ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ РОБОТТЫ МИНАДАН ТАЗАРТУ ЖҮЙЕЛЕРІНЕ БІРІКТІРУ

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51775/2790-0886_2026_72_1_355
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Бұл жұмыста жасанды интеллект элементтері бар роботтық жүйелерді қолдану арқылы минадан тазарту операцияларының қауіпсіздігі мен тиімділігін арттыру мәселесі қарастырылады. Компьютерлік көру және автономды (офлайн) навигация алгоритмдерін біріктіретін роботты минадан тазарту жүйесінің функционалдық архитектурасы ұсынылған. Зерттеу шеңберінде MATLAB ортасында жарылғыш заттарды анықтау процестері мен кедергілері бар ортада ұтқыр робот платформаның қозғалысын сандық модельдеу жүзеге асырылды. Нысандарды анықтау үшін конволюциялық нейрондық желілерге негізделген имитациялық модель әзірленіп, алгоритмдердің дәлдігі мен есептеу тиімділігі сандық метрикалар арқылы бағаланды. Модельдеу нәтижелері бойынша анықтау дәлдігі (Precision) – 0,87, толықтығы (Recall) – 0,83, F1-шарасы – 0,85 мәндерін көрсетті, ал бір кадрды өңдеудің орташа уақыты 38 мс-ты құрады. Сонымен қатар, навигация алгоритмін модельдеу ұтқыр платформаның кедергілерді айналып өтіп, тұрақты қозғалысын қамтамасыз ететінін көрсетті. Алынған нәтижелер есептеу ресурстары шектеулі мобильді роботты минадан тазарту кешендерінің құрамында компьютерлік көру мен автономды навигацияның жеңілдетілген алгоритмдерін қолданудың орындылығын растайды. Ұсынылған сандық модельдеу тәсілі роботтық жүйелерді жобалаудың бастапқы кезеңдерінде алгоритмдердің тиімділігін бағалауға және тәжірибелік сынақтарға дейінгі тәуекелдерді азайтуға мүмкіндік береді.