كيف تعمل المركبات ذاتية القيادة؟

Bioinformatics and ROS for Robot Arm Specialization Courses
| Phi Science
فرح عيد
فرح عيد
July 25, 2022

تسمع عن مركبة قادرة على القيادة بشكل ذاتي، لا تعتمد بذلك على سائق بشري يتفاعل مع الطريق والمركبة والعوامل الأخرى، ألا يخطر ببالك أن تسأل كيف تعمل هذه المركبات؟

تعمل العديد من الشركات حاليًا على تطوير واختبار السيارات ذاتية القيادة وتشمل كلًّا من Audi وBMW وFord وGoogle وGeneral Motors وTesla وVolkswagenوVolvo، حيث اشتمل اختبار Google على أسطول من السيارات ذاتية القيادة بما في ذلك Toyota Prius وAudi TT.

آلية عمل المركبات ذاتية القيادة

تستخدم السيارات ذاتية القيادة التكنولوجيا وأنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستبدال السائقين باستخدام ميزات أمان آلية للتنقل على الطرق، عبر الدمج بين المستشعرات والبرامج والرادارات، بالإضافة إلى أنظمة تحديد المواقع العالمية وأشعة الليزر والكاميرات التي تراقب الطرقات بدقة لتشغيل المركبة والتنقل فيها، وفيما يلي أهم أنظمة التشغيل والتحكم في المركبات ذاتية القيادة:

أنظمة الإدراك والاستشعار (Perception and Sensor)

تعمل العديد من أجهزة الاستشعار المدمجة كالكاميرات والرادارات واللادارات وأجهزة الاستشعار فوق الصوتية على تمكين المركبة من تحديد موقعها داخل الخريطة، والتنقل بأمان وسط حركة المرور المزدحمة والمتغيرة باستمرار، كما تُمكِّن المركبة من التوطين ورسم الخرائط وتحديد المسارات، بالإضافة إلى المراقبة واكتشاف وتصنيف الأماكن والأشياء من حولها لتقليل الحوادث.

أنظمة الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية (AI and CV)

توفر الرؤية الحاسوبية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي العين الإلكترونية للمركبة المستقلة. تُستخدم هذه التقنيات بشكل متكامل مع أنظمة الاستشعار في العديد من المهام، وتشمل الآتي:

  • التعرف على الأشياء كالمشاة، والمركبات الأخرى، وإشارات المرور، وقراءة اللافتات لتجنب الحوادث أو الاصطدام أثناء القيادة.
  • إنشاء الخرائط ثلاثية الأبعاد، ويتم ذلك عبر الدمج بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية وأجهزة الاستشعار المختلفة لتحليل وفهم مساحة القيادة وتقليل المخاطر عبر اتخاذ طرق بديلة عند توقع تصادم ما.
  • التنبؤ بالاصطدامات المحتملة وفتح الوسائد الهوائية لضمان سلامة الركاب أثناء الاصطدام المحتمل.
  • تَتَبُّع السيارت الأخرى على الطرقات والتنبؤ بسلوكيات السائقين.
  • اكتشاف وتحديد المسارات، مما سيضمن البقاء في المسار المحدد أثناء القيادة الذاتية.
  • السماح بالقيادة أثناء الإضاءة المنخفضة، حيث يمكن للمركبة أن تتكيف مع حالات الإضاءة المنخفضة باستخدام مستشعرات LIDAR وHDR ورادارات FMCW وSAR والكاميرات الحرارية.
  • تجميع البيانات لتدريب الخوارزميات، وتشمل بيانات حول الموقع وظروف الطريق وحركة المرور والتضاريس لتدريبها في أنظمة التعلم العميق.

اقرأ أيضًا: هل سيقود علماء البيانات المركبات ذاتية القيادة؟

أنظمة التوطين (Localization)

التوطين هو عملية تحديد موقع السيارة على الطريق في حدود سنتيمترات داخل الخريطة، وهي عملية مهمة لتنتقل المركبة إلى وجهتها بدقة، وذلك عبر توطين وضعية ثلاثية الأبعاد للسيارة ذاتية القيادة داخل خريطة عالية الدقة (HD)، مما سيوفر إنعطافات آمنة للمركبة.

أنظمة رسم الخرائط والتوجيه (Mapping and Routing Systems)

في المناطق التي لا تتوفر فيها الخرائط، تحتاج المركبات ذاتية القيادة إلى بناء الخرائط الخاصة بها لضمان سلامة القيادة، ويتم رسم هذه الخرائط عبر تطبيقات التعلم العميق (DL) في رسم نوعين من الخرائط :(SD و(HD.

أنظمة التحكم وتخطيط المسارات (Control Systems and Path Planning)

تستخدم المركبات ذاتية القيادة البيانات التي يتم جمعها من أجهزة الاستشعار في إنشاء نموذج بما يخص البيئة المحيطة بالمركبة، حيث يتم استخدام ذلك لتخطيط مسار المركبة إلى وجهتها، حيث تُعتبر نماذج الحركة وديناميكيات السيارة ضرورية لضبط أجهزة التحكم المسؤولة عن تحديد مسار السيارة وخصائص ثباتها.

يتم تطوير أنظمة التحكم الموجودة بالفعل في السوق بشكل تدريجي وستعمل وظائفها من أجل السيطرة الشاملة على السيارة.

اقرأ أيضًا: يدًا بيد: كيف تتكامل السيارات ذاتية القيادة مع تطبيقات الهواتف الذكية؟

فرح عيد

باحثة في الطب الحيوي، مهتمة بالمعلوماتية الحيوية والبحث العلمي في علم الأورام السرطانية.

كيف تعمل المركبات ذاتية القيادة؟

My story with Phi
Bioinformatics and ROS for Robot Arm Specialization Courses
| Phi Science
فرح عيد
25 يوليو 2022

تسمع عن مركبة قادرة على القيادة بشكل ذاتي، لا تعتمد بذلك على سائق بشري يتفاعل مع الطريق والمركبة والعوامل الأخرى، ألا يخطر ببالك أن تسأل كيف تعمل هذه المركبات؟

تعمل العديد من الشركات حاليًا على تطوير واختبار السيارات ذاتية القيادة وتشمل كلًّا من Audi وBMW وFord وGoogle وGeneral Motors وTesla وVolkswagenوVolvo، حيث اشتمل اختبار Google على أسطول من السيارات ذاتية القيادة بما في ذلك Toyota Prius وAudi TT.

آلية عمل المركبات ذاتية القيادة

تستخدم السيارات ذاتية القيادة التكنولوجيا وأنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستبدال السائقين باستخدام ميزات أمان آلية للتنقل على الطرق، عبر الدمج بين المستشعرات والبرامج والرادارات، بالإضافة إلى أنظمة تحديد المواقع العالمية وأشعة الليزر والكاميرات التي تراقب الطرقات بدقة لتشغيل المركبة والتنقل فيها، وفيما يلي أهم أنظمة التشغيل والتحكم في المركبات ذاتية القيادة:

أنظمة الإدراك والاستشعار (Perception and Sensor)

تعمل العديد من أجهزة الاستشعار المدمجة كالكاميرات والرادارات واللادارات وأجهزة الاستشعار فوق الصوتية على تمكين المركبة من تحديد موقعها داخل الخريطة، والتنقل بأمان وسط حركة المرور المزدحمة والمتغيرة باستمرار، كما تُمكِّن المركبة من التوطين ورسم الخرائط وتحديد المسارات، بالإضافة إلى المراقبة واكتشاف وتصنيف الأماكن والأشياء من حولها لتقليل الحوادث.

أنظمة الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية (AI and CV)

توفر الرؤية الحاسوبية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي العين الإلكترونية للمركبة المستقلة. تُستخدم هذه التقنيات بشكل متكامل مع أنظمة الاستشعار في العديد من المهام، وتشمل الآتي:

  • التعرف على الأشياء كالمشاة، والمركبات الأخرى، وإشارات المرور، وقراءة اللافتات لتجنب الحوادث أو الاصطدام أثناء القيادة.
  • إنشاء الخرائط ثلاثية الأبعاد، ويتم ذلك عبر الدمج بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية وأجهزة الاستشعار المختلفة لتحليل وفهم مساحة القيادة وتقليل المخاطر عبر اتخاذ طرق بديلة عند توقع تصادم ما.
  • التنبؤ بالاصطدامات المحتملة وفتح الوسائد الهوائية لضمان سلامة الركاب أثناء الاصطدام المحتمل.
  • تَتَبُّع السيارت الأخرى على الطرقات والتنبؤ بسلوكيات السائقين.
  • اكتشاف وتحديد المسارات، مما سيضمن البقاء في المسار المحدد أثناء القيادة الذاتية.
  • السماح بالقيادة أثناء الإضاءة المنخفضة، حيث يمكن للمركبة أن تتكيف مع حالات الإضاءة المنخفضة باستخدام مستشعرات LIDAR وHDR ورادارات FMCW وSAR والكاميرات الحرارية.
  • تجميع البيانات لتدريب الخوارزميات، وتشمل بيانات حول الموقع وظروف الطريق وحركة المرور والتضاريس لتدريبها في أنظمة التعلم العميق.

اقرأ أيضًا: هل سيقود علماء البيانات المركبات ذاتية القيادة؟

أنظمة التوطين (Localization)

التوطين هو عملية تحديد موقع السيارة على الطريق في حدود سنتيمترات داخل الخريطة، وهي عملية مهمة لتنتقل المركبة إلى وجهتها بدقة، وذلك عبر توطين وضعية ثلاثية الأبعاد للسيارة ذاتية القيادة داخل خريطة عالية الدقة (HD)، مما سيوفر إنعطافات آمنة للمركبة.

أنظمة رسم الخرائط والتوجيه (Mapping and Routing Systems)

في المناطق التي لا تتوفر فيها الخرائط، تحتاج المركبات ذاتية القيادة إلى بناء الخرائط الخاصة بها لضمان سلامة القيادة، ويتم رسم هذه الخرائط عبر تطبيقات التعلم العميق (DL) في رسم نوعين من الخرائط :(SD و(HD.

أنظمة التحكم وتخطيط المسارات (Control Systems and Path Planning)

تستخدم المركبات ذاتية القيادة البيانات التي يتم جمعها من أجهزة الاستشعار في إنشاء نموذج بما يخص البيئة المحيطة بالمركبة، حيث يتم استخدام ذلك لتخطيط مسار المركبة إلى وجهتها، حيث تُعتبر نماذج الحركة وديناميكيات السيارة ضرورية لضبط أجهزة التحكم المسؤولة عن تحديد مسار السيارة وخصائص ثباتها.

يتم تطوير أنظمة التحكم الموجودة بالفعل في السوق بشكل تدريجي وستعمل وظائفها من أجل السيطرة الشاملة على السيارة.

اقرأ أيضًا: يدًا بيد: كيف تتكامل السيارات ذاتية القيادة مع تطبيقات الهواتف الذكية؟

Bana-img

فرح عيد

باحثة في الطب الحيوي، مهتمة بالمعلوماتية الحيوية والبحث العلمي في علم الأورام السرطانية.