Autonomous Vehicles

تستخدم المركبات ذاتية القيادة (AVs)، التي تُسمى غالبًا المركبات ذاتية القيادة، أجهزة استشعار والذكاء الاصطناعي (AI) لإدراك ما يحيط بها، والتنبؤ بسلوك مستخدمي الطريق الآخرين، وتخطيط مسار، والتوجيه والتسارع والفرملة من دون سائق بشري. ويغطي المصطلح طيفًا واسعًا، من سيارات تحافظ على مسارها على الطريق السريع تحت إشراف شخص، إلى سيارات الأجرة الآلية التي لا يجلس فيها أحد خلف المقود. وأصبحت خدمة القيادة من دون سائق متاحة تجاريًا الآن: تنقل Waymo، التي أتاحت رحلات كاملة من دون سائق للجمهور في Phoenix عام 2020، ركابًا يدفعون الأجرة في عشر مناطق حضرية أمريكية على الأقل، كما تشغّل Apollo Go التابعة لـBaidu سيارات أجرة آلية ذاتية القيادة في مدن صينية مثل Wuhan. وتوفر سيارات المستهلكين في معظمها أنظمة مساعدة للسائق تتطلب إشرافًا بشريًا مستمرًا، وهي أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي في قطاع السيارات شيوعًا حتى الآن.

آلية عمل المركبات ذاتية القيادة#

يكرر نظام القيادة الذاتية مسار العمل نفسه مرات كثيرة في الثانية:

• الاستشعار: تقرأ الكاميرات علامات المسارات وإشارات المرور؛ ويقيس lidar المسافات الثلاثية الأبعاد بدقة باستخدام نبضات الليزر؛ ويقيس الرادار المدى والسرعة ويواصل العمل في الضباب والمطر؛ وتتبع GNSS والمستشعرات بالقصور الذاتي وقياس مسافة العجلات حركة المركبة نفسها.
• الإدراك: تكتشف الشبكات العصبية كل سيارة وراكب دراجة ومترجل، وتصنفها وتتبعها، وتحدد المسارات والمساحات القابلة للقيادة، وتقدّر المسافات.
• التنبؤ: يتنبأ النظام بالمكان الذي يُرجح أن يتجه إليه كل مستخدم للطريق خلال الثواني القليلة التالية، وغالبًا ما يقدّم عدة مسارات محتملة مع احتمالاتها.
• التخطيط: يختار المخطِّط مسارًا وسرعة يحرزان تقدمًا، ويلتزمان بقواعد المرور، ويحافظان على هامش أمان من كل مسار متوقع.
• التحكم: يحوّل متحكم منخفض المستوى الخطة إلى أوامر للتوجيه والخانق والفرامل.

لا يعمل أي مستشعر بمفرده في كل الظروف، لذا يجمع بينها دمج المستشعرات. ويعتمد الإدراك على اكتشاف الكائنات، والتقسيم الدلالي للطريق والرصيف والغطاء النباتي، واكتشاف الكائنات ثلاثية الأبعاد في سحب نقاط lidar، وتتبع الكائنات المتعددة، بينما تستخلص الأنظمة المعتمدة على الكاميرات وحدها المسافة باستخدام تقدير العمق والرؤية المجسمة. وغالبًا ما تستخدم وحدات التحكم في تتبع المسار التحكم التنبؤي بالنموذج لمتابعة المسار المخطط ضمن حدود التوجيه والتسارع. وتوفر مجموعات البيانات العامة، مثل KITTI وArgoverse، بيانات قيادة موسومة لتدريب هذه النماذج وتقييمها.

تتبع مستخدمي الطريق برمجيًا#

يتطلب التنبؤ معرفة حركة كل مستخدم للطريق، لذا يجب على نظام الإدراك متابعة كل كائن من إطار إلى آخر بهوية ثابتة. وينفذ Ultralytics YOLO26 ذلك في وضع التتبع، إذ يضيف معرّفًا دائمًا إلى كل صندوق مكتشف. يتتبع هذا المثال المشاة في مقطع فيديو لأشخاص يسيرون:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")

# Track pedestrians (COCO class 0) across video frames, keeping one ID per person
video = "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/decelera_portrait_min.mov"
results = model.track(source=video, classes=[0], stream=True)

ids_seen = set()
for result in results:
    if result.boxes.is_track:
        ids_seen.update(result.boxes.id.int().tolist())

print(f"Unique pedestrians tracked: {len(ids_seen)}")

يطبع البرنامج عدد الأشخاص المختلفين الذين مُنحوا معرّفات خلال المقطع. ويربط كل معرّف صناديق الشخص نفسه عبر الإطارات، ويشكّل تغير موضع الصندوق من إطار إلى آخر سجل الحركة الذي تستقرئه وحدة التنبؤ.

القيادة المعيارية والقيادة الشاملة من البداية إلى النهاية#

تتألف برمجيات المركبات ذاتية القيادة التقليدية من وحدات معيارية: مكونات منفصلة، تُختبر كل منها على حدة للإدراك والتنبؤ والتخطيط والتحكم، وتربطها واجهات مصممة يدويًا، مثل قوائم الكائنات المتعقبة. أما الأنظمة الشاملة من البداية إلى النهاية فتستبدل معظم مسار العمل هذا بشبكة عصبية واحدة تحوّل بيانات المستشعرات إلى مسار، وتُدرَّب باستخدام استنساخ السلوك على كميات كبيرة من بيانات القيادة البشرية. نقلت Tesla برمجية مساعدة السائق FSD (Supervised) إلى شبكة شاملة من البداية إلى النهاية في الإصدار 12 عام 2024، وفاز نموذج البحث UniAD، الذي يربط الإدراك والتنبؤ والتخطيط في شبكة واحدة مُحسّنة للتخطيط، بجائزة أفضل ورقة بحثية في CVPR 2023. وتقع كثير من مجموعات الأنظمة المستخدمة في الإنتاج بين النهجين، إذ تُدرّب وحداتها المتعلّمة معًا، لكنها تظل تُظهر مخرجات قابلة للتفسير يستطيع المهندسون اختبارها.

تتحمل المحاكاة جزءًا كبيرًا من عبء التحقق، إذ لا يمكن جمع الأحداث النادرة عند الطلب. وينشئ نموذج للعالم مُدرّب على بيانات الأسطول، مثل نموذج Waymo للعالم الذي أُعلن عنه في فبراير 2026، بيانات واقعية للكاميرات وlidar عن سيناريوهات لم يسجلها الأسطول من قبل، كما يساعد التعلّم المعزز في المحاكاة المخطِّطين على التعامل مع مواقف نادرًا ما تغطيها بيانات القيادة البشرية.

مستويات أتمتة القيادة#

يحدد معيار SAE J3016، الذي نُقّح بالتعاون مع ISO عام 2021، ستة مستويات لأتمتة القيادة. المستويات من 0 إلى 2 هي ميزات لدعم السائق: يتولى الإنسان القيادة، حتى عندما لا يستخدم قدميه الدواسات أو يديه عجلة القيادة، ويجب أن يظل مشرفًا في جميع الأوقات. أما المستويات من 3 إلى 5 فهي أنظمة قيادة آلية تتولى القيادة بنفسها، على الأقل ضمن نطاق تصميمها التشغيلي، أي الطرق والسرعات والظروف التي صُممت للعمل فيها:

تُصنَّف أنظمة القيادة على الطرق السريعة دون استخدام اليدين، مثل Super Cruise من GM، ضمن المستوى 2، لأن على السائق مواصلة مراقبة الطريق. أما Drive Pilot من Mercedes-Benz فهو نظام من المستوى 3 معتمد على بعض الطرق السريعة في ألمانيا وكاليفورنيا ونيفادا، حيث يجوز للسائق صرف نظره عن الطريق، لكن عليه تولي القيادة عند طلب ذلك. وتندرج سيارات الأجرة الآلية التابعة لـWaymo ضمن المستوى 4؛ فهي تعمل من دون سائق داخل مناطق خدمة محددة ومُخَرَّطة، ولا توجد اليوم مركبة من المستوى 5 تستطيع القيادة في أي مكان يمكن للإنسان القيادة فيه.

تطبيقات عملية#

• سيارات الأجرة الآلية: تنقل Waymo وBaidu Apollo Go وغيرها الركاب من دون وجود سائق أمان داخل مناطق خدمة محددة، مع دعم من موظفين عن بُعد يمكنهم الإجابة عن استفسارات المركبة.
• النقل بالشاحنات: بدأت Aurora نقل بضائع العملاء بشاحنات ذاتية القيادة بين Dallas وHouston عام 2025، على طرق سريعة تلائم القيادة الآلية بفضل طولها وإمكانية التنبؤ بها.
• مساعدة السائق: يستخدم مثبت السرعة التكيفي، وتوسيط المسار، والفرملة الطارئة التلقائية أنواع نماذج الإدراك نفسها في ملايين سيارات المستهلكين، وغالبًا ما تعمل إلى جانب كاميرات مراقبة السائق التي تتحقق من انتباهه.
• المركبات الصناعية: تعمل شاحنات النقل ذاتية القيادة في المناجم، وجرارات الساحات، والرافعات الشوكية في المستودعات ضمن مواقع خاصة تُضبط فيها المسارات وحركة المرور.

المركبات ذاتية القيادة والمصطلحات ذات الصلة#

• أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS): ميزات من المستويات 0 إلى 2 تساعد السائق البشري الذي يظل مسؤولًا عن القيادة. أما المركبة ذاتية القيادة بالمعنى الدقيق فتؤدي مهمة القيادة كاملة بنفسها.
• المركبات المتصلة (V2X): مركبات تتبادل البيانات بعضها مع بعض ومع البنية التحتية، مثل إشارات المرور. ويمكن للسيارة أن تكون متصلة من دون أن تكون آلية القيادة، كما يمكن للاتصال أن يوسّع نطاق رؤية المركبة ذاتية القيادة إلى ما يتجاوز مستشعراتها.
• المساعدة عن بُعد والقيادة عن بُعد: يميّز تنقيح SAE لعام 2021 بينهما. يقدم المساعد عن بُعد نصيحة لمركبة بلا سائق، مثل تأكيد إمكانية تجاوز شاحنة متعطلة، بينما تواصل المركبة القيادة بنفسها؛ أما السائق عن بُعد فيتحكم بالمركبة مباشرة من مكان بعيد.
• الذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات: المركبة ذاتية القيادة روبوت متنقل متخصص للطرق العامة، وهي أكبر تطبيق تجاري للذكاء الاصطناعي المادي، كما تتشارك أساليب الإدراك والتخطيط فيها مع روبوتات المستودعات والطائرات المسيّرة والروبوتات البشرية الشكل.