طريقة تخطيط مسار طائرات الشرطة بدون طيار مستندة إلى PSO محسّن باستخدام AFS وHJS

عيون أذكى في السماء

تلجأ أجهزة الشرطة بشكل متزايد إلى طائرات صغيرة غير مأهولة — طائرات شرطة بدون طيار — لمراقبة الشوارع المزدحمة، والبحث عن مفقودين، والاستجابة لحالات الطوارئ. لكن بالنسبة للطائرة، فإن «أين تطير بعد ذلك» ليس سؤالاً بسيطاً: يجب أن تزور عدة مواقع بسرعة، وتتجنب مناطق الطيران المحظورة، وتوفر طاقة البطارية، وكل ذلك في أجواء مدنية مكتظة. تقدم هذه الدراسة طريقة جديدة لتخطيط مسارات الطيران تلقائياً بحيث تتمكن طائرات الشرطة من إنجاز مهامها بسرعة وأمان أكبر، حتى في بيئات حضرية معقدة.

تحدي إيجاد مسار أفضل

تخيل سيارة دورية يمكنها القفز فوق الاختناقات المرورية والمباني — هذا تقريباً ما يمكن أن تفعله طائرة شرطة بدون طيار. ومع ذلك، يجب اختيار مسارها بعناية. يمكن لأساليب تخطيط المسار الموجودة في الروبوتات والذكاء الاصطناعي أن تساعد، لكن كل منها يأتي مع مقايضات. بعضها يبحث جيداً لكنه يستغرق وقتاً طويلاً، بينما تكون أخرى سريعة لكنها تعلق عند حلول متوسطة. تضيف مهمات الشرطة تعقيدات إضافية: قد تضطر الطائرة لزيارة أهداف متعددة، والتحايل حول مناطق جوية مقيدة، والتكيّف مع حالات متغيرة. يركز المؤلفون على هذا الشكل الخاص من مشكلة تخطيط المسار ويسمونه مشكلة تخطيط مسار طائرات الشرطة بدون طيار، أو PU3P.

استعارة أفكار من أسراب الطيور

لمعالجة PU3P، يبني الباحثون على طريقة تحسين شائعة تسمى تحسين سرب الجسيمات. في هذا النهج، تجوب العديد من «الجسيمات» الافتراضية البسيطة فضاء البحث كما قد تتفرق الطيور في سرب عبر حقل بحثاً عن الطعام. يتذكر كل جسيم أفضل موقع وجده حتى الآن وينظر إلى أفضل موقع وجده السرب ككل. على مدار جولات عديدة، يميل السرب إلى الانجراف نحو مناطق واعدة، والتي تقابل هنا مسارات طيران جيدة. لكن النسخ الكلاسيكية من هذه الطريقة صُممت أساساً لمسائل مستمرة وسلسة، لا للتتابعات المنفصلة لنقاط العبور التي تحدد مسار الطائرة. كما أنها قد تستقر مبكراً على حل متوسط الجودة.

تعديلان للبحث أكثر حدة

تقدم الورقة تعديلين رئيسيين لشحذ هذا البحث الشبيه بالسرب. الأول، المسمى استراتيجية العامل التكيفي، يغير تدريجياً مدى قوة حمل الجسيمات لحركتها السابقة إلى الخطوة التالية. في البداية، يشجع ذلك الاستكشاف الواسع؛ وفيما بعد يفضّل التعديل الدقيق حول المرشحين الجيدين. التعديل الثاني، الذي أطلقوا عليه استراتيجية القفز الجزئي، يدفع دورياً بعض الجسيمات جزئياً نحو أفضل المواضع التي رُصدت حتى الآن، بدلاً من تركها تتجول بمفردها تماماً. معاً، تخلق هاتان الاستراتيجيتان سرباً محسّناً أُطلق عليه AFS‑HJS‑PSO، قادر على الاستكشاف الواسع والتركيز السريع. ثم يقوم المؤلفون بتكييف هذا السرب المحسّن للتعامل مع تتابعات خطوات زيارة الأهداف في PU3P، مع تعريف دالة جودة تلتقط إجمالي مسافة السفر لطائرة شرطة تزور جميع المواقع الموكلة إليها.

وضع الطريقة الجديدة على المحك

لاختبار فعالية نهجهم، يقارن الفريق AFS‑HJS‑PSO بعدة منافسين معروفين: طريقة سرب قياسية، وخوارزمية جينية مستلهمة من التطور، وتلطين محاكٍ مستعار من علم المعادن، وحلّال أمثلية غير خطي كلاسيكي. يختبرون أولاً جميعها على 20 مسألة معيارية رياضية شائعة الاستخدام لتقييم خوارزميات البحث. عبر معظم هذه الاختبارات، يصل السرب الجديد إلى حلول أفضل، أو يصل إليها أسرع، أو بفترات اتساق أعلى. ثم ينتقلون إلى مسألة توجيه طائرات الشرطة الفعلية، ويشغلون كل طريقة 30 مرة على نفس مجموعة مواقع الأهداف. يجد السرب المحسّن مجدداً مسارات متوسطة أقصر ويظهر سرعة وموثوقية تنافسية مقارنة بالتقنيات الأخرى.

ماذا يعني هذا لطائرات الشرطة المستقبلية

بعبارة بسيطة، تُظهِر الدراسة أن تعليم سرب افتراضي كيف يعدل سلوكه أثناء التشغيل ويقوم بنصف خطوات ذكية نحو أفكار جيدة يمكن أن ينتج خطط طيران أفضل لطائرات الشرطة. الطريقة المحسّنة ليست مثالية — لا تزال هناك مساحة لجعلها أكثر استقراراً وأقل استهلاكاً للموارد — لكن تحت الشروط المختبرة تفوقت على عدة أدوات راسخة. مع ازدياد انتشار الطائرات في مجال السلامة العامة، قد تساعد مثل هذه التقدّمات في تخطيط المسارات على تمكين استجابات أسرع، وتقليل وقت الطيران، وخفض المخاطر في سماء مكتظة.

الاستشهاد: Wang, D., Qian, X. Police UAV path planning method based on improved PSO using AFS and HJS. Sci Rep 16, 12417 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40670-9

الكلمات المفتاحية: طائرة شرطة بدون طيار, تخطيط مسار الطائرة بدون طيار, تحسين السرب, خوارزميات تخطيط المسار, المراقبة الحضرية