هوش مصنوعی بی‌سیم در خودروهای هوشمند: مرزهای هوشمندی خودروها تا کجاست؟

در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در حوزه فناوری‌های بی‌سیم و هوش مصنوعی صورت گرفته است که یکی از جالب‌ترین کاربردهای آن در صنعت خودروسازی ظهور کرده است. این مقاله به بررسی دقیق و همه‌جانبه سیستم‌های نظارتی مبتنی بر فناوری Wi-Fi می‌پردازد که از تحلیل سیگنال‌های بی‌سیم برای بهبود ایمنی و رفاه سرنشینان خودرو استفاده می‌کنند.

محیط خودرو از دیدگاه امواج رادیویی

خودرو به دلایل متعددی محیطی منحصر به فرد برای کاربرد فناوری‌های بی‌سیم محسوب می‌شود. بدنه فلزی خودرو مانند یک محفظه فارادی عمل می‌کند که امواج رادیویی را در داخل خود به دام می‌اندازد. این ویژگی باعث تشدید پدیده چندمسیری (Multipath) می‌شود، به این معنا که هر سیگنال ارسالی قبل از رسیدن به گیرنده، بارها بین سطوح مختلف داخلی خودرو بازتاب می‌شود. جالب اینجاست که هر تغییر کوچکی در محیط داخلی خودرو، از جمله حضور انسان، حرکات او و حتی تنفسش، الگوی این بازتاب‌ها را به طور محسوسی تغییر می‌دهد.

مزایای کلیدی سیستم‌های مبتنی بر Wi-Fi

استفاده از فناوری Wi-Fi برای نظارت بر محیط خودرو مزایای متعددی دارد که آن را از سایر روش‌های مرسوم متمایز می‌کند. اولاً، این سیستم‌ها نیاز به نصب سنسورهای اضافی را مرتفع می‌سازند، چرا که از همان سخت‌افزار ارتباطی موجود در خودرو استفاده می‌کنند. ثانیاً، برخلاف سیستم‌های مبتنی بر دوربین که نیاز به دید مستقیم دارند، این فناوری حتی در شرایطی که خط دید وجود ندارد (NLOS) نیز به خوبی کار می‌کند. از لحاظ اقتصادی، هزینه پیاده‌سازی این سیستم‌ها به مراتب پایین‌تر از سایر روش‌هاست. همچنین، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی که در سیستم‌های مبتنی بر دوربین وجود دارد، در اینجا مطرح نیست.

جزئیات فنی پیاده‌سازی

برای پیاده‌سازی چنین سیستم‌هایی، معمولاً از یک جفت دستگاه Wi-Fi تجاری استفاده می‌شود که به صورت MIMO پیکربندی شده‌اند. یک پیکربندی متداول، استفاده از دو آنتن در فرستنده و سه آنتن در گیرنده است. این سیستم‌ها عموماً در باند فرکانسی 5.8 گیگاهرتز با پهنای باند 40 مگاهرتز کار می‌کنند. نرخ نمونه‌برداری سیگنال‌ها معمولاً حدود 30 هرتز در نظر گرفته می‌شود تا بتوان تغییرات ناشی از حرکات انسانی را به دقت ثبت کرد.

در لایه پردازش سیگنال، اولین گام استخراج اطلاعات حالت کانال (CSI) است. این اطلاعات حاوی جزئیات دقیقی درباره نحوه انتشار امواج در محیط هستند. سپس با استفاده از روش‌های مختلف پردازش سیگنال، تغییرات زمانی و فرکانسی این اطلاعات تحلیل می‌شوند. برای جداسازی سیگنال‌های حیاتی از نویز و اغتشاشات، از فیلترهای دیجیتال پیشرفته استفاده می‌شود. یکی از روش‌های متداول در تحلیل این سیگنال‌ها، تبدیل فوریه زمان کوتاه (STFT) است که امکان بررسی تغییرات طیفی سیگنال در طول زمان را فراهم می‌آورد.

سیستم احراز هویت راننده

یکی از کاربردهای جالب توجه این فناوری، احراز هویت راننده است. در این سیستم، الگوی بیومتریک رادیویی منحصر به فرد هر فرد ثبت می‌شود. این الگو بر اساس نحوه تعامل بدن فرد با امواج رادیویی شکل می‌گیرد و برای هر شخص کاملاً منحصر به فرد است. برای طبقه‌بندی این الگوها از روش‌های مختلف یادگیری ماشین استفاده می‌شود. در آزمایشات انجام شده، الگوریتم K-NN به عنوان ساده‌ترین روش، دقتی در حدود 85% داشته است. استفاده از ماشین بردار پشتیبان (SVM) با کرنل RBF این دقت را به حدود 92% افزایش می‌دهد. پیچیده‌ترین روش یعنی شبکه عصبی دو لایه توانسته به دقت قابل توجه 96% دست یابد.

البته چالش‌های متعددی در این مسیر وجود دارد. تغییرات محیطی داخل خودرو، مانند جابه‌جایی وسایل یا تغییر دما، می‌تواند بر عملکرد سیستم تأثیر بگذارد. همچنین، وضعیت نشستن راننده نیز پارامتر مهمی است. برای غلبه بر این چالش‌ها، از تکنیک‌هایی مانند گروه‌بندی نمونه‌ها استفاده می‌شود که می‌تواند دقت سیستم را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد.

پایش وضعیت حیاتی راننده

کاربرد دیگر این فناوری، پایش وضعیت حیاتی راننده است. در این سیستم، حرکات قفسه سینه ناشی از تنفس باعث تغییرات خاصی در سیگنال‌های Wi-Fi می‌شود. با مدل‌سازی ریاضی این تغییرات و تحلیل مسیرهای چندگانه امواج، می‌توان نرخ تنفس را از طیف توان سیگنال استخراج کرد. نتایج تجربی نشان می‌دهد که این سیستم می‌تواند با دقت حدود 96% تنفس یک فرد را تشخیص دهد. البته با افزایش تعداد افراد در خودرو، این دقت به تدریج کاهش می‌یابد که محققان در حال کار بر روی راهکارهای بهبود این مسئله هستند.

سیستم شمارش مسافران

برای شمارش مسافران از الگوریتم‌های پیشرفته‌تری مانند برنامه‌ریزی پویا (DP) استفاده می‌شود. در این روش، با استفاده از مدل مارکوف، تغییرات الگوی تنفس پیش‌بینی و ردیابی می‌شود. اطلاعات به دست آمده از چندین زیرحامل و آنتن مختلف با هم ادغام می‌شوند تا نتیجه نهایی با دقت بالاتری به دست آید. ارزیابی‌های انجام شده نشان می‌دهد که این سیستم می‌تواند با دقت 93.5% حضور یک نفر در خودرو را تشخیص دهد. در تشخیص تفاوت یک نفره نیز عملکرد قابل قبولی از خود نشان داده است.

تشخیص حضور کودک در خودروی بدون مراقب

یکی از حیاتی‌ترین کاربردهای این فناوری، تشخیص حضور کودک در خودروی بدون مراقب است. در این سیستم، با تحلیل آماره‌های حرکتی استخراج شده از CSI و محاسبه خودهمبستگی سیگنال، می‌توان حضور کودک را تشخیص داد. با تعیین آستانه‌های بهینه، نرخ هشدار غلط سیستم به کمتر از 5% کاهش یافته است، در حالی که نرخ تشخیص صحیح آن بیش از 95% است. محققان با مقایسه تنظیمات مختلف آنتن، بهینه‌ترین پیکربندی را برای این کاربرد خاص شناسایی کرده‌اند.

مقایسه با فناوری‌های موجود

وقتی این فناوری را با سیستم‌های مبتنی بر دوربین مقایسه می‌کنیم، مزیت اصلی آن در کارایی بدون نیاز به دید مستقیم و حفظ حریم خصوصی است. در مقایسه با سنسورهای فشاری صندلی نیز دقت بالاتر و انعطاف‌پذیری بیشتری دارد. البته در مقایسه با راهکارهای راداری و فراصوت، هنوز چالش‌هایی در زمینه محدوده تشخیص و دقت وجود دارد که موضوع تحقیقات جاری است.

مسیرهای تحقیقاتی آینده

جهت توسعه بیشتر این فناوری، مسیرهای تحقیقاتی متعددی پیش روست. یکپارچه‌سازی با فناوری‌های نوظهور مانند 5G و mmWave می‌تواند قابلیت‌های سیستم را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. بهبود الگوریتم‌ها برای شرایطی که خودرو در حال حرکت است نیز از اولویت‌های تحقیقاتی است. برخی محققان در حال کار بر روی توسعه سیستم‌های ترکیبی هستند که از سنسورهای دیگر در کنار Wi-Fi استفاده می‌کنند. مسائل امنیتی و حریم خصوصی نیز نیاز به توجه ویژه دارد.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

سیستم‌های نظارتی مبتنی بر تحلیل سیگنال‌های Wi-Fi با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، تحولی اساسی در صنعت خودروهای هوشمند ایجاد کرده‌اند. این فناوری نه تنها ایمنی و امنیت خودروها را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد، بلکه راه را برای نوآوری‌های بیشتر در حوزه اینترنت اشیا و شهرهای هوشمند هموار می‌سازد. با وجود چالش‌های فنی که هنوز نیاز به تحقیق و توسعه دارند، آینده این فناوری بسیار روشن به نظر می‌رسد و می‌تواند استانداردهای جدیدی در صنعت خودروسازی تعریف کند. 

مرجع