ह्यूमनॉइड लोकोमोशन क्या है

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन उस तरीके को संदर्भित करता है जिसमें ह्यूमनॉइड रोबोट या अन्य ह्यूमनॉइड मशीनें चलती हैं या चलती हैं।  ह्यूमनॉइड रोबोट को मानव के समान शरीर के आकार के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें दो पैर, दो हाथ और एक धड़ है।  इसलिए, उनकी हरकत का उद्देश्य मानव के चलने, दौड़ने और अन्य आंदोलनों की नकल करना है।

ह्यूमनॉइड रोबोट का मूवमेंट सॉफ्टवेयर एल्गोरिदम और मैकेनिकल डिजाइन के संयोजन पर आधारित है।  उदाहरण के लिए, पैरों, कूल्हों और धड़ के संचलन को एक तरह से समन्वित करके चलना हासिल किया जाता है जो मानव चलने की गति की नकल करता है।  रोबोट की नियंत्रण प्रणाली प्रत्येक जोड़ के लिए आंदोलनों का उचित क्रम निर्धारित करती है, जबकि रोबोट के पैरों और शरीर में सेंसर रोबोट के संतुलन और स्थिति पर प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं।

रोबोटिक्स में ह्यूमनॉइड लोकोमोशन एक चुनौतीपूर्ण समस्या है क्योंकि इसमें गतिशील और अप्रत्याशित वातावरण में चलते समय रोबोट को खुद को संतुलित करने की आवश्यकता होती है।  ह्यूमनॉइड लोकोमोशन की स्थिरता और दक्षता में सुधार के लिए कई शोध प्रयासों ने एल्गोरिदम और तकनीकों को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया है।  इन प्रयासों से क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है, ह्यूमनॉइड रोबोट अब चलने, दौड़ने और यहां तक ​​कि जटिल एक्रोबेटिक युद्धाभ्यास करने में सक्षम हैं।

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन उस तरीके को संदर्भित करता है जिससे ह्यूमनॉइड रोबोट चलते और चलते हैं, अक्सर एक तरह से जो मानव चलने के पैटर्न की नकल करता है।  इस प्रकार की हरकत ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उन्हें जटिल वातावरण को नेविगेट करने और गतिशीलता की आवश्यकता वाले कार्यों को करने में सक्षम बनाता है।

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन बनाने की चुनौती इस तथ्य से उपजी है कि चलना एक जटिल और बहुआयामी प्रक्रिया है जिसमें शरीर के विभिन्न हिस्सों के बीच समन्वय की आवश्यकता होती है।  इसके अतिरिक्त, मानव चलने के पैटर्न पूरी तरह से सममित नहीं हैं, जिससे उन्हें रोबोटों में सटीक रूप से दोहराना मुश्किल हो जाता है।

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन के दो मुख्य दृष्टिकोण हैं: जैव-प्रेरित और मॉडल-आधारित।  जैव-प्रेरित दृष्टिकोण मनुष्य और अन्य जानवरों के चलने के तरीके से प्रेरणा लेते हैं और इसे रोबोट में दोहराने की कोशिश करते हैं।  दूसरी ओर, मॉडल-आधारित दृष्टिकोण, चलने की प्रक्रिया को अनुकरण करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करते हैं और फिर इन मॉडलों का पालन करने के लिए रोबोट को प्रोग्राम करते हैं।

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन के जैव-प्रेरित दृष्टिकोण में आमतौर पर उस तरीके का अध्ययन करना शामिल होता है जिससे मनुष्य और अन्य जानवर चलते हैं और इसे रोबोट में दोहराने की कोशिश करते हैं।  उदाहरण के लिए, शोधकर्ता उस तरीके का विश्लेषण कर सकते हैं जिससे मनुष्य चलने के लिए अपनी मांसपेशियों का उपयोग करते हैं और फिर ऐसे रोबोट बना सकते हैं जो इस मांसपेशी सक्रियण पैटर्न की नकल करते हैं।  अन्य शोधकर्ता इस तरह से अध्ययन कर सकते हैं कि जानवर अपनी पूंछ को संतुलन के लिए उपयोग करते हैं और इसे अपने रोबोट में शामिल करते हैं।

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन के लिए एक लोकप्रिय जैव-प्रेरित दृष्टिकोण को जीरो मोमेंट पॉइंट (ZMP) विधि के रूप में जाना जाता है।  यह विधि इस विचार पर आधारित है कि संतुलन बनाए रखने के लिए रोबोट का द्रव्यमान केंद्र हमेशा समर्थन के एक निश्चित क्षेत्र के भीतर स्थित होना चाहिए।  एक रोबोट के ZMP की गणना करके, शोधकर्ता यह निर्धारित कर सकते हैं कि यह एक स्थिर या अस्थिर स्थिति में है और तदनुसार इसके आंदोलनों को समायोजित करें।

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन के मॉडल-आधारित दृष्टिकोण में चलने की प्रक्रिया को अनुकरण करने के लिए गणितीय मॉडल का उपयोग करना और फिर इन मॉडलों का पालन करने के लिए प्रोग्रामिंग रोबोट शामिल हैं।  उदाहरण के लिए, शोधकर्ता कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग इस तरीके का अध्ययन करने के लिए कर सकते हैं कि विभिन्न संयुक्त कोण और मांसपेशियों की सक्रियता चलने के पैटर्न को प्रभावित करती है।  फिर वे इस जानकारी का उपयोग रोबोटों को समान तरीके से चलने के लिए प्रोग्राम करने के लिए कर सकते हैं।

ह्यूमनॉइड लोकोमोशन के सबसे सफल मॉडल-आधारित दृष्टिकोणों में से एक को लीनियर इनवर्टेड पेंडुलम मॉडल (LIPM) के रूप में जाना जाता है।  यह मॉडल इस विचार पर आधारित है कि चलने वाले रोबोट की गति को पेंडुलम की गति से सरल किया जा सकता है।  पेंडुलम के मापदंडों को समायोजित करके, शोधकर्ता रोबोट के चलने के तरीके को नियंत्रित कर सकते हैं।

हाल के वर्षों में, ह्यूमनॉइड लोकोमोशन के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है।  उदाहरण के लिए, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के शोधकर्ताओं ने एटलस नाम का एक ह्यूमनॉइड रोबोट विकसित किया है जो दौड़ने और कूदने सहित कई तरह की जटिल गतिविधियों को अंजाम दे सकता है।  अन्य शोधकर्ताओं ने रोबोट विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया है जो असमान इलाके या सीढ़ियों जैसे बदलते परिवेशों के अनुकूल हो सकते हैं।

इन प्रगतियों के बावजूद, अभी भी कई चुनौतियाँ हैं जिन्हें दूर किया जाना चाहिए ताकि ह्यूमनॉइड रोबोट बनाया जा सके जो मनुष्यों के साथ-साथ चल और चल सके।  उदाहरण के लिए, रोबोट को अप्रत्याशित बाधाओं और इलाके में बदलाव के साथ-साथ असमान या अस्थिर सतहों को संभालने में सक्षम होना चाहिए।  इसके अतिरिक्त, उन्हें ऐसे कार्य करने में सक्षम होना चाहिए जिनके लिए जटिल आंदोलनों की आवश्यकता होती है, जैसे कि सीढ़ियाँ चढ़ना या भीड़-भाड़ वाली जगहों पर नेविगेट करना।

अंत में, ह्यूमनॉइड लोकोमोशन अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसमें विभिन्न प्रकार के उद्योगों में रोबोट का उपयोग करने के तरीके में क्रांति लाने की क्षमता है।  मनुष्यों के चलने और चलने के तरीके की नकल करके, रोबोट को जटिल वातावरण में नेविगेट करने और ऐसे कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है जो पहले असंभव थे।  जबकि अभी भी कई चुनौतियों का सामना करना बाकी है, आने वाले वर्षों में इस क्षेत्र में प्रगति जारी रहने की संभावना है, जिससे तेजी से परिष्कृत और सक्षम ह्यूमनॉइड रोबोट बनेंगे।

Humanoid robots

Locomotion

Walking patterns

Coordination

Symmetry

Bio-inspired

Model-based

Muscle activation pattern

Balance

Zero Moment Point (ZMP) method

Linear Inverted Pendulum Model (LIPM)

Massachusetts Institute of Technology (MIT)

Adaptation

Unexpected obstacles

Changing terrain

Complex movements

Stairs

Navigation

Industries

Sophisticated robots.