Adaptable robotics
অভিযোজনযোগ্য রোবোটিক্স সাধারণত রোবট ডেভেলপার কিটের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। এই প্রযুক্তিটি সহযোগিতার জন্য প্রয়োজনীয় পূর্বাভাসের মাত্রা বজায় রেখে পরিবর্তিত পরিবেশগত পরিস্থিতি এবং উপাদানগত বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতার কারণে স্ট্যাটিক অটোমেশন থেকে আলাদা (যেমন। মানব-রোবট সহযোগিতা)। অভিযোজনযোগ্যতার মাত্রা প্রদর্শিত হয় যেভাবে এগুলি সরানো যেতে পারে এবং বিভিন্ন কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে। স্ট্যাটিক বা ফ্যাক্টরি রোবটগুলির মতো নয়, যাদের পরিচালনার পূর্ব-সংজ্ঞায়িত উপায় রয়েছে, অভিযোজিত রোবটগুলি কোনও উপাদান ভেঙে গেলেও কাজ করতে পারে, যা তাদের বয়স্কদের যত্ন নেওয়া, গৃহস্থালীর কাজ করা এবং উদ্ধার কাজের মতো ক্ষেত্রে কার্যকর করে তোলে। অভিযোজিত রোবোটিক সিস্টেমগুলি মডুলার ডিজাইন, মেশিন লার্নিং এবং সেন্সর ফিডব্যাকের মতো কৌশলগুলি ব্যবহার করে সফলভাবে তাদের পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়। এটি ব্যবহার করে, তারা বিভিন্ন শিল্পে বিপ্লব ঘটিয়েছে এবং অনেক বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার ক্ষমতা রাখে। সফ্টওয়্যার কিটগুলি সাধারণ রোবোটিক ফাংশনের একটি পরিসীমা অনুসারে একটি উন্মুক্ত সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মের সাথে আসে। কিটগুলি সাধারণ রোবোটিক্স হার্ডওয়্যারের সাথেও আসে যা সফ্টওয়্যারের (ইনফ্রারেড সেন্সর, মোটর, মাইক্রোফোন এবং ভিডিও ক্যামেরা) সাথে সহজেই সংযুক্ত হয়, যা রোবটের ক্ষমতাকে আরও বাড়িয়ে তোলে। সহযোগিতার মতো বিভিন্ন ক্ষমতা অর্জনের জন্য একটি রোবটকে সংশোধন করার প্রক্রিয়ার মধ্যে কেবল একটি মডিউল নির্বাচন, মডিউল বিনিময়, সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে রোবোটিক নির্দেশনা এবং কার্যকরকরণ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। অভিযোজিত রোবটের প্রকার নরম গ্রিপার সহ নরম রোবট অভিযোজিত রোবোটিক দৃশ্যের একটি উদীয়মান ক্ষেত্র যা ভেনাস ফ্লাই ট্র্যাপের উপর ভিত্তি করে তৈরি। দুটি নরম রোবোটিক পৃষ্ঠতল আবরণ এবং পিঞ্চিং গ্রাস্প মডিউল সরবরাহ করে। এই প্রযুক্তিটি বিভিন্ন পরিবেশে পরীক্ষা করা হয় যাতে বিভিন্ন বস্তুর প্রভাব, বস্তুর অবস্থানের ত্রুটি এবং ধারণক্ষমতার উপর এস. আর. এস (সফট রোবোটিক সারফেস) ইনস্টলেশন নির্ধারণ করা যায়। অ্যাপ্লিকেশন অফ অ্যাডাপ্টেবল রোবোটিক্স লার্নিং ফ্রম ডেমন্স্ট্রেশন (এলএফডি) লার্নিং ফ্রম ডেমন্স্ট্রেশন (এলএফডি) হল মানুষের গতি দক্ষতা রোবটের কাছে স্থানান্তর করার একটি কৌশল। এর প্রাথমিক লক্ষ্য হল মানুষের প্রদর্শন থেকে উল্লেখযোগ্য চলাচলের আদিম (এম. পি) সনাক্ত করা এবং রোবটটিকে নতুন পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য এই গতিগুলিকে পুনর্নির্মাণ করা। এলএফডি-র সমস্যাগুলি একটি নন-লিনিয়ার ডায়নামিক সিস্টেম (ডিএস)-এর উপর ভিত্তি করে একটি লার্নিং মডেলের মাধ্যমে সমাধান করা হয়েছে যা গতিপথগুলিকে ডায়নামিক মোশন প্রিমিটিভ (ডিএমপি) হিসাবে এনকোড করে। এই সিস্টেমগুলির মাধ্যমে রেকর্ড করা ট্র্যাজেক্টরিগুলি বিভিন্ন ধরনের পরিবেশে প্রযোজ্য বলে প্রমাণিত হয়েছে যা এই অভিযোজিত রোবোটিক প্রযুক্তি ব্যবহার করার সময় রোবটগুলিকে তাদের নিজ নিজ ক্ষেত্রে আরও কার্যকর করে তোলে। চিকিৎসা ক্ষেত্রে, এস. এ. আর প্রযুক্তি ব্যবহারকারীর অবস্থা অনুধাবন করার জন্য পরিধানযোগ্য পেরিফেরাল থেকে সংবেদনশীল তথ্য গ্রহণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। সংগৃহীত তথ্য যন্ত্রটিকে পুনর্বাসনের জন্য ব্যক্তিগত পর্যবেক্ষণ, অনুপ্রেরণা এবং প্রশিক্ষণ প্রদান করতে সক্ষম করে। স্বজ্ঞাত শারীরিক এইচ. আর. আই এবং মানুষ এবং রোবটের মধ্যে সংযোগগুলি একজন শল্যচিকিৎসকের গতি রেকর্ড করে তাদের অভিপ্রায় অনুমান করা, মানব টিস্যুর যান্ত্রিক পরামিতি নির্ধারণ এবং চিকিৎসা পরিস্থিতিতে ব্যবহার করার জন্য অন্যান্য সংবেদনশীল তথ্যের মতো কার্যকারিতার অনুমতি দেয়। চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা ব্যবস্থা যা মানুষ এবং রোবটের মধ্যে শারীরিক সহযোগিতার সাথে জড়িত, মানুষের অনিশ্চয়তার কারণে ভালভাবে ডিজাইন করা কঠিন। আবেগ, জৈবিক প্রক্রিয়া এবং রোবটের অজানা অন্যান্য বহিরাগত কারণগুলির মতো মানবিক কারণগুলির কারণে মানুষ নিয়মিত তাদের গতির শক্তি পরিবর্তন করে। এটি রোবটগুলিতে সফল অভিযোজনের জন্য সংবেদনশীল তথ্যের পরিমাণ নির্ধারণ করা কঠিন করে তুলতে পারে। উপরন্তু, নির্দিষ্ট চাহিদা, বৈশিষ্ট্য এবং পছন্দগুলি যা একটি চিকিৎসা পরিস্থিতিতে একজন রোগীর প্রয়োজন হতে পারে তা ব্যক্তিভেদে পরিবর্তিত হয়। অভিযোজিত রোবোটিক ব্যবস্থাগুলির রোগী থেকে রোগীর মধ্যে প্রবর্তিত নতুন পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য বর্ধিত সময় প্রয়োজন। আরও দেখুন গার্হস্থ্য রোবট টেরেনেবিলিটি রেফারেন্স রোবট কিট অভিযোজ্য রোবোটিক্স