DARPA LAGR Program
لرننگ اپلائیڈ ٹو گراؤنڈ وہیکلز (ایل اے جی آر) پروگرام، جو 2004 سے 2008 تک جاری رہا، کا مقصد روبوٹک بغیر پائلٹ والی زمینی گاڑیوں (یو جی وی) میں خود مختار، ادراک پر مبنی، آف روڈ نیویگیشن میں پیشرفت کو تیز کرنا تھا۔ ایل اے جی آر کو ریاستہائے متحدہ کے محکمہ دفاع کی ایک تحقیقی ایجنسی ڈی اے آر پی اے نے مالی اعانت فراہم کی تھی۔ تاریخ اور پس منظر جب کہ موبائل روبوٹ 1960 کی دہائی سے موجود تھے، (مثال کے طور پر شیکی)، ایسے روبوٹ بنانے میں پیش رفت جو اپنے طور پر، باہر، آف روڈ، بے قاعدہ، رکاوٹوں سے بھرپور علاقوں پر نیویگیٹ کر سکتے تھے، سست رہی تھی۔ درحقیقت پیش رفت کی پیمائش کے لیے کوئی واضح پیمائش موجود نہیں تھی۔ ڈی اے آر پی اے پرسیپٹر پروگرام کے ساتھ آف روڈ صلاحیتوں کی ایک بنیادی تفہیم ابھرنا شروع ہوئی جس میں آزاد تحقیقی ٹیموں نے غیر تجربہ شدہ سرکاری ٹیسٹوں میں روبوٹک گاڑیوں کو میدان میں اتارا جس میں وسیع پیمانے پر فاصلے والے راستوں پر ایک مقررہ کورس پر اوسط رفتار اور مطلوبہ آپریٹر مداخلتوں کی تعداد کی پیمائش کی گئی۔ ان ٹیسٹوں نے آف روڈ نیویگیشن کے انتہائی چیلنجوں کو بے نقاب کیا۔ اگرچہ پرسیپٹر گاڑیاں سینسرز اور الگورتھم سے لیس تھیں جو 21 ویں صدی کے آغاز کے لیے جدید ترین تھیں، لیکن ان کی ادراک ٹیکنالوجی کی محدود رینج کی وجہ سے وہ قدرتی کل-ڈی-سیکس میں پھنس گئیں۔ مزید برآں، پہلے سے لکھے ہوئے طرز عمل پر ان کے انحصار نے انہیں غیر متوقع حالات کے مطابق ڈھالنے کی اجازت نہیں دی۔ مجموعی نتیجہ یہ ہوا کہ کم سے کم رکاوٹوں کے ساتھ بنیادی طور پر کھلے علاقوں کے علاوہ، یا گندگی والی سڑکوں کے ساتھ، پرسیپٹر گاڑیاں متعدد، بار بار آپریٹر کی مداخلت کے بغیر چلنے سے قاصر تھیں۔ ایل اے جی آر پروگرام پرسیپٹر ٹیسٹ کے ذریعے سامنے آنے والے تکنیکی چیلنجوں پر قابو پانے کے لیے پرسیپٹر میں شروع کیے گئے طریقہ کار کو آگے بڑھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ ایل اے جی آر کے اہداف ایل اے جی آر کا بنیادی مقصد یو جی وی کے آف نیویگیشن میں پیشرفت کو تیز کرنا تھا۔ اضافی، ہم آہنگی کے اہداف میں شامل ہیں (1) غیر ساختہ ماحول میں کام کرنے والے خود مختار روبوٹس کے لیے پیشرفت کی پیمائش کے لیے معیار کا طریقہ کار قائم کرنا، (2) مشین وژن کو آگے بڑھانا اور اس طرح طویل فاصلے تک ادراک کو فعال کرنا، اور (3) ان اداروں اور افراد کی تعداد میں اضافہ کرنا جو سب سے آگے یو جی وی تحقیق میں حصہ ڈالنے کے قابل تھے۔ ایل اے جی آر پروگرام کی ساخت اور استدلال ایل اے جی آر پروگرام کو نئے ہارڈ ویئر کے بجائے روبوٹ کے ادراک اور کنٹرول کے لیے نئی سائنس تیار کرنے پر توجہ دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا۔ اس طرح، یکساں، نسبتا سادہ روبوٹ کا ایک بیڑا بنانے کا فیصلہ کیا گیا جو ایل اے جی آر کے محققین کو فراہم کیا جائے گا، جو مسابقتی ٹیموں کے رکن تھے، انہیں الگورتھم کی ترقی پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے آزاد کریں گے۔ ٹیموں میں سے ہر ایک کو معیاری ڈیزائن کے دو روبوٹ دیے گئے۔ انہوں نے ان روبوٹس پر نیا سافٹ ویئر تیار کیا، اور پھر کوڈ کو ایک سرکاری ٹیسٹ ٹیم کو بھیجا جس نے پھر اس کوڈ کو مختلف ٹیسٹ کورسز میں سرکاری روبوٹس پر ٹیسٹ کیا۔ یہ کورسز پورے امریکہ میں واقع تھے اور پہلے ٹیموں کو معلوم نہیں تھے۔ اس طرح، تمام ٹیموں کے کوڈ کی جانچ بنیادی طور پر ایک جیسے حالات میں کی جا سکتی ہے۔ ابتدائی آغاز کی مدت کے بعد، کوڈ ڈویلپمنٹ/ٹیسٹ سائیکل کو ہر ماہ تقریبا ایک بار دہرایا جاتا تھا۔ اس معیاری روبوٹ کو کارنیگی میلن یونیورسٹی نیشنل روبوٹکس انجینئرنگ سینٹر (سی ایم یو این آر ای سی) کی آفیشل ویب سائٹ نے ڈیزائن اور بنایا تھا۔ گاڑیوں کے کمپیوٹرز کو ماڈیولر "بیس لائن" پرسیپشن اور نیویگیشن سسٹم کے ساتھ پہلے سے لوڈ کیا گیا تھا جو بنیادی طور پر وہی نظام تھا جو سی ایم یو این آر ای سی نے پرسیپٹر پروگرام کے لیے بنایا تھا اور اسے ایل اے جی آر کے آغاز میں جدید ترین کی نمائندگی کرنے کے لیے سمجھا جاتا تھا۔ بیس لائن سسٹم کی ماڈیولر نوعیت نے محققین کو بیس لائن کوڈ کے حصوں کو اپنے ماڈیولز سے تبدیل کرنے کی اجازت دی اور پھر بھی شروع سے ہی ایک مکمل نیویگیشن سسٹم بنائے بغیر ایک مکمل ورکنگ سسٹم ہے۔ اس طرح، مثال کے طور پر، وہ اپنے رکاوٹ کا پتہ لگانے والے ماڈیول کی کارکردگی کا موازنہ بیس لائن کوڈ کے ساتھ کرنے میں کامیاب رہے، جبکہ باقی سب کچھ درست رکھا۔ بیس لائن کوڈ نے ایک مقررہ حوالہ کے طور پر بھی کام کیا-کسی بھی ماحول میں اور پروگرام میں کسی بھی وقت، ٹیموں کے کوڈ کا موازنہ بیس لائن کوڈ سے کیا جا سکتا ہے۔ اس تیز رفتار سائیکل نے سرکاری ٹیم اور پرفارمر ٹیموں کو فوری فیڈ بیک دیا اور سرکاری ٹیم کو ٹیسٹ کورسز ڈیزائن کرنے کی اجازت دی جس نے فنکاروں کو مخصوص ادراک کے کاموں میں چیلنج کیا اور جن کی مشکل سے اداکاروں کی موجودہ صلاحیتوں کو چیلنج کرنے کا امکان تھا، لیکن مغلوب نہیں کیا۔ ٹیموں کو ہر ٹیسٹ کے لیے نیا کوڈ جمع کرانے کی ضرورت نہیں تھی، لیکن عام طور پر ایسا ہوتا تھا۔ اس رعایت کے باوجود، کچھ ٹیموں نے تیز رفتار ٹیسٹ سائیکل کو اپنی طویل مدتی پیشرفت کی طرف توجہ ہٹاتے ہوئے پایا اور ٹیسٹوں کے درمیان طویل وقفے کو ترجیح دی ہوگی۔ فیز II میں آگے بڑھنے کے لیے، ہر ٹیم کو بیس لائن کوڈ میں ترمیم کرنی پڑتی تھی تاکہ سرکاری ٹیسٹ کے فیز I کے آخری 3 ٹیسٹوں میں، ٹیم کے کوڈ کو چلانے والے روبوٹ اصل بیس لائن کوڈ کو چلانے والی گاڑی کے مقابلے میں کم از کم 10 فیصد تیزی سے چل سکیں۔ اس کے بجائے معمولی "گو/نو گو" میٹرک کا انتخاب ٹیموں کو خطرناک، لیکن امید افزا طریقوں کا انتخاب کرنے کی اجازت دینے کے لیے کیا گیا تھا جو پروگرام کے پہلے 18 مہینوں میں مکمل طور پر تیار نہیں ہو سکتے۔ تمام 8 ٹیموں نے یہ میٹرک حاصل کی، کچھ نے بعد کے ٹیسٹوں میں بیس لائن کی رفتار سے دوگنا زیادہ اسکور کیا جو فیز II کا مقصد تھا۔ نوٹ کریں کہ فیز I گو/نو گو میٹرک ایسا تھا کہ ٹیمیں فیز II پر محدود تعداد میں سلاٹس کے لیے ایک دوسرے کے ساتھ تکمیل میں نہیں تھیں: ٹیموں کی کوئی بھی تعداد، آٹھ سے صفر تک، گریڈ بنا سکتی تھی۔ ڈی اے آر پی اے کی یہ حکمت عملی ٹیموں کے درمیان تعاون اور یہاں تک کہ کوڈ شیئرنگ کی حوصلہ افزائی کے لیے بنائی گئی تھی۔ ایل اے جی آر ٹیموں کی آٹھ ٹیموں کو ایل اے جی آر کے پہلے 18 ماہ کے پہلے مرحلے میں فنکاروں کے طور پر منتخب کیا گیا تھا۔ یہ ٹیمیں اپلائیڈ پرسیپشن (پرنسپل انویسٹی گیٹر [PI] مارک اولس)، جارجیا ٹیک (PI ٹکر بالچ)، جیٹ پروپلشن لیبارٹری (PI لیری میتھیز)، نیٹ اسکیل ٹیکنالوجیز (PI ارس مولر)، NIST (PI جیمز البس)، اسٹینفورڈ یونیورسٹی (PI سیبسٹین تھرون)، SRI انٹرنیشنل (PI رابرٹ بولس)، اور یونیورسٹی آف پنسلوانیا (PI ڈینیل لی) سے تھیں۔ سٹینفورڈ کی ٹیم نے ڈی اے آر پی اے گرینڈ چیلنج پر اپنی کوششوں کو مرکوز کرنے کے لیے پہلے مرحلے کے اختتام پر استعفی دے دیا۔ اس کی جگہ کولوراڈو یونیورسٹی، بولڈر (پی آئی گریگ گرڈک) کی ایک ٹیم نے لے لی۔ دوسرے مرحلے میں بھی، این آئی ایس ٹی ٹیم نے مقابلے میں اپنی شرکت معطل کر دی اور اس کے بجائے ہر ٹیم کے بہترین سافٹ ویئر عناصر کو ایک ہی نظام میں جمع کرنے پر توجہ مرکوز کی۔ راجر بوسٹل مین اس کوشش کے پی آئی بن گئے۔ ایل اے جی آر گاڑی ایل اے جی آر گاڑی، جو کہ ایک سپر مارکیٹ شاپنگ کارٹ کے سائز کے بارے میں تھی، کو اس طرح ڈیزائن کیا گیا تھا کہ اسے کنٹرول کرنا آسان ہو۔ (ایک ساتھی ڈی اے آر پی اے پروگرام، لرننگ لوکوموشن، پیچیدہ موٹر کنٹرول سے خطاب کرتا ہے۔) یہ بیٹری سے چلنے والا تھا اور اس کے سامنے دو آزادانہ طور پر چلنے والی وہیل چیئر موٹرز اور پیچھے دو کاسٹر پہیے تھے۔ جب اگلے پہیوں کو ایک ہی سمت میں گھمایا جاتا تھا تو روبوٹ کو آگے یا الٹا چلایا جاتا تھا۔ جب ان پہیوں کو مخالف سمتوں میں چلایا گیا تو روبوٹ مڑا۔ ایل اے جی آر گاڑی کی $30,000 کی لاگت کا مطلب یہ تھا کہ ایک بیڑا بنایا جا سکتا ہے اور محققین کے میدان میں توسیع کرنے والی متعدد ٹیموں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے جنہوں نے روایتی طور پر ڈی اے آر پی اے روبوٹکس پروگراموں میں حصہ لیا تھا۔ گاڑی کی تقریبا 3 میل فی گھنٹہ کی تیز رفتار اور 100 کلوگرام کے نسبتا معمولی وزن کا مطلب یہ ہے کہ اس نے بغیر پائلٹ والی زمینی گاڑیوں میں پچھلے پروگراموں میں استعمال ہونے والی گاڑیوں کے مقابلے میں حفاظتی خطرہ بہت کم کر دیا اور اس طرح ہر ٹیم کے لیے اپنے روبوٹ کا انتظام کرنے کے لیے درکار بجٹ کو مزید کم کر دیا۔ اس کے باوجود، ایل اے جی آر گاڑیاں جدید ترین مشینیں تھیں۔ ان کے سینسر سوٹ میں 2 جوڑے سٹیریو کیمرے، ایکسلرومیٹر، ایک بمپر سینسر، وہیل انکوڈر اور ایک جی پی ایس شامل تھے۔ گاڑی میں تین کمپیوٹر بھی تھے جو صارف پروگرام کے قابل تھے۔ سائنسی نتائج اس پروگرام کی بنیاد روبوٹس میں سیکھے ہوئے طرز عمل کو شامل کرنا تھا۔ اس کے علاوہ، پروگرام نے طویل فاصلے کے منظر کے تجزیے کو پورا کرنے کے لیے غیر فعال نظری نظام کا استعمال کیا۔ غیر ساختہ، آف روڈ ماحول میں یو جی وی نیویگیشن کی جانچ کرنے میں دشواری نے پیش رفت کی درست، معروضی پیمائش کو ایک مشکل کام بنا دیا۔ اگرچہ ایل اے جی آر میں کارکردگی کی کوئی قطعی پیمائش کی وضاحت نہیں کی گئی تھی، لیکن کسی دیئے گئے کورس پر بیس لائن کوڈ کے ساتھ ٹیم کے کوڈ کے نسبتا موازنہ سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ آیا اس ماحول میں پیشرفت ہو رہی ہے۔ پروگرام کے اختتام تک، جانچ سے پتہ چلا کہ بہت سے فنکاروں نے کارکردگی میں چھلانگ لگا دی تھی۔ خاص طور پر، اوسط خود مختار رفتار جہاں 3 کے عنصر سے اضافہ ہوا اور مفید بصری ادراک کو 100 میٹر تک بڑھایا گیا۔ اگرچہ ایل اے جی آر بصری ادراک کی مفید حد کو بڑھانے میں کامیاب رہا، یہ بنیادی طور پر پکسل یا پیچ پر مبنی رنگ یا ساخت کے تجزیے کے ذریعے کیا گیا تھا۔ آبجیکٹ کی شناخت کو براہ راست خطاب نہیں کیا گیا تھا۔ اگرچہ ایل اے جی آر گاڑی میں ڈبلیو اے اے ایس جی پی ایس تھا، لیکن اس کی پوزیشن کا تعین کبھی بھی گاڑی کی چوڑائی تک نہیں کیا گیا تھا، اس لیے نظام کے لیے ان علاقوں کے رکاوٹ نقشوں کو دوبارہ استعمال کرنا مشکل تھا جو روبوٹ پہلے گزر چکے تھے کیونکہ جی پی ایس مسلسل بہہ رہا تھا۔ اگر جنگل کی چھتری ہو تو بہاؤ خاص طور پر شدید تھا۔ چند ٹیموں نے بصری اوڈومیٹری الگورتھم تیار کیے جنہوں نے بنیادی طور پر اس بہاؤ کو ختم کیا۔ ایل اے جی آر کا مقصد فنکاروں کی تعداد کو بڑھانا اور بڑے نظام کے انضمام کی ضرورت کو ختم کرنا بھی تھا تاکہ چھوٹی ٹیموں کے ذریعہ تیار کردہ قیمتی ٹکنالوجی نوگیٹس کو پہچانا جا سکے اور پھر بڑی برادری کے ذریعہ اپنایا جا سکے۔ کچھ ٹیموں نے انسانی استاد کے ساتھ سیکھنے کے لیے تیز رفتار طریقے تیار کیے: ایک انسان ریڈیو کنٹرول (آر سی) روبوٹ کو چلا سکتا ہے اور "محفوظ" اور "غیر محفوظ" علاقوں کی وضاحت کرتے ہوئے اشارے دے سکتا ہے اور روبوٹ اسی پالیسی کے ساتھ تیزی سے موافقت اور نیویگیشن کر سکتا ہے۔ اس کا مظاہرہ اس وقت ہوا جب روبوٹ کو جھاڑیوں سے گریز کرتے ہوئے مردہ گھاس پھوس پر گاڑی چلانے میں جارحانہ ہونا سکھایا گیا یا متبادل طور پر بزدل ہونا اور صرف کٹے ہوئے راستوں پر گاڑی چلانا سکھایا گیا۔ ایل اے جی آر کا انتظام ڈی اے آر پی اے ان مینڈ گراؤنڈ کامبیٹ وہیکل-پرسیپٹر انٹیگریشن پروگرام (یو پی آئی) سی ایم یو این آر ای سی یو پی آئی ویب سائٹ کے ساتھ مل کر کیا گیا تھا۔ یو پی آئی نے انتہائی نقل و حرکت کی گاڑی کے ساتھ جدید ادراک کو ملایا۔ بہترین سٹیریو الگورتھم اور ایل اے جی آر سے بصری اوڈومیٹری کو یو پی آئی میں پیش کیا گیا۔ اس کے علاوہ ایل اے جی آر پی آئیز اور یو پی آئی ٹیم کے درمیان بات چیت کے نتیجے میں یو پی آئی کوڈ بیس میں انکولی ٹیکنالوجی کو شامل کیا گیا جس کے نتیجے میں یو پی آئی "کرشر" روبوٹس کی کارکردگی میں بہتری آئی۔ پروگرام مینجمنٹ ایل اے جی آر کا انتظام ڈی اے آر پی اے انفارمیشن پروسیسنگ ٹیکنالوجی آفس کے تحت کیا جاتا تھا۔ لیری جیکل نے اس پروگرام کا تصور کیا اور وہ 2004 سے 2007 تک پروگرام مینیجر رہے۔ ایرک کروٹکوف، مائیکل پرشباچر، اور جیمز پیپین نے ایل اے جی آر کے تصور اور انتظام میں اہم کردار ادا کیا۔ چارلس سلیوان نے ایل اے جی آر ٹیسٹنگ میں اہم کردار ادا کیا۔ ٹام ویگنر 2007 کے وسط سے 2008 کے اوائل میں پروگرام کے اختتام تک پروگرام مینیجر تھے۔ حوالہ جات کمپیوٹر وژن کی ایپلی کیشنز اپلائیڈ مشین لرننگ بغیر پائلٹ والی زمینی گاڑیاں