Изилдөө темир жол балласты сыяктуу ирээтсиз жана визуалдык жактан татаал чөйрөлөрдө жерде жаткан тейлөө шаймандарын аныктап, кармап жана ташый алган интеграцияланган робот системасын иштеп чыгат. Система үч негизги компонентти бириктирет: YOLOv8n негизиндеги RA-YOLO объект аныктоо тармагы, оор жана ирээтсиз формадагы шаймандарга ыңгайланышы үчүн иштелип чыккан асимметриялык Fin Ray жумшак манжалар жана Intel RealSense D435i тереңдик камерасы менен Aubo-i5 алты октуу робот колун байланыштырган Simulink–ROS негизиндеги башкаруу архитектурасы.

RA-YOLOдо CBAM көңүл механизми жана Mosaic маалымат көбөйтүү бирге колдонулганда стандарттуу тест топтомунда mAP@0.5 мааниси %93,6’га жеткен. Модель RTX 3090 үстүндө 105 FPS иштеп, 3,4 миллион параметрге ээ болгон. NVIDIA Jetson AGX Orin үстүндө TensorRT менен 640 × 640 киргизүү чечилишинде 42 FPS алынган жана булакта учтан-учка кечигүү 25 msден төмөн калганы айтылган. Кошумча балласт шарттарында эң төмөн mAP@0.5 мааниси нымдуу жана башка текстура/түс өзгөчөлүктөрү бирге болгон тестте %90,5 болгон.

Кармоочу бөлүктө стандарттуу симметриялык Fin Ray түзүлүшүнүн оор шаймандардагы каптал туруксуздугун азайтуу үчүн кабырга жайгашуусу асимметриялуу кылынган. TPU манжаларынын чоң деформация жүрүм-туруму эксперименттик тартуу маалыматтары менен үчүнчү даражадагы Yeoh гиперэластикалык моделине дал келтирилип, моделдин шайкештик коэффициенти R²=0,9938 деп билдирилген. Чектүү элемент жана L9 ортогоналдык анализ жыйынтыгында кабырга эңкейиши 30°, кабырга аралыгы 8 mm жана тышкы дубал калыңдыгы 3 mm болуп тандалган.

Реалдуу өндүрүлгөн манжада актуатор жылышы 1 mmден 6 mmге көбөйгөндө нормалдуу контакт күчү 2,74 Nдан 15,47 Nга көтөрүлүп, эксперименттик сызыктуу манжа учунун катуулугу 2,56 N/mm деп аныкталган. 3000 кайталанган бүгүлүү циклинен кийин күч 15,47 Nдан 15,04 Nга түшүп, %2,78 азайган. Мындан тышкары 2 kg жүк менен 500 көтөрүү циклинде көрүнүктүү тайгалануу, жүктүн түшүүсү же көзгө көрүнгөн структуралык зыян билдирилген эмес. Булар кыска мөөнөттүү чыдамдуулук көрсөткүчтөрү; узак мөөнөттүү талаа чарчоосу изилдөөдө текшерилген эмес.

Ачык абадагы темир жол балластындагы система сыноолорунда бургу, балка, кычкач, бурагыч жана ачкыч колдонулган. Өзүнчө жаткан шайман шартында орточо кармоо ийгилиги %95,2, жарым-жартылай жабылган жана үстү-үстүнө жаткан шаймандар бар оорураак сценарийде %88,4, эки сценарийдин жалпы орточосунда болсо %91,8 деп билдирилген. Бирок булак ар бир шайман жана сценарий үчүн канча көз карандысыз кармоо аракети жасалганын айтпагандыктан бул пайыздарга тиешелүү үлгү көлөмүн жана ишеним интервалын баалоого болбойт.

Түркия жагынан изилдөө темир жол тейлөө аянттарында шайман жыйноо, жардамчы тейлөө роботтору жана ирээтсиз беттердеги роботтук манипуляция боюнча изилдөөлөр үчүн техникалык мисал боло алат. Бирок эксперименттер Түркиядагы темир жол инфраструктурасында жүргүзүлгөн эмес жана катуу жаан, кар, ылай, коюу чаң, өтө аз жарык, жогорку ылдамдыктагы кыймыл же узак мөөнөттүү талаа колдонмосу текшерилген эмес. Жергиликтүү колдонууда балласт касиеттери, жарык шарттары, колдонула турган реалдуу тейлөө шаймандары, коопсуздук процедуралары жана робот платформасы менен кайра талаа текшерүүсү керек.

Система кайсы көйгөйдү чечүүгө аракет кылат?

Темир жол тейлөө аянттарында шаймандар тегиз жана көзөмөлдөнгөн фабрика полунда жатпашы мүмкүн. Балласт таштары тыгыз жана ирээтсиз визуалдык текстура түзөт; металл шаймандар ар башка багытта жатып, бири-биринин үстүнө түшүп жана күн нурунда күчтүү чагылуу жаратышы мүмкүн. Ошондуктан система объектти таанып гана тим болбостон, анын ордун аныктап жана ирээтсиз геометриясын ишенимдүү кармашы керек.

Изилдөөнүн ыкмасы бул көйгөйдү бир алгоритм менен чечүүнүн ордуна үч катмарга бөлөт:

• Визуалдык система тейлөө шайманын тааныйт.
• Тереңдик жана кол–көз калибрлөөсү максатты робот координат системасына өткөрөт.
• Жумшак кармоочу объекттин геометриясына пассивдүү ыңгайланып, көтөрүү операциясын аткарат.

Асимметриялык Fin Ray манжасынын айырмасы эмнеде?

Стандарттуу Fin Ray түзүлүшү жумшак жана ыңгайлашма болгону менен жогорку каптал жүктөрүндө бүгүлүүгө жакын болушу мүмкүн. Изилдөөчүлөр 2 kg класстагы тейлөө шаймандарын көздөгөндүктөн, манжа геометриясын ийкемдүүлүк жагынан гана эмес, жүк көтөрүү жагынан да өзгөртүшкөн.

Сунушталган түзүлүштө үч негизги геометриялык элемент бар:

• Асимметриялык эңкейген кабыргалар: Алгачкы контакттан кийин манжанын объектке карай ичкери бүгүлүшүн күчөтөт.
• Ийри тышкы дубал: Каптал бүгүлүү учурунда структуралык колдоону көбөйтүүгө багытталган.
• Силикон контакт катмары: Тегиз жана металл беттерде тайгаланууга каршы сүрүлүүнү көбөйтөт.

Изилдөөнүн дизайн талабында кармоочунун жалпы салмагы 1 kg же андан төмөн, максаттуу объект өлчөмү 10–120 mm жана максималдуу жүк 2 kg же андан төмөн болушу каралган.

TPUнун чоң деформациясы кантип моделденген?

Манжалар BASF Elastollan 1185A TPU менен FDM ыкмасы аркылуу чыгарылган. Материалдын жүрүм-турумун каталог маалыматынан түз болжолдоонун ордуна ошол эле материалдан үч тартуу үлгүсү сыналып, орточо чыңалуу–деформация жүрүм-туруму колдонулган.

Үчүнчү даражадагы Yeoh гиперэластикалык моделинин энергия тыгыздыгы:

\[ W= \sum_{i=1}^{3} C_{i0}(I_1-3)^i \]

түрүндө аныкталган.

0–300% деформация диапазонундагы эксперименттик маалыматтардан:

\[ C_{10}=2{,}054\ \mathrm{MPa} \]

\[ C_{20}=-0{,}0753\ \mathrm{MPa} \]

\[ C_{30}=0{,}00231\ \mathrm{MPa} \]

маанилери алынган. Шайкештик коэффициенти R²=0,9938 деп билдирилген.

Манжа геометриясы кантип оптималдаштырылган?

Чектүү элемент анализинде үч негизги өзгөрмө каралган: кабырга эңкейиш бурчу \(\theta\), кабырга аралыгы \(d\) жана тышкы дубал калыңдыгы \(t\).

Андан кийин L9(3³) ортогоналдык дизайн колдонулуп, чыңалуу коопсуздугу, адаптивдүү деформация жана каптал туруктуулугу бир курама баллга бириктирилген:

\[ F=0{,}4f_{\sigma}+0{,}3f_{\delta}+0{,}3f_S \]

Чыңалуу коопсуздугуна %40, адаптивдүү деформация менен каптал туруктуулугуна өз-өзүнчө %30 салмак берилген. Тогуз комбинациянын ичинен 30°–8 mm–3 mm конфигурациясы 0,90 курама балл менен эң жогорку жыйынтык берген.

Кармоо күчү кыймылдаткыч моментине гана көз карандыбы?

Жок. Изилдөөнүн маанилүү механикалык айырмачылыктарынын бири — кыймылдаткыч өндүргөн бүт энергия объекттеги кысуу күчүнө айланбай турганын эсепке алуу. Жумшак TPU манжасы бүгүлгөндө энергиянын бир бөлүгү серпилгич деформацияда сакталат.

Ошондуктан булак манжаны pseudo-rigid-body ыкмасы менен эквиваленттүү torsional катуулугу бар ийкемдүү система катары карайт:

\[ M_{res}=K_{eq}\Delta\phi \]

жана контакт күчүн:

\[ F_c= \frac{1}{L_{eff}} \left[ \frac{\pi\eta L_1\sin\beta} {2P\cos\alpha}M_d - K_{eq}\Delta\phi \right] \]

түрүндө берет.

Бул теңдемеде кыймылдаткыч моменти биринчи мүчө аркылуу кармоо күчүн түзөт, экинчи мүчө болсо TPU деформациясына керектүү серпилгич каршы моментти билдирет. Булактын физикалык чечмелөөсү боюнча кыймылдаткыч моменти белгилүү төмөнкү чектен ашмайынча оң кысуу күчү пайда болбой калышы мүмкүн.

Тайгаланууга каршы кайсы шарт колдонулат?

Төрт манжа түзгөн көтөрүү күчү гравитация жана кыймыл ылдамдануусуна каршы турушу керек. Теориялык туруктуулук шарты булакта:

\[ 4F_c(\sin\theta+\mu\cos\theta) \geq m(g+a_{max}) \]

түрүндө берилген.

Физикалык эксперименттик текшерүүдө болсо консервативдүү сүрүлүүгө негизделген ыкма колдонулган:

\[ F_{available}=4\mu F_n \]

жана керектүү күч:

\[ F_{required}=m(g+a_{max}) \]

түрүндө эсептелген. Максималдуу өткөрүү ылдамдануусу \(1{,}0\ \mathrm{m/s^2}\) деп алынган.

RA-YOLOнун негизги өзгөрүүсү эмне?

RA-YOLO YOLOv8n архитектурасын толук өзгөрткөн чоң тармак эмес. Негизги жакшыртуу — Backboneдун C2f-P5 чыгышы менен SPPF модулунун ортосуна Convolutional Block Attention Module (CBAM) кошуу жана окутууда Mosaic маалымат көбөйтүүнү колдонуу.

CBAM удаалаш эки көңүл баскычын колдонот:

• канал көңүл механизми кайсы өзгөчөлүк каналдары маанилүү экенин салмактайт;
• мейкиндик көңүл механизми сүрөттүн кайсы аймактарына көңүл буруу керек экенин аныктайт.

Максат балласт таштарынын тыгыз текстурасына жооп берген өзгөчөлүктөрдү басаңдатып, металл шайман корпусуна тиешелүү өзгөчөлүктөрдү күчөтүү.

Mosaic эмне үчүн колдонулган?

Ар бир окутуу үлгүсүндө төрт сүрөт масштабдалып жана кесилип, бир курама сүрөткө бириктирилген. Ошентип ошол эле окутуу үлгүсүндө ар башка масштабдар, фон жана жарым-жартылай жабылуулар көрүнөт. Изилдөөнүн 18-бетиндеги Сүрөт 20 бир ачкыч сүрөтү ар түрдүү шайман жана балласт бөлүктөрү менен бириктирилген Mosaic мисалын көрсөтөт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• CBAM жана Mosaicты бирге колдонуу изилдөөнүн тест топтомунда YOLOv8n базалык моделине караганда mAP@0.5 маанисин %85,4’төн %93,6’га көтөргөн.
• RA-YOLO 3,4 миллион параметр менен RTX 3090 үстүндө 105 FPS жана Jetson AGX Orin үстүндө 42 FPS иштеген.
• Асимметриялык Fin Ray түзүлүшү көзөмөлдөнгөн лабораториялык салыштырууда симметриялык Fin Ray базалык сызыгына караганда бардык беш шайман классында жогорку кармоо ийгилигин берген.
• Өндүрүлгөн TPU манжаларда контакт күчү актуатор жылышы менен болжолдуу сызыктуу өскөн.
• 3000 бүгүлүү циклинин аягында контакт күчүнүн азайышы %2,78 деп билдирилген.
• 2 kg жүк менен жүргүзүлгөн 500 циклдик алдын ала чыдамдуулук тестинде көрүнүктүү жүк түшүүсү же тайгалануу билдирилген эмес.
• Ачык аба балласт эксперименттеринде жалпы кармоо ийгилиги %91,8 болгон.
• Жабылган шайман шарттары өзүнчө жаткан шаймандарга караганда төмөн кармоо ийгилигин көрсөткөн.

Изилдөө колдобогон же азырынча текшербеген жыйынтыктар

• Система бардык темир жол тейлөө шаймандарын кармай аларын көрсөткөн эмес; негизги эксперимент беш шайман категориясы менен жүргүзүлгөн.
• Катуу жаан, кар, ылай, коюу чаң жана өтө төмөн жарыкта система деңгээлинде текшерүү жүргүзүлгөн эмес.
• 3000 манжа цикли өнөр жайлык TPUнун узак мөөнөттүү чарчоо өмүрүн көрсөтпөйт.
• 500 даана 2 kg кармоо цикли үзгүлтүксүз талаа колдонмосунда узак мөөнөттүү ишенимдүүлүктү далилдебейт.
• Кол–көз позициялоо жыйынтыгы жогорку ылдамдыктагы динамикалык кыймыл шарттарынын түз өлчөөсү эмес; калибрлөө текшерүүсү жарым-статикалык жүргүзүлгөн.
• %91,8 кармоо ийгилиги башка роботтордо, камераларда, рельс инфраструктураларында жана өлкөлөрдө ошол бойдон калары көрсөтүлгөн эмес.
• Ийгилик көрсөткүчтөрү үчүн жалпы кайталоо саны булакта ачык берилбегендиктен статистикалык ишеним интервалдарын баалоого болбойт.
• Изилдөө тактилдик сенсорлуу жабык цикл кармоо күчүн башкарууну колдонгон эмес; бул элемент келечектеги иш катары сунушталган.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Табылгалары

Визуалдык маалымат топтому

Изилдөөчүлөр беш тейлөө шайман классынан жалпы 3640 жогорку чечилишиндеги сүрөт түзүшкөн. Сүрөттөр түз күн нуру, булуттуу аба жана көлөкө шарттарын камтыйт.

Мындан тышкары окутуу жана текшерүүдө колдонулбаган өзүнчө экологиялык туруктуулук тест топтому түзүлгөн. Бул кошумча тест кургак балласт, нымдуу балласт, башка балласт түсү/текстурасы жана нымдуу + башка балласт шарттарын камтыйт.

RA-YOLO окутуу

Ablation изилдөөсү эмнени көрсөттү?

Mosaic өзү базалык моделге караганда 2,4 пайыздык пункт, CBAM өзү 3,1 пайыздык пункт mAP@0.5 өсүшүн берген. Экөө бирге колдонулган түзүлүш базалык моделге караганда 8,2 пайыздык пункт жогорку mAP@0.5 берген.

Ар башка көңүл механизмдери

Бул салыштырууда бардык моделдерде Mosaic колдонулуп, көңүл модулу гана өзгөртүлгөн. CBAM эң жогорку эки тактык метрикасын берген.

Булактагы алгоритм салыштыруу катасы

Таблица 11’дин түз маанилери төмөнкүдөй:

Булактын кийинки абзацында берилген айрым айырма пайыздары бул таблицага дал келбейт. Ошондуктан салыштыруу чечмелөөсүндө таблицадагы чийки mAP маанилери негиз катары алынууга тийиш.

Jetson AGX Orin үстүндө иштей алабы?

Ооба, изилдөө реалдуу edge платформасында inference тестин берет. RA-YOLO RTX 3090 сервер тарабында 105 FPS жана болжол менен 9,5 ms кечигүү; Jetson AGX Orin үстүндө TensorRT менен 42 FPS жана болжол менен 23,8 ms учтан-учка кечигүү көрсөткөн.

Бул жыйынтык модель edge түзмөгүндө реалдуу убакыттагы сүрөт иштетүүгө жарай турганын көрсөткөн аппараттык текшерүү; бирок бүт робот башкаруу цикли 42 Hzде иштейт дегенди билдирбейт.

Өзгөргөн балласт шарттарындагы аныктоо

Бул кошумча маалымат топтому негизги тест топтомунан өзүнчө. Ошондуктан өзгөчө mAP@0.5:0.95 маанилерин негизги тест таблицасындагы маанилер менен бир эле үлгүдө түз салыштырууга болбойт.

Кол–көз позициялоо

Калибрлөө үчүн 10 × 7 шахмат тактасынын 15 ар башка позадагы сүрөтү колдонулган. Кийинки текшерүүдө иш аймагынан 50 кокустук тест чекити тандалган.

Булак орточо Евклид позициялоо катасын 1,03 mm деп билдирет. X жана Y ката бөлүштүрүлүштөрүнүн стандарттык четтөөлөрү тиешелүүлүгүнө жараша 0,32 mm жана 0,28 mm деп берилген.

Бирок Сүрөт 33(b)де максималдуу Евклид ката 1,92 mm көрүнсө, Таблица 13’тө бир огунда абсолюттук ката 2,4 mmге жеткен үлгү бар. Булак бул эки отчет формасы кантип айкалышарын түшүндүрбөйт. Ошондуктан максималдуу ката үчүн бирдиктүү макулдашылган маани чыгарылган эмес.

Манжанын контакт күчү

Эксперименттик күч–жылыш байланышы:

\[ F_m=2{,}56\delta+0{,}11 \]

түрүндө дал келтирилип, манжа учунун сызыктуу катуулугу:

\[ K_f=2{,}56\ \mathrm{N/mm} \]

деп аныкталган. Модель божомолу менен өлчөнгөн күчтөрдүн орточо салыштырма катасы %4,07 деп билдирилген.

Кыска мөөнөттүү цикл чыдамдуулугу

Бул тест кыска мөөнөттүү цикл туруктуулугуна тиешелүү. Булак узак мөөнөттүү жана жогорку жыштыктагы талаа колдонмосунда TPU чарчоосу өзүнчө изилдениши керек экенин ачык айтат.

Асимметриялык жана симметриялык Fin Ray салыштыруусу

Көзөмөлдөнгөн лабораториялык салыштырууда асимметриялык дизайн беш шаймандын баарында жогорку ийгилик берген. Бирок булак бул ийгилик пайыздарынын ар бири үчүн канча аракет жасалганын айтпайт.

Ачык аба балласт кармоо жыйынтыктары

Изилдөөнүн 33-бетиндеги Сүрөт 38 робот лаборатория үстөлүндө эмес, темир жолдун жанындагы балласт чөйрөсүнө коюлган чынжырлуу мобилдик платформа үстүндөгү физикалык түзүлүштү көрсөтөт. Aubo-i5 колу, D435i камерасы жана асимметриялык кармоочу бир системада колдонулган.

Эң жогорку жалпы ийгилик балкада %94,7, эң төмөнү ачкычта %88,7 болгон. Айрыкча жабылган сценарийде ачкыч ийгилиги %83,6’га түшкөн.

Авторлор муну ичке жана жалпак ачкыч геометриясы Fin Ray манжалары менен натыйжалуу көп чекиттүү контакт түзүүнү кыйындатары жана жылтырак металл бет күчтүү тышкы жарыкта тереңдик өлчөөгө терс таасир бериши мүмкүн экени менен байланыштырышат.

Тапшырма канча убакытка созулат?

Орточо тапшырманы бүтүрүү убактысы өзүнчө жаткан шайман сценарийинде 4,12 секунд, жабылган сценарийде болсо 4,94 секунд деп билдирилген. Татаалыраак сценарийде тоскоолдуктан качуу жана чөйрө татаалдыгы себептүү убакыт көбөйгөн.

Ийгиликсиздиктин себептери

Бул төрт категория жалпы %8,2 ийгиликсиздик үлүшүн түзөт. Булак аныктоо менен байланышкан өткөрүп жиберүүлөр айрыкча жабылуу үлүшү %70’тен ашкан тыгыз үйүлгөн шарттарда байкалганын билдирет.

Эң маанилүү чектөөлөр

• Талаа тесттери өкүлчүлүктүү ачык аба шарттарында жүргүзүлгөн; бардык аба шарттары сыналган эмес.
• Күчтүү күн нуру айрыкча активдүү тереңдик өлчөөдө чекит булутунун жоголушуна себеп болушу мүмкүн.
• Позициялоо экспериментинин негизги жыйынтыгы жарым-статикалык калибрлөө тактыгы.
• Динамикалык титирөө, сүрөт кечигүүсү жана учурдук тереңдик термелүүсү система деңгээлинде кыйыр гана сыналган.
• Кармоочуда азырынча тактилдик/күч сенсорлуу жабык цикл жөндөө жок.
• 3000 жана 500 циклдик чыдамдуулук тесттери узак мөөнөттүү чарчоо өмүрүн билдирбейт.
• Талаадагы кармоо ийгилиги пайыздары үчүн кайталоо саны булакта айтылган эмес.
• Беш шайман классынын жыйынтыктарын бардык темир жол тейлөө жабдууларына жалпылоого болбойт.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Оригинал изилдөө: An Integrated Visual Perception and Soft Robotic Grasping System for Adaptive Handling of Railway Maintenance Tools.

Авторлор жана ирети: Pan Fan; Meng Tian; Yuhang Du; Guodong Lang; Liang Li; Yafeng Li.

Жооптуу автор: Yafeng Li. Булакта тең биринчи/тең салым билдирүүсү жок.

Мекемелер: School of Computer, Baoji University of Arts and Sciences; Shaanxi Key Laboratory of Advanced Manufacturing and Evaluation of Robot Key Components, Baoji University of Arts and Sciences; State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology.

Журнал: Machines. Басмакана: MDPI. Том: 14. Макала: 636. Жарыяланган дата: 1 Июнь 2026. DOI: 10.3390/machines14060636. Расмий жарыя шилтемеси: https://doi.org/10.3390/machines14060636

Булактын түрү жана рецензия абалы: Рецензияланган изилдөө макаласы. Иш 8 Апрель 2026’да алынган, 22 Май 2026’да кайра каралган жана 27 Май 2026’да кабыл алынган.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY) ачык жеткиликтүү лицензия.

Каржылоо: Shaanxi Provincial Department of Education Research Program тарабынан 23JP004 номерлүү долбоор алкагында каржыланган.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Булак маалыматтар макаланын ичинде экенин билдирет.

Кызыкчылыктар кагылышы: Авторлор кызыкчылыктар кагылышы жок экенин билдирген.

Автор салымдары: Булакта жалпы система дизайны Yafeng Li; акыркы долбоорду текшерүү Pan Fan; жазуу Meng Tian; графика түзүү Yuhang Du; адабият карап чыгуу Guodong Lang; маалымат анализи Liang Li деп көрсөтүлгөн.

Бул Verianla текстиндеги система архитектурасы, RA-YOLO өндүрүмдүүлүгү, TPU материал модели, FEA параметрлери, күч эксперименттери, цикл тесттери, кол–көз позициялоо жыйынтыктары жана кармоо өндүрүмдүүлүгү каралган изилдөөгө гана негизделген. Тышкы библиографиялык текшерүү жарыя идентификациясын ырастоо үчүн гана колдонулган.

Булакта жок дегенде эки маанилүү отчеттук шайкешсиздик бар. Таблица 11’деги модель тактыктары менен дароо кийинки абзацта берилген ыкмалар аралык айырма маанилери математикалык жактан дал келбейт. Мындан тышкары Сүрөт 33’төгү 1,92 mm максималдуу Евклид ката көрсөткүчү менен Таблица 13’тө 2,4 mmге жеткен бир огу боюнча абсолюттук ката бир эле маалымат топтомуна тиешелүү болсо, экөө бир убакта туура боло албайт. Бул айырмачылыктар үнсүз оңдолгон эмес жана Verianla текстинде булак ичиндеги белгисиздик катары сакталган.

Изилдөөдө талаа далили бар болгону менен текшерүү өкүлчүлүктүү, төмөн ылдамдыктагы ачык аба балласт шарттары менен чектелген. Катуу жаан, кар, ылай, коюу чаң, өтө төмөн жарык жана узак мөөнөттүү талаа эскириши текшерилген эмес. Мындан тышкары система деңгээлиндеги ар бир ийгилик көрсөткүчү үчүн көз карандысыз аракет саны айтылбагандыктан статистикалык ишеним интервалдарын эсептөөгө болбойт.

Булактын жыйынтыгында “visual servoing” деген сөз колдонулган. Бирок ыкма бөлүмүндө кеңири берилген чынжыр сүрөт аныктоо, тереңдикке негизделген позициялоо, кол–көз өзгөртүүсү, тескери кинематика, полином траектория пландоо жана FSM контролу. Үзгүлтүксүз сүрөт-ката кайтарым байланышына негизделген өзүнчө visual-servo контрол мыйзамы кеңири берилбегендиктен кыргызча баяндамада түшүнүк ашыкча кеңейтилген эмес.