بفضل الله ومنته 

تمت يوم الأربعاء المصادف 2025\8\6 مناقشة  الطالب عباس ناظم كاظم ومنحه شهادة الماجستير بتقدير الامتياز عن رسالته الموسومة بـ

"Deep Learning-Based on Path Planning Algorithm for Mobile Robots"

وبأشراف الأستاذ المساعد محمد صبري سالم 
شاكرين وممتنين للملاحظات العلمية القيمة التي أبداها أعضاء لجنة المناقشة برئاسة
الأستاذة الدكتورة أنس قضي هاشم
وعضوية كل من 
الأستاذ المساعد الدكتور أمين داود سلمان والأستاذ المساعد الدكتور احمد فائق
إضافة للاساتذة المقيمين العلميين الدكتورة فاطمة شمس الدين عبد الستار والأستاذ المساعد الدكتور احمد رؤوف ناصر والمقيم اللغوي المدرس زينة كمال إبراهيم
الشكر موصول لاخينا الدكتور علي عبد الرحمن مقرر قسم الهندسة الالكترونيك والاتصالات
ولأساتذة القسم والست رغد فوزي لدعمهم واسنادهم

 

تُقدّم هذه الرسالة  طريقةً هجينةً جديدةً لتخطيط مسارات الروبوتات المتحركة، تُسمى PRM-.DDPG  تجمع هذه الطريقة بين قوة التخطيط الشامل لخرائط الطرق الاحتمالية (PRM) وقابلية التكيف المحلية للتعلم المُعزّز العميق .(DRL) تجمع PRM-DDPG بين أفضل مزايا كلٍّّ من طريقتي أخذ العينات والتعلم، على عكس الأنظمة الأخرى التي تستخدم إحداهما فقط. تُحدّد PRM نقاط المسار بسرعة عبر مساحات شاسعة، بينما تُمكّن تقنية تدرج السياسات الحتمية العميقة (DDPG) الروبوت من تجنّب العوائق آنيًا وتحسين مساره بسلاسة. تُحلّ هذه التركيبة مشاكل مهمة في كل طريقة على حدة، مثل ضعف أداء PRM في البيئات المتغيرة والتكلفة العالية للتخطيط  الشامل لـ .DDPG تُقدّم هذه الطريقة حلًا قويًا وقابلًا للتطوير للملاحة الذاتية.

  تشير نتائج المحاكاة إلى أن خوارزمية PRM-DDPG تتفوق على الطرق التقليدية مثل PRMوRRT   بالإضافة إلى خيارات التعلم الآلي مثل ID3QN وطرق التحسين مثل الخوارزمية الوراثية، من حيث المسارات الأقصر والأوقات الأسرع وتجنب العوائق  بشكل أفضل، خاصةً في البيئات المعقدة. على سبيل المثال، تجد خوارزمية PRM-DDPG أقصر مسار 27.0182) مترًا( بأقل عدد من المنعطفات    على 6  زوايا، بينما تجد خوارزميتا ID3QN وGA مسارات أطول وأقل كفاءة. تتفوق هذه الخوارزمية الطرق التقليدية أو تلك القائمة على التعلم  فقط،  لأن مساراتها أكثر سلاسة وتتقارب بشكل أسرع.  تساعد خوارزمية PRM-DDPG الروبوتات المتحركة على الاقتراب من أنظمة ملاحة أفضل وأكثر قابلية للتكيف وقابلة للاستخدام في العالم الحقيقي من   خلال   ربط التخطيط العالمي والمحلي.