रोबोट सेंसिंग रोबोटिक्स विज्ञान की उपन्यास है जो रोबोट सेंसिंग क्षमताओं को देने के उद्देश्य से है, ताकि रोबोट अधिक मानव-जैसी हों। रोबोटिक सेंसिंग मुख्य रूप से रोबोट को देखने, स्पर्श करने, सुनने और स्थानांतरित करने और पर्यावरणीय प्रतिक्रिया की आवश्यकता वाले एल्गोरिदम का उपयोग करने की क्षमता प्रदान करता है।

विजन
तरीका
विजुअल सेंसिंग सिस्टम पारंपरिक कैमरा, सोनार और लेजर से नई तकनीक रेडियो फ्रीक्वेंसी पहचान (आरएफआईडी) पर आधारित कुछ भी हो सकता है, जो एक पहचान कोड को वापस निकालने वाली ऑब्जेक्ट पर एक टैग पर रेडियो संकेतों को प्रसारित करता है। सभी चार विधियों का उद्देश्य तीन प्रक्रियाओं-सनसनी, आकलन और मिलान के लिए है।

इमेज प्रोसेसिंग
उन अनुप्रयोगों में छवि गुणवत्ता महत्वपूर्ण है जिनके लिए उत्कृष्ट रोबोटिक दृष्टि की आवश्यकता होती है। विभिन्न स्पेक्ट्रा और विभिन्न foci की फ़्यूज़िंग छवियों के लिए वेवलेट ट्रांसफॉर्म पर आधारित एल्गोरिदम छवि गुणवत्ता में सुधार करता है। रोबोट परिणामस्वरूप बेहतर छवि से अधिक सटीक जानकारी एकत्र कर सकते हैं।

प्रयोग
दृश्य सेंसर आसपास के इलाकों की पहचान करने और उपयुक्त कार्रवाई करने के लिए रोबोटों की सहायता करते हैं। रोबोट दृश्य सेंसर से आयातित तत्काल पर्यावरण की छवि का विश्लेषण करते हैं। परिणाम आदर्श मध्यवर्ती या अंत छवि से तुलना की जाती है, ताकि मध्यवर्ती या अंतिम लक्ष्य तक पहुंचने के लिए उपयुक्त आंदोलन निर्धारित किया जा सके।

स्पर्श
संकेत प्रसंस्करण
टॉग संवेदी सिग्नल रोबोट के अपने आंदोलनों से उत्पन्न किया जा सकता है। सटीक परिचालनों के लिए केवल बाहरी स्पर्श संकेतों की पहचान करना महत्वपूर्ण है। पिछले समाधानों ने वीनर फ़िल्टर को नियोजित किया, जो सिग्नल आंकड़ों के पूर्व ज्ञान पर निर्भर करता है जिन्हें स्थिर माना जाता है। हालिया समाधान रोबोट के तर्क के लिए एक अनुकूली फ़िल्टर लागू होता है। यह रोबोट को इन आंतरिक संकेतों के परिणामस्वरूप सेंसर सिग्नल की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाता है, इन झूठी संकेतों को जांचता है। नई विधि संपर्क पहचान में सुधार करती है और झूठी व्याख्या को कम कर देती है।

प्रयोग
टच पैटर्न इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों में मानव भावनाओं की व्याख्या करने के लिए रोबोट सक्षम करते हैं। चार मापनीय विशेषताएं-बल, संपर्क समय, पुनरावृत्ति, और संपर्क क्षेत्र परिवर्तन-समय के विलंब के लिए अस्थायी निर्णय पेड़ वर्गीकृत के माध्यम से प्रभावी रूप से स्पर्श पैटर्न को वर्गीकृत कर सकते हैं और उन्हें 83% सटीकता के साथ मानव भावनाओं से जोड़ सकते हैं। असंगत प्रतिक्रियाओं को रोकने के लिए सिस्टम के आत्मविश्वास के स्तर का मूल्यांकन करने के लिए अंत में संगति सूचकांक लागू किया जाता है।

रोबोट पानी के पाइप जैसे शत्रुतापूर्ण वातावरण में सतह की प्रोफाइल को मैप करने के लिए स्पर्श सिग्नल का उपयोग करते हैं। परंपरागत रूप से, एक पूर्वनिर्धारित पथ रोबोट में प्रोग्राम किया गया था। वर्तमान में, टच सेंसर के एकीकरण के साथ, रोबोट पहले यादृच्छिक डेटा बिंदु प्राप्त करते हैं; रोबोट के एल्गोरिदम फिर पूर्व निर्धारित जीमेट्रिक प्राइमेटिव्स के एक सेट के अनुसार अगले माप की आदर्श स्थिति निर्धारित करेंगे। यह दक्षता में 42% की वृद्धि करता है।

हाल के वर्षों में, बातचीत के लिए उत्तेजना के रूप में स्पर्श का उपयोग करना बहुत अधिक अध्ययन का विषय रहा है। 2010 में, रोबोट मुहर PARO बनाया गया था, जो स्पर्श सहित मानव बातचीत से कई उत्तेजनाओं पर प्रतिक्रिया करता है। इस तरह के मानव-रोबोट बातचीत के चिकित्सीय लाभों का अभी भी अध्ययन किया जा रहा है, लेकिन बहुत सकारात्मक परिणाम दिखाए गए हैं।

श्रवण

संकेत प्रसंस्करण
सटीक ऑडियो सेंसर को कम आंतरिक शोर योगदान की आवश्यकता होती है। पारंपरिक रूप से, ऑडियो सेंसर आंतरिक शोर स्तर को कम करने के लिए ध्वनिक सरणी और माइक्रोफोन को जोड़ते हैं। हाल के समाधान भी piezoelectric उपकरणों को गठबंधन। ये निष्क्रिय डिवाइस बल को वोल्टेज में बदलने के लिए piezoelectric प्रभाव का उपयोग करते हैं, ताकि आंतरिक शोर का कारण बनने वाली कंपन को समाप्त किया जा सके। औसतन, लगभग 7 डीबी तक आंतरिक शोर को कम किया जा सकता है।

रोबोट भाषण निर्देश के रूप में भटक गए शोर की व्याख्या कर सकते हैं। वर्तमान आवाज गतिविधि का पता लगाने (वीएडी) प्रणाली जटिल स्पेक्ट्रम सर्कल सेंट्रॉइड (सीएससीसी) विधि और अधिकतम सिग्नल-टू-शोर अनुपात (एसएनआर) बीमफॉर्मर का उपयोग करती है। चूंकि इंसान आमतौर पर वार्तालाप करते समय अपने सहयोगियों को देखते हैं, दो माइक्रोफोनों के साथ वीएडी सिस्टम रोबोट को दो माइक्रोफोनों की सिग्नल शक्तियों की तुलना करके निर्देशक भाषण का पता लगाने में सक्षम बनाता है। वर्तमान प्रणाली टीवी से उत्पन्न पृष्ठभूमि शोर और पक्षों से आने वाले ध्वनि उपकरणों से निपटने में सक्षम है।

प्रयोग
जिस तरह से हम बात करते हैं, रोबोट भावनाओं को समझ सकते हैं। ध्वनिक और भाषाई विशेषताओं का उपयोग आम तौर पर भावनाओं को दर्शाने के लिए किया जाता है। सात ध्वनिक सुविधाओं और चार भाषाई सुविधाओं का संयोजन केवल सुविधाओं के एक सेट का उपयोग करने की तुलना में मान्यता प्रदर्शन में सुधार करता है।

ध्वनिक सुविधा
अवधि
ऊर्जा
पिच
स्पेक्ट्रम
Cepstral
आवाज की गुणवत्ता
तरंगिकाएँ

भाषाई विशेषता
शब्दों का थैला
शब्द भेद
उच्च अर्थशास्त्र
Varia

आंदोलन

प्रयोग
स्वचालित रोबोट को अपना कार्य करने के लिए आदर्श पथ निर्धारित करने के लिए मार्गदर्शन प्रणाली की आवश्यकता होती है। हालांकि, आण्विक पैमाने पर, नैनो-रोबोटों में ऐसी मार्गदर्शन प्रणाली की कमी होती है क्योंकि व्यक्तिगत अणु जटिल गति और कार्यक्रमों को स्टोर नहीं कर सकते हैं। इसलिए, इस तरह के पर्यावरण में गति प्राप्त करने का एकमात्र तरीका रासायनिक प्रतिक्रियाओं के साथ सेंसर को प्रतिस्थापित करना है। वर्तमान में, एक आणविक मकड़ी जिसमें एक निष्क्रिय शरीर के रूप में एक स्ट्रेप्टाविडिन अणु होता है और तीन उत्प्रेरक पैर विभिन्न डीएनए ओरिगामी में आने पर शुरू, अनुसरण, बारी और बंद करने में सक्षम होते हैं। डीएनए-आधारित नैनो-रोबोट 100 एनएम / मिनट की गति के साथ 100 एनएम से अधिक स्थानांतरित कर सकते हैं।

एक टीएसआई ऑपरेशन में, जो सेंसर की संपर्क सतह पर वितरित दबाव को मापकर ट्यूमर और संभावित रूप से कैंसर की पहचान करने का एक प्रभावी तरीका है, अत्यधिक बल क्षति पहुंचा सकता है और ऊतक को नष्ट करने का मौका देता है। ऑपरेशन के आदर्श मार्ग को निर्धारित करने के लिए रोबोट नियंत्रण का उपयोग अधिकतम शक्तियों को 35% तक कम कर सकता है और मानव डॉक्टरों की तुलना में सटीकता में 50% की वृद्धि प्राप्त कर सकता है।

प्रदर्शन
कुशल रोबोटिक अन्वेषण समय और संसाधन बचाता है। दक्षता इष्टतमता और प्रतिस्पर्धात्मकता से मापा जाता है। इष्टतम सीमा अन्वेषण केवल तब संभव है जब रोबोट में वर्ग संवेदन क्षेत्र होता है, सीमा से शुरू होता है, और मैनहट्टन मीट्रिक का उपयोग करता है। जटिल ज्यामिति और सेटिंग्स में, एक वर्ग संवेदन क्षेत्र अधिक कुशल है और मीट्रिक और प्रारंभिक बिंदु के बावजूद बेहतर प्रतिस्पर्धात्मकता प्राप्त कर सकता है।