الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تخطيط الحركة
-
تخطيط المسار المدرك للجودة الديناميكية لأذرع الروبوت ذات 6 درجات من الحرية باستخدام BiRRT وتحسين ميتاheuristic استنادًا إلى مسارات B spline
2026 | المؤلف: Abdelrahman T. Elgohr وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الدراسة إطار عمل شامل من مرحلتين لتخطيط المسار وتحسينه لذراع روبوت صناعي ب6 درجات حرية، مصمم خصيصًا للتنقل في بيئات معقدة مليئة بالعقبات الموزعة عشوائيًا. تستخدم المرحلة الأولية مزيجًا من الاستيفاء الهندسي باستخدام B-spline ومخطط RRT-Connect ثنائي الاتجاه لتوليد مسار مرجعي خالٍ من التصادمات لروبوت KUKA KR 4 R600. ثم يتم تحسين هذا…
-
PA-MPPI: التحكم في مسار التكامل التنبؤي المدرك للإدراك لملاحة الطائرات الرباعية في بيئات غير معروفة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: IEEE Robotics and Automation Letters | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول الأبحاث التحديات المتعلقة بملاحة الطائرات الرباعية في بيئات غير معروفة، لا سيما للتطبيقات مثل مهام البحث والإنقاذ. تشمل التحديات الرئيسية تخطيط المسار في المساحات غير المحدبة، والالتزام بديناميات الطائرات الرباعية، واستكشاف المناطق غير المرسومة. لقد أظهر أسلوب نموذج التنبؤ بمسار التكامل (MPPI) وعدًا في معالجة التحديين الأولين من خلال تحسين قائم على العينة، مما…
-
خوارزمية A* المدركة للاتجاهات والقابلة للتكيف الذاتي مع خوارزمية PPO للتخطيط لمسار الطائرات بدون طيار في المدينة الذكية
2026 | المؤلف: Xinshi Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث DASA*، وهو تحسين واعٍ بالاتجاه وقابل للتكيف للغرض التقليدي A*، يهدف إلى معالجة قيوده في البيئات ثلاثية الأبعاد المعقدة. يقدم الإطار المقترح آلية اختيار حيّ واعٍ بالاتجاه هرمية قابلة للتكيف، تستخدم كاشف ركود خفيف الوزن لتسهيل التبديل التلقائي بين زوايا مخروطية ضيقة وتغطية كاملة لـ 26 حيّ. تحل هذه الابتكار مشكلة عدم اكتمال…
-
LG-H-PPO: PPO هرمية غير متصلة للتخطيط لمسار الروبوت على رسم بياني كامن
2026 | المؤلف: Xiang Han | المجلة: Frontiers in Robotics and AI | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد للتعلم المعزز الهرمي غير المتصل (HRL)، يسمى LG-H-PPO (التعلم المعزز الهرمي القائم على الرسم البياني الكامن)، يهدف إلى تعزيز قدرات تخطيط المسار للروبوتات المستقلة في البيئات المعقدة. تواجه طرق التعلم المعزز التقليدية تحديات في اتخاذ القرارات على المدى الطويل وإشارات المكافأة النادرة، خاصة عند استخدام المساحات الكامنة المستمرة لتوليد…
-
التخطيط الديناميكي لمسار الطائرات بدون طيار مع أقل نقطة انحناء استنادًا إلى خوارزمية A* للجوار التكيفي ودمج استراتيجيات متعددة
2025 | المؤلف: Longyan Xu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة البحثية طريقة دمج متعددة الاستراتيجيات جديدة لتخطيط مسار الطائرات بدون طيار (UAV)، تُسمى خوارزمية MSF-MTPO. تتناول هذه الطريقة تعقيدات تخطيط مسارات آمنة وفعالة في البيئات ثلاثية الأبعاد، متغلبة على تحديات مثل المسارات الطويلة، ونقاط الانعطاف الزائدة، وعدم كفاية تجنب العقبات الديناميكية. تتكون الخوارزمية من أربع مراحل رئيسية: تخطيط المسار الأولي باستخدام خوارزمية…
-
تحسين سرب الجسيمات متعدد الأهداف القائم على المتغيرات للملاحة لتخطيط مسار الطائرات بدون طيار مع قيود حركية
2025 | المؤلف: Thi Thuy Ngan Duong وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث خوارزمية جديدة لتخطيط المسار في الطائرات بدون طيار (UAVs) تُسمى تحسين سرب الجسيمات متعدد الأهداف القائم على المتغيرات الملاحية (NMOPSO). تصوغ هذه الخوارزمية تخطيط المسار كمشكلة تحسين، مع تحديد مجموعة من الدوال الهدف التي تشمل كل من متطلبات الأمثلية والسلامة لعمليات الطائرات بدون طيار. تستخدم NMOPSO تمثيلًا فريدًا للمسار يستفيد من المتغيرات الملاحية…