अमेरिकी और स्विस विशेषज्ञों ने प्रायोगिक द्विपाद और द्विभुज रोबोट MOBIUS का निर्माण किया है। यह रोबोट कई कार्य कर सकता है: चलना, रेंगना, हाथों पर चढ़ना और अपनी पीठ पर स्थापित विशेष सुरक्षात्मक चापों का उपयोग करके सिर के ऊपर से लुढ़कना। परीक्षण के दौरान, MOBIUS ने एक बच्चों की स्लाइड से नीचे लुढ़कने की क्षमता प्रदर्शित की। विकास का विवरण arXiv.org पर एक प्रीप्रिंट में प्रस्तुत किया गया है।
रोबोटों की बहुक्रियाशीलता के लाभ
हालांकि चलने वाले रोबोट ऊबड़-खाबड़ इलाकों में घूमने के लिए उत्कृष्ट हैं, अधिकांश मौजूदा मॉडल केवल समतल सतहों पर चलने तक ही सीमित हैं और ऊर्ध्वाधर संरचनाओं पर नहीं चढ़ सकते। इसके विपरीत, विशेष पर्वतारोही रोबोट अक्सर जमीन पर गति और चपलता में अन्य चलने वाले रोबोटों से पीछे रह जाते हैं। विभिन्न देशों के इंजीनियर कई गति मोड को एकीकृत करने वाले एक एकल रोबोट के निर्माण पर काम कर रहे हैं, जो खोज और बचाव अभियानों, निरीक्षण और क्षेत्र अन्वेषण में क्षमताओं में काफी सुधार कर सकता है।
MOBIUS की संरचना और क्षमताएं
कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, लॉस एंजिल्स के डेनिस होंग के नेतृत्व में विकास टीम ने लगभग दस किलोग्राम वजन वाला प्रायोगिक रोबोट MOBIUS (मल्टी-मोडल ऑपरेशंस बाइपेडल इंटेलिजेंट अर्बन स्काउट) डिजाइन किया है। यह दो पैरों पर या चारों पैरों पर चल सकता है, हाथों का सहारा लेकर सतह पर टिका रहता है। अपनी पीठ पर लगे दो चापों की मदद से, यह सिर के ऊपर से लुढ़क सकता है और अधिक ऊंचाई तक पहुंचने के लिए हाथों पर चढ़ सकता है।
रोबोट में चार अंग हैं: छह डिग्री की स्वतंत्रता वाले दो हाथ और दो पैर, जिनमें से प्रत्येक में चार डिग्री की स्वतंत्रता है। हाथों के सिरे पर कांटेदार दो-उंगली वाले ग्रिपर हैं, और पैरों में मानक सपाट तलवे हैं। ये ग्रिपर रोबोट को ऊर्ध्वाधर प्रगति के लिए विभिन्न तत्वों को पकड़ने की अनुमति देते हैं।
नियंत्रण प्रणाली और गति
MOBIUS की आसपास के वातावरण और अपनी स्थिति के बारे में जानकारी कैमरों और बल और टॉर्क सेंसर से प्राप्त होती है। रोबोट की संरचना द्रव्यमान में असममित है, क्योंकि हाथ निचले हिस्से से 55% भारी हैं, जिससे संतुलन बनाए रखने में कठिनाई होती है। द्विपाद चाल को नियंत्रित करने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग विधि द्वारा प्रशिक्षित एल्गोरिथम का उपयोग किया जाता है। न्यूरल नेटवर्क नीति वर्तमान स्थिति और निकाय वेग, जोड़ों की स्थिति, पिछले कमांड और वांछित वेग के डेटा का विश्लेषण करती है, जिसके बाद आवश्यक नए जोड़ स्थान की गणना की जाती है।
नीति को पहले समतल सतह पर और फिर असमान इलाके पर डोमेन रैंडमाइजेशन का उपयोग करके सिमुलेटर में प्रशिक्षित किया गया था। गति मोड का चयन एक अलग उच्च-स्तरीय योजनाकार द्वारा किया जाता है, जो चिह्नित इलाके के मानचित्र के आधार पर मार्ग निर्धारित करता है और तय करता है कि कहाँ चलना, रेंगना या लुढ़कना बेहतर है।
विभिन्न मोड की प्रभावशीलता
चारों पैरों पर रेंगना सबसे किफायती और स्थिर गति का तरीका साबित हुआ: MOBIUS लगभग 65 जूल प्रति मीटर की खपत करते हुए 0.4 मी/से तक की गति प्राप्त करता है, जबकि द्विपाद चाल में यह 104 जूल होता है। चापों पर सिर के ऊपर से लुढ़कने से थोड़े समय के लिए 0.7 मी/से तक की गति हासिल की जा सकती है, हालांकि लुढ़कने की प्रक्रिया के दौरान रोबोट अपने पथ को नियंत्रित नहीं करता है।
परीक्षण परिणाम और योजनाएं
परीक्षणों के दौरान, MOBIUS ने छोटे बच्चों की स्लाइड पर बार-बार पकड़ का उपयोग करके दस में से दस बार सफलतापूर्वक सीढ़ियों पर चढ़ाई की। इसके अलावा, रोबोट नौ बार एल्यूमीनियम क्रॉसबार पर लटक सका और हाथों पर चढ़ सका। उंगलियों पर कांटे एल्यूमीनियम प्रोफाइल की खांचों में पकड़ सुनिश्चित करते थे, जिससे रोबोट एक पकड़ पर लटक सकता था जो मशीन के अपने वजन से अधिक 124 न्यूटन तक का भार संभाल सकता था। फिर भी, रोबोट का वर्तमान संस्करण इलाके के पूर्व-चिह्नित होने की मांग करता है और द्विपाद चाल में कम गति प्रदर्शित करता है - केवल 0.1 मी/से।
भविष्य में, डेवलपर्स MOBIUS को दृष्टि प्रणाली के डेटा का उपयोग करके वास्तविक समय में मार्ग स्वयं पुनर्गठित करने और बाधाओं वाले वातावरण में इसकी स्वायत्त कार्यप्रणाली सुनिश्चित करने के लिए प्रशिक्षित करने की योजना बना रहे हैं। ऊर्जा की खपत को कम करने और रोबोट को वास्तविक परिचालन स्थितियों के अनुकूल बनाने के लिए डिज़ाइन में सुधार की भी योजना बनाई गई है।
रोबोटिक्स के अन्य उदाहरण
कुछ परिदृश्यों में रोबोट बिना पैरों पर विशेष उपकरणों के दीवारों पर चढ़ सकते हैं। इस क्षमता का एक उदाहरण जापानी इंजीनियरों द्वारा विकसित चतुष्पाद रोबोट KLEIYN है, जो दो ऊर्ध्वाधर दीवारों के बीच चढ़ सकता है।