वेबमास्टर घर (ChinaZ.com) 14 जून: टोक्यो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक मस्कुलर ह्यूमनॉइड रोबोट "Musashi" विकसित किया है, जो छोटे इलेक्ट्रिक वाहनों को चला सकता है। यह रोबोट अपनी उन्नत तकनीक के साथ दृश्य धारणा और ड्राइविंग संचालन की क्षमताओं का समावेश करता है, जो स्वचालित ड्राइविंग के क्षेत्र में संभावनाओं को प्रदर्शित करता है।
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मुख्य विशेषताएँ:
दृश्य धारणा: दो कैमरों से सुसज्जित, जो मानव आंखों की नकल करते हैं, आगे की सड़क और वाहन के साइड रियरव्यू मिरर को देख सकते हैं।
ड्राइविंग संचालन: मशीन हाथ का उपयोग करके वाहन को चालू और नियंत्रित करना, जिसमें चाबी घुमाना, हाथ ब्रेक खींचना और टर्न सिग्नल चालू करना शामिल है। एंटी-स्लिप "पैर" का उपयोग करके गैस और ब्रेक का संचालन। स्टीयरिंग व्हील को लचीले ढंग से दो भुजाओं से संचालित करके सटीक मोड़ नियंत्रण हासिल करना। पैर के छह-अक्ष बल संवेदक का उपयोग करके एक्सेलेरेटर और ब्रेक पैडलों को नियंत्रित करना, जिससे चिकनी गति और ब्रेकिंग प्राप्त होती है।
यातायात नियमों का पालन: एक सीखने पर आधारित पहचान मॉड्यूल यातायात सिग्नल, पैदल चलने वालों और अन्य वाहनों की पहचान कर सकता है और तदनुसार ड्राइविंग निर्णय ले सकता है।
Musashi की वर्तमान सीमाएँ:
मोड़ने की गति धीमी: मोड़ते समय केवल ब्रेक को हल्का छोड़ना और गैस नहीं लगाना, जिसके परिणामस्वरूप मोड़ने में लगभग दो मिनट लगते हैं।
त्वरण नियंत्रण की समस्या: तेजी से चलते समय स्थिर गति बनाए रखना कठिन है, विशेषकर ढलान वाले रास्तों पर।
Musashi का कार्यप्रणाली:
हार्डवेयर डिज़ाइन: मानव मांसपेशी और कंकाल संरचना की नकल करने के लिए डिज़ाइन किया गया, जिसमें उच्च लचीलापन और धारणा की क्षमता है, सिंथेटिक फाइबर का उपयोग मांसपेशियों के रूप में किया गया है और संवेदक प्रणाली के माध्यम से वातावरण की धारणा की जाती है।
सॉफ़्टवेयर प्रणाली: विभिन्न सीखने पर आधारित मॉड्यूलों का संयोजन, स्वायत्त ड्राइविंग और अन्य कार्यों को लागू करता है, जिसमें क्रॉस-परसेप्शन नेटवर्क मॉड्यूल, डायनामिक टास्क कंट्रोल नेटवर्क मॉड्यूल, रिफ्लेक्शन मॉड्यूल और पहचान मॉड्यूल शामिल हैं।
कार्य प्रवाह:
पर्यावरण धारणा: कैमरों और अन्य संवेदकों के माध्यम से पर्यावरण की जानकारी प्राप्त करना।
निर्णय और योजना: पर्यावरण की जानकारी के आधार पर गति आदेश उत्पन्न करना।
निष्पादन नियंत्रण: रिफ्लेक्शन मॉड्यूल के माध्यम से त्वरित समायोजन करना, विशिष्ट गति संचालन को निष्पादित करना।
फीडबैक और समायोजन: संवेदक डेटा की वास्तविक समय निगरानी, नियंत्रण सटीकता को अनुकूलित करना।
अनुप्रयोग उदाहरण:
रोबोट स्टीयरिंग व्हील और पैडल का संचालन कर सकता है, और दृश्य और ध्वनि पहचान परिणामों के आधार पर ड्राइविंग संचालन को समायोजित कर सकता है।
प्रयोगात्मक निष्कर्ष:
Musashi ने स्वायत्त ड्राइविंग की संभावनाएँ प्रदर्शित की हैं, लेकिन संचालन की गति को बढ़ाने, वाहन गति ट्रैकिंग प्रदर्शन को अनुकूलित करने और रात और जटिल प्रकाश स्थितियों में पहचान प्रणाली के प्रदर्शन को बढ़ाने की आवश्यकता है।
भविष्य का कार्य सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर प्रणाली के एकीकरण और अनुकूलन, बाहरी प्रयोगों और नई पहचान और नियंत्रण तकनीकों के विकास पर केंद्रित होगा।
इस शोध के परिणामों को एक पेपर में प्रकाशित किया गया है, और संबंधित जानकारी के स्रोतों के लिंक भी प्रदान किए गए हैं। Musashi रोबोट का विकास स्वचालित ड्राइविंग प्रौद्योगिकी के विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, जो भविष्य में अधिक बुद्धिमान और स्वचालित ड्राइविंग अनुभव को प्राप्त करने की संभावना का संकेत देता है।
पेपर का लिंक: https://arxiv.org/pdf/2406.05573