Recent advancements in robotics and artificial intelligence have led to the emergence of smart mobile robots capable of performing complex tasks autonomously. This paper explores the significant impact of these robots in search and monitoring systems across various applications, including disaster response, environmental monitoring, and security surveillance. By leveraging advanced sensing technologies, real-time data processing, and autonomous navigation, smart mobile robots enhance operational efficiency and safety in hazardous environments. Their ability to gather and analyze data in real-time allows for improved decision-making and resource allocation. Despite existing challenges, such as battery life and navigation in dynamic settings, ongoing technological innovations promise to expand the capabilities and applications of these systems. Ultimately, the integration of smart mobile robots represents a transformative shift in how we approach critical search and monitoring operations, paving the way for more effective and responsive solutions in various fields.

Smart Mobile Robots, Robotics, Artificial Intelligence, Autonomous Navigation

Smith, J., & Wang, L. (2020). Autonomous Mobile Robotics: Applications in Search and Rescue. Journal of Robotics.

Liu, K., & Brown, H. (2021). AI and Robotics in Environmental Monitoring. IEEE Transactions on Automation.

Johnson, D., & Patel, M. (2022). Security Surveillance with Autonomous Robots. International Conference on Robotics and Automation.

Xolmatov Oybek Olim o‘g‘li, & Xoliqov Izzatulla Abdumalik o‘g‘li. (2023). QUYOSH PANELI YUZASINI TOZALOVCHI MOBILE ROBOTI TAXLILI. Innovations in Technology and Science Education, 2(7), 791–800. https://humoscience.com/index.php/itse/article/view/424

Xolmatov Oybek Olim o‘g‘li, & Vorisov Raxmatulloh Zafarjon o‘g‘li. (2023). KALAVA IPI ISHLAB CHIQARISHDA PAXTANI SIFATINI NAZORAT QILISH MUAMMOLARINING TAXLILI. Innovations in Technology and Science Education, 2(7), 801–810. https://humoscience.com/index.php/itse/article/view/425

Холматов Ойбек Олим угли, & Иминов Холмуродбек Элмуродбек угли. (2023). ЭКСТРАКЦИЯ ХЛОПКОВОГО МАСЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ СУБКРИТИЧЕСКОЙ ВОДЫ.ЭКСТРАКЦИЯ ХЛОПКОВОГО МАСЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ СУБКРИТИЧЕСКОЙ ВОДЫ. Innovations in Technology and Science Education, 2(7), 852–860. https://humoscience.com/index.php/itse/article/view/432

Холматов Ойбек Олим угли, & Хасанов Жамолиддин Фазлитдин угли. (2023). АВТОМАТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ОЧИСТКИ СОЛНЕЧНЫХ ПАНЕЛЕЙ НА БАЗЕ ARDUINO ДЛЯ УДАЛЕНИЯ ПЫЛИ. Innovations in Technology and Science Education, 2(7), 861–871. https://humoscience.com/index.php/itse/article/view/433

Xolmatov Oybek Olim o‘g‘li, & Jo`rayev Zoxidjon Azimjon o‘g‘li. (2023). MACHINE LEARNING YORDAMIDA IDISHNI SATHINI ANIQLASH. Innovations in Technology and Science Education, 2(7), 1163–1170. https://humoscience.com/index.php/itse/article/view/477

Холматов О.О., Муталипов Ф.У. “Создание пожарного мини-автомобиля на платформе Arduino” Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2021. 2(83). https://7universum.com/ru/tech/archive/item/11307

Холматов О.О., Дарвишев А.Б. “Автоматизация умного дома на основе различных датчиков и Arduino в качестве главного контроллера” Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2020. 12(81). https://7universum.com/ru/tech/archive/item/11068

Xoлматов О.О., Бурхонов З.А. “ПРОЕКТЫ ИННОВАЦИОННЫХ ПАРКОВОК ДЛЯ АВТОМОБИЛЕЙ” Международный научный журнал «Вестник науки» № 12 (21) Том 4 ДЕКАБРЬ 2019 г. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=41526101

Kholmatov O.O., Burkhonov Z., Akramova G. “THE SEARCH FOR OPTIMAL CONDITIONS FOR MACHINING COMPOSITE MATERIALS” science and world International scientific journal, №1(77), 2020, Vol.I http://en.scienceph.ru/f/science_and_world_no_1_77_january_vol_i.pdf#page=28

Холматов О.O, Бурхонов З, Акрамова Г “АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОМЫШЛЕННЫМИ РОБОТАМИ НА ПЛАТФОРМЕ ARDUINO” science and education scientific journal volume #1 ISSUE #2 MAY 2020 https://www.openscience.uz/index.php/sciedu/article/view/389

Кабулов Н. А., Холматов О.O “AUTOMATION PROCESSING OF HYDROTERMIC PROCESSES FOR GRAINS” Universum: технические науки журнал декабрь 2021 Выпуск: 12(93) https://7universum.com/ru/tech/archive/item/12841

Xoлматов О.О., Негматов Б.Б “РАЗРАБОТКА И ВНЕДРЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ СВЕТОФОРОМ С БЕСПРОВОДНЫМ УПРАВЛЕНИЕМ ОТ ARDUINO” Universum: технические науки: научный журнал, – № 6(87). июнь, 2021 г. https://7universum.com/ru/tech/archive/item/11943

Xoлматов О.О., Негматов Б.Б “АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОБРАБОТКИ ЗЕРНА” Universum: технические науки: научный журнал. – № 3(96). Часть 1. М., Изд. «МЦНО», 2022 г. https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13235

Холматов Ойбек Олим угли “АВТОМАТИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ЗЕРНОВЫХ ОСУШИТЕЛЕЙ С ПОМОЩЬЮ ПЛК” Universum: технические науки: научный журнал. – № 3(96). Часть 1. М., Изд. «МЦНО», 2022 г. https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13234

Холматов Ойбек Олим угли, & Негматов Бегзодбек Баходир угли. (2022). МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ ЛОГИСТИЧЕСКИХ УСЛУГ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ОРГАНИЗАЦИИ ГРУЗОВ. E Conference Zone, 219–221. https://econferencezone.org/index.php/ecz/article/view/196

Kholmatov Oybek Olim ugli, & Negmatov Begzodbek Bakhodir ugli. (2022). OPTIMIZATION OF AN INTELLIGENT SUPPLY CHAIN MANAGEMENT SYSTEM BASED ON A WIRELESS SENSOR NETWORK AND RFID TECHNOLOGY. E Conference Zone, 189–192. http://www.econferencezone.org/index.php/ecz/article/view/467

Мацко Ольга, Холматов Ойбек, & Думахонов Фуркатбек. ПРОЕКТИРОВАНИЕ РОБОТА МАНИПУЛЯТОРА С ОГРАНИЧЕННЫМИ УГЛАМИ ПЕРЕДВИЖЕНИЯ НА ПРИНЦИПЕ РАБОТЫ СЕРВОДВИГАТЕЛЯ В ПРОГРАММНОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ ARDUINO И PROTEUS. UNIVERSAL JOURNAL OF TECHNOLOGY AND INNOVATION, 1(1), 28–40. https://humoscience.com/index.php/ti/article/view/1174

Мацко Ольга Николаевна, Холматов Ойбек, & Думахонов Фуркатбек. РАЗРАБОТКА СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ ТЕПЛИЧНЫХ СООРУЖЕНИЙ НА ПОГОДНЫХ УСЛОВИЯХ СЕВЕРНОГО ПОЛЮСА. UNIVERSAL JOURNAL OF ACADEMIC AND MULTIDISCIPLINARY RESEARCH, 1(1), 75–88. https://humoscience.com/index.php/amr/article/view/1115

XOLMATOV, O. (2022). AUTOMATION OF GRAIN PROCESSING. Universum: технические науки. https://doi.org/DOI - 10.32743/UniTech.2022.96.3.13235

XOLMATOV, O. (2022). AUTOMATION OF GRAIN DRYER SYSTEM USING PLC. Universum: технические науки. https://doi.org/DOI - 10.32743/UniTech.2022.96.3.13234

Rowsan Jahan Bhuiyan, Salma Akter, Aftab Uddin, Md Shujan Shak, Md Rasibul Islam, S M Shadul Islam Rishad, Farzana Sultana, & Md. Hasan-Or-Rashid. (2024). SENTIMENT ANALYSIS OF CUSTOMER FEEDBACK IN THE BANKING SECTOR: A COMPARATIVE STUDY OF MACHINE LEARNING MODELS. The American Journal of Engineering and Technology, 6(10), 54–66. https://doi.org/10.37547/tajet/Volume06Issue10-07

Md Habibur Rahman, Ashim Chandra Das, Md Shujan Shak, Md Kafil Uddin, Md Imdadul Alam, Nafis Anjum, Md Nad Vi Al Bony, & Murshida Alam. (2024). TRANSFORMING CUSTOMER RETENTION IN FINTECH INDUSTRY THROUGH PREDICTIVE ANALYTICS AND MACHINE LEARNING. The American Journal of Engineering and Technology, 6(10), 150–163. https://doi.org/10.37547/tajet/Volume06Issue10-17

Md Salim Chowdhury, Md Shujan Shak, Suniti Devi, Md Rashel Miah, Abdullah Al Mamun, Estak Ahmed, Sk Abu Sheleh Hera, Fuad Mahmud, & MD Shahin Alam Mozumder. (2024). Optimizing E-Commerce Pricing Strategies: A Comparative Analysis of Machine Learning Models for Predicting Customer Satisfaction. The American Journal of Engineering and Technology, 6(09), 6–17. https://doi.org/10.37547/tajet/Volume06Issue09-02

Md Shujan Shak, Md Shahin Alam Mozumder, Md Amit Hasan, Ashim Chandra Das, Md Rashel Miah, Salma Akter, & Md Nur Hossain. (2024). OPTIMIZING RETAIL DEMAND FORECASTING: A PERFORMANCE EVALUATION OF MACHINE LEARNING MODELS INCLUDING LSTM AND GRADIENT BOOSTING. The American Journal of Engineering and Technology, 6(09), 67–80. https://doi.org/10.37547/tajet/Volume06Issue09-09

Md Abu Sayed, Badruddowza, Md Shohail Uddin Sarker, Abdullah Al Mamun, Norun Nabi, Fuad Mahmud, Md Khorshed Alam, Md Tarek Hasan, Md Rashed Buiya, & Mashaeikh Zaman Md. Eftakhar Choudhury. (2024). COMPARATIVE ANALYSIS OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR PREDICTING CYBERSECURITY ATTACK SUCCESS: A PERFORMANCE EVALUATION. The American Journal of Engineering and Technology, 6(09), 81–91. https://doi.org/10.37547/tajet/Volume06Issue09-10