Intelligent Control of Autonomous Robots Using Machine Learning and Fuzzy Logic Integration (Comprehensive Journal of Science, 2025)
تواجه الروبوتات المستقلة العاملة في بيئات غير مهيكلة ضرورة اتخاذ قرارات آمنة وقابلة للتكيف على الرغم منعدم اليقين في الإدراك ووجود عوائق ديناميكية. تعتمد أساليب التحكم التقليدية غالبًا إمّا على التعلم المعزز الخالي منالنماذج (RL) لتحسين السياسات من خلال الخبرة، أو على أنظمة المنطق الضبابي التي تدمج المعرفة الخبيرة في قواعدلغوية قابلة للتفسير. يمكن للتعلم المعزز أن يكتسب سلوكيات معقدة، لكنه يعاني من ضعف كفاءة العينات واستكشافات غيرمتوقعة، بينما توفّر أنظمة المنطق الضبابي سلوكًا قويًا قائمًا على القواعد ولكن من الصعب ضبطها في البيئات ذاتالتغيرات الكبيرة . . يقترح هذا البحث مُتحكِّّمًا ذكيًا هجينًا يدمج التعلم المعزز العميق مع نظام المنطق الضبابي، بهدف الجمعبين القدرة على التكيف القائمة على البيانات والقواعد القابلة للتفسير البشري. يقوم شبكيّة عصبية تلافيفية عميقة(Convolutional Deep Q-Network) بتوليد تفضيلات للأفعال عالية المستوى من مدخلات المستشعرات، في حينيصف نظام الاستدلال الضبابي إرشادات الملاحة باستخدام متغيرات لغوية. تعتمد استراتيجية التكامل في الزمن الحقيقيعلى دالة القيمة المتعلَّمة لضبط أوزان القواعد الضبابية، مما ينتج عنه متحكِّّم يحافظ على السلامة ويتقارب بسرعة. أظهرت التجارب على روبوت متنقل ذي قيادة تفاضلية في بيئة محاكاة أن المتحكِّّم الهجين يقلل من وقت الملاحة ومعدلالاصطدام بنسبة تتراوح بين 20 ٪ و 30 ٪ مقارنة بالمتحكمات المعتمدة على المنطق الضبابي أو التعلم المعزز ك لّ علىحدة. توفّر البنية المقترحة إطارًا قابلاً للتفسير وفعّالًا حسابيًا لنشر الروبوتات المستقلة المعزَّزة بالتعلُّم