DIAGNOSTIKA QILUVCHI TA’LIMIY ROBOTOTEXNIKA TIZIMINING INTELLEKTUAL BOSHQARUV ARXITEKTURASINI ISHLAB CHIQISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: robototexnika tizimi, mexatronika, intellektual boshqaruv, kognitiv diagnostika, E-BKT modeli, inson-mashina interfeysi (HRI), Scaffolding qayta aloqa, sensorlar.Abstract
Annotatsiya. Mazkur ilmiy maqolada inson bilan ko‘p modalli (audio-vizual) muloqotga kirishuvchi hamda uning kasbiy-amaliy bilim ko‘rsatkichlarini real vaqt rejimida baholovchi ta’limiy robototexnika tizimining intellektual boshqaruv arxitekturasi ishlab chiqilgan. Mavjud ta’limiy va servis robotlarining asosiy kamchiligi — ularda insonning kognitiv holati va xatolariga nisbatan moslashuvchan qayta aloqa mexanizmlarining mavjud emasligidir. Tadqiqotda sensorli axborotlarni dastlabki filtrlash, nutq signallarini matnga o‘tkazish, Kengaytirilgan bilim kuzatuvi (E-BKT) modeli asosida operator bilimini baholash va olingan natijaga qarab robotning mexatronik ijrochi a’zolari (bosh va qo‘l manipulyatorlari) harakatini yopiq siklda korreksiyalash arxitekturasi yaratilgan. Eksperimental tadqiqotlar taklif etilgan arxitektura inson bilim bo‘shliqlarini 89.4% aniqlikda (AUC ko‘rsatkichi) diagnostika qilishini, ovozli so‘rovni qayta ishlab ijrochi modullarga signal berish kechikish vaqti esa 180–240 ms oralig‘ida bo‘lishini ko‘rsatdi. Ko‘p pog‘onali Scaffolding yordam mexanizmi tufayli operatorlarning amaliy vazifalarni to‘g‘ri yechish ko‘rsatkichi nazorat guruhiga nisbatan 23.4% ga oshdi.
References
[1] Breazeal C., Dautenhahn K., Kanda T. Social Robotics // Springer Handbook of Robotics. – Cham: Springer International Publishing, 2016. – pp. 1935-1972. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32552-1_72
[2] Dautenhahn K. Socially intelligent robots: dimensions of human–robot interaction // Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. – 2007. – Vol. 362. – Issue 1480. – pp. 679-704.
[3] Murphy R.R. Introduction to AI Robotics. – 2nd ed. – Cambridge, MA: MIT Press, 2019. – 640 p.
[4] Corbett A.T., Anderson J.R. Knowledge tracing: Modeling the acquisition of procedural knowledge // User Modeling and User-Adapted Interaction. – 1994. – Vol. 4. – Issue 4. – pp. 253-278. https://doi.org/10.1007/BF01099821
[5] To‘xtasinov A.I., Sodiqov V.S. Ma’lumotlarni dastlabki ishlov berish jarayonlari // TADQIQOTLAR ilmiy jurnali. – 2025. – 63-son. – 294-299-b.
[6] To‘xtasinov A.I., Xolmamatova M.D. O‘zbek tilidagi uzluksiz nutqni matnga o‘tkazish algoritmlari // Raqamli transformatsiya: xalqaro ilmiy-amaliy anjuman materiallari. – Toshkent: TATU, 2025. – 475-477-b.
[7] Qodirov R., To‘xtasinov A., Sodiqov V. Ma’lumotlar bazasi fanini o‘qitishda innovatsion kognitiv usulidan foydalanish // Oliy ta’limni raqamlashtirish sharoitida innovatsion o‘qitish texnologiyalarini qo‘llash masalalari (ICT EDU 2023). – Toshkent, 2023. – 368-370-b.
[8] To‘xtasinov A.I., Uralova I.A. Axborot oqimlarining matematik modellari // Diversity Research: Journal of Analysis and Trends. – 2024. – Vol. 2. – Issue 05. – pp. 22-25.
[9] Siciliano B., Khatib O. (Eds.) Springer Handbook of Robotics. – Cham: Springer International Publishing, 2016. – 2222 p.
[10] Spong M.W., Hutchinson S., Vidyasagar M. Robot Modeling and Control. – 2nd ed. – Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2020. – 496 p.
[11] Quigley M., Gerkey B., Smart W.D. Programming Robots with ROS: A Practical Introduction to the Robot Operating System. – Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2015. – 448 p.
[12] Yusupov R., Razzoqov A. Mexatronik tizimlarni boshqarish asoslari. – Toshkent: Fan va texnologiya, 2021. – 240 b.
