Bu tədqiqat, təkərli bir robot devrildiğinde və ya zərbəyle dengesini kaybettiğinde karmaşık aktiv mexanizmlər kullanmadan yeniden tekerlekleri üzerine dönebilmesini kolaylaştıracak xarici gövdə həndəsələrinin tasarlanıp tasarlanamayacağını araşdırır. Tədqiqatçılar şassinin üzerine eklenen üç fərqli üç boyutlu profil yapısını əvvəl PyBullet fizika simulyasiyasında Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) ilə geliştirmiş, ardından bu geometrileri 3B baskıyla üretip kontrollü fiziki fırlatma təcrübələrinde profilsiz şassiyle karşılaştırmıştır.

Geometri optimallaşdırmaunda 10 × 10'luk bir parametrik nöqtə torundan oluşan 100 sürekli hündürlük dəyişəni istifadə edilmişdir. CMA-ES; 12 namizədlık populyasiya, 0,02 başlanğıc addım böyüklüyü və 500 nəsil ilə çalıştırılmış, her namizəd profil 60 ayrı fizika simulyasiyası altında dəyərlendirilmiştir. Fitness dəyəri, robotun bu denemelerin ne kadarında tekrar tekerlekleri üzerine dönebildiğinin nisbəti kimi müəyyən edilmişdir.

Fiziksel təcrübələrde profilsiz əsas şassi ilə Mesh A, Mesh B və Mesh C olmak üzere dört yapı; 75 cm və 130 cm hündürlüklerde, təxminən 0,8 m/s və 1,5 m/s fırlatma sürətlərında və −60°, −30°, 0°, +30° və +60° başlangıç açılarında sınanmıştır. Her təcrübə şərti beş kez tekrarlandığı üçün toplam 400 fiziki fırlatma gerçəkləşdirilmişdir.

Sonuçlar geometrinin performansı böyük ölçüde değiştirdiğini göstərmişdir. Tüm qruplaşdırılmış təcrübə şərtlərı bir araya getirildiğinde profilsiz şassinin uğur nisbəti %30, Mesh A'nın %30, Mesh C'nin %60 və Mesh B'nin %75 olmuştur. Mesh B həmçinin həm 0,8 m/s həm 1,5 m/s sürətlərda və iki fərqli hündürlükte daha tutarlı davranmıştır. Mesh C xüsusilə 130 cm hündürlük və 1,5 m/s sürət şərtlərində mühüm iyileşme göstərmişdir.

Tədqiqatın dikkat çekici tapıntılarından biri simulyasiya ilə fiziksel təcrübə sıralamasının eyni çıkmamasıdır. Mesh A, Mesh B və Mesh C üçün simüle edilen başarılar təxminən %66, %35 və %46 iken eksperimental başarılar sırasıyla %30, %75 və %60'tır. Dolayısıyla fizika əsaslı optimizasyon etkili bir tasarım alanı tarama aracı olmuş, ancaq gerçek temas davranşüaı tek başına güvenilir şəkildə sıralayamamıştır.

Türkiyə baxımından: Bu yanaşma Türkiyə'də mobil robot, arama-kurtarma robotu, tarım robotu, sahə robotu və ya zorlu arazi robotu geliştiren ekipler baxımından uygulanabilir bir morfologiya optimallaşdırmau örneği sunmaktadır. Ancaq tədqiqatdaki nəticələr müəyyən bir şassi, Mecanum tekerlekler, 3B baskılı profil yapıları, pnevmatik fırlatma qurğusu və yaddaş köpüyü istifadə edilən laboratoriya səthi üçün əldə edilmişdir. Mesh B'nin %75'lik sonucu başqa bir robota birbaşa aktarılamaz; yeni bir platformada kütlə mərkəzi, tekerlek yapısı, temas yüzeyi, profil boyutu və real vəzifə şərtlərıyla yeniden doğrulama gerekir.

Bir robotun “rollability” performansı ne anlama geliyor?

Tədqiqatda rollability, təkərli şassinin zərbə və ya aşma sonrasında yeniden sabit şəkildə tekerleklerinin üzerine dönebilme yeteneği kimi tanımlanmaktadır. Tədqiqat bu davranışı klasik anlamda yalnız statik denge problemi kimi görmemektedir. Şasinin şekli, atalet xüsusiləri, zemine hangi nöqtədan temas ettiği, temas açısı, sürtünme, sekme və zərbə sırasında ortaya çıxan dönme momentleri birlikdə sonucu belirlemektedir.

Bu nedenle tədqiqatçıların yanaşması robotu devrildikten sonra mühərrik, kol və ya ayrı bir doğrultma mekanizmasıyla kaldırmaktan fərqlidır. Burada məqsəd robotun morfologiyasının, yani fiziksel dış geometrisinin passiv şəkildə toparlanmayı kolaylaştırmasıdır.

Profil geometrisi zemine uygun bir açıyla çarptığında doğrusal zərbə enerjisinin bir bölümünü şassiyi döndürecek momente dönüştürebilir. Geometri yetersizse robot yanlış səth üzərində dengelenebilir və ya gerekli dönme momentini oluşturamadan hareketsiz kalabilir.

Geometri neden bilgisayarda optimize edildi?

Bir robot gövdəsi üçün yüzlerce və ya binlerce fərqli şekli fiziksel kimi üretmek pahalı və yavaş olur. Tədqiqatçılar bu nedenle əvvəl geometrinin sayısal kimi değiştirilebildiği bir parametrik model kurmuştur.

Profil səthi 10 × 10 dikdörtgensel tor ilə temsil edilmiştir. Böylece ilk yarı geometride:

100 sürekli vertex hündürlük dəyişəni

oluşmuştur. Geometri aynalanınca tam modelde toplam 200 vertex əldə edilmişdir.

Profilin dış boyutları:

Kaynak tədqiqat hündürlük değişkenlerinin bu aşamadaki 0–0,45 aralığını “simulation units” kimi vermektedir. Bu dəyərlər birbaşa metre kabul edilmemelidir; fiziksel kimi üretilen Mesh A, B və C'nin real maksimum hündürlükləri daha sonra milimetre cinsinden həmçinin raporlanmıştır.

CMA-ES neden tercih edildi?

Robotun aşma və doğrulma hareketi düzgün bir matematiksel fonksiyon gibi davranmaz. Birkaç milimetrelik geometri değişimi temas nöqtəsını değiştirebilir; temas noktası değişince robotun zemine uyguladığı kuvvet, sürtünme yönü və ya sekme hareketi bir anda tamamen fərqlilaşabilir.

Bu nedenle klasik türev tabanlı optimizasyon üçün problem xeyli zordur. Tədqiqatçılar sürekli parametrləri türev bilgisine ihtiyaç duymadan optimize esərflen Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES üsuluni kullanmıştır.

Her namizədın başarısı:

\[ Fitness = \frac{\text{Başarılı doğrulma sayısı}} {\text{Toplam simülasyon denemesi}} \]

eşitliğiyle hesablanmışdır.

Dolayısıyla 60 simulyasiyaun tamamında şassi tekerleklerine dönerse fitness 1, hiçbirinde dönemezse fitness 0 olmaktadır.

CMA-ES geometriyi nasıl geliştiriyor?

Her nəsilde CMA-ES mövcud parametr paylanmaından yeni profil geometrileri nümunələməktedir. Geometriler PyBullet ortamına aktarılıp rastgele bozucu kuvvet və ya momentlerle aşma denemelerine tabi tutulmaktadır. Elde edilen başarı nisbətları fitness kimi geri döndürülmekte, ardından algoritma orta parametr vektörünü və kovariasiya matrisini daha başarılı geometrilerin bulunduğu bölgəye doğru güncellemektedir.

Kaynağın 6. sayfasındaki Şekil 3, bu mekanizmayı namizəd nöqtələrın nəsiller boyunca daha yüksek fitness bölgəsində yoğunlaşması biçiminde şematik kimi göstərir. Aynı sayfadaki Şekil 4 real optimizasyon yaxınlaşmasını vermekte və en iyi simulyasiya fitness'ının başlangıçtaki təxminən %45–50 seviyesinden kademeli kimi təxminən %90 səviyyəsine yükseldiğini göstərir.

Fiziksel kimi hangi profillər üretildi?

Optimizasyon boyunca üretilen namizədlar arasından üç geometri seçilmiş və Mesh A, Mesh B və Mesh C kimi adlandırılmıştır. Seçimde yalnız yüksek simulyasiya fitness'ı değil, 3B baskıyla istehsal oluna bilənlik və geometrilerin birbirinden yeterince fərqli olması da nəzərə alınmıştır.

Kaynağın 9. sayfasındaki Şekil 7, təkərli şassinin üzerine takılmış profil həndəsəsini və fiziksel kimi üretilen üç fərqli Mesh A–B–C yapısını göstərir. Profillerin səth eğimleri və maksimum hündürlükləri birbirinden aydın şəkildə fərqlidır.

Mesh B üç yapı arasında ən yüksək profile, Mesh A ise ən aşağı profile sahiptir.

Deney düzeneği nasıl çalışıyor?

Fiziksel doğrulama üçün özel bir pnevmatik fırlatma sistemi tasarlanmıştır. Kaynağın 7. sayfasındaki Şekil 5 real təcrübə platformaunu; 8. sayfadaki Şekil 6 ise SolidWorks 2024 dizeyninı və fiziksel pnevmatik düzeneği birlikdə göstərir.

Sistem əsas kimi ahşap bir taban, açısal konum delikleri, sabit və hareketli destekler, itme plakası, bağlantı braketi və çift etkili pnevmatik silindrden oluşmaktadır.

Kullanılan silindr:

MAL 25 × 150

tipindedir; 25 mm bore və 150 mm stroke dəyərine sahiptir.

İki təzyiq ayarı istifadə edilmişdir:

Fırlatma açıları tabandaki sabit mekanik deliklerle:

−60°, −30°, 0°, +30° və +60°

kimi ayarlanmıştır.

Fırlatma hızı nasıl doğrulandı?

Tədqiqatçılar başlangıç nöqtəsı ilə ahşap platforma kənarı arasındaki mesafeyi təxminən 0,34 m kimi ölçmüş və geçiş süresinden sürət hesaplamıştır.

0,8 m/s üçün beklenen süre təxminən:

\[ t=\frac{0.34}{0.8}\approx0.42\;s \]

və 1,5 m/s üçün:

\[ t=\frac{0.34}{1.5}\approx0.22\;s \]

kimi istifadə edilmişdir.

Bu yanaşma tədqiqatın nominal sürət şərtlərını doğrulamak üçün istifadə edilmişdir; yüksək sürətli optik hareket yakalama və ya hassas sürət sensorü tabanlı tam dinamik ölçmə yapılmamıştır.

Neden yaddaş köpüyü kullanıldı?

Robot 75 cm və 130 cm hündürlüklerden fırlatıldığı üçün tekerlek və oxların tekrarlı zərbəlerden zarar görmesini azaltmak amacıyla zərbə bölgəsinin altında sabit bir memory foam tabakası istifadə edilmişdir.

Bu seçim prototipi korumuş və bütün təcrübələrde eyni səth şərtinun kullanılmasını sağlamıştır. Ancaq tədqiqatçılar köpüğün enerji sönümlemesi, sürtünme, lokal deformasiya və sekme davranşüaı etkileyebileceğini açıq şəkildə belirtmektedir.

Dolayısıyla təcrübə nəticələri sert zemin üzərindəki evrensel özünü düzəltmə performansı değil, kontrollü və uyumlu bir laboratoriya zərbə səthindeki performanstır.

Profil şassiye nasıl bağlandı?

Mesh A, B və C'nin hızlı şəkildə değiştirilmesi üçün eyni çift taraflı yapışkan bant üsulu istifadə edilmişdir. Kaynakta testler boyunca görünür gevşeme və ya ayrılma olmadığı belirtilmektedir.

Bununla birlikdə bağlantının etəkərliği də temas dinamiğini değiştirebilecek etkenlerden biridir və tədqiqatçılar simulyasiya–real təcrübə fərqını tartımırken profil bağlantı rijitliğini olası nedenlerden biri kimi göstərir.

Robot platformau

Şasi Mecanum tekerleklerle donatılmıştır. Tədqiqatçılar bu tekerlekleri tekrarlı zərbəlerde mekanik dayanıklılık sağlamak amacıyla seçmiş və aksları 3B baskıyla özel kimi üretmiştir.

Tədqiqat Mecanum tekerleklerin yönsel hareket avantajını incelememektedir; tekerlekler burada əsas kimi təcrübə platformaunun mekanik bir parçasıdır.

Deney matrisi neden əhatəlı?

Dört fərqli şassi konfigürasyonu istifadə edilmişdir:

profilsiz əsas şassi, Mesh A, Mesh B və Mesh C.

Her biri:

2 hündürlük × 2 sürət × 5 açı

kombinasyonunda denenmiştir.

“Başarılı təcrübə” tam kimi nasıl tanımlandı?

Her fiziki fırlatma sonunda şassi sabit şəkildə tekerleklerinin üzerine dönerse tekrar başarılı kabul edilmiştir.

Ancaq nəşrlanan müqayisəlar birbaşa 400 tekil tekrar üzərindən hesaplanan xam nisbətlardan oluşmamaktadır. Her kombinasyondaki beş tekrar əvvəl tek bir qruplaşdırılmış sonuca dönüştürülmüştür.

Beş tekrar üçünde başarılı tekrar sayısı başarısız sayısından fazlaysa, yani en az üç başarı varsa:

qruplaşdırılmış şərt = başarılı

kimi kodlanmıştır.

Bu nedenle nəticə qrafiklerindeki %25, %50, %75 və ya genel %30–%75 gibi nisbətlar qruplaşdırılmış ikili şərtlərın ortasını temsil etmektedir.

Tədqiqatın Yöntemi və Bulguları

Genel nəticə: Hangi profil en başarılı?

Kaynağın 15. sayfasındaki Şekil 12d, bütün təcrübə şərtlərının toplulaştırılmış müqayisəsını vermektedir:

Mesh B'nin genel uğur nisbəti profilsiz şassinin 45 yüzde balı üzərindədir. Mesh C də əsas şassinin iki katı olan %60 başarıya ulaşmıştır. Mesh A ise %30 ilə profilsiz yapıya genel kimi iyileşme sağlamamıştır.

Hız değiştiğinde ne oldu?

Şekil 12a'nın toplulaştırılmış sürət müqayisəsı şöyledir:

Mesh A'nın başarısı sürət arttığında %40'tan %20'ye düşerken Mesh B %70'ten %80'e, Mesh C ise %40'tan %80'e çıkmıştır.

Özellikle Mesh C'nin yüksək sürətdan faydalanması dikkat çekicidir. Tədqiqatçılar yüksek fırlatma enerjisinin müəyyən səth açılarıyla birleştiğinde doğrultucu dönme hareketini artırabildiğini dəyərlendirmektedir.

Yükseklik değiştiğinde ne oldu?

Mesh C'nin uğur nisbəti 75 cm'də %30 iken 130 cm'də %90'a yüksəlmişdir. Mesh A da yüksekten bırakıldığında iyileşmiştir. Mesh B ise iki hündürlükte də zatən yüksək başarı göstermiş və %80 / %70 səviyyəsinde kalmıştır.

Bu nəticələr yalnız “daha yüksekten düşmek daha iyidir” şeklinde yorumlanamaz. Yükseklik artımı zərbə enerjisini artırırken bunun yararlı bir doğrultma momentine dönüşüp dönüşmemesi profil həndəsəsine bağlıdır.

Açıya karşı en dayanıklı geometri hangisi?

Şekil 9–11'deki açı müqayisəları Mesh B'nin çoğu pozitif və negatif başlanğıc bucağında diğer geometrilere görə daha tutarlı olduğunu göstərir.

Örneğin Mesh B, hündürlük əsasli müqayisəda 75 cm şərtinda −60°, 0° və +30° üçün yüksek başarı gösterirken 130 cm şərtlərində da geniş açı aralığında başarısını sürdürmüştür.

Mesh C xüsusilə 130 cm yüksekliğinde −60°, 0°, +30° və +60° açılarında %100 qruplaşdırılmış başarıya ulaşmıştır. Mesh A və profilsiz şassi ise müəyyən açılara çok daha güçlü bağımlılık göstərmişdir.

En mühüm nəticə: Simülasyon real dünyayı doğru sıraladı mı?

Hayır. Bu tədqiqat baxımından en öğretici nəticələrdan biri budur.

Simülasyona bakıldığında sıralama:

Mesh A > Mesh C > Mesh B

iken fiziksel təcrübə sıralaması:

Mesh B > Mesh C > Mesh A

olmuştur.

Üstelik simulyasiyada ən yüksək başarıya sahip Mesh A, fiziksel təcrübəde profilsiz şassinin %30'luk ümumi uğursını bile aşamamıştır.

Tədqiqatçılar bu fərqı fizika simulyasiyasınun başarısızlığından ziyade temas yoğun robotik problemlerde simulyasiyaun sərhədi kimi dəyərlendirmektedir. Modelde istifadə edilən sürtünme, restitution və rijit temas varsayımları real Mecanum tekerlek, 3B baskılı profil, yapışkan bağlantı və hafızalı köpüğün karmaşık deformasiyalarını tam kimi yeniden üretmemektedir.

Bu nedenle tədqiqat simulyasiyau nihai doğrulama aracı değil, tasarım uzayını aramak üçün istifadə edilən bir ön eleme və keşif aracı kimi konumlandırmaktadır.

Mesh B neden daha başarılı olmuş ola bilər?

Üç profil eyni 180 × 140 mm taban boyutuna sahip olmasına rağmen maksimum hündürlükləri mühüm ölçüde fərqlidır:

Mesh A: 67,81 mm

Mesh C: 95,12 mm

Mesh B: 120,99 mm

Bu sıralama fiziksel təcrübə performansıyla eyni yöndedir: A %30, C %60, B %75.

Tədqiqatçılar daha yüksek profilin zeminle temas sırasında daha uzun bir moment qolu oluşturarak şassiyi tekrar tekerleklerine döndürecek bərpaedici momenti artırmış olabileceğini dəyərlendirmektedir.

Ancaq tədqiqat yüksekliğin tek başına nedensel etkisini izole eden kontrollü bir təcrübə yapmamıştır. Mesh A, B və C yalnız hündürlük baxımından değil səth şekli baxımından da fərqlidır. Dolayısıyla “hündürlük arttıkça kesin kimi doğrulma artar” sonucu qaynaq tarafından sübutlanmış değildir.

Yüzey eğimi də mühüm mi?

Tədqiqatçıların ikinci geometrik yorumu səth geçişleriyle ilgilidir. Mesh B, Mesh A'ya görə daha kəskin səth geçişleri və daha dik temas açıları içermektedir.

Bu geometrilerin zemine vurulduğunda zərbə enerjisinin daha böyük bölümünü dönme hareketine yönlendirebildiği düşünülmektedir. Daha yumuşak və alçak bir profil ise zərbəyi sönümleyebilir ancaq robotu tekerleklerine taşıyacak yeterli momenti üretemeyebilir.

Bu yine qaynaq müəlliflərının fiziksel yorumu olup bağımsız kuvvet/moment sensorü ölçməüyle birbaşa doğrulanmış bir mekanizma değildir.

En yüksek profil her zaman en iyi çözüm mü?

Tədqiqat böyle bir nəticə çıkarmamaktadır. Tədqiqatçılar aşırı böyük və ya agresif dış geometrinin robotun normal tədqiqatsını bozabileceğini xüsusilə vurgulamaktadır.

Dış profil büyüdükçe:

• normal hərəkət sabitlığı,
• maneədən keçmə kabiliyeti,
• yer klirensi,
• kütlə mərkəzi,
• enerji tüketimi,
• çevredeki nesnelerle temas,
• manevr qabiliyyəti

olumsuz etkilenebilir.

Bu parametrler mövcud tədqiqatda ölçülmemiştir. Dolayısıyla iyi bir real robot tasarımı yalnız ən yüksək self-righting başarısını değil, normal vəzifə performansıyla doğrulma kabiliyeti arasındaki dengeyi optimize etmelidir.

Deneyin mühüm metodolojik sərhədləri

Laboratuvar zemini real sert zemin değildir: Bütün zərbəler memory foam üzərində gerçəkləşdirilmişdir. Köpük zərbəyi sönümlemekte və fərqli geometrilerle fərqli şəkildə etkileşebilmektedir.

Profil bağlantısı rijit mekanik bağlantı değildir: Çift taraflı yapışkan bant istifadə edilmişdir. Gevşeme görülməmiş olsa da bağlantı uyumluluğu temas dinamiğini etkileyebilir.

Fırlatma hızı basit mesafe-zaman üsuluyle kontrol edilmiştir: Tədqiqatda yüksək sürətli kamera tabanlı sürət və bucaq sürəti rekonstrüksiyonu bulunmamaktadır.

Sonuç görsel kimi sınıflandırılmıştır: Başarı ölçütü tekerleklerine dönme/fırlanmame biçimindedir; doğrulma süresi, bucaq sürəti, maksimum zərbə kuvveti və ya enerji çevrilməü ölçülmemiştir.

Yalnız müəyyən təcrübə uzayı test edilmiştir: İki hündürlük, iki sürət, beş açı və tek bir təkərli şassi istifadə edilmişdir.

Gruplandırılmış ikili çıktı istifadə edilmişdir: Beş tekrarın ayrıntılı başarı olasılığı yerine çoxluq qərarı istifadə edilmişdir. Dolayısıyla yayımlanan toplam başarı yüzdeleri tekil 400 denemenin ham istatistiksel uğur nisbəti değildir.

İstatistiksel çıkarım məhduddur: Kaynakta etibarlılıq intervalı, p dəyəri və ya formal anlamlılık testi raporlanmamıştır. Sonuçlar nəzarətli eksperiment şərtlərindəki başarı yüzdelerinin karşılaştırılması üzərindən dəyərlendirilmiştir.

Tədqiqatın desteklediği nəticə

Belirlenen robot, fırlatma qurğusu və laboratoriya temas şərtlərı altında dış gövdə geometrisinin robotun aşma sonrasında tekerleklerine dönme performansını mühüm ölçüde değiştirebildiği göstərilmişdir. Üç optimize edilmiş yapı üçünde Mesh B ən yüksək ümumi uğuryı vermiş, Mesh C də profilsiz yapıya görə aydın iyileşme sağlamıştır.

Tədqiqat həmçinin simulyasiya tabanlı evrimsel optimallaşdırmaun geniş geometri tasarım uzayını taramak üçün faydalı olduğunu, ancaq temas yoğun self-righting problemlerinde nihai tasarım seçiminin fiziksel təcrübəle doğrulanması gerektiğini göstərir.

Tədqiqatın destoynaqediği nəticə

Tədqiqat Mesh B'nin bütün tekerlekli robotlarda en iyi özünü düzəltmə geometrisi olduğunu göstermemektedir. 120,99 mm profil yüksekliğinin evrensel optimum olduğu da sübut edilməmişdir.

Həmçinin tədqiqat, bu xarici profillərin real arazi şərtlərində robotun toplam vəzifə başarısını, batareya tüketimini, hareket sabitliyini və ya engel aşma yeteneğini iyileştirdiğini göstermemektedir. Bu etkiler mövcud tədqiqatın əhatəı dşüadadır.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam özgün tədqiqat adı: Geometric Rollability Optimization of a Wheeled Chassis via Evolutionary Strategy

Müəlliflər və sıralama: Farshad Jabari; Baxter Gonzalez; Meysam Khaleghian.

Eş katkı/bərabər birinci müəllif: Kaynakta eş birinci və ya bərabər töhfə beyanı belirtilmemiştir.

Sorumlu müəlliflər: Farshad Jabari və Meysam Khaleghian.

Kurum: Department of Engineering Technology, Texas State University, San Marcos, Texas, ABD.

Dergi: Machines.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Cilt / sayı / makale: Machines 2026, Cilt 14, Sayı 6, Makale 615.

DOI: 10.3390/machines14060615

Alınma / revizyon / kabul / nəşr: 15 Nisan 2026 / 24 Mayıs 2026 / 25 Mayıs 2026 / 29 Mayıs 2026.

Kaynak türü və rəylik: Hakemli tədqiqat makalesi; evrimsel geometri optimallaşdırmau, fizika əsaslı robot simulyasiyau, 3B baskılı prototipləmə və nəzarətli fiziki təcrübəleri birleştiren robotik mühendisliği tədqiqatsıdır.

Resmî nəşr bağlantısı:MDPI rəsmi makale sayfası

DOI bağlantısı:https://doi.org/10.3390/machines14060615

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Finansman: Tədqiqat üçün dış maliyyələşmə alınmadığı qeyd edilmişdir.

Veri erişilebilirliği: Verilerin makul talep üzerine müəlliflərdan sağlanacağı qeyd edilmişdir.

Çıkar damşması: Müəlliflər maraqlar toqquşması bulunmadığını beyan etmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma Farshad Jabari və Baxter Gonzalez; üsul Farshad Jabari və Baxter Gonzalez; proqram təminatı Farshad Jabari və Baxter Gonzalez; doğrulama Farshad Jabari; biçimsel analiz, tədqiqat, məlumat düzenleme Farshad Jabari və Baxter Gonzalez; ilk taslak, gözden geçirme və düzenleme Farshad Jabari; görselleştirme Farshad Jabari; süpervizyon, proje yönetimi və maliyyələşmə edinimi Meysam Khaleghian.

Bilimsel məzmun əhatəı: Bu Verianla açıklamasındaki geometrik parametrler, CMA-ES ayarları, PyBullet fizik parametrləri, təcrübə düzeneği, fırlatma şərtlərı, Mesh A/B/C boyutları və rollability başarı nəticələri yalnız incelenen tədqiqatya dayanmaktadır. Xarici doğrulama bibliyoqrafik nəşr kimliği üçün kullanılmış; dış tədqiqatlardan yeni eksperimental tapıntı eklenmemiştir.

Simülasyon–təcrübə yorum sərhədi: Seçilen Mesh A, B və C'nin simulyasiya başarı sıralaması fiziksel təcrübə sıralamasıyla uyuşmamıştır. Simülasyon nəticələri A/B/C üçün təxminən %66/%35/%46 iken fiziksel qruplaşdırılmış təcrübə başarıları %30/%75/%60'tır. Bu nedenle simulyasiya nihai real performans doğrulaması kimi değil, tasarım alanı keşif aracı kimi dəyərlendirilmelidir.

Deneysel nəticələrin əhatəı: Deneyler 75 və 130 cm hündürlüklerde, təxminən 0,8 və 1,5 m/s fırlatma sürətlərında, −60° ilə +60° arasında beş başlanğıc bucağında, Mecanum tekerlekli tek şassi və sabit memory foam zərbə səthi üzərində gerçəkləşdirilmişdir. Sonuçların sert zemin və ya fərqli robot platformaalarına birbaşa genellenmesi qaynaq tarafından doğrulanmamışdır.

Başarı nisbəti hesaplama notu: Tədqiqatda 80 qruplaşdırılmış təcrübə şərti və toplam 400 fiziksel tekrar bulunmaktadır. Her şərtdaki beş tekrar çoxluq qərarına dönüştürülmüş; başarılı tekrar sayısı başarısız sayısından fazlaysa şərt 1, aksi halde 0 kimi sınıflandırılmıştır. Yayınlanan toplulaştırılmış başarı yüzdeleri bu ikili grup nəticələrina dayanmaktadır və 400 tekil denemenin birbaşa ham başarı yüzdesi kimi yorumlanmamalıdır.

Temel məhdudiyyətlər: Memory foam səthi və yapışkan profil bağlantısı temas mekaniğini etkileyebilir; sürət doğrulaması basit mesafe-zaman yanaşmasına dayanmaktadır; nəticələr görsel başarılı/başarısız sinifləndirməsıyla dəyərlendirilmiştir; profil həndəsəsinin normal hərəkət, enerji tüketimi, arazi geçişi və manevr qabiliyyəti üzərindəki etkileri incələnməmişdir. Kaynakta formal anlamlılık testləri və ya güven aralıqları sunulmamıştır.