اللغة العربية
رؤية الكاميرا مقابل ليدار: أيهما يعمل بشكل أفضل في الضباب؟
تم إنشاؤها 01.13
يُعد الضباب أحد أخطر أعداء القيادة الذاتية وأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS). فهو يشوه الضوء، ويبدد الإشارات، ويقوض موثوقية الإدراك البيئي - وهي قدرات أساسية تحافظ على سلامة السائقين والمشاة. استمر الجدل بين الرؤية بالكاميرا وتقنية الليدار (LiDAR - الاستشعار بالضوء وتحديد المدى) لسنوات، لكن الظروف الضبابية تزيل الضجيج التسويقي وتركز على الأداء الأساسي: أي تقنية تقدم أداءً حقيقيًا عندما تنخفض الرؤية؟
تتجاوز هذه المقالة الانقسام المعتاد بين "الأجهزة مقابل البرامج". بدلاً من ذلك، نؤطر المقارنة حول "فلسفتين للسلامة" متميزتين:رؤية الكاميراالاعتماد على البراعة الخوارزمية للتغلب على القيود المادية، واستخدام LiDAR للتكرار في الأجهزة لإنشاء خط أساس للموثوقية. بالاعتماد على أحدث بيانات الاختبار الواقعية لعام 2025، والاختراقات التقنية، ودراسات الحالة الصناعية، سنجيب على السؤال الحاسم: أيهما يعمل بشكل أفضل في الضباب؟
الفصل الأساسي: فلسفتان للسلامة تحت الضباب
لفهم لماذا يكشف الضباب عن نقاط القوة والضعف في كل تقنية، نحتاج أولاً إلى فك رموز مبادئ التشغيل الأساسية لها - والعقليات المتعلقة بالسلامة التي تدفع اعتمادها.
تعمل أنظمة رؤية الكاميرا مثل "عيون تعمل بالذكاء الاصطناعي". تعتمد على كاميرات عالية الدقة (عادةً 8-10 في الإعدادات المتقدمة) مقترنة بشرائح ذكاء اصطناعي قوية ومجموعات بيانات ضخمة لمحاكاة الإدراك البصري البشري. الفلسفة هنا هي البساطة: استخدام البرمجيات لتعويض الأجهزة المحدودة، والاستفادة من التعلم الآلي لترجمة البيانات المرئية ثنائية الأبعاد إلى فهم بيئي ثلاثي الأبعاد. تعد شركتا تسلا وإكس بنغ أبرز المدافعين عن هذا النهج، والذي يتألق في الظروف الواضحة حيث تسمح الإشارات المرئية الوفيرة للخوارزميات بالازدهار.
على النقيض من ذلك، فإن تقنية LiDAR هي "حارس يعتمد على الأجهزة أولاً". فهي تصدر ملايين النبضات الليزرية في الثانية لإنشاء سحابة نقاط ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للبيئة المحيطة، وتقيس المسافات والأشكال والسرعات بدقة استثنائية. الفلسفة هنا هي التكرار: استخدام قدرات الاستشعار المادية لإنشاء أرضية أمان، حتى عندما تحجب الظروف البيئية التفاصيل المرئية. تتبنى Huawei و BYD ومعظم مزودي أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) الفاخرة هذه الثالوث "LiDAR + كاميرا + رادار الموجات المليمترية"، مع إعطاء الأولوية للأداء المتسق على حساب التوفير في التكاليف.
يؤثر الضباب على كلا النظامين - ولكن بطرق مختلفة جوهريًا. بالنسبة للكاميرات، يشتت الضباب الضوء، ويطمس الحواف، ويغسل التباين، مما يحرم الخوارزميات من الميزات المرئية التي تحتاجها لتحديد العوائق. بالنسبة لـ LiDAR، تشتت جزيئات الضباب نبضات الليزر، مما يخلق "ضوضاء سحابة النقاط" التي يمكن أن تحجب الأهداف الحقيقية أو تولد نتائج إيجابية خاطئة. السؤال ليس أي منهما "غير متأثر" - بل هو أي منهما يمكنه التعافي بشكل أسرع، والحفاظ على مقاييس الأداء الحرجة، والحفاظ على سلامة السائقين عندما تكون الرؤية في أسوأ حالاتها.
بيانات العالم الحقيقي: كيف تؤدي في الضباب (أحدث الاختبارات لعام 2025)
أكثر الأدلة إقناعًا تأتي من "ورقة بيضاء لاختبار سيناريو القيادة الذكية المتطرفة لعام 2025"، التي تم إصدارها بشكل مشترك من قبل معهد بحوث هندسة السيارات في الصين (CAERI) ودونغتشيدي. اختبرت هذه الدراسة الرائدة 36 نموذجًا رئيسيًا عبر طرق ضبابية حقيقية بطول 15 كم و216 سيناريو تصادم محاكى، مما يحدد فجوات الأداء ببيانات دقيقة. دعونا نفصل النتائج الرئيسية حسب شدة الضباب.
1. ضباب خفيف (الرؤية: 200-500م)
في الضباب الخفيف - الشائع في الصباح الباكر أو المناطق الساحلية - تؤدي كلا التقنيتين بشكل كافٍ، ولكن تظهر فجوات طفيفة. أنظمة رؤية الكاميرا، المدعومة بخوارزميات إزالة الضباب المتقدمة، تثبت كفاءتها في التعرف على العقبات الأساسية. على سبيل المثال، حقق نظام تسلا FSD V12.5 معدل دقة في التعرف على العقبات بنسبة 90% في الضباب الخفيف، بفضل خوارزميات إزالة قطرات المطر والضباب المدربة على مليارات الكيلومترات من بيانات العالم الحقيقي.
في هذه الأثناء، حافظت أنظمة LiDAR على دقة قريبة من الكمال (98%+) مع ضوضاء minimal. أظهر جهاز Hesai ATX Lidar، وهو نموذج جديد طويل المدى، قدرته على تصفية 99% من الضوضاء المتعلقة بالضباب على مستوى البكسل، مما يحافظ على سحب نقطية واضحة للمركبات والمشاة المحيطة. الفجوة هنا ضيقة، لكن ميزة LiDAR تكمن في الاتساق: بينما قد تواجه أنظمة الكاميرا صعوبة إذا تقلبت كثافة الضباب فجأة، تظل حساسية LiDAR الفيزيائية مستقرة.
2. ضباب معتدل (الرؤية: 100-200 متر)
عندما تنخفض الرؤية إلى أقل من 200 متر، تصبح القيود الخوارزمية لرؤية الكاميرا واضحة. أظهر اختبار CAERI أن نماذج الكاميرا البحتة شهدت زيادة بمقدار 3 أضعاف في معدلات تفويت العوائق مقارنة بالمركبات المجهزة بالليدار. انخفضت مسافة التعرف على المشاة في سيارة Xpeng G6 من 150 مترًا في الطقس الصافي إلى 65 مترًا فقط في الضباب المعتدل، بينما انخفضت في سيارة Tesla Model Y إلى 78 مترًا. هذا قصور حرج: عند سرعات الطريق السريع (100 كم/ساعة)، تمنح مسافة الكشف البالغة 65 مترًا النظام 2.3 ثانية فقط للاستجابة - بالكاد تكفي للكبح في حالات الطوارئ.
على النقيض من ذلك، حافظت أنظمة الليدار (LiDAR) على مسافات كشف فعالة تزيد عن 80 مترًا. حقق نظام ADS 3.0 من هواوي، المزود بجهاز ليدار بـ 192 خطًا، متوسط مسافة تعرف على المشاة بلغت 126 مترًا في ضباب معتدل، مما يوفر نافذة استجابة مدتها 4.5 ثوانٍ. ينبع الاختلاف من قدرة الليدار على اختراق الضباب باستخدام أطوال موجية أطول (1550 نانومتر) تتشتت بشكل أقل من الضوء المرئي الذي تستخدمه الكاميرات. حتى عندما تتشتت، تحتفظ نبضات الليزر بطاقة كافية للعودة إلى المستشعر وحساب المسافات بدقة.
3. ضباب كثيف/ضباب الحمل الحراري (الرؤية: <100 متر)
في الضباب الكثيف - حيث تنخفض الرؤية إلى أقل من 100 متر، أو حتى 50 مترًا في الحالات القصوى - يصبح الفارق فجوة. هذا هو السيناريو "الحاسم" للأنظمة المستقلة، وبيانات CAERI صارخة: عانت أنظمة الرؤية بالكاميرا البحتة من معدل تدخل يدوي بنسبة 15٪، مع تنبيهات متكررة بـ "فشل الإدراك". في الظروف التي يحجب فيها الضباب علامات المسار، وإشارات المرور، وحتى العوائق الكبيرة، تفتقر الخوارزميات ببساطة إلى معلومات بصرية كافية لاتخاذ قرارات آمنة.
ومع ذلك، حافظت المركبات المجهزة بتقنية LiDAR على معدل استيلاء بلغ 3% فقط. أظهر نظام ADS 3.0 من هواوي حتى القدرة على التعرف بدقة على المركبات المتوقفة وإكمال مناورات تفادي في ظروف رؤية تصل إلى 30 مترًا - وهي ظروف سيجد فيها السائقون البشريون صعوبة في الرؤية أبعد من مصابيحهم الأمامية. المفتاح لهذا الأداء هو خوارزميات متقدمة لتصفية الضباب، مثل تلك التي طورتها LSLidar. تقوم هذه الخوارزميات بتحليل خصائص نبضات الليزر المتناثرة بفعل الضباب، وفصل الضوضاء عن بيانات سحابة النقاط الصالحة للحفاظ على معلومات العوائق الهامة. والنتيجة هي نظام لا "يرى" من خلال الضباب فحسب، بل يحافظ على الوعي الظرفي عندما تفشل رؤية الكاميرا تمامًا.
الاختراقات التقنية: تضييق الفجوة؟
بينما يحتفظ LiDAR باليد العليا في الظروف الضبابية، تتطور كلا التقنيتين بسرعة. دعونا نلقي نظرة على أحدث الابتكارات التي تعيد تشكيل أدائها في الضباب.
رؤية الكاميرا: التقدمات الخوارزمية
أكبر الخطوات في أداء رؤية الكاميرا في الضباب تأتي من خوارزميات إزالة الضباب المدعومة بالذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات الأكبر والأكثر تنوعًا. على سبيل المثال، يستخدم نظام القيادة الذاتية الكامل من تسلا V12.5 مزيجًا من التعلم المراقب وغير المراقب لـ "عكس هندسة" تأثيرات الضباب، مما يستعيد الوضوح للصور الضبابية. من خلال التدريب على 10 مليارات كيلومتر من بيانات الليل والطقس السيئ، حسّن النظام سرعة تتبع الأجسام الديناميكية بنسبة 40% في ظروف الرؤية المنخفضة.
ومع ذلك، فإن هذه التقدمات لها حدود. فهي تعتمد على وجود بعض الميزات البصرية للعمل بها - شيء يختفي في الضباب الكثيف. حتى أفضل خوارزمية لإزالة الضباب لا يمكنها إنشاء معلومات غير موجودة، مما يجعل القيود الفيزيائية لرؤية الكاميرا صعبة التغلب عليها.
ليدار: تآزر الأجهزة والخوارزميات
يركز تطور تقنية LiDAR على تحسين الاختراق وتقليل الضوضاء وخفض التكاليف. أحد أبرز التطورات المثيرة هو LiDAR أحادي الفوتون، وهي تقنية من الجيل التالي طورها تعاون بين باحثين من المملكة المتحدة والولايات المتحدة. يستخدم هذا النظام كاشفات الفوتون المفرد فائقة الحساسية من الأسلاك النانوية فائقة التوصيل (SNSPDs) وليزر بطول موجي 1550 نانومتر لالتقاط صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة عبر الضباب - حتى على مسافات تصل إلى 1 كيلومتر. من خلال اكتشاف الفوتونات الفردية وقياس وقت طيرانها بدقة البيكوثانية (جزء من تريليون من الثانية)، يمكن للنظام التمييز بين جزيئات الضباب والأشياء الحقيقية بدقة غير مسبوقة.
تتقدم أنظمة الليدار التجارية بسرعة أيضًا. خوارزمية LSLidar الداخلية لتصفية الغبار/المطر/الضباب، المتوافقة مع جميع طرازاتها (بما في ذلك ليدار الألياف 1550 نانومتر وليدار الحالة الصلبة الهجين 905 نانومتر)، تقلل بشكل كبير من ضوضاء سحابة النقاط مع الحفاظ على اكتشاف الهدف. يمكن لـ Hesai's ATX Lidar، مع مجال رؤية فائق الاتساع بزاوية 140 درجة ونطاق اكتشاف 300 متر، تحديد وتمييز الضباب وأبخرة العادم وقطرات الماء في الوقت الفعلي، مما يضمن بيانات سحابة نقاط نظيفة للنظام. هذه الابتكارات تجعل الليدار أكثر قوة في الضباب مع خفض التكاليف - التي كانت في السابق عائقًا رئيسيًا أمام التبني - مع انخفاض أسعار عام 2025 إلى نطاق 300-450 دولارًا.
خيار عملي: متى يجب إعطاء الأولوية لأي تقنية؟
الإجابة على "أيها يعمل بشكل أفضل في الضباب" تعتمد على حالة الاستخدام الخاصة بك وتحمل المخاطر. إليك إطار عمل لاتخاذ القرار:
للمركبات الاستهلاكية (ADAS)
إذا كنت تعيش في منطقة بها ضباب متكرر (مثل المناطق الساحلية، أو الوديان، أو المناخات الباردة مع انقلابات حرارية)، فإن LiDAR هو الخيار الأكثر أمانًا. تثبت بيانات CAERI أن قدرته على الحفاظ على الوعي بالوضع في الضباب الكثيف توفر حافة أمان حاسمة. حتى مع تحسين رؤية الكاميرا، فإن تكرار الأجهزة في LiDAR يعمل كـ "شبكة أمان" لا يمكن للخوارزميات تكرارها.
بالنسبة للمناطق ذات الضباب الخفيف، قد تكون رؤية الكاميرا النقية كافية - خاصة إذا كانت التكلفة هي الشاغل الرئيسي. تقدم نماذج مثل تسلا موديل Y و Xpeng G6 أداءً قويًا في أنظمة مساعدة السائق المتقدمة في الظروف الواضحة والضباب الخفيف، مع تحديثات مستمرة عبر الهواء تعمل على تحسين خوارزمياتها بمرور الوقت.
للاستقلالية التجارية (سيارات الأجرة الروبوتية، النقل بالشاحنات)
في التطبيقات التجارية حيث تكون السلامة والموثوقية غير قابلة للتفاوض (والامتثال التنظيمي إلزامي)، فإن LiDAR ليس مجرد خيار مفضل - بل هو ضروري. لا يمكن لسيارات الأجرة الروبوتية التي تعمل في المناطق الحضرية التي تشهد أحداث ضباب غير متوقعة، أو الشاحنات الطويلة التي تسير عبر طرق معرضة للضباب، تحمل معدل الاستحواذ البالغ 15% لأنظمة الكاميرا النقية. إن معدل الاستحواذ البالغ 3% لـ LiDAR في الضباب الكثيف هو الفارق بين الجدوى التشغيلية ومخاطر السلامة.
المستقبل: التآزر، وليس المنافسة
إن النهج الأكثر تفكيرًا للمستقبل لا يتمثل في اختيار تقنية على أخرى، بل في دمجها. تستخدم أنظمة ADAS الحديثة (مثل Huawei ADS 3.0) سحب النقاط ثلاثية الأبعاد الموثوقة من LiDAR لتكمل بيانات الكاميرا المرئية عالية الدقة. في الضباب، يوفر LiDAR اكتشافًا أساسيًا للعقبات، بينما تساعد الكاميرات في تحديد تفاصيل مثل ألوان إشارات المرور أو إيماءات المشاة (عندما تكون مرئية). يجمع هذا "الدمج الحسي" بين نقاط قوة كلتا التقنيتين، مما يخلق نظامًا أكثر قوة من أي منهما بمفردها.
الخلاصة: تقنية LiDAR تتفوق في الضباب، لكن رؤية الكاميرا ليست خارج المنافسة
عندما يتعلق الأمر بظروف الضباب، فإن البيانات لا لبس فيها: تتفوق تقنية LiDAR على رؤية الكاميرا في جميع مستويات شدة الضباب، مع فجوة واسعة بشكل خاص في الضباب الكثيف. إن نهجها المعتمد على الأجهزة للإدراك - اختراق الضباب بنبضات الليزر وتصفية الضوضاء باستخدام خوارزميات متقدمة - يضع خط أساس للسلامة لا يمكن لنموذج رؤية الكاميرا المعتمد على البرامج مطابقته، على الأقل في الوقت الحالي.
ومع ذلك، فإن رؤية الكاميرا تتطور بسرعة. تعمل خوارزميات إزالة الضباب بالذكاء الاصطناعي ومجموعات البيانات الأكبر على تحسين أدائها في الضباب الخفيف إلى المعتدل، مما يجعلها خيارًا قابلاً للتطبيق للمناطق التي تشهد أحداث ضباب قصوى قليلة. ومع ذلك، بالنسبة لمعظم السائقين والمشغلين التجاريين، فإن قدرة LiDAR على "الرؤية عبر الضباب" وتقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي هي ميزة أمان يصعب تجاهلها.
في النهاية، يكمن مستقبل الإدراك المستقل في الضباب في دمج المستشعرات. من خلال الجمع بين موثوقية LiDAR وتفاصيل رؤية الكاميرا، يمكننا إنشاء أنظمة آمنة وفعالة وقابلة للتكيف حتى مع أقسى ظروف الطقس. في الوقت الحالي، إذا كانت سلامة الضباب هي أولويتك القصوى، فإن LiDAR هو الفائز الواضح - لكن لا تستبعد رؤية الكاميرا حيث تستمر الخوارزميات في التقدم.
اتصل
اترك معلوماتك وسنتصل بك.
WhatsApp
WeChat