يهدف المركز الألماني لأبحاث الفضاء (DLR) إلى تحسين السلامة خلال التوسع التسويقي للقيادة الذاتية من خلال بنية تحتية رقمية، وأجهزة استشعار على إشارات المرور وأعمدة الإنارة والمباني، وما يُسمى بالحواسيب الطرفية، ومشروع يُسمى " القيادة الآلية المُدارة" (MAD). بعض جوانب هذا المشروع معروفة بالفعل.
تقاطع مطور
في مجمعات المستودعات ومرافق الخدمات اللوجستية، من خلال شرائط مغناطيسية إضافية، وعواكس على يضمن حتى الآن مستوىً كافياً من الأمان ، يمكن أن يُسهم أيضاً في تسريع عملية التوجيه بشكل ملحوظ في وسائل النقل العام. ومن الممكن الاستفادة من الخبرات المكتسبة من تطبيقات الخدمات اللوجستية الحالية. مع ذلك، لا تزال القيادة الذاتية في الأماكن العامة تمثل تحدياً من نوع مختلف تماماً، حيث تكون الأوضاع هناك أكثر تعقيداً وأكثر إرباكاً في كثير من الأحيان.
تبديد المخاوف الأمنية
كما هو معروف من مشاريع في سويسرا منذ فترة، فإن أنظمة الأتمتة الحالية القائمة على المركبات تضطر أحيانًا إلى القيادة ببطء شديد لأسباب تتعلق بالسلامة، وذلك للاستجابة للعوائق الخفية. وهذا قد يجعلها غير اقتصادية في المناطق المكتظة بالسكان، أو قد يُنظر إليها على أنها حذرة وبطيئة بشكل مفرط. ولذلك، في مشروع "MAD Urban" (والذي يُطلق عليه في قطاع النقل اسم "MAD Logistics")، تم تطوير نهج تكميلي بالتعاون مع شركات ومؤسسة بحثية أخرى، وتم تطبيقه بنجاح عمليًا لأول مرة.
من دراسة الجدوى. الصور: يو-شيفت ماد / دي إل آر
تهدف الحواسيب الطرفية، على سبيل المثال، إلى المساعدة - وهي حواسيب صغيرة الحجم تعالج البيانات مباشرةً من مصدرها، أي على حافة الشبكة. يوضح جوليان شيندلر، الباحث في مركز الفضاء الألماني (DLR) والمسؤول التقني عن المشروع: "تُدمج البيانات التي تجمعها هذه المستشعرات لتكوين صورة شاملة لجميع مستخدمي الطريق، بما في ذلك الأجسام المحجوبة عن رؤية المركبة. وبهذه الطريقة، ترى المركبة ذاتية القيادة المزيد وتستطيع التعامل بشكل أفضل مع المواقف الصعبة". ويضيف: "يمكن لتقنية MAD أن تجعل القيادة الذاتية أكثر أمانًا وسرعة، وبالتالي أكثر جاذبية من الناحية الاقتصادية، مما يُسرّع من تطبيقها في المدن". في المستقبل، يمكن أيضًا استخدام البيانات من البنية التحتية الرقمية لإدارة حركة المرور بكفاءة أكبر، على سبيل المثال، من خلال تعديل توقيت إشارات المرور وفقًا لحركة المرور الحالية.
اجتاز الاختبار العملي
في منتصف سبتمبر 2025، أثبت فريق من المركز الألماني لأبحاث الفضاء (DLR) ومركز أبحاث تكنولوجيا المعلومات (FZI) جدوى هذا النهج عمليًا باستخدام مركبات بحثية مجهزة خصيصًا، في سابقة عالمية في مجال المرور على الطرق العامة، ومعلم هام في التطور التكنولوجي. عبرت المركبات تقاطعًا في براونشفايغ، والذي زُوّد، كجزء من المشروع، بعمودين من أجهزة الاستشعار . ولأغراض البحث، تقوم أجهزة الاستشعار والحواسيب بتسجيل وتحليل حركة المرور . فهي تلتقط (مع الالتزام التام بلوائح حماية البيانات بالطبع!) الخطوط العريضة للمركبات والأشخاص والأشياء المارة، لتكوين صورة شاملة لحالة المرور. باختصار، هو أشبه بنظام إدارة مستودعات مُوسّع ليشمل منطقة حضرية واسعة. ويمكن اعتباره أيضًا " توأمًا رقميًا" (ملاحظة المحرر).
سواء كانت سيارة أو شاحنة...
مع اقتراب مركبات البحث من التقاطع، يتولى حاسوب Edge زمام الأمور، حيث يقوم بحساب المسار الآمن باستمرار ومراقبة تنفيذ المناورات. وبمجرد مغادرة المركبات للتقاطع، يُعاد تنشيط نظام القيادة الآلية للمركبة . ويوضح جوليان شيندلر قائلاً: "يمكن تشبيه نظام MAD بالطيار في الطيران أو النقل البحري. يوفر نظام MAD الدعم للقيادة الآمنة والفعالة في الظروف الصعبة، مما يعزز السلامة لجميع المشاركين". وقد أُجريت التجارب بالتعاون الوثيق مع مدينة براونشفايغ، كما استُخدمت فيها تقنية الاستشعار المثبتة مسبقًا في ساحة توستمان كجزء من ميدان اختبار مركز الفضاء الألماني (DLR) في ولاية ساكسونيا السفلى.
قابلية التشغيل البيني مطلوبة
لا توجد حاليًا معايير ملزمة للأساليب والنهج المشابهة لتقنية MAD. ومع ذلك، ستكون قابلية التشغيل البيني مهمة بشكل عام، ما يعني ضرورة عمل الأنظمة المختلفة في المركبات في المستقبل، وذلك بحسب الحالة وظروف مع نطاق الأتمتة بين المركبات والبنية التحتية .
من الأمثلة على ذلك خط حافلات يُدار بالكامل بواسطة تقنية الالتصاق الآلي (MAD). سيُغني هذا عن الحاجة إلى تجهيز كل حافلة بتقنية القيادة الذاتية المكلفة. وإذا ما تم تشغيل العديد من المركبات ذاتيًا في المستقبل، فإن تقنية الالتصاق الآلي ستوفر ميزة اقتصادية أيضًا. علاوة على ذلك، ستنشأ فرص تجارية جديدة، مثل تقديم بيانات البنية التحتية كخدمة رقمية اختيارية.
لا توجد معايير ملزمة حتى الآن
في مشروع "MAD Urban"، تعاون المركز الألماني لأبحاث الفضاء (DLR) مع شركات مرموقة مثل شركة Vitronic، المتخصصة في أنظمة معالجة الصور لتكنولوجيا المرور، لتطوير أعمدة الاستشعار، وشركة Balluff، المتخصصة في أجهزة الاستشعار، لتطوير تقنية التقاط الصور المجسمة. وقدّمت شركة Intel الدعم للمشروع من خلالبنية السلامة لأتمتة المركبات والبنية التحتية. كما ساهمت شركة GFT، المزودة لخدمات تكنولوجيا المعلومات ومطورة البرمجيات، في تطوير برمجيات مركز التحكم الذي يراقب المركبات ذاتية القيادة.
انظر أيضًا دراسة جدوى U-Shift
