MIT-এর গবেষকেরা উপস্থাপন করলেন SANDO, আনুষ্ঠানিক সংঘর্ষমুক্ত নিশ্চয়তাসহ একটি ড্রোন পথ-পরিকল্পনাকারী
পদ্ধতিটি মানচিত্রহীন এমন জায়গার মধ্য দিয়ে উড়ানপথের পরিকল্পনা করে যেখানে বাধাগুলো অপ্রত্যাশিতভাবে চলাচল করে, এবং এর লেখকদের মতে, গাণিতিকভাবে প্রমাণিত যে বাধাগুলো সর্বোচ্চ কত দ্রুত চলতে পারে তা জানা থাকলে এটি সংঘর্ষ এড়ায়।
মূল বিষয়
- 1SANDO চলমান বাধাযুক্ত মানচিত্রহীন জায়গার মধ্য দিয়ে ড্রোনের উড়ানপথ পরিকল্পনা করে এবং, এর লেখকদের মতে, প্রমাণিতভাবে সংঘর্ষ এড়ায়।
- 2এই নিশ্চয়তার জন্য একটি মূল ইনপুট প্রয়োজন: বাধাগুলো সর্বোচ্চ যে গতিতে পৌঁছাতে পারে।
- 3সময়ের সঙ্গে পরিবর্তনশীল একটি সেফটি করিডোর প্রতিটি চলমান বাধাকে এমন একটি গোলক দিয়ে ঘিরে রাখে, যা নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সেটি পৌঁছাতে পারে এমন সব জায়গা ঢেকে রাখে।
- 4সিমুলেশনে এটি সংঘর্ষ ছাড়াই বেশ কয়েকটি অত্যাধুনিক প্ল্যানারের আগে লক্ষ্যে পৌঁছেছে, এবং 12টি বাস্তব পরীক্ষামূলক উড়ানে সব চলমান বাধা এড়িয়ে গেছে।
- 5কোটা কোন্দোর নেতৃত্বে এবং জ্যেষ্ঠ লেখক জোনাথন পি. হাউয়ের সঙ্গে করা এই কাজ IEEE Transactions on Robotics-এ প্রকাশিত হয়েছে।
পুরো খবর
MIT-এর গবেষকেরা মানববিহীন আকাশযান (UAV)-এর জন্য SANDO নামে একটি ট্র্যাজেক্টরি প্ল্যানারের বর্ণনা দিয়েছেন, যা Safe AutoNomous trajectory planning for Dynamic unknOwn environments (গতিশীল অজানা পরিবেশের জন্য নিরাপদ স্বয়ংক্রিয় ট্র্যাজেক্টরি পরিকল্পনা)-এর সংক্ষিপ্ত রূপ। MIT News-এর মতে, যারা 7 অক্টোবর এই কাজের ঘোষণা দিয়েছে, ব্যবস্থাটি এমন পরিবেশের মধ্য দিয়ে পথ নির্ধারণ করে যার মানচিত্র ড্রোনটি কখনো তৈরি করেনি, এমনকি যখন সেখানকার বস্তুগুলো এমনভাবে চলে যা কেউ আগে থেকে অনুমান করতে পারে না, এবং দলটি গাণিতিকভাবে প্রমাণ করেছে যে এর ফলে তৈরি ট্র্যাজেক্টরিগুলো সংঘর্ষ এড়ায়। গবেষণাপত্রটি IEEE Transactions on Robotics-এ প্রকাশিত হয়েছে। গবেষকেরা ধসে পড়া ভবনে অনুসন্ধান ও উদ্ধার উড়ান, খনির ভেতরে লুকানো সুড়ঙ্গ নেটওয়ার্ক অনুসন্ধান, কিংবা ব্যস্ত এলাকায় পার্সেল সরবরাহের মতো ব্যবহারের কথা উল্লেখ করেছেন।
এ ধরনের প্ল্যানার আকাশযানের ক্যামেরা ও সেন্সর ডেটাকে তার লক্ষ্যের দিকে যাওয়ার একটি পথে রূপান্তর করে। MIT বলছে, বিদ্যমান বেশিরভাগ প্ল্যানার হয় ধরে নেয় যে অজানা জায়গায় বাধাগুলো স্থির থাকে, নয়তো চলমান বাধাগুলোকে পাশ কাটিয়ে যায় কিন্তু কোনো সংঘর্ষ হবে না এমন কোনো আনুষ্ঠানিক প্রতিশ্রুতি দেয় না; বহুল ব্যবহৃত যেসব ব্যবস্থা এমন নিশ্চয়তা দেয়, সেগুলোর সাধারণত একটি স্থির দৃশ্য বা আগে থেকে জানা বাধার প্রয়োজন হয়। গবেষকদের মতে, পরিবর্তনশীল দৃশ্যে প্রতিটি সম্ভাব্য সংঘর্ষ যাচাই করা ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য অত্যন্ত ধীর হবে। প্রধান লেখক কোটা কোন্দো MIT-এর ঘোষণায় বিষয়টি এভাবে বলেছেন: “একটি অজানা গতিশীল পরিবেশে, নির্ভর করার মতো খুব বেশি অনুমান আপনার হাতে থাকে না।”
SANDO প্রথমে একটি সেফটি করিডোর (নিরাপত্তা করিডোর) তৈরি করে, অর্থাৎ পরস্পর সংযুক্ত 3D অঞ্চলের একটি শৃঙ্খল, যেগুলোতে কোনো বাধা নেই এবং যেগুলোর মধ্য দিয়ে ড্রোনটি উড়তে পারে। আগের করিডোরগুলোর বিপরীতে, এই করিডোর সময়ের সঙ্গে বদলায়। একটি নির্দিষ্ট মডিউল চলমান বাধাগুলো শনাক্ত করে, সেগুলোকে দলবদ্ধ করে এবং ট্র্যাক করে যাতে অনুমান করা যায় সেগুলো কোন দিকে যাচ্ছে। যেহেতু সেগুলোর সঠিক ভবিষ্যৎ পথ অজানা, প্ল্যানারটি প্রতিটি বাধার সর্বোচ্চ গতি নেয়, হিসাব করে একটি নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে সেটি কতদূর যেতে পারে, এবং সেটিকে এমন একটি গোলকে মুড়ে দেয় যা সেটি পৌঁছাতে পারে এমন প্রতিটি বিন্দুকে ঢেকে রাখে; তারপর করিডোরটিকে সেই গোলকগুলোর চারপাশে আকার দেওয়া হয়। একটি হিট-ম্যাপ প্ল্যানার ভিড়যুক্ত “হট” এলাকাগুলো চিহ্নিত করে, যাতে ড্রোনটিকে সেগুলো থেকে দূরে সরিয়ে রাখা যায়। করিডোরের ভেতরে SANDO লক্ষ্যে পৌঁছানোর দ্রুততম পথ খোঁজে এবং উড়ানের সময় করিডোর ও ট্র্যাজেক্টরি দুটোই ক্রমাগত সংশোধন করতে থাকে। দলটি অন্তর্নিহিত অপটিমাইজেশনকে সরল করেছে, যাতে অনবোর্ড কম্পিউটার দ্রুত নতুন করে পরিকল্পনা করতে পারে।
গবেষকদের প্রতিবেদন অনুযায়ী, সিমুলেশনে SANDO বেশ কয়েকটি অত্যাধুনিক (state-of-the-art) ব্যবস্থার চেয়ে দ্রুত তার লক্ষ্যে পৌঁছেছে এবং পরীক্ষিত কোনো পরিবেশেই এর কোনো সংঘর্ষ হয়নি। একটি বাস্তব UAV দিয়ে 12টি পরীক্ষামূলক উড়ানে, আকাশযানের নিজস্ব কম্পিউটার ও সেন্সরে চালিত অবস্থায়, এটি সব চলমান বাধা এড়িয়ে গেছে। কোন্দো বলেন, “SANDO তৈরির সবচেয়ে কঠিন অংশ ছিল গণিত।” সম্প্রতি MIT থেকে অ্যারোনটিক্স ও অ্যাস্ট্রোনটিক্সে PhD সম্পন্ন করা কোন্দো গবেষণাপত্রটি লিখেছেন হেসুস তোর্দেসিয়াসের সঙ্গে, যিনি এখন মাদ্রিদের কোমিয়াস পন্টিফিকাল ইউনিভার্সিটিতে অ্যাসিস্ট্যান্ট প্রফেসর, এবং MIT-এর তিনজন গ্র্যাজুয়েট শিক্ষার্থী হুয়ান রাচেদ, লিলি সান ও ইশুয়ান জিয়ার সঙ্গে। জোনাথন পি. হাউ, যিনি MIT-এর ল্যাবরেটরি ফর ইনফরমেশন অ্যান্ড ডিসিশন সিস্টেমস (LIDS) এবং এর অ্যারোস্পেস কন্ট্রোলস ল্যাবরেটরিতে কাজ করেন, এর জ্যেষ্ঠ লেখক (senior author)। সিঙ্গাপুরের ডিফেন্স সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজি এজেন্সি এই কাজে আংশিক অর্থায়ন করেছে।
চীনের চেচিয়াং বিশ্ববিদ্যালয়ের (Zhejiang University) অ্যাসোসিয়েট প্রফেসর ফেই গাও, যাঁর এই প্রকল্পে কোনো ভূমিকা ছিল না, প্ল্যানারটি যে সমস্যাকে লক্ষ্য করে তার সারকথা বলেছেন: “পরিকল্পনার সময় যে পথ নিরাপদ, পরিবেশ বদলানোর সঙ্গে সঙ্গে তা অনিরাপদ হয়ে উঠতে পারে।” তিনি SANDO-র সময়ের সঙ্গে পরিবর্তনশীল (time-varying) উড়ান করিডোর, কঠোর সীমাবদ্ধতাযুক্ত (hard-constrained) ট্র্যাজেক্টরি অপটিমাইজেশন এবং হার্ডওয়্যার পরীক্ষাকে জটিল গতিশীল পরিস্থিতির জন্য একটি ব্যবহারিক পদ্ধতি দেওয়ার কৃতিত্ব দেন। পরবর্তী পদক্ষেপ হিসেবে, গবেষকেরা বলছেন যে তাঁরা SANDO-কে গণনার দিক থেকে কম চাহিদাসম্পন্ন করতে পারেন এবং মেশিন লার্নিং মডেলের সঙ্গে যুক্ত করতে পারেন, যাতে ব্যবহারকারীরা সহজ ভাষায় একটি রোবটকে নির্দেশ দিতে পারেন। MIT News গবেষণাপত্রের পাশাপাশি SANDO-র কোডের একটি লিংকও দিয়েছে।
কেন গুরুত্বপূর্ণ
দাবানল, ধসে পড়া ভবন বা জনাকীর্ণ রাস্তায় পাঠানো ড্রোন এমন সব বাধার মুখোমুখি হয়, যা কোনো মানচিত্র আগে থেকে তালিকাভুক্ত করতে পারে না, আর MIT উল্লেখ করেছে যে আনুষ্ঠানিক নিরাপত্তা নিশ্চয়তার জন্য এখন পর্যন্ত বেশিরভাগ ক্ষেত্রে স্থির দৃশ্য বা জানা বাধার প্রয়োজন হয়েছে। যে প্ল্যানার চলমান বস্তু শনাক্ত করা ও সেগুলোর প্রতি প্রতিক্রিয়া জানানোর সময়ও নিরাপত্তার প্রমাণ বজায় রাখে, তা এমন জায়গায় স্বয়ংক্রিয় উড়ানকে যুক্তিসংগত প্রমাণ করা সহজ করে তুলতে পারে, যেমন কোনো দুর্যোগস্থলে চিকিৎসা সামগ্রী পৌঁছানোর সময়। তবে নিশ্চয়তাটি একটি অনুমানের ওপর নির্ভর করে: বাধাগুলো কত দ্রুত চলতে পারে তার একটি ঊর্ধ্বসীমা প্ল্যানারের জানা থাকতে হবে। হার্ডওয়্যার-ভিত্তিক প্রমাণ এখন পর্যন্ত এসেছে 12টি পরীক্ষামূলক উড়ান থেকে, তাই এই পরীক্ষাগুলোর বাইরে পদ্ধতিটি কেমন কাজ করে, তা এখনো দেখানো বাকি।
সময়রেখা
· প্রকাশিত
বিষয়#ড্রোন#রোবোটিক্স#স্বয়ংক্রিয় নেভিগেশন#ট্র্যাজেক্টরি পরিকল্পনা#MIT
উৎস
এই খবরটি নিচের সূত্রগুলোর ওপর ভিত্তি করে লেখা। পূর্ণ প্রেক্ষাপটের জন্য সেগুলো পড়ুন।
