Банақшагирии гибридии роҳ (Hybrid Path Planning, HPP) чаҳорчӯбаи банақшагирии роҳест, ки барои дар роботҳои алафдарави ҷангалӣ муттаҳид кардани фарогирии майдони васеъ бо ҳаракати бехатари дарав дар наздикии танаҳои дарахт роҳи глобалии фарогирии Boustrophedon-ро бо идоракунии маҳаллии мадорӣ, ки аз механикаи ду ҷисм илҳом гирифтааст, якҷо мекунад. Система тамоми ҷангалро ҳамчун масъалаи мадорӣ модел намекунад; танҳо дарахтеро, ки дар ҳамон лаҳза коркард мешавад, ҳамчун маркази маҳаллии ҷозибаи маҷозӣ қабул карда, роботро бо ҳаракати шабеҳи мадорӣ гирди тана роҳнамоӣ мекунад. Бо пешрафти дарав массаи маҷозии дарахт кам карда мешавад, ҷозиба заиф мегардад ва мошини ҳолатҳои ниҳоӣ роботро дубора ба роҳи глобалии фарогирӣ мепайвандад. Дар симулятсияҳои асосёфта ба MATLAB, HPP нисбат ба усулҳои маҳаллии канорагирии ба тела такякунанда, ба мисли APF ва RFP, ки дар ҳамон сохтори глобалии сканкунӣ арзёбӣ шудаанд, ҳангоми зиёд кардани майдони даравшуда дар наздикии танаи дарахт аз воридшавӣ ба тана пешгирӣ кардааст. Бо вуҷуди ин, натиҷаҳо ба модели идеализатсияшудаи роботи нуқтагии холономӣ асос ёфтаанд ва самаранокиро дар майдони воқеии ҷангал худ аз худ исбот намекунанд.

Дар миёнаи 50 даври симулятсия HPP %95,3 майдони умумиро даравида, дар банди арзёбии наздики дарахт %55,9 фарогириро таъмин кардааст ва бархӯрди тана сифр будааст. Фосилаи ҳадди ақали тана 0,29 m боқӣ мондааст. Аммо маржаи бехатарии −0,34 m нишон медиҳад, ки бо вуҷуди ба дохили тана ворид нашудани робот, буфери номиналии бехатарии муайяншуда дар ҳама ҳолатҳо пурра нигоҳ дошта нашудааст. Аз ин рӯ, натиҷаи асосии усул “бехатарии комил таъмин шуд” нест; тафсири дақиқтар ин аст, ки дар симулятсияҳои санҷидашуда байни дарави қавитар дар атрофи дарахт ва канорагирӣ аз воридшавӣ ба тана мувозинати мувофиқтар ба даст оварда шудааст.

Таноқузи асосии идоракунӣ дар дарави ҷангал

Вазифаи роботи алафдарави ҷангалӣ танҳо ҳаракат дар майдони кушод нест. Робот бояд растаниҳои майдони калони кориро ба таври низомманд тоза кунад ва ҳамзамон ба танаҳои дарахте, ки бояд ҳифз шаванд, осеб нарасонад. Ин ду ҳадаф махсусан дар атрофи тана ба ҳам мухолиф мешаванд.

Алгоритмҳои классикии канорагирӣ аз монеа одатан мекӯшанд фосилаи байни робот ва монеаро зиёд кунанд. Аз назари Artificial Potential Field (APF) ё равишҳои шабеҳи ба тела такякунанда, танаи дарахт монеаест, ки робот набояд ба он наздик шавад. Аммо аз назари вазифаи дарав, растаниҳои бевосита гирди тана низ бояд бартараф шаванд. Агар робот хеле барвақт дур шавад, метавонад бехатариро зиёд кунад, вале дар гирди дарахт банди васеи нодаравида боқӣ монад.

Нуқтаи оғози HPP ҳамин таноқуз аст: дарахт танҳо ҳамчун монеае, ки бояд аз он канорагирӣ шавад, баррасӣ намегардад, балки ҳамчун ҳадафи маҳаллие дида мешавад, ки робот бояд дар доираи фосилаи муайяни бехатарӣ гирди он ба таври идорашаванда ҳаракат кунад.

HPP Дар Роботи Алафдарави Ҷангалӣ Чӣ Гуна Кор Мекунад?

HPP барои майдони васеъ роҳи Coverage Path Planning-и асосёфта ба Boustrophedon-ро пайгирӣ мекунад; вақте робот ба минтақаи таъсири дарахти фаъол ворид мешавад, мошини ҳолатҳои ниҳоӣ идоракуниро ба режими маҳаллии мадорӣ мегузаронад, робот бо якҷоягии ҷозибаи маҷозӣ, гардиши тангенсиалӣ ва ҷузъҳои телаи кӯтоҳмасофа гирди тана ҳаракат мекунад ва баъди анҷоми дарави маҳаллӣ аз наздиктарин нуқтаи мувофиқ дубора ба роҳи глобалии фарогирӣ мепайвандад.

Сохтори глобалии фарогирӣ

Таҳқиқот алгоритми нави глобалии Complete Coverage Path Planning пешниҳод намекунад. Ба ҷои ин, сохтори мавҷудаи CPP-ро, ки ба равиши Boustrophedon decomposition асос ёфтааст, ҳамчун истиноди умумии глобалӣ истифода мебарад. Майдони корӣ ба зерминтақаҳое ҷудо мешавад, ки бо сканкунии низомманди пешу пас фаро гирифта мешаванд ва роҳи истинодии ҳосилшуда:

\[ P_{\mathrm{CPP}}=\{p_k\in\mathbb{R}^2\mid k=1,\ldots,N\} \]

ба ин шакл нишон дода мешавад. Фосилаи байни нуқтаҳои роҳ вобаста ба паҳнои самараноки буридан \(w_{\mathrm{cut}}\) ва миқдори ҳампӯшонии дилхоҳ муайян карда мешавад.

Навоварии HPP иваз кардани ин роҳи глобалӣ бо роҳи дигар нест. Саҳми асосӣ қабати манёври маҳаллии наздик ба тана мебошад, ки ҳангоми кори робот дар наздикии дарахт фаъол мешавад.

Ғояе, ки аз механикаи ду ҷисм меояд

Дар масъалаи классикии ду ҷисм ҷозибаи байни ду масса бо қонуни ҷозибаи умумиҷаҳонии Нютон ифода мешавад:

\[ \mathbf{F}_{ij} = G\frac{m_i m_j}{\|\mathbf{r}_{ij}\|^3}\mathbf{r}_{ij} \]

Дар ин ҷо \(G\) собити ҷозиба, \(m_i\) ва \(m_j\) массаҳои ду ҷисм, ва \(\mathbf{r}_{ij}\) вектори мавқеи нисбии байни ҷисмҳо мебошад. Дар шароити ибтидоии мувофиқ ин таъсири мутақобил метавонад мадорҳои маҳдуд ба вуҷуд оварад.

Муҳаққиқон ин робитаи физикиро мустақиман ҳамчун ҷозибаи воқеии динамикаи робот истифода намебаранд. Ба ҷои ин, рафтори ду ҷисм ҳамчун қиёси идоракунӣ аз нав тафсир мешавад. Дарахти ҳадафи фаъол ҳамчун маркази собит ва робот ҳамчун системаи ҳаракаткунандае модел мешавад, ки аз майдони ҷозибаи маҷозии ин марказ таъсир мегирад.

Тавлиди массаи маҷозӣ аз танаи дарахт

Таъсири маҷозии ҳар дарахт ба идоракунӣ аз геометрияи танаи даркшуда ҳосил карда мешавад. Потенсиали ҷалбкунанда:

\[ U_{\mathrm{att}}(r) = -G_v\frac{m_{\mathrm{tree}}}{r} \]

муайян карда мешавад.

Массаи маҷозии дарахт бошад:

\[ m_{\mathrm{tree}} = \rho\pi \left(\frac{\mathrm{DBH}}{2}\right)^2 H_{\mathrm{ref}} \]

мебошад.

Дар ин ҷо:

• \(G_v\): коэффисиенти ҷозибаи маҷозӣ.
• \(r\): фосилаи Евклидӣ байни робот ва маркази дарахти ҳадаф.
• DBH: диаметри тана дар баландии сина, ки аз ҷониби LiDAR тахмин карда мешавад.
• \(\rho\): параметри зичии маҷозӣ.
• \(H_{\mathrm{ref}}\): баландии истинодии тана, ки дар миқёсбандии дарк ва идоракунӣ истифода мешавад.

\(H_{\mathrm{ref}}\) баландии универсалии дарахт нест, ки барои ҳамаи роботҳои даравгар аз ҷиҳати физикӣ оптималӣ ҳисоб шавад. Манбаъ ба таври возеҳ қайд мекунад, ки арзиши мувофиқ метавонад аз конфигуратсияи LiDAR, майдони дид, сохтори растанӣ ва геометрияи робот вобаста бошад.

Шитоби ҷозибаи маҷозӣ

Градиенти манфии потенсиали ҷалбкунанда фармони шитоби маҷозиеро ба вуҷуд меорад, ки роботро ба дарахти ҳадаф равона мекунад:

\[ \mathbf{a}_{g} = -G_v\frac{m_{\mathrm{tree}}}{r^3}\mathbf{r} \]

\(\mathbf{r}\) вектори мавқеи нисбиест, ки аз маркази дарахти ҳадаф ба робот кашида шудааст. Аз ҷиҳати математикӣ, ҳангоми наздик шудани робот ба дарахт, узви \(r^{-3}\) боиси қавитар шудани таъсири маҷозӣ мегардад. Аммо система барои кашидани мустақими робот ба дарахт тарҳрезӣ нашудааст; дар баробари ҷозиба майдони теладиҳандаи бехатарӣ ва ҷузъи гардиши тангенсиалӣ низ вуҷуд доранд.

Потенсиали теладиҳанда барои бехатарӣ

Дар атрофи дарахт потенсиали кӯтоҳмасофаи теладиҳанда муайян шудааст:

\[ U_{\mathrm{rep}}(r) = \begin{cases} \frac{1}{2}K_{\mathrm{rep}} \left( \frac{1}{r}-\frac{1}{r_0} \right)^2, & r<r_0 \\ 0, & r\geq r_0 \end{cases} \]

\(K_{\mathrm{rep}}\) коэффисиенти тела аст. \(r_0\) радиуси таъсирест, ки ҳам фосилаи бехатарӣ ва ҳам геометрияи буррандаро якҷо ба ҳисоб мегирад:

\[ r_0 = r_{\mathrm{safe}} + \frac{1}{2}w_{\mathrm{cut}} \]

Дар ин ҷо \(r_{\mathrm{safe}}\) фосилаи бехатарӣ барои дарахт ва \(w_{\mathrm{cut}}\) паҳнои буридан мебошад. Аз ин рӯ, \(r_0\) радиуси мустақими мадори ҳадаф нест; он сарҳадеро ифода мекунад, ки дар он бехатарӣ ва геометрияи бурранда дар майдони тела таъсир доранд.

Мувозинати байни ҷозиба ва тела

Энергияи мадории маҳаллӣ:

\[ E_{\mathrm{orb}}(r) = U_{\mathrm{att}}(r) + U_{\mathrm{rep}}(r) \]

муайян карда мешавад. Радиуси мадори ҳадаф \(r_{\mathrm{tgt}}\) тавре интихоб мешавад, ки дар минтақаи фаъоли тела ба нуқтаи статсионарии ин энергияи якҷоя мувофиқат кунад.

Мувозинати тахминии қувваи радиалӣ:

\[ \frac{\partial E_{\mathrm{orb}}}{\partial r}=0 \]

бо шарти:

\[ G_v m_{\mathrm{tree}} = K_{\mathrm{rep}} \left( \frac{1}{r_{\mathrm{tgt}}} - \frac{1}{r_0} \right) \]

ба даст меояд. Ҳамин тавр, фосилаи ҳадаф аз тана ба ҳадафи геометрии сатҳи идоракунӣ табдил меёбад, ки дар он ҷозиба ва монеаи бехатарӣ ҳамдигарро мувозинат мекунанд.

Чаро ҳаракати мадорӣ мустақиман ба дарахт намеафтад?

Агар танҳо майдони ҷалбкунанда истифода мешуд, робот ба самти маркази ҳадаф ҳаракат мекард. Барои ба вуҷуд овардани рафтори шабеҳи мадорӣ алгоритм инчунин узви гардиши тангенсиалиро татбиқ мекунад:

\[ \mathbf{a}_{\mathrm{circ}} = \omega^2r_{\mathrm{tgt}}\hat{\mathbf{t}} \]

\(\omega\) параметри суръати кунҷӣ ва \(\hat{\mathbf{t}}\) вектори воҳидии тангенсиалӣ нисбат ба дарахт мебошад. Манбаъ махсус таъкид мекунад, ки ин узв набояд ҳамчун муодилаи қатъии физикии шитоби тангенсиалӣ, ки мустақиман аз физикаи классикии ду ҷисм ҳосил шудааст, тафсир гардад; он узви гардиши ба идоракунӣ нигаронидашуда мебошад, ки барои нигоҳ доштани ҳаракати шабеҳи мадорӣ истифода мешавад.

Фармони умумии шитоби маҳаллӣ:

\[ \mathbf{a} = \mathbf{a}_{g} + \mathbf{a}_{\mathrm{circ}} + \mathbf{a}_{\mathrm{rep}} \]

аст. Ҷозиба барои наздик шудан ба дарахт, ҷузъи тангенсиалӣ барои гардиш дар гирди он ва ҷузъи тела барои пешгирии убури сарҳад хизмат мекунанд.

Пайваст кардани диаметри тана бо идоракунии ҳаракат

Дар скани LiDAR кушодагии кунҷии уфуқии тана \(\Delta\phi\), ва фосилаи тахминии тана \(R_{\mathrm{det}}\) гирифта мешавад. Диаметри тана:

\[ D_{\mathrm{est}} \approx 2R_{\mathrm{det}}\sin\left(\frac{\Delta\phi}{2}\right) \approx R_{\mathrm{det}}\Delta\phi \]

тахмин карда мешавад. Тақриби дуюм ба фарзияи кунҷи хурд асос ёфтааст.

Ин тахмин баъдан:

\[ m_{\mathrm{tree}} = \rho \frac{\pi D_{\mathrm{est}}^2}{4} H_{\mathrm{ref}} \]

бо ин робита ба массаи маҷозӣ табдил дода мешавад. Ҳамин тавр, геометрияи даркшудаи дарахт танҳо ҳамчун нуқтаи монеа дар харита намемонад; он ба яке аз вурудҳое табдил меёбад, ки миқёси ҷозибаи маҷозии идоракунандаи ҳаракати маҳаллиро муайян мекунанд.

Манбаъ инчунин қайд мекунад, ки ин арзишҳои геометрӣ набояд ҳамчун ченакҳои дақиқи физикӣ арзёбӣ шаванд. Сифати тахмин метавонад аз ҳалкунандагии LiDAR, пӯшиши қисмӣ, намоёнии тана ва шароити майдон таъсир гирад.

Пайванди геометрии суръати мадорӣ

Барои ҳадафи фаъол суръати даврӣ, ки бо ҷозибаи маҷозӣ мувофиқ аст, тақрибан:

\[ v_{\mathrm{circ}} = \omega r_{\mathrm{tgt}} \approx \sqrt{\frac{G_vm_{\mathrm{tree}}}{r_{\mathrm{tgt}}}} \]

чунин муайян шудааст.

Ҳангоми пайваст кардан бо геометрияи тана:

\[ v_{\mathrm{circ}} \propto D_{\mathrm{est}} \sqrt{\frac{\rho H_{\mathrm{ref}}}{r_{\mathrm{tgt}}}} \]

ба даст меояд. Ин ифода нишон медиҳад, ки андозаи даркшудаи тана чӣ гуна тавассути массаи маҷозӣ ба рафтори идоракунии маҳаллӣ пайваст мешавад.

Чаро Массаи Маҷозӣ Бо Гузашти Вақт Кам Карда Мешавад?

Массаи маҷозӣ барои тағйир додани массаи физикии дарахти воқеӣ кам карда намешавад, балки барои он ки пешрафти вазифаи маҳаллии дарав дар системаи идоракунӣ ифода гардад; бо кам шудани \(m_{\mathrm{tree}}\), ҷозибаи маҷозӣ заиф мешавад, радиуси мадори ҳадаф \(r_{\mathrm{tgt}}\) ба берун калон мегардад ва баромадани робот аз режими мадори наздик ва бозгашт ба роҳи глобалии фарогирӣ осон мешавад.

Дар вақти дискретӣ массаи маҷозӣ:

\[ m_{\mathrm{tree}}(k+1) = \alpha(k)m_{\mathrm{tree}}(k), \qquad 0<\alpha(k)<1 \]

кам карда мешавад.

Дар симулятсияҳои таҳқиқот омили камшавии масса \(\alpha=0{,}95\) собит нигоҳ дошта шудааст.

Муодили консептуалии барои вақти пайваста додашуда:

\[ \dot{m}_{\mathrm{tree}}(t) = -\alpha \left( m_{\mathrm{tree}}(t)-m_{\min} \right) \]

аст. \(m_{\min}\) ҳадди поёнии массаест, ки барои муайян кардани анҷоми вазифаи маҳаллӣ истифода мешавад.

Радиуси навшудаи мадори ҳадаф:

\[ \frac{1}{r_{\mathrm{tgt}}(k)} = \frac{1}{r_0} + \frac{G_vm_{\mathrm{tree}}(k)} {K_{\mathrm{rep}}+\varepsilon} \]

ва ба шакли баробар:

\[ r_{\mathrm{tgt}}(k) = \left( \frac{1}{r_0} + \frac{G_vm_{\mathrm{tree}}(k)} {K_{\mathrm{rep}}+\varepsilon} \right)^{-1} \]

ифода мешавад. \(\varepsilon\) собити хурди мусбатест, ки барои устувории ададӣ истифода мешавад. Бо кам шудани массаи маҷозӣ узви дуюм хурд мешавад ва арзиши \(r_{\mathrm{tgt}}\) ба самти \(r_0\) калон мегардад. Ҳамин тавр, система тадриҷан аз мадори наздики атрофи дарахт дур мешавад.

Мошини ҳолатҳои ниҳоӣ

Finite State Machine (FSM) се режими асосии кориро идора мекунад:

1. Гузариши глобалӣ: Робот роҳи истинодии CPP-ро пайгирӣ мекунад.
2. Мадори маҳаллӣ: Ҳангоми ворид шудан ба минтақаи фаъолшавии дарахт, бо ҷозибаи маҷозӣ, гардиши тангенсиалӣ ва ҷузъҳои тела дар наздикии тана ҳаракат карда мешавад.
3. Пайвастшавии дубора ба роҳ: Пас аз анҷоми дарави маҳаллӣ робот ба наздиктарин сегменти татбиқшавандаи роҳи глобалӣ мепайвандад ва вазифаи фарогириро идома медиҳад.

Вазифаи маҳаллӣ вақте анҷомёфта ҳисоб мешавад, ки массаи маҷозӣ аз \(m_{\min}\) поён равад ё шумораи мадорҳо аз ҳадди \(N_{\mathrm{th}}\) гузарад. Маркази дарахти анҷомёфта ба маҷмӯи \(T_{\mathrm{done}}\) илова карда мешавад.

Сипас майдонҳои теладиҳандаи атрофи дарахтони анҷомёфта барои пешгирӣ кардани бозгашти фаврии робот ба ҳамон минтақаи коркардшуда кӯмак мекунанд. Бозгашт ба роҳи глобалӣ ба ҷои иҷрои оптимизатсияи гаронарзиш барои тамоми майдон, бо ҳаракати кӯтоҳи пайвасткунанда ба наздиктарин нуқтаи татбиқшавандаи роҳи Boustrophedon анҷом дода мешавад.

Навсозии ададии ҳаракати робот

Дар симулятсия сустшавии суръат ва маҳдудияти суръати максималӣ татбиқ шудааст:

\[ \dot{\mathbf{v}} = \left( \mathbf{a}_{g} + \mathbf{a}_{\mathrm{circ}} + \mathbf{a}_{\mathrm{rep}} \right) - c_d\mathbf{v}, \qquad \|\mathbf{v}\|\leq v_{\max} \]

Навсозии вақти дискретӣ:

\[ \mathbf{v}(t+\Delta t) = \mathbf{v}(t) + \left[ \mathbf{a}_{g} + \mathbf{a}_{\mathrm{circ}} + \mathbf{a}_{\mathrm{rep}} - c_d\mathbf{v}(t) \right]\Delta t \]

ва навсозии мавқеъ:

\[ \mathbf{r}_r(t+\Delta t) = \mathbf{r}_r(t) + \mathbf{v}(t+\Delta t)\Delta t \]

мебошад. Ҳамин тавр, ҷузъҳои шитобе, ки аз майдони идоракунӣ гирифта мешаванд, дар ҳар қадами вақт ба суръат ва мавқеи робот табдил дода мешаванд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Муҳити симулятсия

Алгоритми HPP бо истифода аз MATLAB R2024b дар муҳити ададӣ арзёбӣ шудааст. Компютери симулятсия дорои протсессори Intel Core i7-12700, 12 ядро ва 32 GB RAM мебошад.

Муқоиса дар якчанд майдони ҷангали 50 × 50 m бо тарҳҳои гуногуни дарахтон анҷом дода шудааст. Ҳар дарахт ҳамчун монеаи силиндрӣ муаррифӣ шудааст. Симулятори дохилии таҳқиқот геометрияи ҷангалро оғоз карда, мавқеъҳои тасодуфӣ ё аз ҷониби корбар муайяншудаи дарахтонро эҷод намуда ва дарки муҳити асосёфта ба LiDAR-ро симулятсия кардааст.

Барои модели LiDAR масофаи максималии ошкоркунӣ 10 m, ҳалкунандагии амиқӣ 0,1 m, майдони дид 360° ва ҳалкунандагии кунҷӣ 1° муайян шудааст. Ҳар даври симулятсия тақрибан 3000–4000 қадами дискретии вақтро дар бар гирифтааст.

Усулҳои муқоисашуда

Ҳамаи усулҳо зери як сохтори якхелаи глобалии фарогирӣ арзёбӣ шудаанд:

• HPP: усули пешниҳодшудаи манёври маҳаллии наздик ба тана, ки аз ду ҷисм илҳом гирифтааст.
• CPP: истиноди собити сканкунӣ, ки манёври маҳаллии ҳассос ба дарахтро дар бар намегирад.
• CPP+GapFollow: варианти реактивӣ, ки сканкунии глобалиро бо пайгирии фосилаи маҳаллӣ муттаҳид мекунад.
• APF: равиши маҳаллии канорагирӣ аз монеаи Artificial Potential Field, ки ба тела асос ёфтааст.
• RFP: истиноди дигари маҳаллии канорагирии ба тела нигаронидашуда, ки дар таҳқиқот истифода шудааст.

Ҳадафи ин тарҳ бештар муқоисаи натиҷаҳои намудҳои гуногуни ҳамкории маҳаллӣ бо дарахт дар як сохтори фарогирӣ мебошад, на рақобат додани банақшагирандагони гуногуни роҳи глобалӣ.

Санҷиши рафтори се марҳила

Шакли 1-и манбаъ се рафтори асосии HPP-ро нишон медиҳад: манёври маҳаллии шабеҳи мадорӣ дар гирди дарахт, пайвастшавии дубора ба роҳи истинодии глобалӣ ва идома додани фарогирии глобалӣ.

Дар ин мисол баъзе параметрҳои камшавӣ тавре танзим шудаанд, ки робот тақрибан се давр занад ва равшании визуалӣ бештар шавад. Манбаъ махсус таъкид мекунад, ки ин қоидаи универсалӣ ё ҳатмии “се давр” нест. Ин мисол танҳо барои намоён кардани гузаришҳои ҳолат истифода шудааст.

Роҳҳо дар тарҳҳои гуногуни ҷангал

Шакли 2-и манбаъ роҳҳои HPP, CPP, CPP+GapFollow, APF ва RFP-ро дар се тарҳи гуногуни ҷангал паҳлу ба паҳлу нишон медиҳад. HPP пас аз ба вуҷуд овардани ҳаракати даврӣ/шабеҳи мадорӣ дар наздикии дарахти фаъол ба роҳи истинодии глобалӣ бармегардад.

Азбаски роҳҳои APF ва RFP рафтори эҳтиёткоронаи дуршавиро бештар нишон медиҳанд, дар атрофи дарахт минтақаҳои васеътари нодаравида ба вуҷуд меоянд. Баръакс, истинодҳои асосёфта ба CPP, ки танҳо пайвастагии traversal-ро авлавият медиҳанд, метавонанд ба тана аз ҳад зиёд наздик шаванд.

Харитаҳои фарогирӣ чиро нишон медиҳанд?

Шакли 3 ва Шакли 4-и манбаъ минтақаҳои даравшуда ва нодаравидаро барои тарҳҳои гуногуни ҷангал нишон медиҳанд. HPP нисбат ба APF ва RFP дар атрофи тана майдони бештарро коркард мекунад, дар ҳоле ки рафтори ҷиддии воридшавӣ ба тана, ки дар усулҳои CPP ва CPP+GapFollow дида мешавад, нишон намедиҳад.

Ин тасвирҳо тафсири муҳими ҷадвали миқдориро дастгирӣ мекунанд: танҳо ба фоизи фарогирии умумӣ нигоҳ кардан кофӣ нест. Як усул метавонад фарогирии баландро таъмин карда, ба минтақаи ҳифзшавандаи дарахт ворид шавад; усули дигар метавонад бархӯрди сифрро таъмин кунад, вале дар атрофи тана миқдори зиёди растаниро боқӣ гузорад.

Натиҷаҳои миқдории 50 даври симулятсия

Чаро фарогирии умумӣ танҳо худ як меъёри кофӣ нест?

CPP фарогирии умумии %100,0 ва CPP+GapFollow %98,6-ро таъмин кардааст. Дар назари аввал ин арзишҳо аз %95,3-и HPP баландтар менамоянд. Аммо фосилаҳои ҳадди ақали танаи ҳамин усулҳо манфӣ буда, 563 ва 57 ҳолати воридшавӣ ба тана сабт шудаанд.

Аз ин рӯ, як қисми фарогирии баланди номиналӣ ба ҳисоби вайрон кардани ҳудуди танаҳои дарахте ба даст омадааст, ки бояд ҳифз шаванд. Дар арзёбии HPP маълумоти фарогирӣ ва бархӯрд бояд якҷоя хонда шавад.

Самаранокии дарав дар атрофи дарахт

Фарогирии банди атрофи дарахт барои HPP %55,9 аст. Дар байни усулҳое, ки бархӯрди сифрро таъмин кардаанд, ин арзиши баландтарин аст.

Дар APF ҳамин метрӣ танҳо %3,3 мебошад. Фосилаи ҳадди ақали тана барои APF 1,12 m ва маржаи бехатарӣ 0,39 m мебошад. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки усул аз тана бо эҳтиёткории зиёд дур мемонад ва дар иваз дар атрофи дарахт минтақаи васеи нодаравида мегузорад.

RFP бошад, %42,7 фарогирии банди атрофи дарахт, 0,81 m фосилаи ҳадди ақал ва 0,32 m маржаи мусбати бехатариро таъмин кардааст. Аз ин рӯ, RFP нисбат ба APF майдони бештарро дар наздикии тана даравидааст, аммо ба арзиши %55,9-и HPP нарасидааст.

Чӣ гуна дар HPP бархӯрди сифр ва маржаи манфии бехатарӣ ҳамзамон вуҷуд дошта метавонанд?

Шумораи бархӯрдҳо ва маржаи бехатарӣ як чизро чен намекунанд. Дар симулятсияҳои HPP воридшавии тана ба маънои аз ҳудуди физикии тана гузаштани робот мушоҳида нашудааст ва шумораи бархӯрдҳо сифр боқӣ мондааст; аммо маржаи бехатарии −0,34 m нишон медиҳад, ки усул дар баъзе ҳолатҳо ба дохили буфери номиналии муҳофизатии муайяншуда ворид шудааст. Аз ин рӯ, таҳқиқот на инро, ки HPP тамоми буфери бехатариро беайб нигоҳ доштааст, балки инро дастгирӣ мекунад, ки робот метавонад бе бархӯрдан ба тана наздиктар дарав кунад.

Дарозии роҳ

Дарозии миёнаи роҳи HPP 2706,2 m мебошад. APF, RFP ва CPP+GapFollow роҳҳои кӯтоҳтари тақрибан 2489–2490 m-ро ба вуҷуд овардаанд, дар ҳоле ки CPP бо 4449,2 m роҳи умумии ба таври назаррас дарозтар эҷод кардааст.

Аз ин рӯ, муваффақияти HPP дар дарави наздики тана аз сабаби ҳаракатҳои иловагии маҳаллии мадорӣ нисбат ба баъзе усулҳои муқоисавӣ дарозии роҳро зиёд мекунад. Натиҷаҳои таҳқиқот даъвои усуле нестанд, ки танҳо дарозии ҳадди ақали роҳро оптимизатсия мекунад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• HPP дар симулятсияҳои санҷидашудаи MATLAB тавонистааст дар атрофи дарахтони фаъол манёврҳои маҳаллии шабеҳи мадорӣ ба вуҷуд орад.
• FSM баъди анҷоми дарави маҳаллӣ тавонистааст роботро дубора ба роҳи глобалии фарогирии Boustrophedon пайвандад.
• HPP дар байни усулҳои муқоисавие, ки бархӯрди тана сифр буд, баландтарин фарогирии банди атрофи дарахтро ба даст овардааст.
• HPP нисбат ба APF ва RFP дар атрофи дарахт дарави қавитарро таъмин кардааст.
• CPP ва CPP+GapFollow фарогирии номиналии баланд доданд, аммо воридшавӣ ба тана ва маржаҳои манфии бехатарӣ нишон доданд.
• Буфери номиналии бехатарии HPP дар ҳама шароитҳо пурра нигоҳ дошта нашудааст.

Оё Ин Симулятсия Самаранокиро Дар Майдони Воқеии Ҷангал Исбот Мекунад?

Не. Дар таҳқиқот робот ҳамчун платформаи нуқтагии холономӣ модел шудааст ва натиҷаҳо аз симулятсияҳои идеализатсияшудаи MATLAB гирифта шудаанд; дар роботҳои воқеии даравгар маҳдудиятҳои идоракунии ғайрихолономӣ, лағжиши чарх, замини ноҳамвор, овеза, сершавии актуатор, номуайянии LiDAR, пӯшиши қисмӣ, дрейфи локализатсия ва нишебии тағйирёбандаи замин бояд бо озмоишҳои физикии ҷудогона тасдиқ карда шаванд.

Маҳдудиятҳои асосии модел

• Робот ба ҷои геометрияи мошини воқеии даравгар ҳамчун роботи нуқтагии холономӣ муаррифӣ шудааст.
• Маҳдудиятҳои идоракунии ғайрихолономӣ модел нашудаанд.
• Лағжиши чарх ва халалҳои динамикие, ки аз замини ноҳамвор ба вуҷуд меоянд, дар модели муфассали нақлиётӣ мавҷуд нестанд.
• Овеза ва маҳдудиятҳои сатҳи поёнии актуатор модели асосии симулятсия нестанд.
• Нокомии дарк ва пӯшишҳои қисмии LiDAR аз санҷиши пурраи саҳроӣ нагузаштаанд.
• Дрейфи локализатсия ба арзёбӣ дохил нашудааст.
• Дар нишебиҳои гуногуни воқеии замин озмоиши физикии дарав гузаронида нашудааст.
• Буфери бехатарии HPP дар ҳама шароитҳо пурра нигоҳ дошта нашудааст.

Ин маҳдудиятҳо маънои беарзиш будани усулро надоранд; аммо онҳо миқёси дурусти илмии натиҷаҳоро муайян мекунанд. Он чизе, ки таҳқиқот нишон медиҳад, иҷрои омода ва тасдиқшудаи саҳроии роботи тиҷоратии даравгар нест, балки имконпазирии алгоритмии илова кардани идоракунии маҳаллии мадорӣ, ки аз ду ҷисм илҳом гирифтааст, ба нақшаи глобалии фарогирӣ мебошад.

Кори оянда

Муаллифон интиқоли усулро ба моделҳои нақлиётии дақиқтар, платформаҳои воқеии даравгар ва муҳитҳои ноҳамвори ҷангал пешниҳод мекунанд. Дар тасдиқҳои оянда инчунин номуайянии воқеитари LiDAR ва ҳолатҳои зичи бисёрдарахта омӯхта мешаванд.

Тибқи ҷойгиркунии умумии таҳқиқот, HPP метавонад дар оянда на ҳамчун системаи мустақиле, ки усулҳои пешрафтаи глобалии CPP-ро иваз мекунад, балки ҳамчун модули маҳаллии манёвр бо огоҳӣ аз танаи дарахт, ки ба болои ин банақшагирандагон илова мешавад, арзёбӣ гардад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Ин муҳтавои Verianla бар асоси таҳқиқоти академии A Hybrid Path Planning Framework for Forest Mowing Using Two-Body-Inspired Orbital Control, ки аз ҷониби Sun-Ho Jang, Woo-Jin Ahn, Yong-Jun Lee ва Myo-Taeg Lim таҳия шудааст, ба таври мустақил омода карда шудааст.

Таҳқиқот дар маҷаллаи Actuators дар соли 2026, Ҷилди 15, Мақолаи 179 нашр шудааст. DOI: 10.3390/act15040179. Тибқи сабтҳои PDF, санаи нашр 25 Mart 2026 мебошад. Ношир MDPI аст ва таҳқиқот таҳти иҷозатномаи дастрасии озоди Creative Commons Attribution (CC BY) нашр шудааст.

Аффилиатсияҳои муаллифон Korea Institute of Robotics Technology Convergence, Korea University School of Electrical Engineering ва Inha University Department of Artificial Intelligence-ро дар бар мегиранд. Yong-Jun Lee ва Myo-Taeg Lim ҳамчун corresponding author нишон дода шудаанд.

Усули асосии таҳқиқот илова кардани идоракунии маҳаллии мадории наздик ба тана, ки аз механикаи ду ҷисм илҳом гирифтааст, ва гузаришҳои вазифавии асосёфта ба мошини ҳолатҳои ниҳоӣ ба сохтори глобалии Coverage Path Planning-и асосёфта ба Boustrophedon мебошад. Геометрияи дарахт, ки бо LiDAR тахмин карда мешавад, ба массаи маҷозӣ табдил дода шуда, ҷозибаи маҷозӣ, гардиши тангенсиалӣ ва ҷузъҳои тела ҳаракати маҳаллии роботро ба вуҷуд меоранд. Кам кардани массаи маҷозӣ бо гузашти вақт баромадани роботро аз мадори наздик ва дубора пайвастан ба роҳи глобалии фарогирӣ дастгирӣ мекунад.

Арзёбӣ дар муҳити MATLAB R2024b анҷом дода шуда, натиҷаҳои миёнаи 50 давр дар тарҳҳои гуногуни ҷангал байни HPP, CPP, CPP+GapFollow, APF ва RFP муқоиса шудаанд. Таҳқиқот озмоиши саҳроии воқеӣ нест. Робот ҳамчун роботи нуқтагии холономӣ модел шуда, ҳамаи маҳдудиятҳои идоракунӣ, лағжиш, замин, овеза, актуатор ва дарки мошинҳои воқеии даравгар модел нашудаанд.

Шаклҳое, ки дар манбаъ оварда шудаанд, дар ин матн айнан бознашр нашудаанд. Робитаҳои математикии усул, параметрҳои симулятсия ва арзишҳои миқдории Ҷадвали 2 бо нигоҳ доштани садоқат ба манбаъ дар сохтори омӯзишии тоҷикӣ аз нав шарҳ дода шудаанд.

Таҳқиқот бо лоиҳаи IRIS RS-2025-02213970 дар доираи Forest Science Technology R&D Program, ки аз ҷониби Korea Forest Service таъмин шудааст, ва гранти RS-2025-24523431 дар доираи National Research Foundation of Korea Basic Science Research Program дастгирӣ шудааст. Муаллифон набудани бархӯрди манфиатҳоро эълон кардаанд. Дар бахши дастрасии маълумот гуфта шудааст, ки дар ин таҳқиқот маълумоти нав тавлид ё таҳлил нашудааст ва мубодилаи маълумот татбиқ намешавад.

Мафҳумҳои “ҷозиба”, “масса” ва “мадор” дар ин матн майдони ҷозибаи физикии дарахти воқеиро ифода намекунанд. Онҳо тағйирёбандаҳои маҷозии модели идоракуние мебошанд, ки аз механикаи ду ҷисм илҳом гирифтааст. Сифр будани бархӯрди HPP бо тана дар симулятсия низ маънои пурра нигоҳ дошта шудани буфери муайяншудаи бехатариро надорад; маржаи бехатарии гузоришшуда барои HPP −0,34 m мебошад.