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SSP: Safety-guaranteed Surgical Policy via Joint Optimization of Behavioral and Spatial Constraints

यह शोध पत्र सेफ्टी-गारंटीड सर्जिकल पॉलिसी (SSP) फ्रेमवर्क का परिचय देता है, जो डेटा-संचालित रोबोट-असिस्टेड सर्जरी में उच्च कार्य सफलता दर बनाए रखते हुए व्यवहार संबंधी और स्थानिक बाधाओं को लागू करने के लिए न्यूरल ODE-आधारित अनिश्चितता मॉडलिंग को रोबस्ट कंट्रोल बैरियर फंक्शन्स के साथ एकीकृत करता है, जिससे शून्य के करीब सुरक्षा उल्लंघन सुनिश्चित होता है।

मूल लेखक: Jianshu Hu, ZhiYuan Guan, Lei Song, Kantaphat Leelakunwet, Hesheng Wang, Wei Xiao, Qi Dou, Yutong Ban

प्रकाशित 2026-03-10

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Jianshu Hu, ZhiYuan Guan, Lei Song, Kantaphat Leelakunwet, Hesheng Wang, Wei Xiao, Qi Dou, Yutong Ban

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक प्रतिभाशाली लेकिन लापरवाह प्रशिक्षु सर्जन (apprentice surgeon) को एक नाजुक ऑपरेशन करना सिखा रहे हैं। आप चाहते हैं कि वह विशेषज्ञों को देखकर सीखे (डेटा-संचालित लर्निंग) ताकि वह तेज़, कुशल और अनुकूलन योग्य बन सके। हालाँकि, आप इस बात से डरे हुए हैं कि उत्साह या भ्रम में वह गलती से किसी महत्वपूर्ण धमनी (artery) को काट सकता है या किसी तंत्रिका (nerve) को नुकसान पहुँचा सकता है।

यह ठीक वही समस्या है जिसे पेपर "Safety-guaranteed Surgical Policy (SSP)" हल करने की कोशिश करता है। यह एक ऐसा सिस्टम प्रस्तावित करता है जो रोबोट को एक इंसान की तरह सीखने देता है लेकिन एक सुरक्षा निरीक्षक (safety inspector) की सावधानी के साथ काम करने की अनुमति भी देता है।

यहाँ बताया गया है कि यह कैसे काम करता है, सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करते हुए:

1. समस्या: "ब्लैक बॉक्स" बनाम "सेफ्टी ज़ोन"

ब्लैक बॉक्स (The Black Box): आधुनिक रोबोट सर्जरी के हजारों वीडियो देखकर (इमिटेशन लर्निंग) या सिम्युलेटर में लाखों बार अभ्यास करके (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) सीखते हैं। वे काम में बहुत अच्छे हो जाते हैं, लेकिन वे "ब्लैक बॉक्स" होते हैं। आपको पता नहीं होता कि वे कोई कदम क्यों उठा रहे हैं, और यदि वे ऐसी अजीब स्थिति का सामना करते हैं जो उन्होंने पहले नहीं देखी है, तो वे कुछ विनाशकारी कर सकते हैं।
सेफ्टी ज़ोन (The Safety Zone): सर्जरी में, कुछ "नो-गो ज़ोन" (जैसे प्रमुख रक्त वाहिकाएं) और "सेफ ज़ोन" (जहाँ रोबोट को रहने की अनुमति है) होते हैं। यदि रोबोट रेखा पार करता है, तो यह एक आपदा है।
दुविधा (The Dilemma): पारंपरिक सुरक्षा नियम बहुत कठोर होते हैं (जैसे एक रोबोट जो किसी भी चीज़ से टकराने के डर से हिलने से मना कर देता है), जिससे सर्जरी धीमी और अप्रभावी हो जाती है। शुद्ध लर्निंग (pure learning) बहुत जोखिम भरी है।

2. समाधान: "सेफ्टी फ़िल्टर" (SSP)

लेखकों ने SSP नामक एक ढांचा बनाया है। इसे एक रेस कार के लिए स्मार्ट सीटबेल्ट और एयरबैग सिस्टम की तरह समझें।

रेस कार ड्राइवर (The Policy): यह रोबोट का मस्तिष्क है, जिसे तेज़ी से चलाने और रेस जीतने (सर्जरी करने) के लिए प्रशिक्षित किया गया है। इसे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, इमिटेशन लर्निंग, या गणित-आधारित नियमों के माध्यम से प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह कहता है, "मैं यहाँ बाईं ओर मुड़ने जा रहा हूँ!"
को-पायलट (The Safety Filter): यह नया "सेफ्टी-गारंटीड" हिस्सा है। यह कार नहीं चलाता; यह केवल देखता है। यदि ड्राइवर दीवार में मुड़ने की कोशिश करता है, तो को-पायलट पहिए को बस इतना घुमाता है कि दुर्घटना से बचा जा सके, और फिर नियंत्रण वापस ड्राइवर को सौंप देता है।
परिणाम: रोबोट तेज़ और स्मार्ट हो सकता है, लेकिन वह क्रैश (टकरा) नहीं सकता।

3. "को-पायलट" को कैसे पता चलता है कि क्या करना है

इसका जादू तीन विशिष्ट उपकरणों के संयोजन में निहित है जिन्हें पेपर जोड़ता है:

A. "क्रिस्टल बॉल" (Neural ODEs)

रोबोट को यह जानने की आवश्यकता है कि उसका शरीर कैसे गति करेगा। चूंकि मानव ऊतक (tissue) लचीले और अप्रत्याशित होते हैं, इसलिए कठिन गणितीय सूत्र अच्छी तरह काम नहीं करते हैं।

उपमा: अनुमान लगाने के बजाय, रोबोट एक Neural ODE (एक प्रकार का AI) का उपयोग करके एक "क्रिस्टल बॉल" मॉडल सीखता है। वह रोबोट की गति को देखता है और भविष्यवाणी करता है, "यदि मैं हाथ को इस ज़ोर से आगे धकेलता हूँ, तो ऊतक उस दूरी तक हिलेगा।"
ट्विस्ट: AI यह भी जानता है कि वह कब अनुमान लगा रहा है। यदि रोबलेट ऐसी अजीब स्थिति में जाता है जो उसने पहले नहीं देखी है, तो क्रिस्टल बॉल कहता है, "मुझे इस बारे में यकीन नहीं है!" इसके बाद, सिस्टम उन क्षेत्रों में अत्यधिक सतर्क हो जाता है।

B. "बाड़" (Behavioral Constraints)

रोबोट को केवल उसी "ट्रेनिंग ज़ोन" में काम करने की अनुमति है जहाँ क्रिस्टल बॉल सटीक है।

उपमा: कल्पना करें कि रोबोट पट्टे (leash) पर बंधा एक कुत्ता है। पट्टा उसे जंगल में भागने से रोकता है जहाँ मालिक को इलाके का पता नहीं है। यदि रोबोट "आउट ऑफ डिस्ट्रीब्यूशन" (अज्ञात) क्षेत्र में जाने की कोशिश करता है, तो सिस्टम उसे वापस सुरक्षित, ज्ञात क्षेत्र में खींच लेता है।

C. "अदृश्य दीवार" (Spatial Constraints)

यह महत्वपूर्ण अंगों के आसपास का वास्तविक "नो-गो ज़ोन" है।

उपमा: कल्पना करें कि एक नाजुक फूलदान के चारों ओर एक अदृश्य बल क्षेत्र (force field) है। जैसे-जैसे रोबोट का हाथ फूलदान के करीब आता है, बल क्षेत्र मजबूत होता जाता है। यदि रोबमोट इसे पार करने की कोशिश करता है, तो सेफ्टी फ़िल्टर तुरंत कमांड को ओवरराइड कर देता है, और हाथ को फूलदान को सुरक्षित रखने के लिए पर्याप्त दूर धकेल देता है।

4. "मैथ मैजिक" (Control Barrier Functions)

रोबोट को यह कैसे पता चलता है कि सर्जरी को रोके बिना दीवार से बचने के लिए पहिए को ठीक कितना घुमाना है?

वे Control Barrier Functions (CBF) का उपयोग करते हैं। इसे एक गणितीय रेफरी के रूप में समझें।
रेफरी लगातार जाँचता है: "क्या रोबोट सुरक्षित है?"
यदि उत्तर "हाँ" है, तो रोबोट जो चाहता है वह करता रहता है।
यदि उत्तर "नहीं" है, तो रेफरी न्यूनतम आवश्यक परिवर्तन की गणना करता है जो इसे फिर से सुरक्षित बना सके। यह रोबोट को रोकता नहीं है; यह बस उसे थोड़ा सा दिशा बदल देता है। यह सुनिश्चित करता है कि सर्जरी सुचारू रूप से आगे बढ़ती रहे, बस आपदा से बचने के लिए थोड़ा समायोजित हो।

5. वास्तविक दुनिया के परिणाम

टीम ने एक वास्तविक सर्जिकल रोबोट (da Vinci Research Kit) और सिमुलेशन में इसका परीक्षण किया:

परीक्षण: उन्होंने रोबोट को सुई उठाने और गॉज (gauze) हिलाने का प्रयास करने के लिए बनाया, जबकि "नो-गो ज़ोन" (जैसे नकली रक्त वाहिकाओं) से बचना था।
परिणाम:
- सेफ्टी फ़िल्टर के बिना: रोबोट लगभग हर बार "वाहिकाओं" से टकरा गया (कुछ परीक्षणों में 100% टक्कर दर)।
- सेफ्टी फ़िल्टर के साथ: रोबोट ने कार्यों को सफलतापूर्वक पूरा किया और कभी भी वर्जित क्षेत्रों से नहीं टकराया (0% टक्कर दर)।
- गति: इसने रोबोट को महत्वपूर्ण रूप से धीमा नहीं किया। "को-पायलट" वास्तविक समय में प्रतिक्रिया देने के लिए पर्याप्त तेज़ था।

सारांश

यह पेपर सर्जिकल रोबोट के लिए एक यूनिवर्सल सेफ्टी रैपर प्रस्तुत करता है। यह हमें शक्तिशाली, लर्निंग-आधारित AI का उपयोग करने की अनुमति देता है जो जटिल, कठिन कार्यों को संभाल सकता है, जबकि इसे एक गणितीय रूप से सिद्ध "सुरक्षा जाल" में लपेटता है जो गारंटी देता है कि रोबोट कभी भी रोगी को नुकसान नहीं पहुँचाएगा, भले ही AI कोई गलती कर दे। यह AI की बुद्धिमत्ता और चिकित्सा सुरक्षा के बीच के अंतर को पाटता है।

यहाँ पेपर "Safety-guaranteed Surgical Policy via Joint Optimization of Behavioral and Spatial Constraints" (SSP) का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

रोबोट-असिस्टेड सर्जरी का क्षेत्र टेलीऑपरेशन से रिइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) और इमिटेशन लर्निंग (IL) का उपयोग करके डेटा-संचालित स्वायत्तता (autonomy) की ओर बढ़ रहा है। हालाँकि, ये "ब्लैक-बॉक्स" नीतियां औपचारिक सुरक्षा गारंटी (formal safety guarantees) की कमी रखती हैं, जो क्लिनिकल तैनाती के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं।

द्वंद्व (The Conflict): सर्जिकल कार्यों के लिए सटीक पथ का पालन (कार्य प्रदर्शन) करने की आवश्यकता होती है, जबकि साथ ही "नो-गो ज़ोन" (जैसे रक्त वाहिकाओं जैसी महत्वपूर्ण शारीरिक संरचनाओं) से सख्ती से बचना होता है।
मौजूदा विधियों की सीमाएँ (The Limitation of Existing Methods):
- शुद्ध लर्निंग (RL/IL): उच्च अनुकूलन क्षमता लेकिन अनदेखे परिदृश्यों में अप्रत्याशित व्यवहारों के प्रति संवेदनशील, जिससे संभावित विनाशकारी विफलताएं (ऊतकों का फटना, अंगों को नुकसान) हो सकती हैं।
- शुद्ध शास्त्रीय नियंत्रण (Pure Classical Control): गणितीय सुरक्षा गारंटी प्रदान करता है लेकिन हाथ से बनाए गए विश्लेणात्मक मॉडलों पर निर्भर करता है जो सॉफ्ट टिश्यू की नॉन-लीनियर और डिफॉर्मेबल प्रकृति के साथ संघर्ष करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अत्यधिक रूढ़िवादी और कम सफलता दर वाले व्यवहार होते हैं।
अंतराल (The Gap): एक ऐसे हाइब्रिड फ्रेमवर्क की आवश्यकता है जो अनिश्चित सिस्टम डायनेमिक्स के बावजूद, सीखी गई नीतियों की निपुणता (dexterity) को कठोर, गणितीय रूप से सिद्ध सुरक्षा बाधाओं (constraints) के साथ जोड़ सके।

2. कार्यप्रणाली: SSP फ्रेमवर्क (Methodology: The SSP Framework)

लेखक सेफ्टी-गारंटीड सर्जिकल पॉलिसी (SSP) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करते हैं, जो कार्य प्रदर्शन को सुरक्षा आश्वासन से अलग करता है। इस आर्किटेक्चर में तीन एकीकृत मॉड्यूल शामिल हैं:

A. अनिश्चितता-जागरूक डायनेमिक्स मॉडलिंग (Neural ODEs)

डिस्क्रीट स्टेट ट्रांज़िशन के बजाय, सिस्टम न्यूरल ऑर्डिनरी डिफरेंशियल इक्वेशंस (Neural ODEs) का उपयोग करके निरंतर-समय डायनेमिक्स सीखता है।

मॉडल: $\dot{s}(t) = f_\eta(s(t)) + g_\eta(s(t))a(t) + \epsilon$ , जहाँ $\epsilon$ अनिश्चितता को दर्शाता है।
अनिश्चितता मात्रा निर्धारण (Uncertainty Quantification): फ्रेमवर्क इन्फरेंस के दौरान दो एरर मेट्रिक्स की गणना करता है:
1. डेरिवेटिव प्रेडिक्शन एरर ( $E_{\dot{s}}$ ): अनुमानित और वास्तविक स्टेट डेरिवेटिव के बीच का अंतर।
2. स्टेट प्रेडिक्शन एरर ( $E_s$ ): इंटीग्रेटेड प्रेडिक्टेड स्टेट्स और ग्राउंड ट्रुथ के बीच का अंतर।
टास्क स्पेस परिभाषा: प्रदर्शन डेटा वितरण के आसपास एक वैध टास्क स्पेस $\mathcal{T}$ को परिभाषित किया गया है। एजेंट को इस स्पेस के भीतर रहने के लिए बाध्य किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि सीखा गया डायनेमिक्स मॉडल विश्वसनीय बना रहे (आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन विफलताओं को रोकना)।

B. प्रदर्शन-निर्देशित नीति पीढ़ी (Demonstration-Guided Policy Generation)

यह फ्रेमवर्क अंतर्निहित नीति के प्रकार के प्रति स्वतंत्र (agnostic) है। यह एक "नोमिनल एक्शन" ( $a_{des}$ ) स्वीकार करता है जो निम्नलिखित द्वारा उत्पन्न होता है:

RL: विशेष रूप से, एक प्रदर्शन-निर्देशित RL नीति (DEX) जो अन्वेषण (exploration) को निर्देशित करने के लिए विशेषज्ञ डेटा का उपयोग करती है।
IL: प्रदर्शन डेटा पर प्रशिक्षित डिफ्यूजन-आधारित नीतियां।
CLF: उन कार्यों के लिए कंट्रोल ल्यपुनोव फंक्शन (Control Lyapunov Function) आधारित पाथ फॉलोअर्स जिनका संदर्भ पथ (जैसे स्यूटिंग) परिभाषित है।

C. रोबस्ट कंट्रोल बैरियर फंक्शन (CBF) सुरक्षा नियंत्रक

यह मुख्य सुरक्षा परत है। यह एक "सेफ्टी फ़िल्टर" के रूप में कार्य करता है जो सुरक्षित एक्शन $a_{safe}$ बनाने के लिए नोमिनल एक्शन $a_{des}$ में न्यूनतम संशोधन करता है।

ऑप्टिमाइज़ेशन: यह $a_{des}$ से विचलन को कम करने के लिए एक रियल-टाइम क्वाड्रेटिक प्रोग्राम (QP) को हल करता है, जो सुरक्षा बाधाओं के अधीन है।
दो श्रेणियों के प्रतिबंध:
1. स्पेशियल CBF (Spatial CBF): "नो-गो ज़ोन" से बचाव को लागू करता है (जैसे रक्त वाहिकाओं का प्रतिनिधित्व करने वाले गोले या सिलेंडर)।
2. बिहेवियरल CBF (Behavioral CBF): एजेंट को वैध टास्क स्पेस $\mathcal{T}$ (वह क्षेत्र जहाँ Neural ODE प्रशिक्षित किया गया है) के भीतर रहने के लिए बाध्य करता है, जिससे एजेंट को उन क्षेत्रों में जाने से रोका जा सके जहाँ डायनेमिक्स मॉडल अज्ञात है।
मजबूती (Robustness): CBF फॉर्मूलेशन अनिश्चितता शब्दों ( $E_{\dot{s}}$ और $E_s$ ) को सीधे बैरियर बाधाओं में शामिल करता है। यह एक "रोबस्ट" बैरियर बनाता है जो मॉडल अनिश्चितता के आधार पर सुरक्षित सेट को संकुचित करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि यदि डायनेमिक्स मॉडल अपूर्ण भी हो, तो भी सुरक्षा बनी रहे।

3. प्रमुख योगदान (Key Contributions)

एकीकृत फ्रेमवर्क: एक नवीन आर्किटेक्चर जो "ब्लैक-बॉक्स" सर्जिकल नीतियों (RL, IL, CLF) को Neural ODEs और Robust CBFs का उपयोग करके एक सैद्धांतिक रूप से गारंटीकृत सुरक्षा नियंत्रक में लपेटता है।
रोबस्ट CBF-QP फॉर्मूलेशन: एक CBF ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या का परिचय जो Learned Neural ODE डायनेमिक्स में अनिश्चितता को स्पष्ट रूप से मात्रा निर्धारित करता है और उसका हिसाब रखता है।
दोहरी प्रतिबंध रणनीति (Dual Constraint Strategy): बिहेवियरल कंस्ट्रेंट्स (ट्रेनिंग डिस्ट्रीब्यूशन के भीतर रहना) और स्पेशियल कंस्ट्रेंट्स (शारीरिक नो-गो ज़ोन से बचना) का एक साथ प्रवर्तन, जो मॉडल विश्वसनीयता और भौतिक सुरक्षा दोनों सुनिश्चित करता है।
व्यापक सत्यापन: SurRoL सिमुलेशन एनवायरनमेंट और एक वास्तविक da Vinci Research Kit (dVRK) दोनों में व्यापक परीक्षण, जो उच्च कार्य सफलता दर बनाए रखते हुए लगभग शून्य बाधा उल्लंघन (constraint violations) प्रदर्शित करता है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम (Experimental Results)

फ्रेमवर्क का मूल्यांकन चार सर्जिकल मैनिपुलेशन कार्यों (NeedleReach, NeedlePick, GauzeRetrieve, PegTransfer) और संदर्भ पथ अनुवर्ती कार्यों पर किया गया।

सुरक्षा प्रदर्शन:
- अनकन्स्ट्रेंड बेसलाइन नीतियां (RL, IL, CLF) उच्च टकराव दर (जैसे कि NeedlePick जैसे तंग परिदृश्यों में 100% तक) प्रदर्शित करती हैं।
- SSP फ्रेमवर्क ने सभी कार्यों और वातावरणों (Sphere और Cylinder नो-गो ज़ोन) में टकराव की दर को लगभग शून्य (0.00%) तक कम कर दिया।
- सेफ मार्जिन: जबकि बेसलाइन अक्सर नकारात्मक सेफ मार्जिन (उल्लंघन का संकेत) रखती थीं, SSP विधियों ने सख्ती से सकारात्मक मार्जिन बनाए रखा, जो सुरक्षा सीमाओं के पालन की पुष्टि करता है।
कार्य प्रदर्शन:
- SSP ने उल्लंघन के बिना उच्च सफलता दर (Success Rate without Violation) बनाए रखी। उदाहरण के लिए, NeedlePick कार्य में, SSP-DEX ने बाधाओं वाले वातावरण में 0.00 की तुलना में 0.87 की सफलता दर प्राप्त की।
- फ्रेमवर्क ने सुरक्षा और प्रदर्शन के बीच सफलतापूर्वक संतुलन बनाया; "सेफ मार्जिन" को सुरक्षा के लिए पर्याप्त बड़ा और कार्य पूरा करने के लिए पर्याप्त छोटा बनाया गया था।
वास्तविक-विश्व सत्यापन (dVRK):
- नो-गो ज़ोन से बचाव: वास्तविक दुनिया के NeedlePick और GauzeRetrieve कार्यों में, अनकन्स्ट्रेंड पॉलिसी 100% बार टकराई, जबकि SSP-DEX ने सबसे छोटे पथ से स्वायत्त रूप से विचलित होकर 0% टकराव हासिल किया।
- बहु-चरणीय स्यूटिंग (Multi-Stage Suturing): एक RL ग्रैस्प चरण और एक CLF इंसर्शन चरण के बीच निर्बाध स्विचिंग का प्रदर्शन किया, जिसमें CBF ने यह सुनिश्चित किया कि सुई (needle) सिम्युलेटेड संवहनी क्षेत्र (vascular region) में प्रवेश न करे।
- लंग ट्यूमर रिसेक्शन (Lung Tumor Resection): सिस्टम ने एक गोलाकार "वैस्कुलर" नो-गो ज़ोन से बचते हुए कटिंग पाथ का सफलतापूर्वक पालन किया, और केवल आवश्यकता पड़ने पर ही पथ से विचलित हुआ और बाद में वापस आया।
दक्षता: इन्फरेंस समय केवल मामूली रूप से बढ़ा (मिलीसेकंड में), जो यह सिद्ध करता है कि फ्रेमवर्क वास्तविक समय के सर्जिकल नियंत्रण के लिए उपयुक्त है।

5. महत्व (Significance)

यह पेपर सर्जिकल रोबोटिक्स की सबसे महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है: स्वायत्तता और सुरक्षा के बीच का समझौता।

क्लिनिकल प्रासंगिकता: यह अनपेक्षित व्यवहारों के कारण रोगी की सुरक्षा को जोखिम में डाले बिना, डेटा-संचालित, उच्च-प्रदर्शन वाले AI एजेंटों को सर्जरी में तैनात करने का मार्ग प्रदान करता है।
सैद्धांतिक प्रगति: Neural ODEs को Robust CBFs के साथ एकीकृत करके, लेखकों ने "ब्लैक-बॉक्स" लर्निंग और "व्हाइट-बॉक्स" औपचारिक सत्यापन के बीच के अंतर को पाट दिया है। यह विधि सिद्ध करती है कि सुरक्षा को गणितीय रूप से गारंटी दी जा सकती है, भले ही अंतर्निहित सिस्टम डायनेमिक्स डेटा से सीखे गए हों और अनिश्चितता के अधीन हों।
भविष्य का प्रभाव: यह फ्रेमवर्क अगले स्तर के स्वायत्त सर्जिकल सहायकों की नींव रखता है जो जटिल, लचीले ऊतकों के अनुकूल हो सकते हैं और साथ ही शारीरिक सुरक्षा सीमाओं का सख्ती से पालन कर सकते हैं। भविष्य के कार्यों का लक्ष्य दृश्य इनपुट (visual inputs) को शामिल करना है ताकि वे वास्तविक समय में इन सुरक्षा बाधाओं को स्वायत्त रूप से पहचान सकें और परिभाषित कर सकें।