التنقل نحو مستقبل المركبات ذاتية القيادة

السيارات بدون سائق تقوم بجولات في الأخبار. ومع تقدم التكنولوجيا، هناك احتمال أن نرى القليل منها على الطرق قريبًا. على الرغم من أن السيارات ذاتية القيادة قد حققت نتائج مثالية في اختبارات وتجارب المحاكاة، إلا أنه لا يزال من الصعب تكرار النجاح في سيناريوهات العالم الحقيقي حيث يجب عليها التفاعل مع المواقف غير المتوقعة التي تنشأ من المركبات الأخرى والمشاة ومتغيرات أخرى مختلفة في محيطها. ولا يزال التنقل خلال هذه الأمور بسلاسة وأمان يمثل نقطة مثيرة للقلق. مثل هذه السيناريوهات ممكنة جدًا عند مواجهة حارات وتقاطعات متعددة، ويصبح التنقل بأمان أكثر صعوبة.
ومن ثم، لمعالجة مثل هذه القضايا، يتم ملاحظة البحث والتطوير العدواني في العديد من الأماكن في العالم. 

يبدو أحد التطورات الأخيرة التي قامت بها جامعة ستانفورد واعدًا جدًا 

أنشأت LUCIDGames من جامعة ستانفورد مؤخرًا خوارزمية يمكنها التنبؤ وتخطيط المسارات التكيفية للمركبات ذاتية القيادة. تستخدم هذه التقنية خوارزمية تعتمد على نظرية اللعبة وطريقة التقدير. تستطيع LUCIDGames التعرف بسرعة على أهداف كل من السيارات والمشاة في المناطق المجاورة لها. وهذا يسمح لهم بالتنبؤ بما ستفعله هذه العناصر المختلفة في المستقبل وحتى في المواقف المعقدة.

الآن عندما يتعلق الأمر بالمركبات ذاتية القيادة، هناك مستويات معينة تحدد مدى الأتمتة، حيث أن المستوى 0 هو السيارات التقليدية التي اعتدنا عليها جميعًا حتى الآن. تم تقديم هذا التصنيف من قبل SAE International وهذا ما يعنيه: 

مستويات تكنولوجيا المركبات ذاتية القيادة

مستوى 1
يعد التحكم في السرعة أو التحكم التكيفي مثالاً على المستوى الأول حيث تتشارك السيارة والسائق في التحكم. يتولى السائق مهمة التوجيه بينما يقوم النظام الذاتي بإدارة دواسة الوقود والكبح بسرعة محددة مسبقًا. مساعد ركن السيارة ومساعد الحفاظ على المسار هما أمثلة على المستوى 1.

مستوى 2 
يمكن للنظام الآلي إدارة التوجيه والتسارع والكبح بشكل كامل، على الرغم من أن السائق سيحتاج إلى أن يكون في وضع الاستعداد في حالة فشل النظام. توجد أجهزة استشعار لمراقبة انتباه السائق من خلال تتبع حركة العين.

مستوى 3
في المستوى 3 من التشغيل الآلي، يمكن للسيارة أن تقود نفسها في معظم السيناريوهات ولا يحتاج السائق إلى الاهتمام بالقيادة. توجد شروط معينة لعرض الكاميرا، والطقس، ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، وما إلى ذلك، والتي يجب الالتزام بها حتى تعمل السيارة في الوضع الآلي بالكامل. سيظل السائق بحاجة إلى التدخل في حالة عدم استيفاء أي من هذه الشروط. 

مستوى 4
يشتمل المستوى الرابع من الأتمتة على أنظمة ذكية قد لا تحتوي حتى على عجلة قيادة، حيث قد لا يُطلب من السائق أن يكون مستيقظًا أو قادرًا على استعادة السيطرة. ينطبق هذا المستوى في الغالب على أنظمة سيارات الأجرة أو التوصيل الآلية في مناطق محددة حيث يتم استيفاء الظروف المثالية المحددة مسبقًا.

مستوى 5
مع المستوى 5 من التشغيل الآلي، لن تحتاج السيارة إلى أي إشراف بشري. سيكون قادرًا على التنقل عبر جميع الأسطح والطقس والمواقف. بينما يتم بالفعل استكشاف المستوى 4، فإن أتمتة المستوى 5 لا تزال معقدة للغاية بحيث لا يمكن تنفيذها.

إذن ما هو الوضع عندما يتعلق الأمر بالمستويات المعقدة من المستوى 3 وما بعده؟
حسنًا، اتضح أن هناك في الواقع عددًا لا بأس به من التطورات التي تحدث في هذا المجال. 

يسمح نظام الذكاء الاصطناعي المتكامل بايدو أبولو للمركبات بالعمل دون وجود سائق داخل السيارة. إنها تستخدم التشغيل عن بعد الذي يدعم تقنية 5G في مركباتها للتأكد من عدم وجود حوادث غير مرغوب فيها.
تقوم شركة كروز، شركة السيارات ذاتية القيادة المرتبطة بجنرال موتورز وهوندا، باختبار سيارات ذاتية القيادة بالكامل بدون سائق آمن خلف عجلة القيادة، في سان فرانسيسكو. هذه واحدة من الحالات القليلة التي يتم فيها اختبار السيارات ذاتية القيادة في بيئة معقدة لمدينة مزدحمة.

عرضت شركة Cruise مؤخرًا قدراتها من المستوى 4 بينما أعلنت Google (Waymo) أنها ستجعل خدمة سيارات الأجرة من المستوى 4 في متناول العملاء. وكانت شركة كروز قد خططت في الأصل لموعد إطلاق سيارات الأجرة التجارية ذاتية القيادة في عام 2019، لكنها فشلت في تحقيق ذلك.

ومع ذلك، على الرغم من هذه التطورات المتقدمة، تظل السلامة هي الشغل الشاغل لقبول المستهلك للسيارات ذاتية القيادة. 
يتم تجهيز المركبات بتقنيات معقدة لتجنب وقوع الحوادث. يتم توزيع أجهزة LIDAR المتعددة على سطح المركبات جنبًا إلى جنب مع العديد من الكاميرات والرادارات للحصول على مجالات استشعار متداخلة. ولا يؤدي هذا إلى زيادة وضوح العوائق في مسار السيارة فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى تجنب النقاط العمياء.

مع حدوث الكثير في مجال السيارات ذاتية القيادة، فمن الواضح أن اتجاهات الملكية الفكرية أيضًا قد تشهد الكثير من النشاط. ومن المتوقع أن تستفيد العديد من الشركات الناشئة أيضًا من هذه المساحة. علاوة على ذلك، يشهد المجال الكثير من الأنشطة والتعاون عبر الصناعة.

في عام 2020، كانت فورد هي الشركة الأكثر نشاطًا في تقديم براءات الاختراع لأنظمة الملاحة والتحكم في المركبات، تليها شركة Toyota Motor Corp. وشركة LG Electronics Inc. وتخطط إنتل لإضافة الرادار ونظام LIDAR، وهو نظام يعتمد على الليزر لعرض ثلاثي الأبعاد للطريق لتعزيز تقنية القيادة الذاتية بحلول عام 3.

Oxbotica – قامت إحدى الشركات الرائدة في مجال التكنولوجيا الذاتية القيادة الآن بجمع 47 مليون دولار من تمويل السلسلة B من BP وBGF وHalma وTencent وVenture Science وغيرها. تتطلع Oxbotica إلى اغتنام الفرص في الشركات الصناعية لقطاعات مثل التعدين والخدمات اللوجستية للموانئ في تطبيقات الطرق الوعرة. يمكن توصيل برامج المركبات المستقلة بالمركبات الصناعية لإدارة الأسطول والملاحة والإدراك.

سيتم دمج منصة Snapdragon Automotive 5G من Qualcomm ومنصة Snapdragon Automotive Cockpit من الجيل الثالث في سيارة السيدان الرائدة من NIO. NIO التي أطلقت EP3 - واحدة من أسرع السيارات الكهربائية في العالم، تستفيد الآن من خبرة كوالكوم في مجال الحوسبة والاتصال لتحسين تكنولوجيا التنقل الذكية الخاصة بها.

وقعت شركة Velodyne Lidar عقدًا متعدد السنوات مع Motional - المشروع المشترك بين Hyundai وAptiv Autonomous Driving لأجهزة استشعار Alpha Prime لتوفير رؤية طويلة المدى للمركبات ذاتية القيادة من المستوى 4. تتيح تقنية الإدراك بزاوية 360 درجة الحاصلة على براءة اختراع من "فيلودين" القيادة الذاتية في المطر والثلج والصقيع وكذلك البيئات الحضرية المعقدة. 

مستقبل الملاحة بالمركبات ذاتية القيادة

تظل السلامة هي الشغل الشاغل لمصنعي السيارات والمستهلكين. وينصب التركيز على حل سيناريوهات الطرق الأقل شيوعًا والمختلفة عن ظروف الطرق العادية. لا تزال مجموعة أجهزة الاستشعار الموجودة في AV غير كافية للتعامل مع كل الاحتمالات. يتم استكشاف تقنيات مثل التصوير الحراري وكاميرات الأشعة تحت الحمراء ذات الموجات الطويلة من قبل الباحثين بصرف النظر عن أجهزة استشعار LIDAR المتقدمة أو الموجات فوق الصوتية أو الرادارية. ستكون أجهزة استشعار FIR المتعددة مفيدة بينما نعمل على إنتاج سيارات ذاتية القيادة بالكامل في المستقبل.