ड्यूक विश्वविद्यालय के बॉयुआन चेन के नेतृत्व में शोधकर्ताओं की एक टीम ने WildFusion नामक एक क्रांतिकारी फ्रेमवर्क विकसित किया है, जो रोबोट्स को कठिन बाहरी वातावरण में नेविगेट करने के लिए मानव-जैसी संवेदनाएँ प्रदान करता है।
पारंपरिक रोबोट्स जो केवल कैमरा या LiDAR जैसी विज़ुअल डेटा पर निर्भर रहते हैं, उनसे अलग, WildFusion एक चौपाया रोबोट को स्पर्श और कंपन की अतिरिक्त संवेदनाएँ प्रदान करता है। यह बहु-संवेदी दृष्टिकोण रोबोट को अधिक समृद्ध पर्यावरणीय मानचित्र बनाने और चुनौतीपूर्ण इलाकों में सुरक्षित रास्तों के लिए बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
"WildFusion रोबोटिक नेविगेशन और 3D मैपिंग में एक नया अध्याय खोलता है," ड्यूक विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर बॉयुआन चेन ने कहा। "यह रोबोट्स को असंरचित, अप्रत्याशित वातावरण जैसे जंगल, आपदा क्षेत्र और ऑफ-रोड इलाकों में अधिक आत्मविश्वास के साथ काम करने में मदद करता है।"
यह सिस्टम कई सेंसरों से डेटा को एकीकृत करके काम करता है। संपर्क माइक्रोफोन हर कदम से उत्पन्न कंपन को रिकॉर्ड करते हैं, जिससे रोबोट पत्तों या मुलायम कीचड़ जैसी सतहों में फर्क कर सकता है। टैक्टाइल सेंसर पैर के दबाव को मापते हैं ताकि स्थिरता का पता चल सके, जबकि इनर्शियल सेंसर रोबोट के संतुलन को ट्रैक करते हैं। यह सारी जानकारी विशेष न्यूरल एनकोडर्स के माध्यम से प्रोसेस होती है और एक समग्र पर्यावरणीय मॉडल में मिल जाती है।
WildFusion के केंद्र में एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है, जो वातावरण को असंबद्ध बिंदुओं के बजाय एक सतत गणितीय क्षेत्र के रूप में प्रस्तुत करता है। इससे रोबोट तब भी "खाली जगहें भर" सकता है जब सेंसर डेटा अधूरा हो, ठीक वैसे ही जैसे इंसान आंशिक जानकारी के आधार पर रास्ता खोज लेते हैं।
इस तकनीक का सफल परीक्षण नॉर्थ कैरोलिना के Eno River State Park में किया गया, जहाँ रोबोट ने घने जंगल, घास के मैदान और कंकरीली पगडंडियों पर आत्मविश्वास के साथ नेविगेट किया। "इन वास्तविक परीक्षणों ने WildFusion की अद्भुत क्षमता को साबित किया कि यह मार्ग की पूर्वानुमान क्षमता को सटीक रूप से पहचान सकता है," प्रमुख छात्र लेखक यानबाईहुई लियू ने बताया।
आगे की योजना में, टीम थर्मल और ह्यूमिडिटी डिटेक्टर जैसे अतिरिक्त सेंसर जोड़ने की सोच रही है, ताकि रोबोट की पर्यावरणीय जागरूकता और बढ़ाई जा सके। अपने मॉड्यूलर डिज़ाइन के साथ, WildFusion के पास जंगल की पगडंडियों से परे आपदा प्रतिक्रिया, पर्यावरण निगरानी, कृषि और दूरस्थ बुनियादी ढांचे की जांच जैसे कई क्षेत्रों में अपार संभावनाएँ हैं।