طريقة جديدة تجعل أنظمة محاكاة قيادة السيارات أكثر واقعية
تمكنت مجموعة من الباحثين من تطوير طريقة جديدة لتصميم بيئات افتراضية لمحاكاه قيادة السيارات مما سيفيد في تطوير ألعاب الفيديو وكذلك أنظمة محاكاة القيادة التي يتم استخدامها لتدريب أنظمة القيادة الذاتية في السيارات.
وتعتبر الطرق التقليدية لتصميم نماذج الرسوميات الخاصة بأنظمة محاكاة قيادة السيارات أقل وضوحا نتيجة اعتمادها على التقاط صور ثنائية الأبعاد من داخل مشاهد وبيئة افتراضية ثلاثية الأبعاد مما يتسبب في إهدار وقت طويل ومجهود مكثف مع عدم الوصول إلى دقة الجودة المطلوبة.
ولكن مع الطريقة الجديدة، تمكن الباحثون باستخدام شبكة لتعليم الآلة من تدريب نظامهم الذكي على التفاعل مع بيئات محاكاة أقرب في تصميمها وتفاصيلها إلى واقع المواقف التي تمر خلالها السيارات الذاتية القيادة وذلك يفيد بشكل كبير عند اختبار كيفية تفاعل البشر خلال تواجدهم داخل السيارات الذاتية القيادة أو عند مرورهم بجانب تلك السيارات على أرض الواقع خلال المواقف المختلفة.
وأشار الباحث ايكيم يورتسيفر، وهو مؤلف رئيسي بالدراسة وباحث مساعد بكلية هندسة الكهرباء والحاسوب، إلى أن الأفراد لا يتفاعلون بشكل جاد مع أنظمة محاكاة القيادة التي تشبه ألعاب الفيديو لذلك فإن الفريق البحثي يسعى إلى تطوير بيئة محاكاة أقرب في تصميمها إلى ما يواجهه الأشخاص في الحقيقة.
نشرت الدراسة في مجلة IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
استخدم الباحثون نظام محاكاة القيادة CARLA مفتوح المصدر، ومن ثم بدأوا يستخدمون نظاما تم تدريبه باستخدام أسلوب تعليم الآلة لتصميم عناصر خلفية بيئة المحاكاة مثل المباني والأشجار والسماء بحيث يتم دمجها جميعا مع بقية عناصر بيئة المحاكاة التي يتم استخدام الأسلوب التقليدي في تصميمها.
أشار الفريق البحثي إلى أن أنظمة المحاكاة ستستمر في الاعتماد على أساليب تصميم وإنشاء الرسوميات التقليدية في غالبية عناصر بيئة المحاكاة مثل تصميم السيارات المحيطة بينما استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في شبكات تعليم الآلة سيجعل من الممكن تدريبها على تصميم عناصر خلفية البيئات الافتراضية بشكل أقرب إلى تصميمها الواقعي اعتمادا على قواعد بيانات تتضمن معلومات تم جمعها من مقاطع مصورة لأشكال وتصميمات طرق على أرض الواقع.
واجه الباحثون مجموعة من التحديات خلال برنامجهم البحثي وكان من أهمها كيفية التعرف على أنماط وأشكال العناصر المختلفة في البيئات القيادة بحيث يصبح من الممكن للأنظمة الذكية التمييز بين مختلف العناصر من مركبات وأشجار وظلال ومبان.
باتت نتائج الدراسة تثبت مدى تطور تصميم بيئات المحاكاة المعتمدة على الأنظمة الذكية من خلال الدمج بين عناصر الخلفية التي تصممها تلك الأنظمة الجديدة مع بقية تفاصيل بيئات المحاكاة المصممة بالطرق التقليدية.
ويستهدف الفريق البحثي العمل على تطوير أنظمة قادرة على تصميم وإنشاء بيئات محاكاة متكاملة ما سيجعل كل لقطة بداخلها متناسقة مع ما يسبقها وما يليها مما يثري من تجربة بيئة المحاكاة ويجعلها غامرة بشكل أكبر للمتدربين، كما أن ذلك سيحسن من نتائج تدريب أنظمه قيادة السيارات الذاتية القيادة بحيث تضاهي دقتها القدرة البشرية على الملاحظة والتحكم خلال القيادة، إلى جانب أن تلك الخطوة المستقبلية سيكون لها دور كبير في دراسات قادمة تعتمد على دراسة عوامل تشتيت انتباه قائد السيارات من البشر إلى جانب الاستفادة منها في تطوير تصميمات السيارات المتطورة لتصبح أكثر أمانا لقائدها وكذلك المشاة على الطرق.
