New-Tech Magazine | MAR 2025 | Digital Edition

הבנת תלת מימד ברובוטיקה זעירה - חיישנים מול בינה מלאכותית

בעז בן משה, המעבדה לקינמטיקה וגיאומטריה חישובית, בית הספר למדעי המחשב, אונ׳ אריאל, » benmo@g.ariel.ac.il

מלאכותית אחודה שמקבלת קלט ממצלמות הרכב ופולטת פקודות ניהוג להגה, ולגז ולבלמים. כדי להצליח לאמן את הרשת של ״הנהג האוטונומי״ חברת טסלה פיתחה מערך חסר תקדים לאיסוף מידע, למעשה מיליוני רכבי טסלה אוספים באופן רציף מידע לגבי מצב הכביש ואופן הנהיגה ומעלים זאת לשרתי החברה, אשר מחזיקה מערך למידת ) שמאפשר לנתח + מכונה (ברמה מדינתית וללמוד ממיליוני קטעי ווידאו (למתעניינים .) Tesla _ Dojo חפשו ראו: אבל אנחנו לא טסלה, ואנו מעוניינים להצליח לפתח רחפן שידע לטוס בין ״מכשולים״ "לא מוכרים" באופן פשוט ואמין, חברת הרחפנים פיתחה רחפן בעל ריבוי SkyDio (המסחריים) מצלמות סטראו (לגרסה המקורית היו שלוש עיליות) כך שבכל נקודת 3 מצלמות תחתיות ו זמן כל נקודה במרחב תכוסה ע״י לפחות שתי מצלמות ובעזרת מאיצי חישוב ואלגוריתמים יעילים מאוד, הרחפן הצליח למפות את סביבתו בזמן אמת, לזהות מכשולים ולעקוף אותם תוך כדי טיסה. למרות ההצלחה הטכנולוגית, החברה לא הצליחה עסקית בפרט בגלל עלות הפיתוח, ומורכבות היצור של רחפנים כנ״ל. DJI גישה פשוטה יותר הועלתה ע״י חברת

למעשה מדובר בשני תהליכים שמזינים זה את זה: מיפוי הסביבה מאפשר לרובוט לנתח את התנועה העצמית שלו והבנת התנועה העצמית מאפשר מיפוי הסביבה. התחום של הרכבים האוטונומיים מהווה קטר משמעותי בפיתוח חיישנים שונים לזיהוי הסביבה, כאשר ברכבים אוטונומיים הדגש הוא לרוב על אמינות וההתאמה לסביבת הרכב, כאשר (גוגל) עושה Waymo חברת רכב אוטונומי כמו שימוש בחיישנים מורכבים ויקרים (בפרט חיישני לידר ארוכי טווח), בעוד שחברת טסלה מתמקדות בשימוש במצלמות הרכב כדי להצליח להבין את הסביבה ולתכנן את בקרת הרכב בהתאם. מהפכת הבינה המלאכותית מאפשרת היום לרכבים אוטונומיים לנתח את הסביבה ברמת אמינות ודיוק חסרת תקדים כל זאת לא בזכות מצלמות משופרות אלא בראש ובראשונה שיפורים דרמטיים שהתרחשו בעשור האחרון בתחום למידת מכונה על הוידאו. בשנים האחרונות חברת טסלה הודיעה שהיא מוחקת חלק גדול מהקוד והאלגוריתמים שהיא פתחה עבור ה״נהג האוטונומי״ ומחליפה את משמע, EndToEnd האלגוריתמים ברשת הנהיגה האוטונומית מבוצעת ע״י רשת בינה

מאמר זה עוסק באתגר הטכנולוגי הבא: כיצד נתכנן פלטפורמה של רחפן זעיר בעל יכולת טיסה אוטונומית בסביבה מלאת מכשולים. במילים אחרות ננסה להתחקות אחר היכולות של ציפורים קטנות או עטלפים (וכן חרקים מעופפים) שיכולים לנוע במהירות בתוך חורשה או יער צפוף מבלי לפגוע במכשולים. רסאות שונות של הבעיה הזו ג העסיקו חוקרים רבים בתחום הרובוטיקה, הבקרה, ותכנון המסלול. בעבר חלק נכבד מהמחקר התמקד בפיתוח חיישנים ובפרט חיישני עומק שמאפשרים להבין את ״הסביבה הגיאומטרית״ באזור הרובוט (הרחפן). חיישני העומק הנפוצים כוללים: מדי מרחק, מצלמות סטראו, וחיישני לידר (לייזר). היכולת להבין את הסביבה בזמן אמת אפשרה לפתח תחומים נוספים ברובוטיקה לרבות SLAM : מיפוי והתמצאות (ניווט) בזמן אמת ( ,) Simultaneous Localization and Mapping שיטות אילו מבוססות על ״הבנת״ התנועה העצמית של הרובוט בעזרת ניתוח השינויים סביבה, וכתוצאה מכך מיפוי הסביבה -

New-Tech Magazine l 38