شلل السيارات ذاتية القيادة أمام الأمطار

قد يسبب حتى القليل من الطقس المتقلب فى مشاكل كبيرة لأنظمة القيادة الذاتية. تشير أبحاث جديدة من جامعة ولاية ميتشيجان إلى أن الأمطار الخفيفة والرذاذ يمكنهما أن يربكا اللوغاريتمات التى تستخدمها الأنظمة الذاتية للكشف عن المشاة وراكبى الدراجات وغيرهم من مستخدمى الطرق.

 وتزيد النتائج من احتمال أنه حتى تتمكن هذه اللوغاريتمات من التعامل بشكل أفضل مع مجموعة متنوعة من الظروف الجوية، قد تقتصر السيارات ذاتية القيادة على المناطق المشمسة فقط، أو قد تحتاج أساطيل السيارات الذاتية إلى الركن تماما والتوقف عن العمل عندما تكون الظروف الجوية دون المستوى. ويقول حيدر رادها، أستاذ الهندسة الكهربائية والكمبيوتر فى جامعة ولاية ميتشيجان الذى أشرف على الدراسة: «عندما نعمل على هذه اللوغاريتمات، نرى تدهورا ملحوظا وملموسا فيما تستطيع الكشف عنه. حتى المطر منخفض الكثافة يمكن أن يخلق بالفعل بعض المشاكل الخطيرة، ومع زيادة شدته، فإن أداء ما نعتبره أحدث الآليات يمكن أن يصبح مشلولا تقريبا». 

يقوم الباحثون بوضع اللمسات الأخيرة على تقريرهم، ولكن رادها استعرض النتائج فى محادثة مع إحدى الصحف. وعلى الرغم من أن الرادار والليدار يستخدمان فى كثير من الأحيان للكشف عن العقبات، فإن رادها قال إن البحث يركز على قياس كفاءة أنظمة رؤية الكمبيوتر لأن الكاميرات وأجهزة الاستشعار الأولية هى فى أغلب الأحيان التى تستخدم لتصنيف المشاة وغيرهم من مستخدمى الطرق. لكن المشكلة ليست فى الكاميرات. انها اللوغاريتمات التى تقوم بحساب وتحليل المعلومات التى تجمعها تلك الكاميرات.

 وقال: «بمجرد رمى بضع قطرات من المطر، تخطئ الحسابات. إنه مثل وضع قطرة فى عين إنسان والتوقع أنه سيرى على الفور».

 قيم الباحثون معايير مختلفة للدراسة ، بما فى ذلك حجم قطرات المطر، وعدد قطرات المطر لكل بوصة مربعة، وتأثير سرعة الرياح. 

وباستخدام مقياس امتد من طقس مشمس إلى عاصفة مطيرة، وجد الباحثون أن اللوغاريتمات فشلت فى اكتشاف ما يصل إلى ٢٠ فى المائة من الأجسام عندما كانت كثافة المطر ١٠ فى المائة من سيناريو الحالة الأسوأ. عندما زادت كثافة المطر إلى ٣٠ فى المائة، لم يعد بالإمكان الكشف عن ما يصل إلى ٤٠ فى المائة من الأشياء. قد تعمل المعلومات الواردة من الرادار والليدار على التخفيف من بعض المشاكل، خاصةً وأن المهندسين الذين يمارسون القيادة الذاتية يطورون طرقا لاستخدام عوائد من تلك المستشعرات لتصنيف الأشياء. غير أن رادها يقول إن معظم التحسن سيأتى عندما يتم اختبار التكنولوجيا ذاتية القيادة بشكل روتينى خارج المواقع المشمسة فى أريزونا وفلوريدا وتكساس وهى المناطق التى تسمح الآن باختبار تلك السيارات على الطرق العامة.

 الأبحاث الجارية هى واحدة من جهود ولاية ميتشيجان لدراسة التكنولوجيا والقيادة ذاتية. حيث أنشأت المدرسة برنامجا متعدد الاختصاصات يطلق عليه CANVAS - مركبات متصلة ومتصلة بالشبكات من أجل السلامة النشطة - يقوم جزء منه بدراسة قدرات الوعى الظرفية لأنظمة القيادة الذاتية، بما فى ذلك كفاءتها فى الكشف عن الطقس المعاكس والتعامل معه.