किफायती और उच्च प्रदर्शन वाले सेंसर का विकास रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है, क्योंकि यह रोबोट हेरफेर और नेविगेशन को बढ़ावा देने में मदद करने के लिए धारणा में सुधार कर सकता है।हाल के वर्षों में, इंजीनियरों ने उन्नत स्पर्श सेंसर उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला पेश की है, जो रोबोटों की स्पर्श संकेतों का पता लगाने की क्षमता में सुधार कर सकते हैं, जो उनके कार्यों को निर्देशित करने के लिए एकत्रित जानकारी का उपयोग करते हैं।

न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एनीस्किन पेश किया, जो एक कम लागत वाला और टिकाऊ सेंसर है जिसे रोबोटिक सिस्टम में इकट्ठा करना और एकीकृत करना आसान है।यह सेंसर, एक में पेश किया गयाकागज़पर पूर्व प्रकाशितarXiv, हाल के वर्षों में पेश किए गए कई अन्य स्पर्श सेंसरों की तुलना में कहीं अधिक सुलभ है और इस प्रकार रोबोटिक्स अनुसंधान के लिए नए अवसर खोल सकता है।

सह-लेखक रौनक भिरांगी कहते हैं, "जिस तरह से मनुष्य अपने आस-पास की दुनिया के साथ बातचीत करते हैं, उसके लिए स्पर्श मौलिक है, लेकिन समकालीन रोबोटिक्स में, स्पर्श की भावना दृष्टि से बहुत पीछे है, और मैं पिछले कुछ वर्षों से यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि ऐसा क्यों है।"पेपर के बारे में, टेक एक्सप्लोर को बताया।

"रोबोटिस्टों से हमने जो सबसे सामान्य कारण सुने हैं वे हैं: 'इसे मेरे सेटअप में एकीकृत करना बहुत कठिन है,' 'मैं इसके साथ एक तंत्रिका नेटवर्क को कैसे प्रशिक्षित करूं?''मुझे सेंसर की उसी प्रति का उपयोग करना होगाडेटा संग्रहणऔर मूल्यांकन-क्या होगा अगर यह बीच में ही फट जाए?'AnySkin को स्पष्ट रूप से इनमें से प्रत्येक चिंता का समाधान करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।"

AnySkin, भिरंगी और उनके सहयोगियों द्वारा डिजाइन किया गया नया चुंबकीय स्पर्श सेंसर, शोधकर्ताओं द्वारा पेश किए गए सेंसर का एक अद्यतन संस्करण हैपिछले पेपर में, जिसे रीस्किन कहा जाता है।नया सेंसर रीस्किन के सरलीकृत डिज़ाइन पर बना है, फिर भी इसमें बेहतर सिग्नल स्थिरता और डिवाइस के इलेक्ट्रॉनिक्स और इसके सेंसिंग इंटरफ़ेस के बीच एक भौतिक पृथक्करण भी शामिल है।

AnySkin को कुछ ही सेकंड में इकट्ठा किया जा सकता है और इसका उपयोग बहुत कम या बिना किसी पूर्व-प्रसंस्करण के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क मॉडल सीखने के लिए किया जा सकता है।रीस्किन की तुलना में, यह अधिक स्थिरता के साथ स्पर्श संकेतों को भी एकत्र करता है और गलती से क्षतिग्रस्त होने पर इसे आसानी से और जल्दी से ठीक किया जा सकता है।

भिरंगी ने कहा, "यदि आप अपने रोबोट को रोमांचक कार्य करना सिखाने की कोशिश कर रहे हैं और गलती से त्वचा फट जाती है, तो आप 10 सेकंड में अपनी त्वचा बदल सकते हैं और अपना प्रयोग जारी रख सकते हैं।""एनीस्किन में दो मुख्य घटक होते हैं - त्वचा और इलेक्ट्रॉनिक्स। त्वचा एक चुंबकीय इलास्टोमेर है जो सिलिकॉन के साथ चुंबकीय कणों के मिश्रण को ठीक करके बनाई जाती है, इसके बाद एक पल्स मैग्नेटाइज़र का उपयोग करके चुंबकत्व किया जाता है।"

AnySkin सेंसर का अद्वितीय स्वयं-पालन करने वाला डिज़ाइन सेंसर को एकीकृत करने के तरीके में अधिक लचीलेपन को सक्षम बनाता है।इसका मतलब यह है कि इसे आसानी से खींचा जा सकता है और विभिन्न सतहों पर डाला जा सकता है ताकि उन्हें सेंसिंग क्षमताओं से लैस किया जा सके।

सेंसर अत्यधिक बहुमुखी भी है, क्योंकि इसे आसानी से विभिन्न आकृतियों और रूपों में बनाया और जोड़ा जा सकता है।किसी भी त्वचा को आसानी से सतहों से हटाया जा सकता है और क्षतिग्रस्त होने पर बदला जा सकता है।

प्रारंभिक परीक्षणों में, शोधकर्ताओं ने पाया कि उनके सेंसर ने उल्लेखनीय रूप से अच्छा प्रदर्शन किया, अन्य स्थापित सेंसर की तुलना मेंस्पर्श सेंसर.उल्लेखनीय रूप से, उन्होंने यह भी देखा कि विभिन्न AnySkin सेंसर बहुत समान प्रदर्शन और संवेदी प्रतिक्रियाएँ प्रदर्शित करते हैं, जिससे पता चलता है कि उन्हें बड़े पैमाने पर विश्वसनीय रूप से पुन: पेश और तैनात किया जा सकता है।

"हमने कुछ रोबोट मॉडलों को शुरू से अंत तक प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया, जो विभिन्न दृष्टिकोणों से छवियों के साथ AnySkin से कच्चे सिग्नल लेते हैं और इस जानकारी का उपयोग कुछ सटीक कार्यों को करने के लिए करते हैं - एक सॉकेट स्ट्रिप का पता लगाते हैं और उसमें एक प्लग डालते हैंपहला सॉकेट, एक क्रेडिट कार्ड मशीन का पता लगाएं और उसके माध्यम से एक कार्ड स्वाइप करें, और एक यूएसबी पोर्ट का पता लगाएं और उसमें एक यूएसबी स्टिक डालें," भिरंगी ने कहा।

"हालांकि यह देखना दिलचस्प था कि सॉकेट स्ट्रिप/कार्ड मशीन/यूएसबी पोर्ट के स्थान अलग-अलग होने पर भी हम ये सटीक कार्य कर सकते थे, इससे भी अधिक रोमांचक तथ्य यह था कि आप त्वचा को बदल सकते थे, और हमारी सीखमॉडल अच्छा काम करना जारी रखेंगे। इस प्रकार की सामान्यीकरण कई संभावनाओं को खोलता है।"

भविष्य में, AnySkin को रोबोटिक प्रणालियों की एक विस्तृत श्रृंखला पर एकीकृत किया जा सकता है और अतिरिक्त परिदृश्यों में परीक्षण किया जा सकता है।शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि यह बड़ी मात्रा में स्पर्श डेटा एकत्र करने और कंप्यूटर दृष्टि और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) को रेखांकित करने वाले समान बड़े पैमाने पर गहन शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अत्यधिक उपयुक्त होगा।

भिरंगी ने कहा, "अब हम AnySkin को अलग-अलग रोबोट सेटअप में एकीकृत करने की योजना बना रहे हैं, जिसमें साधारण रोबोट ग्रिपर से लेकर मल्टीफिंगर वाले रोबोट हाथ और रोबोट यूटिलिटी मॉडल स्टिक और सेंसराइज्ड दस्ताने जैसे डेटा संग्रह उपकरण शामिल हैं।""हम सूक्ष्म कणों के लिए विसुओटैक्टाइल नियंत्रण को बेहतर बनाने के लिए स्पर्श जानकारी का लाभ उठाने के बेहतर तरीकों पर भी विचार कर रहे हैंरोबोटचालाकी।"अधिक जानकारी:

उद्धरण