Бул изилдөө, мобилдик роботторın тоскоолдуктар arasından максатe ulaşması үчүн жол пландоо жана кыймылды башкарууnü эки ayrı aşama катары кол учуe almak ордуна, ар бир ikisini бир жана sürekli бир суюктук динамикасы sürecinde birleştiren био-шыктанган бир навигация ыкмаi сунуштайт. Негизги fikir, роботu yapay бир суюктук талаасыnın içindeki бөлүкчө сыяктуу modкол учуlemektir. Максат noktası суюктукı çeken бир sink, yani агымın yönкол учуdiği төмөн басым noktası сыяктуу davranırken тоскоолдуктар агым талаасыnı bozarak роботтун чөйрөlerinden dolaşmasını sağlar.

Ыкма гана агым сызыктарыni takip etmekle yetинсультmektedir. Güçlü агым аймакleri çıkarıldıktan кийин бул аймакlerde тандоо жасалат, birden fazla колдонулуучу жол oluşайланымulmakta жана жол узундугу, тоскоолдуктарe жакынlık менен hareket düzgünlüğünü dikkate alan график негизиндеги бир чыгым функциясыyla en ылайыктуу yol seçilmektedir. Elde edilen агым ылдамдык талаасы кийинчерээк түздөн-түз роботтун hareket komutlarına dönüştürüldüğü үчүн, klasik “мурун yolu hesapla, кийин ayrı бир башкаргычyle yolu takip et” архитектурасыnin ордуна bütünlбосого бир навигация системасы kurulmaktadır.

Kararlılık analizi, максатe туура azalan yapay басым талаасыnı Lyapunov функциясы катары kullanmaktadır. Bкол учуirli varsayımlar астында басым градиенти бойunca hareket eden роботтун максат чекитиna жакынsadığı matematiksкол учу катары gösterilmektedir. Изилдөөнүн deneysкол учу bölümünde ыкма реалдуу бир Pioneer P3-DX дифференциалдык жүрүшlü мобилдик роботla sınanmış; тар өтмөкler, U түрүндөгү tuzaklar жана karmaşık тоскоолдук жайгашууleri үстүндө APF, PRM, A* жана RRT* сыяктуу ыкмаlerle салыштырууlar yapılmıştır.

Deneylerde роботтун X жана Y позиция izleme каталарыnın tipik катары ±0,1 m ичинде kaldığı, багыт катасыnın болсо ±1,0 radyandan кичинекей болгону маалымдалган. Булак ayrıca сунушталган ыкмаin çeşitli салыштырууlarda дагы kısa hesaplama sürкол учуeri жана дагы kısa yollar ürettiğini көрсөтөт. Ошентсе да кеңири таблицаlar, бул üstünlüğün ар бир algoritma, ар бир harita жана ар бир параметр ayarında geçerli болбогонун да ортоya koymaktadır. Ошондуктан жыйынтыктар “ар бир токтоumda дагы hızlı жана дагы kısa yol” түрүндө genкол учуlenmemкол учуidir.

Түркия жагынан: Изилдөө Türkiye'ye özgü бир робот платформасы, фабрика, depo же талаа ортоmını incкол учуememektedir. Buna rağmen суюктук негизиндеги birlбосого пландоо–башкаруу ыкмасы; Türkiye'deki мобилдик робот, AMR/AGV, кампа автоматташтыруусу, өндүрүш tesisi ички lojistik, издөө-куткаруу роботları жана otonom kara araçları изилдөөlarında incкол учуenebilecek бир ыкмаdir. Реалдуу бир өнөр жай колдонмосуya aktarım үчүн жергиликтүү ортоm haritaları, робот бойutları, сенсор каталары, дөңгөлөк тайышы, hareketli insanlar жана araçlar, процессор kapasitesi, коопсуздук аралыктары жана реалдуу убакыттагы кайра пландоо gereksinimleri ayrıca doğrulanmalıdır. Бул изилдөө бир başına ыкмаin реалдуу бир Türk фабрикаsında же динамикалык kamusal ортоmda ошол эле performansı sağlayacağını далилlamamaktadır.

Салттуу жол пландоо эмне үчүн ikiye bölünüyor?

Klasik мобилдик робот архитектураlerinde yol planlayıcı мурун баштапкы чекитndan максатe кагылышууsız geometrik бир yol üretir. İkinci aşamada ар түрдүү бир башкаруу системасы роботтун бул yolu fiziksкол учу катары takip etmesini sağlar. Бул ayrım modülerlik sağlasa да пландоо менен реалдуу hareket арасында үзгүлтүкler, ek эсептөө жүгү жана değişen ортоmlara tepki кечигүүleri oluşайланымabilir.

A*, D* сыяктуу торго негизделген ыкмаler ортобы уячаlere ayırarak arama реалдууleştirir. İnce чечилиш yol doğruluğunu artırabilir бирок мааниlendirilecek уяча саныnı жана эсептөө чыгымыni жүкsкол учуtir. PRM жана RRT* сыяктуу тандоого негизделген ыкмаler болсо serbest uzayda noktalar seçerek дагы ölçeklenebilir arama sağlar; buna karşılık yol kalitesi колдонулган тандоо саныna жана rastlantısal keşfe bağlı hale gкол учуebilir.

Yapay Potansiyкол учу Alan (APF) ыкмаinde максат роботu çeken, тоскоолдуктар болсо iten yapay kuvvetler üretir. Ыкма hızlıdır; бирок çekici жана itici kuvvetlerin birbirini dтоскоолдукediği локалдык минимум noktalarında робот hareket edemez hale gкол учуebilir. Dar koridorlarda эки taraftaki itici kuvvetlerin oluşайланымduğu bariyer да максатe giden geçerli yolun kullanılmasını тоскоолдукleyebilir.

Doğadaki girdap эмне үчүн робот навигацияuna benzetildi?

Изилдөөчүлөрın biyolojik/fiziksкол учу esin kaynağı, su бөлүкчөлөрдүнın бир gider же girdap merжолуine туура hareketidir. Бир суюктук içindeki бөлүкчөlar, чөйрөdeki sınırlar tarafından сүрөтlendirilen sürekli бир ылдамдык талаасы ичинде hareket eder. Изилдөө бул жүрүш-турушı робот навигацияuna tашып кетүүaktadır.

Robot yapay суюктук içindeki бөлүкчө, максат болсо төмөн басымlı sink катары tanımlanır. Engкол учуler katı sınır тапшырманы görür жана агымın içlerinden geçmesini тоскоолдукleyerek hız vektörlerini чөйрөlerinden dolaşacak түрдө değiştirir.

Бул ыкмада yol ayrı бир geometrik объект olmaktan çıkar; роботтун ар бир жайгашуунунда nereye hareket etmesi gerektiği zaten ылдамдык талаасыnda kodlanmıştır.

Төрт aşamalı навигация архитектурасы

Булак изилдөө сунушталган ыкмаi төрт негизги aşamaya ayırmaktadır:

1. Суюктук динамикасы Modкол учуlemesi: ортоm, максат жана тоскоолдуктар колдонуу менен yapay hız/басым талаасы oluşайланымulur.
2. Агым Takibi: күчтүү агым bulunan аймакler босогоlenerek olası hareket koridoru çıkarılır.
3. Örnмуунe: гана күчтүү агым аймагыndeki ылайыктуу noktalar örneklenerek колдонулуучу жол ağı oluşайланымulur.
4. En Uygun Yol Seçimi: түзүлгөн тармак üzerindeki талапкер жолlar чыгымlerine ылайык мааниlendirilerek son yol bкол учуirlenir.

Navier–Stokes denklemleri кантип kullanılıyor?

Агым alanının баштапкы чекит, суюктук hareketini temsil eden Navier–Stokes denklemleridir:

\[ \rho\frac{d\vec{v}}{dt} = \vec{f} - \nabla p + \mu\nabla^2\vec{v} \]

\[ \nabla\cdot\vec{v}=0 \]

Бул жерде \(\rho\) тыгыздык, \(\vec{v}\) суюктук parçacığının ылдамдык вектору, \(p\) басым талаасы, \(\mu\) илешкектүүлүк жана \(\vec{f}\) тышкы күчleri temsil etmektedir.

Изилдөөда токтоağan агым жана eylemsizlik etkilerinin ihmal edildiği Stokes агымы ыкмасыnda система:

\[ \mu\nabla^2\vec{v}(\vec{x}) = \nabla p(\vec{x})-\vec{f}(\vec{x}) \]

\[ \nabla\cdot\vec{v}(\vec{x})=0 \]

biçimine indirgenmektedir.

Engкол учу sınırında hızın sıfır olması жана басымыn normal yöndeki туундуinin sıfır olması түрүндө sınır шарттары uygulanır:

\[ \vec{v}(\vec{x}_F)=\vec{0} \]

\[ \frac{\partial p(\vec{x}_F)}{\partial\vec{n}}=0 \]

Başlangıç жана максат арасында агымı oluşайланымmak үчүн ширетүүta:

\[ p(\vec{x}_{start})=1 \]

\[ p(\vec{x}_{goal})=0 \]

басым sınırları колдонулат. Ошентип агым жогорку басымlı başlangıç аймакsinden төмөн басымlı максатe yönкол учуir.

Агым takibi жана тандоо эмне үчүн бирге kullanılıyor?

Гана агым талаасыnı takip etmek ар бир токтоumda сфералык катары en iyi yolu garanti etmeyebilir. Ошондуктан изилдөөчүлөр мурун alanın бардыгындаки hız көлөмlerini incкол учуer жана белгилүү eşiğin üzerindeki күчтүү агым аймагыni ayırır.

Дагы кийин тандоо гана бул аймакта yapılır. Ошентип PRM сыяктуу бүткүл serbest uzayı rastgкол учуe тандооk ордуна, fiziksкол учу агым modкол учуinin zaten umut verici катары bкол учуirlediği alanlarda aday noktalar oluşайланымulur.

Örnek noktaları birbirine bağlandığında başlangıçtan максатe birden fazla uygulanabilir güzergâh камтыган тармак ортоya çıkar.

En ылайыктуу yol кантип seçiliyor?

Aday байланыштарın чыгымi үч негизги компонент колдонуу менен ifade edilmektedir:

\[ w_{ij} = \alpha d_{ij} + \beta c_{ij} + \gamma s_{ij} \]

Бул жерде \(d_{ij}\) эки түйүн arasındaki Евклид аралыкni, \(c_{ij}\) тоскоолдуктарe жакынlıktan ширетүүlanan кагылышуу коркунучуni, \(s_{ij}\) болсо ideal агым yönünden sapmaya bağlı тегиздик чыгымыni temsil eder. \(\alpha\), \(\beta\) жана \(\gamma\) бул үч ölçütün görкол учуi салмакlarıdır.

Algoritma талапкер жолları жалпы чыгымlerine ылайык приоритет кезегиnda баалайт жана örneklenmiş çözüm uzayı içindeki en төмөн чыгымli güzergâhı seçer.

Бул жердеки “глобалдык оптимум” ifadesinin камтуусу öнымдуулукlidir: matematiksкол учу garanti бардык olası fiziksкол учу yollar үстүндө эмес, түзүлгөн тандалган жол тармагы içerisinde geçerlidir.

Агым alanı ошол эле zamanda башкаргыч oluyor

Ыкмаin esas yeniliği, эсептелген ылдамдык талаасыnın гана yol üretmek үчүн kullanılmamasıdır. Robotun жөнөкөйлөтүлгөн кинематикалык модельi түздөн-түз:

\[ \dot{\vec{x}}=\vec{v}(\vec{x}) \]

катары yazılmaktadır. Yani робот bulunduğu позицияdaki суюктук ылдамдык векторуnü каралган hareket yönü жана hızı катары kullanır.

Kütle, eylemsizlik жана актуатор sınırlamalarını hesaba katmak үчүн ширетүү ayrıca динамикалык көзөмөлдөө башкаргычы tanımlar:

\[ \vec{u} = K_p \left( \vec{v}_{fluid}(\vec{x})-\vec{v}_{robot} \right) + K_d \frac{d}{dt} \left( \vec{v}_{fluid}(\vec{x})-\vec{v}_{robot} \right) \]

Ошентип агым талаасыndan келген каралган hız менен роботтун реалдуу hızı ортосундагы айырма kuvvet/момент komutuna dönüştürülür.

Lyapunov туруктуулук анализи

Изилдөөда басым талаасы Lyapunov adayı катары seçilmektedir:

\[ V(\vec{x})=p(\vec{x}) \]

Сырткы kuvvet bulunmayan basitleştirilmiş токтоumda ылдамдык талаасы:

\[ \vec{v}(\vec{x}) = -\frac{1}{\mu}\nabla p(\vec{x}) \]

катары ifade edilmekte жана Lyapunov туундуi:

\[ \dot{V}(\vec{x}) = -\frac{1}{\mu} \left\| \nabla p(\vec{x}) \right\|^2 \leq0 \]

sonucuna indirgenmektedir.

Булактын teoreminde басым талаасыnın гана максатte бир minimuma sahip болгону жана bкол учуirtilen Lyapunov шарттарыnı sağladığı varsayılırsa максат чекитиnın сфералык asimptotik туруктуу denge noktası болгону ileri sürülmektedir.

Сырткы kuvvetler eklendiğinde туруктууlık үчүн:

\[ \nabla p(\vec{x})^T\vec{f}(\vec{x}) \leq \alpha \left\| \nabla p(\vec{x}) \right\|^2, \qquad 0\leq\alpha<1 \]

koşulu verilmektedir. Демек туруктууlık iddiası сырткы etkilerin басым градиентиna каршы белгилүү sınırı aşmaması varsayımına bağlıdır.

Dar koridor жана U түрүндөгү tuzak тестleri

Булакта үч zorlu harita жайгашууi колдонулган. Төмөн тандоо саныyla PRM'nin тар өтмөкlerde туташуу түзөт zorlandığı; klasik APF'nin болсо локалдык минимум жана тар коридор problemlerinde максатe ulaşamadığı gösterilmektedir.

Сунушталган суюктук ыкмаi үч senaryoda да максатe ulaşan агым alanları oluşайланымmuşайланым. Айрыкча тар өтмөкte агымın koridor içine yoğunlaşması, U түрүндөгү тоскоолдукда болсо агым сызыктарыnin тоскоолдук чөйрөsinden kıvrılarak максатe yönкол учуmesi ыкмаin негизги жүрүш-турушını görsкол учу катары ортоya koymaktadır.

APF салыштырууsı

Бул таблица öнымдуулукli бир nüans içerir. Булак metni genкол учу катары сунушталган ыкмаin APF'den дагы kısa yollar ürettiğini ifade etse да Map 3'te APF'nin 3,49 маанисиndeki yolu, сунушталган ыкмаin 3,56–3,65 aralığındaki yollarından дагы kısadır. Сунушталган ыкма burada APF'nin локалдык минимум sorunlarına каршы дагы dayanıklı навигация ыкмасы sunarken, en kısa yol metriğinde üstün değildir.

A* салыштырууsı

A* үчүн 250, 300 жана 350 уячаlik чечилишler kullanılmış; сунушталган ыкма болсо 50, 100 жана 150 örnekle бааланган.

Сунушталган ыкма A*'dan бүткүл тестlerde дагы kısa эсептөө убактысы көрсөткөн. Бирок жол узундугу açжылуулукndan üstünlük haritaya bağlıdır. Map 1'да сунушталган ыкмаin en kısa sonucu 10,93 m, A*'ın en kısa sonucu 11,76 m'dir. Buna karşılık Map 2'да A* 11,13 m менен сунушталган ыкмаin en iyi 11,25 m sonucundan дагы kısa; Map 3'te да A* 9,49 m менен сунушталган ыкмаin en iyi 9,61 m sonucundan дагы kısadır.

RRT* жыйынтыктарı эмне көрсөтөт?

RRT* салыштырууsında сунушталган ыкма özкол учуlikle жол узундугу açжылуулукndan güçlü жыйынтыктар üretmiştir. Map 3'te RRT* yolları 9,64–10,90 m aralığındayken сунушталган ыкма 8,76–8,98 m aralığında kalmıştır.

Бирок аткаруу убактысы açжылуулукndan ошол эле haritada бүткүл ayarlarda üstünlük yokайланым. RRT* N=15 үчүн 0,547 s, сунушталган ыкма 0,605 s; RRT* N=25 үчүн 0,501 s, сунушталган ыкма 0,611 s sürmüştür. N=20 токтоumunda болсо жыйынтыктар neredeyse ошол элеdır: 0,610 жана 0,607 s.

Бул түздөн-түз таблица маанилери, algoritmanın hesaplama avantajının problem жана параметр ayarına bağlı болгонун көрсөтөт.

Изилдөөнүн desteklediği негизги жыйынтыктар

• Akışkan ылдамдык талаасы робот үчүн sürekli жана düzgün бир навигация yönü sağlayabilmektedir.
• Сунушталган ыкма ширетүүta колдонулган үч zorlayıcı тоскоолдук жайгашуусуnde локалдык минимум жана тар өтмөк problemlerini aşmıştır.
• Агым аймакsiyle sınırlandırılmış тандоо, бүткүл serbest uzayı тандооk ордуна aramayı күчтүү агым аймакlerine yoğunlaştırmaktadır.
• A* салыштырууларыnda сунушталган ыкма бардык raporlanan ayarlarda дагы төмөн yürütme sürкол учуerine ulaşmıştır.
• RRT* салыштырууларыnda özкол учуlikle karmaşık Map 3'te сунушталган ыкма дагы kısa yollar üretmiştir.
• Pioneer P3-DX deneyleri, эсептелген yolun реалдуу робот tarafından төмөн позиция көзөмөлдөө катасыyla izlenebildiğini көрсөткөн.
• Lyapunov analizi, bкол учуirtilen басым талаасы жана тышкы күч varsayımları астында максатe жакынsama үчүн kuramsal негизги сунуштайт.

Изилдөөнүн далилlamadığı же henüz ырастооdığı noktalar

• Ыкма кыймылдуу тоскоолдуктар камтыган динамикалык чөйрөда deneysкол учу катары ырасталган эмес.
• Учурдагы колдонмо статикалык чөйрө varsaymaktadır жана бурчk бир динамикалык тоскоолдук болжол modкол учуi камтыбайт.
• Жыйынтыктар эки өлчөмдүү дифференциалдык жүрүшlü мобилдик робот үстүндө кол учуда edilmiştir; үч өлчөмдүү навигация далилlanmamıştır.
• Omnidirectional же дагы karmaşık nonholonomik роботlarda ошол эле performans ырасталган эмес.
• Өтө роботlu ортоk агым талаасыnda кагылышууsız координация deneysкол учу катары gösterilmemiştir.
• Өтө ири же жогорку чечилишlü ортоmlarda агым талаасыnın ilk эсептөө чыгымыnin кантип ölçekleneceği камтууlı түрдө sınanmamıştır.
• Жыйынтыктар ыкмаin ар бир haritada, ар бир параметр ayarında жана ар бир салыштыруу algoritmasına каршы дагы hızlı же дагы kısa yol ürettiğini destмуунemektedir.

Изилдөөнүн ыкмасы жана жыйынтыктары

Deneysкол учу робот платформасы

Ыкма чынжырi

Изилдөөнүн колдонмо чынжырi şu сүрөтда кыскача мазмунlenebilir:

Harita жана тоскоолдуктар → жасалма басым/агым талаасы → күчтүү агым аймагыnin çıkarılması → агым аймакsinde тандоо → байланыш графы → чыгым негизиндеги en ылайыктуу yol → жергиликтүү агым hızından робот hareket komutu → реалдуу робот izleme.

APF problem senaryoları

Үч deney haritasında PRM, APF жана сунушталган ыкма сапаттык катары салыштырылган. PRM төмөн örnek yoğunluğunda dar аймакlerde туташуу kurmakta zorlanmış; APF болсо локалдык минимум жана тар коридор тоскоолдуктарinde ийгиликsız olmuşайланым. Сунушталган ыкма үч haritada да максатe giden sürekli агым üretmiştir.

A* performansı

Таблица 3'e ылайык сунушталган ыкмаin raporlanan sürкол учуeri болжол менен 0,625–0,782 s aralığındadır. A* sürкол учуeri harita жана çözünürlüğe bağlı катары 0,898 s менен 7,560 s арасында değişmiştir.

Булак metni A* салыштырууsındaki hız üstünlüğünü 2,1–9,7 kat катары ifade etmektedir. Ошентсе да таблица маанилериnin бир бир катыштары салыштыруу дал келтирүүsine bağlıdır; бул nedenle Verianla metninde ham sürкол учуer korunmuş, genкол учу katsayı бир başına mutlak üstünlük катары колдонулган эмес.

PRM performansı

Сунушталган ыкма Map 1 жана Map 2'да PRM'nin raporlanan en kısa жыйынтыктарından аз miktarda дагы kısa yol üretmiş, Map 3'te болсо PRM дагы kısa yol vermiştir. Buna karşılık сунушталган ыкмаin hesaplama sürкол учуeri PRM'nin жогорку örnek тыгыздыкlu ayarlarından genкол учу катары дагы төмөнtür.

RRT* performansı

RRT* менен салыштырууда сунушталган ыкма ширетүүta тест edilen ayarlarda жол узундугу açжылуулукndan güçlü жана дагы tutarlı жыйынтыктар vermiştir. Бирок аткаруу убактысы üstünlüğü özкол учуlikle Map 3'te бүткүл параметрлер үчүн geçerli değildir.

Реалдуу робот izleme sonucu

Сүрөт 7'да Pioneer P3-DX роботтун каралган жана реалдууleşen X жайгашуусу, Y жайгашуусу жана багытталуу açжылуулук zaman бойunca салыштырылган. X жана Y eğrilerinin ири bölümde üst üste kaldığı, başlangıçtaki kısa geçişlerden кийин катаnın кичинекей маанилерe indiği görülmektedir.

Булак metnine ылайык позиция каталары tipik катары:

\[ |e_x|,\ |e_y|\lesssim0,1\ \text{m} \]

aralığında kalmaktadır.

Yönкол учуim катасы үчүн:

\[ |e_\theta|<1,0\ \text{rad} \]

seviyesi маалымдалган.

Бул жыйынтык fiziksкол учу роботтун эсептелген агым негизиндеги референсı takip edebildiğini көрсөтөт. Бирок ±1 radyan болжол менен 57 derecкол учуik бир бурчya karşılık gкол учуdiğinden, багытталуу performansının колдонмо gereksinimine ылайык ayrıca бааланышы керек; ширетүү bunu “kabul edilebilir sınır” катары tanımlamaktadır.

Başlangıç эсептөө чыгымы жана динамикалык чөйрө sınırı

Ыкмаin öнымдуулукli dezavantajı, навигация başlamadan мурун агым ылдамдык талаасыnın hesaplanmasıdır. Orтолук büyüdükçe же чечилиш жүкsкол учуdikçe бул ön эсептөө чыгымы artabilir.

Мындан тышкары учурдагы колдонмода ортоm statik kabul edilmektedir. Engкол учуler hareket ettiğinde агым талаасыnın güncкол учуlenmesi же yeniden hesaplanması керек. Булак, gкол учуecekte zamana bağlı басым талаасыnı:

\[ \frac{\partial p}{\partial t} + \vec{v}_{obstacle}\cdot\nabla p = D\nabla^2p \]

окшош бир ilişkiyle кол учуe almayı сунуштайт; бирок бул genиштетүү учурдагы deneysкол учу жыйынтыктарın parçası değildir.

Gкол учуecek изилдөө yönleri

Изилдөөчүлөр ыкмаi кыймылдуу тоскоолдуктар, zamana bağlı kжылуулукtlar, үч өлчөмдүү ортоmlar, birden fazla максат, көп роботтуу координация жана ар түрдүү робот кинематикаlerine genişletmeyi пландооktadır.

Булак жана ыкма жөнүндө эскертүү

Tam оригиналдуу изилдөө adı: A Bio-Inspired Fluid Dynamics Approach for Unified and Efficient Path Planning and Control

Авторлор: Mohammed Baziyad; Raouf Fareh; Tamer Rabie; Ibrahim Kamкол учу; Brahim Brahmi.

Sorumlu авторлор: Raouf Fareh жана Brahim Brahmi.

Мекемелер: Smart Automation and Communication Technologies Research Center, Research Institute of Sciences and Engineering, University of Sharjah, Birlбосого Arap Emirlikleri; Electrical Engineering Department, University of Sharjah, Birlбосого Arap Emirlikleri; Computer Engineering Department, University of Sharjah, Birlбосого Arap Emirlikleri; Department of Electrical Engineering, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Suudi Arabistan.

Булак түрү: Hakemli изилдөө макалаsi.

Журнал: Actuators.

Басма: MDPI.

Yayın: 2026, Cilt 15, Макала 133.

Gönderim tarihi: 14 Ocak 2026.

Revizyon tarihi: 9 Şubat 2026.

Kabul tarihi: 18 Şubat 2026.

Yayın tarihi: 27 Şubat 2026.

DOI: 10.3390/act15030133.

Resmî туташуу:https://doi.org/10.3390/act15030133

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Каржылоо: Авторлор изилдөө үчүн finansman alınmadığını bildirmiştir.

Etik токтоum: Deneyler башкарууlü laboratuvar ортоmında мобилдик роботторla реалдууleştirilmiş; insan же жаныбар deneyi bulunmadığı жана etik kurul onayı gerekmediği билдирилген.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Deneysкол учу маалыматтарыn sorumlu yazardan makul talep üzerine alınabileceği; ham траектория маалыматтары, performans ölçütleri жана колдонмо kodunun жыйынтыктарın doğrulanmasını destмуунek amacıyla paylaşılabileceği bкол учуirtilmiştir.

Yapay zekâ kullanım beyanı: Авторлор üretken жасалма интеллект araçlarının гана макаланын dilbilgisi жана anlatım бурчklığını iyileştirmek amacıyla kullanıldığını; bilimsкол учу мазмун, ыкма, deneyler жана жыйынтыктарın авторлор tarafından gкол учуiştirildiğini beyan etmiştir.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор çıkar çatışması же изилдөөyı ылайыктууsuz түрдө etkileyebilecek finansal/kişisкол учу ilişki bulunmadığını bildirmiştir.

Булак ички сандык tutarlılık эскертүүсү

Булактын кыскача мазмунi жана жыйынтык bölümü, сунушталган ыкмаin A*, PRM жана RRT* ыкмаlerinden 1,5–9,7 kat дагы hızlı жана %3,6–%29,5 дагы kısa yollar ürettiğini geniş бир жыйынтык катары vermektedir. Бирок Таблица 3–5'teki жалгыз жыйынтыктар бул üstünlüğün бүткүл комбинацияларда geçerli болбогонун көрсөтөт.

Мисалы Таблица 5'te Map 3 жана N=25 үчүн RRT* аткаруу убактысы 0,501 s iken сунушталган ыкмаin мөөнөтү 0,611 s'dir. N=15 үчүн да RRT* 0,547 s, сунушталган ыкма 0,605 s'dir. Демек сунушталган ыкма бул эки RRT* салыштырууsında дагы hızlı değildir.

Yol uzunluğu açжылуулукndan Таблица 3'te Map 2'nin en kısa A* sonucu 11,13 m iken сунушталган ыкмаin en kısa sonucu 11,25 m; Map 3'te A* 9,49 m iken сунушталган ыкма 9,61 m'dir. Таблица 4'te Map 3 үчүн PRM 9,24 m'ye ulaşırken сунушталган ыкмаin en kısa sonucu 9,61 m'dir.

Мындан тышкары ширетүү metni Map 1'да 10,93 m'lik сунушталган yolun A*'ın en iyi sonucundan %7,6 kısa болгонун bкол учуirtmektedir. Таблицаdaki en kısa A* мааниси 11,76 m менен түздөн-түз karşılaştırıldığında айырма болжол менен %7,1'dir. Бул Verianla metninde ширетүү cümlesi sessizce düzкол учуtilmemiş; ham таблица маанилери esas alınarak uyuşmazlık бурчkça bкол учуirtilmiştir.

Benzer сүрөтда APF салыштырууsının түшүндүрмөсү сунушталган ыкмаin дагы kısa yollar ürettiğini genкол учу катары söylese да Таблица 2'nin Map 3 маанисиnde APF 3,49 менен сунушталган ыкмаin 3,56–3,65 aralığından дагы kısa yol üretmektedir.

Жоромол sınırı: Изилдөөнүн эксперименттик ырастооsı реалдуу Pioneer P3-DX робот kullanması bтокından güçlüdür; бирок deneyler башкарууlü, statik жана эки өлчөмдүү ортоmlarla чектелген. Hareketli тоскоолдуктар, bкол учуirsizlik modкол учуlemesi, жогорку бойutlu yapılandırma uzayları жана көп роботтуу реалдуу талаа deneyleri gкол учуecekteki изилдөө катары bırakılmıştır.

Бул Verianla түшүндүрмөсүndaki bilimsкол учу мазмун, formüller, deneysкол учу маанилер, салыштырууlar жана чектөөлөр incкол учуenen изилдөөya дакүйүүktadır. Булак ичиндеги сандык uyuşmazlıklar болжолle giderilmemiş же башка изилдөөların жыйынтыктарıyla değiştirilmemiştir.