استطلاع حول تعلم تخطيط الحركة والتحكم في الروبوتات المتنقلة: نحو الذكاء المجسد

تلعب الروبوتات المتنقلة دورًا محوريًا بشكل متزايد في مجالات مختلفة، بما في ذلك مراقبة البيئة ومهام البحث والإنقاذ. الهدف النهائي لتطوير الروبوتات هو تحقيق الذكاء الاصطناعي المجسد، الذي يمكّن من التعلم المستمر والتطور من خلال التفاعلات مع البيئة. يعد تخطيط الحركة والتحكم أساسيين لتمكين الروبوتات من التفاعل مع البيئات وتنفيذ المهام المعقدة بشكل فعال. مع التقدم السريع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، تم تطبيق خوارزميات تعلم الآلة بنجاح على مهام روبوتية متنوعة. يقدم هذا الاستطلاع نظرة شاملة وتصنيفًا لأساليب التخطيط والتحكم المبنية على التعلم، والتي يمكن أن تساعد الروبوتات المتنقلة في تحقيق الذكاء الاصطناعي المجسد. أولاً، يتم تصنيف الأساليب الموجودة إلى خمسة هياكل نظام بناءً على الوحدات التي تطبقها خوارزميات تعلم الآلة. ثانيًا، يتم تقديم مراجعة مفصلة حول كيفية تطبيق التعلم المعزز، التعلم التقليدي، ودمج تعلم الآلة مع تقنيات التحكم التنبؤي بالنموذج عبر الهياكل المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، يتم عرض الحالة الحالية للبحث في العديد من القضايا الحرجة في الذكاء الاصطناعي المجسد، بما في ذلك التحكم في التعلم الآمن، ونقل Sim2Real، ونماذج اللغة الكبيرة. أخيرًا، يبرز الاستطلاع بعض التحديات في تحقيق الذكاء الاصطناعي المجسد في سيناريوهات العالم الحقيقي ويقترح اتجاهات محتملة للبحث المستقبلي. على عكس المراجعات الحالية التي تركز على مهام محددة أو تصنف الأعمال ذات الصلة حسب خوارزميات تعلم الآلة، يقوم هذا الاستطلاع ببناء تصنيف للأبحاث الحالية من منظور هيكل النظام. كما يبرز التقنيات الرئيسية التي تسهل التطبيقات الواقعية. نأمل أن تسهم أعمالنا في تقدم الذكاء الاصطناعي المجسد في مجال الروبوتات المتنقلة.