ইন্দ্রিয়তন্ত্র/নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা
নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার পরিচিতি
[সম্পাদনা]নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা কী?
[সম্পাদনা]নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা প্রায় সর্বত্র বিদ্যমান। প্রযুক্তিগত যন্ত্রপাতি যেমন গাড়ি ও মোবাইল ফোন থেকে শুরু করে রান্নাঘরের যন্ত্রপাতি যেমন টোস্টার ও ফ্রিজ, বা বাথরুমের সুবিধাসমূহ যেমন ঝরনায় ও কলের তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ — আপনার ঘরের যেকোনো অংশে নজর দিলেই আপনি সম্ভবত এমন কোনো যন্ত্র দেখতে পাবেন যেটি একটি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার ব্যবহার করছে।
নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার সংজ্ঞা
[সম্পাদনা]সাধারণভাবে, নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা বলতে এমন একাধিক উপাদানের আন্তঃসংযোগকে বোঝায়, যেগুলি একটি ইনপুট গ্রহণ করে এবং তা কাঙ্ক্ষিত আউটপুটে রূপান্তর করে [১] — কার্যত এটি একটি ফাংশনের মতো, তবে বাস্তবে এটি আরও জটিল। উদাহরণস্বরূপ, একটি সরলীকৃত ট্রাফিক লাইট ব্যবস্থা ভাবুন। আমাদের ইনপুট হতে পারে একটি চ্যানেল যা ১, ২ বা ৩ ইনপুট হিসেবে গ্রহণ করে, যা যথাক্রমে লাল, কমলা ও সবুজ আলো নির্দেশ করে, এবং আউটপুট হিসেবে একটি আলো সংকেত দেয় তিনটি আলোর চ্যানেলের যেকোনো একটিতে। নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা নিশ্চিত করবে যে শুধুমাত্র একটি আলো চালু থাকবে এবং বাকিগুলো নির্দিষ্ট সময় পর্যন্ত বন্ধ থাকবে।
আরও জটিল একটি উদাহরণ হলো থার্মোস্ট্যাট। থার্মোস্ট্যাট ঘরের তাপমাত্রার প্রতি সাড়া দেয় এবং কাঙ্ক্ষিত তাপমাত্রা বজায় রাখে। এটি একটি ফিডব্যাক লুপের মাধ্যমে কাজ করে, যেটি আমরা পরে বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করব। সংক্ষেপে, থার্মোস্ট্যাটে একটি ডিটেক্টর থাকবে যা তাপমাত্রা মাপবে এবং সেটিকে একটি তুলনাকারীকে পাঠাবে, যেটি পরিমাপকৃত তাপমাত্রা ও কাঙ্ক্ষিত তাপমাত্রার মধ্যে তুলনা করবে। যদি পার্থক্য থাকে, এটি একটি ইনফরমেশন ইফেক্টরে পাঠাবে, যেমন একটি এয়ার কন্ডিশনার, যেটি এই তথ্য অনুযায়ী চালু হবে এবং ঘর ঠান্ডা করবে। এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি আকারে চলবে, কারণ থার্মোস্ট্যাটের ডিটেক্টর নির্দিষ্ট সময় পরপর নতুন সংকেত পাঠাবে এবং চক্র আবার শুরু হবে। আরও প্রকৌশলগত উদাহরণ পেতে Dorf ও Bischop-এর বইটি দেখুন।[১]
অনেকের ধারনার বিপরীতে, নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা কেবল কৃত্রিম নয়, জীববৈজ্ঞানিক ব্যবস্থাতেও এটি উপস্থিত। উদাহরণস্বরূপ, ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণে, একটি সূক্ষ্ম ও জটিল ব্যবস্থা অনেক ইনপুট ও আউটপুট চ্যানেলের সাথে কাজ করে, যেখানে সেরেবেলাম একটি গুরুত্বপূর্ণ সংযোজন স্তর হিসেবে কাজ করে। আমরা পরবর্তী অংশে দেখব যে সেরেবেলাম কেবল একটি ফিডব্যাক বা ফিড ফরোয়ার্ড নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা হিসেবে কাজ করে না, বরং উভয় একসাথে করে।
জীববৈজ্ঞানিক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা – ভারসাম্য ব্যবস্থা
[সম্পাদনা]ভারসাম্য ব্যবস্থা মূলত একটি জীববৈজ্ঞানিক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা, যা তিনটি সংবেদনশীল ব্যবস্থার সমন্বয় করে এবং একটি মূলত পেশী-অস্থি ভিত্তিক আউটপুট তৈরি করে যা শরীরের ভঙ্গি ও স্থিতিশীলতা বজায় রাখে।[২]
ভারসাম্য ব্যবস্থার ইনপুট সমূহ হলো:
- সোমাটোসেন্সরি সিস্টেম (প্রোপ্রিওসেপটিভ ও ট্যাকটাইল)
- ভেস্টিবুলার সিস্টেম
- ভিজ্যুয়াল সিস্টেম
সমন্বয়ের স্তরে, সেরেবেলাম মোটর আচরণ সমন্বয়ের জন্য দায়ী এবং আমাদের চেতনায় এটি প্রবেশ করে না। তবে, এটি সেরিব্রাল কর্টেক্স দ্বারা প্রভাবিত হয়, যেটির প্রজেকশন সেরেবেলামের প্রধান ইনপুট উৎস।[৩] তদ্ব্যতীত, ব্রেইনস্টেমও একটি গুরুত্বপূর্ণ স্থান, যা তিনটি ইনপুট উৎস থেকে আগত ও বহির্গামী সংবেদনশীল তথ্যের জন্য রিলে পয়েন্ট হিসেবে কাজ করে। এর ভূমিকা মূলত আগত তথ্য বাছাই করা এবং সেরেবেলামকে সর্বোচ্চ কার্যকারিতায় সাড়া দেওয়ার সুযোগ তৈরি করা।
চূড়ান্ত মোটর আউটপুট সেরেবেলাম ও ব্রেইনস্টেম দ্বারা পরিচালিত হয়, এবং এতে অন্তর্ভুক্ত আছে ভেস্টিবুলো-অকুলার রিফ্লেক্স (চোখের পেশির গতি), লাইন অফ সাইট বজায় রাখা এবং প্রয়োজনীয় পেশী-অস্থি নিয়ন্ত্রণ যা শরীরের ভঙ্গি সমন্বয় করে এবং সামগ্রিক ভারসাম্য বজায় রাখে।
নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা - সংক্ষিপ্ত পর্যালোচনা
[সম্পাদনা]অবিচ্ছিন্ন-সময় এবং বিছিন্ন-সময় ব্যবস্থা
[সম্পাদনা]সাধারণভাবে, সব নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা হয় অবিচ্ছিন্ন-সময় বা বিছিন্ন-সময় ভিত্তিক ইনপুট অনুযায়ী। যদি ইনপুট এমন হয় যা আগ্রহের রেঞ্জের প্রতিটি মানের জন্য সংজ্ঞায়িত হয়, তবে সেটিকে অবিচ্ছিন্ন বলা হয়। অর্থাৎ, ইনপুট ও আউটপুটের একটি ধারাবাহিক প্রবাহ বিদ্যমান থাকে।
বিছিন্ন ইনপুট মানে হলো একাধিক পৃথক সংকেত যেগুলি নির্দিষ্ট ব্যবধানে প্রেরিত হয়। বিছিন্ন ব্যবস্থা সাধারণত গণনাযোগ্য সংখ্যক অবস্থা রাখে এবং এগুলোকে অনেক সময় অ্যানালগ সিস্টেমও বলা হয়। প্রতিটি অবস্থা একটি নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করে।
ফিডফরোয়ার্ড সিস্টেম
[সম্পাদনা]ফিডফরোয়ার্ড সিস্টেমগুলো অত্যন্ত উচ্চগতির আউটপুট পরিচালনা করতে সক্ষম। ফিডফরোয়ার্ড সিস্টেমের প্রধান নীতিটি হলো, কোনো আউটপুট তখনই উৎপন্ন হয় যখন শুধুমাত্র ইনপুট বা পরিবেশগত উপাদান বিবেচনা করে হিসাব সম্পন্ন হয়েছে। বর্তমান সিস্টেম এবং ইনপুটগুলোর মূল্যায়নের মাধ্যমে একটি নিয়ন্ত্রণ সংকেত তৈরি হয়, যেটি একবার তৈরি হয়ে গেলে আর পরিবর্তন করা যায় না। ফলে, বিশুদ্ধ ফিডফরোয়ার্ড সিস্টেমে বর্তমান আউটপুট পরবর্তী আউটপুটকে প্রভাবিত করে না, যার ফলে সিস্টেমটি পরিবেশের প্রতি দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেখাতে পারে। তবে এই ধরনের সিস্টেমের অসুবিধা হলো এটি প্রথমবার ব্যবহার করার সময় একটি পরীক্ষা-নিরীক্ষার পর্যায় অতিক্রম করতে হয় এবং পরিপক্ক অবস্থায় পৌঁছাতে সময় লাগে। তাই সর্বোত্তম ফলাফল অর্জনের জন্য ফিডফরোয়ার্ড সিস্টেমকে অবশ্যই একটি শেখার পর্যায় অতিক্রম করতে হয়, যার দৈর্ঘ্য নির্ভর করে নির্দিষ্ট কাজের ওপর।
সারসংক্ষেপে:ফিডব্যাক ও ফিডফরোয়ার্ড সিস্টেমের পার্থক্য হলো, ফিডব্যাক সিস্টেম চলাচল নিয়ন্ত্রণের সময় সংবেদন তথ্য ব্যবহার করে ত্রুটির সংকেত তৈরি করে, আর ফিডফরোয়ার্ড সিস্টেম চলাচল নিয়ন্ত্রণ সংকেত তৈরি করার আগে সংবেদন তথ্য ব্যবহার করে।
SISO ও MIMO ব্যবস্থা
[সম্পাদনা]"Single Input Single Output" (SISO) ব্যবস্থা একটি ইনপুট ও একটি আউটপুট ধারণ করে। MIMO (Multiple Input Multiple Output) ব্যবস্থার একাধিক ইনপুট ও একাধিক আউটপুট থাকে। এর পরিবর্তনশীল মিথস্ক্রিয়ার কারণে MIMO ব্যবস্থার গতিশীলতা মানুষের জন্য বিশ্লেষণ করা কঠিন। SISO বিশ্লেষণে Bode, Nyquist ও Nichols প্লট ব্যবহার করা যায়।
MIMO ব্যবস্থার উদাহরণ হিসেবে উল্লেখ করা যায় আমাদের পরিচিত মোবাইল যোগাযোগ ব্যবস্থা ৩জি, ৪জি ও LTE। অন্যদিকে, SISO ব্যবস্থা কল্পনা করতে পারেন একক অ্যান্টেনা বিশিষ্ট রেডিও ট্রান্সমিটার ও রিসিভার দ্বারা।
ওপেন ও ক্লোজড লুপ ব্যবস্থা
[সম্পাদনা]
ওপেন লুপ সিস্টেম হলো সবচেয়ে সহজ নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা, কারণ এগুলো কোনো ফিডব্যাক সিগনাল বিবেচনা করে না। এতে একটি অ্যাকচুয়েটিং ডিভাইস, বা কন্ট্রোলার ব্যবহার করে আউটপুট নিয়ন্ত্রণ করা হয়। ক্লোজড লুপ সিস্টেম তুলনামূলকভাবে জটিল, কারণ এতে একটি পরিমাপক উপাদান ব্যবহৃত হয় যা আউটপুট বা ফিডব্যাক সিগনাল কে শুরুতে একটি তুলনাকারী কে পাঠায়। তুলনাকারী কাঙ্ক্ষিত আউটপুট ও ফিডব্যাক তুলনা করে কন্ট্রোলারকে নির্দেশ পাঠায় কাঙ্ক্ষিত আউটপুট অর্জনের জন্য।[১]
ফিডব্যাক ও ফিড ফরোয়ার্ড ব্যবস্থা
[সম্পাদনা]ফিডব্যাক ব্যবস্থা
[সম্পাদনা]আমরা ইতিমধ্যে ফিডব্যাক নিয়ন্ত্রণ সম্পর্কে ক্লোজড লুপ বর্ণনায় সংক্ষেপে দেখেছি, তবে এখানে আমরা স্পষ্টভাবে ফিডব্যাক ও ফিড ফরোয়ার্ড ব্যবস্থার পার্থক্য তুলে ধরব। ফিডব্যাক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা সাধারণত ইনপুট ও আউটপুট সিগনালের মধ্যে একটি সম্পর্ক বজায় রাখার জন্য ডিজাইন করা হয়, যেখানে একটি নিরবিচ্ছিন্ন মিল প্রক্রিয়া পরিচালিত হয় তুলনাকারীর স্তরে। ফিডব্যাক ব্যবস্থা কেবল তখনই কার্যকর, যখন ফিডব্যাক সিগনাল প্রেরণ ও প্রক্রিয়াকরণ গতি আউটপুট উৎপাদনের চেয়ে বেশি হয়। তা না হলে প্রভাব পড়ার আগেই আউটপুট পরিবর্তন হয়ে যাবে।
বিঘ্ন অনুমান এবং ক্ষতিপূরণ মডেল
[সম্পাদনা]আইসি (IC) মডেলের বিপরীতে, যা সংবেদনশীল পুনঃওজন বৈশিষ্ট্য বর্ণনার জন্য বিভিন্ন পরামিতি সেটের প্রয়োজন হয়, ডিইসি (DEC) মডেল একটি মাত্র পরামিতি সেট ব্যবহার করেই বিভিন্ন পরিবেশগত প্রেক্ষাপটে প্রাপ্ত ডেটার পূর্বাভাস দিতে পারে। ডিইসি মডেলের মৌলিক বৈশিষ্ট্য হলো, এটি বাহ্যিক এবং স্ব-সৃষ্ট বিঘ্নের ক্ষতিপূরণ করতে সক্ষম, যাতে ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণে গতি সম্পাদন সহজ হয়। বাহ্যিক বিঘ্নের চারটি ধরন হলো: মাধ্যাকর্ষণ বল, স্পর্শজনিত বল (যেমন ধাক্কা বা টান যা শরীরে প্রভাব ফেলে), এবং শরীরের সহায়ক পৃষ্ঠের গতি (ঘূর্ণন ও সরল রৈখিক ত্বরণ)। বাহ্যিক বিঘ্নের সম্মুখীন হলে, ডিইসি মডেল পূর্বে শেখা বাহ্যিক ঘটনার লাইব্রেরি থেকে তথ্য পুনরায় আহরণ করে পূর্বানুমান করতে পারে এবং সেই অনুযায়ী ক্ষতিপূরণ করে পড়ে যাওয়া এড়াতে সহায়তা করে। উচ্চতর স্তরের প্রক্রিয়াগুলি, যা ডিইসি দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করে, তা স্নায়ুবিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলী উভয়ের জন্যই উপকারী হতে পারে এবং মানব ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ বোঝা ও আরও দক্ষ রোবট তৈরি করার ক্ষেত্রে আন্তঃবিভাগীয় অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।[৪][৫]
নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার দুর্বলতা ও সুবিধাসমূহ
[সম্পাদনা]জৈবিক নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা
[সম্পাদনা]সংবেদনশীল দ্বন্দ্ব তত্ত্ব
[সম্পাদনা]যে কেউ রোলার কোস্টার রাইড উপভোগ করেছেন বা নৌকায় বা গাড়িতে ভ্রমণ করেছেন, সম্ভবত জীবনে একবার হলেও গতি-অসুস্থতা অনুভব করেছেন। আমাদের ভারসাম্য ব্যবস্থা প্রাকৃতিক পরিবেশে খুব ভালো কাজ করলেও, এই পরিস্থিতিগুলোর একটি সাধারণ বৈশিষ্ট্য হলো, এটি দৃষ্টিশক্তি, সমবেদনা এবং ভেস্টিবুলার ব্যবস্থার জন্য পরস্পরবিরোধী সংকেত তৈরি করে সামগ্রিক ভারসাম্যকে ব্যাহত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গাড়িতে ভ্রমণ করলে চলাচলের দৃষ্টিসংক্রান্ত অনুভূতি তৈরি হয়, অথচ ভেস্টিবুলার এবং সমবেদনা ব্যবস্থা স্থিরতা অনুভব করে।
তথ্যের এই অমিলকে সংবেদনশীল দ্বন্দ্ব তত্ত্বে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, যা বলে যে, অভ্যস্তভাবে প্রাপ্ত সংবেদনশীল তথ্যের ধরণ এবং এর বিপরীত ধরণের উপলব্ধি মানুষের গতি-অসুস্থতা তৈরি করে।[৬] যদিও ভারসাম্য ব্যবস্থা নিজে মোটর আউটপুটে অক্ষত থাকে – অর্থাৎ, নৌকা বা গাড়িতে থাকা ব্যক্তি নিজের ভঙ্গিমা বজায় রাখতে সক্ষম – তথাপি উচ্চতর গ্রহণ ক্ষমতার ক্ষেত্রগুলোতে পৌঁছানো প্রতিক্রিয়া গতি-অসুস্থতা সৃষ্টি করে। এটি স্পষ্টভাবে নির্দেশ করে যে মানুষের ভারসাম্য ব্যবস্থা কেবল একটি নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা নয়, বরং এটি পার্সেপচুয়াল এলাকাগুলোর সঙ্গে সমন্বিত হওয়ায় সঠিকভাবে কাজ করলেও নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে।
ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থাকে প্রভাবিতকারী রোগসমূহ
[সম্পাদনা]
তবে যেহেতু মানব ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা একটি জৈবিক ব্যবস্থা, তাই রোগ এই ব্যবস্থার কার্যকারিতা মারাত্মকভাবে ব্যাহত করতে পারে। সাধারণভাবে, প্রায় সব ধরণের স্নায়ু-মাংসপেশি সম্পর্কিত রোগ, যেমন পারকিনসন রোগ বা সেরিব্রাল অ্যাটাক্সিয়া, সেইসাথে মাথায় আঘাত, বধিরতা এবং কানে সংক্রমণ (যেমন ল্যাবিরিন্থাইটিস) ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার ব্যাঘাত ঘটাতে পারে। উপসর্গভিত্তিকভাবে, এই ব্যাঘাত বিভিন্ন রূপে প্রকাশ পেতে পারে, তা নির্ভর করে কোন উপাদানটি সবচেয়ে বেশি আক্রান্ত এবং কোন উপাদান বা উপাদানগুলি সাময়িক ও আংশিকভাবে ক্ষতির জন্য ক্ষতিপূরণ করতে পারে তার উপর।[৭]
উদাহরণস্বরূপ, পারকিনসন রোগে, থালামিক-কর্টিকাল-স্পাইনাল লুপ (মূলত কর্টেক্স থেকে ব্রেইনস্টেম পর্যন্ত সংযোগ) এর মাধ্যমে ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণে যুক্ত বেসাল গ্যাংলিয়া নিউরোডিজেনারেশন দ্বারা আক্রান্ত হয়, ফলে রোগীর ভারসাম্য ব্যবস্থা ব্যাহত হয়।[৮] ছোটবেলা থেকেই যেসব শিশু কানে ল্যাবিরিন্থাইটিস বা কক্লিয়ার ইমপ্লান্টের মত অস্ত্রোপচারের কারণে শ্রবণ সংক্রান্ত সমস্যায় ভোগে, তাদের ভারসাম্য ব্যবস্থায়ও সমস্যা দেখা যায়। দেখা গেছে যে এসব শিশুরা সমবয়সীদের তুলনায় দাঁড়ানো ও হাঁটা শিখতে অনেক দেরি করে, তবে বয়স বাড়ার সাথে সাথে নিউরোপ্লাস্টিক প্রক্রিয়ার মাধ্যমে অভ্যন্তরীণ কানের তথ্যের অভাব পূরণ হয়। এই ক্ষেত্রে, প্রোপ্রিওসেপটিভ ও ভিজ্যুয়াল সিস্টেম ভেস্টিবুলার সিস্টেমের ইনপুটের দায়িত্ব গ্রহণ করে। অনুরূপভাবে, অন্ধ শিশু ও দৃষ্টিহীন প্রাপ্তবয়স্করাও ভিজ্যুয়াল তথ্যের অনুপস্থিতিতেও ভারসাম্য রক্ষার কৌশল শিখে নেয়।
এই নমনীয়তা জৈবিক ব্যবস্থাকে কৃত্রিম নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার তুলনায় এগিয়ে রাখে। জৈবিক ব্যবস্থার রয়েছে নিউরোপ্লাস্টিসিটি ব্যবহার করে ইনপুট প্রবাহ পুনর্বিন্যাস করার ক্ষমতা।
অনুকরণ মডেলের দুর্বলতা
[সম্পাদনা]মানব ভারসাম্য প্রক্রিয়ার সম্পূর্ণ অনুকরণে অক্ষমতা
[সম্পাদনা]বর্তমান রোবটিক সিমুলেশনগুলো দাঁড়ানো, হাঁটা বা এমনকি লাফ দেওয়ার মতো কাজ করতে পারে, কিন্তু এই মডেলগুলো মানব ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণ বোঝার জন্য সরাসরি অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে অক্ষম। যদিও এই মডেলগুলো নিম্ন স্তর থেকে উচ্চ স্তর পর্যন্ত বিভিন্ন প্রক্রিয়া যেমন গেইটের জন্য কেন্দ্রীয় প্যাটার্ন জেনারেটর এবং গতি সমন্বয় প্রজনন করতে পারে, মানব মস্তিষ্কের কেন্দ্রীয় স্নায়ুতন্ত্রের ভারসাম্য নিয়ন্ত্রণে ভূমিকার বড় একটি অংশ এখনও অজানা রয়ে গেছে। বর্তমান মানব ভঙ্গিমা নিয়ন্ত্রণ সিমুলেশন মডেলের সবচেয়ে বড় সীমাবদ্ধতা হলো, কোনো মডেলই মানবদেহে ব্যবহৃত সঠিক প্রক্রিয়াগুলো পুনরুত্পাদন করতে এবং একাধিক ইনপুট একসাথে পরিচালনা করে সময়মতো এবং যথাযথভাবে বাহ্যিক বিঘ্নে সাড়া দিতে সক্ষম নয়। যেহেতু এই মডেলগুলো মানব ভারসাম্য ব্যবস্থা আংশিকভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে, cortical স্তরে সংঘটিত প্রক্রিয়াগুলোর অনেকটাই এখনও অজানা রয়ে গেছে। তদুপরি, রোবট তৈরিতে ব্যবহৃত হার্ডওয়্যার মানবদেহে অনুপস্থিত সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে, যা মানব আচরণ বুঝতে সীমাবদ্ধতা তৈরি করে। তবুও, যদিও বর্তমান মডেলগুলো মানবদেহের কিছু অংশ ব্যাখ্যা করতে পারে মাত্র, স্নায়ুবিজ্ঞানীরা এই মডেলগুলো অধ্যয়ন ও তুলনা করে তাদের অনুমান যাচাই করতে পারেন এবং প্রকৌশলীদের মডেল উন্নয়নে দিকনির্দেশনা দিতে পারেন।[৯][১০]
আরও পড়ুন
[সম্পাদনা]- কন্ট্রোল সিস্টেম উইকিবুক
- ম্যাটল্যাব কন্ট্রোল সিস্টেম টুলবক্স
- গেইন স্কেডিউলিং
- স্বাধীন সংবেদনশীল চ্যানেল মডেল
তথ্যসূত্র
[সম্পাদনা]- ↑ ১.০ ১.১ ১.২ [Dorf, R. C., & Bischop, R. H. (2017). Introduction to Control Systems Modern Control Systems (13 ed.). Harlow, United Kingdom: Pearson Education.]
- ↑ Peterka, R. (2002). Sensorimotor integration in human postural control. Journal of Neurophysiology, 88, 1097-1118.
- ↑ Purves, D., Augustine, G., Fitzpatrick, D., Katz, L., LaMantia, A., O McNamara, J., & William, S. (2001b). Projections to the Cerebellum Neuroscience. Sunderland (MA): Sinauer Associates
- ↑ Mergner, T. (2010). A neurological view on reactive human stance control. Annual Reviews in Control, 34(2), 177-198.
- ↑ Lippi, V., & Mergner, T. (2017). Human-derived disturbance estimation and compensation (dec) method lends itself to a modular sensorimotor control in a humanoid robot. Frontiers in neurorobotics, 11, 49.
- ↑ Reason, J. (1978). Motion sickness: Some theoretical and practical considerations. Applied Ergonomics, 9(3), 163-167.
- ↑ Winter, D. A. (1995). Human balance and posture control during standing and walking. Gait & Posture, 3(4), 193-214.
- ↑ Park, J. H., Kang, Y. J., & Bahling Horak, F. (2015). What is Wrong with Balance in Parkinson’s Disease? Journal of Movement Disorders, 8(3), 109-114.
- ↑ উদ্ধৃতি ত্রুটি:
<ref>ট্যাগ বৈধ নয়;Mergner, T. 2018নামের সূত্রটির জন্য কোন লেখা প্রদান করা হয়নি - ↑ Lippi, V., & Mergner, T. (2016, June). Humanoid Neurorobotics - Posture Balance and Movement Control. Proceedings of School and Symposium on Advanced Neurorehabilitation, Baiona, Spain