فورد تكشف عن بيانات اختبار السيارة المستقلة الخاصة بها

من أكثر الاختراعات الموعودة والمتأخرة في السنوات الأخيرة السيارات ذاتية القيادة. إلى جانب وعود Elon Musk الذي تم الترويج له بشكل كبير ، والوقت والمال الذي استثمرته Google و Uber ، من بين الشركات الكبيرة الأخرى ، يبدو أن الهدف لا يزال بعيدًا.

ومن المرجح أن المشكلة ليست في الأجهزة بل في البرامج. هناك الكثير من المعلومات التي يجب أن تكون قادرة على معالجة وحدة التحكم لكل مركبة لضمان سلامتها من الركاب من ركاب المركبات والمشاة الآخرين

لهذا مطلوب كميات هائلة من البيانات والتي لا يمكن الحصول عليها إلا بإجراء عدد لا يحصى من الاختبارات في ظروف حقيقية. هناك حاجة إلى مركبات مزودة بكاميرات و LiDAR.

لتسريع عملية البحث عن المركبات ذاتية القيادة ، بعض الشركات المصنعة تشارك البيانات التي لديها مع المنافسين والأكاديميين.

تصدر فورد بياناتها التي حصلت عليها عدة مركبات في ديترويت

ومن ذلك تنشر فورد مجموعة بيانات شاملة حصلوا عليها خلال الاختبارات الخاصة بهم لمساعدة الأكاديميين والباحثين في مشاريعهم الخاصة. تم تنفيذ ذلك بالفعل من قبل منافسين آخرين مثل Waymo.

كما أوضحت الشركة

لا توجد طريقة أفضل لتعزيز البحث والتطوير من التأكد من أن المجتمع الأكاديمي لديه البيانات التي يحتاجها لإنشاء خوارزميات فعالة للمركبة المستقلة.

المواد المشتركة من قبل فورد تم تجميعه في غضون عام ، وتم إنشاؤه بواسطة العديد من المركبات البحثية ذاتية القيادة. ويشمل البيانات من مستشعرات وكاميرات LiDAR ، ونظام تحديد المواقع العالمي (GPS) ومعلومات المسار ، بالإضافة إلى خرائط ثلاثية الأبعاد لسحابة النقاط وخرائط انعكاس الأرض.

LIDAR هو اختصار لاكتشاف وتحديد نطاق التصوير بالليزر. هو جهاز يسمح بتحديد المسافة من باعث الليزر إلى جسم أو سطح باستخدام شعاع ، ويتم تحديد المسافة إلى الجسم عن طريق قياس وقت التأخير بين انبعاث النبضة واكتشافها من خلال الإشارة المنعكسة.

السحب النقطية عبارة عن مجموعات من الرؤوس في نظام إحداثيات ثلاثي الأبعاد يتم تحديدها عادةً على أنها إحداثيات X و Y و Z وتستخدم لتمثيل السطح الخارجي لكائن ما.

يشيع استخدام الماسح الضوئي بالليزر ثلاثي الأبعاد لإنشاء سحابة نقطية. يقيس هذا الليزر تلقائيًا عددًا كبيرًا من النقاط على سطح كائن ما ، وينشئ ملف بيانات بسحابة من النقاط. تمثل سحابة النقاط مجموعة النقاط التي قاسها الجهاز.

فورد تشارك أدواتها الخاصة لتصور تلك البيانات.

تكمن أهمية مساهمة الشركة ليس فقط في الفترة الزمنية ولكن أيضًا في ماذاتم جمع البيانات في مجموعة متنوعة من الظروف الجوية ، بما في ذلك المطر والشمس والغيوم والثلج.

نظرًا لأن المنطقة الجغرافية المختارة هي منطقة ديترويت الحضرية ، كان على المركبات التنقل في المناطق الحضرية الكثيفة والطرق السريعة والأنفاق والأحياء السكنية والمطارات ومناطق البناء ونشاط المشاة. بمعنى آخر ، تمثيل معقول للسيناريوهات المختلفة التي سيتعين على المركبات المستقلة في المستقبل أن تنتشر.

أيضًا ، تأتي هذه البيانات من مركبات متعددة، مما سيسمح للباحثين بتحليل نفس الموقف من وجهتي نظر. بهذه الطريقة ، سيكون من الممكن التحقيق في إمكانية مشاركة الوحدات المستقلة للمعلومات مع بعضها البعض في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات أفضل دون الحاجة إلى الاتصال بخادم مركزي.

أول مجموعة البيانات متاح للاستخدام الأكاديمي تحت lالمشاع الإبداعي Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 رخصة دولية. تعد الشركة بنشر تحديثات منتظمة.

لاستخدام أدوات التصور نوصي Ubuntu 16.04 ، وإطار عمل الروبوتات ROS Kinectic ، وجهاز كمبيوتر محمول بسعة 32 جيجابايت على الأقل.

أرادت شركة فورد إطلاق خطها الأول من السيارات ذاتية القيادة في عام 2021 ، ولكن ، باستخدام حجة فيروس كورونا COVID-19 ، تراجعت عن ذلك لمدة عام آخر.

على أي حال ، قد يستغرق الأمر وقتًا طويلاً لرؤيتهم في بلادنا. نظرًا للمعلومات التي يحتاجها هذا النوع من المركبات ليكون قادرًا على الدوران ، مما يضمن سلامة الأشخاص ، فمن المحتمل أن تكون هناك حاجة إلى عملية طويلة للتعرف على المشهد. نظرًا للتكلفة ، سيتطلب ذلك تعاون الشركات والحكومات. ولا أعتقد أن نقابات السائقين المحترفين ستقبل ذلك بدون معارضة.