يمكن للسيارات ذاتية القيادة الرؤية بدقة أكبر في الأحوال الجوية السيئة

 بفضل التكنولوجيا الجديدة ، يمكن للسيارات ذاتية القيادة الرؤية بدقة أكبر في الأحوال الجوية السيئة

ArabiaWeather - كما هو الحال مع أي تقنية جديدة ، واجهت السيارات ذاتية القيادة مشاكل في الملاحة ، خاصة في الأحوال الجوية السيئة. ومع ذلك ، كان من الممكن أن تجد التطورات الأخيرة في تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة حلاً لهذه المشكلة. 

 

مثل السائقين البشريين ، يمكن أن تواجه المركبات ذاتية القيادة صعوبة في التنقل في ظروف مناخية معينة مثل المطر والضباب ، ويمكن حظر أجهزة الاستشعار داخل السيارة في الثلوج أو الثلوج أو الأمطار الغزيرة ، مما يؤثر على قدرتها على قراءة علامات وإشارات الطرق. 

عندما تعتمد هذه السيارة على الرادار للرؤية والملاحة والتكنولوجيا تسمى (LiDAR) لأن هذه التقنية تعمل عن طريق كذاب أشعة الليزر فوق الأجسام المحيطة ويمكن أن توفر صورة ثلاثية الأبعاد عالية الوضوح في طقس صافٍ ، ولكن هذه التقنية قد تفقد أو لا تفقد دقتها. ضبابي أو الهواء المغبر أو المطر والثلج ، فعندما تقفز أشعة الليزر فوق جزيئات الضباب أو المطر أو الثلج ، فإنها لا تعطي تصورًا دقيقًا للطرق ، مما يجعل عملية القيادة صعبة وخطيرة. 

بفضل فريق من المهندسين في جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو ، تعد تكنولوجيا المركبات المستقلة آمنة تقريبًا للتنقل في أي طقس سيء. أمضى الفريق أكثر من عام ونصف في تطوير طريقة جديدة لتحسين قدرات التصوير للمركبات الحالية باستخدام أجهزة استشعار الرادار حتى يتمكنوا من التنبؤ بدقة بشكل وحجم الأشياء. الرادار الذي يعمل على موجات الراديو يمكنه الرؤية في جميع الظروف الجوية ، لكنه يلتقط صورة جزئية فقط لمشهد الشارع ، ومن هنا بدأ الفريق في تحسين رؤية الرادار. 

أشار أستاذ الهندسة الكهربائية وهندسة الكمبيوتر في جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو ، إلى أن طريقتهم تعتمد على استخدام رادار رخيص مماثل لـ (LiDAR) ، ولكن حتى في الطقس العاصف ، تبدو السيارات ذاتية القيادة أفضل. وتشمل طريقته أيضًا القدرة على الجمع بين تقنية الرادار وتكنولوجيا LiDAR ، ومع ذلك ، لا تزال الرادارات أرخص من أنظمة LiDAR الأكثر تكلفة. 

يتكون هذا النظام من مستشعرين للرادار متصلين بغطاء السيارة. يمكن لهذا النظام المزدوج رؤية مساحة وتفاصيل أكثر من مستشعر الرادار الفردي. الغرض من عملية الكشف ليس فقط اكتشاف وجود سيارة تقترب ، ولكن لمعرفة السرعة التي تقترب بها المركبة وأين هي وأبعادها (الطول ، العرض ، الارتفاع). 

تم إجراء اختبار قيادة على هذا النظام في أيام وليالي صافية ومقارنة أجهزة الاستشعار (LiDAR) من أجل تحديد أبعاد السيارات التي تتحرك على الطريق. لم يتغير أداء النظام عندما أضاف الفريق محاكاة للطقس الضبابي. نظرًا لأن الطاقم أخفى مركبة أخرى في آلة دخان ، لكن النظام توقع أبعاد السيارة المخفية ، فشل مستشعر LiDAR في التحقق. 

تكمن مشكلة 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. إنها نسخة صغيرة من الرادار تعطي المزيد من النقاط لجسم معين. 

 

بالإضافة إلى ذلك ، عند استخدام مستشعر رادار واحد ، فإنه يأخذ بضع نقاط فقط من محيطه ، وبالتالي فإن دقة المستشعر رديئة ، وقد تكون هناك سيارات أخرى في المحيط غير مرئية ، لذا فإن نظام الرادار المتعدد سيعمل على تحسين المستشعر عن طريق زيادة عدد النقاط. وجد الفريق مرة أخرى أن العينين كانتا أفضل من عين واحدة ، لكن مستشعري الرادار على غطاء المحرك كانا على مسافة 1. 5 متر. 

ومع ذلك ، فإن تكاثر الرادارات يمكن أن يحدث ارتباكًا في المستشعر ، فمن الشائع رؤية نقاط عشوائية في صور الرادار لا تنتمي إلى أشياء حقيقية ، لأن المستشعر يمكنه التقاط ما يسمى بإشارات الصدى ، وهي انعكاسات لموجات الراديو . والتي لا تتساوى من اكتشاف الأشياء وحلها. تكمن المشكلة في أن الفريق طور خوارزميات جديدة يمكنها دمج المعلومات من جهازي استشعار للرادار معًا وإنتاج صورة جديدة خالية من الضوضاء. فريق لجمع البيانات من رادارين في مجال رؤية متداخل.