الذكاء الاصطناعي يساعد السيارات الكهربائية ذاتية القيادة في اكتشاف فقدان السيطرة فورياً
طور فريق بحثي بقيادة البروفيسور كانغ هيون نام في معهد دايغو للعلوم والتكنولوجيا (DGIST) حلاً جديداً لاكتشاف فقدان السيطرة في السيارات الكهربائية بشكل لحظي في الوقت الفعلي. فقد ابتكر الفريق نظاماً معتمداً على الذكاء الاصطناعي لتقييم حالة السيارة، وهو مصمم لتتبع حالتها لحظياً في الوقت الفعلي.
باتت السيارات الكهربائية تعتمد على البرامج لتظل قيادتها مستقرة وآمنة، لا سيما أنّ بعضها ذاتية القيادة، مما يتطلب تقدير ظروف الطريق المعقدة بسرعة أكبر من السائقين. ودفع هذا الأمر مهندسين كثيرين إلى إعادة التفكير في كيفية فهم المركبات الكهربائية لحركتها، فقد تؤثر الأخطاء الصغيرة على عمليات كبح الفرامل، وتوجيه المركبة واستقرارها. وتتفاقم هذه الأخطاء بشكل كبير في السيارات ذات الأنظمة ذاتية القيادة.
يركز النظام الجديد على تقدير حالات حركة السيارة التي تعجز المستشعرات عن قياسها مباشرة. ولعل من أبرز هذه الحالات زاوية الانزلاق الجانبي التي تشير إلى مقدار انزلاق السيارة جانبياً في أثناء المنعطفات أو ظروف الاحتكاك المنخفض. ويعد الانزلاق الجانبي مهماً جداً لثبات السيارة، فعندما يتأخر السائقون أو الأنظمة الآلية في اكتشافه مبكراً، فقد تتأخر استجابة أنظمة التحكم.
يعتمد النظام الجديد على دمج النماذج الفيزيائية للمركبة مع الذكاء الاصطناعي، وبذلك لا يستبدل النظام النموذج الفيزيائي وإنما يعززه بالتعلم المعتمد على البيانات. ويجمع النظام بين نموذج فيزيائي للإطارات وبين تقنية الانحدار القائمة على الذكاء الاصطناعي.
يستفيد النظام من بيانات المستشعرات التي تقيس قوة الإطار الجانبية بشكل مستمر، وبذلك يتكيف النموذج مع سلوك الإطار المتغير والتغييرات البيئية.
تحقق الباحثون من فعالية النظام باستخدام منصة مركبة كهربائية حقيقية، وقاموا باختبارات متنوعة شملت أنواعاً متعددة من أسطح الطرق، والسرعات، وسيناريوهات انعطاف المركبة. وبينت الاختبارات أن النظام حافظ على دقة مرتفعة في جميع الظروف، فهذا الاتساق في نظر المهندسين شديد الأهمية لتطبيقه في المركبات الحقيقية.
يساهم التقدير الدقيق لحالة السيارة الكهربائية في مجموعة من الوظائف المهمة التي تتضمن: التحكم في ثباتها عند القيادة، وسلامة القيادة الذاتية، وكفاءة استهلاك الطاقة. وكلما كانت التقديرات أفضل، استطاعت أنظمة التحكم التدخل بشكل أسرع وأبكر وبدقة أكبر.
أكد البروفيسور كانغ هيون نام أنّ فريق المهندسين ركز على تحسين موثوقية النظام بقدر تركيزه على تحسين الدقة، وأشار إلى أنّ الجمع بين الفيزياء والذكاء الاصطناعي ساهم في معالجة الثغرات في النماذج التقليدية، وبات بالإمكان الآن تقدير ظروف قيادة المركبات الكهربائية بدقة وموثوقية أكبر.
