Computer Science

Permanent URI for this collection

http://dspace.alquds.edu:4000/handle/20.500.12213/1091

Browse

Browsing Computer Science by Author "Amjad Jafar Mustafa Khalil"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Finding the best Altitude of motion for a system of UAVs moving among 3D environments containing HDFPOs.
    (Al-Quds University, 2022-03-10) Amjad Jafar Mustafa Khalil; أمجد جعفر مصطفى خليل
    . لا تزال مشكلة تخطيط الحركة في الفضاء ثلاثي الأبعاد (3D space) تمثل تحديًا كبيرًا للباحثين وعلماء الذكاء الاصطناعي. هناك زيادة مضطردة في عدد المركبات الجوية التي تحلق على شكل نظام ضمن بيئات منوعة، وفي حين أن الصناعة الواعدة مستقبلا هي للطائرات بدون طيار أو محلقات رباعية المراوح (quadrotors)، وتطويرها للعمل ضمن العديد من الخدمات والوظائف، هو ما يدفع الحاجة الملحة لإيجاد حلول جديدة تنظم حركة هذه الأنظمة وتتحكم فيها بشكل مستقل. هدفنا الرئيسي في هذه الدراسة هو تطوير جانب من الحركة خلال العديد من المساحات المحيطة بنا مثل المدن الكبرى. في هذه الرسالة البحثية، ندرس كيف تؤثر كثافة العوائق على مسارات الروبوتات الهوائية، لتقديم طريقة لتخطيط مسار الحركة في بيئة ثلاثية الأبعاد تحتوي على عوائق ذوات الشكل المضلع الثابتة والعالية الكثافة أو المزدحمة (HDFPOs) في بيئة الحركة. في البداية نقوم بإنشاء خرائط عشوائية مختلفة في بعدين (2D)، ثم نقوم بتحويلها إلى بيئة ثلاثية الأبعاد من خلال توزيع عوائق متعددة الأضلاع. تحتوي محاكاتنا على خمسة روبوتات جوية (quadrotors) وأكثر من نقطة هدف للوصول إليها، تمت المحاكاة باستخدام أداة محاكاة ثلاثية الأبعاد Unity. لقد قمنا بتحسين بيئتنا ثلاثية الأبعاد في عدة خرائط تقاطع ثنائية الأبعاد، ثم طبقنا خوارزمية بحث A Star (A*) وطريقة البحث A Star المرجحة. يتم تطبيق عمليات البحث عن المسار المناسب للحركة باستخدام خرائطنا المعروفة ثنائية الأبعاد التي تم إنشاؤها والتي تتقاطع مع العديد من الارتفاعات في البيئة ثلاثية الابعاد الثابتة والمحتوية عوائق متعددة الأضلاع. هدفنا هو إنشاء مسارات خالية من الاصطدام للنظام والروبوتات الطائرة في كل تجربة. من خلال تنفيذ هذا النهج لعدد كبير من الخرائط وعلى ارتفاعات مختلفة، من الواضح أن هذه الطائرات تتقاطع مع البيئة ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها. بتكرار هذه التجربة عن طريق تغيير نسبة كثافة حجم العوائق متعددة الأضلاع المضافة إلى خرائطنا، نقوم بجمع كمية هائلة من البيانات. ثم نقوم بتحليل البيانات التي تم جمعها باستخدام نهج ملائمةالمنحنى (Curve fitting) للمقارنة والعثور على أفضل ارتفاع يختصر مسافة الطيران. ستساعد النتائج التي تم الحصول عليها نظام المركبات الجوية ذاتية الحركة (UAVs) على الوصول إلى أهدافها باتباع أقصر مسافة وضمن أقصر زمن. نفذت جميع التجارب على نسب مختلفة من كثافات العوائق متعددة الأضلاع. نهدف إلى التنبؤ بأفضل ارتفاع للطيران في حالة بيئة HDFPOs التي تحقق أقصر مسار حركة ولإيجاد نقطةمرجعية لذلكمثل متوسط ارتفاعجميعالعوائق.