🚘🤖 سنسورهای مغز و چشم ماشین‌های خودران!

آیا می‌دانستید خودروهای خودران برای دیدن، شنیدن و تصمیم‌گیری از مجموعه‌ای پیچیده از سنسورها استفاده می‌کنند؟
در اینجا نگاهی می‌اندازیم به مهم‌ترین سنسورهای مورد استفاده در خودروهای بدون راننده:


---

🧠 انواع سنسورها در خودروهای خودران:

1️⃣ LiDAR (لیدار)
📡 حسگر نوری که با تاباندن لیزر و اندازه‌گیری زمان بازگشت آن، نقشه سه‌بعدی دقیقی از محیط می‌سازد.
🔹 دقت بالا در تشخیص فاصله
🔹 عملکرد عالی در نور کم

2️⃣ Radar (رادار)
📶 ارسال امواج رادیویی برای تشخیص سرعت و فاصله اجسام متحرک مانند خودروهای دیگر.
🔹 مقاوم در برابر باران، مه و گرد و غبار
🔹 کاربرد اصلی در کروز کنترل تطبیقی

3️⃣ دوربین‌های RGB
📷 چشم ماشین! برای تشخیص خطوط جاده، تابلوها، چراغ راهنمایی، عابران پیاده و خودروها استفاده می‌شود.
🔹 قابلیت درک رنگ و بافت
🔹 مورد نیاز برای بینایی ماشین (Computer Vision)

4️⃣ Ultrasonic Sensors (فراصوت)
📡 مناسب برای تشخیص اشیاء نزدیک در سرعت‌های پایین (مثلاً هنگام پارک).
🔹 زاویه دید محدود ولی بسیار دقیق در فواصل کوتاه

5️⃣ GPS + IMU
📍 ترکیب GPS با واحد اندازه‌گیری اینرسی (شتاب‌سنج و ژیروسکوپ) برای موقعیت‌یابی دقیق خودرو.
🔹 نقش حیاتی در مسیریابی و حفظ موقعیت

6️⃣ Thermal Cameras (دوربین حرارتی)
🌡 برای تشخیص موجودات زنده در تاریکی یا شرایط جوی سخت
🔹 کاربرد در ایمنی شبانه و جاده‌های روستایی


---

🧩 نکته مهم:

خودروی خودران از ترکیب داده‌های همه این سنسورها (Sensor Fusion) استفاده می‌کند تا دیدی کامل، پایدار و مقاوم به خطا داشته باشد. هر سنسور محدودیت‌هایی دارد، اما در کنار هم یک سیستم قوی می‌سازند!


---

📌 آینده حمل‌ونقل، بر پایه همین سنسورها ساخته می‌شود...

#خودروی_خودران #سنسورها #LiDAR #Radar #بینایی_ماشین #هوش_مصنوعی #AutonomousVehicle #AI #SensorFusion

@rss_ai_ir

📌 انواع روش‌های عمق‌سنجی در بینایی ماشین و صنعت


🔹 ۱. روش‌های سنتی (Geometric Methods):

استریو ویژن (Stereo Vision):
مقایسه دو تصویر از زوایای مختلف برای محاسبه عمق.
استراکچر از موشن (Structure from Motion – SfM):
بازسازی سه‌بعدی با استفاده از تصاویر متوالی یک دوربین متحرک.
Shape from Shading / Defocus:
استفاده از سایه یا میزان فوکوس برای تخمین عمق.
Photometric Stereo:
نورپردازی از چند جهت و تحلیل تغییرات روشنایی.


🔹 ۲. سنسوری (Sensor-based):

LiDAR (Light Detection and Ranging):
پرتاب لیزر و اندازه‌گیری زمان بازگشت.
Time-of-Flight (ToF) Cameras:
سنجش عمق با زمان رفت و برگشت نور.
Structured Light:
تاباندن الگوهای نوری روی صحنه و اندازه‌گیری تغییر شکل آن‌ها (مثل Kinect قدیمی).
Radar & mmWave:
به‌ویژه در خودروهای خودران و محیط‌های صنعتی پر گردوغبار.


🔹 ۳. مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning–based):

Monocular Depth Estimation:
آموزش شبکه‌های CNN/Transformer برای تخمین عمق از یک تصویر.
Stereo Matching with Deep Nets:
جایگزینی الگوریتم‌های هندسی با شبکه‌های عصبی.
Depth Completion:
ترکیب داده‌های ناقص LiDAR با تصویر RGB.
Neural Radiance Fields (NeRF):
بازسازی سه‌بعدی از تصاویر چندگانه با استفاده از شبکه‌های عصبی ضمنی.
Gaussian Splatting 3DGS (۲۰۲۳–۲۰۲۵):
روشی جدیدتر نسبت به NeRF، سریع‌تر و کارآمدتر برای بازسازی صحنه‌ها.


🔹 ۴. ترکیبی و چندوجهی (Hybrid / Multimodal):

Fusion Approaches:
ترکیب LiDAR + RGB + IMU برای دقت بالاتر (مثلاً در خودروها).

Event Cameras + Depth:
استفاده از دوربین‌های رویدادی برای تخمین عمق در صحنه‌های بسیار سریع.

AI-driven SLAM (Simultaneous Localization and Mapping):
همزمانی نقشه‌برداری و عمق‌سنجی با یادگیری عمیق.


✨ کاربردها در صنعت:
👷 کنترل کیفیت قطعات صنعتی،
🚘 خودروهای خودران،
🤖 رباتیک و بازوهای هوشمند،
🏭 پایش خطوط تولید،
🩺 پزشکی (جراحی رباتیک، تصویربرداری سه‌بعدی).


🔖 هشتگ‌ها:
#هوش_مصنوعی #بینایی_ماشین #عمق_سنجی #DeepLearning #LiDAR #NeRF

@rss_ai_ir