هوش مصنوعی و خودروهای خودران الکتریکی
هوش مصنوعی به عنوان مغز متفکر خودروهای خودران برقی، نقشی حیاتی در شناسایی و مهار شرایط بحرانی مانند «از دست دادن کنترل» (Loss of Control) ایفا میکند. در خودروهای برقی، موتورهای الکتریکی پاسخدهی بسیار سریعتری نسبت به موتورهای احتراقی دارند؛ لذا هوش مصنوعی میتواند در کسری از میلیثانیه، گشتاور هر چرخ را بهطور مجزا تنظیم کند. زمانی که خودرو به دلیل لغزندگی جاده یا مانور ناگهانی دچار لغزش جانبی میشود، الگوریتمهای هوش مصنوعی با تحلیل دادههای سنسورهای شتابسنج و ژیروسکوپ، انحراف از مسیر ایدهآل را پیشبینی کرده و پیش از آنکه راننده یا سیستمهای سنتی متوجه شوند، اقدامات اصلاحی را آغاز میکنند.
هوش مصنوعی نقش حیاتی در تحقق قابلیتهای این وسایل نقلیه ایفا میکند. این فناوری با استفاده از الگوریتمهای پیشرفته و یادگیری ماشین، قادر است دادههای روزانه دریافتی از حسگرها، دوربینها و رادارهای مختلف را تجزیه و تحلیل کند و راهبردهای بهینهای برای هدایت خودرو اتخاذ کند. هوش مصنوعی به خودروها این امکان را میدهد که محیط اطراف خود را به خوبی شناسایی کنند، با دیگر وسایل نقلیه و موانع تعامل داشته باشند و تصمیمات بهموقع و ایمن بگیرند. علاوه بر این، این سیستم میتواند به بهبود مستمر عملکرد خودرو پرداخته و با یادگیری از تجربیات گذشته، به افزایش ایمنی و کارایی در شرایط مختلف کمک کند. به طور کلی، هوش مصنوعی نه تنها باعث میشود که خودروهای خودران برقی بتوانند مستقل و بهطور ایمن در جادهها حرکت کنند، بلکه راه را برای آیندهای پایدار و کارآمد در صنعت خودروسازی هموار میکند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی با بهرهگیری از «یادگیری عمیق»، الگوهای پیچیده رفتاری تایر در شرایط مختلف جوی را میآموزد. در مدلهای قدیمی، فیزیک خودرو بهصورت خطی و ساده در نظر گرفته میشد، اما هوش مصنوعی میتواند متغیرهای غیرخطی مثل تغییر ناگهانی اصطکاک روی یخ یا ناهمواریهای پیشبینی نشده را مدلسازی کند. این توانایی باعث میشود خودرو در لبهی ناپایداری، تعادل خود را حفظ کرده و از حوادث ناگواری که ناشی از خطای تخمین در سیستمهای مکانیکی قدیمی است، جلوگیری کند.
پایداری خودروهای خودران با تلفیق هوش مصنوعی و مدلهای فیزیکی برای کنترل دقیق لغزش
محققان در تلاشی پیشگامانه، موفق به توسعه سیستمی شدهاند که با پیوند زدن قوانین سختافزاری فیزیک و انعطافپذیری هوش مصنوعی، پایداری خودروهای خودران برقی را به شکلی بیسابقه ارتقا میدهد. امروزه خودروهای الکتریکی بیش از هر زمان دیگری به نرمافزارها وابستهاند تا ایمنی و کارایی خود را حفظ کنند. با حذف راننده انسانی، چالش اصلی این است که خودرو چگونه باید در لحظات بحرانی، حرکت خود را درک و تفسیر کند؟ اینجاست که تخمین دقیق "حالت خودرو" (Vehicle State Estimation) به ستون فقرات فناوریهای آینده تبدیل میشود.
چالش مدلهای کلاسیک در برابر واقعیتهای جاده
سیستمهای کنترل فعلی برای ترمزگیری یا فرماندهی به دادههای لحظهای متکی هستند. در مدلهای سنتی، مهندسان از فرمولهای ریاضی ثابت برای پیشبینی حرکت استفاده میکردند. اما مشکل اینجاست که جادههای واقعی "غیرقابل پیشبینی" هستند. عواملی مانند سایش تایر، تغییر دمای آسفالت و بادهای جانبی، محاسبات ریاضی محض را با خطا مواجه میکنند. در سرعتهای بالا، کوچکترین خطا در تخمین وضعیت، میتواند منجر به انحراف شدید خودرو یا واژگونی شود.
نوآوری تیم تحقیقاتی DGIST: زاویه لغزش جانبی
تیمی بینالمللی به سرپرستی پروفسور کانگهیون نام از موسسه DGIST کره جنوبی، با همکاری دانشمندانی از دانشگاههای شانگهای و توکیو، سیستمی را طراحی کردهاند که مستقیماً بر روی «زاویه لغزش جانبی» (Side-slip Angle) تمرکز دارد. این زاویه، تفاوت بین جهتی که چرخها به آن اشاره میکنند و جهتی که خودرو واقعاً در حال حرکت است را نشان میدهد.
جالب است بدانید که حسگرهای معمولی خودرو (مثل GPS یا سرعتسنج) نمیتوانند این زاویه را با دقت و سرعت کافی در لحظه اندازه بگیرند. سیستم جدید با استفاده از رگرسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، این مقدار را از روی نیروهای وارد بر تایر استخراج میکند.
ساختار هیبریدی: فیزیک به علاوه داده
این پروژه به جای حذف مدلهای فیزیکی، آنها را با هوش مصنوعی تقویت کرده است. در این ساختار:
-
مدل فیزیکی: چارچوب کلی حرکت و محدودیتهای مکانیکی خودرو را تعریف میکند.
-
هوش مصنوعی: شکافهای اطلاعاتی ناشی از رفتارهای غیرخطی (مانند لغزش تایر روی سطح خیس) را پر میکند. این سیستم به صورت مداوم دادههای سنسورها را بلعیده و خود را با شرایط محیطی سازگار میکند؛ به این معنا که اگر خودرو از آسفالت وارد جادهای خاکی شود، هوش مصنوعی در لحظه متوجه تغییر رفتار تایر شده و مدل تخمین خود را اصلاح میکند.
نتایج درخشان در دنیای واقعی
برخلاف بسیاری از پژوهشها که در محیط شبیهسازی باقی میمانند، این تیم سیستم خود را روی یک پلتفرم واقعی خودروی الکتریکی تست کردند. آزمایشها نشان داد که این رویکرد در پیچهای تند و سرعتهای مختلف، دقت خیرهکنندهای دارد. این پایداریِ دادهای، کلید اصلی برای مداخله زودهنگام سیستمهای ترمز اضطراری و کنترل پایداری (ESC) است که در نهایت منجر به کاهش مصرف انرژی و افزایش طول عمر قطعات مکانیکی نیز میشود.
طبق نتایج منتشر شده در مجله معتبر IEEE Transactions on Industrial Electronics، این دستاورد میتواند معماری نسل بعدی خودروهای خودران را دگرگون کند و مسیری ایمنتر برای جادههای هوشمند آینده بگشاید.