MIT کے محققین نے SANDO پیش کیا، ڈرون کے لیے راستہ طے کرنے والا نظام جو ٹکراؤ سے بچاؤ کی باضابطہ ضمانت دیتا ہے

MIT کے محققین نے بغیر پائلٹ فضائی گاڑیوں (UAVs) کے لیے SANDO نامی ایک ٹریجیکٹری پلانر (راستہ منصوبہ ساز نظام) کی تفصیل بیان کی ہے، جو Safe AutoNomous trajectory planning for Dynamic unknOwn environments (متحرک نامعلوم ماحول کے لیے محفوظ خودمختار راستہ منصوبہ بندی) کا مخفف ہے۔ MIT News کے مطابق، جس نے 7 اکتوبر کو اس کام کا اعلان کیا، یہ نظام ایسے ماحول میں راستہ طے کرتا ہے جس کا نقشہ ڈرون نے کبھی نہیں بنایا، حتیٰ کہ جب اس میں موجود اشیا ایسے انداز میں حرکت کریں جن کی کوئی پیش گوئی نہیں کر سکتا، اور ٹیم نے ریاضیاتی طور پر ثابت کیا کہ اس کے نتیجے میں بننے والے راستے ٹکراؤ سے بچتے ہیں۔ یہ مقالہ IEEE Transactions on Robotics میں شائع ہوا ہے۔ محققین ممکنہ استعمالات کے طور پر منہدم عمارتوں میں تلاش اور بچاؤ کی پروازوں، کانوں میں پوشیدہ سرنگوں کے جال کی کھوج، یا مصروف محلوں میں پیکج کی ترسیل کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔

اس قسم کے پلانر طیارے کے کیمرے اور سینسر کے ڈیٹا کو منزل کی طرف جانے والے راستے میں تبدیل کرتے ہیں۔ MIT کا کہنا ہے کہ زیادہ تر موجودہ پلانر یا تو یہ فرض کرتے ہیں کہ نامعلوم جگہ میں رکاوٹیں ساکن رہتی ہیں، یا متحرک رکاوٹوں سے بچ کر نکلتے ہیں مگر اس بات کا کوئی باضابطہ وعدہ نہیں کرتے کہ کوئی تصادم نہیں ہوگا؛ وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والے جو نظام ایسی ضمانتیں دیتے ہیں، انہیں عموماً ساکن منظر یا پہلے سے معلوم رکاوٹیں درکار ہوتی ہیں۔ محققین کے مطابق، بدلتے ہوئے منظر میں ہر ممکنہ تصادم کی جانچ عملی استعمال کے لیے بہت سست ثابت ہوگی۔ مرکزی مصنف کوٹا کونڈو نے MIT کے اعلان میں اسے یوں بیان کیا: “ایک نامعلوم متحرک ماحول میں، آپ کے پاس انحصار کرنے کے لیے زیادہ مفروضے نہیں ہوتے۔”

SANDO پہلے ایک سیفٹی کوریڈور (حفاظتی راہداری) بناتا ہے، یعنی باہم جڑے ہوئے 3D خطوں کا ایک سلسلہ جن میں کوئی رکاوٹ نہیں ہوتی اور جن میں سے ڈرون پرواز کر سکتا ہے۔ پہلے کی راہداریوں کے برعکس، یہ راہداری وقت کے ساتھ بدلتی ہے۔ ایک مخصوص ماڈیول متحرک رکاوٹوں کا پتہ لگاتا ہے، انہیں گروہوں میں تقسیم کرتا ہے اور ان کا تعاقب کرتا ہے تاکہ اندازہ لگایا جا سکے کہ وہ کس سمت جا رہی ہیں۔ چونکہ ان کا مستقبل کا درست راستہ معلوم نہیں ہوتا، اس لیے پلانر ہر رکاوٹ کی زیادہ سے زیادہ رفتار کو لیتا ہے، حساب لگاتا ہے کہ وہ ایک مقررہ وقت میں کتنی دور تک جا سکتی ہے، اور اسے ایک ایسے کرے میں لپیٹ دیتا ہے جو ہر اس نقطے کا احاطہ کرتا ہے جہاں تک وہ پہنچ سکتی ہے؛ پھر راہداری کو ان کروں کے گرد تشکیل دیا جاتا ہے۔ ایک ہیٹ میپ پلانر ہجوم والے “گرم” علاقوں کی نشاندہی کرتا ہے تاکہ ڈرون کو ان سے دور رکھا جائے۔ راہداری کے اندر SANDO منزل تک سب سے تیز راستہ تلاش کرتا ہے اور پرواز کے دوران راہداری اور راستے دونوں پر مسلسل نظرثانی کرتا رہتا ہے۔ ٹیم نے بنیادی آپٹیمائزیشن کو سادہ بنایا تاکہ آن بورڈ کمپیوٹر تیزی سے دوبارہ منصوبہ بندی کر سکے۔

محققین کی رپورٹ کے مطابق، سمولیشنز میں SANDO کئی جدید ترین (اسٹیٹ آف دی آرٹ) نظاموں کے مقابلے میں اپنی منزل تک زیادہ تیزی سے پہنچا اور جانچے گئے کسی بھی ماحول میں اس کا کوئی تصادم نہیں ہوا۔ ایک حقیقی UAV کے ساتھ 12 آزمائشی پروازوں میں، جن میں یہ طیارے کے اپنے کمپیوٹر اور سینسرز پر چل رہا تھا، اس نے تمام متحرک رکاوٹوں سے بچاؤ کیا۔ کونڈو کہتے ہیں: “SANDO کی تیاری کا سب سے مشکل حصہ ریاضی تھا۔” کونڈو، جنہوں نے حال ہی میں MIT سے ایروناٹکس اور ایسٹروناٹکس میں پی ایچ ڈی مکمل کی ہے، نے یہ مقالہ ہیسوس تورڈیسیاس، جو اب میڈرڈ کی کومیاس پونٹیفیکل یونیورسٹی میں اسسٹنٹ پروفیسر ہیں، اور MIT کے تین گریجویٹ طلبہ خوان راچید، لی لی سن اور ییشوان جیا کے ساتھ مل کر لکھا۔ جوناتھن پی ہاؤ، جو MIT کی لیبارٹری فار انفارمیشن اینڈ ڈیسیژن سسٹمز (LIDS) اور اس کی ایرو اسپیس کنٹرولز لیبارٹری میں کام کرتے ہیں، اس مقالے کے سینئر مصنف ہیں۔ اس کام کے لیے جزوی فنڈنگ سنگاپور کی ڈیفنس سائنس اینڈ ٹیکنالوجی ایجنسی نے فراہم کی۔

چین کی ژےجیانگ یونیورسٹی کے ایسوسی ایٹ پروفیسر فے گاؤ نے، جن کا اس منصوبے میں کوئی کردار نہیں تھا، اس مسئلے کا خلاصہ یوں کیا جسے یہ پلانر حل کرنا چاہتا ہے: “جو راستہ منصوبہ بندی کے وقت محفوظ ہو، وہ ماحول کے بدلنے کے ساتھ غیر محفوظ ہو سکتا ہے۔” وہ SANDO کی وقت کے ساتھ بدلنے والی پرواز کی راہداریوں، سخت پابندیوں والی ٹریجیکٹری آپٹیمائزیشن اور ہارڈویئر آزمائشوں کو اس بات کا سہرا دیتے ہیں کہ یہ پیچیدہ متحرک حالات کے لیے ایک عملی طریقہ پیش کرتے ہیں۔ اگلے اقدامات کے طور پر، محققین کا کہنا ہے کہ وہ SANDO کو حساب کے لحاظ سے کم بوجھل بنا سکتے ہیں اور اسے مشین لرننگ ماڈلز کے ساتھ جوڑ سکتے ہیں تاکہ صارفین روبوٹ کو سادہ زبان میں ہدایات دے سکیں۔ MIT News نے مقالے کے ساتھ SANDO کے کوڈ کا لنک بھی دیا ہے۔