DARPA LAGR Program
2004ರಿಂದ 2008ರವರೆಗೆ ನಡೆದ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಪ್ಲೈಡ್ ಟು ಗ್ರೌಂಡ್ ವೆಹಿಕಲ್ಸ್ (ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್.) ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ರೋಬಾಟಿಕ್ ಮಾನವರಹಿತ ನೆಲದ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ (ಯು. ಜಿ. ವಿ. ಗಳು) ಸ್ವಾಯತ್ತ, ಗ್ರಹಿಕೆ ಆಧಾರಿತ, ಆಫ್-ರೋಡ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಡಿಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಆಫ್ ಡಿಫೆನ್ಸ್ನ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ ಡಿಎಆರ್ಪಿಎಯಿಂದ ಎಲ್ಎಜಿಆರ್ಗೆ ಧನಸಹಾಯ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳು 1960ರ ದಶಕದಿಂದಲೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದವು, (ಉದಾ. ಶೇಕಿ), ತಮ್ಮದೇ ಆದ, ಹೊರಾಂಗಣದಲ್ಲಿ, ರಸ್ತೆಯ ಹೊರಗೆ, ಅನಿಯಮಿತ, ಅಡೆತಡೆ-ಸಮೃದ್ಧ ಭೂಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಯು ನಿಧಾನವಾಗಿತ್ತು. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಯಾವುದೇ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಪನಗಳಿರಲಿಲ್ಲ. ಡಿಎಆರ್ಪಿಎ ಪರ್ಸೆಪ್ಟರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಆಫ್-ರೋಡ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು, ಇದರಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡಗಳು ರೋಬೋಟಿಕ್ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡದ ಸರ್ಕಾರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿದವು, ಇದು ಸರಾಸರಿ ವೇಗ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ಅಂತರದ ವೇಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಗದಿತ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಾದ ಆಪರೇಟರ್ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಆಫ್-ರೋಡ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ನ ತೀವ್ರ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದವು. ಪರ್ಸೆಪ್ಟೋರ್ ವಾಹನಗಳು 21ನೇ ಶತಮಾನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಅವುಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸೀಮಿತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಕುಲ್-ಡಿ-ಸ್ಯಾಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕುವಂತೆ ಮಾಡಿತು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪೂರ್ವ-ಲಿಖಿತ ನಡವಳಿಕೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವರ ಅವಲಂಬನೆಯು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡಲಿಲ್ಲ. ಒಟ್ಟಾರೆ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ತೆರೆದ ಭೂಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಅಥವಾ ಕೊಳಕು ರಸ್ತೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ, ಪರ್ಸೆಪ್ಟರ್ ವಾಹನಗಳು ಹಲವಾರು, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಿರ್ವಾಹಕರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿಲ್ಲದೆ ಸಂಚರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಪರ್ಸೆಪ್ಟರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಒಡ್ಡುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ಪರ್ಸೆಪ್ಟರ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಎಲ್ಎಜಿಆರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ಗುರಿಗಳು ಯು. ಜಿ. ವಿ. ಗಳ ಆಫ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ನ ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ, ಸಿನರ್ಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಗುರಿಗಳಲ್ಲಿ (1) ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಮಾನದಂಡ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, (2) ಯಂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು, ಮತ್ತು (3) ಯುಜಿವಿ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿರುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ರಚನೆ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊಸ ಯಂತ್ರಾಂಶಕ್ಕಿಂತ ರೋಬೋಟ್ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಸಮಾನವಾದ, ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾದ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಸಮೂಹವನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಯಿತು, ಅದನ್ನು ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್ ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸರಬರಾಜು ಮಾಡಲಾಗುವುದು, ಅವರು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ತಂಡಗಳ ಸದಸ್ಯರಾಗಿದ್ದರು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅವರನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಿದರು. ಪ್ರತಿ ತಂಡಕ್ಕೂ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಎರಡು ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಯಿತು. ಅವರು ಈ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು ಮತ್ತು ನಂತರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸರ್ಕಾರಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂಡಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸಿದರು, ನಂತರ ಆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿವಿಧ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕೋರ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸರ್ಕಾರಿ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದರು. ಈ ಕೋರ್ಸ್ಗಳು ಯು. ಎಸ್. ನಾದ್ಯಂತ ನೆಲೆಗೊಂಡಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಈ ಹಿಂದೆ ತಂಡಗಳಿಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿಲ್ಲ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾ ತಂಡಗಳ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಆರಂಭಿಕ ಆರಂಭಿಕ ಅವಧಿಯ ನಂತರ, ಕೋಡ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ/ಪರೀಕ್ಷಾ ಚಕ್ರವನ್ನು ತಿಂಗಳಿಗೆ ಒಮ್ಮೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲಾನ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ನ್ಯಾಷನಲ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸೆಂಟರ್ (ಸಿ. ಎಂ. ಯು. ಎನ್. ಆರ್. ಇ. ಸಿ) ಅಧಿಕೃತ ವೆಬ್ಸೈಟ್ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ. ವಾಹನಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ "ಬೇಸ್ಲೈನ್" ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಮೊದಲೇ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿತ್ತು, ಇದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ CMU NREC ಪರ್ಸೆಪ್ಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಾಗಿ ರಚಿಸಿದ ಅದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಎಲ್ಎಜಿಆರ್ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಬೇಸ್ಲೈನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಸ್ವರೂಪವು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕೋಡ್ನ ಭಾಗಗಳನ್ನು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು ಮತ್ತು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಸಂಪೂರ್ಣ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸದೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ಹೀಗಾಗಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಅಡಚಣೆ ಪತ್ತೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು, ಉಳಿದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದರು. ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕೋಡ್ ಸ್ಥಿರವಾದ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿತು-ಯಾವುದೇ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ತಂಡಗಳ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕೋಡ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಈ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಚಕ್ರವು ಸರ್ಕಾರಿ ತಂಡ ಮತ್ತು ಪ್ರದರ್ಶಕ ತಂಡಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡಿತು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಹಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಕರಿಗೆ ಸವಾಲು ಹಾಕುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಕೋರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸರ್ಕಾರಿ ತಂಡಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು ಮತ್ತು ಅವರ ಕಷ್ಟವು ಪ್ರದರ್ಶಕರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸವಾಲು ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ಆದರೆ ಮುಳುಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ತಂಡಗಳು ಪ್ರತಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಹೊಸ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತಿದ್ದವು. ಈ ಅವಕಾಶದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಚಕ್ರವು ತಮ್ಮ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ರಗತಿಯತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡವು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ನಡುವೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಮಧ್ಯಂತರಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಿದ್ದವು. ಎರಡನೇ ಹಂತಕ್ಕೆ ಮುನ್ನಡೆಯಲು, ಪ್ರತಿ ತಂಡವು ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸರ್ಕಾರದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೊದಲ ಹಂತದ ಅಂತಿಮ 3 ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ತಂಡದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮೂಲ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ವಾಹನಕ್ಕಿಂತ ಕನಿಷ್ಠ 10 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮೊದಲ 18 ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗದ ಭರವಸೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಲು ಈ ಸಾಧಾರಣ "ಗೋ/ನೋ ಗೋ" ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಎಲ್ಲಾ 8 ತಂಡಗಳು ಈ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದವು, ಕೆಲವು ನಂತರದ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬೇಸ್ಲೈನ್ನ ವೇಗಕ್ಕಿಂತ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸಿದವು, ಇದು ಎರಡನೇ ಹಂತದ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿತ್ತು. ಹಂತ I ಗೋ/ನೋ ಗೋ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಎಂದರೆ ತಂಡಗಳು ಎರಡನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ಲಾಟ್ಗಳಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಲಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿಃ ಎಂಟರಿಂದ ಶೂನ್ಯದವರೆಗಿನ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ತಂಡಗಳು ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಡಿಎಆರ್ಪಿಎಯ ಈ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ಸಹಕಾರ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿತ್ತು. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ತಂಡಗಳ ಎಂಟು ತಂಡಗಳನ್ನು ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ನ ಮೊದಲ 18 ತಿಂಗಳುಗಳ ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಕರಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಈ ತಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲೈಡ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ (ಪ್ರಧಾನ ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿ (ಪಿಐ) ಮಾರ್ಕ್ ಓಲಿಸ್), ಜಾರ್ಜಿಯಾ ಟೆಕ್ (ಪಿಐ ಟಕರ್ ಬಾಲ್ಚ್), ಜೆಟ್ ಪ್ರೊಪಲ್ಷನ್ ಲ್ಯಾಬೊರೇಟರಿ (ಪಿಐ ಲ್ಯಾರಿ ಮ್ಯಾಥಿಸ್), ನೆಟ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್ (ಪಿಐ ಉರ್ಸ್ ಮುಲ್ಲರ್), ಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ (ಪಿಐ ಜೇಮ್ಸ್ ಅಲ್ಬಸ್), ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ (ಪಿಐ ಸೆಬಾಸ್ಟಿಯನ್ ಥ್ರನ್), ಎಸ್ಆರ್ಐ ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ (ಪಿಐ ರಾಬರ್ಟ್ ಬೋಲ್ಸ್) ಮತ್ತು ಪೆನ್ಸಿಲ್ವೇನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ (ಪಿಐ ಡೇನಿಯಲ್ ಲೀ) ಸೇರಿದ್ದಾರೆ. ಡಿಎಆರ್ಪಿಎ ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಚಾಲೆಂಜ್ ಮೇಲೆ ತನ್ನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ತಂಡವು ಮೊದಲ ಹಂತದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ರಾಜೀನಾಮೆ ನೀಡಿತು; ಅದರ ಬದಲಿಗೆ ಬೌಲ್ಡರ್ನ ಕೊಲೊರಾಡೋ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ (ಪಿಐ ಗ್ರೆಗ್ ಗ್ರುಡಿಕ್) ತಂಡವನ್ನು ನೇಮಿಸಲಾಯಿತು. ಎರಡನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ ತಂಡವು ಸ್ಪರ್ಧೆಯಲ್ಲಿ ತನ್ನ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಿತು ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ ಪ್ರತಿ ತಂಡದಿಂದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿತು. ರೋಜರ್ ಬೋಸ್ಟೆಲ್ಮನ್ ಆ ಪ್ರಯತ್ನದ ಪಿಐ ಆದರು. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್ ವಾಹನವು ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಟ್ನ ಗಾತ್ರದ್ದಾಗಿತ್ತು, ಇದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. (ಒಂದು ಸಹವರ್ತಿ DARPA ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಲರ್ನಿಂಗ್ ಲೋಕೋಮೋಷನ್, ಸಂಕೀರ್ಣ ಮೋಟಾರು ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ.) ಇದು ಬ್ಯಾಟರಿ ಚಾಲಿತವಾಗಿದ್ದು, ಮುಂಭಾಗದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಚಾಲಿತ ಗಾಲಿಕುರ್ಚಿಯ ಮೋಟಾರುಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹಿಂಭಾಗದಲ್ಲಿ ಎರಡು ಕ್ಯಾಸ್ಟರ್ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ಮುಂಭಾಗದ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಅದೇ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ತಿರುಗಿಸಿದಾಗ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಹಿಮ್ಮುಖವಾಗಿ ಓಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಈ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ವಿರುದ್ಧ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಿದಾಗ, ರೋಬೋಟ್ ತಿರುಗಿತು. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ವಾಹನದ $30,000 ವೆಚ್ಚವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ ಡಿ. ಎ. ಆರ್. ಪಿ. ಎ. ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದ್ದ ಸಂಶೋಧಕರ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಹಲವಾರು ತಂಡಗಳಿಗೆ ನೌಕಾಪಡೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ ವಿತರಿಸಬಹುದು ಎಂದರ್ಥ. ವಾಹನದ ಗರಿಷ್ಠ ವೇಗವು ಗಂಟೆಗೆ ಸುಮಾರು 3 ಮೈಲುಗಳು ಮತ್ತು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ 100 ಕೆಜಿ ತೂಕವು ಮಾನವರಹಿತ ನೆಲದ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದ ವಾಹನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಇದು ಕಡಿಮೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ಅಪಾಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಪ್ರತಿ ತಂಡವು ತನ್ನ ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್ ವಾಹನಗಳು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಯಂತ್ರಗಳಾಗಿದ್ದವು. ಅವರ ಸಂವೇದಕ ಸೂಟ್ನಲ್ಲಿ 2 ಜೋಡಿ ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಅಕ್ಸೆಲೆರೊಮೀಟರ್, ಬಂಪರ್ ಸಂವೇದಕ, ವೀಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜಿಪಿಎಸ್ ಸೇರಿವೆ. ವಾಹನವು ಬಳಕೆದಾರ-ಪ್ರೊಗ್ರಾಮೆಬಲ್ ಮೂರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿತ್ತು. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ರೋಬೋಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿತ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿತ್ತು. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ದೀರ್ಘ-ಶ್ರೇಣಿಯ ದೃಶ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿತು. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ, ಆಫ್-ರೋಡ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಯುಜಿವಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಕಷ್ಟವು ಪ್ರಗತಿಯ ನಿಖರವಾದ, ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮಾಪನವನ್ನು ಸವಾಲಿನ ಕಾರ್ಯವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿತು. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಯಾವುದೇ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಳತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿಲ್ಲವಾದರೂ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋರ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಕೋಡ್ಗೆ ತಂಡದ ಕೋಡ್ನ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಹೋಲಿಕೆಯು ಆ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮುಕ್ತಾಯದ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಅನೇಕ ಕಲಾವಿದರು ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಜಿಗಿತವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ತೋರಿಸಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, 3 ರ ಅಂಶದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿದ ಸರಾಸರಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವೇಗ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು 100 ಮೀಟರ್ಗಳವರೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಲಾಯಿತು. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಉಪಯುಕ್ತ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದರೂ, ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾಚ್-ಆಧಾರಿತ ಬಣ್ಣ ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ವಾಹನವು ಡಬ್ಲ್ಯು. ಎ. ಎ. ಎಸ್. ಜಿ. ಪಿ. ಎಸ್. ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಅದರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ವಾಹನದ ಅಗಲದವರೆಗೆ ಎಂದಿಗೂ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗಲಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಜಿ. ಪಿ. ಎಸ್ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತಿದ್ದ ಕಾರಣ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಈ ಹಿಂದೆ ಹಾದುಹೋದ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಅಡೆತಡೆ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವುದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿತ್ತು. ಕಾಡಿನ ಮೇಲಾವರಣವಿದ್ದರೆ ಚಲನೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿತ್ತು. ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ದೃಶ್ಯ ಓಡೋಮೆಟ್ರಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದವು, ಅದು ಈ ಚಲನೆಯನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಿತು. ಪ್ರದರ್ಶನಕಾರರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಏಕೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್ ಹೊಂದಿತ್ತು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಣ್ಣ ತಂಡಗಳು ರಚಿಸಿದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಗ್ಗೆಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ದೊಡ್ಡ ಸಮುದಾಯವು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಕೆಲವು ತಂಡಗಳು ಮಾನವ ಶಿಕ್ಷಕನೊಂದಿಗೆ ಕಲಿಯಲು ತ್ವರಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದವುಃ ಮನುಷ್ಯ ರೇಡಿಯೋ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಆರ್. ಸಿ.) ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು "ಸುರಕ್ಷಿತ" ಮತ್ತು "ಸುರಕ್ಷಿತವಲ್ಲದ" ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ ಅದೇ ನೀತಿಯೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಪೊದೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವಾಗ ಸತ್ತ ಕಳೆಗಳನ್ನು ಓಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿರಲು ರೋಬೋಟ್ಗೆ ಕಲಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಅಂಜುಬುರುಕರಾಗಿರಲು ಮತ್ತು ಕತ್ತರಿಸಿದ ಹಾದಿಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಓಡಿಸಲು ಕಲಿಸಿದಾಗ ಇದನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಯಿತು. ಡಿಎಆರ್ಪಿಎ ಮಾನವರಹಿತ ಗ್ರೌಂಡ್ ಕಾಂಬ್ಯಾಟ್ ವೆಹಿಕಲ್-ಪರ್ಸೆಪ್ಟರ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ (ಯುಪಿಐ) ಸಿಎಂಯು ಎನ್ಆರ್ಇಸಿ ಯುಪಿಐ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಎಜಿಆರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯುಪಿಐ ಮುಂದುವರಿದ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ತೀವ್ರ ಚಲನಶೀಲತೆಯ ವಾಹನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸ್ಟಿರಿಯೊ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್ ನಿಂದ ದೃಶ್ಯ ಓಡೋಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ಯು. ಪಿ. ಐ. ಗೆ ಪೋರ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್. ಪಿ. ಐ. ಗಳು ಮತ್ತು ಯು. ಪಿ. ಐ. ತಂಡದ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನವು ಯು. ಪಿ. ಐ. ಕೋಡ್ ಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಯು. ಪಿ. ಐ. "ಕ್ರಷರ್" ರೋಬೋಟ್ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆಯಾಯಿತು. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ನಿರ್ವಹಣಾ ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್ ಅನ್ನು ಡಿ. ಎ. ಆರ್. ಪಿ. ಎ. ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಚೇರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಲ್ಯಾರಿ ಜಾಕೆಲ್ ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದರು ಮತ್ತು 2004ರಿಂದ 2007ರವರೆಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಾಗಿದ್ದರು. ಎರಿಕ್ ಕ್ರೋಟ್ಕೋವ್, ಮೈಕೆಲ್ ಪರ್ಸ್ಚ್ಬಾಚೆರ್ ಮತ್ತು ಜೇಮ್ಸ್ ಪಿಪ್ಪಿನ್ ಅವರು ಎಲ್. ಎ. ಜಿ. ಆರ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಿದ್ದಾರೆ. ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಸುಲ್ಲಿವಾನ್ ಅವರು ಎಲ್ಎಜಿಆರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸಿದರು. ಟಾಮ್ ವ್ಯಾಗ್ನರ್ ಅವರು 2007ರ ಮಧ್ಯದಿಂದ 2008ರ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದ ಮುಕ್ತಾಯದವರೆಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಾಗಿದ್ದರು. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅನ್ವಯಿಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾನವರಹಿತ ನೆಲದ ವಾಹನಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು