كيف تتحكم السيارات ذاتية القيادة باستخدام الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة هو مجموعة من التقنيات التي تمكّن السيارة من القيام بالقيادة بشكل مستقل دون تدخل بشري. 

كما يعتمد الذكاء الاصطناعي في هذا السياق على عدة تقنيات مثل: التعلم الآلي Machine Learning والرؤية الحاسوبية Computer Vision، ومعالجة البيانات الضخمة Big Data وتحليل السلوك البشري.

نبذة عن المكونات الأساسية للذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة: 

الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة يعتمد على مجموعة من المكونات الأساسية التي تسمح لها بفهم البيئة المحيطة، اتخاذ قرارات، والتحرك بشكل مستقل. 

هذة المكونات الأساسية التي تساهم في تشغيل هذه السيارات:

الحساسات Sensors وهي العنصر الأول الذي يتيح للسيارة الجرؤية وفهم البيئة المحيطة بها, وتشمل الحساسات التي تستخدمها السيارات ذاتية القيادة مثل: 

• الرادار Radar ويستخدم للكشف عن الأجسام المتحركة والثابتة في المسافة الطويلة، خاصة في الظروف الجوية السيئة مثل الضباب أو الأمطار.
• الليدار LiDAR حيث يقيس المسافات باستخدام الضوء، ويخلق خريطة ثلاثية الأبعاد دقيقة للبيئة المحيطة.
• الكاميرات وهى تلتقط صورًا للأشياء والطرق وتساعد في التعرف على إشارات المرور، المشاة، والعوائق.
• الحساسات بالأمواج فوق الصوتية وهى تستخدم للكشف عن الأشياء القريبة من السيارة أثناء القيادة.

التعلم الآلي يعد العنصر الأساسي في تزويد السيارة بالقدرة على تحسين أداء القيادة بمرور الوقت، حيث يتعلم النظام من البيانات التي يتم جمعها عبر الحساسات لتحديد الأنماط والاتجاهات واتخاذ القرارات المناسبة. 

كما تعتمد السيارات ذاتية القيادة بشكل كبير على الرؤية الحاسوبية لفهم الصور والفيديوهات الملتقطة بواسطة الكاميرات، ويستخدم هذا النظام لتحليل الصور وفهم العناصر المهمة مثل: الإشارات المرورية، الطرق، المشاة، وحركة المركبات الأخرى.

كما تعتمد السيارات ذاتية القيادة على الخرائط الرقمية عالية الدقة التي تقدم معلومات تفصيلية عن الطرق، الممرات، إشارات المرور، والتضاريس. تساعد هذه الخرائط السيارة في التنقل بشكل دقيق وآمن.

الدمج بين الحساسات أو Sensor Fusion:

هو عملية دمج البيانات التي يتم جمعها من أنواع متعددة من الحساسات كاميرات، رادار، ليزار، وغيرها للحصول على رؤية أكثر دقة للبيئة المحيطة.

وتستخدم السيارات ذاتية القيادة الخوارزميات المعقدة لتفسير البيانات المجمعة من الحساسات واتخاذ القرارات. 

وهذه الخوارزميات هي المسؤولة عن تحديد كيفية التفاعل مع الطريق، التوقف عند إشارات المرور، تغيير المسارات، أو تجاوز المركبات الأخرى.

وتشمل البرمجيات أيضًا الخوارزميات الخاصة بتحليل البيانات المتدفقة من الحساسات والتنبؤ بالتحركات المستقبلية للأجسام الأخرى على الطريق.

المكونات هي المسؤولة عن اتخاذ قرارات القيادة النهائية. بعد تحليل البيانات باستخدام الخوارزميات، يقوم النظام باتخاذ القرارات بشأن سرعة السيارة، الاتجاه، والتفاعل مع العناصر المحيطة.

الاتصال بين السيارات Vehicle-to-Everything يسمح للسيارات ذاتية القيادة بالتواصل مع بعضها البعض ومع البنية التحتية المحيطة مثل: إشارات المرور، الجسور، وحتى المشاة.

هذه المكونات مجتمعة تجعل السيارات ذاتية القيادة قادرة على العمل بفعالية وأمان في بيئات معقدة ومليئة بالتحديات.

اقرا ايضا/ما هي أبرز التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي؟

كيف تتحكم السيارات ذاتية القيادة باستخدام الذكاء الاصطناعي: 

تتحكم السيارات ذاتية القيادة باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال مجموعة من الأنظمة المعقدة التي تعتمد على البيانات المجمعة من الحساسات، والخوارزميات المتقدمة، والتعلم الآلي.

كما يتم معالجة هذه البيانات وتفسيرها لتحديد الإجراءات التي يجب اتخاذها على الطريق. 

معالجة البيانات حيث يتم تحليل البيانات التي يتم جمعها باستخدام الذكاء الاصطناعي والخوارزميات المتقدمة،فعلى سبيل المثال الرؤية الحاسوبية تساهم في تفسير الصور التي تلتقطها الكاميرات مثل: التعرف على الإشارات المرورية أو المشاة.

والأنظمة المتعددة الحساسات تدمج المعلومات من الحساسات المختلفة لتكوين صورة شاملة ودقيقة للبيئة المحيطة بالسيارة.

التعلم الآلي Machine Learning حيث يستخدم التعلم الآلي لتدريب الأنظمة على اتخاذ القرارات بناءً على البيانات التي تم جمعها.

اقرا ايضا/التعرف على الصوت بالذكاء الاصطناعي _كيف تعمل تقنية التعرف على الصوت؟

وكلما حصلت السيارة على المزيد من البيانات مثل: تجارب القيادة السابقة، كلما تحسن أداء النظام. يتعلم النظام من خلال تجارب القيادة الواقعية ويتعرف على الأنماط المختلفة.

على سبيل المثال إذا كانت السيارة قد مرت بمواقف مشابهة سابقًا، فإنها ستستخدم هذا التعلم لاتخاذ قرار أفضل في المرة القادمة.

وتتيح الاتصال بين المركبات V2X لها التفاعل مع إشارات المرور، المركبات الأخرى، والبنية التحتية المحيطة.

كما يمكن للسيارة أن تتبادل المعلومات مع المركبات الأخرى لتجنب الحوادث أو التنسيق أثناء القيادة في الطرق المزدحمة.

وبمجرد أن تقطع السيارة مسافة جديدة أو تواجه تحديات غير مألوفة، يتم جمع البيانات الجديدة وتحليلها لتحسين خوارزميات النظام، وهذا يساهم في تحسين أداء القيادة بشكل مستمر.

الذكاء الاصطناعي في السيارات ذاتية القيادة يعتمد على جمع البيانات من الحساسات وتحليلها باستخدام الخوارزميات المتقدمة، ثم اتخاذ القرارات بشكل مستقل بناءً على تلك البيانات. 

وذلك بفضل التعلم الآلي، تتكيف السيارة مع الظروف المتغيرة وتتعلم من التجارب لتحسين أدائها بمرور الوقت.

دمتم بخير.