Gibrid Yo‘l Rejalashtirish (Hybrid Path Planning, HPP) — o‘rmon o‘rish robotlarida katta maydonni qamrab olishni daraxt tanalariga juda yaqin hududlarda xavfsiz o‘rish harakati bilan birlashtirish uchun global Boustrophedon qamrov yo‘li va ikki-jism mexanikasidan ilhomlangan mahalliy orbital boshqaruvni uyg‘unlashtiradigan yo‘l rejalashtirish doirasidir. Tizim butun o‘rmonni orbital muammo sifatida modellashtirmaydi; faqat ayni paytda ishlov berilayotgan daraxtni mahalliy virtual tortishish markazi deb qabul qilib, robotni tana atrofida orbitaga o‘xshash harakat bilan yo‘naltiradi. O‘rish davom etgani sari daraxtning virtual massasi kamaytiriladi, tortishish zaiflashtiriladi va chekli holatlar mashinasi robotni qayta global qamrov yo‘liga ulaydi. MATLAB asosidagi simulyatsiyalarda HPP ayni global skanerlash karkasida baholangan APF va RFP kabi itarishga asoslangan mahalliy chetlab o‘tish usullariga nisbatan daraxt tanasi yaqinidagi o‘rilgan maydonni oshirgan holda tana ichiga kirishni oldini olgan. Biroq natijalar ideallashtirilgan holonomik nuqta-robot modeliga asoslanadi va haqiqiy o‘rmon sharoitidagi samaradorlikni o‘z-o‘zicha isbotlamaydi.

50 ta simulyatsiya ishga tushirilishining o‘rtacha natijalarida HPP umumiy maydonning %95,3 qismini o‘rgan, daraxtga yaqin baholash zonasida %55,9 qamrovni ta’minlagan va daraxt tanasi bilan to‘qnashuvlar sonini nolga teng qilgan. Minimal tana oralig‘i 0,29 m bo‘lib qolgan. Bunga qaramay, xavfsizlik marjasining −0,34 m bo‘lishi robot tana ichiga kirmagan bo‘lsa ham, belgilangan nominal xavfsizlik buferi barcha holatlarda to‘liq saqlanmaganini ko‘rsatadi. Shuning uchun usulning asosiy natijasi “to‘liq xavfsizlik ta’minlandi” degani emas; aniqroq talqin shuki, sinovdan o‘tkazilgan simulyatsiyalarda daraxt atrofida kuchliroq o‘rish bilan tana ichiga kirishdan saqlanish o‘rtasida qulayroq muvozanat o‘rnatish mumkin bo‘lgan.

O‘rmon o‘rishda asosiy boshqaruv ziddiyati

O‘rmon o‘rish robotining vazifasi faqat ochiq maydonda harakatlanish emas. Robot katta ish hududidagi o‘simlik qoplamini tizimli ravishda tozalashi, shu bilan birga himoya qilinishi kerak bo‘lgan daraxt tanalariga zarar yetkazmasligi kerak. Bu ikki maqsad ayniqsa tana atrofi zonasida bir-biriga qarama-qarshi tus oladi.

Klassik to‘siqdan qochish algoritmlari odatda robot bilan to‘siq orasidagi masofani oshirishga harakat qiladi. Artificial Potential Field (APF) yoki shunga o‘xshash itarishga asoslangan yondashuvlarda daraxt tanasi robot yaqinlashmasligi kerak bo‘lgan to‘siq hisoblanadi. Ammo o‘rish vazifasi nuqtayi nazaridan tana atrofidagi o‘simliklar ham olib tashlanishi kerak. Robot juda erta uzoqlashsa, xavfsizlik oshishi mumkin, ammo daraxt atrofida keng o‘rilmagan tasma qolishi mumkin.

HPP aynan shu ziddiyatdan kelib chiqadi: daraxt faqat chetlab o‘tiladigan to‘siq sifatida emas, balki ma’lum xavfsizlik masofasi ichida uning atrofida boshqariladigan tarzda harakat qilinishi kerak bo‘lgan mahalliy nishon sifatida qaraladi.

HPP O‘rmon O‘rish Robotida Qanday Ishlaydi?

HPP katta maydon uchun Boustrophedon asosidagi Coverage Path Planning yo‘lini kuzatadi; robot faol daraxtning ta’sir zonasiga kirganda chekli holatlar mashinasi boshqaruvni mahalliy orbital rejimga o‘tkazadi, robot virtual tortishish, tangensial aylanish va qisqa masofali itarish komponentlarining birikmasi bilan tana atrofida harakat qiladi va mahalliy o‘rish tugagach, eng yaqin mos nuqtadan global qamrov yo‘liga qayta ulanadi.

Global qamrov karkasi

Tadqiqot yangi global Complete Coverage Path Planning algoritmini taklif qilmaydi. Buning o‘rniga Boustrophedon decomposition yondashuviga asoslangan mavjud CPP tuzilmasidan umumiy global tayanch sifatida foydalanadi. Ish maydoni tizimli oldinga-orqaga skanerlash orqali qamrab olinadigan kichik hududlarga bo‘linadi va hosil bo‘lgan tayanch yo‘l:

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

ko‘rinishida ifodalanadi. Yo‘l nuqtalari orasidagi masofa samarali kesish kengligi \(w_{\mathrm{cut}}\) va kerakli ustma-ust tushish miqdoriga qarab belgilanadi.

HPPning yangiligi bu global yo‘l o‘rniga boshqa yo‘l qo‘yish emas. Asosiy hissa robot daraxt yaqinida ishlayotganida ishga tushadigan mahalliy tana-yaqin manevr qatlamidir.

Ikki-jism mexanikasidan olingan g‘oya

Klassik ikki-jism muammosida ikki massa o‘rtasidagi tortishish Nyutonning umumjahon tortishish qonuni bilan ifodalanadi:

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

Bu yerda \(G\) — tortishish doimiysi, \(m_i\) va \(m_j\) — ikki jism massalari, \(\mathbf{r}_{ij}\) esa jismlar orasidagi nisbiy holat vektoridir. Mos boshlang‘ich shartlarda bu o‘zaro ta’sir chegaralangan orbitalarni hosil qilishi mumkin.

Tadqiqotchilar bu fizik munosabatni robot dinamikasining haqiqiy gravitatsiyasi sifatida to‘g‘ridan-to‘g‘ri ishlatmaydi. Buning o‘rniga ikki-jism xatti-harakati boshqaruv analogiyasi sifatida qayta talqin qilinadi. Faol nishon daraxt sobit markaz, robot esa shu markaz hosil qilgan virtual tortishish maydoni ta’siridagi harakatlanuvchi tizim sifatida modellashtiriladi.

Daraxt tanasidan virtual massa hosil qilish

Har bir daraxtning boshqaruvga virtual ta’siri aniqlangan tana geometriyasidan hosil qilinadi. Tortuvchi potensial:

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

sifatida aniqlanadi.

Daraxtning virtual massasi esa:

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

ko‘rinishidadir.

Bu yerda:

• \(G_v\): virtual tortishish kuchaytirish koeffitsienti.
• \(r\): robot bilan nishon daraxt markazi orasidagi Evklid masofasi.
• DBH: LiDAR tomonidan baholangan ko‘krak balandligidagi tana diametri.
• \(\rho\): virtual zichlik parametri.
• \(H_{\mathrm{ref}}\): sezish va boshqaruvni masshtablashda ishlatiladigan tayanch tana balandligi.

\(H_{\mathrm{ref}}\) barcha o‘rish robotlari uchun fizik jihatdan optimal deb qabul qilingan universal daraxt balandligi emas. Manbada mos qiymat LiDAR konfiguratsiyasi, ko‘rish maydoni, o‘simlik tuzilishi va robot geometriyasiga bog‘liq bo‘lishi mumkinligi aniq qayd etilgan.

Virtual tortishish tezlanishi

Tortuvchi potensialning manfiy gradienti robotni nishon daraxt tomon yo‘naltiradigan virtual tezlanish buyrug‘ini hosil qiladi:

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

\(\mathbf{r}\) nishon daraxt markazidan robotga yo‘nalgan nisbiy holat vektoridir. Matematik jihatdan robot daraxtga yaqinlashgan sari \(r^{-3}\) hadi virtual o‘zaro ta’sirning kuchayishiga olib keladi. Biroq tizim robotni bevosita daraxtga tortish uchun mo‘ljallanmagan; tortishish bilan birga itaruvchi xavfsizlik maydoni va tangensial aylanish komponenti ham mavjud.

Xavfsizlik uchun itaruvchi potensial

Daraxt atrofida qisqa masofali itaruvchi potensial aniqlangan:

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

\(K_{\mathrm{rep}}\) — itarish kuchaytirish koeffitsienti. \(r_0\) xavfsizlik oralig‘i va kesuvchi geometriyasini birgalikda hisobga oladigan ta’sir radiusidir:

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

Bu yerda \(r_{\mathrm{safe}}\) — daraxt uchun xavfsizlik masofasi, \(w_{\mathrm{cut}}\) esa kesish kengligi. Shuning uchun \(r_0\) bevosita nishon orbita radiusi emas; xavfsizlik va kesuvchi geometriyasi itarish maydonida ta’sir qiladigan chegarani ifodalaydi.

Tortishish va itarish o‘rtasidagi muvozanat

Mahalliy orbital energiya:

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

sifatida aniqlanadi. Nishon orbita radiusi \(r_{\mathrm{tgt}}\) faol itarish zonasida ushbu birikkan energiyaning statsionar nuqtasiga mos keladigan tarzda belgilanadi.

Taxminiy radial kuch muvozanati:

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

sharti bilan:

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

munosabati olinadi. Shu tariqa nishon tana masofasi tortishish va xavfsizlik to‘sig‘i bir-birini muvozanatlashtiradigan boshqaruv darajasidagi geometrik nishonga aylanadi.

Orbital harakat nega to‘g‘ridan-to‘g‘ri daraxtga qulamaydi?

Agar faqat tortuvchi maydon ishlatilsa, robot nishon markaz tomon harakat qilardi. Orbitaga o‘xshash xatti-harakatni hosil qilish uchun algoritm qo‘shimcha ravishda tangensial aylanish hadini qo‘llaydi:

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

\(\omega\) — burchak tezligi parametri, \(\hat{\mathbf{t}}\) esa daraxtga nisbatan tangensial birlik vektoridir. Manbada ushbu had klassik ikki-jism fizikasidan bevosita chiqarilgan qat’iy fizik tangensial tezlanish tenglamasi sifatida emas, balki orbitaga o‘xshash harakatni saqlab turish maqsadida ishlatiladigan boshqaruvga yo‘naltirilgan aylanish hadi sifatida talqin qilinishi kerakligi alohida ta’kidlangan.

Mahalliy umumiy tezlanish buyrug‘i:

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

ko‘rinishidadir. Tortishish daraxtga yaqinlashishni, tangensial komponent uning atrofida aylanib yurishni, itarish komponenti esa chegaradan oshib ketishni oldini olishni maqsad qiladi.

Tana diametri bilan harakat boshqaruvini bog‘lash

LiDAR skanida tanaga tegishli gorizontal burchak kengligi \(\Delta\phi\), baholangan tana masofasi esa \(R_{\mathrm{det}}\) sifatida olinadi. Tana diametri:

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

orqali baholanadi. Ikkinchi yaqinlashuv kichik burchak faraziga asoslanadi.

Bu baho keyin:

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

munosabati orqali virtual massaga aylantiriladi. Shu tariqa aniqlangan daraxt geometriyasi xaritada shunchaki to‘siq nuqtasi bo‘lib qolmaydi; u mahalliy harakat boshqaruvchisining virtual tortishish masshtabini belgilovchi kirishlardan biriga aylanadi.

Manbada bu geometrik qiymatlar aniq fizik o‘lchovlar sifatida baholanmasligi kerakligi ham qayd etiladi. Baholash sifati LiDAR aniqligi, qisman to‘silib qolish, tana ko‘rinuvchanligi va dala sharoitlaridan ta’sirlanishi mumkin.

Orbital tezlikning geometrik bog‘lanishi

Faol nishon uchun virtual tortishish bilan mos doiraviy tezlik taxminan:

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

ko‘rinishida aniqlangan.

Tana geometriyasi bilan bog‘langanda:

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

hosil bo‘ladi. Bu ifoda aniqlangan tana o‘lchamining virtual massa orqali mahalliy boshqaruv xatti-harakatiga qanday bog‘lanishini ko‘rsatadi.

Virtual Massa Nega Vaqt O‘tishi Bilan Kamaytiriladi?

Virtual massa haqiqiy daraxtning fizik massasini o‘zgartirish uchun emas, balki mahalliy o‘rish vazifasining borishini boshqaruv tizimida ifodalash uchun kamaytiriladi; \(m_{\mathrm{tree}}\) kichraygani sari virtual tortishish zaiflashadi, nishon orbita radiusi \(r_{\mathrm{tgt}}\) tashqariga tomon kattalashadi va robotning yaqin-orbita rejimidan chiqib, global qamrov yo‘liga qaytishi osonlashadi.

Diskret vaqtda virtual massa:

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

bilan kamaytiriladi.

Tadqiqot simulyatsiyalarida massa kamayish koeffitsienti \(\alpha=0{,}95\) qilib doimiy belgilangan.

Uzluksiz vaqt uchun berilgan konseptual mos ifoda:

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

ko‘rinishidadir. \(m_{\min}\) — mahalliy vazifa tugallanganini aniqlash uchun ishlatiladigan quyi massa chegarasi.

Yangilangan nishon orbita radiusi:

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

va ekvivalent ravishda:

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

deb ifodalanadi. \(\varepsilon\) — sonli barqarorlik uchun ishlatiladigan kichik musbat doimiy. Virtual massa kamaygani sari ikkinchi had kichrayadi va \(r_{\mathrm{tgt}}\) qiymati \(r_0\) tomonga kattalashadi. Shunday qilib, tizim daraxt atrofidagi yaqin orbitadan asta-sekin uzoqlashadi.

Chekli holatlar mashinasi

Finite State Machine (FSM) uchta asosiy ish rejimini boshqaradi:

1. Global o‘tish: Robot CPP tayanch yo‘lini kuzatadi.
2. Mahalliy orbita: Daraxt faollashuv zonasiga kirilganda virtual tortishish, tangensial aylanish va itarish komponentlari yordamida tana yaqinida harakat qilinadi.
3. Yo‘lga qayta qo‘shilish: Mahalliy o‘rish tugagach, robot eng yaqin qo‘llash mumkin bo‘lgan global yo‘l segmentiga ulanadi va qamrov vazifasini davom ettiradi.

Mahalliy vazifa virtual massa \(m_{\min}\) dan pastga tushganda yoki orbitlar soni \(N_{\mathrm{th}}\) chegarasidan oshganda tugallangan deb hisoblanadi. Tugallangan daraxt markazi \(T_{\mathrm{done}}\) to‘plamiga qo‘shiladi.

Keyin tugallangan daraxtlar atrofidagi itaruvchi maydonlar robotning shu ishlov berilgan hududga darhol qayta kirishiga to‘sqinlik qilishga yordam beradi. Global yo‘lga qaytish butun maydon uchun yana qimmat optimallashtirish o‘tkazish o‘rniga eng yaqin qo‘llash mumkin bo‘lgan Boustrophedon yo‘l nuqtasiga qisqa ulanish harakati orqali amalga oshiriladi.

Robot harakatini sonli yangilash

Simulyatsiyada tezlik so‘nishi va maksimal tezlik cheklovi qo‘llangan:

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

Diskret vaqt yangilanishi:

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

va holat yangilanishi:

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

ko‘rinishidadir. Shunday qilib, boshqaruv maydonidan olingan tezlanish komponentlari har bir vaqt qadamida robotning tezligi va holatiga aylantiriladi.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Simulyatsiya muhiti

HPP algoritmi MATLAB R2024b yordamida sonli muhitda baholangan. Simulyatsiya kompyuterida Intel Core i7-12700 protsessori, 12 yadro va 32 GB RAM mavjud.

Taqqoslash turli daraxt joylashuvlariga ega bir nechta 50 × 50 m o‘rmon maydonlarida amalga oshirilgan. Har bir daraxt silindrsimon to‘siq sifatida ifodalangan. Tadqiqotning ichki simulyatori o‘rmon geometriyasini boshlagan, tasodifiy yoki foydalanuvchi belgilagan daraxt joylashuvlarini hosil qilgan va LiDAR asosidagi muhitni sezishni simulyatsiya qilgan.

LiDAR modeli uchun maksimal aniqlash masofasi 10 m, chuqurlik aniqligi 0,1 m, ko‘rish maydoni 360° va burchak aniqligi 1° etib belgilangan. Har bir simulyatsiya ishga tushirilishi taxminan 3000–4000 ta diskret vaqt qadamini o‘z ichiga olgan.

Taqqoslangan usullar

Barcha usullar bir xil yuqori darajadagi global qamrov karkasi doirasida baholangan:

• HPP: taklif etilgan ikki-jismdan ilhomlangan mahalliy tana-yaqin manevr usuli.
• CPP: daraxtga sezgir mahalliy manevrni o‘z ichiga olmaydigan sobit skanerlash tayanchi.
• CPP+GapFollow: global skanerlashni mahalliy bo‘shliqni kuzatish bilan birlashtiradigan reaktiv variant.
• APF: itarishga asoslangan Artificial Potential Field mahalliy to‘siqdan qochish yondashuvi.
• RFP: tadqiqotda ishlatilgan boshqa itarish-markazli mahalliy chetlab o‘tish tayanchi.

Ushbu tuzilmaning maqsadi turli global marshrut rejalashtiruvchilarini raqobatlashtirishdan ko‘ra, ayni qamrov karkasida turli mahalliy daraxt o‘zaro ta’sirlarining natijalarini taqqoslashdir.

Uch bosqichli xatti-harakatni tekshirish

Manba 1-rasm HPPning uchta asosiy xatti-harakatini ko‘rsatadi: daraxt atrofida orbitaga o‘xshash mahalliy manevr, global tayanch yo‘lga qayta ulanish va global qamrovni davom ettirish.

Bu misolda robot taxminan uch marta aylanishi uchun ayrim kamayish parametrlari vizual ravshanlikni oshiradigan tarzda sozlangan. Manbada bu universal yoki majburiy “uch aylanish” qoidasi emasligi alohida qayd etiladi. Ushbu misol faqat holatlar o‘tishini ko‘rinadigan qilish maqsadida ishlatilgan.

Turli o‘rmon tuzilmalaridagi yo‘llar

Manba 2-rasm uch xil o‘rmon joylashuvida HPP, CPP, CPP+GapFollow, APF va RFP yo‘llarini yonma-yon ko‘rsatadi. HPP faol daraxt yaqinida doiraviy/orbitaga o‘xshash harakat hosil qilgandan so‘ng global tayanch yo‘lga qaytadi.

APF va RFP yo‘llari ko‘proq ehtiyotkor uzoqlashish xatti-harakatini ko‘rsatgani sabab daraxt atrofida kengroq o‘rilmagan hududlar paydo bo‘ladi. Bunga qarshi ravishda faqat traversal uzluksizligini ustuvor qiladigan CPP asosidagi tayanchlar tanaga haddan tashqari yaqinlashishi mumkin.

Qamrov xaritalari nimani ko‘rsatadi?

Manba 3-rasm va 4-rasm turli o‘rmon tuzilmalari uchun o‘rilgan va o‘rilmagan hududlarni vizuallashtiradi. HPP APF va RFPga nisbatan tana atrofida ko‘proq maydonni ishlaydi, shu bilan birga CPP va CPP+GapFollow usullaridagi jiddiy tana ichiga kirish xatti-harakatini ko‘rsatmaydi.

Bu tasvirlar miqdoriy jadvalning muhim talqinini qo‘llab-quvvatlaydi: faqat umumiy qamrov foiziga qarash yetarli emas. Bir usul yuqori qamrovni ta’minlab, daraxtning himoyalangan zonasiga kirishi mumkin; boshqa usul esa nol to‘qnashuvni ta’minlab, tana atrofida katta miqdorda o‘simlikni qoldirishi mumkin.

50 ta simulyatsiya ishga tushirilishining miqdoriy natijalari

Nega umumiy qamrovning o‘zi yetarli metrika emas?

CPP %100,0 va CPP+GapFollow %98,6 umumiy qamrovni ta’minlagan. Bir qarashda bu qiymatlar HPPning %95,3 ko‘rsatkichidan yuqoriroq ko‘rinadi. Ammo shu usullarning minimal tana oralig‘i manfiy va 563 hamda 57 ta tana ichiga kirish holati qayd etilgan.

Shuning uchun yuqori nominal qamrovning bir qismi himoya qilinishi kerak bo‘lgan daraxt tanasi chegaralarini buzish evaziga olingan. HPPni baholashda qamrov va to‘qnashuv ma’lumotlarini birgalikda o‘qish kerak.

Daraxt atrofidagi o‘rish samaradorligi

HPPning daraxt atrofi tasma qamrovi %55,9. Nol to‘qnashuvni ta’minlagan usullar orasida bu eng yuqori qiymatdir.

APFda ayni metrika atigi %3,3. APFning minimal tana oralig‘i 1,12 m, xavfsizlik marjasi esa 0,39 m. Bu natija usul tanadan ancha ehtiyotkor masofada qolishini va buning evaziga daraxt atrofida keng o‘rilmagan hudud qoldirishini ko‘rsatadi.

RFP esa %42,7 daraxt atrofi tasma qamrovi, 0,81 m minimal oraliq va 0,32 m musbat xavfsizlik marjasini ta’minlagan. Shuning uchun RFP APFga qaraganda tana yaqinidagi ko‘proq maydonni o‘rgan, ammo HPPning %55,9 qiymatiga yetmagan.

HPPda nol to‘qnashuv va manfiy xavfsizlik marjasi qanday bir vaqtda bo‘lishi mumkin?

To‘qnashuvlar soni bilan xavfsizlik marjasi bir xil narsani o‘lchamaydi. HPP simulyatsiyalarida robotning tana chegarasidan fizik jihatdan o‘tishi ma’nosidagi tana ichiga kirish kuzatilmagan va to‘qnashuvlar soni nol bo‘lib qolgan; biroq −0,34 m xavfsizlik marjasi usul ayrim holatlarda belgilangan nominal himoya buferi ichiga kirganini ko‘rsatadi. Shu sababli tadqiqot HPP butun xavfsizlik buferini mukammal saqlaganini emas, balki tanaga urilmasdan yaqinroq o‘rish mumkinligini qo‘llab-quvvatlaydi.

Yo‘l uzunligi

HPPning o‘rtacha yo‘l uzunligi 2706,2 m. APF, RFP va CPP+GapFollow taxminan 2489–2490 m atrofida qisqaroq yo‘llarni hosil qilgan, CPP esa 4449,2 m bilan sezilarli darajada uzunroq umumiy yo‘lni yaratgan.

Demak, HPPning tana yaqinida o‘rishdagi muvaffaqiyati qo‘shimcha mahalliy orbital harakatlar sabab ayrim taqqoslash usullariga nisbatan yo‘l uzunligini oshiradi. Tadqiqot natijalari faqat minimal yo‘l uzunligini optimallashtiruvchi usulni da’vo qilmaydi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• HPP sinovdan o‘tkazilgan MATLAB simulyatsiyalarida faol daraxtlar atrofida orbitaga o‘xshash mahalliy manevrlarni hosil qila olgan.
• FSM mahalliy o‘rish tugagach robotni global Boustrophedon qamrov yo‘liga qayta ulay olgan.
• HPP nol tana to‘qnashuvini ta’minlagan taqqoslash usullari orasida eng yuqori daraxt atrofi tasma qamrovini bergan.
• HPP APF va RFPga nisbatan daraxt atrofida kuchliroq o‘rishni ta’minlagan.
• CPP va CPP+GapFollow yuqori nominal qamrovni bergan, ammo tana ichiga kirish holatlari va manfiy xavfsizlik marjalarini ko‘rsatgan.
• HPPning nominal xavfsizlik buferi barcha sharoitlarda to‘liq saqlanmagan.

Bu Simulyatsiya Haqiqiy O‘rmon Sharoitidagi Samaradorlikni Isbotlaydimi?

Yo‘q. Tadqiqotda robot holonomik nuqta-platforma sifatida modellashtirilgan va natijalar ideallashtirilgan MATLAB simulyatsiyalaridan olingan; haqiqiy o‘rish robotlarida noholonomik rul boshqaruvi cheklovlari, g‘ildirak sirpanishi, notekis yer, osma, aktuator to‘yinishi, LiDAR noaniqligi, qisman to‘silib qolish, lokalizatsiya siljishi va o‘zgaruvchan yer qiyaligi alohida fizik tajribalar bilan tekshirilishi kerak.

Modelning asosiy cheklovlari

• Robot haqiqiy o‘rish mashinasi geometriyasi o‘rniga holonomik nuqta-robot sifatida ifodalangan.
• Noholonomik rul boshqaruvi cheklovlari modellashtirilmagan.
• G‘ildirak sirpanishi va notekis yerdan keladigan dinamik buzilishlar batafsil transport vositasi modeli tarkibiga kiritilmagan.
• Osma va quyi darajadagi aktuator cheklovlari simulyatsiyaning asosiy modeli emas.
• Sezishdagi muvaffaqiyatsizliklar va qisman LiDAR to‘silib qolishlari to‘liq dala tekshiruviga duchor qilinmagan.
• Lokalizatsiya siljishi baholashga kiritilmagan.
• Turli haqiqiy yer qiyaliklarida fizik o‘rish sinovi o‘tkazilmagan.
• HPPning xavfsizlik buferi barcha sharoitlarda to‘liq saqlanmagan.

Bu cheklovlar usulning qadrsiz ekanini anglatmaydi; ammo natijalarning to‘g‘ri ilmiy ko‘lamini belgilaydi. Tadqiqot ko‘rsatgan narsa tayyor va tasdiqlangan haqiqiy tijoriy o‘rish robotining dala samaradorligi emas, balki ikki-jismdan ilhomlangan mahalliy orbital boshqaruvni global qamrov rejasiga qo‘shish algoritmik jihatdan amalga oshirish mumkinligidir.

Kelajakdagi ishlar

Mualliflar usulni yuqori aniqlikdagi transport vositasi modellariga, haqiqiy o‘rish platformalariga va notekis o‘rmon muhitlariga ko‘chirishni taklif qiladi. Kelajakdagi tekshiruvlarda yanada real LiDAR noaniqligi va zich ko‘p-daraxtli vaziyatlarni ham o‘rganish rejalashtirilgan.

Tadqiqotning umumiy pozitsiyasiga ko‘ra, HPP kelajakda ilg‘or global CPP usullarining o‘rnini bosadigan mustaqil tizimdan ko‘ra, ushbu rejalashtiruvchilar ustiga qo‘shilishi mumkin bo‘lgan daraxt-tanasi haqida xabardor mahalliy manevr moduli sifatida qaralishi mumkin.

Manba va Usul Haqida Izoh

Ushbu Verianla mazmuni Sun-Ho Jang, Woo-Jin Ahn, Yong-Jun Lee va Myo-Taeg Lim tomonidan tayyorlangan A Hybrid Path Planning Framework for Forest Mowing Using Two-Body-Inspired Orbital Control nomli akademik tadqiqot asosida mustaqil ravishda yaratilgan.

Tadqiqot Actuators jurnalida 2026 yilda, 15-jild, 179-maqola sifatida chop etilgan. DOI: 10.3390/act15040179. PDF qaydlariga ko‘ra nashr sanasi 25 Mart 2026. Nashriyot MDPI bo‘lib, tadqiqot Creative Commons Attribution (CC BY) ochiq kirish litsenziyasi ostida e’lon qilingan.

Muallif affiliatsiyalari Korea Institute of Robotics Technology Convergence, Korea University School of Electrical Engineering va Inha University Department of Artificial Intelligence muassasalarini qamrab oladi. Yong-Jun Lee va Myo-Taeg Lim corresponding author sifatida ko‘rsatilgan.

Tadqiqotning asosiy usuli Boustrophedon asosidagi global Coverage Path Planning karkasiga ikki-jism mexanikasidan ilhomlangan mahalliy tana-yaqin orbital boshqaruv va chekli holatlar mashinasi asosidagi vazifa o‘tishlarini qo‘shishdir. Daraxtning LiDAR orqali baholangan geometriyasi virtual massaga aylantiriladi; virtual tortishish, tangensial aylanish va itarish komponentlari robotning mahalliy harakatini hosil qiladi. Virtual massaning vaqt o‘tishi bilan kamayishi robotning yaqin orbitadan chiqishini va global qamrov yo‘liga qayta qo‘shilishini qo‘llab-quvvatlaydi.

Baholash MATLAB R2024b muhitida amalga oshirilgan va turli o‘rmon joylashuvlarida 50 ta ishga tushirilishning o‘rtacha natijalari HPP, CPP, CPP+GapFollow, APF va RFP usullari o‘rtasida taqqoslangan. Tadqiqot haqiqiy dala tajribasi emas. Robot holonomik nuqta-robot sifatida modellashtirilgan va haqiqiy o‘rish mashinalaridagi rul boshqaruvi, sirpanish, yer, osma, aktuator va sezish cheklovlarining barchasi modellashtirilmagan.

Manbada berilgan shakllar ushbu matnda aynan qayta nashr etilmagan. Usulning matematik munosabatlari, simulyatsiya parametrlari va 2-jadvaldagi miqdoriy qiymatlar manbaga sodiqlik saqlangan holda o‘rgatuvchi o‘zbekcha tuzilma doirasida qayta tushuntirilgan.

Tadqiqot Korea Forest Service tomonidan taqdim etilgan Forest Science Technology R&D Program doirasida IRIS RS-2025-02213970 loyihasi va National Research Foundation of Korea Basic Science Research Program doirasida RS-2025-24523431 granti bilan qo‘llab-quvvatlangan. Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvi yo‘qligini bildirgan. Ma’lumotlar mavjudligi bo‘limida ushbu tadqiqotda yangi ma’lumotlar yaratilmagan yoki tahlil qilinmaganligi hamda ma’lumot ulashish qo‘llanilmasligi ko‘rsatilgan.

Ushbu matndagi “tortishish”, “massa” va “orbita” tushunchalari haqiqiy daraxtning fizik gravitatsiya maydonini anglatmaydi. Ular ikki-jism mexanikasidan ilhomlangan boshqaruv modelining virtual o‘zgaruvchilaridir. HPPning simulyatsiyada nol tana to‘qnashuvini berishi ham belgilangan xavfsizlik buferi to‘liq saqlanganini anglatmaydi; HPP uchun qayd etilgan xavfsizlik marjasi −0,34 m.