انسانیئیڈ روبوٹس کے لیے ڈیزائننگ سسٹمز میں ایسے الجبرا پیدا کرنا شامل ہے جو روبوٹس کو قابل عمل اور محفوظ طریقے سے پیچیدہ ماحول میں منتقل کرنے کے قابل بنائے جاسکتے ہیں۔ ان نظاموں کو قابل اعتماد کارکردگی اور مطابقت پیدا کرنے کے لیے مختلف تکنیکی چیلنجز کے بارے میں بات کرنی پڑتی ہے۔
تحریک پلانے میں کلیدی مشکلات
یہ روبوٹ اکثر جوڑ دیتے ہیں جو منصوبہ بندی کو عمل میں لاتے ہیں
اسکے علاوہ ، رُوتس کو متحرک چیزوں اور غیرمعمولی تبدیلیوں کیساتھ متحرک ماحول کو بھی منتقل کرنا پڑتا ہے ۔
حل اور رسائی
ان مشکلات کو حل کرنے کے لئے محققین نے ہریانہ منصوبہ بندی کے طریقوں کو توڑ دیا جو پیچیدہ کام کو کم کرنے کے لئے پیچیدہ کام کو زیرِغور لانے کے لئے پیچیدہ طریقے وضع کیے جاتے ہیں ۔
مشین سیکھنے کی تکنیکیں بھی کام کر رہی ہیں تاکہ روبوٹ کی صلاحیت کو نئے ماحول کی مطابقت میں لانے کی صلاحیت میں اضافہ کیا جاسکے۔یہ طریقے تجربہ سے سیکھنے اور وقت کے ساتھ ساتھ ان کی حرکاتی تفاعل کو بہتر بنا سکیں۔
مستقبل کی ہدایات
سینسر ٹیکنالوجی اور تجزیہ کارانہ توانائی میں بہتری لائیگی حرکتوں کے نظام کو بہتر بنایا جا سکے گا. حقیقی وقتی ڈیٹا کاری اور پیشگوئی ماڈلنگ کی عدم موجودگی روبوٹ کی انفنٹری اور حفاظتی صلاحیت کو بڑھا دے گی۔