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ड्रोन के बेड़े खोए हुए हाइकर्स की खोज में सहायता कर सकते हैं: सिस्टम ड्रोन को घने जंगल की छतरियों के नीचे सहयोगी रूप से इलाके का पता लगाने की अनुमति देता है जहां जीपीएस सिग्नल अविश्वसनीय हैं.

जंगलों में खोए हुए हाइकर्स को ढूंढना एक कठिन और लंबी प्रक्रिया हो सकती है, क्योंकि घने पेड़ों की छाँव के माध्यम से हेलीकॉप्टर और ड्रोन को एक झलक नहीं मिल सकती है. हाल ही में, यह प्रस्तावित किया गया है कि स्वायत्त ड्रोन, जो पेड़ों के माध्यम से बॉब और बुनाई कर सकता है, इन खोजों में सहायता कर सकता है. लेकिन विमान को निर्देशित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले जीपीएस सिग्नल जंगल के वातावरण में अविश्वसनीय या अस्तित्वहीन हो सकते हैं. अगले सप्ताह प्रायोगिक रोबोटिक्स सम्मेलन पर अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी में प्रस्तुत किए जा रहे एक पेपर में, एमआईटी शोधकर्ता घने जंगल की छतरियों के नीचे सहयोगात्मक रूप से खोज करने के लिए ड्रोन के बेड़े के लिए एक स्वायत्त प्रणाली का वर्णन करते हैं. ड्रोन केवल ऑनबोर्ड गणना और वायरलेस संचार का उपयोग करते हैं - जीपीएस की आवश्यकता नहीं है.

एमआईटी के शोधकर्ताओं ने ड्रोन के बेड़े के लिए एक स्वायत्त प्रणाली का वर्णन किया है, जो केवल जहाज पर गणना और वायरलेस संचार का उपयोग करके घने जंगल की छतरियों के नीचे सहयोगात्मक रूप से खोज करती है - जीपीएस की आवश्यकता नहीं है.
इमेजिस: मेलानी गोनिक

प्रत्येक स्वायत्त क्वाड्रोटर ड्रोन स्थिति आकलन के लिए लेजर-रेंज फाइंडर से सुसज्जित है, स्थानीयकरण, और पथ योजना. जैसे ड्रोन इधर उधर उड़ता है, यह इलाके का एक व्यक्तिगत 3-डी मानचित्र बनाता है. एल्गोरिदम इसे अज्ञात और पहले से खोजे गए स्थानों को पहचानने में मदद करता है, इसलिए यह जानता है कि यह कब किसी क्षेत्र को पूरी तरह से मैप करता है. एक ऑफ-बोर्ड ग्राउंड स्टेशन कई ड्रोनों से अलग-अलग मानचित्रों को एक वैश्विक 3-डी मानचित्र में जोड़ता है, जिसकी निगरानी मानव बचाव दल द्वारा की जा सकती है।.

वास्तविक दुनिया के कार्यान्वयन में, हालांकि मौजूदा व्यवस्था में नहीं, लापता यात्री की पहचान करने के लिए ड्रोन ऑब्जेक्ट डिटेक्शन से लैस होंगे. जब स्थित हो, ड्रोन वैश्विक मानचित्र पर यात्री के स्थान को टैग करेगा. मनुष्य इस जानकारी का उपयोग बचाव अभियान की योजना बनाने के लिए कर सकता है.

"अनिवार्य रूप से, खोज-और-बचाव प्रक्रिया के खोज भाग को और अधिक कुशल बनाने के लिए हम मनुष्यों के स्थान पर ड्रोन का बेड़ा ले रहे हैं,“प्रथम लेखक युलुन तियान कहते हैं, एयरोनॉटिक्स और एस्ट्रोनॉटिक्स विभाग में स्नातक छात्र (एयरोएस्ट्रो).

शोधकर्ताओं ने बेतरतीब ढंग से उत्पन्न जंगलों के सिमुलेशन में कई ड्रोन का परीक्षण किया, और नासा के लैंगली रिसर्च सेंटर के भीतर एक जंगली इलाके में दो ड्रोन का परीक्षण किया. दोनों प्रयोगों में, प्रत्येक ड्रोन ने लगभग दो से पांच मिनट में लगभग 20 वर्ग मीटर क्षेत्र का मानचित्रण किया और सहयोगात्मक रूप से वास्तविक समय में अपने मानचित्रों को एक साथ जोड़ दिया।. ड्रोन ने कई मापदंडों पर भी अच्छा प्रदर्शन किया, मिशन को पूरा करने की समग्र गति और समय भी शामिल है, वन सुविधाओं का पता लगाना, और मानचित्रों का सटीक विलय.

पेपर पर सह-लेखक हैं: कैथरीन लियू, एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी में पीएचडी छात्र (सीएसएएल) और एयरोएस्ट्रो; कायल ठीक है, CSAIL और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान विभाग में पीएचडी छात्र; नासा लैंगली रिसर्च सेंटर के लोक ट्रान और डेनेट एलन; निकोलस रॉय, एक एयरोएस्ट्रो प्रोफेसर और CSAIL शोधकर्ता; और जोनाथन पी. कैसे, रिचर्ड कॉकबर्न मैकलॉरिन एयरोनॉटिक्स और एस्ट्रोनॉटिक्स के प्रोफेसर.

अन्वेषण और मानचित्रण

प्रत्येक ड्रोन पर, शोधकर्ताओं ने एक LIDAR प्रणाली स्थापित की, जो लेजर बीम शूट करके और परावर्तित पल्स को मापकर आसपास की बाधाओं का 2-डी स्कैन बनाता है. इसका उपयोग पेड़ों का पता लगाने के लिए किया जा सकता है; तथापि, ड्रोन के लिए, अलग-अलग पेड़ उल्लेखनीय रूप से समान दिखाई देते हैं. यदि कोई ड्रोन किसी दिए गए पेड़ को नहीं पहचान पाता है, यह निर्धारित नहीं कर सकता कि क्या यह पहले से ही किसी क्षेत्र का अन्वेषण कर चुका है.

शोधकर्ताओं ने कई पेड़ों के झुकाव की पहचान करने के लिए अपने ड्रोन को प्रोग्राम किया, जो कहीं अधिक विशिष्ट है. इस विधि से, जब LIDAR सिग्नल पेड़ों का एक समूह लौटाता है, एक एल्गोरिदम उस समूह की पहचान करने के लिए पेड़ों के बीच के कोणों और दूरियों की गणना करता है. "ड्रोन इसका उपयोग एक अद्वितीय हस्ताक्षर के रूप में यह बताने के लिए कर सकते हैं कि क्या उन्होंने पहले इस क्षेत्र का दौरा किया है या यह एक नया क्षेत्र है,तियान कहते हैं.

यह फीचर-डिटेक्शन तकनीक ग्राउंड स्टेशन को मानचित्रों को सटीक रूप से मर्ज करने में मदद करती है. ड्रोन आम तौर पर लूप में एक क्षेत्र का पता लगाते हैं, जैसे-जैसे वे आगे बढ़ते हैं, स्कैन तैयार करते जाते हैं. ग्राउंड स्टेशन लगातार स्कैन की निगरानी करता है. जब दो ड्रोन पेड़ों के एक ही समूह के आसपास घूमते हैं, ग्राउंड स्टेशन ड्रोन के बीच सापेक्ष परिवर्तन की गणना करके मानचित्रों को मर्ज करता है, और फिर सुसंगत अभिविन्यास बनाए रखने के लिए अलग-अलग मानचित्रों को फ़्यूज़ करना.

“उस सापेक्ष परिवर्तन की गणना करने से आपको पता चलता है कि आपको दो मानचित्रों को कैसे संरेखित करना चाहिए ताकि यह ठीक उसी से मेल खाए कि जंगल कैसा दिखता है,तियान कहते हैं.

ग्राउंड स्टेशन में, रोबोटिक नेविगेशन सॉफ़्टवेयर जिसे "एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण" कहा जाता है (स्लैम) - जो किसी अज्ञात क्षेत्र को मैप करता है और क्षेत्र के अंदर एक एजेंट पर नज़र रखता है - ड्रोन की स्थिति को स्थानीयकृत करने और कैप्चर करने के लिए LIDAR इनपुट का उपयोग करता है. इससे मानचित्रों को सटीकता से फ़्यूज़ करने में मदद मिलती है.

अंतिम परिणाम 3-डी भूभाग सुविधाओं वाला एक मानचित्र है. पेड़ नीले से हरे रंग के रंगों के ब्लॉक के रूप में दिखाई देते हैं, ऊंचाई पर निर्भर करता है. अज्ञात क्षेत्र अंधेरे होते हैं लेकिन ड्रोन द्वारा मैप किए जाने पर वे धूसर हो जाते हैं. ऑन-बोर्ड पथ-नियोजन सॉफ़्टवेयर एक ड्रोन को चारों ओर उड़ते समय हमेशा इन अंधेरे अज्ञात क्षेत्रों का पता लगाने के लिए कहता है. 3-डी मानचित्र बनाना किसी ड्रोन में कैमरा जोड़ने और वीडियो फ़ीड की निगरानी करने की तुलना में अधिक विश्वसनीय है, तियान कहते हैं. एक केंद्रीय स्टेशन पर वीडियो संचारित करना, उदाहरण के लिए, इसके लिए बहुत अधिक बैंडविड्थ की आवश्यकता होती है जो वन क्षेत्रों में उपलब्ध नहीं हो सकती है.

अधिक कुशल खोज

एक प्रमुख नवाचार एक नवीन खोज रणनीति है जो ड्रोन को किसी क्षेत्र का अधिक कुशलता से पता लगाने देती है. अधिक परंपरागत दृष्टिकोण के अनुसार, एक ड्रोन हमेशा निकटतम संभावित अज्ञात क्षेत्र की खोज करेगा. तथापि, यह ड्रोन की वर्तमान स्थिति से किसी भी दिशा में हो सकता है. ड्रोन आमतौर पर कम दूरी तक उड़ता है, और फिर एक नई दिशा चुनने के लिए रुकता है.

“यह ड्रोन की गतिशीलता का सम्मान नहीं करता है [आंदोलन],तियान कहते हैं. “इसे रुकना और मुड़ना होगा, तो इसका मतलब है कि यह समय और ऊर्जा के मामले में बहुत अक्षम है, और आप वास्तव में गति नहीं पकड़ सकते।"

बजाय, शोधकर्ताओं के ड्रोन निकटतम संभावित क्षेत्र का पता लगाते हैं, उनकी वर्तमान दिशा पर विचार करते हुए. उनका मानना ​​है कि इससे ड्रोन को अधिक सुसंगत वेग बनाए रखने में मदद मिल सकती है. यह रणनीति - जहां ड्रोन एक सर्पिल पैटर्न में यात्रा करता है - एक खोज क्षेत्र को बहुत तेजी से कवर करता है. “खोज और बचाव अभियानों में, समय बहुत महत्वपूर्ण है,तियान कहते हैं.

कागज़ पर, शोधकर्ताओं ने अपनी नई खोज रणनीति की तुलना पारंपरिक पद्धति से की. उस आधार रेखा की तुलना में, शोधकर्ताओं की रणनीति से ड्रोन को काफी अधिक क्षेत्र कवर करने में मदद मिली, कई मिनट तेज और उच्च औसत गति के साथ.

व्यावहारिक उपयोग के लिए एक सीमा यह है कि मानचित्र विलय के लिए ड्रोन को अभी भी ऑफ-बोर्ड ग्राउंड स्टेशन के साथ संचार करना होगा. उनके बाहरी प्रयोग में, शोधकर्ताओं को एक वायरलेस राउटर स्थापित करना था जो प्रत्येक ड्रोन और ग्राउंड स्टेशन को जोड़ता था. भविष्य में, उन्हें उम्मीद है कि वे ड्रोन को एक दूसरे के पास आने पर वायरलेस तरीके से संचार करने के लिए डिज़ाइन करेंगे, उनके नक्शों को मिलाओ, और जब वे अलग हो जाते हैं तो संचार बंद कर देते हैं. ग्राउंड स्टेशन, उस मामले में, इसका उपयोग केवल अद्यतन वैश्विक मानचित्र की निगरानी के लिए किया जाएगा.


स्रोत: एचटीटीपी://news.mit.edu, रॉब मैथेसन द्वारा

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