Adaptive collaborative control
ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಕಾರ್ಯಗಳ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಅನೇಕ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ರೂಪುಗೊಂಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಉಪಘಟಕಗಳಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೀಮಿತ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. "ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ" ಎಂಬ ಪದವು 1990 ರ ದಶಕದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 2000 ರ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಫಾಂಗ್, ಥೋರ್ಪ್ ಮತ್ತು ಬೌರ್ (1999) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಕೆಲಸದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿತು. ಫಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರ ಪ್ರಕಾರ ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಅವು ಸ್ವಾವಲಂಬಿಯಾಗಿರಬೇಕು, ಜಾಗೃತರಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ, "ಹೊಂದಾಣಿಕೆ" ಎಂಬ ವಿಶೇಷಣವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ತೋರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಇದು ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅಧಿಕೃತ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೂರಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅನ್ವಯಗಳ ರೂಪಾಂತರವು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ "ಮಾನವರು ನಿಯಂತ್ರಕರು/ಯಂತ್ರಮಾನವರಾಗಿ ಯಂತ್ರಮಾನವರಾಗಿ" ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿತು ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರಮಾನವರನ್ನು ಸಹವರ್ತಿಗಳಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಂತೆ, ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಹಕರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿತು. ವಾಹನದ ದೂರಸಂವಹನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಆರಂಭಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬಳಕೆಗಳು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಬಹು ರೋಬೋಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ದೂರಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು, ಪರಸ್ಪರ ಸಹಕರಿಸುವ ಬಹು ರೋಬೋಟ್ಗಳು, ಮಾನವರಹಿತ ವಾಹನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣು ನಿಯಂತ್ರಕ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳಂತೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಒಳಹರಿವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಆ ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮಾನವರು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಕ್ಕೆ (ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು) ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ, ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ (ಮಾನವ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ರೋಬೋಟಿಕ್) ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇದ್ದಲ್ಲಿ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು. ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಖಚಿತತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದರೆ ಆ ಸಂವಹನವು ಪರ್ಯಾಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಮೂಲತಃ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಕರಣೆಗಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಅಗತ್ಯವಾಗಿವೆ. ಮೊದಲೇ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ, ಅಗತ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನೇಕ ಸಹಯೋಗಿಗಳಿಂದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮೂಲ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಯ ಪರವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮ್ಮಿಳನ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳ ನಿರಂತರ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಆದ್ಯತೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಮಾನವ-ರೋಬೋಟ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ನ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್-ರೋಬೋಟ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಧಿಕಾರದ ತೂಕವು ನಿಯಂತ್ರಣ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವು ಮಾನವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಏಕೀಕರಣದ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಯೋಜನೆಯಿಂದಾಗಿ, ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ ರೋಬೋಟ್ (ಗಳು) ತನ್ನ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ರವಾನಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಇತಿಹಾಸವು 1999 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲಾನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಟೆರೆನ್ಸ್ ಫಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಥೋರ್ಪ್ ಮತ್ತು ಎಕೋಲ್ ಪಾಲಿಟೆಕ್ನಿಕ್ ಫೆಡರಲ್ ಡಿ ಲೌಸಾನ್ನ ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ಬೌರ್ ಅವರ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಫಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಟೆಲೆರೊಬೊಟಿಕ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮಾನವನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಂಬಲಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ಕೆಲವು ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ವಾಹನಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಗ್ರಹಗಳ ರೋವರ್ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಉಪ-ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಫಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ರೂಪಿಸಿದ ಹೊಸ ವಿಧಾನ. ರೋಬೋಟ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ದೂರಸಂವಹನ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಅದು ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಸಮಾನಮನಸ್ಕನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿತು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ತಜ್ಞರ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅವರಿಗೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಿತು. ನಾಮಮಾತ್ರದ ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ, ಫಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಪಯೋನಿಯರ್ಎಟಿ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ ಮತ್ತು ವೈರ್ಲೆಸ್ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ವಿತರಿಸಿದ ಸಂದೇಶ-ಆಧಾರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಯುನಿಕ್ಸ್ ವರ್ಕ್ಸ್ಟೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲಾಯಿತು. ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ, ಫಾಂಗ್ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ವಿಚಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಅನೇಕ ಮೊಬೈಲ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಮಾನವ ಆಪರೇಟರ್ನ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಇನ್ನೂ ಹಲವಾರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಗೋಲ್ಡ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಚೆನ್ ಅಸಮರ್ಪಕ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದರು. ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅಸಮರ್ಪಕ ಮೂಲಗಳ ಗಣನೀಯ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಒಳಗಾದಾಗ ದೃಢವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾಬೀತಾಯಿತು. ಈ ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ, ಗೋಲ್ಡ್ಬರ್ಗ್ ಮತ್ತು ಚೆನ್ ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರ ಜೊತೆಗೆ ಅನೇಕ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಬಹು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮೂಲಗಳಾಗಿ ಸೇರಿಸಲು ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿದರು. ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಇದಾಹೊ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಹಯೋಗದ, ಅರಿವಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರವು ಫಾಂಗ್ನ ಮೂಲ ಕೃತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಠ್ಯ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಮಾನವ-ರೋಬೋಟ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. 3-ಡಿ ಪ್ರದರ್ಶನದ ಯಶಸ್ಸು ತಂಡದ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಫಾಂಗ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಮೂಲಕ ರೂಪುಗೊಂಡ ಮೂರು ಆಯಾಮದ ಪ್ರದರ್ಶನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. 2010 ರಲ್ಲಿ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಇತ್ತೀಚಿನ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಲಿಯಾಪುನೋವ್ ಕಾರ್ಯ ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಆರಂಭೀಕರಣ ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿಮ್ಯುಲ್ಯಾಂಡ್. ಅಂತೆಯೇ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಅದರ ಅತ್ಯಂತ ಕೆಳಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ ರೋಬೋಟ್ನ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಕೆಲವು ಸ್ವೀಕೃತ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ರೋಬೋಟ್ನ ಅಂದಾಜು ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆರಂಭೀಕರಣ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪರಿಸರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆಃ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಮಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ರೊಬೊಟಿಕ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆ. ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ ಮಾತ್ರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಇನಿಶಿಯಲೈಸೇಶನ್ ಮೇಲಿನ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಮಾನವೇತರ ಘಟಕಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರದ ಕೆಲವು ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ದೋಷದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಘಟಕಗಳು ಭವಿಷ್ಯದ ಹಂತದ ಪರಿಷ್ಕೃತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅದರ ಸಹವರ್ತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಮಾನವ-ರೋಬೋಟಿಕ್ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ, ಪ್ರಾರಂಭವು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಮೊದಲ ಹಂತವನ್ನು ಈ ಹಿಂದೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ನಿದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ರೋಬೋಟ್ ತನ್ನ ಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಅದರ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ತನ್ನ ಸಂದಿಗ್ಧತೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಲಹೆ ಪಡೆಯಲು ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮನುಷ್ಯನು ರೋಬೋಟ್ನ ಸ್ಥಿತಿಯ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಕಾರಣವೆಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾನೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಆರೋಗ್ಯ, ಪಥ, ವೇಗ) ಅಥವಾ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಕ್ಕೆ ರೋಬೋಟ್ನ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ವಿಧಾನದ ವಿರುದ್ಧ ಸವಾಲು ಹಾಕಲಾದ ರೋಬೋಟ್ಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಲಹೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮುಖ್ಯ ಒಳಹರಿವು ಮಾನವ-ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಸಂವಾದ ಆಧಾರಿತ ಆಜ್ಞೆ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಅಥವಾ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಅಂಶದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಸಹಯೋಗಕ್ಕೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಹಲವಾರು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾದ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ರೋಬೋಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸರಳ ಮಾನವ ವೀಕ್ಷಣೆ. ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಯ (ಬಿಐಟಿ)ಂತಹ ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಯಮಿತ ವರದಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ರೋಬೋಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ದೂರಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಾಹನಗಳು ಅವು ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಸ್ಪೀಡೋಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಸಂಭವನೀಯ ಅಥವಾ ಆವರ್ತಕ ಚಲನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಬೋಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಿದ ಬಲಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಲು ವೇಗಮಾಪಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಜಿಪಿಎಸ್ ಸಂವೇದಕಗಳು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಬಹುತೇಕ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಸಂವೇದಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪಥ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿನ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾಗಿ ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮುಚ್ಚಿದ ಲೂಪ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಥವಾ ಭವಿಷ್ಯದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಲು ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಘಟನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮಾದರಿಯು ಸಿಮ್ಯುಲ್ಯಾಂಡ್ನ ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದರ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು-ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ತತ್ವಗಳ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ-ಸಂವಾದ, ಮಾರ್ಗ ಯೋಜನೆ, ಚಲನೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಎತ್ತುವುದು ಇವುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರದೆ, ಸಿಮುಲ್ಯಾಂಡ್ನ ಭೌತಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಬಾರಿ, ಈ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ನಿರಂತರ ಸಮಯದ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಭಾಗಶಃ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳಾಗಿ ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವುಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಅಗತ್ಯವಾಗಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ ನಿರಂತರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಈ ನಿರಂತರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ರುಂಜ್-ಕುಟ್ಟಾ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೂಲಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ದರಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ದರಗಳು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಸಿಮುಲ್ಯಾಂಡ್ನ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಸಮಯದ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಸಮಯದ ಹೆಜ್ಜೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಹೊಸ ದರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಈ ಹೊಸ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯಸಿದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಈ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ರಾಜ್ಯವು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದರೆ ಅಥವಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಗೆ ಒಳಗಾದರೆ, ಸಿಮುಲ್ಯಾಂಡ್ ತನ್ನ ಮಾನವ ಸಹವರ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಆ ಹಂತದಿಂದ ಹೇಗೆ ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಲಹೆ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳು, ಅಥವಾ ವೀಕ್ಷಣಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸಿಮುಲ್ಯಾಂಡ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಕ್ರಮವೆಂದು ಅವರು ನಂಬುವದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ನೊಂದಿಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಮೌಲ್ಯಯುತವೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರೆ, ಸಿಮುಲ್ಯಾಂಡ್ ತನ್ನ ನಿಯಂತ್ರಣ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮನುಷ್ಯನು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಲ್ಲದ, ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರೆ, ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ತಿದ್ದುಪಡಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಡೊಮೈನ್ ಮತ್ತು ಕೋಡೋಮೈನ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನಡೆಸಲು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳ ಡೊಮೈನ್ ಎಂದರೆ ಸೀಮಿತ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಯಂತ್ರ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಆಪರೇಟರ್ನಿಂದ ಆಜ್ಞೆಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು. ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಅದರ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮನುಷ್ಯನು ವಿಷಯದ ತಜ್ಞನಾಗಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ ಇಡೀ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಕೇವಲ ಒಂದು ಅಂಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದಾಗ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ತಲುಪಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಾಗ ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಮಾನವನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ನ ಬೆಂಬಲ ಕಾರ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಥಿತಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಬಾರಿ ರೋಬೋಟ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಮಾನವ ಸಹಾಯವಾಗಿ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಪೂರ್ವಸೂಚಕ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ನಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ನಿಂದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಮಾನವನಿಂದ ಸ್ವೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಎಲ್ಲಾ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ನಿಯಂತ್ರಣ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲ್ಯಾಂಡ್ನ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಸ್ವರೂಪದಿಂದಾಗಿ, ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿರುವ ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಿಸದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್ನಿಂದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕೋಡೋಮೈನ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಮಾಹಿತಿ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ನಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಸೀಮಿತ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಯಂತ್ರ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂವಾದ ವಿನಿಮಯದ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಏಜೆಂಟ್ನಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮಾನವ ಆಪರೇಟರ್ನಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೋರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ದೈಹಿಕವಾಗಿ ಸಿಕ್ಕಿಹಾಕಿಕೊಂಡಾಗ ಅಥವಾ ತಾರ್ಕಿಕ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಕೇಳಬಹುದಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲರ್ ಮೊದಲೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿರಬೇಕು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ವಿವರಗಳು ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕನ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕನ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದಾಗ ಅದು ಮಾನವ ಆಪರೇಟರ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೇಳಿಕೆಯು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಏನು ನಿರ್ಧರಿಸಿತು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಮಾಹಿತಿ ಹೇಳಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ವಾಹನ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ವಾಹನ ದೂರಸಂಪರ್ಕವು ಅನೇಕ ವರ್ಷಗಳಿಂದಲೂ ಇದೆ. ವಾಹನದ ದೂರಸಂವಹನಗಳ ಆರಂಭಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ರೋಬೋಟಿಕ್ ವಾಹನಗಳಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಲೈನ್-ಆಫ್-ಸೈಟ್ ಆರ್ಎಫ್ ಸಂವಹನಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದವು ಮತ್ತು ಈಗ ಅವುಗಳನ್ನು ಮಕ್ಕಳ ಆಟಿಕೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾನವರಹಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣದ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ತಂದಿವೆ. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಹಂಚಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟಿಕ್ ವಾಹನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಈ ಹಂಚಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಧಾನವು ಮಾನವರು ನಿರಂತರ, ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ ಕಳಪೆ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ದೂರದಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾನವರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಹನದ ದೂರಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ, ರೋಬೋಟ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಾಗ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂವಾದವನ್ನು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾನವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಸಂವಾದದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಈ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಮಾನವ ಆಪರೇಟರ್ಗೆ ರೋಬೋಟ್ನ ಸಂವೇದಕಗಳು ಏನನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ವಿಚಾರಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅನೇಕ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಿವೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ಗೆ ಇದು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಸಹಯೋಗದಿಂದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ಸಹಕಾರಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಸ್ತುವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಎರಡು ರೊಬೊಟಿಕ್ ಮ್ಯಾನಿಪುಲೇಟರ್ಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕರಣವು ನೇರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಒಂದು ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದೋಷಪೂರಿತವಾದಾಗ, ಇತರ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದುರಸ್ತಿಗೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಇಡೀ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತನ್ನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆರೋಗ್ಯಕರ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಮರು ಸಂರಚಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪರಸ್ಪರರ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ತಮ್ಮ ನಡುವೆ ಸಂವಾದವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹಲವಾರು ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ದೋಷಪೂರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವವರೆಗೆ ದ್ವಿತೀಯ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮಾನವ-ರೋಬೋಟ್ ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯ ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ಣ ಹಸ್ತಚಾಲಿತದಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯವರೆಗಿನ ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳೆಂದರೆಃ ಟೆಲಿ ಮೋಡ್, ಸೇಫ್ ಮೋಡ್, ಶೇರ್ಡ್ ಮೋಡ್ ಮತ್ತು ಆಟೋನೋಮಸ್ ಮೋಡ್. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶೇರ್ಡ್ ಮೋಡ್ನಿಂದ ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮೋಡ್ನವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಆಸಕ್ತಿಯ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳೆಂದರೆಃ ಶೇರ್ಡ್ ಮೋಡ್-ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಆಪರೇಟರ್ಗೆ ನೇರ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಹೊರೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪರಿಸರದ ಬಗೆಗಿನ ಅವರ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಶೇರ್ಡ್ ಮೋಡ್ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಬೋಟ್ ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಆಪರೇಟರ್ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಲಹೆಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂವಾದವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. "ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ! ಎಡ ಅಥವಾ ಬಲ) ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಇತರ ಪಠ್ಯ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ. ಆಟೋನೋಮಸ್ ಮೋಡ್-ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಗಸ್ತು, ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಅನುಸರಿಸುವ ಮಾರ್ಗದಂತಹ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ಏಕೈಕ ಬಳಕೆದಾರರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಕಾರ್ಯನಿರತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ರೋಬೋಟ್ ಎಲ್ಲಾ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಿತಿಗಳು ಇತರ ಅನೇಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಂತೆ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ನಿರ್ವಾಹಕರನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲು ಇತರ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಮಾನವರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ರೋಬೋಟ್ಗಳು ವಸ್ತುವಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೇರಿದಂತೆ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಳಪೆ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಬಹಳ ತೊಡಗಿರುವ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವು ಅನೇಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂವಾದಕ್ಕೆ ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸಿಮುಲ್ಯಾಂಡ್ ಮೂಲಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯು ದೋಷನಿವಾರಣೆ, ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ದೋಷ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು ಅಥವಾ ವೈಫಲ್ಯದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಕಲು ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪರಮಾಣು ವಿದ್ಯುತ್ ಸ್ಥಾವರ ಅಥವಾ ತ್ಯಾಜ್ಯ ನೀರಿನ ಸೌಲಭ್ಯದಂತಹ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಸೌಲಭ್ಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾದರೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನವ-ಆಧಾರಿತ ತಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸಹ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಹಕಾರಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ. ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ತಂಡಗಳು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಇತರ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ವಿತರಣೆ, ಸಮಯ, ಅನುಕ್ರಮ, ಪ್ರಗತಿಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸೇರಿವೆ. ಸಹಯೋಗವು ಎಲ್ಲಾ ಪಾಲುದಾರರು ಇತರ ಸಹಯೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಬ್ಬರನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡಲು, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಸಹಯೋಗಿಯು ಇನ್ನೊಬ್ಬರು ಏನು ಮಾಡಲು ಸಮರ್ಥರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಏಜೆಂಟ್ ಮಾನವನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬೇಕಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಮನುಷ್ಯನು ರೋಬೋಟ್ ಮಾಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ನಂಬಬೇಕು. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ರೋಬೋಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಹಯೋಗ