मुझे यकीन नहीं है कि मैं इस बात से सहमत हूं कि द्विदलीय चलना इतना कठिन है कि हवाई जहाज नियंत्रण। यह आप कैसे देखते है उस पर निर्भर करता है।
कई रोबोट चल सकते हैं (द्विपदीय चलना) और कई हवाई जहाज अपनी उड़ान विशेषताओं या उड़ान की स्थिति के कारण नियंत्रित करना मुश्किल है। रोबोट के लिए अच्छी परिस्थितियों में चलना आसान है। कई हवाई जहाजों को नियंत्रित करने के लिए कई मौसम की स्थिति बहुत कठिन होती है। कभी-कभी उन हवाई जहाजों में से कुछ के साथ सैकड़ों लोग दुर्घटनाग्रस्त हो जाते हैं।
लेकिन चलो इस बात पर ध्यान केंद्रित करें कि रोबोटों में द्विध्रुवीय हरकत क्या है, और क्यों चलना रोबोट हर किसी के घर में नहीं हैं क्योंकि मुझे लगता है कि यह आपका असली सवाल है।
घूमने के लिए समझ और प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है कि पर्यावरण और गुरुत्वाकर्षण आपके शरीर को बलों को कैसे लागू करेगा और कैसे ले जाएगा। अधिकांश चलने वाले रोबोट अपने सभी हिस्सों के उन्मुखीकरण को मापते हैं और एक जड़त्वीय सेंसर (जैसे आपके आंतरिक कान) होते हैं जो उन्हें बताते हैं कि वे गुरुत्वाकर्षण के साथ कैसे उन्मुख हैं, और इसलिए वे अपनी गति पर गुरुत्वाकर्षण के प्रभाव की भविष्यवाणी (और नियंत्रण) कर सकते हैं।
यह समझना कि पर्यावरण आपको कैसे लागू करेगा, यह अधिक कठिन है। एक कठिन, चिकनी सतह पर चलना आसान है क्योंकि आप इस बारे में धारणा बना सकते हैं कि पैर और फर्श के बीच का संपर्क कैसा है, और उनके बीच का घर्षण क्या है। कई चलने वाले रोबोट में इन संपर्कों को मापने में मदद करने के लिए टखने पर एक बल-टोक सेंसर होगा। कुछ में पैर के एकमात्र में संपर्क सेंसर होंगे।
यदि आप एक अनियमित या अस्थिर सतह पर चलने की कोशिश करते हैं, तो यह बहुत अधिक कठिन हो जाता है। आप अब अनुमान नहीं लगा सकते हैं, लेकिन इसके बजाय वास्तविक समय में अनुमान लगाना होगा कि संपर्क का घर्षण क्या है। यह सही सेंसर के बिना करना मुश्किल है, और अगर रोबोट को मन में चलने वाले वातावरण के बारे में मान्यताओं के एक गुच्छा के साथ डिज़ाइन किया गया था, तो एक अलग वातावरण में एक कठिन समय होगा। यदि आप घर्षण और पैर के समर्थन को गलत मानते हैं, तो रोबोट फिसल जाता है और गिर जाता है।
यह पैर संपर्क है ... लेकिन निश्चित रूप से, जब हम एक पर्यावरण के माध्यम से नेविगेट करते हैं तो हम स्थिरता के लिए अपने हाथों का उपयोग करते हैं, हम अस्थायी रूप से कुछ के खिलाफ झुक सकते हैं, और हम चीजों में टकराते हैं और उससे उबरते हैं। यदि आप ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में किए जा रहे शोध को देखते हैं, तो आप देखेंगे कि विभिन्न परियोजनाओं ने इन सभी समस्याओं की जांच (और कुछ हद तक, हल की है) की है।
अब उन चीजों के बारे में सोचें जिनके कारण आपका चलना विफल हो जाता है। एक छोटा सा होंठ जिसे आपने एक द्वार में नहीं देखा था वह आपको यात्रा करेगा। एक ऐसा कदम जो दूसरों की तुलना में एक अलग ऊंचाई है, जिससे आपको ठोकर लग सकती है। एक सतह जिसे आप ढह रहे हैं, वह आपके संतुलन को खो देगा। एक अच्छा चलने वाले रोबोट को इन सभी चीजों के लिए अनुभव और नियंत्रण करना होगा। तो न केवल हमें चलने के लिए नियंत्रण की आवश्यकता है, और अपवाद वसूली के लिए नियंत्रण, बल्कि यह भी अच्छी धारणा और पर्यावरण के मॉडल की भविष्यवाणी करने के लिए जहां हमें अपने नियंत्रण को एक अलग, अधिक उपयुक्त दृष्टिकोण में बदलने की आवश्यकता है।
समस्या बहुत जटिल हो जाती है। यह नियंत्रण की समस्या नहीं है, यह धारणा, योजना, प्रतिवर्त और नियंत्रण की कुल प्रणाली है जिसे डिजाइन करने की आवश्यकता है। हर साल हम प्रगति करते हैं, लेकिन मानव वातावरण में अच्छे द्विपाद नियंत्रण के लिए आवश्यक सभी संवेदन, सेंसर फ्यूजन, प्रसंस्करण और सक्रियण के साथ एक प्रणाली बनाने में अधिक प्रगति की आवश्यकता होती है।
चलना इतना कठिन क्यों है? अगर मुझे एक चुनना था, तो मैं कहूंगा कि धारणा वह क्षेत्र है जिसे नियंत्रण के बजाय सबसे अधिक काम करने की आवश्यकता है।