یادگیری بی‌پایان: توانمندسازی ربات‌های متحرک خودگردان با الگوریتم‌های تدریجی

یادگیری تدریجی یا یادگیری بی‌پایان یکی از رویکردهای جدید در هوش مصنوعی است که با هدف افزایش توانایی سازگاری و حفظ دانش پیشین در ربات‌های متحرک خودگردان معرفی شده است. این رویکرد به ربات‌ها امکان می‌دهد بدون نیاز به بازآموزی کامل، عملکرد خود را به‌صورت مداوم بهبود دهند و در محیط‌های پویا و ناشناخته تصمیم‌های دقیق‌تر و ایمن‌تری بگیرند. در این مقاله مروری، پیشرفت‌های اخیر در سه حوزه اصلی بررسی شده است: (1) مکان‌یابی و نقشه‌برداری هم‌زمان که در آن نقشه‌های افزایشی از بازسازی بلادرنگ محیط پشتیبانی می‌کنند؛ (2) الگوریتم‌های یادگیری عمیق تطبیقی که با بهره‌گیری از شبکه‌های عصبی و یادگیری تقویتی، واکنش سریع و سازگار با تغییرات محیطی را تقویت می‌کنند؛ و (3) هماهنگی چندرباتی که با اجتناب هوشمند از موانع پویا، امکان ناوبری کارآمد گروهی را فراهم می‌کند.بررسی منابع نشان می‌دهد که با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، چالش‌هایی همچون فراموشی فاجعه‌بار، محدودیت‌های محاسباتی و دشواری انتقال دانش از شبیه‌سازی به محیط واقعی همچنان وجود دارد. برای مقابله با این چالش‌ها، راهکارهایی مانند توسعه الگوریتم‌های کم‌مصرف، بهینه‌سازی حافظه و استفاده از یادگیری بدون داده‌های برچسب‌دار پیشنهاد شده است. این مقاله علاوه بر جمع‌بندی تحقیقات پیشین، با دسته‌بندی نظام‌مند شکاف‌های پژوهشی و ارائه پیشنهادهای عملیاتی، نقشه‌راهی برای تحقیقات آینده ارائه می‌دهد. یافته‌ها نشان می‌دهند که یادگیری تدریجی می‌تواند بستر لازم برای ارتقای ایمنی، مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان در سامانه‌های رباتیک خودمختار را فراهم آورد.

endless learning: empowering autonomous mobile robots with incremental algorithms

incremental or lifelong learning is a modern approach in artificial intelligence that aims to enhance adaptability and preserve prior knowledge in autonomous mobile robots. this paradigm enables robots to continuously improve their performance without requiring complete retraining and allows them to operate effectively in dynamic and unknown environments by making safer and more accurate decisions. in this review paper, recent advances are discussed across three key domains: (1) simultaneous localization and mapping (slam), where incremental maps support real-time environment reconstruction; (2) adaptive deep learning algorithms, which leverage neural networks and reinforcement learning to strengthen responsiveness to environmental changes; and (3) multi-robot coordination, which enables efficient group navigation by avoiding dynamic obstacles.