Combining existing sensors with machine learning algorithms improves robots' intrinsic sense of touch
स्पर्श की आंतरिक भावना.संरचना (ए) पर संवेदनशील लेखन या चित्रण स्वचालित रूप से कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (बी) का उपयोग करके व्याख्या किया जाता है।भौतिक संपर्क का सटीक पुनर्निर्माण मशीन लर्निंग तकनीकों (सी) के माध्यम से गैर-रेखीय आयामी कमी के माध्यम से प्राप्त किया जाता है।स्पर्श की प्रदान की गई आंतरिक भावना किसी भी स्पष्ट स्पर्श सेंसर (डी) की आवश्यकता के बिना विभिन्न इंटरैक्शन तौर-तरीकों की पेशकश करती है।श्रेय: मागेद इस्कंदर

जर्मन एयरोस्पेस सेंटर के रोबोटिक्स और मेक्ट्रोनिक्स संस्थान के रोबोटिस्टों की एक टीम ने पाया है कि मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के साथ पारंपरिक आंतरिक बल-टोक़ सेंसर का संयोजन रोबोटों को स्पर्श को महसूस करने का एक नया तरीका दे सकता है।

उनके अध्ययन मेंप्रकाशितजर्नल मेंविज्ञान रोबोटिक्स,समूह ने रोबोटों को सशक्त बनाने के लिए एक बिल्कुल नया दृष्टिकोण अपनायाइसमें कृत्रिम त्वचा शामिल नहीं है।

जीवित प्राणियों के लिए, स्पर्श एक दोतरफा रास्ता है;जब आप किसी चीज़ को छूते हैं, तो आप उसकी बनावट, तापमान और अन्य विशेषताओं को महसूस करते हैं।लेकिन आपको छुआ भी जा सकता है, जैसे कि जब कोई व्यक्ति या कोई चीज़ आपके शरीर के किसी हिस्से के संपर्क में आती है।इस नए अध्ययन में, अनुसंधान टीम ने मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के साथ आंतरिक बल-टोक़ सेंसर को जोड़कर रोबोट में बाद के प्रकार के स्पर्श का अनुकरण करने का एक तरीका खोजा।

गतिशील गति के दौरान बहु-बिंदु संवेदन और स्पर्श पहचान।श्रेय: मागेद इस्कंदर

यह मानते हुए कि छूने का अधिकांश एहसास टॉर्क के कारण होता है (उदाहरण के लिए कलाई में तनाव महसूस होता है, अगर उंगलियों पर दबाव डाला जाता है), शोधकर्ताओं ने रोबोट बांह के जोड़ों में अतिरिक्त-संवेदनशील बल-टॉर्क सेंसर लगाए।सेंसर पता लगाते हैंदबावफिर उन्होंने रोबोट को विभिन्न प्रकार के तनावों की व्याख्या करने का तरीका सिखाने के लिए एक मशीन-लर्निंग एप्लिकेशन का उपयोग किया।

इससे रोबोट को विभिन्न प्रकार के स्पर्श परिदृश्यों को पहचानने की अनुमति मिली।उदाहरण के लिए, रोबोट यह बताने में सक्षम था कि उसकी बांह पर किसी निश्चित स्थान पर कब स्पर्श किया जा रहा था।इससे संपूर्ण को कवर करने की आवश्यकता भी समाप्त हो गईरोबोटस्पर्श पहचान.

Combining existing sensors with machine learning algorithms improves robots' intrinsic sense of touch
मशीन-पठनीय कोड के रूप में रोबोट की सतह पर लिखित अंकों की व्याख्या का उपयोग रोबोट को सहज रूप से आदेश देने के लिए किया जाता है (ए)।अंक एक लिखने के लिए स्पर्श प्रक्षेप पथ लागू किया जाता है, प्रक्षेप पथ को सफलतापूर्वक पहचाना जाता है और सौंपे गए कार्य को तदनुसार निष्पादित किया जाता है।इसी प्रकार अंक तीन को लागू करने से संबंधित कार्य का निष्पादन शुरू हो जाता है।इसी तरह, उच्च-स्तरीय कार्यों को निर्दिष्ट करने के लिए वर्चुअल कार्यात्मक बटन को संरचना पर कहीं भी रखा जा सकता है (बी)।श्रेय: मागेद इस्कंदर

शोधकर्ताओं ने पाया कि एआई एप्लिकेशन ने बांह को इतना संवेदनशील बना दिया है कि यह पहचान सकता है कि उसकी बांह पर चित्रित संख्याओं में से कौन सा दबाया जा रहा है - या दूसरे मामले में, उंगलियों का उपयोग करके किसी व्यक्ति द्वारा उसकी बांह पर खींचे गए संख्याओं की पहचान की जा सकती है।

यह दृष्टिकोण कई प्रकार के रोबोटों के साथ बातचीत करने के नए तरीके खोल सकता है, विशेष रूप से वे जिनका उपयोग औद्योगिक वातावरण में मानव साथियों के साथ मिलकर काम करने के लिए किया जाता है।

अधिक जानकारी:मैज्ड इस्कंदर एट अल, सहज शारीरिक मानव-रोबोट संपर्क के लिए स्पर्श की आंतरिक भावना,विज्ञान रोबोटिक्स(2024)।डीओआई: 10.1126/scirobotics.adn4008

© 2024 साइंस एक्स नेटवर्क

उद्धरण:मौजूदा सेंसर को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ संयोजित करने से रोबोट की स्पर्श की आंतरिक भावना में सुधार होता है (2024, 12 सितंबर)12 सितंबर 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-09-combining-sensors-machine-algorithms-robots.html से

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