نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

مركبات ATV ذاتية القيادة قادمة

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

فريق من الباحثين في جامعة كارنيجي ميلون (CMU) يقدم خطوة واحدة أقرب إلى تحقيق مركبات ATV ذاتية القيادة. قاد الفريق مركبة ATV عبر مختلف البيئات بما في ذلك الأعشاب الطويلة والحصى الرخو والطين لجمع البيانات حول كيفية تفاعل مركبة ATV مع هذه الأنواع من البيئات غير المألوفة.

إنشاء مجموعة بيانات TartanDrive

تم تشغيل مركبة ATV بشكل عدواني بسرعات تصل إلى 30 ميلًا في الساعة. انزلقت عبر المنحنيات وذهبت lên و xuống التلال واعتصرت في الطين أثناء جمع بيانات مهمة مثل الفيديو وسرعة كل عجلة وسفر الصدمات من سبعة أنواع من المستشعرات.

بعد جمع جميع البيانات ، تم تجميعها في مجموعة بيانات تسمى TartanDrive. وهي تشمل حوالي 200000 تفاعل حقيقي ، ويعتقد الفريق أنها أكبر مجموعة بيانات حقيقية متعددة الوسائط لقيادة الطرق الوعرة.

وينشان وانغ هو عالم مشروع في معهد الروبوتات (RI).

“على عكس القيادة الذاتية في الشارع ، فإن القيادة في الطرق الوعرة أكثر تحديًا لأنك يجب أن تفهم ديناميكيات التضاريس من أجل القيادة بأمان وأسرع ،” قال وانغ.

هناك بعض الأعمال السابقة التي أجريت في هذا المجال ، ولكنها غالبًا ما涉لت خرائط مخططة توفر تسميات مثل الطين والاعشاب والنباتات والماء. هذه التسميات ساعدت الروبوت على فهم التضاريس التي كان يتنقل فيها ، ولكن المشكلة هي أن هذا النوع من المعلومات غالبًا ما يكون صعبًا في الجمع.

 

بناء نماذج التنبؤ

مع البيانات الحساسة المتعددة التي جمعها الفريق ، يمكنهم بناء نماذج تنبؤية تفوق النماذج التي طورت مع بيانات بسيطة و غير ديناميكية. من خلال تشغيل مركبة ATV بشكل عدواني ، أصبح من الضروري فهم ديناميكيات أدائها.

سامويل تريست هو طالب دراسات عليا في السنة الثانية في الروبوتات و هو مؤلف ورقة البحث.

“ديناميكيات هذه الأنظمة تميل إلى أن تصبح أكثر تحديًا مع زيادة السرعة ،” قال تريست. “كلما زادت السرعة ، زادت القفزات. كان الكثير من البيانات التي كنا مهتمين بجمعها هو القيادة العدوانية أكثر ، المنحدرات أكثر تحديًا والنباتات أكثر كثافة لأن ذلك هو المكان الذي تبدأ فيه بعض القواعد البسيطة في التدهور.”

في حين أن معظم الأبحاث والعمل المحيط بالمركبات الذاتية القيادة يستهدف القيادة في الشوارع ، يقول الباحثون أن التطبيقات الأولى من المرجح أن تكون في المناطق الخاضعة للرقابة ، غير المألوفة. هذا يسمح بقليل من مخاطر الاصطدامات.

أجرى الفريق جميع اختباراتهم في موقع خاضع للرقابة بالقرب من بيتسبرغ حيث يجري مركز الهندسة الروبوتية الوطني التابع لجامعة CMU اختبارات المركبات الذاتية القيادة في الطرق الوعرة.

تم تشغيل مركبة ATV بواسطة بشر باستخدام نظام قيادة بالسلك للتحكم في التوجيه والسرعة.

“كنا نضطر البشر إلى المرور بنفس واجهة التحكم مثل الروبوت ،” قال وانغ. “بهذه الطريقة ، يمكن استخدام الإجراءات التي يتخذها الإنسان مباشرة كمدخل لطريقة عمل الروبوت.”

البحث سيتم تقديمه في مؤتمر الدولي للروبوتات و التutomatisation (ICRA) في فيلادلفيا.

Alex McFarland هو صحفي وكاتب في مجال الذكاء الاصطناعي يستكشف أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي. وقد تعاون مع العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمنشورات في جميع أنحاء العالم.