DARPA LAGR Program
लर्निंग एप्लाइड टू ग्राउंड व्हीकल्स (एल. ए. जी. आर.) कार्यक्रम, जो 2004 से 2008 तक चला, का लक्ष्य रोबोटिक मानव रहित ग्राउंड व्हीकल्स (यू. जी. वी.) में स्वायत्त, धारणा-आधारित, ऑफ-रोड नेविगेशन में प्रगति को तेज करना था। एल. ए. जी. आर. को संयुक्त राज्य अमेरिका के रक्षा विभाग की एक शोध एजेंसी, डी. ए. आर. पी. ए. द्वारा वित्त पोषित किया गया था। इतिहास और पृष्ठभूमि जबकि मोबाइल रोबोट 1960 के दशक से अस्तित्व में थे, (जैसे। शकी), ऐसे रोबोट बनाने में प्रगति जो अपने दम पर, बाहर, ऑफ-रोड, अनियमित, बाधाओं से भरपूर इलाकों में नेविगेट कर सकते थे, धीमी थी। वास्तव में प्रगति को मापने के लिए कोई स्पष्ट मैट्रिक्स नहीं थे। डी. ए. आर. पी. ए. पर्सेप्टर कार्यक्रम के साथ ऑफ-रोड क्षमताओं की एक आधारभूत समझ उभरने लगी जिसमें स्वतंत्र शोध टीमों ने बिना अभ्यास वाले सरकारी परीक्षणों में रोबोटिक वाहनों को मैदान में उतारा जो व्यापक रूप से फैले मार्ग बिंदुओं पर एक निश्चित पाठ्यक्रम पर औसत गति और आवश्यक ऑपरेटर हस्तक्षेपों की संख्या को मापते थे। इन परीक्षणों ने ऑफ-रोड नेविगेशन की चरम चुनौतियों को उजागर किया। जबकि परसेप्टोर वाहन सेंसर और एल्गोरिदम से लैस थे जो 21वीं सदी की शुरुआत के लिए अत्याधुनिक थे, उनकी धारणा प्रौद्योगिकी की सीमित सीमा के कारण वे प्राकृतिक पुल-डी-सैक्स में फंस गए। इसके अलावा, पूर्व-लिखित व्यवहारों पर उनकी निर्भरता ने उन्हें अप्रत्याशित परिस्थितियों के अनुकूल होने की अनुमति नहीं दी। समग्र परिणाम यह था कि न्यूनतम बाधाओं के साथ अनिवार्य रूप से खुले इलाके को छोड़कर, या गंदी सड़कों के साथ, पर्सेप्टोर वाहन कई, बार-बार ऑपरेटर हस्तक्षेप के बिना नेविगेट करने में असमर्थ थे। एल. ए. जी. आर. कार्यक्रम को परसेप्टोर परीक्षणों द्वारा उजागर तकनीकी चुनौतियों को दूर करने के लिए परसेप्टोर में शुरू की गई कार्यप्रणाली पर निर्माण करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। एल. ए. जी. आर. लक्ष्य एल. ए. जी. आर. का प्रमुख लक्ष्य यू. जी. वी. के ऑफ नेविगेशन में प्रगति में तेजी लाना था। अतिरिक्त, सहक्रियात्मक लक्ष्यों में शामिल थे (1) असंरचित वातावरण में काम करने वाले स्वायत्त रोबोटों के लिए प्रगति को मापने के लिए बेंचमार्किंग पद्धति की स्थापना, (2) मशीन दृष्टि को आगे बढ़ाना और इस प्रकार लंबी दूरी की धारणा को सक्षम करना, और (3) उन संस्थानों और व्यक्तियों की संख्या में वृद्धि करना जो अग्रणी यूजीवी अनुसंधान में योगदान करने में सक्षम थे। एल. ए. जी. आर. कार्यक्रम की संरचना और तर्क एल. ए. जी. आर. कार्यक्रम को नए हार्डवेयर के बजाय रोबोट धारणा और नियंत्रण के लिए नए विज्ञान के विकास पर ध्यान केंद्रित करने के लिए बनाया गया था। इस प्रकार, समान, अपेक्षाकृत सरल रोबोटों का एक बेड़ा बनाने का निर्णय लिया गया, जिसकी आपूर्ति एल. ए. जी. आर. शोधकर्ताओं को की जाएगी, जो प्रतिस्पर्धी टीमों के सदस्य थे, जिससे उन्हें एल्गोरिथ्म विकास पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त किया जा सके। प्रत्येक टीम को मानक डिजाइन के दो रोबोट दिए गए थे। उन्होंने इन रोबोटों पर नया सॉफ्टवेयर विकसित किया, और फिर कोड को एक सरकारी परीक्षण दल को भेजा, जिसने फिर विभिन्न परीक्षण पाठ्यक्रमों में सरकारी रोबोटों पर उस कोड का परीक्षण किया। ये पाठ्यक्रम पूरे अमेरिका में स्थित थे और पहले टीमों के लिए ज्ञात नहीं थे। इस तरह, सभी टीमों के कोड का परीक्षण अनिवार्य रूप से समान परिस्थितियों में किया जा सकता है। प्रारंभिक प्रारंभ अवधि के बाद, कोड विकास/परीक्षण चक्र को हर महीने लगभग एक बार दोहराया जाता था। मानक रोबोट को कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय राष्ट्रीय रोबोटिक्स इंजीनियरिंग केंद्र (सीएमयू एनआरईसी) की आधिकारिक वेबसाइट द्वारा डिजाइन और निर्मित किया गया था। वाहनों के कंप्यूटरों को एक मॉड्यूलर "बेसलाइन" धारणा और नेविगेशन प्रणाली के साथ पहले से लोड किया गया था जो अनिवार्य रूप से वही प्रणाली थी जिसे सीएमयू एनआरईसी ने परसेप्टोर कार्यक्रम के लिए बनाया था और एलएजीआर की शुरुआत में अत्याधुनिक का प्रतिनिधित्व करने के लिए माना जाता था। बेसलाइन प्रणाली की मॉड्यूलर प्रकृति ने शोधकर्ताओं को बेसलाइन कोड के कुछ हिस्सों को अपने स्वयं के मॉड्यूल के साथ बदलने की अनुमति दी और अभी भी खरोंच से एक संपूर्ण नेविगेशन प्रणाली बनाए बिना एक पूर्ण कार्य प्रणाली है। इस प्रकार, उदाहरण के लिए, वे अपने स्वयं के बाधा का पता लगाने वाले मॉड्यूल के प्रदर्शन की तुलना बेसलाइन कोड के साथ करने में सक्षम थे, जबकि बाकी सब कुछ स्थिर था। बेसलाइन कोड ने एक निश्चित संदर्भ के रूप में भी काम किया-किसी भी वातावरण में और कार्यक्रम में किसी भी समय, टीमों के कोड की तुलना बेसलाइन कोड से की जा सकती है। इस तेज चक्र ने सरकारी टीम और प्रदर्शन करने वाली टीमों को त्वरित प्रतिक्रिया दी और सरकारी टीम को ऐसे परीक्षण पाठ्यक्रम तैयार करने की अनुमति दी जो विशिष्ट धारणा कार्यों में प्रदर्शन करने वालों को चुनौती देते थे और जिनकी कठिनाई प्रदर्शन करने वालों की वर्तमान क्षमताओं को चुनौती देने की संभावना थी, लेकिन अभिभूत नहीं करती थी। टीमों को प्रत्येक परीक्षण के लिए नया कोड जमा करने की आवश्यकता नहीं थी, लेकिन आमतौर पर ऐसा किया जाता था। इस छूट के बावजूद, कुछ टीमों ने तेजी से परीक्षण चक्र को अपनी दीर्घकालिक प्रगति की ओर विचलित करने वाला पाया और परीक्षणों के बीच एक लंबा अंतराल पसंद किया होगा। चरण II में आगे बढ़ने के लिए, प्रत्येक टीम को बेसलाइन कोड को संशोधित करना था ताकि सरकारी परीक्षणों के चरण I के अंतिम 3 परीक्षणों में, टीम के कोड को चलाने वाले रोबोट मूल बेसलाइन कोड को चलाने वाले वाहन की तुलना में कम से कम 10 प्रतिशत तेजी से चल सकें। इसके बजाय मामूली "गो/नो गो" मीट्रिक को टीमों को जोखिम भरे, लेकिन आशाजनक दृष्टिकोण चुनने की अनुमति देने के लिए चुना गया था जो कार्यक्रम के पहले 18 महीनों में पूरी तरह से विकसित नहीं हो सकते हैं। सभी 8 टीमों ने इस मीट्रिक को हासिल किया, जिसमें से कुछ ने बाद के परीक्षणों में बेसलाइन की गति से दोगुना अधिक अंक प्राप्त किए, जो चरण II का उद्देश्य था। ध्यान दें कि चरण I गो/नो गो मीट्रिक ऐसा था कि टीमें चरण II पर सीमित संख्या में स्लॉट के लिए एक-दूसरे के साथ पूरा नहीं हो रही थींः आठ से शून्य तक किसी भी संख्या में टीमें ग्रेड बना सकती थीं। डी. ए. आर. पी. ए. की यह रणनीति टीमों के बीच सहयोग और यहां तक कि कोड साझा करने को प्रोत्साहित करने के लिए बनाई गई थी। एल. ए. जी. आर. की आठ टीमों को एल. ए. जी. आर. के पहले 18 महीनों के पहले चरण में प्रदर्शन करने वालों के रूप में चुना गया था। ये दल एप्लाइड परसेप्शन (प्रधान अन्वेषक [पी. आई.] मार्क ओलिस), जॉर्जिया टेक (पी. आई. टकर बाल्च), जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी (पी. आई. लैरी मैथिस), नेट-स्केल टेक्नोलॉजीज (पी. आई. उर्स मुलर), एन. आई. एस. टी. (पी. आई. जेम्स अल्बस), स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय (पी. आई. सेबेस्टियन थ्रन), एस. आर. आई. इंटरनेशनल (पी. आई. रॉबर्ट बोल्स) और पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय (पी. आई. डेनियल ली) से थे। स्टैनफोर्ड टीम ने चरण I के अंत में DARPA ग्रैंड चैलेंज पर अपने प्रयासों को केंद्रित करने के लिए इस्तीफा दे दिया; इसे कोलोराडो विश्वविद्यालय, बोल्डर (पी. आई. ग्रेग ग्रुडिक) की एक टीम द्वारा प्रतिस्थापित किया गया था। इसके अलावा दूसरे चरण में, एन. आई. एस. टी. टीम ने प्रतियोगिता में अपनी भागीदारी को निलंबित कर दिया और इसके बजाय प्रत्येक टीम से सर्वश्रेष्ठ सॉफ्टवेयर तत्वों को एक ही प्रणाली में इकट्ठा करने पर ध्यान केंद्रित किया। रोजर बोस्टेलमैन उस प्रयास के पी. आई. बने। एल. ए. जी. आर. वाहन एल. ए. जी. आर. वाहन, जो एक सुपरमार्केट शॉपिंग कार्ट के आकार का था, को नियंत्रित करने के लिए सरल बनाया गया था। (एक सहयोगी DARPA कार्यक्रम, लर्निंग लोकोमोशन, जटिल मोटर नियंत्रण को संबोधित करता है।) यह बैटरी चालित था और इसमें सामने की ओर दो स्वतंत्र रूप से संचालित व्हीलचेयर मोटर और पीछे की ओर दो कैस्टर पहिये थे। जब आगे के पहियों को उसी दिशा में घुमाया जाता था तो रोबोट को या तो आगे या पीछे चलाया जाता था। जब इन पहियों को विपरीत दिशाओं में चलाया गया, तो रोबोट मुड़ गया। एल. ए. जी. आर. वाहन की 30,000 डॉलर की लागत का मतलब था कि एक बेड़े का निर्माण किया जा सकता है और उन शोधकर्ताओं के क्षेत्र में विस्तार करने वाली कई टीमों को वितरित किया जा सकता है जिन्होंने पारंपरिक रूप से डी. ए. आर. पी. ए. रोबोटिक्स कार्यक्रमों में भाग लिया था। वाहन की लगभग 3 मील/घंटे की शीर्ष गति और ~ 100 किलोग्राम के अपेक्षाकृत मामूली वजन का मतलब था कि इसने मानव रहित जमीनी वाहनों में पिछले कार्यक्रमों में उपयोग किए जाने वाले वाहनों की तुलना में बहुत कम सुरक्षा खतरा पैदा किया और इस प्रकार प्रत्येक टीम के लिए अपने रोबोट का प्रबंधन करने के लिए आवश्यक बजट को और कम कर दिया। फिर भी, एल. ए. जी. आर. वाहन परिष्कृत मशीनें थीं। उनके सेंसर सूट में 2 जोड़ी स्टीरियो कैमरे, एक एक्सेलेरोमीटर, एक बम्पर सेंसर, व्हील एनकोडर और एक जीपीएस शामिल थे। वाहन में तीन कंप्यूटर भी थे जो उपयोगकर्ता-प्रोग्राम करने योग्य थे। वैज्ञानिक परिणाम इस कार्यक्रम की आधारशिला रोबोटों में सीखे गए व्यवहारों को शामिल करना था। इसके अलावा, कार्यक्रम ने लंबी दूरी के दृश्य विश्लेषण को पूरा करने के लिए निष्क्रिय ऑप्टिकल प्रणालियों का उपयोग किया। असंरचित, ऑफ-रोड वातावरण में यू. जी. वी. नेविगेशन के परीक्षण की कठिनाई ने प्रगति के सटीक, वस्तुनिष्ठ माप को एक चुनौतीपूर्ण कार्य बना दिया। जबकि एल. ए. जी. आर. में प्रदर्शन के किसी भी पूर्ण माप को परिभाषित नहीं किया गया था, किसी दिए गए पाठ्यक्रम पर बेसलाइन कोड के साथ एक टीम के कोड की सापेक्ष तुलना ने प्रदर्शित किया कि क्या उस वातावरण में प्रगति की जा रही थी। कार्यक्रम के समापन तक, परीक्षण से पता चला कि कई कलाकारों ने प्रदर्शन में छलांग लगाई थी। विशेष रूप से, औसत स्वायत्त गति जहां 3 के कारक से वृद्धि हुई और उपयोगी दृश्य धारणा को 100 मीटर तक बढ़ाया गया। जबकि एल. ए. जी. आर. दृश्य धारणा की उपयोगी सीमा का विस्तार करने में सफल रहा, यह मुख्य रूप से पिक्सेल या पैच-आधारित रंग या बनावट विश्लेषण द्वारा किया गया था। वस्तु पहचान को सीधे संबोधित नहीं किया गया था। भले ही एल. ए. जी. आर. वाहन में डब्ल्यू. ए. ए. एस. जी. पी. एस. था, लेकिन इसकी स्थिति कभी भी वाहन की चौड़ाई तक निर्धारित नहीं की गई थी, इसलिए सिस्टम के लिए उन क्षेत्रों के बाधा मानचित्रों का पुनः उपयोग करना मुश्किल था जो रोबोट पहले पार कर चुके थे क्योंकि जी. पी. एस. लगातार बह रहा था। बहाव विशेष रूप से गंभीर था यदि वहाँ एक वन चंदवा था। कुछ टीमों ने दृश्य ओडोमेट्री एल्गोरिदम विकसित किए जिन्होंने अनिवार्य रूप से इस बहाव को समाप्त कर दिया। एल. ए. जी. आर. का लक्ष्य कलाकारों की संख्या का विस्तार करना और बड़ी प्रणाली एकीकरण की आवश्यकता को दूर करना था ताकि छोटी टीमों द्वारा बनाई गई मूल्यवान प्रौद्योगिकी को पहचाना जा सके और फिर बड़े समुदाय द्वारा अपनाया जा सके। कुछ टीमों ने एक मानव शिक्षक के साथ सीखने के लिए तेजी से तरीके विकसित किएः एक मानव रेडियो नियंत्रण (आर. सी.) रोबोट को संचालित कर सकता है और "सुरक्षित" और "गैर-सुरक्षित" क्षेत्रों को निर्दिष्ट करने वाले संकेत दे सकता है और रोबोट जल्दी से उसी नीति के साथ अनुकूलित और नेविगेट कर सकता है। यह तब प्रदर्शित किया गया था जब रोबोट को झाड़ियों से बचते हुए मृत खरपतवारों पर गाड़ी चलाने में आक्रामक होना सिखाया गया था या वैकल्पिक रूप से डरपोक होना और केवल कटे हुए रास्तों पर गाड़ी चलाना सिखाया गया था। एल. ए. जी. आर. को डी. ए. आर. पी. ए. मानव रहित ग्राउंड कॉम्बैट व्हीकल-परसेप्टर इंटीग्रेशन प्रोग्राम (यू. पी. आई.) सी. एम. यू. एन. आर. ई. सी. यू. पी. आई. वेबसाइट के साथ मिलकर प्रबंधित किया गया था। यू. पी. आई. ने अत्यधिक गतिशीलता के वाहन के साथ उन्नत धारणा को जोड़ा। एल. ए. जी. आर. से सर्वश्रेष्ठ स्टीरियो एल्गोरिदम और दृश्य ओडोमेट्री को यू. पी. आई. में पोर्ट किया गया था। इसके अलावा एल. ए. जी. आर. पी. आई. और यू. पी. आई. टीम के बीच बातचीत के परिणामस्वरूप यू. पी. आई. "क्रशर" रोबोट के प्रदर्शन में परिणामी सुधार के साथ यू. पी. आई. कोडबेस में अनुकूली तकनीक को शामिल किया गया। कार्यक्रम प्रबंधन एल. ए. जी. आर. को डी. ए. आर. पी. ए. सूचना प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी कार्यालय के तहत प्रशासित किया गया था। लैरी जैकेल ने कार्यक्रम की कल्पना की और 2004 से 2007 तक कार्यक्रम प्रबंधक थे। एरिक क्रोटकोव, माइकल पर्सचबैकर और जेम्स पिपिन ने एल. ए. जी. आर. अवधारणा और प्रबंधन में योगदान दिया। चार्ल्स सुलिवन ने एल. ए. जी. आर. परीक्षण में एक प्रमुख भूमिका निभाई। टॉम वैगनर 2007 के मध्य से 2008 की शुरुआत में कार्यक्रम के समापन तक कार्यक्रम प्रबंधक थे। संदर्भ कंप्यूटर दृष्टि के अनुप्रयोग अनुप्रयुक्त मशीन लर्निंग मानव रहित जमीनी वाहन