Системаи навигатсияи боғии лазерии SLAM, ки бо A*-DWA такмил ёфтааст, меъмории навигатсияи роботи кишоварзӣ буда, алгоритми такмилёфтаи A*-ро барои банақшагирии роҳи глобалӣ, Dynamic Window Approach (DWA)-ро барои канорагирии маҳаллӣ аз монеаҳо дар вақти воқеӣ, AMCL-ро барои локализатсия ва GMapping-ро барои харитасозӣ муттаҳид мекунад. Hongsen Wang ва ҳамкоронаш ин системаи ҳамгирошударо барои бартараф кардани мушкилоти навигатсияи анъанавии ба A* асосёфта, махсусан дар боғҳои нок, таҳия кардаанд: аз ҳад зиёд наздик шудан ба монеаҳо, тавлиди гардишҳои тезу нолозим, натавонистани вокуниш ба монеаҳои ҳаракаткунанда ва афзоиши масрафи энергия. Система ҳангоми пешакӣ беҳинасозии роҳи глобалӣ, дар муқобили монеаҳои ғайричашмдошти бо LiDAR ошкоршуда тавассути DWA масири маҳаллиро тағйир медиҳад ва пас аз гузаштани монеа роботро дубора ба роҳи глобалӣ равона мекунад.

Дар банақшагири такмилёфтаи A* се тағйири асосӣ ворид шудааст: хориҷ кардани гиреҳҳои хавфи баланд дар ҳамсоягии кунҷҳои монеа, бартараф кардани гиреҳҳои миёнарави нолозим ва илова кардани зичии монеаҳо ба функсияи хароҷоти эвристикӣ. Сипас роҳи тавлидшуда бо раванди семарҳилаӣ, ки аз санҷиши гузаропазирии Bresenham, интерполятсияи сплайни кубӣ ва беҳинасозии маҳдудияти каҷӣ иборат аст, ҳамвор карда шуд. Дар ҷониби DWA параметрҳое чун самтгирӣ, масофа то монеа, суръати хаттӣ, уфуқи пешгӯӣ ва тафкики суръат мувофиқи кинематикаи роботи занҷирдори боғ ва талаботи масофаи бехатарии 0.8–1.2 m танзим карда шуданд.

Симулятсияҳои бар Matlab, Gazebo ва Rviz асосёфта ва озмоишҳои роботи воқеӣ дар боғи ноки “Xinli No. 7” нишон доданд, ки равиши ҳамгирошудаи пешниҳодшуда дар шароити омӯхташуда нисбат ба A*-и анъанавӣ навигатсияи бехатартар ва устувортар фароҳам овард. Дар озмоишҳои саҳроӣ таносуби масрафи неру аз %23 то %13 коҳиш ёфт, инҳирофи миёнаи паҳлуӣ аз 0.021 m то 0.011 m поин рафт ва инҳирофи баландтарини паҳлуӣ ҳангоми гардиш аз 0.40 m то 0.14 m кам карда шуд. Дар сенарияҳои озмоиши канорагирӣ аз монеаҳо A*-DWA муваффақияти %100 нишон дода, масофаи ҳадди ақалли бехатарии тақрибан 1.05–1.12 m-ро нигоҳ дошт.

Ин натиҷаҳо барои равиши A*-DWA дар шароити боғи нок, платформаи робот, системаи LiDAR ва санҷишҳои дар таҳқиқот истифодашуда ба даст омадаанд. Натиҷаҳо маънои онро надоранд, ки дар заминҳои дигари кишоварзӣ, роботҳои дигар ё ҳамаи шароити муҳит ба таври худкор ҳамон самаранокӣ ба даст меояд. Яке аз маҳдудиятҳои муҳими таҳқиқот он аст, ки дарк асосан ба LiDAR такя мекунад.

SLAM-и лазерӣ дар роботҳои боғ чӣ гуна истифода мешавад?

SLAM-и лазерӣ равиши навигатсионӣ аст, ки ба роботи сайёр имкон медиҳад ҳангоми сохтани харитаи муҳити худ бо истифода аз андозагириҳои LiDAR, ҳамзамон ҷойгоҳи худро дар ин харита арзёбӣ кунад. Дар ин таҳқиқот LiDAR сохтори геометрии муҳитро дарк мекунад, GMapping харитаи дученакаи ишғолшударо месозад, AMCL ҷойгоҳи роботро дар харита арзёбӣ мекунад, қабати A*-DWA роҳи пайгиришавандаро ҳисоб мекунад ва қабати идоракунии ҳаракат фармонҳои ҳисобшудаи суръат ва самтро ба платформаи занҷирдор татбиқ менамояд.

Мушкилоти асосии навигатсияи боғ

Боғи мева пурра майдони кушод нест. Қаторҳои дарахт, шохаҳо, қуттиҳои мева, коргарон, мошинҳои кишоварзӣ ва асбоб ё шохаҳои ба замин афтода метавонанд барои робот монеа эҷод кунанд. Илова бар ин, фазое, ки робот байни қаторҳои дарахт манёвр карда метавонад, маҳдуд аст.

Дар боғи ноке, ки таҳқиқот дар он гузаронида шуд, фосилаи қаторҳо тақрибан 4 m, масофаи байни растаниҳо 1.5–2 m ва фазои канори киштзор 3–5 m буд. Ин сохтор, ҳарчанд муҳит муназзам менамояд, онро аз диди навигатсия нимсохторёфта мекунад.

Алгоритми классикии A* метавонад байни нуқтаи оғоз ва ҳадаф роҳи глобалӣ пайдо кунад. Аммо азбаски ба харитаи пешакӣ сохташуда такя мекунад, монеаҳои динамикӣ ё дар харита набударо, монанди инсон ё қуттии мевае, ки баъдтар пайдо мешавад, мустақилона идора карда наметавонад. DWA бошад, метавонад бо назардошти суръати ҷории робот, қобилияти гардиш ва монеаҳои наздик дар вақти воқеӣ қарори маҳаллӣ қабул кунад; аммо агар танҳо бо маълумоти маҳаллӣ ҳаракат кунад, метавонад ба роҳҳои баста ё минимумҳои маҳаллӣ гирифтор шавад.

Равиши асосии таҳқиқгарон ин аст, ки ин ду усул заъфҳои якдигарро ҷуброн мекунанд: A* роҳи глобалии расидан ба ҳадафи умумиро муайян мекунад, DWA бошад ҳангоми пайдо шудани монеаи ғайричашмдошт дар роҳ манёври кӯтоҳмуддати канорагирии маҳаллиро тавлид менамояд.

Меъмории система

Дар таҳқиқот системаи навигатсияро метавон ҳамчун панҷ қабати асосӣ баррасӣ кард:

1. Сахтафзор: роботи сайёри занҷирдор ва LiDAR.
2. Дарк: муайян кардани объектҳои муҳит тавассути сканкунии лазерӣ.
3. Харитасозӣ ва локализатсия: GMapping ва AMCL.
4. Банақшагирии роҳ: кори муштараки A*-и такмилёфта ва DWA.
5. Идоракунии ҳаракат: татбиқи фармонҳои суръати хаттӣ ва кунҷӣ ба шассии робот.

LiDAR-и робот барои кам кардани сарбории ҳисоббарорӣ тавре танзим шуд, ки ҳангоми навигатсия майдони дарки 180°-и ба пеш нигаронидашударо истифода барад. Ин минтақа барои назорати долоне, ки робот дар он пеш меравад, ва сари вақт ошкор кардани монеаҳои нав истифода мешавад.

Алгоритми такмилёфтаи A* аз A*-и анъанавӣ чӣ фарқ дорад?

Алгоритми такмилёфтаи A* ҷустуҷӯи асосии хароҷоти A*-и анъанавиро нигоҳ дошта, хоси навигатсияи боғи мева аз кунҷҳои монеа масофаи бехатар мегузорад, гиреҳҳои миёнарави нолозимро хориҷ мекунад, зичии монеаҳоро ба хароҷоти эвристикӣ дохил менамояд ва роҳи тавлидшударо аз ҷиҳати кинематикӣ ҳамвортар мекунад. Ҳамин тавр, ҳадаф на танҳо сохтани кӯтоҳтарин пайванди геометрӣ, балки роҳи истинодиест, ки роботи воқеии занҷирдор онро бехатартар ва бо гардишҳои тезтари камтар пайгирӣ карда метавонад.

Функсияи хароҷоти A*-и анъанавӣ

Функсияи асосии арзёбии алгоритми A* чунин аст:

\[ f(n)=g(n)+h(n) \]

Дар ин ҷо \(g(n)\) хароҷоти воқеиро аз нуқтаи оғоз то гиреҳи ҷории \(n\); \(h(n)\) хароҷоти тахминии боқимондаро аз гиреҳи ҷорӣ то ҳадаф; ва \(f(n)\) хароҷоти умумии арзёбиро ифода мекунад.

Алгоритм дар ҳар қадам ба гиреҳҳои дорои камтарин қимати \(f(n)\) афзалият дода, ба сӯи ҳадаф пеш меравад. Аммо танҳо пайдо кардани роҳи кӯтоҳ дар грид барои бехатарии роботи воқеӣ кофӣ нест.

Санҷиши бехатарии кунҷи монеа

Дар таҳқиқот тафкики гриди GMapping 0.5 m муқаррар шуд. Агар гиреҳи номзад аз кунҷи монеа як грид ё камтар, яъне ҳадди аксар 0.5 m дур бошад, хавфи баланд ҳисобида шуда аз рӯйхати ҷустуҷӯ хориҷ мегардад.

Ҳадаф ин буд, ки роҳи беҳинашуда аз кунҷҳои монеа ҳадди ақал ду грид, тақрибан 1 m дур бимонад. Ин қимат бо назардошти талаботи бехатарии мошини кишоварзии 0.8–1.2 m, ки дар таҳқиқот зикр шудааст, ва паҳноии 0.862 m-и робот интихоб шуд.

Ин тағйирот махсусан дар нуқтаҳои гардиш муҳим аст. Ҳуҷайрае, ки дар грид аз ҷиҳати математикӣ холӣ менамояд, бо назардошти паҳноии воқеии робот ва шохаҳои дарахт метавонад бехатар набошад.

Хориҷ кардани гиреҳҳои нолозим

Роҳи сохтаи A*-и анъанавӣ метавонад тағйироти зиёди хурди самтро дар бар гирад. Ин ҳолат метавонад ҳам шумораи гардишҳо ва ҳам масрафи энергияро дар воситаи нақлиёти занҷирдор зиёд кунад.

Дар усули такмилёфта нишебиҳои қисмҳои пайдарпайи роҳ арзёбӣ мешаванд. Агар гиреҳи миёнарав маълумоти самтро тағйир надиҳад ё пайванди мустақим бе буридани монеа сохта шавад, ин гиреҳро хориҷ кардан мумкин аст. Дар натиҷа шумораи waypoint-ҳое, ки робот бояд пайгирӣ кунад, ва миқдори гардиш кам мешавад.

Функсияи эвристикии дорои зичии монеаҳо

Дар таҳқиқот функсияи такмилёфтаи хароҷот чунин муайян карда шуд:

\[ f(n)=w\,g(n)+\left(1-\log(P)\right)h(n) \]

Дар ин ҷо \(P\) зичии монеаҳоро дар долони ҷустуҷӯ байни гиреҳи ҷорӣ ва ҳадаф; \(w\) бошад коэффисиенти статикиеро ифода мекунад, ки тавозуни байни хароҷоти воқеии роҳ ва хароҷоти эвристикии ҳассос ба зичии монеаҳоро муайян менамояд.

Таҳқиқгарон барои \(w\) фосилаи 0.3–0.6-ро санҷида, дар шароити таҷрибавии худ қимати \(w=0.4\)-ро истифода бурданд.

Зичии монеаҳо \(P\) бо сохтани долони ҷустуҷӯии чор грид, яъне тақрибан 2 m паҳно, дар атрофи хати истинод байни гиреҳи ҷорӣ ва ҳадаф ҳисоб мешавад:

\[ P=\frac{N_{\mathrm{obs}}}{N_{\mathrm{total}}} \]

\(N_{\mathrm{obs}}\) шумораи гридҳои пуршуда дар долон ва \(N_{\mathrm{total}}\) шумораи умумии гридҳои арзёбишуда мебошад. Дар эҳтимолияти ишғолшавии GMapping, ҳуҷайраҳои болотар аз %70 ҳамчун монеа ва ҳуҷайраҳои поёнтар аз %30 ҳамчун холӣ тасниф шуданд.

Ҳамворкунии семарҳилаии роҳ

Пас аз сохтани роҳи ибтидоии A*, таҳқиқот такмилдиҳии семарҳилаиро татбиқ мекунад:

1. Санҷиши Bresenham: санҷида мешавад, ки оё хати рост байни ду гиреҳи муҳим бо монеа бурида мешавад ё не, ва гиреҳҳои миёнарави нолозим хориҷ мегарданд.
2. Интерполятсияи сплайни кубӣ: ба ҷойи кунҷҳои тез роҳи ҳамвортаре бо пайвастагии ҳосилаҳо сохта мешавад.
3. Беҳинасозии маҳдудияти каҷӣ: тағйироти ногаҳонии каҷӣ, ки пайгирии онҳо барои робот душвор аст, кам карда мешаванд.

Пас аз беҳинасозии аввал, гиреҳҳои роҳ чунин ифода мешаванд:

\[ P=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\ldots,(x_n,y_n)\} \]

Барои ҳар гиреҳ дарозии ҷамъшавандаи камон аз оғози роҳ ҳисоб мешавад:

\[ t_1=0 \]

\[ t_k=\sum_{i=2}^{k}\sqrt{(x_i-x_{i-1})^2+(y_i-y_{i-1})^2} \]

Ин параметр барои сохтани функсияҳои кубии қисм-қисм барои ду ҷузъи координатӣ истифода мешавад:

\[ x=S_x(t), \qquad y=S_y(t) \]

Қисмҳои сплайн дар гиреҳҳо танҳо аз рӯи ҷойгоҳ пайваст намешаванд; пайвастагии ҳосилаҳои якум ва дуюм низ нигоҳ дошта мешавад. Ҳамин тавр, ҳадаф пешгирӣ аз ҷаҳишҳои ногаҳонӣ дар самт ва каҷии роҳ аст.

Сипас дар роҳ нуқтаҳои нав бо зичии намунагирии \(m=5n\) ҳисоб шуда, беҳинасозӣ барои кам кардани маҷмӯи квадратҳои каҷӣ татбиқ мегардад:

\[ \min \sum_{i=2}^{n-1} k_i^2 \]

Дар қисми рости роҳ \(k_i\) хурд буда, дар гардишҳои тез калон мешавад. Аз ин рӯ, кам кардани ин функсияи ҳадаф ба сохтани геометрияи ҳамвортари ҳаракат барои роботи занҷирдор мусоидат мекунад.

DWA чӣ гуна канорагирӣ аз монеаҳои динамикиро таъмин мекунад?

Dynamic Window Approach таркибҳои суръати хаттӣ ва кунҷиро, ки робот метавонад ба онҳо бирасад, дар уфуқи кӯтоҳи пешгӯӣ симулятсия мекунад ва ҳар ҳаракати номзадро аз рӯи самти ҳадаф, масофа то монеа ва суръат арзёбӣ карда, фармони суръати маҳаллии татбиқшавандаро интихоб менамояд. Дар ин таҳқиқот DWA ҳангоми ошкор кардани монеаи наве, ки дар роҳи глобалии A* нест, фаъол шуда, роботро муваққатан аз роҳи глобалӣ дур мекунад, онро аз канори монеа бо масофаи бехатар мегузаронад ва сипас дубора ба роҳи истинодӣ мепайвандад.

Модели ҳаракати робот

Ҳаракати платформаи занҷирдори дорои гардонандаи дифференсиалӣ дар фосилаи кӯтоҳи вақт бо муодилаҳои зерин моделсозӣ мешавад:

\[ x_{t+\Delta t}=x_t+v\Delta t\cos(\theta_t) \]

\[ y_{t+\Delta t}=y_t+v\Delta t\sin(\theta_t) \]

\[ \theta_{t+\Delta t}=\theta_t+\omega\Delta t \]

Дар ин ҷо \(v\) суръати хаттӣ, \(\omega\) суръати кунҷӣ, \(\theta\) самтгирии робот ва \(\Delta t\) фосилаи кӯтоҳи вақти пешгӯӣ мебошад.

Масофаи тахминии хаттие, ки дар ин муддат тай мешавад:

\[ \Delta S=v\Delta t \]

ҳисоб карда мешавад.

Функсияи арзёбии DWA

Барои арзёбии ҳаракатҳои номзад таҳқиқот сохтори умумии зеринро истифода мебарад:

\[ G(v,\omega)=\sigma\left[ \alpha\,heading(v,\omega) +\beta\,dist(v,\omega) +\gamma\,velocity(v,\omega) \right] \]

\(heading(v,\omega)\) мувофиқати ҳаракати пешгӯишударо бо самти ҳадаф; \(dist(v,\omega)\) масофаи байни роҳи пешгӯишуда ва наздиктарин монеа; \(velocity(v,\omega)\) бошад ҷузъи суръати хаттиро ифода мекунад.

Ин сохтор ҳамзамон се талабро мувозинат мекунад: ба ҳадаф равона шудан, аз монеа дар масофаи бехатар мондан ва бесабаб бо суръати хеле паст ҳаракат накардан.

Параметрҳои DWA

Дар озмоишҳои ҳассосият, паст шудани қимати \(\alpha\) аз 0.3 мушкилоти минимумҳои маҳаллиро дар фосилаҳои дарахтони U-шакл зиёд кард, дар ҳоле ки баланд шудани он аз 0.5 дарозии роҳро афзоиш дод. \(\beta=0.5\) дар таҳқиқот байни масофаи бехатарӣ ва вақти вокуниш тавозуни мувофиқ фароҳам овард. Интихоби уфуқи пешгӯии 0.8 s бошад, байни ритми намунагирии LiDAR ва сарбории ҳисоббарории вақти воқеӣ тавозун ба вуҷуд овард.

Механизми “дур шав–канорагирӣ кун–баргард”-и A*-DWA

Ҷараёни асосии кори система чунин аст:

1. A*-и такмилёфта аз оғоз то ҳадаф роҳи истинодии глобалӣ месозад.
2. Робот ин роҳро пайгирӣ мекунад.
3. LiDAR монеаи нави дар харита набударо ошкор мекунад.
4. DWA траекторияҳои бехатари фазои суръати ҷориро арзёбӣ мекунад.
5. Робот муваққатан аз роҳи глобалӣ дур мешавад.
6. Аз атрофи монеа бо масофаи мувофиқи бехатарӣ мегузарад.
7. Самти умумии ҳадафи муайянкардаи A*-ро нигоҳ медорад.
8. Пас аз гузаштани монеа дубора ба роҳи истинодии глобалӣ мепайвандад.

Ин ҳамкорӣ махсусан ду мушкили алгоритмҳои алоҳидаро ҳадаф мегирад: A*-и глобалӣ монеаҳои динамикиро дида наметавонад, дар ҳоле ки системаҳои танҳо бо DWA коркунанда метавонанд дар роҳҳои маҳаллии бастаи U-шакл ё монанд самти ҳадафро гум кунанд.

Усул ва бозёфтҳои таҳқиқот

Зерсохтори симулятсия

Банақшагири глобалии A*-и такмилёфта дар Matlab 2023b санҷида шуд. Панҷ равиш — A*-и анъанавӣ, Bidirectional Adaptive A*, Obstacle-Density-Weighted A*, Bézier-Smoothed A* ва A*-и таҳиякардаи таҳқиқгарон — дар харитаҳои монеаҳои сода, миёна ва мураккаб муқоиса шуданд.

Меъёрҳои арзёбӣ:

• шумораи гардишҳо,
• дарозии роҳ,
• шумораи гиреҳҳои васеъшуда,
• вақти ҳисоббарорӣ.

Гарчанде дар таҳлили матнии манбаъ барои A*-и такмилёфта дар шароити сода, миёна ва мураккаб мутаносибан 2, 5 ва 11 гардиш зикр шудааст, Table 1 барои сенарияи миёна 8 гардиш нишон медиҳад. Ин тафовути дохили манбаъ набояд хомӯшона ислоҳ шавад. Аз диди Verianla, вақте ҷадвал source-of-truth шуморида мешавад, қимати сенарияи миёна 8 нигоҳ дошта шудааст; қимати 5 дар матни манбаъ низ ҳамчун номувофиқии таҳрирӣ қайд гардидааст.

Озмоишҳои канорагирӣ аз монеаҳои Gazebo-ROS1

Дар муҳит се монеаи намояндагӣ, ки дар боғҳо дучор мешаванд, истифода шуд:

• қуттии меваи 0.6 × 0.4 × 0.3 m,
• монеаи инсон/коргар ба андозаи тақрибан 1.7 × 0.7 m,
• чӯби дорои диаметри 0.05 m ва дарозии 1.2 m.

Дар симулятсияҳои иловагии Gazebo-ROS1 дар маҷмӯъ 45 озмоиш анҷом дода шуд.

Дар ҳамон шароити симулятсия сатҳи муваффақияти канорагирӣ аз монеаҳо барои A*-и анъанавӣ %72–78, вақти вокуниш тақрибан 1.03–1.23 s ва масофаи ҳадди ақалли бехатарӣ дар доираи 0.36–0.42 m гузориш шудааст.

Платформаи роботи воқеӣ

Санҷиши воқеии саҳроӣ

Озмоиши саҳроӣ 14 Июл 2025 дар боғи ноки “Xinli No. 7” гузаронида шуд. Боғ 1.2 гектар аст. Барои озмоиш зерминтақаи тақрибан 500 m², ки се қатори дарахтро дар бар мегирифт, истифода шуд. Паҳноии долони марказии навигатсия тақрибан 3–4 m буд. Ҳангоми санҷиш ҳаво соф ва ҳарорати муҳит 32 °C гузориш шуд.

Робот аввал бо GMapping харитаи лазерии SLAM-и боғро сохт, сипас бо AMCL ҷойгоҳи худро дар харита арзёбӣ карда, озмоишҳои навигатсиониро анҷом дод.

Дар таҳқиқоти воқеии саҳроӣ барои A*-и анъанавӣ ва A*-DWA шаш ҳаракати такрорӣ иҷро шуд; бо ҷойгиркуниҳои гуногуни монеаҳо дар маҷмӯъ 36 озмоиши саҳроии эътиборнок гузориш гардид.

A*-DWA дар санҷишҳои саҳроӣ чӣ қадар беҳбудӣ дод?

Дар озмоишҳои боғи ноки “Xinli No. 7”, A*-DWA нисбат ба A*-и анъанавӣ аз рӯи масрафи неру, хатои пайгирии паҳлуии роҳ, устувории гардиш, вақти вокуниши канорагирӣ аз монеа ва масофаи бехатарӣ қиматҳои беҳтар дод. Яке аз натиҷаҳои намоён коҳиши қуллаи инҳирофи паҳлуӣ ҳангоми гардиш аз 0.40 m то 0.14 m ва дигаре кам шудани таносуби масрафи неру аз %23 то %13 мебошад.

Коҳиши қуллаи инҳирофи гардиш аз 0.40 m то 0.14 m ба коҳиши тақрибан %65 баробар аст. Инҳирофи стандартии паҳлуии глобалӣ аз 0.061 m то 0.029 m кам шуда, тақрибан %52.5 поин рафт, дар ҳоле ки инҳирофи стандартӣ дар минтақаи гардиш аз 0.162 m то 0.045 m коҳиш ёфт.

Канорагирӣ аз монеа дар боғи воқеӣ

Масофаи ҳадди ақалли 1.05–1.12 m аз монеа, ки A*-DWA дар озмоишҳои воқеии саҳроӣ нигоҳ дошт, дар доираи бехатарии мошини кишоварзии 0.8–1.2 m-и истифодакардаи таҳқиқгарон қарор дорад. Қиматҳои 0.35–0.41 m, ки барои A*-и анъанавӣ чен шуданд, аз ин талаботи таҷрибавӣ хеле поинанд.

Чаро масрафи энергия кам шуда метавонад?

Маълумоти манбаъ нишон медиҳад, ки дар роҳи A*-DWA шумораи гардишҳо аз чор ба ду, дарозии роҳ аз 820 m ба 813 m ва вақти умумии ҳаракат аз 1210 s ба 1050 s коҳиш ёфтааст. Ин тағйирот нишон медиҳанд, ки хориҷ кардани гиреҳҳои нолозим ва геометрияи ҳамвортари роҳ ҳамзамон бо кам шудани масрафи энергия ба вуҷуд омадаанд. Аммо чун озмоиш саҳми мустақили энергетикии ин омилҳоро ҷудогона чен накардааст, нисбат додани тамоми фарқи %10-и энергия ба як механизм дуруст нест.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• A*-и такмилёфта метавонад дар харитаҳои санҷидашудаи боғ роҳеро бо масофаи бехатартар аз монеаҳо тавлид кунад.
• Кам кардани гиреҳҳои нолозим ва ҳамворкунии роҳ дар шароити омӯхташуда инҳирофҳои гардиш ва пайгирии роҳро коҳиш дод.
• DWA тавонист барои монеаҳои баъдан пайдошуда дар роҳи статикии глобалӣ канорагирии маҳаллиро дар вақти воқеӣ таъмин кунад.
• Маълумоти ҳадафи глобалии A* барои кам кардани мушкили минимуми маҳаллии DWA истифода шуд.
• Дар симулятсияҳои Gazebo-ROS1 ва санҷишҳои воқеии боғи нок система монеаҳои омӯхташударо бомуваффақият паси сар кард.
• Дар санҷиши воқеии саҳроӣ таносуби масрафи энергия, инҳирофи паҳлуӣ ва вақти навигатсия нисбат ба A*-и анъанавӣ кам шуданд.

Умумисозиҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Сатҳи %100 канорагирӣ аз монеа барои ҳамаи боғҳо ва ҳамаи шароит кафолат нест.
• Таҳқиқот барои монеаҳои ҳаракаткунандаи дорои суръати хеле баланд санҷиши фарогир пешниҳод намекунад.
• Дарки LiDAR нишон намедиҳад, ки навъи объект дар ҳамаи шароит боэътимод тасниф мешавад.
• Система барои нишон додани ҳамон самаранокӣ дар навъҳои дигари дарахт, геометрияҳои қатор, заминҳои нишеб ё шароити вазнини обу ҳаво тасдиқ нашудааст.
• Ин таҳқиқот тамоми системаи пурраи худкори ҷамъоварии меваро тасдиқ намекунад; он ба қабати навигатсия тамаркуз мекунад.
• Хулоса баровардан мумкин нест, ки A*-DWA аз ҳамаи алгоритмҳои банақшагирии роҳи роботӣ ба таври умумӣ бартарӣ дорад.

Маҳдудиятҳо ва корҳои оянда

Таҳқиқгарон такяи зиёди қабати дарк ба LiDAR-ро яке аз маҳдудиятҳои асосӣ медонанд. Ҳарчанд LiDAR геометрияи муҳитро қавӣ чен мекунад, қобилияти фарқ кардани навъи семантикии монеа маҳдуд аст.

Дар корҳои оянда муттаҳид кардани LiDAR бо камераи RGB-D, такмил додани уфуқи пешгӯии DWA барои монеаҳои динамикии баландсуръат ва илова кардани эффекторҳои ниҳоии ҷамъоварии мева ба системаи навигатсия пешниҳод мешавад.

Ин самт нишон медиҳад, ки натиҷаи имрӯзаи таҳқиқот системаи пурраи худкори ҷамъоварии ҳосил нест, балки асоси тасдиқшуда барои навигатсияи бехатар ва камхарҷи роботи боғ мебошад.

Ёддошти манбаъ ва усул

Унвони аслӣ: An A*-DWA Algorithm Enhanced Laser SLAM System for Orchard Navigation: Design and Performance Analysis

Муаллифон: Hongsen Wang, Xiuhua Zhang, Zheng Huang, Yongwei Yuan, Degang Kong ва Shanshan Li

Муаллифи масъул: Xiuhua Zhang

Муассисаҳо: College of Mechanical and Electrical Engineering, Hebei Agricultural University; Hebei Intelligent Agriculture Technology Innovation Center, Baoding, Чин.

Маҷалла: Agriculture

Ношир: MDPI

Ҷилд / шумора / мақола: 16(4), 469

Санаи нашр: 18 Феврал 2026

DOI: 10.3390/agriculture16040469

Навъи манбаъ: Мақолаи аслии таҳқиқотии тақризшуда.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Hebei Agriculture Research System (HARS), Grant No. HBCT2024170207.

Дастрасии маълумот: Муаллифон мегӯянд, ки саҳмҳои аслии таҳқиқот дар мақола ҷой доранд ва саволҳои иловагӣ метавонанд ба муаллифи масъул фиристода шаванд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон бархӯрди манфиатҳоро гузориш надодаанд.

Навъи озмоиш: Симулятсияҳои банақшагирии роҳи глобалии асосёфта ба Matlab; симулятсияҳои канорагирӣ аз монеаҳои Gazebo-ROS1/Rviz; санҷиши саҳроӣ дар боғи нок бо роботи воқеии занҷирдор.

Майдон: Боғи ноки “Xinli No. 7”; масоҳати умумии тақрибан 1.2 гектар ва зерминтақаи тақрибан 500 m² барои озмоиш.

Сенсори асосӣ: LiDAR-и RoboSense дорои 16 хат.

Харитасозӣ: GMapping.

Локализатсия: AMCL.

Банақшагирии глобалӣ: A*-и такмилёфта, ки санҷиши бехатарии кунҷи монеа, хориҷкунии гиреҳҳои нолозим, функсияи эвристикии вазндор бо зичии монеаҳо ва ҳамворкунии семарҳилаии роҳро дар бар мегирад.

Банақшагирии маҳаллӣ: Dynamic Window Approach, ки барои шароити боғ калибр шудааст.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Натиҷаҳо дар шароити платформаи муайяни робот, системаи LiDAR, геометрияи боғи нок ва монеаҳои санҷишӣ ба даст омадаанд. Махсусан, дарки LiDAR-only ва сохтори ҷории пешгӯии DWA барои монеаҳои динамикии тезтар аз ҷониби таҳқиқгарон ҳамчун самтҳои ниёзманд ба такмил зикр шудаанд.

Ёддошти маълумоти дохили манбаъ: Дар ҳоле ки қисми баёнии натиҷаҳои симулятсияи глобалии A* шумораи гардишҳоро барои сенарияи мураккабии миёна 5 нишон медиҳад, дар Table 1 қимати A*-и такмилёфта 8 аст. Ин номувофиқии дохили манбаъ аз ҷониби Verianla хомӯшона ислоҳ нашудааст; қимати ҷадвал дар ҷадвали маълумот нигоҳ дошта шуда, фарқият ошкоро баён гардидааст.

Усули баёни Verianla: Ин муҳтаво тарҷумаи ҷумла ба ҷумла ё бознависии наздики мақолаи академии манбаъ нест. Алгоритмҳо, муодилаҳо, шароити таҷриба, андозагириҳо, натиҷаҳо ва маҳдудиятҳои манбаъ дар сатҳи маълумоти илмӣ истихроҷ шуда, дар сохтори мустақили омӯзишии тоҷикӣ аз нав ташкил карда шудаанд.