دور التعلّم العميق في المركبات ذاتية القيادة

تُعد السيارات ذاتية القيادة (AVs) من أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق. تستثمر شركات تسلا ووايمو وأوبر في تكنولوجيا القيادة الذاتية. المستقبل بدون سائقين بشريين قادم. يُعد التعلُّم العميق، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، أمراً حيوياً للسيارات ذاتية القيادة. فهو يساعدها على إدراك البيئة المحيطة بها وتفسيرها والتفاعل معها في الوقت الحقيقي. تتيح هذه التقنية المتقدمة للمركبات معالجة كميات هائلة من البيانات من أجهزة الاستشعار. وهي تمكنها من اتخاذ قرارات القيادة المعقدة، مثل السائقين البشر.
ستتناول هذه المقالة كيفية استخدام السيارات ذاتية القيادة للتعلُّم العميق. سنشرح كيف يساعد ذلك في استقلالية السيارة. كما سنناقش دورها في تطوير سيارات ذاتية القيادة آمنة وفعالة.
جدول المحتويات الإدراك واكتشاف الأجسام تخطيط المسار واتخاذ القرار دمج المستشعرات ومعالجة البيانات التعلم المتعمق للقيادة السلامة والموثوقية والتعلم المستمر خاتمة
الإدراك واكتشاف الأجسام
تُعد خوارزميات التعلُّم العميق، وخاصةً خوارزميات سي إن إن، أساسية للمركبات ذاتية القيادة. فهي تعالج البيانات المرئية من الكاميرات والرادار والليدار والرادار. هذه المهارة حيوية لاستشعار البيئة. فهي تساعد في تحديد الأجسام، مثل المشاة والمركبات وعلامات الطرق وعلامات المسارات. التعرّف على الأشياء: تستخدم المركبات ذاتية القيادة التعلم العميق للتعرف على الأشياء. يتم تدريبها على مجموعات بيانات صور كبيرة. تُعد شبكات CNN رائعة في اكتشاف الأجسام والتمييز بينها. على سبيل المثال، يمكنها التمييز بين السيارات وراكبي الدراجات والمشاة. على سبيل المثال، يستخدم الطيار الآلي من تسلا الكاميرات وشبكات CNN لرؤية محيطه. ويقوم بذلك في الوقت الفعلي. التقسيم الدلالي: تقوم خوارزميات التعلم العميق بأكثر من مجرد اكتشاف الأشياء. فهي تقوم أيضاً بإجراء تجزئة دلالية. وهذا يعني تصنيف كل بكسل في الصورة حسب فئته. يتيح ذلك للمركبة معرفة تخطيط الطريق بدقة. ويشمل ذلك خطوط المسارات، والأرصفة، وممرات المشاة، والعوائق. من خلال القيام بذلك، يمكن للمركبة اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن مسارها وسرعتها. تقدير العمق: يمكن لنماذج التعلُّم العميق تقدير المسافات إلى الأجسام. وهي تستخدم بيانات من LiDAR وكاميرات الاستريو. وهذا أمر بالغ الأهمية للمناورة الآمنة والحفاظ على المسافات المناسبة وتجنب الاصطدامات. يمكن لنماذج التعلُّم العميق معالجة البيانات ثلاثية الأبعاد بدقة. ويمكنها بعد ذلك إنشاء خريطة في الوقت الفعلي للمحيط.
تخطيط المسار واتخاذ القرار
يجب أن تستشعر المركبة ذاتية القيادة بيئتها أولاً. بعد ذلك، يجب أن تقرر كيفية التنقل بأمان وكفاءة. يُعد التعلّم العميق أمراً حيوياً لتخطيط المسار. فهو يساعد السيارة على تحديد سرعتها واتجاهها في ظروف القيادة المختلفة. التنبؤ بالمسار: يمكن لنماذج التعلم العميق التنبؤ بحركات المركبات والمشاة وراكبي الدراجات على الطرق. وغالباً ما تقوم الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) و LSTMs بتحليل أنماط حركة الأجسام القريبة. من خلال معرفة هذه الأنماط، يمكن للمركبة توقع العقبات. ويمكنها بعد ذلك تعديل مسارها. تخطيط السلوك: تستخدم المركبات ذاتية القيادة تقنية RL العميقة للتكيف مع القيادة الديناميكية المعقدة. يجب على السيارة ذاتية القيادة أن تقرر متى تغير حارات السير أو تتوقف عند التقاطعات أو تضبط سرعتها. يجب أن تبني هذه القرارات على إشارات المرور. يتيح التعلم المعزز للمركبة تعلم السلوكيات المثلى. ويتم ذلك من خلال التفاعل مع البيئة المحيطة. وتحصل على تغذية راجعة حول أدائها. تقييم المخاطر: يساعد التعلم العميق أيضاً في تقييم المخاطر في الوقت الفعلي. يمكن للذكاء الاصطناعي في السيارة تقييم مخاطر الحوادث من خلال معالجة بيانات المستشعرات. إذا عبر أحد المشاة بشكل غير متوقع، يمكن للنظام تقييم المخاطر بسرعة. ويمكنه بعد ذلك اتخاذ إجراءات وقائية، مثل الكبح أو الانحراف.
دمج المستشعرات ومعالجة البيانات
تحتوي المركبات ذاتية القيادة على أجهزة استشعار متعددة. وتشمل هذه المستشعرات الكاميرات والرادار والرادار وأجهزة الاستشعار بالموجات فوق الصوتية ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS). يوفر كل مستشعر نوعاً مختلفاً من البيانات. يجب على خوارزميات التعلم العميق معالجة هذه البيانات ودمجها. فهي تحتاج إلى تكوين رؤية كاملة للبيئة. دمج المستشعرات: تجمع نماذج التعلم العميق بين البيانات من أجهزة استشعار متعددة. وهذا يخلق رؤية موحدة ودقيقة للبيئة المحيطة. وتتيح هذه العملية، التي تسمى دمج أجهزة الاستشعار، للمركبة استخدام جميع أجهزة الاستشعار الخاصة بها. توفر الكاميرات مرئيات مفصلة. ولكنها قد تعاني في الإضاءة المنخفضة. تتفوق تقنية ليدار في إدراك العمق ولكنها تفتقر إلى معلومات الألوان. يؤدي دمج البيانات من هذه المستشعرات إلى تحسين دقة اكتشاف الأجسام وقدرات اتخاذ القرار. المعالجة في الوقت الحقيقي: يسمح التعلم العميق بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي. وهو أمر أساسي لاتخاذ القرارات الفورية المطلوبة في سيناريوهات القيادة. تعمل الأجهزة المتقدمة، مثل وحدات معالجة الرسومات وشرائح الذكاء الاصطناعي، على تعزيز التعلم العميق. فهي تتيح للنماذج معالجة بيانات المستشعرات بسرعة. وهذا يتيح ردود الفعل في جزء من الثانية على ظروف الطريق الديناميكية.
التعلم من النهاية إلى النهاية للقيادة
يستكشف بعض الباحثين التعلم الشامل للقيادة الذاتية. وهذا يضيف إلى الأساليب المعيارية التي تعالج الإدراك وصنع القرار والتحكم بشكل منفصل. تستخدم هذه الطريقة التعلّم العميق لتعيين مدخلات المستشعرات إلى إجراءات القيادة. وهي تتجاوز الحاجة إلى قواعد أو خطوات مصممة يدوياً. التدريب بالمحاكاة: يتم تدريب نماذج التعلم العميق المتكاملة على مجموعات بيانات القيادة الكبيرة. وتشمل هذه النماذج بيئات محاكاة. تساعد محاكاة ظروف القيادة المختلفة هذه النماذج على تعلم سلوكيات القيادة القوية. وهي تشمل الطقس السيئ وحركة المرور الكثيفة والتقاطعات المعقدة. يتيح هذا النهج للمركبة استخدام بيانات التدريب الخاصة بها. ويمكنها بعد ذلك التعامل مع سيناريوهات العالم الحقيقي بشكل أفضل. نقل التعلّم: يمكن أن تستفيد نماذج التعلُّم العميق من التعلُّم التحويلي. فهو يطبق المعرفة من سيناريو قيادة إلى آخر. يمكن للنموذج المدرَّب على التنقل في الشوارع الحضرية أن يتكيف مع القيادة على الطرق السريعة باستخدام أنماطه المكتسبة. تقلل هذه القدرة على التكيف من الحاجة إلى إعادة التدريب المكثف في بيئات مختلفة.
السلامة والموثوقية والتعلم المستمر
يجب أن تعمل المركبات ذاتية القيادة بأمان في جميع الظروف لتحقيق النجاح. يلعب التعلم العميق دوراً حاسماً في تعزيز السلامة وتسهيل التعلم المستمر. اكتشاف الحالات الشاذة: يتم تدريب نماذج التعلم العميق على التعرف على أنماط القيادة العادية. وبالتالي يمكنها العثور على الحالات الشاذة، مثل السلوكيات الغريبة والعقبات. إذا تم اكتشاف حالة شاذة، يمكن للمركبة اتخاذ إجراءات لتجنب الحوادث. التحسين المستمر: تستفيد السيارات ذاتية القيادة من التعلم العميق لتحسين أداء القيادة باستمرار. يتم تغذية البيانات من القيادة في العالم الحقيقي مرة أخرى في عملية التدريب. حيث تعمل على تحسين النماذج بمرور الوقت. تتيح حلقة التغذية الراجعة هذه للمركبة التكيف مع الطرق الجديدة وقواعد المرور وأساليب القيادة. كما أنها تجعل السيارة أكثر أماناً وكفاءة.
كيف تحصل على شهادة التعلُّم العميق؟
نحن شركة تكنولوجيا تعليمية تقدم دورات تدريبية معتمدة لتسريع المسيرة المهنية للمهنيين العاملين في جميع أنحاء العالم. نحن نقدم التدريب من خلال ورش عمل في الفصول الدراسية بقيادة مدرب، ودورات تدريبية افتراضية مباشرة بقيادة مدرب، ودورات التعلم الإلكتروني ذاتية التعلم.
لقد أجرينا بنجاح دورات تدريبية في 108 دول في جميع أنحاء العالم ومكّنا الآلاف من المهنيين العاملين من تعزيز نطاق حياتهم المهنية.
تشمل محفظتنا التدريبية للمؤسسات دورات تدريبية معتمدة ومعترف بها عالمياً ومطلوبة في إدارة المشاريع، وإدارة الجودة، وتحليل الأعمال، وإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات، و”أجايل” و”سكروم”، والأمن السيبراني، وعلوم البيانات، والتقنيات الناشئة. قم بتنزيل كتالوج تدريب المؤسسات من https://cciedump.spoto.net/ar/
تشمل الدورات الشائعة ما يلي: إدارة المشاريع: PMP و CAPM و PMI RMP إدارة الجودة: الحزام الأسود لستة سيجما، الحزام الأخضر لستة سيجما اللينة، الإدارة اللينة، Minitab، تحليل الأعمال CMMI: CBAP، CCBA، CCBA، ECBA التدريب الرشيق: تدريب PMI-ACP، CSM، CSPO Scrum تدريب Scrum: CSM إدارة برامج DevOps: PgMP تكنولوجيا الحوسبة السحابية: الحوسبة السحابية Exin الحوسبة السحابية إدارة عملاء سيتريكس: إدارة الحوسبة السحابية: Citrix Cloud Administration
الشهادات العشر الأعلى أجراً التي يجب استهدافها في عام 2024 هي محترف أمن نظم المعلومات المعتمد (CISSP) مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من AWS مهندس الحلول المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد من Google مهندس السحابة المعتمد شهادة البيانات الكبيرة شهادة علوم البيانات شهادة معتمدة في مراقبة المخاطر ونظم المعلومات (CRISC) مدير أمن المعلومات المعتمد (CISM) شهادة محترف إدارة المشاريع (PMP) ® شهادة مختص إدارة المشاريع (PMP) شهادة مخترق أخلاقي معتمد (CEH) شهادة خبير سكروم معتمد (CSM)
الخاتمة
التعلم العميق هو مفتاح تطوير المركبات ذاتية القيادة. فهو يتيح وظائف مثل الإدراك واتخاذ القرار وتخطيط المسار ودمج أجهزة الاستشعار وإدارة السلامة. تساعد نماذج التعلم العميق المركبات على فهم محيطها. وهي تقوم بذلك من خلال معالجة البيانات من العديد من أجهزة الاستشعار. تتيح النماذج للمركبات التنقل في البيئات المعقدة بسرعة ودقة عالية. وعلى الرغم من بعض التحديات، فإن التعلم العميق آخذ في التقدم. وقد يجعل القيادة الذاتية بالكامل حقيقة واقعة قريباً. نحن بحاجة إلى التعامل بشكل أفضل مع الحالات الحادة والظروف الصعبة.
باختصار، يُحدث التعلم العميق تحولاً في مجال النقل. وهو الآن مفتاح أنظمة المركبات ذاتية القيادة. ومع تطور هذه التقنيات، يمكننا أن نتوقع سيارات ذاتية القيادة أفضل على طرقاتنا. ستكون أكثر أماناً وكفاءة وموثوقية.
اتصل بنا :