الكشف عن مستشعرات ملونة تمنح الآلات رؤية شبيهة بالبشر

أعلنت شركة Ouster الأمريكية عن إطلاق الجيل الجديد من مستشعرات «Rev8 OS» الرقمية، إلى جانب ما وصفته بأنه أول مستشعر LiDAR ملون مدمج في العالم، بهدف منح الآلات قدرة رؤية أقرب إلى الرؤية البشرية ، وتعتمد التقنية الجديدة على دمج بيانات الألوان مباشرة داخل كل نقطة يلتقطها المستشعر، بدلاً من استخدام كاميرات منفصلة مرتبطة بأنظمة LiDAR التقليدية.

وبحسب بيان للشركة، تعمل المستشعرات الجديدة عبر معمارية «L4 Ouster Silicon» التي توفر ضعف مدى الرصد ودقة أعلى مقارنة بالجيل السابق ، ويتضمن النظام شريحتين رئيسيتين هما: «L4» ذات 128 قناة و«L4 Max» ذات 256 قناة، مع قدرة معالجة تصل إلى 42.9 مليار عملية حسابية في الثانية، وإمكانية اكتشاف نحو 20 تريليون فوتون كل ثانية ، كما يستطيع المستشعر معالجة أكثر من 10.4 ملايين نقطة بيانات في الثانية الواحدة، مع معدل نقل بيانات يبلغ 22.4 جيجابت في الثانية.

يصل الحد الأقصى لمدى الكشف في مستشعر «OS1 Max» الجديد إلى 500 متر، مع القدرة على اكتشاف الأجسام منخفضة الانعكاس على بعد 200 متر تقريباً ، وأوضحت الشركة أن دمج الألوان داخل شريحة الاستشعار نفسها يمنح الأجهزة قدرة أفضل على فهم البيئة المحيطة، بما يشمل قراءة إشارات المرور والتعرف على أضواء المكابح وإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد ملونة بدقة عالية.

تتميز التقنية الجديدة بزمن استجابة منخفض ومحاذاة دقيقة بين الصورة والبيانات المكانية؛ حيث إن دمج الألوان يتم لحظة الالتقاط عبر خصائص فيزيائية مباشرة، وليس من خلال معالجة برمجية لاحقة ، كما يلغي هذا النظام الحاجة إلى المعايرة المعقدة المطلوبة عند استخدام كاميرات ومستشعرات LiDAR منفصلة.

أكدت Ouster أن عائلة مستشعرات Rev8 صُممت للاستخدامات الصناعية وأنظمة القيادة الذاتية، مع الالتزام بمعايير الأمن السيبراني والسلامة الوظيفية مثل ISO 21434 وASIL-B ، وترى الشركة أن البيانات ثلاثية الأبعاد الملونة ستلعب دوراً مهماً في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، بما يسمح للروبوتات والمركبات الذاتية بفهم العالم الحقيقي بصورة أكثر دقة.

وتخطط الشركة لإنتاج المستشعرات على نطاق واسع مع دورة تصنيع تمتد لعشر سنوات، بهدف دعم الاستخدام التجاري طويل الأمد في الأسواق العالمية ، كما تتيح التقنية الجديدة استخدام المستشعر نفسه لجمع البيانات وتدريب الأنظمة ثم تشغيلها فعلياً في التطبيقات النهائية، ما يقلل التكاليف ويزيد كفاءة الأنظمة الذكية.