মানুষের জন্য, আইটেমগুলির স্তূপের নীচে চাপা পড়ে থাকা একটি হারিয়ে যাওয়া মানিব্যাগ খুঁজে পাওয়া বেশ সহজ -- আমরা মানিব্যাগটি খুঁজে না পাওয়া পর্যন্ত আমরা কেবল স্তূপ থেকে জিনিসগুলি সরিয়ে ফেলি৷ কিন্তু একটি রোবটের জন্য, এই কাজটিতে গাদা এবং এতে থাকা বস্তু সম্পর্কে জটিল যুক্তি জড়িত, যা একটি কঠিন চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে।
এমআইটি গবেষকরা পূর্বে একটি রোবোটিক আর্ম প্রদর্শন করেছিলেন যা ভিজ্যুয়াল তথ্য এবং রেডিও ফ্রিকোয়েন্সি (আরএফ) সংকেতগুলিকে একত্রিত করে লুকানো বস্তুগুলিকে খুঁজে বের করতে যা RFID ট্যাগের সাথে ট্যাগ করা হয়েছিল (যা একটি অ্যান্টেনা দ্বারা প্রেরিত সংকেতগুলিকে প্রতিফলিত করে)। সেই কাজটি বন্ধ করে, তারা এখন একটি নতুন সিস্টেম তৈরি করেছে যা একটি স্তূপে চাপা যে কোনও বস্তুকে দক্ষতার সাথে পুনরুদ্ধার করতে পারে। যতক্ষণ পর্যন্ত পাইলের কিছু আইটেমগুলিতে RFID ট্যাগ থাকে, ততক্ষণ টার্গেট আইটেমটিকে পুনরুদ্ধার করার জন্য সিস্টেমের জন্য ট্যাগ করার প্রয়োজন হয় না।
সিস্টেমের পিছনের অ্যালগরিদমগুলি, যা FuseBot নামে পরিচিত, স্তূপের নীচে বস্তুর সম্ভাব্য অবস্থান এবং অভিযোজন সম্পর্কে কারণ। তারপর FuseBot অবরোধকারী বস্তুগুলিকে অপসারণ করার এবং টার্গেট আইটেমটি বের করার সবচেয়ে কার্যকর উপায় খুঁজে পায়। এই যুক্তি FuseBot অর্ধেক সময়ের মধ্যে একটি অত্যাধুনিক রোবোটিক্স সিস্টেমের চেয়ে বেশি লুকানো আইটেম খুঁজে পেতে সক্ষম করে।
এই গতি একটি ই-কমার্স গুদামে বিশেষভাবে কার্যকর হতে পারে। প্রসেসিং রিটার্নের দায়িত্বপ্রাপ্ত একটি রোবট FuseBot সিস্টেমের সাথে আরও দক্ষতার সাথে একটি সাজানো স্তূপের মধ্যে আইটেম খুঁজে পেতে পারে, বলেছেন সিনিয়র লেখক ফাদেল আদিব, ইলেকট্রিক্যাল ইঞ্জিনিয়ারিং এবং কম্পিউটার সায়েন্স বিভাগের সহযোগী অধ্যাপক এবং মিডিয়া ল্যাবের সিগন্যাল কাইনেটিক্স গ্রুপের পরিচালক।
"এই কাগজটি যা দেখায়, প্রথমবারের মতো, তা হল পরিবেশে একটি আরএফআইডি-ট্যাগযুক্ত আইটেমের উপস্থিতি আপনার জন্য আরও দক্ষ পদ্ধতিতে অন্যান্য কাজগুলি অর্জন করা আরও সহজ করে তোলে৷ আমরা এটি করতে পেরেছি কারণ আমরা যোগ করেছি সিস্টেমে মাল্টিমডাল যুক্তি -- FuseBot আইটেমগুলির স্তূপ বোঝার জন্য দৃষ্টি এবং RF উভয় বিষয়েই যুক্তি দিতে পারে," আদিব যোগ করে৷
কাগজে আদিবের সাথে যোগদান করছেন গবেষণা সহকারী তারা বরুশাকি, যিনি প্রধান লেখক; লরা ডডস; এবং নাজিশ নাঈম। গবেষণাটি রোবোটিক্স: সায়েন্স অ্যান্ড সিস্টেমস সম্মেলনে উপস্থাপন করা হবে।
টার্গেটিং ট্যাগ
একটি সাম্প্রতিক বাজার রিপোর্ট ইঙ্গিত করে যে মার্কিন খুচরা বিক্রেতাদের 90 শতাংশেরও বেশি এখন আরএফআইডি ট্যাগ ব্যবহার করে, কিন্তু প্রযুক্তিটি সর্বজনীন নয়, যার ফলে এমন পরিস্থিতির দিকে পরিচালিত হয় যেখানে শুধুমাত্র পাইলের মধ্যে কিছু বস্তু ট্যাগ করা হয়।
এই সমস্যাটি গ্রুপের গবেষণাকে অনুপ্রাণিত করেছে।
FuseBot-এর সাহায্যে, একটি রোবোটিক হাত একটি সংযুক্ত ভিডিও ক্যামেরা এবং RF অ্যান্টেনা ব্যবহার করে একটি মিশ্র গাদা থেকে ট্যাগবিহীন টার্গেট আইটেম উদ্ধার করতে। পরিবেশের একটি 3D মডেল তৈরি করতে সিস্টেমটি তার ক্যামেরা দিয়ে গাদাটি স্ক্যান করে। একই সাথে, এটি RFID ট্যাগগুলি সনাক্ত করতে তার অ্যান্টেনা থেকে সংকেত পাঠায়। এই রেডিও তরঙ্গগুলি বেশিরভাগ শক্ত পৃষ্ঠের মধ্য দিয়ে যেতে পারে, তাই রোবটটি গাদাটির গভীরে "দেখতে" পারে। যেহেতু টার্গেট আইটেমটি ট্যাগ করা হয়নি, তাই FuseBot জানে যে আইটেমটি RFID ট্যাগের মতো ঠিক একই জায়গায় অবস্থিত করা যাবে না।
অ্যালগরিদমগুলি পরিবেশের 3D মডেল আপডেট করতে এবং লক্ষ্য আইটেমের সম্ভাব্য অবস্থানগুলিকে হাইলাইট করতে এই তথ্যগুলিকে ফিউজ করে; রোবট তার আকার এবং আকৃতি জানে। তারপর সিস্টেমটি পাইল এবং আরএফআইডি ট্যাগ অবস্থানের বস্তুগুলি সম্পর্কে কারণগুলি নির্ধারণ করে কোন আইটেমটি সরাতে হবে, লক্ষ্য আইটেমটি সবচেয়ে কম চাল দিয়ে খুঁজে বের করার লক্ষ্যে।
বরোশাকি বলেছেন, এই যুক্তিটিকে সিস্টেমে অন্তর্ভুক্ত করা চ্যালেঞ্জিং ছিল।
রোবটটি নিশ্চিত নয় যে কীভাবে বস্তুগুলি স্তূপের নীচে অবস্থিত, বা কীভাবে একটি স্কুইশ আইটেম এর উপর ভারী জিনিস চাপার দ্বারা বিকৃত হতে পারে। এটি সম্ভাব্য যুক্তি দিয়ে এই চ্যালেঞ্জটি অতিক্রম করে, বস্তুর আকার এবং আকৃতি এবং এর আরএফআইডি ট্যাগ অবস্থান সম্পর্কে যা জানে তা ব্যবহার করে 3D স্থানের মডেল যা বস্তুটি দখল করতে পারে।
এটি আইটেমগুলিকে সরিয়ে দেওয়ার সাথে সাথে কোন আইটেমটি পরবর্তী অপসারণের জন্য "সর্বোত্তম" হবে তা নির্ধারণ করতে এটি যুক্তিও ব্যবহার করে।
"আমি যদি একজন মানুষকে অনুসন্ধানের জন্য আইটেমগুলির একটি স্তূপ দিই, তবে তারা সম্ভবত এটির নীচে কী আছে তা দেখার জন্য প্রথমে সবচেয়ে বড় আইটেমটি সরিয়ে ফেলবে৷ রোবট যা করে তা একই রকম, তবে এটি আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য RFID তথ্যও অন্তর্ভুক্ত করে৷ জিজ্ঞাসা করে, 'এই স্তূপটি যদি এটি পৃষ্ঠ থেকে এই আইটেমটিকে সরিয়ে দেয় তবে এটি আর কতটা বুঝবে?'" বোরোশাকি বলেছেন।
এটি একটি বস্তু অপসারণ করার পরে, রোবট আবার গাদা স্ক্যান করে এবং তার কৌশল অপ্টিমাইজ করার জন্য নতুন তথ্য ব্যবহার করে।
পুনরুদ্ধার ফলাফল
এই যুক্তি, সেইসাথে এটির আরএফ সংকেতের ব্যবহার, FuseBot কে একটি অত্যাধুনিক সিস্টেমের উপর একটি প্রান্ত দিয়েছে যা শুধুমাত্র দৃষ্টি ব্যবহার করে। দলটি বাস্তব রোবোটিক অস্ত্র ব্যবহার করে 180 টিরও বেশি পরীক্ষামূলক ট্রায়াল চালিয়েছে এবং গৃহস্থালির জিনিসপত্র, যেমন অফিস সরবরাহ, স্টাফড প্রাণী এবং পোশাকের সাথে গাদা। তারা প্রতিটি স্তূপে স্তূপের আকার এবং RFID- ট্যাগ করা আইটেমগুলির সংখ্যা ভিন্ন করে।
অন্যান্য রোবোটিক সিস্টেমের জন্য 84 শতাংশের তুলনায় FuseBot সফলভাবে 95 শতাংশ সময়ে টার্গেট আইটেমটি বের করেছে। এটি 40 শতাংশ কম চাল ব্যবহার করে এটি সম্পন্ন করেছে এবং দ্বিগুণেরও বেশি দ্রুত লক্ষ্যবস্তু আইটেমগুলি সনাক্ত করতে এবং পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম হয়েছে।
"আমরা এই RF তথ্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে সাফল্যের হারে একটি বড় উন্নতি দেখতে পাচ্ছি৷ এটি দেখতেও উত্তেজনাপূর্ণ ছিল যে আমরা আমাদের পূর্ববর্তী সিস্টেমের কার্যকারিতার সাথে মেলে এবং এমন পরিস্থিতিতে এটিকে অতিক্রম করতে পেরেছি যেখানে লক্ষ্য আইটেমটিতে একটি RFID নেই৷ ট্যাগ," ডডস বলেছেন।
FuseBot বিভিন্ন সেটিংসে প্রয়োগ করা যেতে পারে কারণ যে সফ্টওয়্যারটি তার জটিল যুক্তি সম্পাদন করে তা যেকোনো কম্পিউটারে প্রয়োগ করা যেতে পারে -- এটির জন্য কেবল একটি ক্যামেরা এবং অ্যান্টেনা আছে এমন একটি রোবোটিক হাতের সাথে যোগাযোগ করতে হবে, বোরোশাকি যোগ করেছেন৷
অদূর ভবিষ্যতে, গবেষকরা FuseBot-এ আরও জটিল মডেলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার পরিকল্পনা করছেন যাতে এটি বিকৃত বস্তুগুলিতে আরও ভাল কার্য সম্পাদন করে। এর বাইরে, তারা বিভিন্ন ম্যানিপুলেশন অন্বেষণ করতে আগ্রহী, যেমন একটি রোবোটিক বাহু যা আইটেমগুলিকে পথের বাইরে ঠেলে দেয়। সিস্টেমের ভবিষ্যতের পুনরাবৃত্তিগুলি একটি মোবাইল রোবটের সাথেও ব্যবহার করা যেতে পারে যা হারিয়ে যাওয়া বস্তুর জন্য একাধিক পাইল অনুসন্ধান করে।
এই কাজটি আংশিকভাবে ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন, একটি স্লোন রিসার্চ ফেলোশিপ, এনটিটি ডেটা, টপ্পান, টপ্পান ফর্ম এবং এমআইটি মিডিয়া ল্যাব দ্বারা অর্থায়ন করা হয়েছিল।