تعتبر رؤية الآلة أساس السيارات ذاتية القيادة، وهي ضرورية لمستقبل مستقل بالكامل.

الماخذ الرئيسية

  • تعتمد السيارات ذاتية القيادة على تقنية الرؤية الآلية لرؤية وفهم محيطها، مما يسمح لها باكتشاف الأشياء وتحديد الإشارات والتنقل على الطريق.
  • تتكون الرؤية الآلية في السيارات ذاتية القيادة من نظام الكاميرا، وحوسبة الحافة، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، والتي تعمل معًا لجمع المعلومات المرئية ومعالجتها في الوقت الفعلي وتحديد الأنماط والأنماط أشياء.
  • تعد الرؤية الآلية أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق الاستقلالية الكاملة في السيارات ذاتية القيادة، لأنها تتيح تصنيف الأشياء، واكتشاف الممرات والإشارات، وتحديد اللافتات، والتعرف على حركة المرور. يكمن مستقبل المركبات ذاتية القيادة في التقدم في الذكاء الاصطناعي والحوسبة المتطورة وتكنولوجيا الكاميرا.

لطالما أثارت السيارات ذاتية القيادة الاهتمام. على الرغم من أننا قد لا نمتلك سيارات ذاتية القيادة بالكامل بعد، إلا أن لدينا سيارات تتميز بالتطور أنظمة مساعدة السائق (ADAS) القادرة على التوجيه التلقائي، وتغيير المسار، ومواقف السيارات، و التحكم في السرعة المدرك لحركة المرور.

تستخدم السيارة ذاتية القيادة العديد من أجهزة الاستشعار لنظام مساعدة السائق المساعد، حيث تعد الرؤية الآلية هي الطريقة الأساسية لاكتشاف وتحديد وحساب المسافة بين الأشياء والمناطق المحيطة العامة. بدون الرؤية الآلية، من غير المحتمل جدًا أن تكون هناك سيارات ذاتية القيادة مزودة بمثبت السرعة والطيار الآلي.

instagram viewer

ما هي رؤية الآلة؟

الرؤية الآلية هي تقنية تسمح للآلات برؤية الأشياء والتعرف عليها في البيئة المحيطة بها. إنها مجموعة فرعية من رؤية الكمبيوتر التي تركز على التطبيقات الصناعية للكشف عن الأشياء الموجهة نحو الرؤية في الآلات المستقلة مثل الروبوتات والمركبات.

تستخدم الرؤية الآلية اليوم خوارزميات التعلم العميق للذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). لإنشاء نماذج قوية ومعممة بشكل جيد يمكنها تحديد الكائنات بدقة في مختلف المجالات شروط. إنه يجعل من الممكن تنفيذ الرؤية الآلية في مختلف المهام التي تتطلب موثوقية أعلى في التصنيع والزراعة والروبوتات والسيارات.

كيف تعمل الرؤية الآلية في السيارات ذاتية القيادة؟

يمكن عادةً تقسيم الرؤية الآلية في السيارات ذاتية القيادة إلى ثلاثة أجزاء: نظام الكاميرا، والمعالجة (حوسبة الحافة)، والذكاء الاصطناعي. تسمح مجموعة التكنولوجيا هذه للمركبة المستقلة برؤية العلامات والعقبات والتفكير فيها وتحديدها أثناء القيادة. دعونا نناقش كل جزء بعمق لفهم كيفية ربط هذه التقنيات معًا لتكوين رؤية آلية للسيارة ذاتية القيادة.

نظام الكاميرا

تعتمد الرؤية الآلية على أنظمة الكاميرا لجمع المعلومات المرئية عن البيئة. تستخدم السيارات ذاتية القيادة العديد من الكاميرات المثبتة حول السيارة لجمع أكبر قدر ممكن من المعلومات المرئية.

يتم استخدام مستشعرين رئيسيين في كاميرات الرؤية الآلية: أشباه الموصلات التكميلية لأكسيد المعدن (CMOS) و الأجهزة المقترنة بالشحن (CCD). بالنسبة للسيارات ذاتية القيادة، غالبًا ما يُفضل CMOS بسبب سرعة قراءته السريعة وقوته على متن السفينة الإلكترونيات، وقدرات المعالجة المتوازية، مما يجعله جهاز استشعار أسرع، وإن كان عرضة للضوضاء أو التحف. قد تساعد الحلول، مثل أوضاع الإضاءة المختلفة والرؤية الليلية الرقمية والمرشحات، مستشعر CMOS أثناء ظروف الإضاءة غير المثالية.

وبالنسبة للسيارات ذاتية القيادة، يتم تركيب كاميرات على مسافات معينة من بعضها البعض لإنتاج رؤية مجسمة. الرؤية المجسمة هي القدرة على الجمع بين اثنين أو أكثر من المدخلات البصرية، مما يخلق إحساسًا بالعمق أو الأبعاد الثلاثية في الأشياء والبيئة. وهذا بدوره يسمح للسيارات بتثليث وحساب المسافة التقريبية بين الجسم والسيارة.

وبما أن البشر لديهم عينان، فإننا نستفيد أيضًا من الرؤية المجسمة. يمكنك اختباره بنفسك؛ أغمض عينًا واحدة واختر شيئًا صغيرًا من مكتبك. ضع يدك على جانب الجسم وتأكد من أن طرف الجسم على بعد بوصتين على الأقل. حاول التوقف لبضع ثوان ولاحظ مدى ثقتك في التقريب الخاص بك. الآن، حاول فتح كلتا عينيك وانظر كيف أصبح إحساسك بالعمق أفضل بكثير.

كمبيوتر الحافة

بينما يقوم نظام الكاميرا الموجود في السيارة ذاتية القيادة بجمع البيانات، يقوم كمبيوتر داخلي (معالج الحافة) سيقوم بمعالجة جميع المدخلات في الوقت الحقيقي لتحديث النظام بشأن حالة البيئة في الحال. على الرغم من أن مهام الرؤية الآلية النموذجية يمكن أن توفر المال باستخدام الحوسبة السحابية، إلا أن هناك ببساطة الكثير منها مخاطر ربط السيارات ذاتية القيادة بالسحابة، حتى لو كان الأمر يتعلق بالاستعانة بمصادر خارجية للعملية في متطلباتها الخاصة برؤية الآلة.

يؤدي استخدام كمبيوتر متطور لمعالجة بيانات الإدخال إلى التخلص من مشكلات زمن الوصول ويضمن استلام البيانات ومعالجتها ونقلها في الوقت الفعلي. تستخدم أجهزة الكمبيوتر المتطورة للسيارات ذاتية القيادة أجهزة كمبيوتر متخصصة تدمج معالجات رسومات الذكاء الاصطناعي مثل Tensor Core وCUDA Cores من NVIDIA.

خوارزميات الذكاء الاصطناعي

لقد كانت الخوارزميات دائمًا جزءًا مهمًا من رؤية الآلة. الخوارزمية هي التي تسمح للكمبيوتر بالتعرف على جميع الأنماط والأشكال والألوان التي يوفرها نظام الكاميرا. إن استخدام الذكاء الاصطناعي بدلاً من خوارزميات الرؤية الآلية التقليدية يعزز بشكل كبير قدرة السيارة ذاتية القيادة على تحديد الأشياء وإشارات الشوارع وعلامات الطريق وإشارات المرور بشكل موثوق. يتم استخدام العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتدريب السيارات ذاتية القيادة. الأكثر شعبية تشمل:

  • YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط): خوارزمية للكشف عن الأشياء في الوقت الفعلي تحدد وتتعقب الأشياء في مجال رؤية السيارة.
  • SIFT (تحويل ميزة Scale-Icar'sant): يستخدم لاستخراج الميزات، فهو يساعد السيارة على التعرف على المعالم والأشياء المميزة في محيطها.
  • رسم بياني للتدرجات الموجهة (HOG): يستخدم للتعرف على الكائنات، ويركز على استخراج الأنماط والتدرجات المحلية من الصور.
  • بوستون بوست: خوارزمية تساعد في التعرف على الكائنات من خلال تحليل الأنسجة الموجودة في البيئة.
  • آدا بوست: يستخدم AdaBoost لتصنيف البيانات، ويجمع بين عدة مصنفات ضعيفة لاتخاذ قرارات قوية بشأن الأشياء والعقبات في مسار السيارة.

أهمية رؤية الآلة في السيارات ذاتية القيادة

حقوق الصورة: شركة سيارات إيطاليا/فليكر

الرؤية الآلية هي الطريقة الأساسية للسيارة ذاتية القيادة لاستشعار وفهم محيطها. وبدون الرؤية الآلية، من المحتمل جدًا أن يتم إرجاع السيارات ذاتية القيادة إلى المستوى الأول في العالم مقياس استقلالية السيارة وقد لا تصل أبدًا إلى الحكم الذاتي الكامل.

بفضل الرؤية الآلية، أصبحت السيارات ذاتية القيادة الآن قادرة على تصنيف الأشياء، واكتشاف الممرات والإشارات، وتحديد اللافتات، والتعرف على حركة المرور.

على الرغم من أن العديد من المركبات ذاتية القيادة تستخدم الآن أجهزة استشعار مختلفة، مثل LIDAR، وRADAR، وSONAR، إلا أنها تعتمد جميعها بشكل كبير على رؤية آلية لرؤية البيئة، وتحديد الأشياء، وفهم معنى العلامات وإشارات المرور الموجودة على الطريق طريق. كل هذه المستشعرات الإضافية موجودة فقط لتعزيز رؤية الآلة وتعزيز سلامة الأشخاص والحيوانات والممتلكات.

ومع ذلك، يمكن للرؤية الآلية أن تعمل بشكل مستقل دون مساعدة أجهزة الاستشعار الأخرى لتوفير قدرات الطيار الآلي. في الواقع، تخلت أحدث سيارات تسلا ذاتية القيادة عن نظام الرادار، وتعتمد الآن فقط على الرؤية الآلية لنظام الطيار الآلي الخاص بها.

وعلى الرغم من أن هذا لا يعني أي شيء من حيث التشكيك في فائدة تقنيات الاستشعار الأخرى، إلا أنه يظهر أهمية وقوة الرؤية الآلية في السيارات ذاتية القيادة.

مستقبل رؤية الآلة في المركبات ذاتية القيادة

الرؤية الآلية هي أساس السيارات ذاتية القيادة. ومن خلال الرؤية الآلية، تستطيع السيارات رؤية البيئة وإدراكها تمامًا كما يفعل البشر. ورغم استمرار التحديات، لا يمكن التقليل من فوائد الرؤية الآلية من حيث السلامة والملاحة. أما بالنسبة لمستقبل المركبات ذاتية القيادة، أي تطورات أخرى في الذكاء الاصطناعي و/أو الحوسبة المتطورة و/أو الكاميرا من المؤكد أن التكنولوجيا ستجعل السيارات ذاتية القيادة أكثر كفاءة، مما سينقلها على الأرجح إلى مستوى أعلى أتمتة.