التكنولوجيا غير المأهولة تنضج حتى يتمكن عشاق وجبة النشوة من النشوة.وفقا لتقرير رويترز في 10 فبراير، اعترفت الجهات التنظيمية الأمريكية بمركبة جوجل ذاتية القيادة كسائق، وهو القرار الذي يعتبر على نطاق واسع بمثابة علامة فارقة بدون سائق.
ومع ذلك، إذا شجعك هذا، فابدأ في التفكير في ركوب سيارتك وارتداء حزام الأمان وإعطاء التعليمات للوصول إلى الحياة الجيدة في وجهتك، فقط لتصاب بخيبة أمل على المدى القصير.حتى لو تراكمت الأميال الاختبارية التي تصل إلى 100 مليون ميل من سيارات Google بدون سائق، وترغب في اجتياز الاختبار بنجاح للحصول على رخصة قيادة، أخشى أن أضطر إلى التحقق من توقعات الطقس واختيار الطقس الجيد.
لأنه في أيام الثلج، سيضرب هذا "السائق" الجديد السيارة بدون سائق!
عاصفة ثلجية قوية تجعل المركبات الجوية بدون سائق "عمياء".
يمكن وصف تطور تكنولوجيا القاطرات غير المأهولة بأنه دائم التغير، لكنه واجه الآن تحدي الطبيعة: أيام الثلج.وفقا لتقرير 12 فبراير الصادر عن بلومبرج في الولايات المتحدة، واجه اختبار سيارة فولفو ذاتية القيادة مؤخرًا اختبار الطقس الثلجي والثلجي.
وقال ماركوس روثوف، مدير برنامج السيارات ذاتية القيادة في شركة فولفو للسيارات: "من الصعب حقًا التغلب على مثل هذا الطقس السيئ، ولكن يمكننا التغلب عليه بالجليد على الرصيف، ولكن بمجرد نزولنا من الثلج، خاصة أمام السيارة". من المحتمل أن يفشل مستشعر السيارة بدون سائق."
في الواقع، في مواجهة الطقس العاصف على الطريق، تستمر العديد من شركات السيارات في العمل.وفقًا لتقرير المركبات غير المأهولة من Google والذي صدر في ديسمبر من العام الماضي، تختبر مركبات Google غير المأهولة أيضًا تأثير سوء الأحوال الجوية، ولكن في حالة هطول أمطار غزيرة، ستظل المركبات غير المأهولة متوقفة تلقائيًا على جانب الطريق في انتظار تحسن حركة المرور.بدأت شركة فورد موتور، التي بدأت البحث في تكنولوجيا القيادة الذاتية منذ عام 2005، اختبار الطقس الجليدي والثلجي بدون طيار في يناير من هذا العام.ويشير رايان يوستيس، الأستاذ المشارك في جامعة ميشيغان الذي يعمل لدى شركة فورد، إلى أن التكنولوجيا بدون سائق "يتم حلها تقريباً" من قبل وسائل الإعلام والجمهور من خلال الدعاية والفهم المبالغ فيه، وسيارة بدون سائق يمكنها التكيف مع جميع أنواع الطرق. والطقس والظروف لا يزال الهدف المثالي.
لماذا الأيام الثلجية معصوبة "العيون"؟
حتى بالنسبة للبشر، فإن قيادة السيارة خلال يوم من الثلج والجليد يمثل تحديًا، كما أن الأيام المغطاة بالثلوج لها تأثير أكبر على تكنولوجيا القيادة الذاتية."السبب الرئيسي هو اختلاف الإدراك البيئي بين المركبات غير المأهولة والطيارين البشريين."وقال ليو يونغ، الأستاذ المشارك في مختبر الروبوتات في كلية علوم وهندسة التحكم بجامعة تشجيانغ، والذي أمضى سنوات عديدة في مجال إدراك بيئة الروبوتات.وأوضح ليو يونغ أن الإنسان يقوم بالقيادة من خلال عيونه للتعرف على المناطق والأشياء التي يمكن الوصول إليها، ويكون تأثير التغيرات في الطقس على الجهاز البصري للإنسان والجهاز المعرفي أقل.على عكس البشر، تتطلب القيادة الذاتية أكثر من مجرد النظام البصري.كما يتطلب الأمر إنشاء خريطة ثلاثية الأبعاد لتحديد موقعها وتوجيهها إلى وجهتها في الوقت الفعلي.
غالبًا ما تحتوي الأنظمة غير المأهولة على أجهزة استشعار متعددة، يستخدم رادار الليزر على نطاق واسع لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد وهو عنصر أساسي في الأنظمة غير المأهولة.في الطقس الثلجي والجليدي، تتسبب خصائص انعكاس الطريق الناتجة عن الجليد أو تغيرات الثلج في تأثر تأثير الليدار، وبالتالي التأثير على بناء الخريطة ثلاثية الأبعاد والتسبب في "دوار الموقع" للمركبة غير المأهولة.بالإضافة إلى ذلك، بالإضافة إلى استشعار البيئة ثلاثية الأبعاد، تحتاج المركبات غير المأهولة أيضًا إلى أجهزة استشعار بصرية لتحديد المعلومات مثل خطوط الحارة وإشارات الطريق من أجل تجنب العوائق واتباع اللوائح.يمثل الطقس الجليدي والثلجي أيضًا تحديًا لعلامات الطريق.على سبيل المثال، قد تكون خطوط الحارات وإشارات الطرق مغطاة جزئيًا بتساقط الثلوج بكثافة، في حين قد يكون من الصعب التعرف على المنازل على جانبي المركبات والطرق بسبب الغطاء الثلجي والجليد.
إزالة "العاصفة الثلجية".على طريق بدون سائق.
تحليل ليو يونغ، تريد المركبات غير المأهولة في الثلج والجليد يمكن أن تسهل السفر أيضًا، تحتاج إلى بناء خريطة مستقرة ثلاثية الأبعاد واعتبارات موثوقة للتعرف على إشارات الطريق.بالنسبة للأولى، من المتوقع أن يتم تطوير أجهزة استشعار أكثر ملاءمة للطقس العاصف مثل المطر والثلج، ويمكن إجراء اكتشاف مستقر بغض النظر عما إذا كان الطريق مغطى بثلوج كثيفة أو أمطار غزيرة.بدءًا من المستوى الخوارزمي وحتى استخدام الخرائط الدقيقة التي يتم إنشاؤها في الطقس الجيد، من المهم أيضًا إكمال الاستشعار والتخطيط السلس في الثلج والجليد بالتزامن مع الخرائط الموجودة.بالنسبة للأخير، يعتقد ليو يونغ أن مشكلة التعرف المستقر في ظل ظروف الطقس والمواسم المختلفة هي مشكلة مهمة في رؤية الكمبيوتر.ومن خلال إنشاء مجموعات البيانات في ظل مختلف الأحوال الجوية والمواسم واستخدام خوارزميات التعلم العميق التي حققت العديد من الإنجازات في السنوات الأخيرة، من الممكن تحقيق تحديد موثوق به بالقرب من البشر.
ومن المعلوم أنه من أجل حل مشكلة رؤية مستشعر الليزر بالكاميرا، قام جوجل برفع سطح مستشعر الليزر مع "ممسحة" للتأكد من أن المطر لا يعيق مجال الرؤية، وجد المستشعر أنه بعد المطر، كان عليه أيضًا تعليم السيارة أن تخترق قطرات المطر ودخان العادم المتكثف البارد لرؤية الأشياء، ومواصلة اكتشاف الأشياء بدقة.
قال جيم ماكبرايد، رئيس قسم تكنولوجيا المركبات غير المأهولة في شركة فورد: "أردنا أن تقود المركبات غير المأهولة معظم أحوال الطقس"، لذا فإن محاكاة العالم الحقيقي أمر مهم للغاية: "لا تزال الطائرات بدون طيار بحاجة إلى السير قبل تحديثات التكنولوجيا، ولا يزال أمامنا طريق طويل لكشف الحقيقة". التكنولوجيا الحالية للبيئة، ويتم تحسين العملية وتعلم التكيف."