تقنية جديدة تمكن السيارات ذاتية القيادة من الرؤية بدقة أعلى في الطقس السيء

طقس العرب - كما هو الحال مع أي تقنية جديدة، واجهت السيارات ذاتية القيادة مشكلات في الملاحة خاصة عند التنقل في الطقس السيء، ومع ذلك، يمكن أن تكون التطورات الأخيرة في تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة قد وجدت الحل لهذه المشكلة.

 

فعلى غرار السائقين البشر، يمكن أن تواجه المركبات ذاتية القيادة صعوبة في الملاحة في بعض الظروف الجوية كالمطر والضباب، ويمكن أن يتم حجب أجهزة الاستشعار في السيارة بسبب الثلوج أو الجليد أو الأمطار الغزيرة، مما يؤثر في قدرتها على قراءة لافتات وعلامات الطريق.

حيث تعتمد هذه السيارة على رادار للرؤية والملاحة وعلى تقنية تسمى (LiDAR)، إذ تعمل هذه التقنية عن طريق ارتداد أشعة الليزر عن الكائنات المحيطة، ويمكنها تقديم صورة ثلاثية الأبعاد عالية الدقة عندما يكون الجو صافياً، إلا أن هذه التقنية قد تنخفض دقتها أو تفشل في الأجواء الضبابية أو المغبرة، أو في المطر والثلج، فعندما ترتد أشعة الليزر عن الضباب أو المطر أو جزيئات الثلج لا تعطي التصور الدقيق عن الطرق، مما يجعل عملية القيادة صعبة وخطرة.

لكن بفضل فريق من المهندسين في جامعة كاليفورنيا سان دييغو، تقترب تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة من التنقل بأمان في الطقس السيء بجميع أحواله، فقد أمضى الفريق أكثر من عام ونصف في تطوير طريقة جديدة لتحسين قدرة التصوير لأجهزة استشعار الرادار الحالية بحيث تتنبأ بدقة عن شكل وحجم الأشياء، فالرادار الذي يعمل بموجات الراديو، يمكنه الرؤية في جميع الأحوال الجوية، لكنه لا يلتقط سوى صورة جزئية لمشهد الطريق، ومن هنا كانت انطلاقة الفريق لتحسين رؤية الرادار.

 

فقد أشار أستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر بجامعة كاليفورنيا في سان دييغو أن طريقتهم تعتمد على استخدام الرادار غير المكلف بطريقة تشبه (LiDAR)، إلا أنها تحقيق رؤية أفضل للسيارات ذاتية القيادة حتى في الأحوال الجوية السيئة، وتتضمن طريقتهم أيضاً إمكانية الدمج بين الرادار وتقنية (LiDAR)، لكن تبقى الرادارات أرخص بالمقارنة مع أنظمة LiDAR باهظة الثمن.

 

ويتكون هذا النظام من اثنين من أجهزة استشعار الرادار الموضوعة على غطاء السيارة، يمكن لهذا النظام الثنائي رؤية مساحة وتفاصيل أكبر من مستشعر الرادار الفردي، فالهدف من عملية الاستشعار ليس مجرد اكتشاف وجود سيارة قادمة، ولكن معرفة السرعة التي تقترب بها تلك السيارة، وما هو موقعها وأبعادها (الطول والعرض والارتفاع).

 

وقد تم عمل اختبار للقيادة باستخدام هذا النظام في أيام وليال صافية، ومقارنتها بمستشعر (LiDAR) في تحديد أبعاد السيارات التي تتحرك في الطريق، ولم يتغير أداء النظام عند إضافة الفريق محاكاة الطقس الضبابي، حيث أخفى الفريق مركبة أخرى باستخدام آلة الضباب، إلا أن النظام استطاع التنبؤ بأبعاد السيارة المخفية، بينما فشل مستشعر (LiDAR) في الاختبار.

 

تكمن المشكلة في الرادار التقليدي في ضعف جودة التصوير، لأنه عندما يتم إرسال موجات الراديو وارتدادها عن الأشياء، فإن جزءًا صغيرًا فقط من الإشارات ينعكس مرة أخرى على المستشعر، لذلك تظهر المركبات والمشاة والأشياء الأخرى كمجموعة متفرقة من النقاط، لكن هذا الفريق يستخدم رادار المليمتر، وهو نسخة صغيرة من الرادار يعطي الكثير من النقاط لجسم معين.

 

وبالإضافة إلى ذلك، فإنه عند استخدام رادار واحد للاستشعار، يتلقى فقط بضع نقاط من محيطه، وبالتالي فإن دقة الاستشعار تكون ضعيفة، ويمكن أن تكون هناك سيارات أخرى في المحيط ولا يتم رؤيتها، لذلك فإن نظام متعدد الرادار سيحسن الاستشعار عن طريق زيادة عدد النقاط التي تنعكس مرة أخرى، فقد وجد الفريق أن العينين أفضل من العين الواحدة، لكن يتم المباعدة بين جهازي استشعار الرادار على غطاء السيارة بمسافة 1.5 متر.

ومع ذلك فإن تعدد الرادارات يمكن أن يخلق تشويشاً في الاستشعار، فمن الشائع رؤية نقاط عشوائية في صور الرادار لا تنتمي إلى أجسام حقيقية، حيث يمكن لجهاز الاستشعار التقاط ما يسمى بإشارات الصدى، وهي انعكاسات لموجات الراديو ليست مباشرة من الأجسام التي يتم اكتشافها، ولحل هذه المشكلة، طور الفريق خوارزميات جديدة يمكنها دمج المعلومات من مستشعرين مختلفين للرادار معًا وإنتاج صورة جديدة خالية من الضوضاء، وهذا ابتكار آخر للفريق لطريقة تجميع البيانات من رادارين في مجال رؤية متداخل.