الأبحاث ضمن الموضوع : خوارزميات تخطيط المسار الروبوتي
-
الهبوط الطارئ المدرك للمخاطر المعتمد على الرؤية للمركبات الجوية في البيئات الحضرية المعقدة Vision-based risk-aware emergency landing for aerial vehicles in complex urban environments
2026 | المؤلف: Julio de la Torre-Vanegas وآخرون | المجلة: Engineering Applications of Artificial Intelligence | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه البحث نهجًا قائمًا على الرؤية وواعٍ بالمخاطر للتحكم في الطائرات بدون طيار (UAVs) يهدف إلى ضمان هبوط آمن في بيئات حضرية معقدة، خاصة أثناء الطوارئ. تستخدم المنهجية تقسيمًا دلاليًا لتوليد خرائط مخاطر على مستوى البكسل، والتي تُستخدم لتحديد مناطق الهبوط الآمنة المستقرة (SLZs) وسط العقبات الديناميكية مثل السيارات والمشاة. يقوم شبكة عصبية عميقة…
-
IA-TIGRIS: مخطط قائم على العينة التكيفية والتزايدية للتخطيط المعلوماتي عبر الإنترنت IA-TIGRIS: An Incremental and Adaptive Sampling-Based Planner for Online Informative Path Planning
2026 | المؤلف: Brady Moon وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Robotics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الدراسة IA-TIGRIS (جمع المعلومات القائم على الأشجار التكيفية والتزايدية باستخدام أخذ العينات المستنيرة)، وهو مخطط مسار معلوماتي مبتكر يعتمد على أخذ العينات مصمم للتنفيذ في الوقت الحقيقي على المنصات الروبوتية. يتمتع هذا المخطط بالقدرة على التكيف مع جمع البيانات في الوقت الحقيقي من خلال تحسين جهود التخطيط السابقة وتحديث خرائط الاعتقاد مع إجراء ملاحظات…
-
خوارزمية تحسين هجينة لحل مشاكل تخطيط المسار بناءً على خوارزمية تحسين الذئب الرمادي
2026 | المؤلف: Gang Cheng وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم البحث خوارزمية محسّنة لتحسين الذئب الرمادي (CGGWO) تعالج قيود خوارزمية تحسين الذئب الرمادي التقليدية، مثل القابلية للحدود المحلية وكفاءة التقارب المنخفضة. تدمج الخوارزمية المقترحة التعيين الفوضوي لتهيئة السكان، وصيغة هجرة الذهب من خوارزمية تحسين تعدين الذهب لتعزيز التنوع، وتستخدم استراتيجيات التقاطع العمودي والأفقي جنبًا إلى جنب مع الطفرة الغاوسية. تعمل هذه التحسينات مجتمعة على…
-
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…
-
تخطيط المسار للطائرات بدون طيار في التضاريس المعقدة بناءً على نموذج PGD: تحسينات خوارزمية تجمع بين استخراج الميزات والتعلم المعزز
2026 | المؤلف: Liangshuai Liu وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه الورقة نموذج PGD لتخطيط مسار الطائرات بدون طيار (UAV) في التضاريس المعقدة، مما يعالج بفعالية التحديات مثل معالجة الحالات عالية الأبعاد، واستكشاف المسارات العمياء، والقدرة المحدودة على التكيف عبر بيئات مختلفة. يستخدم نموذج PGD تكاملًا تآزريًا بين Transformer، وشبكة الخصومة التوليدية (GAN)، وتدرج السياسة الحتمي العميق (DDPG) لإنشاء نظام مغلق “ضغط-توليد-تحسين”. يقوم نموذج…
-
خوارزمية بحث هجينة تعتمد على تعلم Q تدمج PRM وACO لتخطيط مسار الطائرات بدون طيار ثلاثية الأبعاد
2026 | المؤلف: Siya Liu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث خوارزمية هجينة جديدة، PRM-QACO، مصممة لتعزيز تخطيط المسارات ثلاثية الأبعاد للطائرات بدون طيار (UAVs) في البيئات المعقدة. تدمج هذه الخوارزمية خريطة الطرق الاحتمالية (PRM) وتحسين مستعمرات النمل (ACO) مع مكون التعلم المعزز، وبالتحديد التعلم Q، لمعالجة قيود الطرق التقليدية التي غالبًا ما تنتج مسارات دون المستوى وتعاني من عدم كفاءة حسابية. تولد…
-
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…
-
تخطيط مدرك لعزم الدوران المركزي للحركة الساقية يدمج تحسين مسار 3D-DCM وساق التأرجح
2026 | المؤلف: Robert Schuller وآخرون | المجلة: IEEE Robotics and Automation Letters | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحديات المتعلقة بإدماج الزخم الزاوي المركزي (CAM) في تخطيط الحركة البشرية، والذي غالبًا ما يتم تجاهله بسبب خصائصه غير الخطية وغير الهولونية المعقدة. يقترحون خوارزمية تكرارية عبر الإنترنت تحسب الزخم الزاوي المركزي المستحث وتحدث مسار مركز الكتلة (CoM) وفقًا لذلك. تعمل هذه الطريقة على تحسين مسارات الساق المتأرجحة لتوليد الزخم…
-
C$^{*}$: خوارزمية تخطيط مسار التغطية للبيئات غير المعروفة باستخدام الرسوم البيانية ذات التغطية السريعة
2026 | المؤلف: Zongyuan Shen وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Robotics | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم الورقة خوارزمية جديدة تعتمد على العينات، تُعرف باسم C*، مصممة للتخطيط لمسار التغطية في الوقت الحقيقي (CPP) في بيئات غير معروفة. تستخدم C* رسم بياني للتغطية السريعة (RCG)، الذي يتم بناؤه تدريجياً أثناء تنقل الروبوت من خلال أخذ عينات متقدمة من مساحة البحث. يعمل هذا RCG كرسم بياني كافٍ أدنى، حيث تمثل عقده نقاط…