मानव-रोबोट बातचीत

मानव-रोबोट बातचीत मानव और रोबोटों के बीच बातचीत का अध्ययन है। इसे अक्सर शोधकर्ताओं द्वारा एचआरआई के रूप में जाना जाता है। मानव-रोबोट इंटरैक्शन मानव-कंप्यूटर परस्पर क्रिया, कृत्रिम बुद्धि, रोबोटिक्स, प्राकृतिक भाषा समझ, डिजाइन और सामाजिक विज्ञान से योगदान के साथ एक बहुआयामी क्षेत्र है।

परिभाषा
दो शब्दों “इंटर” और “एक्शन” की असेंबली द्वारा बनाई गई, शब्द की बातचीत, अपने बहुत ही व्युत्पत्ति में, पारस्परिक क्रिया के विचार को कई तत्वों के पारस्परिक क्रिया के बारे में बताती है। मानव संबंधों के क्षेत्र में, “बातचीत” दो व्यक्तियों (यहां आदमी / रोबोट) के बीच एक पारस्परिक संबंध के रूप में परिभाषित “सामाजिक बातचीत” अभिव्यक्ति के संकुचन के रूप में हस्तक्षेप करती है, जिसमें सूचना साझा की जाती है।

मानव-रोबोट बातचीत कई तकनीकी पैनलों के आसपास आयोजित की जाती है। दरअसल, सहयोग करने की क्षमता के साथ रोबोट विकसित करने के लिए, बल्कि मनुष्यों के संपर्क में “जीने” के लिए, शोधकर्ता सीखने वाले एल्गोरिदम विकसित करने के लिए काम कर रहे हैं, वे यांत्रिक पहलू का अध्ययन करते हैं, और सामग्री पर शोध करते हैं।

मूल
किसी भी रोबोट मौजूद होने से पहले भी मानव-रोबोट बातचीत विज्ञान कथा और अकादमिक अटकलों दोनों का विषय रहा है। चूंकि एचआरआई (कभी-कभी प्राकृतिक) मानव संचार के ज्ञान पर निर्भर करता है, एचआरआई के कई पहलुओं मानव संचार विषयों की निरंतरता है जो प्रति रोबोटिक्स से काफी पुरानी हैं।

एक अनिश्चित समस्या के रूप में एचआरआई की उत्पत्ति 20 वीं शताब्दी के लेखक इसहाक असिमोव ने 1 9 41 में अपने उपन्यास I, रोबोट में दी थी। वह रोबोटिक्स के तीन कानूनों के रूप में बताता है,

एक रोबोट इंसान को चोट नहीं पहुंचा सकता है, या निष्क्रियता के माध्यम से, इंसान को नुकसान पहुंचाने की इजाजत मिलती है।
एक रोबोट को मनुष्यों द्वारा दिए गए किसी भी आदेश का पालन करना चाहिए, सिवाय इसके कि ऐसे आदेश पहले कानून के साथ संघर्ष करेंगे।
एक रोबोट को अपने अस्तित्व की रक्षा करनी चाहिए जब तक कि ऐसी सुरक्षा पहले या दूसरे कानून के साथ संघर्ष न करे।

रोबोटिक्स के ये तीन कानून सुरक्षित बातचीत के विचार को निर्धारित करते हैं। मानव और रोबोट के करीब और रिश्ते जितना अधिक जटिल हो जाता है, उतना ही अधिक इंसानों का घायल होने का खतरा बढ़ जाता है। आजकल उन्नत समाजों में, रोबोटों को रोजगार देने वाले निर्माताओं ने इस मुद्दे को हल किया है कि मनुष्यों और रोबोट किसी भी समय वर्कस्पेस साझा नहीं कर सकते हैं। यह लिडर सेंसर या भौतिक पिंजरों का उपयोग करके सुरक्षित क्षेत्रों को परिभाषित करके हासिल किया जाता है। इस प्रकार रोबोट वर्कस्पेस में काम करते समय मनुष्यों की उपस्थिति पूरी तरह से प्रतिबंधित है।

कृत्रिम बुद्धि की प्रगति के साथ, स्वायत्त रोबोटों में अंततः जटिल सक्रिय अज्ञात वातावरण में उनकी गति की योजना बनाते हुए अधिक सक्रिय व्यवहार हो सकते हैं। ये नई क्षमताओं प्राथमिक प्राथमिकता और दक्षता माध्यमिक के रूप में सुरक्षा रखती हैं। रोबोट की इस नई पीढ़ी को अनुमति देने के लिए, मानव नियंत्रण, गति योजना, दृश्य पुनर्निर्माण, कार्य योजना के माध्यम से बुद्धिमान व्यवहार और बल नियंत्रण (प्रतिबाधा या प्रवेश नियंत्रण योजनाओं) का उपयोग करके अनुपालन व्यवहार पर शोध किया जा रहा है।

एचआरआई शोध का लक्ष्य रोबोट डिजाइन और एल्गोरिदमिक विकास के मार्गदर्शन के लिए रोबोट बातचीत के संबंध में मनुष्यों की अपेक्षाओं के मॉडल को परिभाषित करना है जो मनुष्यों और रोबोटों के बीच अधिक प्राकृतिक और प्रभावी बातचीत की अनुमति देगा। शोध से पता चलता है कि मनुष्य मानव, दूरस्थ रूप से मानव रहित वाहनों के साथ मानववंशीय रोबोट के साथ सहकर्मी-सहकर्मी सहयोग के साथ कैसे काम करते हैं।

एचआरआई अध्ययन के क्षेत्र में कई लोग मनुष्यों के साथ रोबोटों को कैसे बातचीत कर सकते हैं, यह प्रेरित करने के लिए मनुष्यों को सहयोग और बातचीत और उन अध्ययनों का उपयोग कैसे करें।

दोस्ताना मानव-रोबोट इंटरैक्शन का लक्ष्य
रोबोट कृत्रिम एजेंट हैं जो भौतिक दुनिया में धारणा और क्रियाओं की क्षमताओं के साथ अक्सर शोधकर्ताओं द्वारा वर्कस्पेस के रूप में संदर्भित होते हैं। कारखानों में उनका उपयोग सामान्यीकृत किया गया है, लेकिन आजकल वे खोज और बचाव, सैन्य युद्ध, खान और बम का पता लगाने, वैज्ञानिक अन्वेषण, कानून प्रवर्तन, मनोरंजन और अस्पताल देखभाल जैसे महत्वपूर्ण डोमेन में सबसे तकनीकी रूप से उन्नत समाजों में पाए जाते हैं।

अनुप्रयोगों के ये नए डोमेन उपयोगकर्ता के साथ घनिष्ठ बातचीत का संकेत देते हैं। निकटता की अवधारणा को अपने पूर्ण अर्थ में लिया जाना है, रोबोट और मनुष्य कार्यक्षेत्र साझा करते हैं लेकिन कार्य उपलब्धि के संदर्भ में लक्ष्यों को भी साझा करते हैं। इस करीबी बातचीत के लिए नए सैद्धांतिक मॉडल की जरूरत है, एक तरफ रोबोटिक्स वैज्ञानिकों के लिए जो रोबोट उपयोगिता में सुधार करने के लिए काम करते हैं और दूसरी तरफ हमारे आधुनिक समाज के लिए इस नए “दोस्त” के जोखिम और लाभ का मूल्यांकन करने के लिए काम करते हैं।

एआई में अग्रिम के साथ, अनुसंधान एक भाग पर सबसे सुरक्षित शारीरिक बातचीत की ओर ध्यान केंद्रित कर रहा है, लेकिन सांस्कृतिक मानदंडों पर निर्भर सामाजिक रूप से सही बातचीत पर भी केंद्रित है। लक्ष्य भाषण, इशारे, और चेहरे की अभिव्यक्तियों के माध्यम से रोबोट के साथ सहज ज्ञान युक्त और आसान संचार बनाना है।

डॉटेनहैन ने दोस्ताना मानव-रोबोट बातचीत को “रोबोटिकेट” के रूप में परिभाषित किया है, जो इसे “रोबोट व्यवहार के लिए सामाजिक नियम (एक ‘रोबोटिकेट’) के रूप में परिभाषित करता है जो मनुष्यों के लिए आरामदायक और स्वीकार्य है” रोबोट को स्वयं को इच्छाओं और आदेशों को व्यक्त करने के अपने तरीके से अनुकूलित करना है और इसके विपरीत नहीं। लेकिन हर दिन घरों जैसे वातावरण कारखानों या यहां तक ​​कि सैन्य वातावरण से जुड़े लोगों की तुलना में अधिक जटिल सामाजिक नियम होते हैं। इस प्रकार, रोबोट को अपने आसपास के गतिशील मॉडल बनाने के लिए क्षमताओं को समझने और समझने की आवश्यकता होती है। इसे वस्तुओं को वर्गीकृत करने, पहचानने और मनुष्यों को ढूंढने और उनकी भावनाओं को आगे बढ़ाने की आवश्यकता है। गतिशील क्षमताओं की आवश्यकता रोबोटिक्स के हर उप-क्षेत्र को आगे बढ़ाती है।

इसके अलावा, सामाजिक संकेतों को समझकर और समझकर, रोबोट मनुष्यों के साथ सहयोगी परिदृश्य सक्षम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, डेस्कटॉप 3 डी प्रिंटर, लेजर कटर इत्यादि जैसे व्यक्तिगत फैब्रिकेशन मशीनों के तेज़ी से बढ़ने के साथ, हमारे घरों में प्रवेश करना, परिदृश्य उत्पन्न हो सकते हैं जहां रोबोट सहयोगी रूप से नियंत्रण साझा कर सकते हैं, समन्वय कर सकते हैं और कार्यों को एक साथ प्राप्त कर सकते हैं। औद्योगिक रोबोट पहले ही औद्योगिक असेंबली लाइनों में एकीकृत हो चुके हैं और सहयोगी रूप से मनुष्यों के साथ काम कर रहे हैं। ऐसे रोबोटों के सामाजिक प्रभाव का अध्ययन किया गया है और यह संकेत दिया गया है कि मजदूर अभी भी रोबोट और सामाजिक संस्थाओं का इलाज करते हैं, सामाजिक संकेतों पर एक साथ समझने और काम करने के लिए भरोसा करते हैं।

मानव संसाधन अनुसंधान के दूसरे छोर पर मानव और रोबोटों के बीच “रिश्ते” के संज्ञानात्मक मॉडलिंग से मनोवैज्ञानिक और रोबोटिक शोधकर्ताओं को लाभ होता है, उपयोगकर्ता अध्ययन अक्सर दोनों पक्षों के हितों के होते हैं। यह शोध मानव समाज का हिस्सा है। प्रभावी मानव के लिए – humanoid रोबोट बातचीत कई संचार कौशल और संबंधित सुविधाओं को ऐसे कृत्रिम एजेंट / सिस्टम के डिजाइन में लागू किया जाना चाहिए।

बातचीत के सरलीकरण
मानवीकरण
न केवल उपस्थिति महत्वपूर्ण है, लेकिन संकेतों में भी प्राथमिक भूमिका है। रोबोट की उपस्थिति जितनी अधिक humanoid, आदमी के लिए अपनी कंपनी को स्वीकार करना आसान होगा।

रोबोट की स्वीकृति को आसान बनाने और प्राकृतिक और सुरक्षित बातचीत सुनिश्चित करने के लिए, रोबोट की उपस्थिति से शुरू होने के लिए कुछ भी नहीं बचा है। इस प्रकार, रोबोट रोबोपैक द्वारा “त्वचा” के रूप में चुने गए लचीली सामग्री को उनके रोबोट को अभिव्यक्तिपूर्ण बनाने में मदद मिलती है: “रीती हमें भावनाओं के पैनल के माध्यम से आदमी और रोबोट के बीच बातचीत जोड़ने की अनुमति देती है। रीती की त्वचा खुली और विकृत है, इसलिए यह रोबोपैक के संस्थापक क्रिस्टोफ रूसेट, बताते हैं, “कुछ भावनाओं की नकल करें।” एक अभिव्यक्तिपूर्ण चेहरे के अलावा, मुलायम और बुद्धिमान सामग्री भी एक अधिक संवेदनशील स्पर्श की अनुमति देते हैं।

इसके अलावा, रोबोट पर मानव सेंसरिमोटर कौशल का पुनरुत्पादन रोबोटिक्स के लिए एक आवश्यक चुनौती बनी हुई है। इस अंतर को कृत्रिम बुद्धि और समझदार बुद्धि के बीच बुलाया जाता है: मोरावेक का विरोधाभास।

स्वराज्य
सीएनआरएस के सहयोग से एआईएसटी (सुकुबा के उन्नत औद्योगिक विज्ञान और प्रौद्योगिकी संस्थान), मानव और रोबोटों के बीच संचार विकसित करने के लिए 10 वर्षों तक काम कर रहे हैं, जिसमें एक रोबोट पूरी तरह स्वायत्त बनाने की कोशिश कर रहा है जो आदमी को समझता है और उसका पालन करता है। इसे संभव बनाने के लिए, वैज्ञानिक त्रि-संवेदी धारणा पर एक केंद्रित दृष्टिकोण का चयन करते हैं। आईक्यूब के माध्यम से, तीन इंद्रियों (दृष्टि, सुनवाई, स्पर्श) के साथ एक छोटा ओपन सोर्स रोबोट, इतालवी प्रौद्योगिकी संस्थान के शोधकर्ताओं ने स्पर्श की भावना में सुधार करने के लिए काम किया है। iCub एक humanoid रोबोट है जो अपने पर्यावरण और मनुष्यों के साथ बातचीत कर सकते हैं। संवेदी सेंसर के साथ कवर, यह विभिन्न वस्तुओं को पहचान सकता है, उन्हें कुचलने और उनके नाम को बनाए रखने के बिना उन्हें समझ सकता है।

अक्का टेक्नोलॉजीज में, इंजीनियरों ने लिंक और गो रोबोटिक कार में कृत्रिम बुद्धि की एक परत शामिल की है: “कार यात्री को पहचानने में सक्षम है, और समय और संदर्भ के आधार पर मार्गों का सुझाव देती है। रोबोट प्रस्ताव का बल बन जाता है। लेकिन बुद्धिमानी के स्तर से कोई फर्क नहीं पड़ता, आदमी हमेशा हाथ वापस लेने में सक्षम होना चाहिए, विशेष रूप से सेवा के लिए समर्पित सहयोगी रोबोटों पर। रोबोट के फिक्शन से दूर हमारे जीवन पर नियंत्रण करने में सक्षम, रॉडॉल्फ़ हैसलवेन्डर, निदेशक इल-डी-फ्रांस (सीआरआईआईएफ) के एकीकृत रोबोटिक्स के लिए केंद्र हमें वापस वास्तविकता में लाता है: “हम स्वायत्त रोबोट के बिंदु पर नहीं हैं। विचार है कि रोबोट को दूरस्थ रूप से नियंत्रित किया जाए।

तकनीकी चुनौतियां
– स्मार्ट सामग्री: स्पर्श की भावना में सुधार करने के लिए।
– संवेदी सेंसर: पर्यावरण को बेहतर ढंग से समझने के लिए।
– गणना शक्ति: वास्तविक समय में प्रक्षेपवक्र परिभाषित करने के लिए।
– कृत्रिम बुद्धि: पर्यावरण को पहचानने और नए कार्यों को करने के लिए सीखना।
– यांत्रिकी: ताकि रोबोट की गति मनुष्य के लिए प्राकृतिक दिखाई दे। 3

सामान्य मानव संसाधन अनुसंधान
एचआरआई अनुसंधान क्षेत्र की एक विस्तृत श्रृंखला फैलाता है, कुछ सामान्य एचआरआई की प्रकृति के लिए।

मनुष्यों को समझने के तरीके
अधिकांश तरीकों से पर्यावरण के दृष्टिकोण के माध्यम से एक 3 डी मॉडल बनाने का इरादा है। प्रोप्रियोसेप्शन सेंसर रोबोट को अपने राज्य पर जानकारी रखने की अनुमति देता है। यह जानकारी किसी संदर्भ के सापेक्ष है।

पर्यावरण में मनुष्यों को समझने के तरीके सेंसर की जानकारी पर आधारित हैं। माइक्रोसॉफ्ट के नेतृत्व में सेंसिंग घटकों और सॉफ्टवेयर पर शोध मानव किनेमेटिक्स निकालने के लिए उपयोगी परिणाम प्रदान करते हैं। पुरानी तकनीक का एक उदाहरण रंग की जानकारी का उपयोग करना है उदाहरण के लिए तथ्य यह है कि हल्के चमड़े वाले लोगों के लिए हाथ पहने कपड़े से हल्के होते हैं। किसी भी मामले में एक मानव मॉडल को प्राथमिकता के बाद सेंसर डेटा पर लगाया जा सकता है। रोबोट बनाता है या बनाता है (रोबोट स्वायत्तता के स्तर के आधार पर) इसके आसपास के 3 डी मानचित्रण को मनुष्यों के स्थान सौंपा गया है।

मानव इच्छाओं या आदेशों की व्याख्या करने के लिए एक भाषण मान्यता प्रणाली का उपयोग किया जाता है। प्रोप्रियोसेप्शन, सेंसर और भाषण मानव स्थिति और राज्य (खड़े, बैठे) द्वारा अनुमानित जानकारी के संयोजन से।

गति योजना के लिए तरीके
गतिशील वातावरण में मोशन प्लानिंग एक चुनौती है जो इस क्षण के लिए केवल 3 से 10 डिग्री स्वतंत्रता रोबोट के लिए हासिल की जाती है। Humanoid रोबोट या यहां तक ​​कि 2 सशस्त्र रोबोट जो 40 डिग्री स्वतंत्रता तक हो सकते हैं आज की तकनीक के साथ गतिशील वातावरण के लिए अनुपयुक्त हैं। हालांकि कम-आयामी रोबोट मानव के साथ टकराव से बचने वाले ट्रैजेक्टोरियों की गणना करने के लिए संभावित क्षेत्र विधि का उपयोग कर सकते हैं।

संज्ञानात्मक मॉडल और दिमाग का सिद्धांत
मनुष्य नकारात्मक सामाजिक और भावनात्मक प्रतिक्रियाओं के साथ-साथ कुछ रोबोटों के प्रति विश्वास कम कर देते हैं जो निकटता से, लेकिन अपूर्ण रूप से, मनुष्यों जैसा दिखते हैं; इस घटना को “अवांछित घाटी” कहा गया है। हालांकि टेलीपेरेंस रोबोट में हालिया शोध ने पाया है कि मानव शरीर की मुद्राओं और अभिव्यक्तिपूर्ण संकेतों की नकल करने से रोबोटों को रिमोट सेटिंग में पसंद किया जा सकता है। इसके अलावा, एक मॉनिटर के माध्यम से सामान्य वीडियो संचार के मुकाबले एक एंड्रॉइड या humanoid telepresence रोबोट के साथ परीक्षण करते समय एक मानव ऑपरेटर की उपस्थिति अधिक दृढ़ता से महसूस किया गया था।

जबकि रोबोट की ओर उपयोगकर्ताओं की धारणाओं और भावनाओं के बारे में अनुसंधान का एक बढ़ता हुआ शरीर है, हम अभी भी पूरी तरह से समझ से दूर हैं। केवल अतिरिक्त प्रयोग एक और सटीक मॉडल निर्धारित करेंगे।

पिछले शोध के आधार पर हमारे पास मौजूदा उपयोगकर्ता भावना और रोबोट के आसपास व्यवहार के बारे में कुछ संकेत हैं:

शुरुआती बातचीत के दौरान, लोग अधिक अनिश्चित हैं, कम सामाजिक उपस्थिति की उम्मीद करते हैं, और रोबोटों के साथ बातचीत करने के बारे में सोचते समय कम सकारात्मक भावनाएं होती हैं। इस खोज को मानव-से-मानव बातचीत स्क्रिप्ट कहा जाता है।
यह देखा गया है कि जब रोबोट एक सक्रिय व्यवहार करता है और “सुरक्षा दूरी” (उपयोगकर्ता स्थान में प्रवेश करके) का सम्मान नहीं करता है तो उपयोगकर्ता कभी-कभी डर व्यक्त करता है। यह डर प्रतिक्रिया व्यक्ति-निर्भर है।
यह भी दिखाया गया है कि जब रोबोट का कोई विशेष उपयोग नहीं होता है, तो नकारात्मक भावनाओं को अक्सर व्यक्त किया जाता है। रोबोट बेकार के रूप में माना जाता है और इसकी उपस्थिति परेशान हो जाती है।
लोगों को रोबोट में व्यक्तित्व विशेषताओं को विशेषता देने के लिए दिखाया गया है जो सॉफ़्टवेयर में लागू नहीं किए गए थे।

मानव-रोबोट समन्वय के लिए तरीके
मानव-रोबोट परस्पर संपर्क के क्षेत्र में काम के एक बड़े शरीर ने देखा है कि कैसे मनुष्य और रोबोट बेहतर सहयोग कर सकते हैं। सहयोग करते समय मनुष्यों के लिए प्राथमिक सामाजिक क्यू एक गतिविधि की साझा धारणा है, इस अंत में शोधकर्ताओं ने विभिन्न विधियों के माध्यम से प्रत्याशित रोबोट नियंत्रण की जांच की है: मानव आंखों के व्यवहार के बारे में मानव आचरण के व्यवहार की निगरानी, ​​मानव कार्य इरादे के बारे में संदर्भ बनाने और सक्रिय कार्रवाई रोबोट के हिस्से पर। अध्ययनों से पता चला कि प्रत्याशित नियंत्रण ने उपयोगकर्ताओं को अकेले प्रतिक्रियाशील नियंत्रण के मुकाबले तेजी से कार्य करने में मदद की।

रोबोट में सामाजिक संकेतों के कार्यक्रम के लिए एक आम दृष्टिकोण है कि पहले मानव-मानव व्यवहार का अध्ययन करें और फिर सीखने को स्थानांतरित करें। उदाहरण के लिए, मानव-रोबोट सहयोग में समन्वय तंत्र न्यूरोसाइंस में काम पर आधारित होते हैं, जिसने जांच की है कि अलगाव के बजाय सामाजिक संदर्भ में धारणा और कार्रवाई का अध्ययन करके मानव-मानव विन्यास में संयुक्त कार्रवाई को कैसे सक्षम किया जाए। इन अध्ययनों से पता चला है कि समूहों में कार्यों को पूरा करने के लिए कार्य के साझा प्रतिनिधित्व को बनाए रखना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, लेखकों ने त्वरण और ब्रेकिंग की जिम्मेदारियों को अलग करके एक साथ ड्राइविंग के कार्य की जांच की है, यानी, एक व्यक्ति तेज करने के लिए ज़िम्मेदार है और दूसरा ब्रेकिंग के लिए जिम्मेदार है; अध्ययन से पता चला कि जोड़े केवल उसी व्यक्ति के प्रदर्शन के स्तर पर पहुंच गए जब उन्हें एक-दूसरे के कार्यों के समय के बारे में प्रतिक्रिया मिली। इसी तरह, शोधकर्ताओं ने मानव-मानव हैंडओवर के पहलू का अध्ययन किया है जिसमें मानव परिदृश्यों के साथ मानव-रोबोट हैंडओवर में अनुकूली नियंत्रण सक्षम करने के लिए भोजन प्लेटों को पारित करना शामिल है। हाल ही में, शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली का अध्ययन किया है जो सह-समन्वय में सुधार के लिए सह-स्थित श्रमिकों के बीच असेंबली कार्यों को स्वचालित रूप से वितरित करता है।

आवेदन उन्मुख एचआरआई अनुसंधान
सामान्य एचआरआई शोध के अलावा, शोधकर्ता वर्तमान में मानव-रोबोट इंटरैक्शन सिस्टम के लिए आवेदन क्षेत्रों की खोज कर रहे हैं। आवेदन-उन्मुख अनुसंधान का उपयोग मौजूदा रोबोटिक्स प्रौद्योगिकियों को आज के समाज में मौजूद समस्याओं के खिलाफ सहन करने में मदद के लिए किया जाता है। जबकि मानव-रोबोट बातचीत अभी भी ब्याज का एक युवा क्षेत्र है, कई क्षेत्रों में सक्रिय विकास और अनुसंधान है।

एचआरआई / ओएस अनुसंधान
मानव-रोबोट इंटरैक्शन ऑपरेटिंग सिस्टम (एचआरआई / ओएस), “मानव-रोबोट टीमों के निर्माण के लिए एक संरचित सॉफ्टवेयर ढांचा प्रदान करता है, विभिन्न प्रकार के उपयोगकर्ता इंटरफेस का समर्थन करता है, मानव और रोबोट को कार्य-उन्मुख संवाद में संलग्न करने में सक्षम बनाता है, और रोबोटों के एकीकरण को सुविधाजनक बनाता है एक एक्स्टेंसिबल एपीआई के माध्यम से “।

खोज और बचाव
पहले उत्तरदाताओं को खोज और बचाव (एसएआर) सेटिंग्स में बड़े जोखिम का सामना करना पड़ता है, जो आम तौर पर उन वातावरणों को शामिल करते हैं जो मानव के लिए यात्रा करने के लिए असुरक्षित हैं। इसके अलावा, प्रौद्योगिकी अवलोकन के लिए उपकरण प्रदान करती है जो मानव धारणा की सटीकता को तेज और सुधार सकती है। इन चिंताओं को हल करने के लिए रोबोट का उपयोग किया जा सकता है। इस क्षेत्र में अनुसंधान में रोबोट सेंसिंग, गतिशीलता, नेविगेशन, योजना, एकीकरण, और टेली-संचालित नियंत्रण को संबोधित करने के प्रयास शामिल हैं।

एसएआर रोबोट पहले से ही वर्ल्ड ट्रेड सेंटर के संकुचन जैसे वातावरण में तैनात किए जा चुके हैं।

अन्य आवेदन क्षेत्रों में शामिल हैं:

मनोरंजन
शिक्षा
फील्ड रोबोटिक्स
घर और साथी रोबोटिक्स
सत्कार
पुनर्वास और बुजुर्ग देखभाल
रोबोट असिस्टेड थेरेपी (आरएटी)