تحديات الحفاظ على استقرار المركبات الكهربائية
تعتمد السيارات الكهربائية بشكل متزايد على البرمجيات الذكية لضمان الثبات والسلامة، خصوصًا مع توسع أنظمة القيادة الذاتية.
يجب على المركبات تفسير ظروف الطريق المعقدة بسرعة تفوق قدرة السائق البشري، حيث يمكن حتى الأخطاء الصغيرة أن تؤثر على الكبح، التوجيه، واستقرار المركبة.
قصور النماذج التقليدية
تشير الدراسات إلى أن النماذج الكلاسيكية لم تعد كافية لمواكبة التحديات الواقعية، مثل:
- تشوه الإطارات
- تغيرات سطح الطريق
- المناورات المفاجئة
وهذه العوامل غالبًا ما تقع خارج افتراضات النماذج التقليدية، مما يجعل تقدير حالة المركبة في الوقت الفعلي أمرًا حاسمًا، خاصة في أنظمة القيادة الذاتية.
حل هجين باستخدام الذكاء الاصطناعي الفيزيائي
ابتكر فريق بقيادة البروفيسور كانغ هيون نام من معهد DGIST نظامًا هجينًا يجمع بين:
- النماذج الفيزيائية للإطارات
- تقنيات التعلم القائمة على البيانات
يركز النظام على تقدير حالات الحركة غير القابلة للقياس المباشر، مثل زاوية الانزلاق الجانبي، وهي عامل أساسي في ثبات المركبة.
يسمح هذا الإطار للهجينة بالتكيف مع السلوك غير الخطي للإطارات والتغيرات البيئية المستمرة، بما يضمن أداء مستقر وآمن في مختلف الظروف.
نتائج الاختبارات التطبيقية
تم تجربة النظام على مركبة كهربائية فعلية شملت سيناريوهات متعددة للطرق والانحناءات والسرعات، وحقق دقة عالية في جميع الحالات.
يدعم هذا التقدم وظائف مهمة مثل:
- التحكم في الثبات
- سلامة القيادة الذاتية
- كفاءة استهلاك الطاقة
وأكد البروفيسور نام أن الجمع بين الفيزياء والذكاء الاصطناعي يعالج الثغرات التي تركتها النماذج التقليدية، وقد يصبح هذا النهج الأساس لتصميم أنظمة التحكم في المركبات المستقبلية.
