نظام يزيد دقة الرؤية في السيارات ذاتية القيادة 1000 ضعف

أجرى معهد «ماساتشوستس» للتقنية، بحثاً علمياً نجح من خلاله في تطوير نظام جديد للتصوير يمكنه إحداث تحسن غير مسبوق بقدرات أنظمة القيادة الآلية في السيارات ذاتية القيادة، وذلك عبر توفيره مستويات دقة ووضوح في الصور الملتقطة بمعرفة الكاميرات المرتبطة بأجهزة الاستشعار الموجودة بالسيارة، وزيادتها 1000 ضعف عن مستوى الدقة والوضوح التي تتيحها انظمة الرؤية الحالية بالسيارات ذاتية القيادة، الأمر الذي يجعل السيارة قادرة على الرؤية بوضوح في الضباب والظلام والعواصف الترابية والأجواء التي تنخفض فيها الرؤية، كما تستطيع استشعار السيارات والأشياء الأخرى المحيطة بها من مسافات أطول مما تتيحه الأنظمة الحالية.

ونفذ البحث، الباحث المتخصص في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسب، أكوتا كادامبي، بإشراف الأستاذ المساعد بالمعهد، الدكتور راميش راسكار، ونشرت غرفة الأخبار في موقع المعهد news.mit.edu تقريراً عن البحث، كما ظهرت الورقة البحثية الخاصة به على موقع جمعية مهندسي الكهرباء والإلكترونيات «آي 3 إي».

«زمن الرحلة»

وأوضح تقرير المعهد، أن الباحثين استخدما نهجاً في تشغيل أجهزة الاستشعار المسؤولة عن أنظمة الرؤية بالسيارات ذاتية القيادة يطلق عليه «زمن الرحلة»، وهو أسلوب يعتمد على قياس الزمن الذي يستغرقه الضوء المنبعث من مصدر ما حتى يسقط على هدف أو شيء ما، ثم يرتد عائداً إلى مصدره، واستخدام هذا الزمن في قياس أو تقدير المسافة بين مصدر الضوء والهدف الذي سقط عليه الضوء، وانعكس منه مرتداً للمصدر مرة أخرى.

وأضاف التقرير أن هذا النهج يمثل أسلوباً فائق السرعة والدقة في قياس المسافات بين الأشياء، لكونه يعتمد على سيل متدفق من نبضات الضوء المنبعثة من الكاميرا أو وسيلة بث الضوء، ما يعني تقدير المسافة بين الهدفين (مصدر الضوء والهدف المرتد منه الضوء)، ملايين المرات خلال الثانية الواحدة.

وبحسب ما ورد بالتفاصيل المنشورة عن البحث في غرفة الأخبار في المعهد، فإن هذا النظام يجعل الكاميرا ترى ما حول الزوايا، حيث إن هذا يعد أسلوباً جديداً للسيارات ذاتية القيادة يزيد من دقة ووضوح الصور الملتقطة بأنظمة الرؤية بالسيارة بمقدار 1000 ضعف، ما يجعل من السيارات ذاتية القيادة أمراً عملياً وقابلاً للتحقق بسهولة وفاعلية أكثر من ذي قبل، لكونه يتيح قياسات دقيقة للمسافات في ظروف الضباب والظلام وأثناء العواصف الترابية، وغيرها من ظروف الرؤية الضعيفة الأخرى، وهو ما ثبت أنه عقبة رئيسة أمام تطوير السيارات ذاتية القيادة.

زيادة الاستشعار

وبين الباحثان أن الإضافة التي تقدمها الطريقة الجديدة في عملية الاستشعار وتحسس الأهداف من حول السيارة تكمن في زيادة نطاق وعمق الاستشعار حول السيارة ليتجاوز المترين بكثير، كما يكمن في الدقة التي توفرها الكاميرات في قياس المسافات وعرض الصور عما يدور حول السيارة، مشيرين إلى أن النظام الجديد يتيح صوراً تنتج على مستوى ثلاثة مايكرومتر، في حين أن الصور بالانظمة الحالية تنتج على مستوى دقة واحد سنتيمتر، وتصغير المستوى بهذه الصورة يعني وضوحاً أفضل وتفاصيل أكثر دقة بألف ضعف.

وأضاف الباحثان أن هناك عاملاً آخر في تحسين أنظمة الرؤية، وهو «معدل الكشف» أو الفحص والتحديد والتعرف الى الأشياء من خلال عدد مرات قياس المسافة بينها وبين السيارة، موضحين أن الطريقة الجديدة التي تم التوصل اليها تتضمن «محولات» تطلق وتوقف نبضات الضوء، وتعمل بسرعة مليار مرة إيقاف وإطلاق في الثانية، أي تقيس المسافة مليار مرة في الثانية، في حين أن أجهزة الكشف والفحص الحالية تحقق 100 مليون مرة قياس في الثانية، وهو ما يجعل معدل الكشف والفحص في النظم الحالية محدوداً للغاية قياساً بما يمكن أن يقدمه الاسلوب الجديد.

«مقياس التداخل»

وتناول الباحثان عاملاً آخر يلعب دوراً مهماً في هذا التطور، وهو «مقياس التداخل»، موضحين بشأن هذا العامل، أن النبضة الضوئية التي يتم توليدها من النظام الجديد يتم تقسيمها إلى قسمين، الأول يدور حول نفسه محلياً ولا يذهب إلى الهدف، والثاني يتم تصويبه نحو الهدف ليسقط عليه ويرتد، ويطلق عليه «شعاع العينة»، ثم يتم تجميع شعاع العينة المنعكس من الهدف وحسابه مع الشعاع الذي يدور محلياً، لقياس الفرق في الزمن بين الاثنين، عبر ما يطلق عليه علمياً «المحاذاة النسبية في قمة وقاع الموجات الكهرومغناطيسية» وباستخدام هذه الطريقة في القياس، يتم وضع تقدير فائق الدقة للمسافة بين السيارة والأهداف من حولها.

وأشارا إلى أن «مقياس التداخل» يصعب الاعتماد عليه وحده عند وضعه على متن السيارة، لكونها تتعرض للكثير من الاهتزازات، إذ إن هذا المقياس حساس للغاية للاهتزازات ويتأثر بها. ولعلاج هذا الأمر قال الباحثان إنهما استفادا من الأفكار المطبقة في أجهزة «الليدار»، أو أجهزة تحديد المسافة باستخدام نبضات من ضوء الليزر، وتم بالفعل الدمج في ما بينهما للاستفادة من مزايا الاثنين معاً.