकित रूप से बहुमुखी, मजबूत और यथार्थवादी है।
के लिए उपयुक्त:
होस्ट: एक ढांचा जो गलतियों से सीखता है
मेजबान नवाचार का मूल सुदृढीकरण सीखने (आरएल) के उपयोग में निहित है, मशीन सीखने की एक विधि जो लोगों और जानवरों के सीखने के तरीके से प्रेरित है। कल्पना कीजिए कि आप एक बच्चे को साइकिल चलाना सिखाते हैं। वे उसे हर मांसपेशी आंदोलन के लिए विस्तृत निर्देश नहीं देते हैं, लेकिन बस इसे आज़माते हैं। यदि बच्चा वहां गिरता है, तो यह अगले प्रयास पर उसके आंदोलनों को ठीक करता है। प्रयास और त्रुटियों के माध्यम से, बच्चा धीरे -धीरे सकारात्मक और नकारात्मक प्रतिक्रिया के माध्यम से बाइक में महारत हासिल करना सीखता है। सुदृढीकरण सीखना एक समान सिद्धांत के अनुसार काम करता है।
मेजबान के मामले में, एक ह्यूमनॉइड रोबोट को एक नकली वातावरण में रखा जाता है और विभिन्न पदों से उठने के कार्य के साथ सामना किया जाता है। रोबोट इस क्षेत्र में "एजेंट" के रूप में कार्य करता है। यह कार्रवाई करता है, इस मामले में उसके जोड़ों और उसके शरीर के आंदोलनों में। प्रत्येक अभियान के लिए, वह एक "इनाम" या "सजा" प्राप्त करता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि यह कितना सफल था। यदि वह उठता है, तो उसे एक सकारात्मक इनाम मिलता है। यदि यह गिरता है या अवांछित आंदोलन करता है, तो उसे एक नकारात्मक इनाम मिलता है। अनुभव प्राप्त करने और अपनी रणनीतियों के अनुकूलन के लिए अनगिनत प्रयासों के माध्यम से, रोबोट धीरे -धीरे सर्वोत्तम संभव स्टैंड -अप रणनीति विकसित करना सीखता है।
पिछले आरएल-आधारित दृष्टिकोणों के लिए निर्णायक अंतर यह है कि मेजबान खरोंच से सीखता है। कोई प्रीप्रोग्राम्ड मूवमेंट, कोई मानव प्रदर्शन या अन्य पिछले ज्ञान का उपयोग नहीं किया जाता है। रोबोट एक "खाली शीट" के साथ शुरू होता है और पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से अपनी अप -टू -डेट रणनीतियों को विकसित करता है। यह एक मौलिक प्रगति है, क्योंकि यह सिस्टम को उन समाधानों को खोजने में सक्षम बनाता है जो मानव इंजीनियरों के साथ आ सकते हैं। इसके अलावा, सिस्टम इसे बेहद अनुकूलनीय बनाता है क्योंकि यह कठोर धारणाओं या मानव पूर्वाग्रह पर निर्भर नहीं करता है।
बहु-आलोचक वास्तुकला का जादू
मेजबान नवाचार का एक और दिल बहु-आलोचना वास्तुकला है। यह समझने के लिए, हमें सुदृढीकरण सीखने के कामकाज से संक्षेप में निपटना होगा। ठेठ आरएल सिस्टम में दो केंद्रीय घटक हैं: एक्ट्यूएटर और आलोचक। एक्ट्यूएटर है, इसलिए बोलने के लिए, रोबोट का मस्तिष्क जो कार्यों का चयन करता है, यानी तय करता है कि कौन से आंदोलनों को किया जाना चाहिए। आलोचक एक्ट्यूएटर के कार्यों का मूल्यांकन करता है और उसे प्रतिक्रिया देता है। वह एक्ट्यूएटर को बताता है कि क्या उसके कार्य अच्छे थे या बुरे थे और उन्हें कैसे सुधार किया जा सकता है। पारंपरिक आरएल दृष्टिकोणों में आमतौर पर केवल एक आलोचक होता है।
इस सम्मेलन के साथ मेजबान टूट जाता है और इसके बजाय कई विशेष आलोचकों पर निर्भर करता है। कल्पना कीजिए कि उठने के दौरान अलग -अलग पहलू हैं जो महत्वपूर्ण हैं: संतुलन पकड़ो, सही मुद्रा लें, जोड़ों का समन्वय करें, घूर्णन आवेग को नियंत्रित करें। इन पहलुओं में से प्रत्येक का मूल्यांकन अपने स्वयं के "विशेषज्ञ" द्वारा किया जा सकता है। यह वही है जो बहु-आलोचना वास्तुकला बनाता है। होस्ट कई आलोचकों के नेटवर्क का उपयोग करता है, जिनमें से प्रत्येक शुरुआती प्रक्रिया के एक निश्चित पहलू में माहिर है। एक आलोचक, उदाहरण के लिए, संतुलन को दर कर सकता है, दूसरा संयुक्त समन्वय और रोटरी आवेग के लिए एक तीसरा पक्ष।
विशेष आलोचकों में यह विभाजन बेहद प्रभावी साबित हुआ है। यह एक समस्या को हल करता है जो अक्सर पारंपरिक आरएल सिस्टम में होता है: नकारात्मक हस्तक्षेप। यदि एक एकल आलोचक एक ही समय में एक जटिल कार्य के सभी पहलुओं का मूल्यांकन करने की कोशिश करता है, तो संघर्ष और भ्रम हो सकता है। विभिन्न सीखने के उद्देश्य एक दूसरे में बाधा डाल सकते हैं और सीखने की प्रक्रिया को धीमा कर सकते हैं या यहां तक कि इसे विफल कर सकते हैं। बहु-आलोचना वास्तुकला इस समस्या को छोटे, स्पष्ट उप-वर्गों में सीखने के कार्य को अलग करके और प्रत्येक आंशिक कार्य के लिए एक विशेष आलोचक का उपयोग करके इस समस्या को दरकिनार कर देती है। एक्ट्यूएटर तब सभी आलोचकों से प्रतिक्रिया प्राप्त करता है और उठने के विभिन्न पहलुओं को अच्छी तरह से संयोजित करना सीखता है।
यह बहु-आलोचना वास्तुकला उठने के जटिल कार्य के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है। ऊपर उठने के लिए विभिन्न प्रकार के ठीक मोटर कौशल और रोटरी आवेग के सटीक नियंत्रण की आवश्यकता होती है ताकि संतुलन बनाए रखा जा सके और गिरने के लिए नहीं। विशेष आलोचकों के माध्यम से, होस्ट विशेष रूप से उठने के इन विभिन्न पहलुओं को प्रशिक्षित और अनुकूलित कर सकता है, जो एकल आलोचक के साथ पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में काफी बेहतर परिणाम देता है। अपने अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि बहु-आलोचक वास्तुकला प्रदर्शन में एक महत्वपूर्ण छलांग लगाने में सक्षम बनाता है और मेजबान को स्टैंड-अप रणनीतियों को विकसित करने में सक्षम बनाता है जो पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके अप्राप्य होगा।
पाठ्यक्रम सीखना: सरल से जटिल तक
मेजबान की सफलता की एक और कुंजी पाठ्यक्रम -आधारित प्रशिक्षण है। यह विधि मानव सीखने की प्रक्रिया पर आधारित है, जिसमें हम धीरे -धीरे जटिल कौशल सीखते हैं, सरल मूल बातें के साथ शुरू करते हैं और फिर धीरे -धीरे हमारे ऊपर काम करते हैं। साइकिल चलाने के उदाहरण के बारे में सोचें। इससे पहले कि एक बच्चा दो पहियों पर ड्राइव करना सीखता है, यह एक इम्पेलर पर अपना संतुलन बनाए रखना सीख सकता है या समर्थन बाइक के साथ ड्राइव करना सीख सकता है। ये प्रारंभिक अभ्यास बाद की सीखने की प्रक्रिया को आसान बनाते हैं और तेजी से और अधिक सफल प्रगति सुनिश्चित करते हैं।
होस्ट ने एक समान सिद्धांत लागू किया। रोबोट को शुरू से ही सबसे कठिन कार्य के साथ सामना नहीं किया जाता है, अर्थात् किसी भी स्थिति से किसी भी सतह पर उठने के लिए। इसके बजाय, यह एक कंपित पाठ्यक्रम के अधीन है जिसमें कार्य धीरे -धीरे अधिक जटिल हो जाते हैं। प्रशिक्षण सरल परिदृश्यों के साथ शुरू होता है, उदाहरण के लिए सपाट मंजिल पर झूठ बोलने की स्थिति से उठता है। जैसे ही रोबोट ने इस कार्य में अच्छी तरह से महारत हासिल की है, परिस्थितियां धीरे -धीरे अधिक कठिन हो जाती हैं। बैठे स्थिति से उठने या दीवार पर झूठ बोलने से कैसे उठने के लिए नए शुरुआती स्थान हैं। सतह भी विविध है, स्तर की मिट्टी से लेकर थोड़ी असमान सतहों तक अधिक मांग वाले इलाके तक।
इस पाठ्यक्रम -आधारित प्रशिक्षण के कई फायदे हैं। एक ओर, यह समाधान स्थान के अधिक कुशल अन्वेषण को सक्षम करता है। रोबोट शुरू में उठने के मूल पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करता है और उन्हें सरल परिदृश्यों में महारत हासिल करना सीखता है। यह सीखने की प्रक्रिया को गति देता है और रोबोट तेजी से प्रदर्शन के एक अच्छे स्तर तक पहुंचता है। दूसरी ओर, पाठ्यक्रम मॉडल के सामान्यीकरण में सुधार करता है। धीरे -धीरे अधिक विविध और जटिल कार्यों के साथ रोबोट का सामना करके, वह विभिन्न स्थितियों के अनुकूल होना सीखता है और न केवल आदर्शों में बल्कि वास्तविक वातावरण में भी काम करने वाली मजबूत रणनीतियों को विकसित करना सीखता है। वास्तविक दुनिया में प्रणाली की मजबूती के लिए प्रशिक्षण की स्थिति की विविधता महत्वपूर्ण है, जहां अप्रत्याशित सतह और शुरुआती स्थिति नियम हैं और अपवाद नहीं।
के लिए उपयुक्त:
आंदोलन प्रतिबंधों के माध्यम से वास्तविकता
मेजबान का एक और महत्वपूर्ण पहलू वास्तविक प्रयोज्यता को ध्यान में रखता है। सिमुलेशन रोबोट के प्रशिक्षण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन वास्तविक दुनिया असमान अधिक जटिल और अप्रत्याशित है। सिमुलेशन से वास्तविकता तक छलांग लगाने में सफलतापूर्वक महारत हासिल करने के लिए, होस्ट आंदोलन पर दो महत्वपूर्ण प्रतिबंधों को लागू करता है जो यह सुनिश्चित करता है कि सीखी गई रणनीतियों को वास्तविक हार्डवेयर पर भी लागू किया जा सकता है और रोबोट को नुकसान नहीं पहुंचाया जा सकता है।
पहला प्रतिबंध चिकनाई नियमितीकरण है। इसका उद्देश्य दोलन आंदोलनों को कम करना है। सिमुलेशन में, रोबोट आंदोलनों को अंजाम दे सकते हैं जो वास्तविकता में समस्याग्रस्त होंगे। उदाहरण के लिए, वे झटकेदार, कांपते हुए आंदोलनों को बना सकते हैं जो भौतिक हार्डवेयर के लिए हानिकारक हो सकते हैं या अस्थिर व्यवहार को जन्म देंगे। चिकनाई नियमितीकरण यह सुनिश्चित करता है कि सीखा आंदोलन चिकनी और तरल पदार्थ हैं, जो न केवल हार्डवेयर के लिए जेंटलर है, बल्कि एक अधिक प्राकृतिक और स्थिर स्टैंड-अप व्यवहार की ओर भी जाता है।
दूसरा प्रतिबंध निहित आंदोलन गति सीमा है। यह बहुत तेज या अचानक आंदोलनों को रोकता है। यहां, भी, सिमुलेशन अक्सर आदर्श परिस्थितियों का प्रतिनिधित्व करते हैं जिसमें रोबोट अनुचित रूप से उच्च गति के साथ आंदोलनों का प्रदर्शन कर सकते हैं। वास्तविक दुनिया में, हालांकि, इस तरह के अचानक आंदोलनों से रोबोट को नुकसान हो सकता है, उदाहरण के लिए इंजनों को अधिभार या जोड़ों को नुकसान पहुंचाने के लिए। आंदोलन की गति सीमा यह सुनिश्चित करती है कि सीखे गए आंदोलनों को वास्तविक हार्डवेयर की भौतिक सीमाओं के भीतर बने रहें और रोबोट को खतरे में न डालें।
आंदोलन पर ये प्रतिबंध सिम-टू-वास्तविक हस्तांतरण के लिए महत्वपूर्ण हैं। वे यह सुनिश्चित करते हैं कि सिमुलेशन में सीखी गई रणनीतियाँ न केवल सैद्धांतिक रूप से काम करती हैं, बल्कि हार्डवेयर को ओवरलोडिंग या नुकसान पहुंचाने के बिना वास्तविक रोबोट पर व्यावहारिक रूप से लागू की जा सकती हैं। वे सिमुलेशन और वास्तविकता के बीच की खाई को पाटने और वास्तविक दुनिया में उपयोग के लिए ह्यूमनॉइड रोबोट तैयार करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम हैं।
प्रैक्टिकल टेस्ट: यूनिट्री G1 पर होस्ट
प्रत्येक रोबोट नियंत्रण विधि के लिए वास्तविक परीक्षण वास्तविक हार्डवेयर पर व्यावहारिक कार्यान्वयन है। मेजबान के प्रदर्शन को प्रदर्शित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने सिमुलेशन में सीखी गई नियंत्रण रणनीतियों को यूनिट्री जी 1 ह्यूमनॉइड रोबोट में स्थानांतरित कर दिया। Untree G1 एक उन्नत ह्यूमनॉइड प्लेटफॉर्म है जो इसकी चपलता, मजबूती और यथार्थवादी निर्माण की विशेषता है। यह वास्तविक दुनिया में मेजबान के कौशल का मूल्यांकन करने के लिए एक आदर्श परीक्षण बिस्तर है।
व्यावहारिक परीक्षणों के परिणाम प्रभावशाली थे और मेजबान दृष्टिकोण की प्रभावशीलता की पुष्टि की। मेजबान द्वारा नियंत्रित UNTREE G1 रोबोट ने विभिन्न प्रकार के पदों से उल्लेखनीय प्रभाव क्षमताओं को दिखाया। वह एक झूठ बोलने की स्थिति से सफलतापूर्वक उठने में सक्षम था, एक बैठा स्थिति से, घुटनों से और यहां तक कि उन पदों से, जिसमें वह वस्तुओं के खिलाफ झुक रहा था या असमान सतह पर था। वास्तविक दुनिया के लिए नकली कौशल का संचरण लगभग सुचारू था, जो मेजबान से सिम-टू-रियल ट्रांसफर की उच्च गुणवत्ता को रेखांकित करता है।
विशेष रूप से उल्लेखनीय विकारों की मजबूती है कि मेजबान-नियंत्रित इकाई G1 का प्रदर्शन किया गया। प्रयोगात्मक परीक्षणों में, रोबोट को बाहरी ताकतों के साथ सामना किया गया था, उदाहरण के लिए धक्कों या धमाकों द्वारा। वह उन बाधाओं के साथ सामना कर रहा था जिसने उसे अवरुद्ध कर दिया। यहां तक कि इसकी स्थिरता और लोड -बियरिंग क्षमता का परीक्षण करने के लिए भारी भार (12 किलोग्राम तक) के साथ भी लोड किया गया था। इन सभी स्थितियों में, रोबोट ने एक उल्लेखनीय प्रतिरोध दिखाया और संतुलन को खोने या उखाड़ फेंकने के बिना सफलतापूर्वक स्थापित करने में सक्षम था।
एक प्रभावशाली प्रदर्शन वीडियो में, मेजबान की मजबूती विशेष रूप से स्पष्ट हो गई। वहां आप देख सकते हैं कि कैसे एक व्यक्ति शुरुआती प्रक्रिया के दौरान यूनिटरी G1 रोबोट में टकराता है। इन बड़े पैमाने पर विकारों के बावजूद, रोबोट को हटाया नहीं जा सका। उन्होंने वास्तविक समय में अपने आंदोलनों को ठीक किया, अप्रत्याशित प्रभावों को अनुकूलित किया और अंत में सुरक्षित और स्थिर हो गए। यह प्रदर्शन प्रभावशाली रूप से वास्तविक, अप्रत्याशित वातावरण में मेजबान प्रणाली की व्यावहारिक प्रयोज्यता और विश्वसनीयता को दर्शाता है।
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पृथक अध्ययन: घटकों की बातचीत
मेजबानों के व्यक्तिगत घटकों के महत्व की जांच करने के लिए, अधिक सटीक रूप से, शोधकर्ताओं ने व्यापक एब्लेशन अध्ययन किया। इन अध्ययनों में, समग्र प्रदर्शन पर उनके प्रभाव का विश्लेषण करने के लिए मेजबान ढांचे के व्यक्तिगत तत्वों को हटा दिया गया या बदल दिया गया। इन अध्ययनों के परिणामों ने मेजबानों के कामकाज में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान की और केंद्रीय नवाचारों के महत्व की पुष्टि की।
एब्लेशन स्टडीज का एक केंद्रीय परिणाम बहु-आलोचना वास्तुकला की निर्णायक भूमिका की पुष्टि कर रहा था। जब शोधकर्ताओं ने सिस्टम को इस तरह से संशोधित किया कि यह केवल एक ही आलोचक का उपयोग करता है, तो सिस्टम दयनीय रूप से विफल हो गया। यह अब सफल जोखिम सीखने में सक्षम नहीं था और ज्यादातर मामलों में रोबोट असहाय रहा। यह परिणाम मेजबान के प्रदर्शन के लिए बहु-आलोचना वास्तुकला के केंद्रीय महत्व को रेखांकित करता है और पुष्टि करता है कि विशेष आलोचक वास्तव में सीखने की सफलता में महत्वपूर्ण योगदान देते हैं।
पाठ्यक्रम -आधारित प्रशिक्षण भी पृथक अध्ययन में एक महत्वपूर्ण सफलता कारक साबित हुआ। जब शोधकर्ताओं ने कठिनाई में क्रमिक वृद्धि के बिना यादृच्छिक प्रशिक्षण द्वारा पाठ्यक्रम को बदल दिया, तो सिस्टम का प्रदर्शन बिगड़ गया। रोबोट ने अधिक धीरे -धीरे सीखा, प्रदर्शन के निचले स्तर तक पहुंच गया और विभिन्न शुरुआती पदों और सब्सट्रेट की तुलना में कम मजबूत था। यह इस धारणा की पुष्टि करता है कि पाठ्यक्रम -आधारित प्रशिक्षण सीखने की प्रक्रिया की दक्षता में सुधार करता है और मॉडल के सामान्यीकरण को बढ़ाता है।
लागू किए गए आंदोलन प्रतिबंधों ने भी कुल उत्पादन में महत्वपूर्ण योगदान दिया, विशेष रूप से व्यावहारिक प्रयोज्यता के संबंध में। जब शोधकर्ताओं ने चिकनाई नियमितीकरण और आंदोलन की गति सीमा को हटा दिया, तो रोबोट ने अभी भी सिमुलेशन में सीखा, लेकिन वास्तव में वे कम स्थिर थे और अधिक बार गिरने या अवांछनीय, झटकेदार आंदोलनों का नेतृत्व करने के लिए नेतृत्व किया। इससे पता चलता है कि आंदोलन पर प्रतिबंध सिमुलेशन में सिस्टम के लचीलेपन को थोड़ा प्रतिबंधित करते हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया में मजबूत, सुरक्षित और हार्डवेयर -दोस्ती व्यवहार सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं।
होस्ट: बहुमुखी ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए एक स्प्रिंगबोर्ड
अलग -अलग पदों से उठने की क्षमता पहली नज़र में तुच्छ लग सकती है, लेकिन वास्तव में वास्तव में बहुमुखी और स्वायत्त ह्यूमनॉइड रोबोट के विकास के लिए पहेली का एक मौलिक टुकड़ा है। यह अधिक जटिल लोकोमोशन और हेरफेर प्रणालियों में एकीकरण का आधार है और विभिन्न प्रकार के नए अनुप्रयोगों को खोलता है। कल्पना कीजिए कि एक रोबोट न केवल उठ सकता है, बल्कि विभिन्न कार्यों के बीच भी मूल रूप से आगे बढ़ सकता है - सोफे से उठो, मेज पर जाओ, वस्तुओं को पकड़ो, बाधाओं से बचो और जब वह ठोकर खाता हो तो उठो। पर्यावरण के साथ इस प्रकार की सहज बातचीत, जो हमारे लिए मनुष्यों के लिए निश्चित रूप से एक बात है, ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स का लक्ष्य है और मेजबान हमें इस लक्ष्य के करीब एक निर्णायक कदम लाता है।
मेजबान का उपयोग भविष्य में मेजबान के साथ विभिन्न क्षेत्रों में किया जा सकता है जिसमें उनका मानव रूप और मानव पर्यावरण के साथ बातचीत करने की उनकी क्षमता लाभप्रद है। नर्सिंग में, वे पुराने या बीमार लोगों का समर्थन कर सकते हैं, उन्हें उठने और बैठने में मदद कर सकते हैं, पर्याप्त वस्तुएं या घर में सहायता कर सकते हैं। सेवा क्षेत्र में, उनका उपयोग होटल, रेस्तरां या दुकानों में ग्राहकों को संचालित करने, परिवहन के सामान या जानकारी प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। खतरनाक वातावरण में, जैसे कि आपदा राहत या औद्योगिक संयंत्रों में, वे ऐसे कार्यों को ले सकते हैं जो बहुत जोखिम भरे हैं या लोगों के लिए बहुत थकावट हैं।
इसके अलावा, जिद्दी उत्पादन के लिए उठने की क्षमता भी आवश्यक है। फॉल्स ह्यूमनॉइड रोबोट के साथ एक आम समस्या है, विशेष रूप से असमान या गतिशील वातावरण में। एक रोबोट जो एक गिरावट के बाद स्वतंत्र रूप से उठ नहीं सकता है, ऐसे वातावरण में जल्दी से असहाय हो जाता है। होस्ट यहां एक समाधान प्रदान करता है क्योंकि यह रोबोट को अप्रत्याशित स्थानों से फिर से प्रकट करने और अपना कार्य जारी रखने में सक्षम बनाता है। यह ह्यूमनॉइड रोबोट की विश्वसनीयता और सुरक्षा को बढ़ाता है और उन्हें अधिक मजबूत और अधिक व्यावहारिक उपकरण बनाता है।
होस्ट ह्यूमनॉइड रोबोट की एक नई पीढ़ी के लिए मार्ग प्रशस्त करता है
होस्ट मौजूदा तरीकों के एक और विकास से अधिक है; यह ह्यूमनॉइड रोबोट के नियंत्रण में एक महत्वपूर्ण सफलता है। बहु-आलोचना वास्तुकला और पाठ्यक्रम-आधारित प्रशिक्षण के साथ सुदृढीकरण सीखने के अभिनव उपयोग के माध्यम से, यह पिछले दृष्टिकोणों के प्रतिबंधों को खत्म कर देता है और रोबोट को एक उल्लेखनीय विविधता से स्थिति और विभिन्न प्रकार की सतहों से खड़े होने में सक्षम बनाता है। सिमुलेशन से रियल रोबोट तक सफल स्थानांतरण, यूनिट्रे जी 1 पर प्रदर्शित करता है, और विकारों के लिए प्रभावशाली मजबूती व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए इस पद्धति की विशाल क्षमता को रेखांकित करता है।
होस्ट ह्यूमनॉइड रोबोट के रास्ते पर एक महत्वपूर्ण कदम है जो न केवल प्रयोगशाला में प्रभावित करता है, बल्कि वास्तविक दुनिया में वास्तविक अतिरिक्त मूल्य भी प्रदान कर सकता है। यह हमें एक ऐसे भविष्य की दृष्टि के करीब लाता है जिसमें ह्यूमनॉइड रोबोट मूल रूप से हमारे रोजमर्रा के जीवन में एकीकृत होते हैं, विभिन्न कार्यों में हमारा समर्थन करते हैं और हमारे जीवन को अधिक आरामदायक, अधिक आरामदायक और कुशल बनाते हैं। मेजबान जैसी प्रौद्योगिकियों के साथ, एक बार ह्यूमनॉइड रोबोट के भविष्य के विचार जो हमारे दैनिक जीवन में हमारे साथ होते हैं, वे अधिक से अधिक मूर्त वास्तविकता बन जाते हैं।
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