यह शोधपत्र चार-पहिया स्वतंत्र स्टीयरिंग और ड्राइव (4WISD) प्रणाली में स्वायत्त नेविगेशन के लिए एक पदानुक्रमित निर्णय-निर्माण ढाँचा प्रस्तुत करता है। यह उच्च-स्तरीय नेविगेशन के लिए डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (DRL) और निम्न-स्तरीय नियंत्रण के लिए फ़ज़ी लॉजिक को एकीकृत करता है, जिससे कार्य निष्पादन और भौतिक व्यवहार्यता दोनों सुनिश्चित होती हैं। DRL एजेंट वैश्विक गति आदेश उत्पन्न करता है, और फ़ज़ी लॉजिक नियंत्रक यांत्रिक भार और पहिया फिसलन को रोकने के लिए गति प्रतिबंधों को लागू करता है। सिमुलेशन प्रयोगों से पता चलता है कि प्रस्तावित ढाँचा मौजूदा नेविगेशन विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, विशुद्ध रूप से DRL-आधारित समाधानों की तुलना में बेहतर प्रशिक्षण दक्षता और स्थिरता प्रदान करता है और अनियमित व्यवहार को कम करता है। वास्तविक-विश्व सत्यापन गतिशील औद्योगिक वातावरण में सुरक्षित और प्रभावी ढंग से नेविगेट करने की इसकी क्षमता को और भी प्रदर्शित करता है। कुल मिलाकर, यह अध्ययन जटिल वास्तविक-विश्व परिदृश्यों में 4WISD मोबाइल रोबोटों की तैनाती के लिए एक मापनीय और मजबूत समाधान प्रदान करता है।
