रोबोट नियंत्रण
रोबोटिक नियंत्रण वह प्रणाली है जो रोबोट एस की गति में योगदान करती है। इसमें यांत्रिक पहलू और प्रोग्राम सिस्टम शामिल हैं जो रोबोट को नियंत्रित करना संभव बनाता है। रोबोटिक्स को विभिन्न तरीकों से नियंत्रित किया जा सकता है, जिसमें मैनुअल नियंत्रण, वायरलेस नियंत्रण , अर्ध-स्वायत्त (जो पूरी तरह से स्वचालित और वायरलेस नियंत्रण का मिश्रण है), और पूरी तरह से स्वायत्त (जब यह एआई अपने आप आगे बढ़ने के लिए, लेकिन इसे मैन्युअल रूप से नियंत्रित करने के विकल्प हो सकते हैं)। वर्तमान समय में, जैसे-जैसे तकनीकी प्रगति होती है, रोबोट और इसके नियंत्रण के तरीके विकसित और आगे बढ़ते रहते हैं।
आधुनिक रोबोट (2000-वर्तमान)
चिकित्सा और शल्य चिकित्सा
चिकित्सा क्षेत्र में, रोबोट का उपयोग सटीक आंदोलनों को करने के लिए किया जाता है जो मानवीय रूप से कठिन हैं। रोबोटिक सर्जरी में कम-आक्रामक सर्जिकल विधियों का उपयोग शामिल है, जो "छोटे चीरों के माध्यम से की जाने वाली प्रक्रियाएं" हैं।[1] वर्तमान में, रोबोट दा विंची सर्जिकल विधि का उपयोग करते हैं, जिसमें रोबोटिक आर्म (जो सर्जिकल उपकरणों पर होता है) और एक कैमरा शामिल होता है। सर्जन एक कंसोल पर बैठता है जहां वह वायरलेस तरीके से रोबोट को नियंत्रित करता है। कैमरे से फ़ीड को मॉनिटर पर प्रक्षेपित किया जाता है, जिससे सर्जन चीरों को देख सकता है[2] सिस्टम को सर्जन के हाथों की गति की नकल करने के लिए बनाया गया है और इसमें हाथ के हल्के झटके को फ़िल्टर करने की क्षमता है। लेकिन दृश्य प्रतिक्रिया के बावजूद, कोई भौतिक प्रतिक्रिया नहीं है। दूसरे शब्दों में, जैसा कि सर्जन कंसोल पर बल लगाता है, सर्जन यह महसूस नहीं कर पाएगा कि वह ऊतक पर कितना दबाव डाल रहा है।
सैन्य
सेना में उपयोग किए जाने वाले सबसे पुराने रोबोट 19वीं शताब्दी के हैं, जहां बड़े पैमाने पर उत्पादन में विकास के कारण स्वचालित हथियार बढ़ रहे थे। प्रथम विश्व युद्ध में पहले स्वचालित हथियारों का उपयोग किया गया था, जिसमें रेडियो-नियंत्रित, मानव रहित हवाई वाहन (यूएवी) ' शामिल हैं।[3][4] आविष्कार के बाद से, जमीन और हवाई रोबोटिक हथियारों की तकनीक का विकास जारी है, यह आधुनिक युद्ध का हिस्सा बनने के लिए परिवर्तित हो गया। विकास के संक्रमण चरण में, रोबोट अर्ध-स्वचालित थे, जिन्हें मानव नियंत्रक द्वारा दूर से नियंत्रित किया जा सकता था। सेंसर एस और प्रोसेसर में की गई प्रगति से सैन्य रोबोट एस की क्षमताओं में प्रगति हुई है।[5] 20वीं सदी के मध्य से, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (A.I.) की तकनीक विकसित होने लगी।[6] और 21वीं सदी में, प्रौद्योगिकी को युद्ध में स्थानांतरित कर दिया गया, और जो हथियार अर्ध-स्वचालित थे, वे घातक स्वायत्त हथियार एस सिस्टम बनने के लिए विकसित हो रहे हैं, संक्षेप में कानून[7]
प्रभाव
चूंकि हथियारों को पूरी तरह से स्वायत्त बनने के लिए विकसित किया जा रहा है, वहां एक अस्पष्ट रेखा है जो एक दुश्मन को एक नागरिक से अलग करती है। वर्तमान में इस बात पर बहस चल रही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन दुश्मनों में अंतर करने में सक्षम है या नहीं और नैतिक और मानवीय रूप से सही क्या है (उदाहरण के लिए, अनजाने में दुश्मनों के लिए काम करने वाला बच्चा) का सवाल है।[7]
प्रभाव
चूंकि हथियारों को पूरी तरह से स्वायत्त बनने के लिए विकसित किया जा रहा है, वहां एक अस्पष्ट रेखा है जो एक दुश्मन को एक नागरिक से अलग करती है। वर्तमान में इस बात पर बहस चल रही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता इन दुश्मनों में अंतर करने में सक्षम है या नहीं और नैतिक और मानवीय रूप से सही क्या है (उदाहरण के लिए, अनजाने में दुश्मनों के लिए काम करने वाला बच्चा) का सवाल है।[7]
अंतरिक्ष अन्वेषण
अंतरिक्ष मिशन में अज्ञात की अधिक खोज करने के लक्ष्य में रोबोट को अंतरिक्ष में भेजना शामिल है। अंतरिक्ष अन्वेषण में प्रयुक्त रोबोटों को अर्ध-स्वायत्त रूप से नियंत्रित किया गया है। अंतरिक्ष में भेजे जाने वाले रोबोट में खुद को संचालित करने की क्षमता होती है, और ये आत्मनिर्भर होते हैं। डेटा संग्रह और नियंत्रित अनुसंधान की अनुमति देने के लिए, रोबोट हमेशा पृथ्वी पर वैज्ञानिकों और इंजीनियरों के साथ संचार में रहता है । नेशनल एरोनॉटिक्स एंड स्पेस एडमिनिस्ट्रेशन (NASA) क्यूरियोसिटी रोवर के लिए, जो उनके मंगल अन्वेषण कार्यक्रम का हिस्सा है, रोवर और ऑपरेटरों के बीच संचार "एंटेना के एक अंतरराष्ट्रीय नेटवर्क द्वारा संभव बनाया गया है जो ... अंतरिक्ष यान के निरंतर अवलोकन की अनुमति देता है क्योंकि पृथ्वी अपनी धुरी पर घूमती है"[8]
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग रोबोटिक नियंत्रण में किया जाता है ताकि इसे अपने परिवेश को संसाधित करने और अनुकूल बनाने में सक्षम बनाया जा सके। यह एक निश्चित कार्य करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, एक पहाड़ी पर चलना। तकनीक अपेक्षाकृत नई है, और कई क्षेत्रों में प्रयोग की जा रही है, जैसे कि सेनाCite error: Invalid <ref>
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बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोट
बोस्टन डायनेमिक का "स्पॉट" एक स्वायत्त रोबोट है जो चार सेंसर का उपयोग करता है और रोबोट को अपने परिवेश के सापेक्ष मैप करने की अनुमति देता है। नौवहन पद्धति को समकालिक स्थानीयकरण और मानचित्रण या संक्षेप में "SLAM" कहा जाता है। स्पॉट में कई ऑपरेटिंग मोड हैं और रोबोट के सामने बाधाओं के आधार पर, यह रोबोट के मैनुअल मोड को ओवरराइड करने और सफलतापूर्वक कार्रवाई करने की क्षमता रखता है। यह बोस्टन डायनेमिक्स द्वारा बनाए गए अन्य रोबोटों के समान है, जैसे "एटलस", जिसमें नियंत्रण के समान तरीके भी हैं। जब "एटलस" को नियंत्रित किया जा रहा है, तो नियंत्रण सॉफ्टवेयर रोबोट को स्पष्ट रूप से यह नहीं बताता है कि उसके जोड़ों को कैसे स्थानांतरित किया जाए, बल्कि यह रोबोट के शरीर के अंतर्निहित भौतिकी के गणितीय मॉडल को नियोजित करता है और यह पर्यावरण के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है"। रोबोट के हर एक जोड़ में डेटा डालने के बजाय, इंजीनियरों ने रोबोट को समग्र रूप से प्रोग्राम किया, जो इसे अपने पर्यावरण के अनुकूल बनाने में अधिक सक्षम बनाता है। इस स्रोत में जानकारी दूसरे स्रोत को छोड़कर अन्य स्रोतों से भिन्न है, क्योंकि स्थिति के आधार पर रोबोट बहुत भिन्न होते हैं[9]
बोस्टन डायनेमिक्स के रोबोट
बोस्टन डायनेमिक का "स्पॉट" एक स्वायत्त रोबोट है जो चार सेंसर का उपयोग करता है और रोबोट को अपने परिवेश के सापेक्ष मैप करने की अनुमति देता है। नौवहन पद्धति को समकालिक स्थानीयकरण और मानचित्रण या संक्षेप में "SLAM" कहा जाता है। स्पॉट में कई ऑपरेटिंग मोड हैं और रोबोट के सामने बाधाओं के आधार पर, यह रोबोट के मैनुअल मोड को ओवरराइड करने और क्रियाओं को सफलतापूर्वक करने की क्षमता रखता है। यह बोस्टन डायनेमिक्स द्वारा बनाए गए अन्य रोबोटों के समान है, जैसे "एटलस", जिसमें नियंत्रण के समान तरीके भी हैं। जब "एटलस" को नियंत्रित किया जा रहा है, तो नियंत्रण सॉफ्टवेयर रोबोट को स्पष्ट रूप से यह नहीं बताता है कि उसके जोड़ों को कैसे स्थानांतरित किया जाए, बल्कि यह रोबोट के शरीर के अंतर्निहित भौतिकी के गणितीय मॉडल को नियोजित करता है और यह पर्यावरण के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है"। रोबोट के हर एक जोड़ में डेटा डालने के बजाय, इंजीनियरों ने रोबोट को समग्र रूप से प्रोग्राम किया, जो इसे अपने पर्यावरण के अनुकूल बनाने में अधिक सक्षम बनाता है। इस स्रोत की जानकारी दूसरे स्रोत को छोड़कर अन्य स्रोतों से भिन्न है, क्योंकि स्थिति के आधार पर रोबोट बहुत भिन्न होते हैं[10]
References
- ↑ रोबोटिक सर्जरी। (और।)। <निकी>https://www.mayoclinic.org/tests-procedures/robotic-surgery/about/pac-20394974</wiki><br /
- ↑ यूसीएलए में रोबोटिक सर्जरी के बारे में। (और।)। <निकी>https://www.uclahealth.org/robotic-surgery/what-is-robotic-surgery</wiki
- ↑ बकले, जे। (1998)। वारफेयर एंड हिस्ट्री: एयर पावर इन द एज ऑफ टोटल वॉर। रूटलेज
- ↑ मैककेना, ए. (2016)। द फ्यूचर ऑफ ड्रोन यूज: अपॉर्चुनिटीज एंड थ्रेट्स फ्रॉम एथिकल एंड लीगल पर्सपेक्टिव्स (बी. कस्टर्स, एड.) हेग, नीदरलैंड्स: टी.एम.सी. एसर प्रेस। <nowiki>https://doi.org/10.1007/978-94-6265-132-6</nowiki
- ↑ गायक, पी.डब्ल्यू. (2009, 11 फरवरी)। सैन्य रोबोट और युद्ध के नियम। <nowiki>https://www.brookings.edu/articles/military-robots-and-the-laws-of-war/</nowiki
- ↑ स्मिथ, सी., मैकगायर, बी., हुआंग, टी., और यांग, जी. (2006, दिसंबर)। कृत्रिम बुद्धि का इतिहास। <nowiki>https://courses.cs.washington.edu/courses/csep590/06au/projects/history-ai.pdf</nowiki
- ↑ 7.0 7.1 7.2 केसल, जे.एम., रेनेउ, एन., और चान, एम. (2019, 13 दिसंबर)। ए.आई. (आप) को मारना आसान बना रहा है। यहाँ है कैसे [वीडियो फ़ाइल]। <nowiki>https://www.nytimes.com/video/technology/100000006082083/lethal-autonomous-weapons.html?searchResultPosition=1</nowiki
- ↑ नासा। (रा।)। मार्स क्यूरियोसिटी रोवर। Hetps: // Mars.NASAGov/Musla/Mission/Communications//Noviki
- ↑ गुइज़ो, ई। (2019, 27 नवंबर)। कैसे बोस्टन डायनामिक्स रोबोट की चपलता को फिर से परिभाषित कर रहा है। <nowiki>https://spectrum.ieee.org/robotics/humanoids/how-boston-dynamics-is-redefining-robot-agility</nowiki
- ↑ गुइज़ो, ई। (2019, 27 नवंबर)। कैसे बोस्टन डायनामिक्स रोबोट की चपलता को फिर से परिभाषित कर रहा है। <nowiki>https://spectrum.ieee.org/robotics/humanoids/how-boston-dynamics-is-redefining-robot-agility</nowiki
See also
- Synthetic Neural Modeling
- Control theory
- Cybernetics
- Mobile robot navigation
- Robot kinematics
- Simultaneous localization and mapping
- Robot locomotion
- Motion planning
- Robot learning
- Vision Based Robot Control
[Robot study]