A Vision-based Grid-Exploration Path Planning Method for Efficient Water Surface Cleaning under Heterogeneous Debris Distributions

إن النفايات العائمة في أنهارنا وبحيراتنا ومياهنا الساحلية هي أكثر من مجرد تشويه للمنظر؛ فهي تهديد مستمر للحياة المائية وصحة الإنسان. وبينما يمكن للآلات الصناعية الضخمة تنظيف المحيطات المفتوحة، إلا أنها غالبًا ما تكون خرقاء ومكلفة للغاية بالنسبة للقنوات الضيقة والضحلة والممرات المائية الحضرية حيث تتراكم الحطام. وقد دفع هذا العلماء للبحث نحو قوارب صغيرة ذاتية القيادة تُعرف باسم المركبات السطحية غير المأهولة. يمكن لهذه الروبوتات التنقل في المساحات الضيقة والعمل دون طاقم بشري، لكنها تواجه مشكلة معقدة: كيف تنظف مساحة كبيرة بكفاءة عندما يكون القمامة مبعثرة بشكل غير متوقع؟ إذا قام الروبوت ببساء التحرك ذهابًا وإيابًا في خط مستقيم لتغطية كل بوصة من الماء، فإنه يهدر كميات هائلة من الوقت والطاقة في السباحة فوق بقع مائية فارغة لا يوجد بها قمامة. وعلى العكس من ذلك، إذا انتظر رؤية القمامة قبل التحرك، فقد يتعرج بشكل عشوائي، مما يهدر الوقود في المنعطفات والالتفافات المستمرة. ويكمن التحدي في إيجاد حل وسط حيث يستخدم الروبوت عينيه ليرى ما أمامه، ثم يخطط مسارًا ذكيًا يتجنب المياه الفارغة مع الإمساك بكل قطعة من القمامة.

لقد طور باحثون في جامعة هانغتشو ديانزي طريقة جديدة لطريقة تفكير هذه الروبوتات المنظفة، تسمى طريقة "الاستكشاف الشبكي القائم على الرؤية". فبدلاً من مسح سطح الماء بأكمله بشكل أعمى أو التفاعل بهلع مع كل قطعة قمامة يراها، يقوم الروبوت بتقسيم الماء إلى شبكة من المربعات التي يمكن إدارتها. يتحرك الروبوت إلى حافة أحد المربعات، ثم يتوقف ويدور حول نفسه لإجراء جرد بصري كامل لكل شيء داخل ذلك المربع المحدد. وفقط بعد رسم خريطة دقيقة لمكان وجود القمامة داخل ذلك المربع، يقوم بحساب المسار الأكثر مباشرة لجمعها جميعًا قبل الانتقال إلى المربع التالي. هذا النهج، الذي اختبره الفريق في محاكاة حاسوبية وعلى قارب حقيقي في قناة مائية ضيقة، يسمح للروبوت بتجاوز المياه الفارغة تمامًا. وفي الاختبارات الأكثر صعوبة، حيث كانت القمامة منتشرة بشكل رقيق، قلل هذا التخطيط الذكي المسافة التي تعين على القارب قطعها بأكثر من ثلاثة أرباع مقارنة بالطرق التقليدية، كما قلل إجمالي الوقت اللازم للمهمة بنحو ثلثي الوقت.

إن جوهر هذا الابتكار هو التحول من "تغطية الأرض" إلى "إيجاد الأهداف". فغالبًا ما تتبع روبوتات التنظيف التقليدية نمطًا ثابتًا، مثل آلة قص العشب، حيث تتحرك ذهابًا وإيابًا عبر المنطقة بأكملها بغضًا عما إذا كانت القمامة موجودة أم لا. يعمل هذا بشكل جيد إذا كان الماء متسخًا بشكل موحد، ولكن في العالم الحقيقي، تميل القمامة إلى التكتل في بعض البقاع وتترك أخرى نظيفة تمامًا. الطريقة الجديدة، التي طورها فريق بقيادة هايبين يو وهونان تشو، تتعامل مع الماء كسلسلة من المناطق الصغيرة والمتميزة. فعندما يصل الروبوت إلى حدود منطقة ما، يستخدم كاميرات على متنه لمسح المنطقة. هو لا يبحث فقط عن القمامة؛ بل يبني صورة كاملة لمحتويات المنطقة. وبمجرد أن يعرف الروبوت بالضبط موقع كل زجاجة أو علبة أو قطعة من الفوم داخل تلك المنطقة، فإنه يحل لغز المسار لتحديد أقصر طريق ممكن لزيارة كل قطعة والخروج باتجاه المنطقة التالية. وهذا يعد اختلافًا كبيرًا عن الطرق القديمة التي قد تكتفي بالإمساك بأقرب قطعة قمامة ثم تعود للخلف، مما يؤدي غالبًا إلى مسار فوضوي وغير فعال.

لإثبات نجاح هذه الفكرة، أجرى الباحثون اختبارات مكثفة في بيئة محاكاة تحاكي بقعة مائية بمساحة 40 مترًا في 40 مترًا. وقد أنشأوا أربعة سيناريوهات مختلفة لمعرفة كيفية تعامل الروبوت مع الظروف المتنوعة: قطع قليلة من القمامة منتشرة بالتساوي، الكثير من القمامة المنتشرة بالتساوي، قمامة متجمعة في كتل ضيقة، ومزيج من كليهما. في السيناريو الذي تضمن قمامة متفرقة ونادرة، أجبرت الطريقة التقليدية الروبوت على القيادة لمسافة تقارب 800 متر لتنظيف المنطقة، مما أدى لهدر الوقت في المياه الفارغة. ومع ذلك، وجدت الطريقة الجديدة مسارًا طوله حوالي 217 مترًا فقط، وهو انخفاض بنسبة 75.7 بالمائة. وكان توفير الوقت أكثر دراماتيكية، حيث انتهت المهمة في حوالي 255 ثانية بدلاً من أكثر من 646 ثانية. وحتى في السيناريوهات الأكثر كثافة، حيث كانت القمامة في كل مكان، نجحت الطريقة الجديدة في تقصير مسافة السفر بنسبة تقارب النصف مقار بالطريقة القديمة. ولم يكن المفتاح هو التحرك بشكل أسرع فحسب، بل التحرك بذكاء أكبر من خلال إلغاء الحاجة للقيادة فوق المياه الفارغة.

لم يتوقف الفريق عند المحاكاة الحاسوبية؛ بل بنوا نموذجًا أوليًا ماديًا لاختبار النظام في العالم الحقيقي. لقد صنعوا قاربًا صغيرًا من طراز "كاتاماران" (المنصة المزدوجة) مجهزًا بكاميرا ستيريو وحاسوب قوي مدمج. وقد أخذوا هذه السفينة إلى قناة مائية اصطناعية ضيقة في جامعتهم، وهي مساحة محدودة تحاكي الممرات المائية الحضرية الضيقة. وفي هذه التجربة الواقعية، كُلف الروبوت بجمع تسع عشرة قطعة من القمامة الاصطناعية. نجح الروبوت في استخدام نظام الرؤية الخاص به للكشف عن العناصر، وتخطيط مساره، وتنفيذ مهمة التنظيف. وقد طابق المسار الذي سلكه القارب فعليًا المسار الذي خطط له الكمبيوتر، مع وجود انحرافات طفيفة ناتجة عن حركة المياه الطبيعية وضجيج إشارة نظام تحديد المواقع (GPS). تحرك القارب بوتيرة ثابتة، ملتفًا بدقة لجمع كل قطعة ثم متجهًا مباشرة إلى القطعة التالية، مما أثبت أن الحسابات المعقدة يمكن إجراؤها في الوقت الفعلي على حاسوب صغير محمول.

إن أحد أهم النتائج لهذا العمل هو أن الطريقة قوية بما يكفي للتعامل مع واقع الطبيعة الفوضوي. ففي العالم الحقيقي، لا تبقى القمامة في خطوط مرتبة؛ بل تنجرف مع التيارات وتتراكم في الزوايا. وجد الباحثون أن نهجهم القائم على الشبكة يتعامل جيدًا مع هذه الاضطرابات. فعندما كانت القمامة متكتلة، قام الروبوت بمسح الكتلة بكفاءة دون أن يعلق في حلقة مفرغة. وعندما كانت القمامة متفرقة، كان الروبوت يتخطى المناطق الفارغة ببساة. تشير هذه القدرة على التكيف إلى أن النظام يمكن أن يعمل في بيئات متنوعة، من البرك الهادئة إلى القنوات المزدحمة. وأشار الباحثون إلى أنه بينما يعمل النظام الحالي بشكل جيد، فإنه يفترض أن المياه هادئة نسبيًا. فالرياح القوية أو التيارات القوية قد تزيح القارب عن مساره، وستحتاج النسخ المستقبلية من هذه التكنولوجيا إلى مراعاة هذه القوى الديناميكية لتكون موثوقة حقًا في جميع الظروف الجوية.

يشير نجاح هذا المشروع إلى مستقبل لا يكون فيه التنظيف الذاتي مجرد مفهوم نظري، بل أداة عملية لحماية البيئة. فمن خلال الجمع بين القدرة على الرؤية والقدرة على التخطيط، يمكن لهذه الروبوتات العمل بمستوى من الكفاءة لا يمكن للمشغلين البشر أو الآلات المؤتمتة البسيطة مضاهاته. أظهرت الدراسة أنه من خلال تغيير كيفية تفكير الروبوت في الماء — عبر تقسيمه إلى قطع صغيرة يمكن إدارتها وتخطيط المسار بناءً على ما يراه — يمكن تقليل الطاقة والوقت المطلوبين للتنظيف بشكل جذري. هذه الكفاءة أمر بالغ الأهمية لتوسيع نطاق العمليات؛ فإذا استطاع الروبوت تنظيف مساحة كبيرة في جزء من الوقت، يصبح من الممكن اقتصاديًا نشر أساطيل من هذه الآلات لمعالجة التلوث في المدن والمناطق الساحلية حول العالم.

يؤكد الباحثون أنه بينما تعد نتائجهم واعدة، فإن العمل لا يزال مستمرًا. يعتمد النظام الحالي على كون القمامة مرئية للكاميرا، مما يعني أنه قد يواجه صعوبة في المياه العكرة جدًا أو في الليل بدون مستشعرات إضافية. علاوة على ذلك، أُجريت الاختبارات في بيئات محكومة أو شبه محكومة. الخطوة التالية ستكون اختبار هذه الأنظمة في ظروف مياه مفتوحة أكثر تعقيدًا حيث تكون التيارات أقوى والعقبات أكثر عدم قابلية للتنبؤ. وبالرغم من هذه القيود، توفر الدراسة مخططًا واضحًا لكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي والروبوتات لحل مشكلة ملموسة وملحة. إن طريقة الاستكشاف الشبكي القائم على الرؤية تقدم وسيلة لتحويل مهمة فوضوية ومستهلكة للطاقة إلى عملية سلسة وفعالة، مما يثبت أنه في بعض الأحيان، أفضل طريقة لتنظيف الفوضى هي التوقف عن النظر إلى الصورة الكاملة والبدء في التركيز على التفاصيل.