← أحدث الأبحاث
⚡ electrical engineering

Obstacle-aware multi-UAV scheduling for plant-protection operations using an enhanced walrus optimizer

تقترح هذه الورقة خوارزمية محسنة لتحسين مستويات أداء حيوان الفظ (CRWO) تدمج بين الطفرة التفاضلية العشوائية، والتعلم القائم على التضاد لتصوير العدسة، والبحث في الجوار المنفصل، وذلك لتحسين تعيين المهام وترتيب الزيارة لعمليات حماية النباتات متعددة الطائرات بدون طيار بشكل مشترك، مما يوازن بفعالية بين عبء عمل الأسطول ويضمن جدوى المسار مع مراعاة العوائق في ظل قيود القدرة على التحمل.

المؤلفون الأصليون: zhe sun, anchan liao, yunrui bi, zhixin sun

نُشر 2026-09-02
📖 4 دقيقة قراءة☕ قراءة في استراحة قهوة
CC BY 4.0

المؤلفون الأصليون: zhe sun, anchan liao, yunrui bi, zhixin sun

البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل

في الصفوف الهادئة للبساتين الحديثة، استوطن نوع جديد من العمال الأجواء: المركبة الجوية غير المأهولة، أو ما يعرف بالطائرة بدون طيار (الدرون). وخلافاً للجرارات الضخمة والمزعجة التي كانت سائدة في الماضي، تتميز هذه الآلات بالرشاقة التي تمكنها من التنقل بين الأشجار، والدقة الكافية لاستهداف الأوراق المريضة أو الأغصان التي تعاني من نقص المغذيات فقط. إن هذا التحول من التغطية الشاملة إلى الرعاية المستهدفة يعد بتوفير المواد الكيميائية وحماية البيئة. ومع ذلك، لا يمكن لطائرة واحدة تعمل بمفردها القيام بالمهمة بأكملها؛ فبطاريتها تنفد، وخزانها لحمل المبيدات السائلة يمتلئ بسرعة. ولحماية حقل كبير، يجب أن تعمل أسراب من هذه الطائرات معاً، حيث تتبادل الأدوار في الطيران للخارج، ورش بقعة محددة، ثم العودة إلى قاعدة مركزية لإعادة التعبئة، ثم الطيران مجدداً. ويكمن التحدي في تحديد أي طائرة تذهب إلى أي شجرة، وبأي ترتيب، وكم عدد الرحلات التي ستقوم بها كل واحدة منها. فإذا كان المخطط سيئاً، فستُنهك بعض الطائرات بينما تظل أخرى خاملة، أو والأسوأ من ذلك، قد تُرسل طائرة في مسار يبدو قصيراً على الخريطة ولكنه في الواقع محجوب بشجرة أو منطقة محظورة، مما يؤدي إلى تحطمها أو إهدار طاقة ثمينة.

لقد تصدى الباحثون في جامعة نانجينغ للاتصالات وعلوم التكنولوجيا ومعهد نانجينغ للتكنولوجيا لهذه المعضلة المعقدة في الجدولة عبر تطوير طريقة جديدة لتنسيق هذه الأسراب. فقد ابتكروا نظاماً لا ينظر فقط إلى المسافة المستقيمة بين الأشجار، بل يحسب بدلاً من ذلك المسار الآمن الفعلي الذي يجب أن تسلكه الطائرة لتجنب العوائق مثل الأغصح، والمباني، والمناطق المحظورة. ولإيجاد أفضل جدول زمني ممكن لأسراب الطائرات، صمموا خوارزمية حاسوبية جديدة مستوحاة من سلوك حيوان "الوالروس" (فقمة البحر). ففي البرية، تتحرك حيوانات الوالروس في مجموعات، موازنةً بين الحاجة إلى استكشاف مناطق تغذية جديدة وبين ضرورة البقاء بالقرب من القطيع من أجل السلامة. وقد ترجم الباحثون هذه السلوكيات الاجتماعية إلى قواعد رياضية تساعد الحاسوب على البحث عبر الملايين من خطط الطيران الممكنة لإيجاد خطة تجعل كل طائرة تعمل بشكل متساوٍ وآمن.

اختبر الفريق خوارزميتهم الجديدة، التي أطلقوا عليها اسم "محسن الوالروس المطور"، مقابل عدة طرق موجودة حالياً تُستخدم لمشكلات مماثلة. لقد قاموا بمحاكاة بيئة بستان واقعية، تشتمل على تضاريس متموجة، وأشجار ذات ارتفاعات متفاوتة، ومناطق حظر طيران لا يُسمح للطائرات بدخولها. وفي هذه عمليات المحاكاة، تفوقت الخوارزمية الجديدة باستمرار على الطرق الأخرى؛ فقد نجحت في تقليل إجمالي المسافة التي يتعين على السرب قطعها بهامش صغير ولكنه مؤثر، غير أن إنجازها الأكثر أهمية كان في موازنة عبء العمل. ففي أفضل النتائج، انخفض الفرق في المسافة المقطوعة بين أكثر الطائرات انشغالاً وأقلها انشغالاً بنسبة تقارب النصف مقارنة بالطريقة التالية لها في الكفاءة. وهذا يعني أنه في سيناريو واقعي، ستتآكل الطائرات في وقت متقارب تقريباً، ويمكن للسرب أن يعمل لفترة أطول دون الحاجة إلى استبدال الآلات المنهكة.

وكان جزء حاسم من هذا النجاح هو كيفية تعامل الباحثين مع واقع البستان. فالعديد من أنظمة التخطيط تفترض أن الطائرة يمكنها الطيران في خط مستقيم من شجرة إلى أخرى، وقد أظهر الباحثون أن هذا الافتراض خطير. فمن خلال استخدام تقنية مثبتة لتحديد المسارات (pathfinding) لرسم المسارات الالتفافية الفعلية المطلوبة للالتفاف حول العوائق، ضمنوا أن الجدول الزمني الذي تولده الخوارما هو مسار ممكن من الناحية الفيزيائية للطيران. كما أضافوا بُعداً ثالثاً إلى التخطيط، لضمان حفاظ الطائرات على ارتفاع آمن فوق الأرض وغطاء الأشجار، وضمان عدم صعودها أو هبوطها بشكل حاد، مما قد يشكل خطراً على الطائرة. وقد تم فحص كل مسار طيران تولده منظومتهم للتأكد من بقائه ضمن حدود بطارية الطائرة وقواعد السلامة.

تؤكد هذه الدراسة أن هذا النهج الجديد يعمل بشكل جيد في البيئات الثابتة حيث لا تتحرك الأشجار والعوائق. وقد وجد الباحثون أن طريقتهم كانت جيدة بشكل خاص في منع الإفراط في تشغيل طائرة واحدة بينما ترتاح الطائرات الأخرى، وهي مشكلة شائعة يمكن أن تبطئ العملية برمتها. وبينما لا تتعامل المنظومة بعد مع العوائق المتحركة أو تغيرات الطقس، وتفترض أن جميع الطائرات متطابقة، إلا أنها توفر أساساً متيناً لمستقبل الزراعة المؤتمتة. فمن خلال التعامل مع البستان كفضاء معقد ثلاثي الأبعاد بدلاً من مجرد خريطة مسطحة، وباستخدام خوارزمية ذكية مستوحاة من الطبيعة لإدارة السرب، قدم الباحثون وسيلة عملية للحفاظ على سلامة هذه العمال الآليين وكفاءتهم وتوازنهم. والنتيوتج هو منهج جدولة يحول مزيجاً فوضوياً من الرحلات إلى عملية منسقة وموثوقة، مما يضمن حماية البستان دون إرهاق الآلات التي تقوم بالعمل.

غارق في أبحاث مجالك؟

تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.

جرّب Digest →

أبحاث مشابهة

عرض الكل في هذا التصنيف ⚡ eess →