تعتمد السيارات الكهربائية بشكل متزايد على البرمجيات للحفاظ على الاستقرار والكفاءة والسلامة، ومع توسع استخدام أنظمة القيادة الآلية، بات من الضرورى أن تفسر المركبات ظروف الطريق المعقدة بسرعة تفوق السائق البشرى، هذا الواقع دفع المهندسين إلى إعادة النظر فى كيفية فهم المركبات لحركتها الذاتية، خاصة أن أنظمة التحكم الحديثة تتطلب معرفة دقيقة بحالة المركبة فى كل لحظة، حيث يمكن حتى للأخطاء الصغيرة أن تؤثر على الكبح والتوجيه والثبات.

تحديات النماذج التقليدية

يشير الباحثون إلى أن أساليب النمذجة التقليدية لم تعد كافية لمواكبة التطورات المتسارعة، فالطرق الحقيقية تفرض عوامل غير متوقعة، مثل تشوه الإطارات وتغيرات سطح الطريق والمناورات المفاجئة، وهى عناصر غالبا ما تقع خارج افتراضات النماذج الكلاسيكية، ولهذا ينظر إلى تقدير حالة المركبة باعتباره أحد الأسس الحاسمة للتنقل فى المستقبل، خصوصا فى الأنظمة ذاتية القيادة حيث قد تتفاقم الأخطاء بسرعة، بحسب interesting engineering.

حل هجين لفهم سلوك المركبة

طور فريق بحثى بقيادة البروفيسور كانغ هيون نام فى معهد دى جى آى إس تى نظاما جديدا قائما على الذكاء الاصطناعى الفيزيائى لتقدير حالة المركبة فى الوقت الفعلى، بالتعاون مع جامعة شنغهاى جياو تونغ وجامعة طوكيو، يركز النظام على تقدير حالات حركة لا تستطيع المستشعرات قياسها مباشرة، مثل زاوية الانزلاق الجانبى التى تلعب دورا محوريا فى ثبات المركبة، ويجمع الإطار الهجين بين نماذج فيزيائية للإطارات وأساليب تعلم تعتمد على البيانات، ما يسمح للنظام بالتكيف مع السلوك غير الخطى للإطارات والتغيرات البيئية المستمرة.
 

نتائج واعدة للتنقل المستقبلي

تم اختبار النظام باستخدام منصة مركبة كهربائية فعلية شملت أسطح طرق وسرعات وسيناريوهات انعطاف متعددة، وحقق دقة عالية فى مختلف الظروف، ويرى المهندسون أن هذا التناسق ضرورى للتطبيق العملى، إذ يدعم وظائف حيوية مثل التحكم فى الثبات وسلامة القيادة الذاتية وكفاءة استهلاك الطاقة، وأكد البروفيسور نام أن الجمع بين الفيزياء والذكاء الاصطناعى ساعد فى سد الثغرات التى خلفتها النماذج التقليدية، معتبرا أن هذا النهج قد يشكل أساس بنية التحكم فى المركبات المستقبلية.