Adaptable robotics
ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೋಬೋಟ್ ಡೆವಲಪರ್ ಕಿಟ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ (ಉದಾ. ಮಾನವ-ರೋಬೋಟ್ ಸಹಯೋಗ). ಇವುಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಕಾರ್ಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಥಿರ ಅಥವಾ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿ ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಘಟಕವು ಮುರಿದುಹೋದರೂ ಸಹ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಹಿರಿಯರ ಆರೈಕೆ, ಮನೆಯ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ವಿನ್ಯಾಸ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅವರು ವಿವಿಧ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಈ ಕಿಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ತೆರೆದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ. ಕಿಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ನೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತವೆ, ಅದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ನೊಂದಿಗೆ (ಇನ್ಫ್ರಾರೆಡ್ ಸಂವೇದಕಗಳು, ಮೋಟರ್ಗಳು, ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋ ಕ್ಯಾಮೆರಾ) ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು ರೋಬೋಟ್ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಹಯೋಗದಂತಹ ವಿವಿಧ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಕೇವಲ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಆಯ್ಕೆ, ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳ ವಿನಿಮಯ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮೂಲಕ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟ್ಗಳ ವಿಧಗಳು ಮೃದುವಾದ ಹಿಡಿತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳು ವೀನಸ್ ಫ್ಲೈ ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟಿಕ್ ದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಮೃದುವಾದ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಮೇಲ್ಮೈಗಳು ಸುತ್ತುವರಿಯುವ ಮತ್ತು ಹಿಸುಕುವ ಹಿಡಿತ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಸ್ತುಗಳು, ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನದ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಎಸ್ಆರ್ಎಸ್ (ಸಾಫ್ಟ್ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಸರ್ಫೇಸ್) ಸ್ಥಾಪನೆಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ವಿವಿಧ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಳವಡಿಸಬಹುದಾದ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನ ಅನ್ವಯಗಳು ಪ್ರದರ್ಶನದಿಂದ ಕಲಿಯುವುದು (ಎಲ್ಎಫ್ಡಿ) ಪ್ರದರ್ಶನದಿಂದ ಕಲಿಯುವುದು (ಎಲ್ಎಫ್ಡಿ) ಮಾನವ ಚಲನೆಯ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಒಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯೆಂದರೆ ಮಾನವ ಪ್ರದರ್ಶನದಿಂದ ಗಮನಾರ್ಹ ಚಲನೆಯ ಪೂರ್ವಭಾವಿಗಳನ್ನು (ಎಂಪಿಗಳು) ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಸ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ರಿಮೇಕ್ ಮಾಡುವುದು. ಎಲ್ಎಫ್ಡಿಯೊಂದಿಗಿನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಾನ್ ಲೀನಿಯರ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ (ಡಿಎಸ್) ಆಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಪಥಗಳನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮೋಷನ್ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ (ಡಿಎಂಪಿ) ಎಂದು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಪಥಗಳು ಈ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟಿಕ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ರೋಬೋಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವ ವಿವಿಧ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ. ಎಸ್ಎಆರ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಎಸ್ಎಆರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬಳಕೆದಾರರ ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಪೆರಿಫೆರಲ್ಗಳಿಂದ ಸಂವೇದನಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಪ್ರೇರಣೆ ಮತ್ತು ಪುನರ್ವಸತಿಗಾಗಿ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ದೈಹಿಕ ಎಚ್ಆರ್ಐ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಕರ ಚಲನೆಯನ್ನು ಅವರ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಮಾನವ ಅಂಗಾಂಶದ ಯಾಂತ್ರಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಇತರ ಸಂವೇದನಾ ದತ್ತಾಂಶಗಳಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾನವರು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ದೈಹಿಕ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯಿಂದಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಭಾವನೆ, ಜೈವಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ರೋಬೋಟ್ಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದ ಇತರ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳಂತಹ ಮಾನವ ಅಂಶಗಳಿಂದಾಗಿ ಮಾನವರು ತಮ್ಮ ಚಲನೆಯ ಬಲವನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದು ರೋಬೋಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಸಂವೇದನಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ರೋಗಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ರೋಗಿಯಿಂದ ರೋಗಿಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಹೊಸ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ದೇಶೀಯ ರೋಬೋಟ್ ಭೂಪ್ರದೇಶದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ರೋಬೋಟ್ ಕಿಟ್ಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್