تجنب العوائق
يُعدّ تجنّب العوائق، في مجال الروبوتات ، جانبًا بالغ الأهمية في أنظمة الملاحة والتحكم الذاتية. وهو قدرة الروبوت أو النظام /الآلة المستقلة على اكتشاف العوائق التي تعترض طريقه وتجاوزها للوصول إلى وجهة محددة مسبقًا. وتلعب هذه التقنية دورًا محوريًا في مجالات متنوعة، تشمل الأتمتة الصناعية، والسيارات ذاتية القيادة، والطائرات المسيّرة، وحتى استكشاف الفضاء. يُمكّن تجنّب العوائق الروبوتات من العمل بأمان وكفاءة في بيئات ديناميكية ومعقدة، مما يقلل من مخاطر الاصطدامات والأضرار.
لكي يتمكن الروبوت أو النظام المستقل من التنقل بنجاح عبر العوائق، يجب أن يكون قادراً على اكتشاف هذه العوائق. ويتم ذلك عادةً باستخدام أجهزة الاستشعار ، التي تسمح للروبوت بمعالجة بيئته، واتخاذ قرار بشأن ما يجب عليه فعله لتجنب العائق، وتنفيذ هذا القرار باستخدام أدواته، أو الأدوات التي تسمح للروبوت بالتفاعل مع بيئته. [ 1 ]
الأساليب
توجد عدة طرق للروبوتات أو الآلات ذاتية التشغيل لاتخاذ قراراتها في الوقت الفعلي. وتشمل بعض هذه الطرق الأساليب القائمة على أجهزة الاستشعار، وخوارزميات تخطيط المسار ، وتقنيات التعلم الآلي .
يعتمد على أجهزة الاستشعار

يُعدّ استخدام أجهزة استشعار متنوعة، مثل أجهزة الاستشعار فوق الصوتية ، وأجهزة الليدار ، والرادار ، والسونار ، والكاميرات ، من أكثر الطرق شيوعًا لتجنب العوائق. تُمكّن هذه المستشعرات الآلة ذاتية التشغيل من القيام بعملية بسيطة من ثلاث خطوات: الاستشعار، والتفكير، والتصرف. فهي تستقبل بيانات المسافات بين الأجسام، وتُزوّد الروبوت بمعلومات حول محيطه، مما يُتيح له اكتشاف العوائق وحساب المسافات بينها. بعد ذلك، يُمكن للروبوت تعديل مساره للتنقل حول هذه العوائق مع الحفاظ على مساره المُحدد. يتم كل هذا في الوقت الفعلي، ويمكن استخدامه عمليًا وبفعالية في معظم تطبيقات تجنب العوائق [ 1 ] [ 2 ].
على الرغم من أن هذه الطريقة تعمل بشكل جيد في معظم الظروف، إلا أن هناك ظروفًا قد تكون فيها التقنيات الأكثر تقدمًا مفيدة ومناسبة للوصول إلى نقطة النهاية بكفاءة.

خوارزميات تخطيط المسار
تُعدّ خوارزميات تخطيط المسار بالغة الأهمية لحساب وتوجيه المسارات الخالية من التصادمات على النحو الأمثل. تأخذ هذه الخوارزميات في الحسبان موقع الروبوت ووجهته ومواقع العوائق في البيئة المحيطة. تقوم بتخزين هذه المعلومات لرسم خريطة للمنطقة، ثم تستخدم تلك الخريطة لحساب أسرع مسار ممكن إلى وجهة محددة. تُستخدم هذه الخوارزميات بشكل شائع في توجيه المتاهات والمركبات ذاتية القيادة. تشمل خوارزميات تخطيط المسار الشائعة خوارزمية A* ، وخوارزمية ديكسترا ، وخوارزمية الأشجار العشوائية سريعة الاستكشاف (RRT). تساعد هذه الخوارزميات الروبوت على إيجاد أسرع مسار للوصول إلى هدفه مع تجنب التصادمات، كل ذلك في الوقت الفعلي. [ 3 ]
تقنيات التعلم الآلي
مع استخدام تقنيات التعلّم الآلي، تتسع آفاق تجنّب العوائق بشكل كبير. فبفضل الذكاء الاصطناعي، تستطيع الآلة ذاتية القيادة تحديد مسارها للوصول إلى وجهتها، كما يمكنها في الوقت نفسه التعلّم والتكيّف مع البيئة سريعة التغيّر. ويتم ذلك من خلال خضوعها لعدة مراحل اختبارية تتعرّض خلالها للعوائق والتغيّرات البيئية. وبإعطاء الذكاء الاصطناعي مهمةً ومكافأةً على إنجازها بشكل صحيح، يتعلّم مع مرور الوقت أداء هذه المهمة بكفاءة وفعالية. وهذا يمكّن الآلة من فهم طبيعة العوائق التي تواجهها وإيجاد مسار فعّال لتجاوزها. كما يمنحها القدرة على تعلّم كيفية التعامل مع حالات محدّدة، كالمياه والتلال والرياح العاتية ودرجات الحرارة المرتفعة، وغيرها. ويتيح استخدام الذكاء الاصطناعي للآلة ذاتية القيادة التفاعل بشكل مناسب مع مجموعة واسعة من المواقف المتوقعة وغير المتوقعة. ويُعدّ هذا النوع من تجنّب العوائق مفيدًا بشكل خاص في المركبات ذاتية القيادة، إذ يُقلّل من احتمالية حدوث أخطاء بشرية. [ 4 ]
التطبيقات
يمكن إيجاد تقنيات تجنب العوائق في مجموعة متنوعة من المجالات المختلفة، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر:
- المركبات ذاتية القيادة
- ظهرت المركبات ذاتية القيادة منذ ثمانينيات القرن الماضي، واكتسبت شعبية خاصة في الثقافة الحديثة بفضل شركات مثل تسلا وإنفيديا . [ 5 ]
- الأقمار الصناعية
- نظراً لوجود حطام فضائي حول مدار الأرض، يجب أن تكون الأقمار الصناعية قادرة على تجنب هذا الحطام. ويمكنها القيام بذلك عن طريق رصد وحساب احتمالية اصطدام جسم ما بها وتوقيت ذلك. وبمجرد إتمام هذه العملية، يمكن للقمر الصناعي استخدام مقاومة الهواء لإبطاء سرعته وتغيير مساره لتجنب الاصطدام. [ 6 ]
- الطائرات بدون طيار
- يمكن استخدام الطائرات بدون طيار بشكل مستقل لأسباب متنوعة، منها البريد، والأغراض العسكرية، ورسم الخرائط، والزراعة، وغيرها الكثير. [ 7 ]
- المواصلات العامة
- وقد أدى ظهور المركبات ذاتية القيادة أيضاً إلى استخدامها في وسائل النقل العام كبديل أرخص لتوظيف السائقين، مع إزالة احتمالية الخطأ البشري. [ 8 ]
- الأنظمة الصناعية
- تستخدم الشركات الكبيرة تقنية تجنب العوائق عندما يتعلق الأمر بأنظمتها الصناعية الآلية، مما يحل محل الحاجة إلى العمال ويقلل من كمية الأخطاء التي تحدث.
التحديات
على الرغم من نجاح هذه الاستراتيجيات لدمج تجنب العوائق، إلا أنها لا تزال تواجه تحديات تتطلب مزيدًا من التطوير والتخطيط. فعلى سبيل المثال، يصعب على أجهزة الاستشعار جمع المعلومات بسرعة عن بيئتها، ومعالجة هذه المعلومات، واتخاذ القرار المناسب لتجنب عائق ما عند تحركها بسرعة كبيرة. هذه المشكلة بالغة الصعوبة، وإذا لم تتمكن الآلة من التصرف بالسرعة الكافية، فقد يؤدي ذلك إلى تعريضها للخطر أو تدميرها، فضلًا عن تعريض الأشخاص المحيطين بها للخطر. كما يصعب للغاية حصر جميع العوائق المحتملة التي قد تعترض طريق الآلة ذاتية التشغيل. فعلى سبيل المثال، فيما يتعلق بالأقمار الصناعية، توجد ملايين القطع من الحطام في مدار الأرض، مما يجعل من الصعب التنبؤ بموعد اصطدام أحدها بقمر صناعي، ومكان وزمان الاصطدام. [ 9 ]
مراجع
- 1 2 وانغ جيه، هيراث دي (2022). "ما الذي يصنع الروبوتات؟ أجهزة الاستشعار، والمحركات، والخوارزميات". في هيراث دي، سانت أونج دي (محرران). أسس الروبوتات: نهج متعدد التخصصات باستخدام بايثون وROS . سنغافورة: سبرينغر نيتشر. ص 177-203 . doi : 10.1007/978-981-19-1983-1_7 . ISBN 978-981-19-1983-1.
- ↑ ديسكانت أ، روجوزان أ، روسو س، بنسرهير أ (مايو 2007). أجهزة استشعار للكشف عن العوائق - دراسة استقصائية . المؤتمر الدولي الربيعي الثلاثون لعام 2007 حول تكنولوجيا الإلكترونيات (ISSE). معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. الصفحات 100-105 . doi : 10.1109/ISSE.2007.4432828 .
- ↑ فيراس إل جي، ميديروس إف إل، غيمارايس إل إن (مارس 2019). "مراجعة منهجية للأدبيات حول عملية أخذ العينات في الأشجار العشوائية سريعة الاستكشاف" . IEEE Access . 7 : 50933-50953 . Bibcode : 2019IEEEA...750933V . doi : 10.1109/ACCESS.2019.2908100 . S2CID 133481997 .
- ↑ باتشوت إم آر، سوبهيدار جيه إم (ديسمبر 2021). "بنى القيادة الذاتية: رؤى من خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق" . التعلم الآلي مع التطبيقات . 6 100164. doi : 10.1016/j.mlwa.2021.100164 . S2CID 240502983 .
- ↑ بيمبراو ك (2015). "السيارات ذاتية القيادة: الماضي والحاضر والمستقبل - مراجعة للتطورات في القرن الماضي، والوضع الراهن، والمستقبل المتوقع لتكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة". وقائع المؤتمر الدولي الثاني عشر حول المعلوماتية في التحكم والأتمتة والروبوتات . سايتبريس - منشورات العلوم والتكنولوجيا. ص 191-198 . doi : 10.5220/0005540501910198 . ISBN 978-989-758-122-9. S2CID 9957244 .
- ↑ "الحد من توليد الحطام الفضائي" . وكالة الفضاء الأوروبية . تم الاطلاع عليه بتاريخ 9 نوفمبر 2023 .
- ↑ "المركبات الجوية ذاتية القيادة والطائرات بدون طيار" . تكنولوجيا الأنظمة غير المأهولة . 20 أكتوبر 2023. تم الاطلاع عليه في 9 نوفمبر 2023 .
- ↑ إيكلوديان سي، كوردوس إن، فارغا بي أو (2020-06-06). "حافلة النقل المكوكية ذاتية القيادة للنقل العام: مراجعة" . مجلة Energies . 13 (11): 2917. doi : 10.3390/en13112917 . ISSN 1996-1073 .
- ↑ كوهوت ب (2000). "تحديات في تجنب العوائق في الوقت الحقيقي" . ندوة الربيع لجمعية الذكاء الاصطناعي الأمريكية حول الأنظمة المستقلة في الوقت الحقيقي .
- نظرية التحكم
- التحكم في الروبوت
