वर्तमान में, लॉजिस्टिक्स इंटेलिजेंट हैंडलिंग रोबोट, स्वीपिंग रोबोट वगैरह को कुछ शहरों और परिवारों में लागू किया गया है, मानव रहित हवाई वाहन, मानव रहित वाहन इत्यादि को भी तेजी से बढ़ावा दिया जाता है, यही कारण है कि ये रोबोट जल्दी से एप्लिकेशन स्टेज में प्रवेश कर सकते हैं, और स्वायत्त स्थिति और नेविगेशन प्रौद्योगिकी का विकास अविभाज्य है।
हाल ही में, iResearch Consulting की सहायक कंपनी iResearch ने "2018 में TOP10 वैश्विक AI सफलता तकनीकों" का अपना सारांश जारी किया, और मल्टी-सेंसर क्रॉस-बॉर्डर फ्यूजन पर आधारित रोबोट ऑटोनॉमस नेविगेशन तकनीक उनमें से एक थी। रोबोट स्वायत्त स्थिति और नेविगेशन तकनीक क्या है? वर्तमान में, रोबोटों की स्वायत्त स्थिति और नेविगेशन को महसूस करने के लिए कई तकनीकी साधन हैं। इन तकनीकों और अनुप्रयोगों को लागू करने में क्या कठिनाइयाँ और चुनौतियाँ हैं?
बेसिक: विजन और रडार प्राथमिक सेंसर हैं
यह कहा जा सकता है कि ऑटोनॉमस पोजिशनिंग और नेविगेशन तकनीक रोबोट उत्पादों के मूल और फोकस में से एक बन गई है। चाइनीज सोसाइटी ऑफ ऑटोमेशन और सिंघुआ विश्वविद्यालय के इंटरनेट उद्योग अनुसंधान संस्थान के एक विशेषज्ञ सदस्य डॉ. डू मिंगफैंग ने साइंस-टेक डेली को बताया कि स्वायत्त नेविगेशन में दो भाग शामिल हैं: एक बड़े दृष्टिकोण से स्थानीय नेविगेशन और वैश्विक नेविगेशन। स्थानीय नेविगेशन दृष्टि, रडार, अल्ट्रासोनिक और अन्य सेंसर के माध्यम से वर्तमान पर्यावरणीय जानकारी के वास्तविक समय अधिग्रहण को संदर्भित करता है, डेटा फ़्यूज़न सुविधाओं का निष्कर्षण, और वर्तमान पारगम्य क्षेत्र और बहु-लक्ष्य ट्रैकिंग के निर्णय को प्राप्त करने के लिए बुद्धिमान एल्गोरिदम प्रसंस्करण। वैश्विक नेविगेशन मुख्य रूप से जीपीएस द्वारा प्रदान किए गए वैश्विक नेविगेशन डेटा के उपयोग को वैश्विक पथ योजना बनाने और पूर्ण इलेक्ट्रॉनिक मानचित्र के दायरे में पथ नेविगेशन का एहसास करने के लिए संदर्भित करता है।
"वर्तमान में, दृष्टि और रडार स्थानीय स्वायत्त नेविगेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले दो सबसे महत्वपूर्ण सेंसर हैं।" डु मिंगफैंग ने समझाया कि एक निष्क्रिय सेंसर के रूप में, दृश्य सेंसर के फायदे महत्वपूर्ण हैं, जैसे सूचना तक समृद्ध पहुंच, अच्छा छुपा, छोटा आकार, हस्तक्षेप के कारण "पर्यावरण प्रदूषण" नहीं लाएगा, रडार की तुलना में कम लागत। स्वायत्त नेविगेशन का एहसास करने के लिए, विभिन्न प्रकार के पर्यावरणीय सूचनाओं की पहचान करने के लिए विभिन्न प्रकार के सेंसर एक दूसरे के साथ सहयोग करने के लिए आम हैं, जैसे कि सड़क की सीमाएं, इलाके की विशेषताएं, बाधाएं, गाइड इत्यादि। इस तरह, रोबोट निर्धारित कर सकता है पर्यावरण धारणा के माध्यम से आगे की दिशा में पहुंच योग्य क्षेत्र या पहुंचने योग्य क्षेत्र, पर्यावरण में इसकी सापेक्ष स्थिति की पुष्टि करें, गतिशील बाधाओं के आंदोलन की भविष्यवाणी करें, और स्थानीय पथ योजना के लिए आधार प्रदान करें।
डु मिंगफैंग ने संवाददाताओं से कहा कि वर्तमान विकास की स्थिति से, बहु-संवेदक सूचना संलयन प्रौद्योगिकी को स्वायत्त नेविगेशन प्रणाली पर लागू किया गया है, और इसकी भूमिका रोबोट के बुद्धिमान स्तर से भी संबंधित है। "नेविगेशन तकनीक का मूल यह है कि यह कई सेंसरों द्वारा एकत्रित जानकारी को प्रभावी ढंग से संसाधित और फ्यूज कर सकता है, अनिश्चित जानकारी के लिए रोबोट की 'प्रतिरोध' क्षमता में सुधार कर सकता है, यह सुनिश्चित कर सकता है कि अधिक विश्वसनीय जानकारी का उपयोग किया जाता है, और आसपास के वातावरण को अधिक सहजता से आंकने में मदद करता है। " "उन्होंने कहा।
दृश्य नेविगेशन को कम ऊंचाई वाले विमान नेविगेशन, मानव रहित हवाई वाहन नेविगेशन और मार्स रोवर लैंडिंग नेविगेशन पर सफलतापूर्वक लागू किया गया है। हालाँकि, डु मिंगफैंग ने यह भी कहा कि दृश्य सेंसर द्वारा प्रदान की गई जानकारी प्रत्यक्ष नहीं है, कंप्यूटिंग और भंडारण की मांग बड़ी है, और नेटवर्क ट्रांसमिशन का बोझ बड़ा है। मल्टी-सेंसर सूचना संलयन रोबोट की स्थिति और नेविगेशन में अनिश्चितता को खत्म कर सकता है और सटीकता में सुधार कर सकता है, लेकिन अत्यधिक संलयन भी गणना की मात्रा में दोगुनी वृद्धि लाएगा।
इन समस्याओं का समाधान कैसे किया जा सकता है? डू मिंगफैंग का मानना है कि सही फ्यूजन एल्गोरिदम चुनना कुंजी है। वर्तमान में, "अधिक से अधिक बुनियादी सिद्धांत हैं जैसे कि बुद्धिमान कंप्यूटिंग सिद्धांत और संभाव्यता सिद्धांत रोबोट मल्टी-सेंसर फ्यूजन के क्षेत्र में लागू होते हैं।" "उन्होंने कहा।
विधि: पूरक लाभ प्राप्त करने के लिए विभिन्न प्रकार की प्रौद्योगिकी संयोजन
रोबोट स्वायत्त स्थिति और नेविगेशन को समझने के तरीके क्या हैं? वास्तव में, कारों की स्वायत्त ड्राइविंग और रोबोट द्वारा उपयोग की जाने वाली आंशिक स्वायत्त स्थिति और नेविगेशन तकनीक सुसंगत हैं। चिहिरो पोजिशन के सीईओ चेन जिनपेई ने संवाददाताओं को बताया कि कंपनी लिडार पोजिशनिंग और नेविगेशन और सेंसर तकनीक के संयोजन का उपयोग करती है ताकि लगभग एक मीटर की पोजिशनिंग सटीकता हासिल की जा सके और तीन सेकंड में शुरुआती पोजिशनिंग पूरी हो सके।
ड्राइविंग पथ के चारों ओर सटीक स्थिति के साथ एक लेजर परावर्तक स्थापित करने के लिए तथाकथित लिडार नेविगेशन है। रोबोट लेजर स्कैनर के माध्यम से एक लेजर बीम भेजता है और इसकी वर्तमान स्थिति और पाठ्यक्रम को निर्धारित करने के लिए परावर्तक द्वारा प्रतिबिंबित लेजर बीम को इकट्ठा करता है, और निरंतर त्रिकोणीय ज्यामितीय संचालन के माध्यम से मार्गदर्शन प्राप्त करता है। रेंजिंग और पोजिशनिंग फ़ंक्शंस के अलावा, लिडार में पहचान और बाधा निवारण के कार्य भी होते हैं।
डु मिंगफैंग ने कहा कि लिडार एक सक्रिय सेंसर है, और यह जो धारणा डेटा प्रदान करता है वह प्रसंस्करण के दौरान कम गणना के साथ दृश्य जानकारी की तुलना में बहुत सरल और अधिक प्रत्यक्ष है। लेकिन नुकसान उच्च लागत, खराब छिपाव, पर्यावरण के लिए "प्रदूषण" है, जानकारी पर्याप्त समृद्ध नहीं है।
यह समझा जाता है कि Suning का रोबोट और मानव रहित वाहन स्वायत्त नेविगेशन एक और "मल्टी-लाइन लिडार प्लस GPS प्लस इनर्शियल नेविगेशन और अन्य मल्टी-सेंसर फ्यूजन पोजिशनिंग मोड" को अपनाता है। विशेष रूप से, सबसे पहले, लिडार का उपयोग पर्यावरण मानचित्रण के लिए एक पूर्व बिंदु क्लाउड मैप प्राप्त करने के लिए किया जाता है, और मशीन की वैश्विक स्थिति प्रारंभ में जीपीएस और जड़त्वीय नेविगेशन के माध्यम से निर्धारित की जाती है। फिर, अधिक सटीक वैश्विक स्थिति प्राप्त करने और सटीक स्थिति और स्वायत्त नेविगेशन प्राप्त करने के लिए लिडार स्कैनिंग डेटा को पूर्व बिंदु क्लाउड मैप के साथ मिलान किया जाता है। धारणा के स्तर पर, लिडार वास्तविक समय में पैदल चलने वालों, वाहनों और उनके आसपास की बाधाओं की पहचान करने के लिए दृष्टि को एकीकृत करता है, इष्टतम चक्कर पथ की योजना बनाने के लिए एक आधार प्रदान करता है।
इसके अलावा, जड़त्वीय नेविगेशन है, जो रोबोट या मानव रहित वाहन पर जाइरोस्कोप की स्थापना को संदर्भित करता है, ड्राइविंग क्षेत्र में जमीन पर पोजिशनिंग ब्लॉक की स्थापना, जाइरोस्कोप विचलन संकेत (कोणीय दर) की गणना और संग्रह के माध्यम से ग्राउंड पोजिशनिंग ब्लॉक सिग्नल अपनी स्थिति और शीर्षक निर्धारित करने के लिए, ताकि मार्गदर्शन प्राप्त किया जा सके। Suning के प्रभारी व्यक्ति ने साइंस एंड टेक्नोलॉजी डेली के साथ एक साक्षात्कार में कहा कि जड़त्वीय नेविगेशन तकनीक में सटीक स्थिति, जमीनी प्रसंस्करण का छोटा कार्यभार और मजबूत पथ लचीलापन है। हालांकि, निर्माण लागत अधिक है, और मार्गदर्शन की सटीकता और विश्वसनीयता जाइरोस्कोप और उसके बाद के सिग्नल प्रोसेसिंग की निर्माण सटीकता से निकटता से संबंधित है। संक्षेप में, एक तकनीकी साधन सभी समस्याओं का समाधान नहीं कर सकता।
चुनौतियां: बिजली की खपत, लागत और औद्योगीकरण के मुद्दों को हल किया जाना है
वर्तमान में, स्वायत्त स्थिति और नेविगेशन रोबोट के आवेदन को मुख्य रूप से दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है, एक है व्यापक रोबोट और परिवार की देखभाल, साथी रोबोट का पारिवारिक उपयोग। सिलान टेक्नोलॉजी के सीईओ चेन शिकाई ने कहा कि इस तरह के एप्लिकेशन परिदृश्यों को "शून्य कॉन्फ़िगरेशन" के रूप में संक्षेपित किया जा सकता है, उपभोक्ता उपयोग के संदर्भ में, यह यथासंभव सरल होना चाहिए, और इसे वापस खरीदे जाने पर उपयोग किया जा सकता है। दूसरा व्यावसायिक परिदृश्य में है, जिसके लिए उच्च विश्वसनीयता और मापनीयता के साथ पूर्व-कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया की आवश्यकता होती है।
चेन शिकाई ने कहा कि व्यक्तिगत होम सीन नेविगेशन और पोजिशनिंग सिस्टम को बिजली की खपत, मात्रा और लागत की चुनौतियों का समाधान करना चाहिए। वर्तमान में, रीयल-टाइम स्थानीयकरण और मानचित्र निर्माण (एसएलएएम) एल्गोरिदम और पथ योजना प्रणाली दोनों में उच्च जटिलता है। "फर्श पर झाड़ू लगाने वाले रोबोट के लिए, बैटरी में केवल 20 वाट-घंटे से अधिक की क्षमता हो सकती है। यदि आप SLAM एल्गोरिथ्म को चलाने के लिए उस पर एक लैपटॉप रखते हैं, तो यह एक घंटे से भी कम समय में बिजली से बाहर हो सकता है, जो पूरी तरह से अस्वीकार्य है।"
इसके अलावा, जब नया रोबोट पहली बार चालू होता है, तो उसे घर के वातावरण की संरचना का पता नहीं होता है और उसे पहले से ही मैप करने की आवश्यकता होती है। "यह एक विरोधाभास है," चेन ने कहा। जब वे पर्यावरण में होते हैं तो रोबोट तुरंत काम करने की उम्मीद करते हैं, लेकिन मुख्यधारा के एल्गोरिदम को भी पूर्व-निर्मित या खोजे गए वातावरण की आवश्यकता होती है, और इस क्षेत्र में, "उद्योग के लिए कुछ काम करना है।" उदाहरण के लिए, एक प्रारंभिक पथ की योजना बनाई जा सकती है, और पथ को धीरे-धीरे परिष्कृत और बेहतर बनाया जा सकता है क्योंकि रोबोट का उपयोग और अन्वेषण किया जाता है, चेन ने कहा।
व्यावसायिक या व्यावसायिक परिदृश्यों में, स्वायत्त नेविगेशन सिस्टम की कठिनाई यह है कि व्यावसायिक परिदृश्यों में मानचित्र क्षेत्र बड़ा है, यहाँ तक कि दसियों हज़ार वर्ग मीटर से भी अधिक। "वर्तमान में, SLAM सिस्टम मेमोरी और कंप्यूटिंग इंटेंसिव हैं। इसे इतने बड़े दृश्य में कैसे काम करना है, यह नेविगेशन और पोजिशनिंग सिस्टम के लिए एक बड़ी चुनौती है।" समाधान, श्री चेन ने कहा, सॉफ्टवेयर और एल्गोरिदम के बेहतर अनुकूलन के साथ-साथ शक्तिशाली हार्डवेयर होना है। "वर्तमान में, एक योग्य नेविगेशन और पोजिशनिंग सिस्टम में न केवल लिडार होना चाहिए, बल्कि दृश्य सेंसर और अल्ट्रासोनिक तरंगें भी होनी चाहिए, और इसी संलयन को नेविगेशन और पोजिशनिंग एल्गोरिदम में किया जाना चाहिए। यह एकीकरण अकादमिक या एल्गोरिदमिक रूप से मुश्किल नहीं हो सकता है, लेकिन विचार करना औद्योगीकरण की समस्याएं, उदाहरण के लिए, कई अल्ट्रासोनिक सेंसर गैर-मानक उत्पाद हैं, और गहराई दृष्टि सेंसर के अलग-अलग विनिर्देश और विभिन्न स्थापना स्थान हैं, ग्राहकों को उपयोग करने के लिए एक एकीकृत मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करने में चुनौतियां हैं।
