Adaptive collaborative control
અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ એ કાર્યોના અમલીકરણ અને કાર્ય ઉત્પાદનોના વિકાસ માટે બહુવિધ એજન્ટોની ભાગીદારી દ્વારા રચાયેલી સિસ્ટમોના વર્તનનું અનુકરણ કરવા માટે પેટા ઘટકો તરીકે કાર્યાત્મક મોડેલો સાથે મર્યાદિત-રાજ્ય મશીનો ધરાવતા વર્ણસંકર મોડેલોમાં ઉપયોગમાં લેવાતો નિર્ણય લેવાનો અભિગમ છે. "સહયોગી નિયંત્રણ" શબ્દ 1990 ના દાયકાના અંતમાં અને 2000 ની શરૂઆતમાં ફોંગ, થોર્પે અને બૌર (1999) દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા કાર્યમાંથી ઉદ્ભવ્યો છે. એ નોંધવું અગત્યનું છે કે ફોંગ એટ અલ અનુસાર. રોબોટ્સને સહયોગી નિયંત્રણમાં કામ કરવા માટે, તેઓ આત્મનિર્ભર, જાગૃત અને અનુકૂલનશીલ હોવા જોઈએ. સાહિત્યમાં, વિશેષણ "અનુકૂલનશીલ" હંમેશા દર્શાવવામાં આવતું નથી પરંતુ સત્તાવાર અર્થમાં નોંધવામાં આવે છે કારણ કે તે સહયોગી નિયંત્રણનું એક મહત્વપૂર્ણ તત્વ છે. ટેલીઓપરેશન્સમાં નિયંત્રણ સિદ્ધાંતની પરંપરાગત એપ્લિકેશનોના અનુકૂલનની શરૂઆતમાં "મનુષ્યોને નિયંત્રકો/રોબોટ્સ તરીકે સાધનો તરીકે" ના સાર્વભૌમત્વને ઘટાડવાની માંગ કરવામાં આવી હતી અને મનુષ્યો અને રોબોટ્સ સાથીદારો તરીકે કામ કરતા હતા, કાર્યો કરવા અને સામાન્ય લક્ષ્યો હાંસલ કરવા માટે સહયોગ કરતા હતા. વાહન ટેલીઓપરેશન પર કેન્દ્રિત અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણના પ્રારંભિક અમલીકરણ. અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણના તાજેતરના ઉપયોગોમાં મનુષ્યો અને બહુવિધ રોબોટ્સ વચ્ચેના ટેલિયોગાયોગમાં તાલીમ, વિશ્લેષણ અને ઇજનેરી કાર્યક્રમો, બહુવિધ રોબોટ્સ એકબીજા સાથે સહયોગ કરે છે, માનવરહિત વાહન નિયંત્રણ અને ખામી સહનશીલ નિયંત્રક ડિઝાઇનનો સમાવેશ થાય છે. પરંપરાગત નિયંત્રણ પદ્ધતિઓની જેમ, અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ પ્રણાલીમાં ઇનપુટ્સ લે છે અને નિયમોના પૂર્વવ્યાખ્યાયિત સમૂહના આધારે આઉટપુટનું નિયમન કરે છે. તફાવત એ છે કે તે નિયમો અથવા મર્યાદાઓ માત્ર મનુષ્યો દ્વારા નિર્ધારિત ઉચ્ચ-સ્તરની વ્યૂહરચના (લક્ષ્યો અને કાર્યો) ને લાગુ પડે છે. નીચલા વ્યૂહાત્મક સ્તરના નિર્ણયો વધુ અનુકૂલનશીલ, લવચીક અને સ્વાયત્તતા, ક્રિયાપ્રતિક્રિયા અને એજન્ટ (માનવ અને/અથવા રોબોટિક) ક્ષમતાઓના વિવિધ સ્તરો માટે અનુકૂળ હોય છે. આ પદ્ધતિ હેઠળના નમૂનાઓ કોઈ કાર્યમાં થોડી અનિશ્ચિતતા હોય તો સ્રોતોની પૂછપરછ કરી શકે છે જે વ્યાપક વ્યૂહરચનાને અસર કરે છે. જો તે વ્યાપક વ્યૂહરચનાના સમર્થનમાં વધુ નિશ્ચિતતા પ્રદાન કરે તો તે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા વૈકલ્પિક કાર્યવાહીનું નિર્માણ કરશે. જો ન હોય અથવા કોઈ પ્રતિસાદ ન હોય, તો મોડેલ મૂળ અપેક્ષા મુજબ પ્રદર્શન કરવાનું ચાલુ રાખશે. અનુકરણ માટે અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણના અમલીકરણ માટે કેટલીક મહત્વપૂર્ણ વિચારણાઓ જરૂરી છે. અગાઉ ચર્ચા કર્યા મુજબ, જરૂરી કાર્યો કરવા માટે બહુવિધ સહયોગીઓ પાસેથી માહિતી પૂરી પાડવામાં આવે છે. આ મૂળભૂત કાર્ય માટે મોડેલ વતી ડેટા ફ્યુઝનની જરૂર છે અને સંભવિતપણે ભલામણોના સતત પ્રવાહને સંભાળવા માટે પ્રાથમિકતા યોજના નક્કી કરવાની જરૂર છે. માનવ-રોબોટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાના કિસ્સામાં રોબોટની સ્વાયત્તતાની માત્રા અને રોબોટ-રોબોટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયામાં નિર્ણાયક સત્તાનું વજન નિયંત્રણ માળખા માટે મહત્વપૂર્ણ છે. ઇન્ટરફેસોની રચના એ એક મહત્વપૂર્ણ માનવ પ્રણાલી એકીકરણ વિચારણા છે જેને સંબોધિત કરવી આવશ્યક છે. મનુષ્યોમાં અંતર્ગત વૈવિધ્યસભર અર્થઘટન યોજનાને કારણે, મનુષ્યો સાથે વાતચીત કરતી વખતે રોબોટ (ઓ) તેના સંદેશને યોગ્ય રીતે પહોંચાડે છે તેની ખાતરી કરવા માટે તે એક મહત્વપૂર્ણ ડિઝાઇન પરિબળ બની જાય છે. અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણનો ઇતિહાસ 1999માં કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટીના ટેરેન્સ ફોંગ અને ચાર્લ્સ થોર્પે અને ઇકોલ પોલિટેકનિક ફેડેરેલ ડી લુઝેનના ચાર્લ્સ બૌરના પ્રયાસો દ્વારા શરૂ થયો હતો. ફોંગ એટ અલ. તેઓ માનતા હતા કે હાલની ટેલીરોબોટિક પ્રથાઓ, જે માનવ દૃષ્ટિકોણ પર કેન્દ્રિત છે, જ્યારે કેટલાક ક્ષેત્રો માટે બહુવિધ વાહનો ચલાવવા અથવા ગ્રહોના રોવર્સને નિયંત્રિત કરવા માટે પૂરતી હતી. ફોંગ એટ અલ દ્વારા ઘડવામાં આવેલ નવો અભિગમ. રોબોટ-કેન્દ્રિત ટેલીઓપરેશન મોડેલ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું જે માણસને પીઅર તરીકે વર્તે છે અને જે રીતે વ્યક્તિ નિષ્ણાતો પાસેથી સલાહ લેશે તે રીતે તેમને વિનંતી કરે છે. નજીવા કાર્યમાં, ફોંગ એટ અલ. પાયોનિયરએટી મોબાઇલ રોબોટ અને વાયરલેસ સંચાર અને વિતરિત સંદેશ-આધારિત કમ્પ્યુટિંગ સાથે યુનિક્સ વર્કસ્ટેશનનો ઉપયોગ કરીને સહયોગી નિયંત્રણ ડિઝાઇનનો અમલ કર્યો. બે વર્ષ પછી, ફૉંગે ઘણી વધુ એપ્લિકેશનો માટે સહયોગી નિયંત્રણનો ઉપયોગ કર્યો, જેમાં સર્વેલન્સ અને રિકોનિસન્સ માટે બહુવિધ મોબાઇલ રોબોટ્સ સાથે એક જ માનવ સંચાલકના સહયોગનો સમાવેશ થાય છે. આ જ સમયની આસપાસ, ગોલ્ડબર્ગ અને ચેનએ એક અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ પ્રણાલી રજૂ કરી હતી જેમાં ખામીયુક્ત સ્રોતો હતા. નિયંત્રણ ડિઝાઇન એક એવું મોડેલ બનાવવાનું સાબિત થયું જે ખામીયુક્ત સ્રોતોના નોંધપાત્ર અપૂર્ણાંકને આધિન હોય ત્યારે મજબૂત કામગીરી જાળવી રાખે છે. કાર્યમાં, ગોલ્ડબર્ગ અને ચેનએ સ્રોત તરીકે માનવ સંચાલકો ઉપરાંત બહુવિધ સેન્સર અને બહુવિધ નિયંત્રણ પ્રક્રિયાઓનો સમાવેશ કરવા માટે સહયોગી નિયંત્રણની વ્યાખ્યા પર વિસ્તરણ કર્યું. માનવ સંચાલકો માટે કાર્યો અને વાતાવરણની સમજણને ટેકો આપવા માટે ઇડાહો નેશનલ લેબોરેટરી દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલી ત્રિ-પરિમાણીય રજૂઆતના સ્વરૂપમાં એક સહયોગી, જ્ઞાનાત્મક કાર્યસ્થળ ફૉંગના મૂળભૂત કાર્ય પર ભાર મૂકે છે, જેમાં માનવ-રોબોટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા તરીકે લખાણ સંવાદનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. 3-ડી પ્રદર્શનની સફળતાએ ટીમની સફળતામાં વધારો કરવા માટે માનસિક નમૂનાઓના ઉપયોગના પુરાવા પૂરા પાડ્યા. તે જ સમય દરમિયાન, ફોંગ એટ અલ. ત્રિ-પરિમાણીય પ્રદર્શન વિકસાવ્યું જે સેન્સર ડેટાના મિશ્રણ દ્વારા રચાયું હતું. 2010 માં અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણના તાજેતરના અનુકૂલનનો ઉપયોગ લિયાપુનોવ કાર્ય આધારિત વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને દોષ સહિષ્ણુ નિયંત્રણ પ્રણાલીની રચના કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. પ્રારંભિકતા રોબોટિક્સ પર અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ કેન્દ્રો માટે સિમ્યુલેન્ડ. જેમ કે, અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ રોબોટિક્સને તેના પાયાના સ્તરે લાગુ કરવામાં આવેલા નિયંત્રણ સિદ્ધાંતના સિદ્ધાંતોને અનુસરે છે. તેનો અર્થ એ કે રોબોટની સ્થિતિઓ આપેલ ક્ષણે જોવામાં આવે છે અને નોંધવામાં આવે છે કે શું તે અમુક સ્વીકૃત મર્યાદામાં છે. જો તે ન હોય તો, રોબોટની અંદાજિત સ્થિતિઓની ગણતરી ભવિષ્યના અમુક સમયે ગતિશીલતા અને ગતિશાસ્ત્રના સમીકરણોનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. પ્રારંભિક પરિસ્થિતિઓ પેદા કરવા માટે મોડેલમાં નિરીક્ષણ માહિતી દાખલ કરવાની પ્રક્રિયાને પ્રારંભિકકરણ કહેવામાં આવે છે. અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ માટેની પ્રારંભિક પ્રક્રિયા પર્યાવરણના આધારે અલગ રીતે થાય છેઃ માત્ર રોબોટિક્સ અને માનવ-રોબોટિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયા. માત્ર રોબોટિક્સ પર્યાવરણ હેઠળ, પ્રારંભિકકરણ ઉપરના વર્ણન જેવું જ થાય છે. રોબોટિક્સ, પ્રણાલીઓ, પેટા પ્રણાલીઓ, બિન-માનવ સંસ્થાઓ કેટલીક સ્થિતિનું નિરીક્ષણ કરે છે જે તેને ઉચ્ચ-સ્તરની વ્યૂહરચના અનુસાર મળતી નથી. આ ભૂલથી વાકેફ સંસ્થાઓ તેના સાથીદારો સમક્ષ ભવિષ્યના સમયના પગલા માટે સુધારેલ મૂલ્ય રજૂ કરવા માટે યોગ્ય સમીકરણોનો ઉપયોગ કરે છે. માનવ-રોબોટિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ માટે, પ્રારંભિકકરણ બે અલગ અલગ સ્તરે થઈ શકે છે. પ્રથમ સ્તર તે છે જે અગાઉ વર્ણવવામાં આવ્યું હતું. આ કિસ્સામાં, રોબોટ તેની સ્થિતિમાં કેટલીક વિસંગતતા જુએ છે જે સંપૂર્ણપણે સુસંગત નથી અથવા તેની ઉચ્ચ-સ્તરની વ્યૂહરચના સાથે સમસ્યારૂપ છે. તે તેની મૂંઝવણને નિયંત્રિત કરવા માટે સલાહ માંગતી વ્યક્તિને પૂછે છે. બીજા કિસ્સામાં, મનુષ્ય રોબોટની સ્થિતિના અમુક પાસાને પૂછવાનું કારણ અનુભવે છે (દા. ત. આરોગ્ય, ગતિ, ગતિ) અથવા રોબોટને સલાહ આપો કે જેને ઉચ્ચ-સ્તરની વ્યૂહરચના માટે રોબોટના હાલના વ્યૂહાત્મક અભિગમ સામે પડકારવામાં આવે. અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ માટેના મુખ્ય ઇનપુટ્સ માનવ દ્વારા શરૂ કરાયેલ સંવાદ આધારિત આદેશ અથવા માનવ અથવા રોબોટિક તત્વ દ્વારા પ્રસ્તુત મૂલ્ય છે. સિસ્ટમ મોડેલોમાં ઉપયોગમાં લેવાતા ઇનપુટ્સ સહયોગ માટે પ્રારંભિક બિંદુ તરીકે કામ કરે છે. કાર્યાત્મક નમૂનાઓમાં ઉપયોગ માટે નિરીક્ષણ માહિતી એકત્રિત કરવાની ઘણી રીતો ઉપલબ્ધ છે. નિરીક્ષણ માહિતી એકત્રિત કરવાની સૌથી સરળ પદ્ધતિ રોબોટિક પ્રણાલીનું સરળ માનવ નિરીક્ષણ છે. બિલ્ટ-ઇન ટેસ્ટ (BIT) જેવા સ્વ-દેખરેખ લક્ષણો સિસ્ટમની મહત્વપૂર્ણ લાક્ષણિકતાઓ પર નિયમિત અહેવાલો પ્રદાન કરી શકે છે. અવલોકનો એકત્રિત કરવાનો એક સામાન્ય અભિગમ એ છે કે સમગ્ર રોબોટિક પ્રણાલીમાં સેન્સરનો ઉપયોગ કરવો. ટેલીઓપરેશનમાં ચાલતા વાહનોમાં તેઓ કેટલી ઝડપથી મુસાફરી કરે છે તે દર્શાવવા માટે સ્પીડોમીટર હોય છે. સ્ટોકેસ્ટિક અથવા ચક્રીય ગતિ ધરાવતી રોબોટિક પ્રણાલીઓ ઘણીવાર લાદવામાં આવેલા બળોને નોંધવા માટે પ્રવેગકનો ઉપયોગ કરે છે. જીપીએસ સેન્સર એક પ્રમાણિત ડેટા પ્રકાર પ્રદાન કરે છે જેનો ઉપયોગ સ્થાન દર્શાવવા માટે લગભગ સાર્વત્રિક રીતે થાય છે. માર્ગ આયોજનમાં કાર્યક્રમો માટે વિજાતીય નિરીક્ષણ માહિતી એકત્રિત કરવા માટે બહુ-સંવેદક પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. કોમ્પ્યુટેશન અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણને બંધ લૂપ પ્રતિસાદ નિયંત્રણ પ્રણાલી તરીકે સૌથી સચોટ રીતે તૈયાર કરવામાં આવે છે. બંધ લૂપ પ્રતિસાદ નિયંત્રણ એ ઘટનાનું વર્ણન કરે છે જ્યાં ઇનપુટમાંથી સિસ્ટમના આઉટપુટનો ઉપયોગ સિસ્ટમના વર્તમાન અથવા ભાવિ વર્તનને પ્રભાવિત કરવા માટે થાય છે. પ્રતિસાદ નિયંત્રણ મોડેલ સમીકરણોના સમૂહ દ્વારા સંચાલિત થાય છે જેનો ઉપયોગ સિમ્યુલેન્ડની ભાવિ સ્થિતિની આગાહી કરવા અને તેના વર્તનને નિયંત્રિત કરવા માટે થાય છે. આ સમીકરણો-નિયંત્રણ સિદ્ધાંતના સિદ્ધાંતો સાથે જોડાણમાં-સિમ્યુલેન્ડની ભૌતિક કામગીરીને વિકસાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે, પરંતુ તેમાં મર્યાદિત નથીઃ સંવાદ, માર્ગ આયોજન, ગતિ, દેખરેખ અને સમય જતાં વસ્તુઓને ઉપાડવી. ઘણી વખત, આ સમીકરણો સતત સમય ક્ષેત્ર પર બિનરેખીય આંશિક વિભેદક સમીકરણો તરીકે તૈયાર કરવામાં આવે છે. તેમની જટિલતાને કારણે, આ મોડેલોને અમલમાં મૂકવા માટે શક્તિશાળી કમ્પ્યુટર્સ જરૂરી છે. આ મોડેલોનું અનુકરણ કરવા માટે કમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ કરવાનું પરિણામ એ છે કે સતત પ્રણાલીઓની સંપૂર્ણ ગણતરી કરી શકાતી નથી. તેના બદલે, આ સતત મોડેલોને અંદાજિત કરવા માટે રુંગે-કુટ્ટા પદ્ધતિઓ જેવા આંકડાકીય ઉકેલોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આ સમીકરણો એક અથવા વધુ સ્રોતોના પ્રતિભાવમાંથી શરૂ કરવામાં આવે છે અને ફેરફારો અને પરિણામોના દરની ગણતરી કરવામાં આવે છે. ફેરફારોના આ દર ભવિષ્યમાં ટૂંકા સમય માટે સિમ્યુલેન્ડની સ્થિતિઓની આગાહી કરે છે. આ આગાહી માટે સમય વધારાને સમય પગલું કહેવામાં આવે છે. ફેરફારોના નવા દર અને નિરીક્ષણ માહિતી નક્કી કરવા માટે આ નવા રાજ્યો મોડેલ પર લાગુ કરવામાં આવે છે. પુનરાવર્તનોની ઇચ્છિત સંખ્યા પૂર્ણ ન થાય ત્યાં સુધી આ વર્તન ચાલુ રહે છે. જો ભાવિ રાજ્ય ઉલ્લંઘનનું ઉલ્લંઘન કરે છે અથવા ઉલ્લંઘનની સહનશીલતાની અંદર આવે છે, તો સિમ્યુલેન્ડ તેના માનવ સમકક્ષ સાથે તે બિંદુથી કેવી રીતે આગળ વધવું તે અંગે સલાહ માંગશે. આઉટપુટ અથવા નિરીક્ષણ માહિતીનો ઉપયોગ માનવ સંચાલકો દ્વારા તે નક્કી કરવા માટે કરવામાં આવે છે કે તેઓ શું માને છે કે સિમ્યુલેન્ડ માટે શ્રેષ્ઠ કાર્યવાહી છે. તેમના આદેશોને નિયંત્રણ પ્રણાલીમાં ઇનપુટ આપવામાં આવે છે અને મુદ્દાઓને ઉકેલવામાં તેની અસરકારકતા અંગે મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે. જો માનવીય આદેશો મૂલ્યવાન હોવાનું નક્કી કરવામાં આવે, તો સિમ્યુલેન્ડ તેના નિયંત્રણ ઇનપુટને માનવ સૂચવે તે પ્રમાણે સમાયોજિત કરશે. જો મનુષ્યના આદેશો બિન-ફાયદાકારક, દુર્ભાવનાપૂર્ણ અથવા અસ્તિત્વમાં ન હોવાનું નક્કી કરવામાં આવે, તો મોડેલ તેના પોતાના સુધારણા અભિગમની શોધ કરશે. ડોમેન અને કોડોમેન અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા મોડેલો માટેનું ડોમેન મર્યાદિત-સ્થિતિ મશીન સ્તરે માનવ સંચાલક તરફથી આદેશો, પ્રશ્નો અને પ્રતિક્રિયાઓ છે. માનવ સંચાલકના આદેશો એજન્ટને તેની નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં વધારાના ઇનપુટ પ્રદાન કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ માહિતી ખાસ કરીને ત્યારે ફાયદાકારક હોય છે જ્યારે મનુષ્ય વિષયના નિષ્ણાત હોય અથવા જ્યારે એજન્ટ સમગ્ર સમસ્યાના માત્ર એક જ પાસા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે ત્યારે માનવ વ્યાપક લક્ષ્ય સુધી કેવી રીતે પહોંચવું તે વિશે જાગૃત હોય. માનવ પ્રશ્નો એજન્ટના સહાયક કાર્યો પર સ્થિતિની માહિતી એકત્રિત કરવા અથવા મિશન પર પ્રગતિ નક્કી કરવા માટે વપરાય છે. ઘણી વખત રોબોટનો પ્રતિસાદ એજન્ટને માનવ સહાય તરીકે આદેશ જારી કરવા માટે પૂર્વવર્તી માહિતી તરીકે કામ કરે છે. માનવ સંચાલક તરફથી પ્રતિસાદ એજન્ટના પ્રશ્નો અને સિસ્ટમમાં પ્રતિસાદ દ્વારા શરૂ કરવામાં આવે છે જેથી એજન્ટની ક્રિયા અથવા ક્રિયાઓના સમૂહને સંભવિત રીતે નિયંત્રિત કરવા માટે વધારાના ઇનપુટ પ્રદાન કરી શકાય. કાર્યાત્મક મોડેલ સ્તરે, પ્રણાલીએ માનવ તરફથી તમામ સ્વીકૃત આદેશોને એજન્ટને નિર્ધારિત કાર્યો હાથ ધરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા નિયંત્રણ ઇનપુટ્સમાં અનુવાદિત કર્યા છે. સિમ્યુલેન્ડની સ્વાયત્ત પ્રકૃતિને કારણે, એજન્ટમાંથી ઇનપુટને મશીનમાં સસ્ટેનિંગ ફંક્શન્સ અને ટાસ્કિંગ ચલાવવા માટે આપવામાં આવે છે જેને માનવ ઓપરેટરે અવગણ્યું છે અથવા અપૂરતી રીતે જવાબ આપ્યો છે. અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણનો ઉપયોગ કરતા નમૂનાઓ માટે કોડોમેન પ્રશ્નો, માહિતીના નિવેદનો અને એજન્ટના પ્રતિભાવો છે. પ્રશ્નો અને માહિતીના નિવેદનો એ મર્યાદિત-સ્થિતિ મશીન સ્તરે સંવાદ વિનિમયના ઘટકો છે. એજન્ટ તરફથી પ્રશ્નો એ માનવ સંચાલક પાસેથી પ્રતિસાદ માંગવાની સિસ્ટમની રીત છે. આ ખાસ કરીને ત્યારે મહત્વનું છે જ્યારે એજન્ટ શારીરિક રીતે અટવાઇ જાય અથવા તાર્કિક મડાગાંઠમાં હોય. એજન્ટ કયા પ્રકારનાં પ્રશ્નો પૂછી શકે છે તે મોડેલર દ્વારા પૂર્વ-નિર્ધારિત હોવા જોઈએ. ચોક્કસ ક્વેરી સાથે સંકળાયેલ આવર્તન અને વિગત માનવ સંચાલકની કુશળતા અથવા એજન્ટને ઓળખાયેલ માનવ સંચાલકની કુશળતા પર વધુ સચોટ રીતે આધાર રાખે છે. જ્યારે એજન્ટ જવાબ આપે છે ત્યારે તે માનવ સંચાલકને માહિતી નિવેદન મોકલશે. આ નિવેદન અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ પ્રણાલીએ શું નક્કી કર્યું તેના પર સંક્ષિપ્ત વર્ણન પૂરું પાડે છે. કાર્યાત્મક મોડેલ સ્તરે, માહિતી નિવેદન સાથે સંકળાયેલી ક્રિયા હાથ ધરવામાં આવે છે. એપ્લિકેશન્સ વાહન ટેલીઓપરેશન વાહન ટેલીઓપરેશન ઘણા વર્ષોથી આસપાસ છે. વાહન ટેલીઓપરેશન્સના પ્રારંભિક રૂપાંતરણો રોબોટિક વાહનો હતા જે માનવ સંચાલકો દ્વારા સતત નિયંત્રિત કરવામાં આવતા હતા. આમાંની ઘણી પ્રણાલીઓ લાઇન-ઓફ-સાઈટ આર. એફ. સંચાર સાથે સંચાલિત હતી અને હવે તેને બાળકો માટે રમકડાં તરીકે ગણવામાં આવે છે. માનવરહિત પ્રણાલીઓના ક્ષેત્રમાં તાજેતરના વિકાસથી રોબોટ્સને સ્વાયત્તતા મળી છે. અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ નિયંત્રણની સહિયારી રીત પ્રદાન કરે છે જ્યાં રોબોટિક વાહનો અને મનુષ્યો માર્ગ પર અનુસરવા માટેના શ્રેષ્ઠ નિર્ણયો અને અવરોધ ટાળવા અંગે વિચારો અને સલાહનું આદાનપ્રદાન કરે છે. કામગીરીની આ સહિયારી રીત જોખમી વાતાવરણમાં નબળા સંદેશાવ્યવહાર અને મર્યાદિત કામગીરી સાથે દૂરથી કામ કરતા મનુષ્યની સમસ્યાઓને ઘટાડે છે જ્યારે મનુષ્ય સતત, સીધું નિયંત્રણ ધરાવે છે. વાહન ટેલીઓપરેશન્સ માટે, રોબોટ્સ મનુષ્યોને તેમના કાર્યોને અસર કરતા નિર્ણયો પર અથવા જ્યારે સલામતી સંબંધિત મુદ્દાઓ સાથે રજૂ કરવામાં આવે ત્યારે ઇનપુટ મેળવવા માટે પૂછશે. આ સંવાદ ઇન્ટરફેસ મોડ્યુલ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે જે માનવ કામગીરીને સંવાદની અસર જોવાની પણ મંજૂરી આપે છે. વધુમાં, આ ઇન્ટરફેસ મોડ્યુલ માનવ સંચાલકને જરૂરી આદેશો અથવા પૂછપરછ શરૂ કરવા માટે રોબોટના સેન્સર શું મેળવે છે તે જોવાની મંજૂરી આપે છે. ફોલ્ટ ટોલરન્ટ સિસ્ટમ વ્યવહારમાં એવા કિસ્સાઓ છે કે જ્યાં એક સામાન્ય ધ્યેય હાંસલ કરવા માટે બહુવિધ પેટા પ્રણાલીઓ સાથે મળીને કામ કરે છે. વિશ્વસનીયતા ઇજનેરી માટે આ એકદમ સામાન્ય પ્રથા છે. આ તકનીકમાં સિસ્ટમો સાથે મળીને કામ કરે છે અને વ્યાપક સિસ્ટમની વિશ્વસનીય કામગીરી એક મહત્વપૂર્ણ મુદ્દો છે. દોષ સહિષ્ણુ વ્યૂહરચનાઓને પેટા પ્રણાલીઓ સાથે જોડવામાં આવે છે જેથી દોષ સહિષ્ણુ સહયોગી પ્રણાલીની રચના થાય. ડાયરેક્ટ એપ્લિકેશન એ કેસ છે જ્યાં બે રોબોટિક મેનિપ્યુલેટર એક સામાન્ય વસ્તુને સમજવા માટે સાથે મળીને કામ કરે છે. આ સિસ્ટમો માટે, એ મહત્વનું છે કે જ્યારે એક સબસિસ્ટમ ખામીયુક્ત બને છે, ત્યારે તંદુરસ્ત સબસિસ્ટમ પોતાને એકલા કામ કરવા માટે ફરીથી ગોઠવે છે જેથી ખાતરી કરી શકાય કે જ્યાં સુધી બીજી સબસિસ્ટમનું સમારકામ ન થાય ત્યાં સુધી સમગ્ર સિસ્ટમ તેની કામગીરી કરી શકે. આ કિસ્સામાં, પેટા પ્રણાલીઓ એકબીજાની સ્થિતિ નક્કી કરવા માટે પોતાની વચ્ચે સંવાદ બનાવે છે. એક સિસ્ટમ અસંખ્ય અથવા ખતરનાક ખામીઓ પ્રદર્શિત કરવાનું શરૂ કરે તેવી સ્થિતિમાં ગૌણ સબસિસ્ટમ ખામીયુક્ત સિસ્ટમની મરામત ન થાય ત્યાં સુધી કામગીરી સંભાળે છે. સ્વાયત્તતાના સ્તરો માનવ-રોબોટ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ માટે આધારરેખા તરીકે સેવા આપવા માટે સ્વાયત્તતાના ચાર સ્તરો તૈયાર કરવામાં આવ્યા છે જેમાં અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણનો સમાવેશ થાય છે. સંપૂર્ણ મેન્યુઅલથી લઈને સંપૂર્ણ સ્વાયત્તતા સુધીના ચાર સ્તરો છેઃ ટેલિ મોડ, સેફ મોડ, શેર્ડ મોડ અને સ્વાયત્ત મોડ. અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રકો સામાન્ય રીતે વહેંચાયેલ સ્થિતિથી લઈને સ્વાયત્ત સ્થિતિ સુધીની શ્રેણી ધરાવે છે. રસના બે પ્રકારો છેઃ વહેંચાયેલ રીત-રોબોટ્સ પર્યાવરણ વિશેની તેમની ધારણાના આધારે માર્ગ શોધવા માટે પ્રતિક્રિયાશીલ નેવિગેશનનો ઉપયોગ કરીને, સીધા નિયંત્રણના બોજથી ઓપરેટરને રાહત આપી શકે છે. વહેંચાયેલ પદ્ધતિ ભૂમિકાઓ અને જવાબદારીઓની ગતિશીલ ફાળવણી પૂરી પાડે છે. રોબોટ ઓપરેટરના હસ્તક્ષેપની વિવિધ માત્રાઓને સ્વીકારે છે અને મર્યાદિત સંખ્યામાં લખાયેલા સૂચનોના ઉપયોગ દ્વારા સંવાદને ટેકો આપે છે (દા. ત. "રસ્તો બંધ થઈ ગયો! ડાબે અથવા જમણે ચાલુ રાખો? ") અને અન્ય લખાણ સંદેશાઓ કે જે ગ્રાફિકલ વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસમાં દેખાય છે. ઓટોનોમસ મોડ-રોબોટ્સ પેટ્રોલિંગ, સર્ચ રિજન અથવા ફોલો પાથ જેવા ઉચ્ચ-સ્તરના કાર્યોનું સ્વ-નિયમન કરે છે. આ સ્થિતિમાં, એકમાત્ર વપરાશકર્તા હસ્તક્ષેપ કાર્ય સ્તર પર થાય છે, એટલે કે. આ રોબોટ તમામ નિર્ણય અને નેવિગેશનનું સંચાલન કરે છે. મર્યાદાઓ અન્ય ઘણી નિયંત્રણ વ્યૂહરચનાઓની જેમ, અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ તેની ક્ષમતાઓની મર્યાદા ધરાવે છે. તેમ છતાં અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રણ ઘણા કાર્યોને સ્વચાલિત કરવાની મંજૂરી આપે છે અને અન્ય પૂર્વવ્યાખ્યાયિત કિસ્સાઓમાં માનવ સંચાલકને પૂછપરછ કરવાની મંજૂરી આપે છે, બિનસંરચિત નિર્ણય લેવાનું મનુષ્યનું કાર્યક્ષેત્ર રહે છે, ખાસ કરીને જ્યારે સામાન્ય સમજ જરૂરી હોય. ખાસ કરીને, રોબોટ્સ ઉચ્ચ-સ્તરના સમજશક્તિના કાર્યોમાં નબળા નિર્ણય ધરાવે છે, જેમાં પદાર્થની ઓળખ અને પરિસ્થિતિનું મૂલ્યાંકન સામેલ છે. મોટી સંખ્યામાં કાર્યો અથવા કોઈ ચોક્કસ કાર્ય જે ખૂબ જ સંકળાયેલું હોય તે ઘણા પ્રશ્નો પેદા કરી શકે છે, જેનાથી સંવાદની જટિલતામાં વધારો થાય છે. સંવાદમાં આ જટિલતા સિસ્ટમ ડિઝાઇનમાં જટિલતા ઉમેરે છે. તેની અનુકૂલનશીલ પ્રકૃતિને જાળવી રાખવા માટે, સિમ્યુલેન્ડ દ્વારા નિયંત્રણ અને માહિતીનો પ્રવાહ સમય અને ઘટનાઓ સાથે બદલાશે. આ ગતિશીલ ડિબગીંગ, ચકાસણી અને માન્યતાને મુશ્કેલ બનાવે છે કારણ કે ભૂલની સ્થિતિને ચોક્કસપણે ઓળખવી અથવા નિષ્ફળતાની પરિસ્થિતિને ડુપ્લિકેટ કરવી મુશ્કેલ છે. આ ખાસ કરીને સમસ્યારૂપ બની જાય છે જો પ્રણાલીએ પરમાણુ ઉર્જા પ્લાન્ટ અથવા નકામા પાણીની સુવિધા જેવી નિયંત્રિત સુવિધામાં કામ કરવું આવશ્યક છે. માનવ-આધારિત ટીમોને અસર કરતા મુદ્દાઓ અનુકૂલનશીલ સહયોગી નિયંત્રિત પ્રણાલીઓને પણ અસર કરે છે. બંને કિસ્સાઓમાં, ટીમોએ પ્રવૃત્તિઓનું સંકલન કરવું, માહિતીનું આદાનપ્રદાન કરવું, અસરકારક રીતે વાતચીત કરવી અને હસ્તક્ષેપની સંભાવનાને ઘટાડવી જરૂરી છે. ટીમોને અસર કરતા અન્ય પરિબળોમાં સંસાધન વિતરણ, સમય, ક્રમ, પ્રગતિનું નિરીક્ષણ અને પ્રક્રિયા જાળવણીનો સમાવેશ થાય છે. સહયોગમાં એ સામેલ છે કે તમામ ભાગીદારો અન્ય સહયોગીઓમાં વિશ્વાસ દર્શાવે અને બીજાને સમજે. આવું કરવા માટે, દરેક સહયોગીને અન્ય શું કરવા સક્ષમ છે અને તેઓ સોંપણી કેવી રીતે હાથ ધરશે તેનો સચોટ ખ્યાલ હોવો જરૂરી છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, એજન્ટે માણસની પ્રતિક્રિયાઓનું વજન કરવું પડી શકે છે અને માણસને રોબોટ દ્વારા લેવામાં આવતા નિર્ણયોમાં વિશ્વાસ હોવો જોઈએ. સંદર્ભો રોબોટ નિયંત્રણ સહયોગ