A*-DWA bilan takomillashtirilgan lazerli SLAM bogʻ navigatsiyasi tizimi global yoʻlni rejalashtirishda takomillashtirilgan A* algoritmini, real vaqtda mahalliy toʻsiqlardan qochishda Dynamic Window Approach (DWA) usulini, joylashuvni aniqlashda AMCL va xaritalashda GMappingni birlashtiruvchi qishloq xoʻjaligi roboti navigatsiya arxitekturasidir. Hongsen Wang va hamkasblari ushbu integratsiyalashgan tizimni ayniqsa nok bogʻlarida anʼanaviy A* asosidagi navigatsiyaning toʻsiqlarga zaruridan ortiq yaqinlashishi, keskin va keraksiz burilishlar hosil qilishi, harakatlanuvchi toʻsiqlarga javob bera olmasligi hamda energiya sarfini oshirishi muammolarini bartaraf etish maqsadida ishlab chiqqan. Tizim global yoʻlni oldindan optimallashtirar ekan, LiDAR aniqlagan kutilmagan toʻsiqlar qarshisida DWA orqali mahalliy marshrutni oʻzgartiradi va toʻsiqdan oʻtilgach, robotni yana global yoʻlga yoʻnaltiradi.

Takomillashtirilgan A* rejalashtiruvchisida uchta asosiy oʻzgartirish kiritilgan: toʻsiq burchaklariga qoʻshni yuqori xavfli tugunlarni chiqarib tashlash, keraksiz oraliq tugunlarni olib tashlash va toʻsiqlar zichligini evristik xarajat funksiyasiga qoʻshish. Hosil qilingan yoʻl keyin Bresenham oʻtuvchanlik tekshiruvi, kubik splayn interpolyatsiyasi va egrilik cheklovini optimallashtirishdan iborat uch bosqichli jarayon bilan silliqlangan. DWA tomonida esa yoʻnalish, toʻsiqqacha masofa, chiziqli tezlik, bashorat ufqi va tezlik aniqligi kabi parametrlar gusenitsali bogʻ robotining kinematikasi hamda 0.8–1.2 m xavfsizlik masofasi talabiga moslab sozlangan.

Matlab, Gazebo va Rviz asosidagi simulyatsiyalar hamda “Xinli No. 7” nok bogʻidagi haqiqiy robot tajribalari taklif etilgan integratsiyalashgan yondashuv oʻrganilgan sharoitlarda anʼanaviy A*ga nisbatan xavfsizroq va barqarorroq navigatsiyani taʼminlaganini koʻrsatdi. Dala tajribalarida quvvat sarfi nisbati %23 dan %13 gacha tushgan, oʻrtacha yonlama ogʻish 0.021 m dan 0.011 m gacha kamaygan va burilish paytida kuzatilgan eng yuqori yonlama ogʻish 0.40 m dan 0.14 m gacha pasaytirilgan. Toʻsiqlardan qochish tajribalarida qoʻllangan ssenariylarda A*-DWA %100 muvaffaqiyat koʻrsatib, taxminan 1.05–1.12 m minimal xavfsizlik masofasini saqlagan.

Bu natijalar A*-DWA yondashuvi uchun tadqiqotda foydalanilgan nok bogʻi, robot platformasi, LiDAR tizimi va sinov sharoitlarida olingan. Natijalar turli qishloq xoʻjaligi maydonlarida, boshqa robotlarda yoki barcha atrof-muhit sharoitlarida ayni unumdorlik avtomatik tarzda olinadi degani emas. Tadqiqotning muhim cheklovlaridan biri idrok etishning asosan LiDARga tayanishidir.

Lazerli SLAM bogʻ robotlarida qanday qoʻllanadi?

Lazerli SLAM mobil robotga LiDAR oʻlchovlaridan foydalanib atrof-muhit xaritasini tuzish bilan bir vaqtda shu xaritadagi oʻz joylashuvini baholash imkonini beruvchi navigatsiya yondashuvidir. Ushbu tadqiqotda LiDAR atrofdagi geometrik tuzilmani idrok etadi, GMapping ikki oʻlchamli bandlik xaritasini yaratadi, AMCL robotning xaritadagi joylashuvini baholaydi, A*-DWA qatlami kuzatiladigan yoʻlni hisoblaydi va harakatni boshqarish qatlami hisoblangan tezlik hamda yoʻnalish buyruqlarini gusenitsali platformaga qoʻllaydi.

Bogʻ navigatsiyasining asosiy muammosi

Mevali bogʻ butunlay ochiq maydon emas. Daraxt qatorlari, shoxlar, meva qutilari, ishchilar, qishloq xoʻjaligi mashinalari hamda yerga tushgan asbob yoki shoxlar robot uchun toʻsiq boʻlishi mumkin. Bundan tashqari, daraxt qatorlari orasida robot manevr qilishi mumkin boʻlgan joy cheklangan.

Tadqiqot oʻtkazilgan nok bogʻida qator oraligʻi taxminan 4 m, oʻsimliklar orasidagi masofa 1.5–2 m va dala chetidagi boʻshliq 3–5 m. Bu tuzilma muhit tartibli koʻrinsa-da, uni navigatsiya nuqtayi nazaridan yarim tuzilgan holga keltiradi.

Klassik A* algoritmi boshlangʻich va maqsad oʻrtasida global yoʻl topa oladi. Biroq oldindan yaratilgan xaritaga tayanishi sababli keyin paydo boʻladigan odam yoki meva qutisi kabi dinamik yoxud xaritada mavjud boʻlmagan toʻsiqlarni mustaqil boshqara olmaydi. DWA esa robotning joriy tezligi, burilish qobiliyati va yaqin atrofdagi toʻsiqlarni hisobga olib real vaqtda mahalliy qaror chiqarishi mumkin; ammo faqat mahalliy maʼlumot bilan harakat qilganda berk yoʻllarga yoki mahalliy minimumlarga tushib qolishi mumkin.

Tadqiqotchilarning asosiy yondashuvi bu ikki usul bir-birining zaif tomonini toʻldirishidir: A* umumiy maqsadga olib boruvchi global yoʻlni belgilaydi, DWA esa yoʻlda kutilmagan toʻsiq paydo boʻlganda qisqa muddatli mahalliy chetlab oʻtish manevrini hosil qiladi.

Tizim arxitekturasi

Tadqiqotda navigatsiya tizimini beshta asosiy qatlam sifatida koʻrish mumkin:

1. Uskuna: gusenitsali mobil robot va LiDAR.
2. Idrok etish: atrofdagi obyektlarni lazerli skanerlash orqali aniqlash.
3. Xaritalash va joylashuvni aniqlash: GMapping va AMCL.
4. Yoʻlni rejalashtirish: takomillashtirilgan A* va DWAning birgalikdagi ishlashi.
5. Harakatni boshqarish: chiziqli va burchak tezligi buyruqlarini robot shassisiga qoʻllash.

Robotning LiDARi hisoblash yukini kamaytirish maqsadida navigatsiya vaqtida oldinga qaragan 180° idrok maydonidan foydalanadigan qilib sozlangan. Bu hudud robot yurayotgan yoʻlakni kuzatish va yangi toʻsiqlarni oʻz vaqtida aniqlash uchun ishlatiladi.

Takomillashtirilgan A* algoritmi anʼanaviy A*dan qanday farq qiladi?

Takomillashtirilgan A* algoritmi anʼanaviy A*ning asosiy xarajat qidiruvini saqlagan holda, mevali bogʻ navigatsiyasiga xos tarzda toʻsiq burchaklaridan xavfsiz masofa qoldiradi, keraksiz oraliq tugunlarni olib tashlaydi, toʻsiqlar zichligini evristik xarajatga kiritadi va hosil qilingan yoʻlni kinematik jihatdan silliqroq qiladi. Shu tariqa nafaqat eng qisqa geometrik bogʻlanishni, balki haqiqiy gusenitsali robot xavfsizroq va kamroq keskin burilishlar bilan kuzata oladigan tayanch yoʻlni yaratish maqsad qilinadi.

Anʼanaviy A* xarajat funksiyasi

A* algoritmining asosiy baholash funksiyasi quyidagicha:

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

Bu yerda \(g(n)\) boshlangʻich nuqtadan joriy \(n\) tugungacha yuzaga kelgan haqiqiy xarajatni; \(h(n)\) joriy tugundan maqsadgacha qolgan taxminiy xarajatni; \(f(n)\) esa umumiy baholash xarajatini bildiradi.

Algoritm har bir qadamda eng past \(f(n)\) qiymatiga ega tugunlarga ustuvorlik berib maqsad tomon siljiydi. Ammo faqat gridda qisqa yoʻl topish haqiqiy robot xavfsizligi uchun yetarli emas.

Toʻsiq burchagi xavfsizligini tekshirish

Tadqiqotda GMapping grid aniqligi 0.5 m deb belgilangan. Nomzod tugun toʻsiq burchagidan bir grid yoki undan kam, yaʼni koʻpi bilan 0.5 m uzoqlikda boʻlsa, yuqori xavfli deb hisoblanib qidiruv roʻyxatidan chiqariladi.

Optimallashtirilgan yoʻl toʻsiq burchaklaridan kamida ikki grid, taxminan 1 m uzoqda qolishi maqsad qilingan. Bu qiymat tadqiqotda koʻrsatilgan 0.8–1.2 m qishloq xoʻjaligi mashinasi xavfsizlik talabi va robotning 0.862 m kengligini hisobga olib tanlangan.

Bu oʻzgartirish ayniqsa burilish nuqtalarida muhim. Gridda matematik jihatdan boʻsh koʻringan katak haqiqiy robot kengligi va daraxt shoxlari hisobga olinganda xavfsiz boʻlmasligi mumkin.

Keraksiz tugunlarni olib tashlash

Anʼanaviy A* yaratgan yoʻl koʻplab kichik yoʻnalish oʻzgarishlarini oʻz ichiga olishi mumkin. Bu holat gusenitsali transport vositasida ham burilishlar sonini, ham energiya sarfini oshirishi mumkin.

Takomillashtirilgan usulda ketma-ket yoʻl qismlarining qiyaliklari baholanadi. Oradagi tugun yoʻnalish maʼlumotini oʻzgartirmasa yoki bevosita bogʻlanish toʻsiq bilan kesishmasdan qurilishi mumkin boʻlsa, bu tugun olib tashlanadi. Natijada robot kuzatishi kerak boʻlgan waypointlar soni va burilish miqdori kamayadi.

Toʻsiqlar zichligini oʻz ichiga olgan evristik funksiya

Tadqiqotda takomillashtirilgan xarajat funksiyasi quyidagi shaklda belgilangan:

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

Bu yerda \(P\) joriy tugun bilan maqsad orasidagi qidiruv yoʻlagidagi toʻsiqlar zichligini; \(w\) esa haqiqiy yoʻl xarajati bilan toʻsiqlar zichligiga sezgir evristik xarajat oʻrtasidagi muvozanatni belgilovchi statik koeffitsiyentni bildiradi.

Tadqiqotchilar \(w\) uchun 0.3–0.6 oraligʻini sinab koʻrib, oʻz tajriba sharoitlarida \(w=0.4\) qiymatidan foydalangan.

Toʻsiqlar zichligi \(P\) joriy tugun va maqsad orasidagi tayanch chiziq atrofida toʻrt grid, yaʼni taxminan 2 m kenglikdagi qidiruv yoʻlagi hosil qilish orqali hisoblanadi:

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

\(N_{\mathrm{obs}}\) yoʻlakdagi band gridlar, \(N_{\mathrm{total}}\) esa baholangan jami gridlar sonidir. GMapping bandlik ehtimolida %70 dan yuqori kataklar toʻsiq, %30 dan past kataklar esa boʻsh deb tasniflangan.

Uch bosqichli yoʻlni silliqlash

Dastlabki A* yoʻli yaratilgach, tadqiqot uch bosqichli yaxshilashni qoʻllaydi:

1. Bresenham tekshiruvi: ikki muhim tugun orasidagi toʻgʻri chiziq toʻsiq bilan kesishadimi-yoʻqmi tekshiriladi va keraksiz oraliq tugunlar olib tashlanadi.
2. Kubik splayn interpolyatsiyasi: keskin burchaklar oʻrniga hosila uzluksizligiga ega silliqroq yoʻl yaratiladi.
3. Egrilik cheklovini optimallashtirish: robot kuzatishda qiynaladigan keskin egrilik oʻzgarishlari kamaytiriladi.

Dastlabki optimallashtirishdan soʻng yoʻl tugunlari quyidagicha ifodalanadi:

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

Har bir tugun uchun yoʻl boshidan boshlab yigʻindi yoy uzunligi hisoblanadi:

\[ t_1=0 \]

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

Bu parametr ikkita koordinata komponenti uchun boʻlakli kubik funksiyalarni qurishda ishlatiladi:

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

Splayn qismlari tugunlarda faqat joylashuv boʻyicha tutashmaydi; birinchi va ikkinchi hosilalarning uzluksizligi ham saqlanadi. Shu tariqa yoʻl yoʻnalishi va egriligida keskin sakrashlar boʻlmasligi maqsad qilinadi.

Keyin yoʻl boʻylab namunalash zichligi \(m=5n\) boʻladigan tarzda yangi nuqtalar hisoblanadi va jami egrilik kvadratini kamaytirishga qaratilgan optimallashtirish qoʻllanadi:

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

Tekis yoʻl qismida \(k_i\) kichik boʻlsa, keskin burilishlarda kattalashadi. Shuning uchun bu maqsad funksiyasini kamaytirish gusenitsali robot uchun silliqroq harakat geometriyasini hosil qilishga yordam beradi.

DWA dinamik toʻsiqlardan qochishni qanday taʼminlaydi?

Dynamic Window Approach robot erisha oladigan chiziqli va burchak tezligi kombinatsiyalarini qisqa bashorat ufqi davomida simulyatsiya qiladi va har bir nomzod harakatni maqsad yoʻnalishi, toʻsiqqacha masofa hamda tezlik jihatidan baholab, qoʻllanishi mumkin boʻlgan mahalliy tezlik buyrugʻini tanlaydi. Ushbu tadqiqotda DWA LiDAR global A* yoʻlida mavjud boʻlmagan yangi toʻsiqni aniqlaganida ishga tushadi, robotni global yoʻldan vaqtincha chetlatadi, toʻsiqni xavfsiz masofadan aylanib oʻtkazadi va soʻng yana tayanch yoʻlga ulaydi.

Robot harakati modeli

Gusenitsali differensial yuritma platformasining qisqa vaqt oraligʻidagi harakati quyidagi tenglamalar bilan modellashtiriladi:

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

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

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

Bu yerda \(v\) chiziqli tezlik, \(\omega\) burchak tezligi, \(\theta\) robot yoʻnalishi va \(\Delta t\) qisqa bashorat vaqt oraligʻidir.

Bu vaqt ichida bosib oʻtiladigan taxminiy chiziqli masofa:

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

tarzida hisoblanadi.

DWA baholash funksiyasi

Nomzod harakatlarni baholashda tadqiqot quyidagi umumiy tuzilmadan foydalanadi:

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

\(heading(v,\omega)\) bashorat qilingan harakatning maqsad yoʻnalishiga mosligini; \(dist(v,\omega)\) bashorat qilingan yoʻl bilan eng yaqin toʻsiq orasidagi masofani; \(velocity(v,\omega)\) esa chiziqli tezlik komponentini bildiradi.

Bu tuzilma bir vaqtning oʻzida uch talabni muvozanatlashtiradi: maqsadga yoʻnalish, toʻsiqdan xavfsiz masofada qolish va keraksiz ravishda juda past tezlikda harakat qilmaslik.

DWA parametrlari

Sezgirlik tajribalarida \(\alpha\) qiymatining 0.3 dan pastga tushishi U shaklidagi daraxt boʻshliqlarida mahalliy minimum muammolarini oshirgan boʻlsa, 0.5 dan yuqoriga chiqishi yoʻl uzunligini oshirgan. \(\beta=0.5\) tadqiqotda xavfsizlik masofasi bilan javob vaqti oʻrtasida maqbul muvozanatni taʼminlagan. Bashorat ufqining 0.8 s qilib tanlanishi esa LiDAR namunalash surʼati bilan real vaqt hisoblash yuki oʻrtasida muvozanat yaratgan.

A*-DWAning “chetlan–qoch–qayt” mexanizmi

Tizimning asosiy ish oqimi quyidagicha:

1. Takomillashtirilgan A* boshlangʻichdan maqsadgacha global tayanch yoʻl yaratadi.
2. Robot shu yoʻlni kuzatadi.
3. LiDAR xaritada boʻlmagan yangi toʻsiqni aniqlaydi.
4. DWA mavjud tezlik fazosidagi xavfsiz trayektoriyalarni baholaydi.
5. Robot global yoʻldan vaqtincha chetlanadi.
6. Toʻsiq atrofidan tegishli xavfsizlik masofasida oʻtadi.
7. A* belgilagan umumiy maqsad yoʻnalishini saqlaydi.
8. Toʻsiqdan oʻtilgach, global tayanch yoʻlga qayta ulanadi.

Bu hamkorlik ayniqsa ikki alohida algoritm muammosiga qaratilgan: global A* dinamik toʻsiqlarni koʻra olmasa, faqat DWA bilan ishlaydigan tizimlar U shaklidagi yoki oʻxshash mahalliy berk yoʻllarda maqsad yoʻnalishini yoʻqotishi mumkin.

Tadqiqot usuli va natijalari

Simulyatsiya infratuzilmasi

Takomillashtirilgan A* global rejalashtiruvchisi Matlab 2023bda sinovdan oʻtkazilgan. Anʼanaviy A*, Bidirectional Adaptive A*, Obstacle-Density-Weighted A*, Bézier-Smoothed A* va tadqiqotchilar ishlab chiqqan A*dan iborat besh yondashuv oddiy, oʻrta va murakkab toʻsiq xaritalarida taqqoslangan.

Baholash mezonlari:

• burilishlar soni,
• yoʻl uzunligi,
• kengaytirilgan tugunlar soni,
• hisoblash vaqti.

Manbaning matnli tahlilida takomillashtirilgan A* uchun oddiy, oʻrta va murakkab sharoitlarda mos ravishda 2, 5 va 11 burilish koʻrsatilgan boʻlsa-da, Table 1da oʻrta ssenariy uchun 8 burilish koʻrsatilgan. Manba ichidagi bu farqni yashirincha tuzatmaslik kerak. Verianla nuqtayi nazaridan jadval source-of-truth sifatida olinganda oʻrta ssenariy qiymati 8 holida saqlangan; manba matnidagi 5 ifodasi esa alohida tahririy nomuvofiqlik sifatida qayd etilgan.

Gazebo-ROS1 toʻsiqlardan qochish tajribalari

Muhitda bogʻlarda uchrashi mumkin boʻlgan uchta vakil toʻsiq qoʻllangan:

• 0.6 × 0.4 × 0.3 m meva qutisi,
• taxminan 1.7 × 0.7 m odam/ishchi toʻsigʻi,
• diametri 0.05 m va uzunligi 1.2 m boʻlgan yogʻoch tayoq.

Qoʻshimcha Gazebo-ROS1 simulyatsiyalarida jami 45 ta sinov oʻtkazilgan.

Ayni simulyatsiya sharoitlarida anʼanaviy A* uchun bildirilgan toʻsiqlardan qochish muvaffaqiyat darajasi %72–78, javob vaqti taxminan 1.03–1.23 s va minimal xavfsizlik masofasi 0.36–0.42 m oraligʻidadir.

Haqiqiy robot platformasi

Haqiqiy dala sinovi

Dala tajribasi 14 Iyul 2025da “Xinli No. 7” nok bogʻida oʻtkazilgan. Bogʻ 1.2 gektar. Tajriba uchun uchta daraxt qatorini qamrab olgan taxminan 500 m² kichik maydon ishlatilgan. Markaziy navigatsiya yoʻlagining kengligi taxminan 3–4 m. Sinov paytida havo ochiq va atrof harorati 32 °C ekani qayd etilgan.

Robot dastlab GMapping yordamida bogʻning lazerli SLAM xaritasini yaratgan, keyin AMCL orqali xaritadagi joylashuvini baholab navigatsiya tajribalarini bajargan.

Haqiqiy dala tadqiqotida anʼanaviy A* va A*-DWA uchun oltita takroriy yurish bajarilgan; turli toʻsiq joylashuvlari bilan jami 36 ta yaroqli dala tajribasi qayd etilgan.

A*-DWA dala sinovlarida qanchalik yaxshilanish berdi?

“Xinli No. 7” nok bogʻidagi tajribalarda A*-DWA anʼanaviy A*ga nisbatan quvvat sarfi, yoʻlni yonlama kuzatish xatosi, burilish barqarorligi, toʻsiqdan qochish javob vaqti va xavfsizlik masofasi boʻyicha yaxshiroq qiymatlarni berdi. Eng yaqqol natijalardan biri burilish paytidagi eng yuqori yonlama ogʻishning 0.40 m dan 0.14 m gacha tushishi, ikkinchisi esa quvvat sarfi nisbatining %23 dan %13 gacha pasayishidir.

Burilishdagi eng yuqori ogʻishning 0.40 m dan 0.14 m gacha tushishi taxminan %65 kamayishga mos keladi. Global yonlama ogʻish standart ogʻishi 0.061 m dan 0.029 m gacha tushib, taxminan %52.5 kamaygan, burilish hududidagi standart ogʻish esa 0.162 m dan 0.045 m gacha pasaygan.

Haqiqiy bogʻda toʻsiqlardan qochish

A*-DWA haqiqiy dala tajribalarida saqlagan 1.05–1.12 m minimal toʻsiq masofasi tadqiqotchilar qoʻllagan 0.8–1.2 m qishloq xoʻjaligi mashinasi xavfsizlik oraligʻi ichidadir. Anʼanaviy A* uchun oʻlchangan 0.35–0.41 m qiymatlar esa bu tajribaviy talabdan ancha past.

Energiya sarfi nega kamaygan boʻlishi mumkin?

Manba maʼlumotlari A*-DWA yoʻlida burilishlar soni toʻrttadan ikkitaga, yoʻl uzunligi 820 m dan 813 m gacha va jami yurish vaqti 1210 s dan 1050 s gacha kamayganini koʻrsatadi. Bu oʻzgarishlar keraksiz tugunlarni olib tashlash va silliqroq yoʻl geometriyasi energiya sarfidagi kamayish bilan birga yuzaga kelganini koʻrsatadi. Biroq tajriba ushbu omillarning mustaqil energiya hissalarini alohida oʻlchamaganligi sababli, %10 energiya farqining barchasini bitta mexanizmga bogʻlash toʻgʻri emas.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan xulosalar

• Takomillashtirilgan A* sinovdan oʻtkazilgan bogʻ xaritalarida toʻsiqlardan xavfsizroq masofada yoʻl hosil qila oladi.
• Keraksiz tugunlarni kamaytirish va yoʻlni silliqlash oʻrganilgan sharoitlarda burilish hamda yoʻlni kuzatish ogʻishlarini kamaytirgan.
• DWA statik global yoʻlda keyin paydo boʻladigan toʻsiqlar uchun real vaqtda mahalliy qochishni taʼminlay olgan.
• A*ning global maqsad maʼlumoti DWAdagi mahalliy minimum muammosini kamaytirish uchun ishlatilgan.
• Gazebo-ROS1 simulyatsiyalarida va haqiqiy nok bogʻi sinovlarida tizim oʻrganilgan toʻsiqlardan muvaffaqiyatli oʻtgan.
• Haqiqiy dala sinovida energiya sarfi nisbati, yonlama ogʻish va navigatsiya vaqti anʼanaviy A*ga nisbatan kamaygan.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlamaydigan umumlashtirishlar

• %100 toʻsiqlardan qochish darajasi barcha bogʻlar va barcha sharoitlar uchun kafolat degani emas.
• Tadqiqot juda yuqori tezlikdagi harakatlanuvchi toʻsiqlarda keng qamrovli tekshiruvni taqdim etmaydi.
• LiDAR idroki obyekt turini barcha sharoitlarda ishonchli tasniflashini koʻrsatmaydi.
• Tizim boshqa daraxt turlari, qator geometriyalari, qiya yerlar yoki ogʻir ob-havo sharoitlarida xuddi shunday ishlashi tasdiqlanmagan.
• Ushbu tadqiqot toʻliq avtonom meva yigʻish tizimining barchasini tasdiqlamaydi; u navigatsiya qatlamiga qaratilgan.
• A*-DWA barcha robotik yoʻl rejalashtirish algoritmlaridan universal tarzda ustun, degan xulosaga kelib boʻlmaydi.

Cheklovlar va kelgusi tadqiqotlar

Tadqiqotchilar idrok etish qatlamining LiDARga kuchli tayanishini asosiy cheklovlardan biri deb koʻrsatadi. LiDAR atrof-muhit geometriyasini kuchli oʻlchasa-da, toʻsiqning semantik turini farqlash qobiliyati cheklangan.

Kelgusi tadqiqotlarda LiDARni RGB-D kamera bilan birlashtirish, yuqori tezlikdagi dinamik toʻsiqlar uchun DWA bashorat ufqini takomillashtirish va navigatsiya tizimiga meva yigʻish yakuniy effektorlarini qoʻshish taklif etiladi.

Bu yoʻnalish tadqiqotning bugungi natijasi toʻliq avtonom hosil yigʻish tizimi emas, balki xavfsiz va arzon bogʻ roboti navigatsiyasi uchun tasdiqlangan asos ekanini koʻrsatadi.

Manba va usul izohi

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

Mualliflar: Hongsen Wang, Xiuhua Zhang, Zheng Huang, Yongwei Yuan, Degang Kong va Shanshan Li

Masʼul muallif: Xiuhua Zhang

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

Jurnal: Agriculture

Nashriyot: MDPI

Jild / son / maqola: 16(4), 469

Nashr sanasi: 18 Fevral 2026

DOI: 10.3390/agriculture16040469

Manba turi: Taqrizdan oʻtgan original tadqiqot maqolasi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

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

Maʼlumotlar mavjudligi: Mualliflar tadqiqotning original hissalari maqolada mavjudligini va qoʻshimcha savollarni masʼul muallifga yoʻllash mumkinligini bildirgan.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Mualliflar manfaatlar toʻqnashuvini bildirmagan.

Tajriba turi: Matlab asosidagi global yoʻlni rejalashtirish simulyatsiyalari; Gazebo-ROS1/Rviz toʻsiqlardan qochish simulyatsiyalari; haqiqiy gusenitsali robot bilan nok bogʻidagi dala tekshiruvi.

Dala: “Xinli No. 7” nok bogʻi; taxminan 1.2 gektar umumiy maydon va tajriba uchun taxminan 500 m² kichik hudud.

Asosiy sensor: RoboSense 16 chiziqli LiDAR.

Xaritalash: GMapping.

Joylashuvni aniqlash: AMCL.

Global rejalashtirish: toʻsiq-burchak xavfsizligini tekshirish, keraksiz tugunlarni chiqarib tashlash, toʻsiqlar zichligi vaznli evristik funksiya va uch bosqichli yoʻl silliqlashni oʻz ichiga olgan takomillashtirilgan A*.

Mahalliy rejalashtirish: bogʻ sharoitlariga kalibrlangan Dynamic Window Approach.

Asosiy uslubiy cheklov: Natijalar muayyan robot platformasi, LiDAR tizimi, nok bogʻi geometriyasi va sinov toʻsiqlari sharoitida olingan. Ayniqsa LiDAR-only idroki hamda tezroq dinamik toʻsiqlar uchun joriy DWA bashorat tuzilmasi tadqiqotchilar tomonidan yaxshilanishi zarur yoʻnalishlar sifatida koʻrsatilgan.

Manba ichidagi maʼlumot izohi: Global A* simulyatsiya natijalarining bayon qismida oʻrta murakkablikdagi ssenariy uchun burilishlar soni 5 deb ifodalangan boʻlsa, Table 1da takomillashtirilgan A* uchun qiymat 8 boʻlib koʻrinadi. Manbadagi bu nomuvofiqlik Verianla tomonidan yashirincha tuzatilmagan; jadval qiymati maʼlumotlar jadvalida saqlangan va farq ochiq qayd etilgan.

Verianla bayon usuli: Ushbu mazmun manba akademik maqolaning jumlama-jumla tarjimasi yoki yaqin qayta yozilishi emas. Manbadagi algoritmlar, tenglamalar, tajriba sharoitlari, oʻlchovlar, natijalar va cheklovlar ilmiy maʼlumot darajasida ajratib olinib, mustaqil oʻzbekcha oʻquv tuzilmasida qayta tashkil etilgan.