- إنضم
- 17 نوفمبر 2019
- المشاركات
- 2,245
- التفاعل
- الدولة
الآن الطائرات بدون طيار من منظور الشخص الاول first-person view FPV.
- بادئ الموضوع snt
- تاريخ البدء
- إنضم
- 21 ديسمبر 2008
- المشاركات
- 41,404
- التفاعل
- الدولة
طائرات بدون طيار FPV مع كابل الألياف البصرية للتحكم ونقل الفيديو محصنة ضد الحرب الألكترونية
.على اليسار، تم تركيب بكرة لمسافة 5 كم على طائرة FPV روسية، بينما على اليمين (روسية أيضًا) يوجد بكرة لمسافة 10 كم.
.على اليسار، تم تركيب بكرة لمسافة 5 كم على طائرة FPV روسية، بينما على اليمين (روسية أيضًا) يوجد بكرة لمسافة 10 كم.
الخطوة التالية المرعبة في حرب الطائرات بدون طيار هي دعم او تزيد الدرونات بمنظومات الذكاء الاصطناعي و التي باتت وشيكة ببساطة، فإن الطائرات بدون طيار "الأقل تكلفة" نسبيا، سواء من الأنواع الأطول مدى أو القصيرة المدى، سوف تختار قريبا أهدافها الخاصة بشكل جماعي. إن التأثيرات المترتبة على هذه الثورة التي تبدو بسيطة نسبيا هائلة وغالبا ما تكون مفهومة بشكل خاطئ. وعلاوة على ذلك، فإن التكنولوجيا موجودة بالفعل ويمكن الحصول عليها قريبا من قبل جهات غير حكومية.
لقد أصبح التطور السريع للحرب باستخدام الطائرات بدون طيار وتسليح الطائرات بدون طيار التجارية والهواة حقيقة صارخة، كما أصبح انتشار الطائرات بدون طيار طويلة المدى "الانتحارية" أو المخصصة لما يطلق عليه "الهجوم في اتجاه واحد one-way attack" التي أصبحت أكثر قدرة على التخفي وراء تعريفات الطائرات بدون طيار والصواريخ. والآن أصبح تأثير كل منهما على الحرب الحديثة يتزايد بشكل كبير.
لقد أصبحت مشكلة الطائرات بدون طيار منخفضة التكلفة، والتي تم تجاهلها إلى حد كبير، بل وحتى الاستهزاء بها، لسنوات، الآن من بين القضايا الرئيسية التي تواجه القادة وقواتهم في الميدان - وهي مشكلة مزعجة بشكل مذهل.
إن الولايات المتحدة، التي ركزت كثيراً على "امتلاك الأجواء" في أي مجال جوي تريد العمل فيه، لم تعد تتمتع بهذه الرفاهية. وأي شخص يدعي خلاف ذلك يكذب في وجهك أو يبني رأيه على ما كان وليس على ما هو عليه، وخاصة ليس على ما هو على وشك أن يأتي.
إن فقدان هذه الميزة الحاسمة لا يرجع إلى مقاتلات الشبح من الجيل التالي التي تكلف مليارات الدولارات لتطويرها وإنتاجها أو أنظمة الدفاع الجوي المتقدمة التي تطلق صواريخ بملايين الدولارات. وفي حين تدهور تفوق الولايات المتحدة في هذه المجالات أيضاً، فإن فقدان امتلاك الأجواء هو نتيجة لكل شيء من الطائرات بدون طيار الجاهزة التي تم تعديلها إلى أسلحة إلى الطائرات بدون طيار الهجومية بعيدة المدى "الكاميكازي التي أصبحت تتميز بقدرة الوصول إلى ضربات جوية دقيقة، حتى في نطاقات المواجهة في عمق الأراضي المتنازع عليها بشدة.
وبعبارة أخرى، فقدنا التفوق الجوي الكامل بفضل أكثر القدرات "غير المثيرة" والسهلة المنال.
إن الفكرة الأساسية للتعرف التلقائي على الأهداف Automatic Target Recognition (ATR) لتوجيه الأسلحة ليست جديدة على الإطلاق. فقد كان هذا المفهوم موجودًا منذ فترة طويلة جدًا في أشكال وتعريفات مختلفة. واستخدامه من قبل بعض أنواع الصواريخ المجنحة لعقود من الزمان هو الأكثر صلة بهذه المناقشة.
يسمح جهاز DSMAC - Digital Scene Matching Area Correlator - الذي يعتبر بدائيًا نسبيًا وفقًا لمعايير اليوم لمستشعر الأشعة تحت الحمراء الموجود على متن صاروخ كروز توماهوك بمسح التضاريس أدناه حتى يتمكن من مطابقة الصور المبرمجة مسبقًا في بنك الذاكرة للمساعدة في الملاحة وتحديد الهدف.
لقد أدت عقود من استخدام DSMAC وأنظمة التعرف على الصور الأخرى إلى تطوير مفهوم الاستهداف المستقل الأساسي لمطابقة الصور الرقمية/الارتباط بها ليصبح أكثر قدرة. ويرجع هذا إلى أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء المحسنة وأجهزة الكمبيوتر ومنطق البرامج الموجودة على متن الصاروخ والتي يمكنها حتى السماح للصاروخ باختيار هدفه عندما كانت العوامل غير المتوقعة قد تتسبب في إجهاض الصواريخ القديمة لهجماتها أو إخفاقها تمامًا. كما يمكنها الهجوم بدقة أكبر بكثير، حيث لا تختار الهدف العام فحسب، بل تختار أيضًا النقطة المبرمجة مسبقًا على هذا الهدف لضربها. لا يلزم وجود إنسان للتحكم في هذه الوظيفة، حيث يمكن أن تكون مستقلة بمجرد أن يكون الصاروخ في طريقه.
بعض هذه الصواريخ لديها خيار التحكم من خلال an-in-the-loop (MITL) ، ولكن في معظم الحالات، يتطلب ذلك وجود طائرة مزودة بوصلة بيانات في الجو ضمن خط رؤية السلاح (عادة الطائرة التي تطلقه) أثناء قيامه بمهمته الهجومية. يمكن لصواريخ كروز أخرى، مثل الإصدارات الأحدث من توماهوك، أن تسمح بالتفاعل مع المستخدم أثناء الطيران من خلال تغذية الصور والبيانات الأخرى إلى وحدات التحكم عبر وصلة بيانات الأقمار الصناعية، ولكن هذه أنظمة متقدمة لا تزال قدراتها الأساسية تستخدم الاستهداف المستقل عبر الطرق الموضحة أعلاه.
على أية حال، فإن هذه الصواريخ مصممة لمهاجمة هدف واحد أو مجموعة صغيرة من الأهداف البديلة التي يتم برمجتها فيها قبل الإطلاق. وقد أدت هذه القيود الجوهرية إلى منعها من الخضوع للتدقيق المرتبط بأخلاقيات الأسلحة المستقلة حقًا.
على مدى عقود من الزمان، كانت مفاهيم الاستهداف المتطابقة للصور DSMAC وغيرها تعتبر من أحدث التقنيات، ولكن اليوم، حتى في شكلها المتقدم، حيث يمكنها التغلب على تحديات الاستهداف التي لم تكن ممكنة في التكرارات السابقة، فهي شيء من بقايا الماضي - أو على الأقل مقدمة غير عملية لما سيأتي.
في الوقت الحاضر، يعد التعرف الرقمي على الصور جزءًا من حياتنا اليومية مع وضع خوارزميات متقدمة للقيام بجميع أنواع الأشياء من فتح قفل جهاز iPhone الخاص بك إلى العثور على الصور عبر الإنترنت. تستخدم المراقبة الحديثة بشكل عام بشكل كبير التعرف الآلي على الأهداف من أنواع عديدة - من المرئي إلى الرادار إلى الإشارات. يمكن للتعلم الآلي "تعليم" البرامج كيفية ليس فقط اكتشاف أشياء معينة في الصور ومقاطع الفيديو، ولكن أيضًا كيفية تصنيف هذه الأشياء إلى فئات فرعية مختلفة وتطبيق منطق المتابعة المعقد بناءً على ما يتم اكتشافه وتحديده بدرجات متفاوتة من اليقين. تجعل هذه المفاهيم أمرًا ممكنًا.
أصبحت الأجهزة التي تمكن هذه القدرات أرخص وأكثر انتشارًا وصغرًا، كما أصبحت البرامج أكثر سهولة في الوصول إليها أيضًا.
لذا فليس من المستغرب حقًا أن يتم نقل هذه القدرات مباشرة إلى طائرات بدون طيار أقل تكلفة، مع القدرة على الكشف عن مجموعة كبيرة من الأشياء على الأرض وتصنيفها واستهدافها بشكل مستقل. وهي جيدة جدًا في ذلك. في الواقع، يتم استخدام العديد من نفس أنواع قدرات الطائرات بدون طيار لأغراض تجارية / صناعية، مثل تفتيش مساحات كبيرة من البنية التحتية للمرافق أو خطوط السكك الحديدية.
إن هذه التطورات تشكل أولوية قصوى بالنسبة للجيوش في مختلف أنحاء العالم مع انتشار هذه التكنولوجيا. وقد بدأت بالفعل في استخدام هذه التكنولوجيا في القتال في أوكرانيا، حيث تسعى موسكو وكييف جاهدتين إلى الاستفادة من الطائرات بدون طيار المزودة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القتل، من أجل المساعدة في تحويل مجرى الحرب.
يتبع.
لقد أصبح التطور السريع للحرب باستخدام الطائرات بدون طيار وتسليح الطائرات بدون طيار التجارية والهواة حقيقة صارخة، كما أصبح انتشار الطائرات بدون طيار طويلة المدى "الانتحارية" أو المخصصة لما يطلق عليه "الهجوم في اتجاه واحد one-way attack" التي أصبحت أكثر قدرة على التخفي وراء تعريفات الطائرات بدون طيار والصواريخ. والآن أصبح تأثير كل منهما على الحرب الحديثة يتزايد بشكل كبير.
لقد أصبحت مشكلة الطائرات بدون طيار منخفضة التكلفة، والتي تم تجاهلها إلى حد كبير، بل وحتى الاستهزاء بها، لسنوات، الآن من بين القضايا الرئيسية التي تواجه القادة وقواتهم في الميدان - وهي مشكلة مزعجة بشكل مذهل.
إن الولايات المتحدة، التي ركزت كثيراً على "امتلاك الأجواء" في أي مجال جوي تريد العمل فيه، لم تعد تتمتع بهذه الرفاهية. وأي شخص يدعي خلاف ذلك يكذب في وجهك أو يبني رأيه على ما كان وليس على ما هو عليه، وخاصة ليس على ما هو على وشك أن يأتي.
إن فقدان هذه الميزة الحاسمة لا يرجع إلى مقاتلات الشبح من الجيل التالي التي تكلف مليارات الدولارات لتطويرها وإنتاجها أو أنظمة الدفاع الجوي المتقدمة التي تطلق صواريخ بملايين الدولارات. وفي حين تدهور تفوق الولايات المتحدة في هذه المجالات أيضاً، فإن فقدان امتلاك الأجواء هو نتيجة لكل شيء من الطائرات بدون طيار الجاهزة التي تم تعديلها إلى أسلحة إلى الطائرات بدون طيار الهجومية بعيدة المدى "الكاميكازي التي أصبحت تتميز بقدرة الوصول إلى ضربات جوية دقيقة، حتى في نطاقات المواجهة في عمق الأراضي المتنازع عليها بشدة.
وبعبارة أخرى، فقدنا التفوق الجوي الكامل بفضل أكثر القدرات "غير المثيرة" والسهلة المنال.
إن الفكرة الأساسية للتعرف التلقائي على الأهداف Automatic Target Recognition (ATR) لتوجيه الأسلحة ليست جديدة على الإطلاق. فقد كان هذا المفهوم موجودًا منذ فترة طويلة جدًا في أشكال وتعريفات مختلفة. واستخدامه من قبل بعض أنواع الصواريخ المجنحة لعقود من الزمان هو الأكثر صلة بهذه المناقشة.
يسمح جهاز DSMAC - Digital Scene Matching Area Correlator - الذي يعتبر بدائيًا نسبيًا وفقًا لمعايير اليوم لمستشعر الأشعة تحت الحمراء الموجود على متن صاروخ كروز توماهوك بمسح التضاريس أدناه حتى يتمكن من مطابقة الصور المبرمجة مسبقًا في بنك الذاكرة للمساعدة في الملاحة وتحديد الهدف.
لقد أدت عقود من استخدام DSMAC وأنظمة التعرف على الصور الأخرى إلى تطوير مفهوم الاستهداف المستقل الأساسي لمطابقة الصور الرقمية/الارتباط بها ليصبح أكثر قدرة. ويرجع هذا إلى أجهزة استشعار الأشعة تحت الحمراء المحسنة وأجهزة الكمبيوتر ومنطق البرامج الموجودة على متن الصاروخ والتي يمكنها حتى السماح للصاروخ باختيار هدفه عندما كانت العوامل غير المتوقعة قد تتسبب في إجهاض الصواريخ القديمة لهجماتها أو إخفاقها تمامًا. كما يمكنها الهجوم بدقة أكبر بكثير، حيث لا تختار الهدف العام فحسب، بل تختار أيضًا النقطة المبرمجة مسبقًا على هذا الهدف لضربها. لا يلزم وجود إنسان للتحكم في هذه الوظيفة، حيث يمكن أن تكون مستقلة بمجرد أن يكون الصاروخ في طريقه.
بعض هذه الصواريخ لديها خيار التحكم من خلال an-in-the-loop (MITL) ، ولكن في معظم الحالات، يتطلب ذلك وجود طائرة مزودة بوصلة بيانات في الجو ضمن خط رؤية السلاح (عادة الطائرة التي تطلقه) أثناء قيامه بمهمته الهجومية. يمكن لصواريخ كروز أخرى، مثل الإصدارات الأحدث من توماهوك، أن تسمح بالتفاعل مع المستخدم أثناء الطيران من خلال تغذية الصور والبيانات الأخرى إلى وحدات التحكم عبر وصلة بيانات الأقمار الصناعية، ولكن هذه أنظمة متقدمة لا تزال قدراتها الأساسية تستخدم الاستهداف المستقل عبر الطرق الموضحة أعلاه.
على أية حال، فإن هذه الصواريخ مصممة لمهاجمة هدف واحد أو مجموعة صغيرة من الأهداف البديلة التي يتم برمجتها فيها قبل الإطلاق. وقد أدت هذه القيود الجوهرية إلى منعها من الخضوع للتدقيق المرتبط بأخلاقيات الأسلحة المستقلة حقًا.
على مدى عقود من الزمان، كانت مفاهيم الاستهداف المتطابقة للصور DSMAC وغيرها تعتبر من أحدث التقنيات، ولكن اليوم، حتى في شكلها المتقدم، حيث يمكنها التغلب على تحديات الاستهداف التي لم تكن ممكنة في التكرارات السابقة، فهي شيء من بقايا الماضي - أو على الأقل مقدمة غير عملية لما سيأتي.
في الوقت الحاضر، يعد التعرف الرقمي على الصور جزءًا من حياتنا اليومية مع وضع خوارزميات متقدمة للقيام بجميع أنواع الأشياء من فتح قفل جهاز iPhone الخاص بك إلى العثور على الصور عبر الإنترنت. تستخدم المراقبة الحديثة بشكل عام بشكل كبير التعرف الآلي على الأهداف من أنواع عديدة - من المرئي إلى الرادار إلى الإشارات. يمكن للتعلم الآلي "تعليم" البرامج كيفية ليس فقط اكتشاف أشياء معينة في الصور ومقاطع الفيديو، ولكن أيضًا كيفية تصنيف هذه الأشياء إلى فئات فرعية مختلفة وتطبيق منطق المتابعة المعقد بناءً على ما يتم اكتشافه وتحديده بدرجات متفاوتة من اليقين. تجعل هذه المفاهيم أمرًا ممكنًا.
أصبحت الأجهزة التي تمكن هذه القدرات أرخص وأكثر انتشارًا وصغرًا، كما أصبحت البرامج أكثر سهولة في الوصول إليها أيضًا.
لذا فليس من المستغرب حقًا أن يتم نقل هذه القدرات مباشرة إلى طائرات بدون طيار أقل تكلفة، مع القدرة على الكشف عن مجموعة كبيرة من الأشياء على الأرض وتصنيفها واستهدافها بشكل مستقل. وهي جيدة جدًا في ذلك. في الواقع، يتم استخدام العديد من نفس أنواع قدرات الطائرات بدون طيار لأغراض تجارية / صناعية، مثل تفتيش مساحات كبيرة من البنية التحتية للمرافق أو خطوط السكك الحديدية.
إن هذه التطورات تشكل أولوية قصوى بالنسبة للجيوش في مختلف أنحاء العالم مع انتشار هذه التكنولوجيا. وقد بدأت بالفعل في استخدام هذه التكنولوجيا في القتال في أوكرانيا، حيث تسعى موسكو وكييف جاهدتين إلى الاستفادة من الطائرات بدون طيار المزودة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك القتل، من أجل المساعدة في تحويل مجرى الحرب.
يتبع.
إزالة المتحكم او الموجه من حلقة التوجيه تفتح أمامنا أفقًا واسعًا وجديدًا، ولكنها أيضًا تسبب قلقًا كبيرًا. هذه هي النقطة الأهم التي يجب فهمها. مفهوم التحكم بوجود إنسان في الحلقة man-in-the-loop (MITL) يفرض قيودًا كبيرة على ما يمكن للطائرات المسيرة ذات التكلفة الأقل — بما في ذلك الأنواع الانتحارية ذات المدى الطويل — أن تقوم به. وهذا صحيح بشكل خاص إذا كنت تحاول ضرب هدف ديناميكي أو هدف فرصة على مسافات كبيرة. هذه القيود تتقلص بسرعة عندما يكون للطائرة المسيرة القدرة على اختيار أهدافها باستخدام أجهزة استشعار متاحة تجاريًا وأجهزة وبرمجيات مزودة بالذكاء الاصطناعي.
أغلب الطائرات المسيرة الانتحارية من منظور الشخص الأول (FPV)، والذخائر المتجولة، والطائرات المسيرة التي تلقي القنابل على الأهداف المتحركة أو أهداف الفرص، تكون مجهزة بنظام تحكم بوجود إنسان في الحلقة. شخص ما يقود (أو بالأحرى يوجه) هذه الأسلحة في الوقت الحقيقي ويختار أهدافها. أما الطائرات التي لا يتحكم بها بهذه الطريقة، فتخصص لضرب الأهداف الثابتة، وهي ببساطة مجموعة من الإحداثيات على الخريطة. أكبر عيب في هذا الترتيب هو الحاجة إلى وجود اتصال مستمر بخط الرؤية بين الطائرة المسيرة ووحدتها المتحكمة. وهذا يؤدي إلى القيود المذكورة سابقًا في قدرات هذه الطائرات وتطبيقاتها المحتملة في ساحة المعركة.
إذا تم فقدان رابط الاتصالات، يمكن في بعض الحالات إعادة تأسيس الاتصال بالطائرة المسيرة بعد أن تدخل إلى نمط انتظار مخطط مسبقًا. كما يمكن برمجتها للعودة إلى نقطة محددة مسبقًا، ولكن في كلتا الحالتين، لا يمكن إتمام المهمة. حتى في إطار مفهوم التشغيل شبه التلقائي، حيث يراقب المشغلون تقدم الطائرة المسيرة ويوافقون على الأهداف دون قيادتها مباشرةً لحظة بلحظة، تظل الطائرة بحاجة إلى وسيلة للتواصل مع المشغلين لكي يتمكنوا من رؤية ما تراه.
تضيف الاتصالات عبر الأقمار الصناعية تكلفة وتعقيدًا، خاصةً من حيث حجم الطائرة المطلوبة لاستيعابها، وفي معظم الحالات، يكون من غير الممكن إضافة هذه القدرة. الشبكات المتقدمة عبر مساحات واسعة من ساحة المعركة هي قدرة أخرى قد تتغلب على هذه المشكلات، لكنها بعيدة المنال بالنسبة لغالبية القوات المسلحة لدول العالم، وتزيد بشكل كبير من تعقيد العمليات والأجهزة المستخدمة.
التحكم عبر خط الرؤية على مسافات طويلة يمكن أن يكون مشكلة في أي تضاريس غير مستوية للغاية. هذا يعني أن الجهة المسؤولة عن التحكم تحتاج إلى أن تكون قريبة — ضمن بضعة أميال في العديد من الحالات، وغالبًا أقل من ذلك — من الطائرة المسيرة. في التضاريس المرتفعة أو المناطق الحضرية، يمكن أن تكون العمليات محدودة بشكل كبير، على الرغم من أن الاستفادة من شبكات البيانات الخلوية العامة يمكن أن تتغلب على هذه المشكلة باستخدام الأنظمة المجهزة بشكل مناسب، ولكن فقط في بعض البيئات التي لا تكون عادةً مناطق حرب كاملة.
بينما يمكن أن تعمل الأبراج البارزة، أو المنطاد الهوائي، أو الطائرات المسيرة الأخرى كجسور مرتفعة للمساعدة في الحفاظ على الاتصال بخط الرؤية على مسافات أطول وفي تضاريس أكثر تعقيدًا، فإنها تجعل العمليات أكثر تعقيدًا، وفي بعض الحالات أكثر عرضة للخطر. كما أنها تقدم نقطة فشل حاسمة أخرى.
لتوضيح ذلك نفصل هذه النقاط :
1. **التحكم عبر خط الرؤية (LOS)**: يُستخدم عادةً على مدى قريب. هذا هو النوع الذي تستخدمه معظم الطائرات المسيرة ذات الرؤية الأولى (FPV)، والطائرات المسيرة الاستطلاعية القريبة، والطائرات المسيرة التي تلقي القنابل الصغيرة، مثلما نرى في أوكرانيا. يتطلب هذا النوع من التحكم أن يكون المشغل قريبًا من الطائرة المسيرة، مما يعني عادةً أن المسافة تكون ضمن بضعة أميال أو حتى أقل.
2. **التحكم عبر خط الرؤية مع الاستعانة بالجسور أو وسائل ربط و تمديد الاتصال (RLOS)**: يستخدم طائرات مسيرة أو طائرات أو مناطيد هوائية أخرى كمنصات رفع لتمديد الاتصال بخط الرؤية. هذا المفهوم موجود أيضًا في أوكرانيا إلى حد ما. يقوم هذا النظام بتمديد مدى الاتصال عبر خط الرؤية من خلال توفير نقاط اتصال مرتفعة، مما يساعد على التغلب على بعض القيود المتعلقة بالتضاريس.
3. **التحكم خارج خط الرؤية (BLOS)**: يُستخدم في العمليات ذات المدى الطويل أو عندما لا يوجد أي جسر اتصال على الإطلاق. يتطلب هذا عادةً رابط بيانات عبر الأقمار الصناعية أو القدرة على الاستفادة من بنية تحتية ثابتة ذات عرض نطاق ترددي عالٍ على الأرض — مثل شبكات الهواتف المحمولة. هذا النوع من التحكم يسمح للطائرات المسيرة بالعمل على مسافات أطول، حتى في ظروف عدم وجود أي نقاط اتصال مباشرة.
كل نوع من هذه الأنظمة له مزاياه وعيوبه، ويتطلب تكنولوجيا معينة لتحقيق الفعالية المطلوبة في سيناريوهات مختلفة.
تتعرض روابط البيانات الثنائية البسيطة بين الطائرات المسيرة التي يتم التحكم بها عبر الراديو ومشغليها لخطر التشويش. استخدام الطائرات المسيرة التي تحتاج إلى اتصال شبه مستمر يمكن أن ينبه العدو إلى وجود الطائرة عبر هذه الانبعاثات. يمكن تحديد موقع مصدر التحكم بسرعة واستهدافه، مما يصبح مشكلة أكثر إلحاحًا. في العديد من الحالات، واستخدام هذه الأنظمة في ظل بروتوكولات صارمة للتحكم في الانبعاثات أمر مستحيل في كثير من الحالات.
بينما قد يتمتع نظام التحكم عبر خط الرؤية البسيط بالعديد من المزايا، خاصةً للعمليات قصيرة المدى، وكذلك بكفاءات اقتصادية كبيرة، إلا أنه يعاني أيضًا من ضعف كبير وحدود واضحة وعيوب ملحوظة. من ناحية أخرى، الطائرات المسيرة التي تستطيع اختيار أهدافها والهجوم عليها دون الحاجة إلى إرسال أي انبعاثات اتصالية تصبح أقل قابلية للكشف، وبالتالي أكثر مرونة وقابلية للبقاء.
مع وضع ذلك في الاعتبار، يمكن أن ترى كيف أن السماح للطائرات المسيرة بالطيران إلى مناطق محددة، حتى عبر مسافات طويلة، للبحث عن أهدافها الخاصة وتطوير حلول هجومية بشكل مستقل، يفتح المجال بشكل كبير لما يمكنها تحقيقه. فهي لا تحتاج إلى أي اتصال مع المشغلين، وقطع هذه الرابط غير المرئي يفتح إمكانياتها، سواء للأفضل أو للأسوأ.
يتبع.
أغلب الطائرات المسيرة الانتحارية من منظور الشخص الأول (FPV)، والذخائر المتجولة، والطائرات المسيرة التي تلقي القنابل على الأهداف المتحركة أو أهداف الفرص، تكون مجهزة بنظام تحكم بوجود إنسان في الحلقة. شخص ما يقود (أو بالأحرى يوجه) هذه الأسلحة في الوقت الحقيقي ويختار أهدافها. أما الطائرات التي لا يتحكم بها بهذه الطريقة، فتخصص لضرب الأهداف الثابتة، وهي ببساطة مجموعة من الإحداثيات على الخريطة. أكبر عيب في هذا الترتيب هو الحاجة إلى وجود اتصال مستمر بخط الرؤية بين الطائرة المسيرة ووحدتها المتحكمة. وهذا يؤدي إلى القيود المذكورة سابقًا في قدرات هذه الطائرات وتطبيقاتها المحتملة في ساحة المعركة.
إذا تم فقدان رابط الاتصالات، يمكن في بعض الحالات إعادة تأسيس الاتصال بالطائرة المسيرة بعد أن تدخل إلى نمط انتظار مخطط مسبقًا. كما يمكن برمجتها للعودة إلى نقطة محددة مسبقًا، ولكن في كلتا الحالتين، لا يمكن إتمام المهمة. حتى في إطار مفهوم التشغيل شبه التلقائي، حيث يراقب المشغلون تقدم الطائرة المسيرة ويوافقون على الأهداف دون قيادتها مباشرةً لحظة بلحظة، تظل الطائرة بحاجة إلى وسيلة للتواصل مع المشغلين لكي يتمكنوا من رؤية ما تراه.
تضيف الاتصالات عبر الأقمار الصناعية تكلفة وتعقيدًا، خاصةً من حيث حجم الطائرة المطلوبة لاستيعابها، وفي معظم الحالات، يكون من غير الممكن إضافة هذه القدرة. الشبكات المتقدمة عبر مساحات واسعة من ساحة المعركة هي قدرة أخرى قد تتغلب على هذه المشكلات، لكنها بعيدة المنال بالنسبة لغالبية القوات المسلحة لدول العالم، وتزيد بشكل كبير من تعقيد العمليات والأجهزة المستخدمة.
التحكم عبر خط الرؤية على مسافات طويلة يمكن أن يكون مشكلة في أي تضاريس غير مستوية للغاية. هذا يعني أن الجهة المسؤولة عن التحكم تحتاج إلى أن تكون قريبة — ضمن بضعة أميال في العديد من الحالات، وغالبًا أقل من ذلك — من الطائرة المسيرة. في التضاريس المرتفعة أو المناطق الحضرية، يمكن أن تكون العمليات محدودة بشكل كبير، على الرغم من أن الاستفادة من شبكات البيانات الخلوية العامة يمكن أن تتغلب على هذه المشكلة باستخدام الأنظمة المجهزة بشكل مناسب، ولكن فقط في بعض البيئات التي لا تكون عادةً مناطق حرب كاملة.
بينما يمكن أن تعمل الأبراج البارزة، أو المنطاد الهوائي، أو الطائرات المسيرة الأخرى كجسور مرتفعة للمساعدة في الحفاظ على الاتصال بخط الرؤية على مسافات أطول وفي تضاريس أكثر تعقيدًا، فإنها تجعل العمليات أكثر تعقيدًا، وفي بعض الحالات أكثر عرضة للخطر. كما أنها تقدم نقطة فشل حاسمة أخرى.
لتوضيح ذلك نفصل هذه النقاط :
1. **التحكم عبر خط الرؤية (LOS)**: يُستخدم عادةً على مدى قريب. هذا هو النوع الذي تستخدمه معظم الطائرات المسيرة ذات الرؤية الأولى (FPV)، والطائرات المسيرة الاستطلاعية القريبة، والطائرات المسيرة التي تلقي القنابل الصغيرة، مثلما نرى في أوكرانيا. يتطلب هذا النوع من التحكم أن يكون المشغل قريبًا من الطائرة المسيرة، مما يعني عادةً أن المسافة تكون ضمن بضعة أميال أو حتى أقل.
2. **التحكم عبر خط الرؤية مع الاستعانة بالجسور أو وسائل ربط و تمديد الاتصال (RLOS)**: يستخدم طائرات مسيرة أو طائرات أو مناطيد هوائية أخرى كمنصات رفع لتمديد الاتصال بخط الرؤية. هذا المفهوم موجود أيضًا في أوكرانيا إلى حد ما. يقوم هذا النظام بتمديد مدى الاتصال عبر خط الرؤية من خلال توفير نقاط اتصال مرتفعة، مما يساعد على التغلب على بعض القيود المتعلقة بالتضاريس.
3. **التحكم خارج خط الرؤية (BLOS)**: يُستخدم في العمليات ذات المدى الطويل أو عندما لا يوجد أي جسر اتصال على الإطلاق. يتطلب هذا عادةً رابط بيانات عبر الأقمار الصناعية أو القدرة على الاستفادة من بنية تحتية ثابتة ذات عرض نطاق ترددي عالٍ على الأرض — مثل شبكات الهواتف المحمولة. هذا النوع من التحكم يسمح للطائرات المسيرة بالعمل على مسافات أطول، حتى في ظروف عدم وجود أي نقاط اتصال مباشرة.
كل نوع من هذه الأنظمة له مزاياه وعيوبه، ويتطلب تكنولوجيا معينة لتحقيق الفعالية المطلوبة في سيناريوهات مختلفة.
تتعرض روابط البيانات الثنائية البسيطة بين الطائرات المسيرة التي يتم التحكم بها عبر الراديو ومشغليها لخطر التشويش. استخدام الطائرات المسيرة التي تحتاج إلى اتصال شبه مستمر يمكن أن ينبه العدو إلى وجود الطائرة عبر هذه الانبعاثات. يمكن تحديد موقع مصدر التحكم بسرعة واستهدافه، مما يصبح مشكلة أكثر إلحاحًا. في العديد من الحالات، واستخدام هذه الأنظمة في ظل بروتوكولات صارمة للتحكم في الانبعاثات أمر مستحيل في كثير من الحالات.
بينما قد يتمتع نظام التحكم عبر خط الرؤية البسيط بالعديد من المزايا، خاصةً للعمليات قصيرة المدى، وكذلك بكفاءات اقتصادية كبيرة، إلا أنه يعاني أيضًا من ضعف كبير وحدود واضحة وعيوب ملحوظة. من ناحية أخرى، الطائرات المسيرة التي تستطيع اختيار أهدافها والهجوم عليها دون الحاجة إلى إرسال أي انبعاثات اتصالية تصبح أقل قابلية للكشف، وبالتالي أكثر مرونة وقابلية للبقاء.
مع وضع ذلك في الاعتبار، يمكن أن ترى كيف أن السماح للطائرات المسيرة بالطيران إلى مناطق محددة، حتى عبر مسافات طويلة، للبحث عن أهدافها الخاصة وتطوير حلول هجومية بشكل مستقل، يفتح المجال بشكل كبير لما يمكنها تحقيقه. فهي لا تحتاج إلى أي اتصال مع المشغلين، وقطع هذه الرابط غير المرئي يفتح إمكانياتها، سواء للأفضل أو للأسوأ.
يتبع.
الطائرات المسيرة الانتحارية بعيدة المدى، أو ما يُعرف بـ "one-way’ attack"، مثل الطائرة المسيرة الإيرانية التصميم شاهد-136 التي تسببت في مشكلات كبيرة لجهاز الدفاع الجوي في أوكرانيا، تعمل بالفعل بدون وجود إنسان في الحلقة للتحكم في ضرب الأهداف الثابتة. فهي تعتبر أسلحة "اطلق وانسَ" بحق.
إذا تم تزويد هذه الأنواع من الطائرات المسيرة بقدرة البحث عن أهدافها الخاصة، فإنها يمكن أن تستخدم قدرتها على التحمل للبحث عن أهداف فرصة، ليس على بُعد بضعة أميال من مواقع إطلاقها كما هو الحال مع الطائرات المسيرة الانتحارية الأصغر ذات التحكم بوجود إنسان في الحلقة، بل يمكن أن تصل إلى مئات الأميال بعيدًا.
يمكنها أيضًا البقاء في المنطقة لفترة زمنية كبيرة لتنفيذ بحث دقيق في منطقة محددة. كما يمكنها العودة إلى قاعدة الانطلاق لإعادة استخدامها إذا لم يتم العثور على هدف، بشرط أن تكون لديها القدرة على العودة، أو التوجه إلى هدف ثابت ثانوي تم برمجته مسبقًا قبل الإطلاق. بخلاف ذلك، يمكنها تدمير نفسها.
قدرة الطائرات المسيرة على استهداف الأهداف الديناميكية في عمق الأراضي المتنازع عليها ستكون ميزة كبيرة. بالنسبة لروسيا، على سبيل المثال، سيكون لهذا الأمر ميزة هائلة لأنها فشلت في تحقيق التفوق الجوي على أوكرانيا ولديها قدرة محدودة للغاية على ضرب الأهداف غير الثابتة بعيدًا عن الخطوط الأمامية. نفس الشيء ينطبق على أوكرانيا؛ فهي يمكن أن تبحث عن وتستهدف المركبات الروسية البرية في عمق الأراضي المحتلة، وهو ما لا تستطيع القيام به اليوم بسبب عدم تحقيقها التفوق الجوي وتعرضها لشبكة الدفاع الجوي الكثيفة التي تغطي المنطقة بأكملها.
استخدام هذه الطائرات المسيرة في عمق تلك الدفاعات الجوية يكون منطقيًا حتى إذا لم تتمكن من إكمال مهمتها. قد تكلف الطائرة المسيرة الانتحارية بعيدة المدى آلاف الدولارات، ولكن صاروخ الدفاع الجوي عالي الأداء الذي يسقطها من المحتمل أن يكلف أكثر بكثير وسيستغرق وقتًا أطول بكثير لاستبداله.
إن الطائرات بدون طيار قادرة على ضرب أهداف العدو على مساحة شاسعة بشكل مستمر دون "مضاعفة" الهجوم ومهاجمة نفس الهدف مرتين. وباستخدام التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي والأجهزة المرتبطة بها، لا يمكنها فقط تحديد الأهداف ذات الأهمية، بل يمكنها أيضًا التمييز بين الأهداف المتحركة والثابتة، لضمان أنها مركبات نشطة بالفعل (غير مدمرة أو تالفة بالفعل). وفي الوقت نفسه، يمكن ضبطها للتعامل مع أنواع أخرى من الأهداف، مثل أنظمة الصواريخ أرض-جو أو غيرها من الأهداف ذات الأولوية العالية، بغض النظر عما إذا كانت ثابتة أم لا. وحتى تحركات القوات على الأرض يمكن التعرف عليها ومهاجمتها. ويمكن تحديد جميع المعايير المتعلقة بما يمكن للطائرة بدون طيار التعامل معه، وأين يمكنها القيام بذلك، وتخصيصها لكل مهمة قبل الإطلاق.
إن مثل هذه القدرة قادرة على قمع تحركات القوات البعيدة خلف خطوط المواجهة بشكل كبير، حيث يمكن أن تحدث الهجمات الدقيقة على القوات المتحركة في أي مكان وفي أي وقت، وبكميات كبيرة.
وهناك سابقة بالفعل لهذا في شكل طائرات بدون طيار هجومية أحادية الاتجاه مجهزة بباحثين عن الترددات الراديوية تعمل في دور مضاد للإشعاع. تبحث هذه الطائرات عن الإشارات القادمة من أنظمة الدفاع الجوي وتركز عليها، وتطير مباشرة إلى المرسل وتنفجر. هذه القدرة، التي نشأت في إسرائيل، موجودة منذ سنوات عديدة وهي الآن تنتشر في جميع أنحاء العالم. وفي حين أنها أقل مرونة بكثير من استخدام الاستهداف البصري للبحث عن مجموعة أوسع بكثير من الأهداف، إلا أنها لا تزال تستند إلى نفس المبادئ وتستفيد من نفس المزايا. لا حاجة إلى موجه. هناك حتى بعض الطائرات بدون طيار التي تتمتع بقدرات استهداف بصرية ومضادة للإشعاع، تجمع بين أفضل ما في الوظيفتين، ولكن هذه هي مجموعة نادرة، والتي كانت إسرائيل رائدة فيها مرة أخرى.
ومن الأهمية بمكان أيضا أن نؤكد على أننا لا نتحدث هنا عن قدرات الهجوم الجماعي. ففي حين تحظى الأسراب المتقدمة المتصلة بالشبكة بأكبر قدر من الاهتمام هذه الأيام، فإنها تشكل قفزة كبيرة أخرى على القدرة التي نناقشها. فمجرد منح الطائرات بدون طيار الأقل تكلفة القدرة على مهاجمة الأهداف بشكل مستقل يشكل تهديدا أكثر وضوحا، والذي قد ينتشر بسرعة في الأمد القريب. وإذا أخذنا في الاعتبار نفس قدرات الاستهداف الذاتي التي ناقشناها أعلاه وطائرات بدون طيار متصلة بالشبكة تمتلكها عبر منطقة شاسعة، فسوف نجد سربا تعاونيا مستقلا بالكامل ومتصلا بشبكة شبكية، وهو ما قد يجلب العديد من القدرات المدمرة وكفاءة القتال. ولكن هذا أيضا يقدم تعقيدا كبيرا، وتكلفة، وحتى بعض أشكال الضعف، وإن كان ذلك مع مزايا هائلة.
بعبارة أخرى، فإن حاجز الدخول لهذا النوع من القدرات أعلى بكثير من مجرد منح الطائرات بدون طيار القدرة على البحث عن أهداف محددة وضربها داخل منطقة جغرافية محددة بشكل فردي.
**تعليم القت....** لم أكتب الكلمة حتى لا تحسب على المنتدى عبر خورزميات قوقل.
البرمجيات المحملة على الطائرات المسيرة ذات القدرات الذاتية لتحديد الأهداف يمكن تدريبها لتصبح بارعة جدًا في اكتشاف وتحديد وشن الهجوم على الأهداف المقررة. يمكن تكرار سيناريوهات التدريب آلاف المرات أو حتى ملايين المرات في المحاكاة الافتراضية، تحت كل الظروف المتخيلة، لتحسين قدرة البرمجيات على التمييز بين الضحية المستهدفة والأشياء التي لا ينبغي مهاجمتها.
يمكن بعد ذلك ضبط المعلمات بناءً على هذه البيانات لتحديد مستوى اليقين (أو الارتباط) الذي تحتاجه الطائرة المسيرة لاتخاذ قرار بشأن استهداف هدف. هذا يسمح بتخصيص استراتيجيات الهجوم بدقة فائقة، بناءً على التدريب المكثف الذي خضع له النظام البرمجي-العتادي للطائرة المسيرة.
احتمالية مطابقة الإعدادات هي مسألة مثيرة للتفكير بحد ذاتها. كمثال نظري، قد يختلف المستخدمون المختلفون بناءً على القيم الأخلاقية والتكتيكية عند استخدام نفس الطائرة المسيرة بشكل كبير. قد يقوم أحد المستخدمين الذين يقاتلون في صراع شديد الأهمية بتحديد هذا القيمة منخفضة نسبيًا لزيادة عدد الهجمات المحتملة. في المقابل، قد يقوم مستخدم آخر، مشارك في صراع ذو أهمية أقل أو الذي يواجه ضغوطًا كبيرة للحفاظ على حياة الأبرياء والممتلكات، بتحديد هذه القيمة عالية جدًا.
حتى في أكثر الإعدادات تشددًا، ولكن لا تزال ذات صلة من الناحية التشغيلية، ستظل هناك إمكانية لحدوث أخطاء مروعة. ولكن يمكن القول أيضًا إن المشغلين البشريين قد يكونون أقل موثوقية في هذا الصدد، مما يعكس تحديات متعددة في استخدام الأنظمة الذاتية لتحديد الأهداف.
كل هذا ممكن بفضل العدسات المتقدمة، الخفيفة الوزن، والأقل تكلفة التي يمكن للطائرات المسيرة الصغيرة حملها. شهد قطاع الطائرات المسيرة التجارية تطورًا سريعًا للغاية في هذا الصدد، مما يتدفق مباشرة إلى التطبيقات العسكرية. استخدام كواشف الرادار ذات الموجات المليمترية هو أيضًا خيار محتمل، وهو ما سيكون مفيدًا بشكل كبير لعمليات الطقس السيئ، ولكن العدسات تظل محور التركيز الأكثر قابلية للتحقيق في هذه المرحلة.
ما تحصل عليه من خلال إدخال التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي في الطائرات المسيرة المسلحة ذات المستوى الأدنى هي أسلحة أكثر ذكاءً، ديناميكية، وأقل قابلية للتنبؤ، مما يجعلها أصعب للدفاع ضدها. مع التخلص من قيود "الإنسان في الحلقة" الحالية، ستلعب هذه الأسلحة دورًا أكثر تأثيرًا في معركة الغد مقارنة بما حققته بالفعل.
إذا تم تزويد هذه الأنواع من الطائرات المسيرة بقدرة البحث عن أهدافها الخاصة، فإنها يمكن أن تستخدم قدرتها على التحمل للبحث عن أهداف فرصة، ليس على بُعد بضعة أميال من مواقع إطلاقها كما هو الحال مع الطائرات المسيرة الانتحارية الأصغر ذات التحكم بوجود إنسان في الحلقة، بل يمكن أن تصل إلى مئات الأميال بعيدًا.
يمكنها أيضًا البقاء في المنطقة لفترة زمنية كبيرة لتنفيذ بحث دقيق في منطقة محددة. كما يمكنها العودة إلى قاعدة الانطلاق لإعادة استخدامها إذا لم يتم العثور على هدف، بشرط أن تكون لديها القدرة على العودة، أو التوجه إلى هدف ثابت ثانوي تم برمجته مسبقًا قبل الإطلاق. بخلاف ذلك، يمكنها تدمير نفسها.
قدرة الطائرات المسيرة على استهداف الأهداف الديناميكية في عمق الأراضي المتنازع عليها ستكون ميزة كبيرة. بالنسبة لروسيا، على سبيل المثال، سيكون لهذا الأمر ميزة هائلة لأنها فشلت في تحقيق التفوق الجوي على أوكرانيا ولديها قدرة محدودة للغاية على ضرب الأهداف غير الثابتة بعيدًا عن الخطوط الأمامية. نفس الشيء ينطبق على أوكرانيا؛ فهي يمكن أن تبحث عن وتستهدف المركبات الروسية البرية في عمق الأراضي المحتلة، وهو ما لا تستطيع القيام به اليوم بسبب عدم تحقيقها التفوق الجوي وتعرضها لشبكة الدفاع الجوي الكثيفة التي تغطي المنطقة بأكملها.
استخدام هذه الطائرات المسيرة في عمق تلك الدفاعات الجوية يكون منطقيًا حتى إذا لم تتمكن من إكمال مهمتها. قد تكلف الطائرة المسيرة الانتحارية بعيدة المدى آلاف الدولارات، ولكن صاروخ الدفاع الجوي عالي الأداء الذي يسقطها من المحتمل أن يكلف أكثر بكثير وسيستغرق وقتًا أطول بكثير لاستبداله.
إن الطائرات بدون طيار قادرة على ضرب أهداف العدو على مساحة شاسعة بشكل مستمر دون "مضاعفة" الهجوم ومهاجمة نفس الهدف مرتين. وباستخدام التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي والأجهزة المرتبطة بها، لا يمكنها فقط تحديد الأهداف ذات الأهمية، بل يمكنها أيضًا التمييز بين الأهداف المتحركة والثابتة، لضمان أنها مركبات نشطة بالفعل (غير مدمرة أو تالفة بالفعل). وفي الوقت نفسه، يمكن ضبطها للتعامل مع أنواع أخرى من الأهداف، مثل أنظمة الصواريخ أرض-جو أو غيرها من الأهداف ذات الأولوية العالية، بغض النظر عما إذا كانت ثابتة أم لا. وحتى تحركات القوات على الأرض يمكن التعرف عليها ومهاجمتها. ويمكن تحديد جميع المعايير المتعلقة بما يمكن للطائرة بدون طيار التعامل معه، وأين يمكنها القيام بذلك، وتخصيصها لكل مهمة قبل الإطلاق.
إن مثل هذه القدرة قادرة على قمع تحركات القوات البعيدة خلف خطوط المواجهة بشكل كبير، حيث يمكن أن تحدث الهجمات الدقيقة على القوات المتحركة في أي مكان وفي أي وقت، وبكميات كبيرة.
وهناك سابقة بالفعل لهذا في شكل طائرات بدون طيار هجومية أحادية الاتجاه مجهزة بباحثين عن الترددات الراديوية تعمل في دور مضاد للإشعاع. تبحث هذه الطائرات عن الإشارات القادمة من أنظمة الدفاع الجوي وتركز عليها، وتطير مباشرة إلى المرسل وتنفجر. هذه القدرة، التي نشأت في إسرائيل، موجودة منذ سنوات عديدة وهي الآن تنتشر في جميع أنحاء العالم. وفي حين أنها أقل مرونة بكثير من استخدام الاستهداف البصري للبحث عن مجموعة أوسع بكثير من الأهداف، إلا أنها لا تزال تستند إلى نفس المبادئ وتستفيد من نفس المزايا. لا حاجة إلى موجه. هناك حتى بعض الطائرات بدون طيار التي تتمتع بقدرات استهداف بصرية ومضادة للإشعاع، تجمع بين أفضل ما في الوظيفتين، ولكن هذه هي مجموعة نادرة، والتي كانت إسرائيل رائدة فيها مرة أخرى.
ومن الأهمية بمكان أيضا أن نؤكد على أننا لا نتحدث هنا عن قدرات الهجوم الجماعي. ففي حين تحظى الأسراب المتقدمة المتصلة بالشبكة بأكبر قدر من الاهتمام هذه الأيام، فإنها تشكل قفزة كبيرة أخرى على القدرة التي نناقشها. فمجرد منح الطائرات بدون طيار الأقل تكلفة القدرة على مهاجمة الأهداف بشكل مستقل يشكل تهديدا أكثر وضوحا، والذي قد ينتشر بسرعة في الأمد القريب. وإذا أخذنا في الاعتبار نفس قدرات الاستهداف الذاتي التي ناقشناها أعلاه وطائرات بدون طيار متصلة بالشبكة تمتلكها عبر منطقة شاسعة، فسوف نجد سربا تعاونيا مستقلا بالكامل ومتصلا بشبكة شبكية، وهو ما قد يجلب العديد من القدرات المدمرة وكفاءة القتال. ولكن هذا أيضا يقدم تعقيدا كبيرا، وتكلفة، وحتى بعض أشكال الضعف، وإن كان ذلك مع مزايا هائلة.
بعبارة أخرى، فإن حاجز الدخول لهذا النوع من القدرات أعلى بكثير من مجرد منح الطائرات بدون طيار القدرة على البحث عن أهداف محددة وضربها داخل منطقة جغرافية محددة بشكل فردي.
**تعليم القت....** لم أكتب الكلمة حتى لا تحسب على المنتدى عبر خورزميات قوقل.
البرمجيات المحملة على الطائرات المسيرة ذات القدرات الذاتية لتحديد الأهداف يمكن تدريبها لتصبح بارعة جدًا في اكتشاف وتحديد وشن الهجوم على الأهداف المقررة. يمكن تكرار سيناريوهات التدريب آلاف المرات أو حتى ملايين المرات في المحاكاة الافتراضية، تحت كل الظروف المتخيلة، لتحسين قدرة البرمجيات على التمييز بين الضحية المستهدفة والأشياء التي لا ينبغي مهاجمتها.
يمكن بعد ذلك ضبط المعلمات بناءً على هذه البيانات لتحديد مستوى اليقين (أو الارتباط) الذي تحتاجه الطائرة المسيرة لاتخاذ قرار بشأن استهداف هدف. هذا يسمح بتخصيص استراتيجيات الهجوم بدقة فائقة، بناءً على التدريب المكثف الذي خضع له النظام البرمجي-العتادي للطائرة المسيرة.
احتمالية مطابقة الإعدادات هي مسألة مثيرة للتفكير بحد ذاتها. كمثال نظري، قد يختلف المستخدمون المختلفون بناءً على القيم الأخلاقية والتكتيكية عند استخدام نفس الطائرة المسيرة بشكل كبير. قد يقوم أحد المستخدمين الذين يقاتلون في صراع شديد الأهمية بتحديد هذا القيمة منخفضة نسبيًا لزيادة عدد الهجمات المحتملة. في المقابل، قد يقوم مستخدم آخر، مشارك في صراع ذو أهمية أقل أو الذي يواجه ضغوطًا كبيرة للحفاظ على حياة الأبرياء والممتلكات، بتحديد هذه القيمة عالية جدًا.
حتى في أكثر الإعدادات تشددًا، ولكن لا تزال ذات صلة من الناحية التشغيلية، ستظل هناك إمكانية لحدوث أخطاء مروعة. ولكن يمكن القول أيضًا إن المشغلين البشريين قد يكونون أقل موثوقية في هذا الصدد، مما يعكس تحديات متعددة في استخدام الأنظمة الذاتية لتحديد الأهداف.
كل هذا ممكن بفضل العدسات المتقدمة، الخفيفة الوزن، والأقل تكلفة التي يمكن للطائرات المسيرة الصغيرة حملها. شهد قطاع الطائرات المسيرة التجارية تطورًا سريعًا للغاية في هذا الصدد، مما يتدفق مباشرة إلى التطبيقات العسكرية. استخدام كواشف الرادار ذات الموجات المليمترية هو أيضًا خيار محتمل، وهو ما سيكون مفيدًا بشكل كبير لعمليات الطقس السيئ، ولكن العدسات تظل محور التركيز الأكثر قابلية للتحقيق في هذه المرحلة.
ما تحصل عليه من خلال إدخال التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي في الطائرات المسيرة المسلحة ذات المستوى الأدنى هي أسلحة أكثر ذكاءً، ديناميكية، وأقل قابلية للتنبؤ، مما يجعلها أصعب للدفاع ضدها. مع التخلص من قيود "الإنسان في الحلقة" الحالية، ستلعب هذه الأسلحة دورًا أكثر تأثيرًا في معركة الغد مقارنة بما حققته بالفعل.
الدفاع ضد الطائرات المسيرة ذات المستوى الأدنى المستقلة هو مشكلة كبيرة لأسباب عديدة، وليس فقط في ساحة المعركة النشطة. بدون وجود إنسان في الحلقة وروابط بيانات ثنائية الاتجاه، تصبح عملية الكشف والدفاع، سواء عبر أساليب "التدمير الناعم" (مثل الحرب الإلكترونية) أو أساليب "التدمير الصلب" (مثل أنظمة الصواريخ والمدفعية)، أكثر تعقيدًا. الحقيقة التي تم ذكرها سابقًا أن الطائرات المسيرة المستقلة ذات القدرات طويلة المدى يمكن أن تطير إلى مسافات أبعد بكثير لتحديد أهداف الفرص تعني أنها يمكن أن تظهر في مواقع أكثر بكثير، مما يعقد تخصيص الموارد الدفاعية الثمينة بشكل كبير. ببساطة، لا يمكنك الدفاع عن كل مكان في وقت واحد، وبالنسبة لأنظمة الطائرات المسيرة ذات المدى الطويل، فإن الخطوط الأمامية قد تصبح بلا معنى، بخلاف تركيز عالٍ من الدفاعات الجوية.
يصبح التشويش على روابط القيادة المحلية العالية التحديد غير فعال إذا كانت الطائرة المسيرة تعمل بشكل مستقل. حتى مجرد التحول إلى التحكم الذاتي أثناء هجوم الطائرة المسيرة النهائي، كما تفعل طائرات "سويتش بليد"، يجعل أجهزة التشويش المحلية على المركبات — مثل تلك التي تظهر الآن على المركبات في أوكرانيا — غير فعالة نسبيًا، بينما تضيف أيضًا ميزة الضربات الأكثر دقة على الأهداف المتحركة. ستكون الطائرات المسيرة المستقلة بالكامل أقل تأثرًا بتشويش روابط القيادة المحلية لأنها لا تمتلك أي روابط قيادة على الإطلاق.
في حين أن تعطيل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) على نطاق واسع يمكن أن يؤثر أيضًا على بعض أنظمة الطائرات المسيرة المستقلة، إلا أن هذه المشكلات يمكن تجاوزها في العديد من الحالات، بما في ذلك باستخدام وسائل بسيطة قائمة للحفاظ على الطيران الأساسي خلال مثل هذه الحالات. يمكن للمستشعرات البصرية الجاهزة للاستخدام والأجهزة الداخلية المدمجة أن تساعد حتى الطائرات المسيرة الجاهزة للاستخدام في الحفاظ على الارتفاع وأداء المهمة بشكل مستقل أثناء اضطراب GPS. وعند مساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن تعزيز هذه القدرات بشكل أكبر. كما أصبحت أنظمة الملاحة بالقصور الذاتي صغيرة وخفيفة للغاية، مما يمنح الطائرات المسيرة العسكرية إمكانات أكبر للاستقلال عن GPS.
كما أشرنا سابقًا، يمكن ضبط المعلمات قبل المهمة لتحديد ما يجب على الطائرة المسيرة القيام به إذا فقدت استقبال GPS. في المناطق التي لا توجد فيها حساسية جغرافية، يمكن للطائرة المسيرة متابعة مهمتها مع تدهور في تحديد المواقع. في المناطق الأكثر حساسية، يمكن برمجتها للقيام بدوريات أو الطيران في اتجاه معين في محاولة لاستعادة تحديد موقع عالي الجودة، أو محاولة العودة إلى القاعدة، أو تدمير نفسها.
كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التغلب على تعطيل المهمة عن طريق انتحال نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) من خلال استخدام منطق متفوق للتعرف بشكل أفضل على وقت حدوث الانتحال أو التلاعب وبالتالي التخلص من المدخلات الخاطئة عندما تنحرف عن مصادر بيانات الملاحة الأخرى.
ومع ذلك، فإن التشويش أو التلاعب بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) على مساحة واسعة قد يصبح ضرورة أكبر بمجرد انتشار الطائرات بدون طيار الانتحارية ذاتية الاستهداف على نطاق واسع، حتى لو كان ذلك سيعمل فقط على تدهور قدرات بعض الأنواع في ظل ظروف معينة. ولكن من الجدير بالذكر أن القيام بذلك يمكن أن يؤثر بشكل كبير أيضًا على القدرة القتالية واللوجستية للجيش، لذلك يمكن أن يكون حقًا سلاحًا ذا حدين. بغض النظر عن ذلك، من المقرر أن يشهد انتحال نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) استخدامًا أوسع بكثير في الحرب في أوكرانيا، وخاصة بسبب استمرار روسيا في استخدام الطائرات بدون طيار الانتحارية بعيدة المدى التي تستفيد من مكونات منخفضة الجودة نسبيًا والتي يمكن أن يتم تحرف بعيدًا عن المسار من خلال هذا التكتيك.
هناك أيضًا حقيقة مفادها أن الطائرات بدون طيار ذات قدرات الاستهداف المستقلة يمكن استخدامها من قبل جهات غير حكومية وحتى المنظمات الإجرامية، والتي تستخدم بالفعل نفس قدرات الطائرات بدون طيار التي نراها في ساحات المعارك الحديثة.
إن توفير طائرات بدون طيار منخفضة التكلفة ذات استهداف ديناميكي لمسافات طويلة دون قيود الاتصال بخط البصر يفتح مجموعة واسعة من سيناريوهات التهديد التي سيكون من الصعب جدًا التعامل معها. خاصة بالنظر إلى أن هذه الطائرات بدون طيار ستكون قادرة على اختيار أهداف متحركة محددة للغاية في مناطق محددة بينما غادر فريق الإطلاق موقع الإطلاق البعيد منذ فترة طويلة. لن تصدر الطائرة بدون طيار المهاجمة أي انبعاثات يمكن أن تساعد في تنبيه حتى الأشخاص والأصول عالية الخطورة المحمية بشأن وجودها أيضًا.
يصبح التشويش على روابط القيادة المحلية العالية التحديد غير فعال إذا كانت الطائرة المسيرة تعمل بشكل مستقل. حتى مجرد التحول إلى التحكم الذاتي أثناء هجوم الطائرة المسيرة النهائي، كما تفعل طائرات "سويتش بليد"، يجعل أجهزة التشويش المحلية على المركبات — مثل تلك التي تظهر الآن على المركبات في أوكرانيا — غير فعالة نسبيًا، بينما تضيف أيضًا ميزة الضربات الأكثر دقة على الأهداف المتحركة. ستكون الطائرات المسيرة المستقلة بالكامل أقل تأثرًا بتشويش روابط القيادة المحلية لأنها لا تمتلك أي روابط قيادة على الإطلاق.
في حين أن تعطيل نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) على نطاق واسع يمكن أن يؤثر أيضًا على بعض أنظمة الطائرات المسيرة المستقلة، إلا أن هذه المشكلات يمكن تجاوزها في العديد من الحالات، بما في ذلك باستخدام وسائل بسيطة قائمة للحفاظ على الطيران الأساسي خلال مثل هذه الحالات. يمكن للمستشعرات البصرية الجاهزة للاستخدام والأجهزة الداخلية المدمجة أن تساعد حتى الطائرات المسيرة الجاهزة للاستخدام في الحفاظ على الارتفاع وأداء المهمة بشكل مستقل أثناء اضطراب GPS. وعند مساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن تعزيز هذه القدرات بشكل أكبر. كما أصبحت أنظمة الملاحة بالقصور الذاتي صغيرة وخفيفة للغاية، مما يمنح الطائرات المسيرة العسكرية إمكانات أكبر للاستقلال عن GPS.
كما أشرنا سابقًا، يمكن ضبط المعلمات قبل المهمة لتحديد ما يجب على الطائرة المسيرة القيام به إذا فقدت استقبال GPS. في المناطق التي لا توجد فيها حساسية جغرافية، يمكن للطائرة المسيرة متابعة مهمتها مع تدهور في تحديد المواقع. في المناطق الأكثر حساسية، يمكن برمجتها للقيام بدوريات أو الطيران في اتجاه معين في محاولة لاستعادة تحديد موقع عالي الجودة، أو محاولة العودة إلى القاعدة، أو تدمير نفسها.
كما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في التغلب على تعطيل المهمة عن طريق انتحال نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) من خلال استخدام منطق متفوق للتعرف بشكل أفضل على وقت حدوث الانتحال أو التلاعب وبالتالي التخلص من المدخلات الخاطئة عندما تنحرف عن مصادر بيانات الملاحة الأخرى.
ومع ذلك، فإن التشويش أو التلاعب بنظام تحديد المواقع العالمي (GPS) على مساحة واسعة قد يصبح ضرورة أكبر بمجرد انتشار الطائرات بدون طيار الانتحارية ذاتية الاستهداف على نطاق واسع، حتى لو كان ذلك سيعمل فقط على تدهور قدرات بعض الأنواع في ظل ظروف معينة. ولكن من الجدير بالذكر أن القيام بذلك يمكن أن يؤثر بشكل كبير أيضًا على القدرة القتالية واللوجستية للجيش، لذلك يمكن أن يكون حقًا سلاحًا ذا حدين. بغض النظر عن ذلك، من المقرر أن يشهد انتحال نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) استخدامًا أوسع بكثير في الحرب في أوكرانيا، وخاصة بسبب استمرار روسيا في استخدام الطائرات بدون طيار الانتحارية بعيدة المدى التي تستفيد من مكونات منخفضة الجودة نسبيًا والتي يمكن أن يتم تحرف بعيدًا عن المسار من خلال هذا التكتيك.
هناك أيضًا حقيقة مفادها أن الطائرات بدون طيار ذات قدرات الاستهداف المستقلة يمكن استخدامها من قبل جهات غير حكومية وحتى المنظمات الإجرامية، والتي تستخدم بالفعل نفس قدرات الطائرات بدون طيار التي نراها في ساحات المعارك الحديثة.
إن توفير طائرات بدون طيار منخفضة التكلفة ذات استهداف ديناميكي لمسافات طويلة دون قيود الاتصال بخط البصر يفتح مجموعة واسعة من سيناريوهات التهديد التي سيكون من الصعب جدًا التعامل معها. خاصة بالنظر إلى أن هذه الطائرات بدون طيار ستكون قادرة على اختيار أهداف متحركة محددة للغاية في مناطق محددة بينما غادر فريق الإطلاق موقع الإطلاق البعيد منذ فترة طويلة. لن تصدر الطائرة بدون طيار المهاجمة أي انبعاثات يمكن أن تساعد في تنبيه حتى الأشخاص والأصول عالية الخطورة المحمية بشأن وجودها أيضًا.
- إنضم
- 8 يونيو 2015
- المشاركات
- 21,216
- التفاعل
- الدولة
- إنضم
- 17 نوفمبر 2019
- المشاركات
- 2,245
- التفاعل
- الدولة
فديو معبر عن اهمية اعتماد اسلوب او تقنية AI وامكانيته للتعرف على الاهداف وتصنيفهم بالزمن الحقيقي real time !!!
مع انهم تاخروا بادخال خوارزميات ال AI بشكل واسع والاجزاء الماديه ال hardware المناسبه لتحقيقها سواء لمهام الملاحه او التوجيه والبحث ... برايك استاذنا اي من خوارزميات ال AI انسب ؟ واي المعالجات كذلك انسب لل FPVs ؟ هل GPU؟ ام FPGA؟ ام DSP ؟ ولماذا؟ .. من المعلوم انه تحت كل صنف من الثلاثه اعلاه يوجد مجمومه متنوعه من المعالجات ،،، هل هنالك انواع محدده ضمن كل صنف من الاصناف الثلاثه للمعالجات تلائم ال FPVs ، وماهي؟ السوال مهم من الناحيه العمليه نظرا لمحدوديه الحجم والوزن والطاقه الكهربائيه المتاحه لمنصة FPV .... مع الشكر مقدما.
التعديل الأخير:
سنقوم ان شاء الله بتفصيل كل معالج على حدة :
**GPU** (وحدة معالجة الرسوميات) هي نوع من المعالجات المصممة خصيصًا للتعامل مع العمليات الرسومية والرياضية المعقدة. بينما كانت GPU في الأصل مخصصة للرسوميات والألعاب، فإن استخدامها قد توسع ليشمل مجموعة واسعة من التطبيقات الأخرى، بما في ذلك التعلم الآلي، التحليل العلمي، وتطبيقات معالجة البيانات الكبرى.
**الخصائص الرئيسية لـ GPU:**
1. **معالجة متوازية**:
**التصميم المتوازي**: GPU مصممة لتنفيذ العديد من العمليات بشكل متوازٍ. بينما تعمل وحدات المعالجة المركزية (CPU) على معالجة عدد محدود من المهام بشكل متسلسل، يمكن لـ GPU معالجة الآلاف من الخيوط (threads) في وقت واحد، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تحتاج إلى معالجة كميات هائلة من البيانات بالتوازي.
2. **أداء عالٍ في الرسوميات**:
**الرسوميات والألعاب**: تم تصميم GPU الأصلية لتسريع الرسوميات في الألعاب وتطبيقات الرسوميات ثلاثية الأبعاد، مما يوفر أداءً عالياً وجودة بصرية ممتازة.
3. **التعلم الآلي والتعلم العميق**:
**التحليل والتدريب**: في السنوات الأخيرة، أصبحت GPU أداة أساسية في التدريب على الشبكات العصبية العميقة والتعلم الآلي بفضل قدرتها على إجراء العمليات الرياضية المعقدة بسرعة، مثل عمليات الضرب والجمـع المتوازية.
4. **التحليل العلمي والمعالجة الكبيرة**:
**المعالجة العلمية**: تستخدمs في الأبحاث العلمية والرياضيات الهندسية لتحليل كميات كبيرة من البيانات ومعالجة عمليات محاكاة معقدة.
**كيف تعمل GPU:**
**الوحدات الأساسية**: تتكون GPU من عدد كبير من الوحدات الحسابية الصغيرة تُعرف بـ "المعالجة المتوازية" (parallel processors). هذه الوحدات يمكنها التعامل مع العمليات بشكل متوازي، مما يسرع من معالجة البيانات.
**الذاكرة**: تحتوي GPU على أنواع مختلفة من الذاكرة، مثل الذاكرة المدمجة والذاكرة المشتركة، لتخزين البيانات مؤقتاً أثناء المعالجة.
**البرمجة**: يتم برمجة GPU باستخدام لغات برمجة خاصة مثل **CUDA** (من NVIDIA) أو **OpenCL**، والتي تتيح للمطورين الاستفادة من قدرات المعالجة المتوازية.
**التطبيقات العملية لـ GPU:**
1. **الألعاب والتسلية**: تسريع الرسوميات وتقديم تجارب ألعاب سلسة وواقعية.
2. **التعلم العميق والتعلم الآلي**: تسريع التدريب على الشبكات العصبية وتحليل البيانات الكبيرة.
3. **التحليل العلمي**: إجراء عمليات محاكاة معقدة وتحليل كميات ضخمة من البيانات.
4. **التحرير الرقمي**: تسريع معالجة الفيديو والصور في تطبيقات التحرير.
باختصار، تُعد GPUs أدوات قوية وفعالة للغاية للتعامل مع المهام التي تتطلب معالجة متوازية، ولها تطبيقات متنوعة تتجاوز الرسوميات التقليدية لتشمل العديد من المجالات الأخرى في الحوسبة والبحث العلمي.
دمج **GPU** (وحدة معالجة الرسوميات) مع **FPV** (التحكم من خلال المنظور الأول) في الدُّرونات يمكن أن يحدث تأثيرات كبيرة في الأداء وتجربة المستخدم. دعنا نوضح كيف يمكن لهذا التكامل تحسين قدرات الدُّرونات وكيف يمكن الاستفادة منه في تطبيقات مختلفة.
**فوائد دمج GPU مع FPV في الدُّرونات**
1. **تحسين معالجة الفيديو:**
- **معالجة الفيديو في الوقت الحقيقي:** يمكن لـ GPU تحسين معالجة الفيديو في الوقت الفعلي، مما يسمح بتحليل الفيديو المباشر الذي يلتقطه الدُّرون. هذا يشمل تحسين جودة الصورة، تقليل التشويش، وإضافة تأثيرات مثل التعزيز أو التصفية.
- **تقليل التأخير:** مع معالجة الفيديو بشكل أسرع بفضل GPU، يمكن تقليل التأخير بين التقاط الفيديو وبثه إلى نظارات FPV أو شاشة التحكم، مما يوفر تجربة طيران أكثر سلاسة وواقعية.
2. **تحليل الصور والفيديو:**
- **التعرف على الأشياء والتتبع:** يمكن لـ GPU استخدام خوارزميات التعلم العميق والتعرف على الصور لتحليل مشهد الفيديو، مثل التعرف على معالم معينة أو تتبع كائنات. هذا يمكن أن يكون مفيدًا في تطبيقات مثل المراقبة أو البحث والإنقاذ.
- **تثبيت الصورة:** يمكن استخدام GPU لتحسين تثبيت الصورة، مما يساعد في تقليل الاهتزازات أو الحركة غير المرغوب فيها في الفيديو الملتقط، مما يحسن جودة التصوير.
3. **تحسين تجربة FPV:**
- **الرسوميات التفاعلية:** يمكن لـ GPU تحسين الرسوميات التفاعلية في واجهات المستخدم لنظارات FPV أو شاشات التحكم، مثل عرض المعلومات البيانية، مثل السرعة، الارتفاع، وحالة البطارية، بشكل أكثر وضوحًا وتفصيلاً.
- **التحليل البياني:** يمكن دمج الرسوميات التفاعلية والبيانات البيانية في العرض المباشر، مما يوفر للطائرات المسيَّرة بيانات في الوقت الفعلي تعزز من تجربة الطيران واتخاذ القرارات.
4. **التكامل مع الذكاء الاصطناعي:**
- **الملاحة الذكية:** يمكن لـ GPU دعم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتوفير قدرات ملاحة ذكية، مثل تجنب العقبات والتخطيط للمسار. يمكن تحليل الفيديو المباشر باستخدام خوارزميات التعلم العميق لتحديد المسارات المثلى وتجنب العقبات.
- **تحليل المشهد:** يمكن لـ GPU معالجة المشهد بشكل متقدم لتحديد الظروف المحيطة بالدُّرون، مما يمكن الطائرة من التكيف مع البيئة المحيطة بشكل أفضل.
5. **تسريع الخوارزميات:**
- **التشفير وفك التشفير:** يمكن لـ GPU تسريع عمليات التشفير وفك التشفير، مما يساعد في بث الفيديو عالي الدقة بسرعة وكفاءة، ويضمن أمان البيانات.
- **معالجة البيانات الكبيرة:** يمكن لـ GPU التعامل مع البيانات الكبيرة بشكل أكثر فعالية، مما يعزز من أداء التطبيقات التي تتطلب معالجة كمية ضخمة من المعلومات.
### **أمثلة على التطبيقات العملية:**
- **سباقات الطائرات المسيَّرة FPV:** تحسين جودة الفيديو والتحكم في السرعة، مما يوفر تجربة سباق أكثر دقة وسلاسة.
- **المراقبة والمراقبة الأمنية:** تحليل الفيديو المباشر من الطائرات المسيَّرة لفحص الصور والبحث عن التهديدات أو مراقبة المناطق الكبرى.
- **التطبيقات الصناعية:** استخدام الدُّرونات المزودة بـ GPU لتحليل الصور من مواقع العمل الكبيرة، مثل مواقع البناء أو المرافق الصناعية، لتحسين عمليات التفتيش والصيانة.
باختصار، دمج GPU مع تقنيات FPV في الدُّرونات يعزز الأداء في معالجة الفيديو، تحسين تجربة الطيران، وتحقيق قدرات ذكية في التطبيقات المتقدمة. هذا التكامل يتيح تحسينات كبيرة في الجودة والسرعة والكفاءة، مما يفتح آفاقًا جديدة في استخدام الطائرات المسيَّرة في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
FPGA** (Field-Programmable Gate Array)
هو نوع من الدوائر الرقمية القابلة لإعادة البرمجة والتي يمكن تكوينها لتأدية مجموعة متنوعة من المهام المحددة. على عكس المعالجات الدقيقة والرقائق المخصصة التي تأتي بتصميم ثابت، يمكن للمستخدمين برمجة FPGA لتلبية احتياجات محددة، مما يجعلها مرنة للغاية وقادرة على التعامل مع مهام متعددة.
**الخصائص الرئيسية لـ FPGA تشمل:**
1. **قابلية البرمجة**: يمكن إعادة برمجة FPGA لتغيير وظيفتها بعد تصنيعها، مما يتيح لها التكيف مع تطبيقات متعددة أو التغييرات في متطلبات النظام.
2. **تكامل الدوائر**: تحتوي FPGA على شبكة معقدة من بوابات منطقية، ومفاتيح، ومخازن، والتي يمكن تكوينها لتشكيل دوائر منطقية مخصصة، مما يسمح بتصميمات مخصصة لكل تطبيق.
3. **التوازي**: توفر FPGA القدرة على تنفيذ العمليات بشكل متوازٍ، حيث يمكن تنفيذ العديد من المهام في وقت واحد، مما يتيح أداءً عالي السرعة لمهام معالجة البيانات.
4. **مرونة التصميم**: يمكن استخدام FPGA في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل معالجة الإشارات الرقمية، والاتصالات، والتشفير، والتحكم في الأنظمة، والتطبيقات الهندسية، والتعلم الآلي.
5. **التطبيقات**: تُستخدم FPGA في العديد من المجالات، بما في ذلك أنظمة الاتصالات، معالجة الفيديو والصوت، الأنظمة المدمجة، أجهزة التشفير، وأجهزة الاختبار، والمزيد.
**كيف تعمل FPGA:**
- تحتوي FPGA على مجموعة من **الكتل المنطقية** (Logic Blocks) و**الروابط** (Interconnects) التي يمكن تكوينها لتنفيذ وظائف محددة.
- يمكن برمجة FPGA باستخدام لغات تصميم مثل **VHDL** أو **Verilog**، حيث يصف المستخدم التصميم المنطقي المطلوب.
- يتم تحميل التصميم إلى FPGA عبر عملية تُعرف بـ **التكوين** (Configuration)، حيث يتم برمجة الشبكة الداخلية للدوائر لتتناسب مع التصميم المطلوب.
بفضل قدرتها على التكيف وسرعتها في المعالجة، تعتبر FPGA خيارًا ممتازًا للتطبيقات التي تتطلب تخصيصًا دقيقًا وتحكمًا عالي الأداء.
**FPGA** و**FPV** (First Person View) هما تقنيتان يمكن دمجهما بشكل مثير في مجال الطائرات المسيَّرة (الدُّرونات). دعنا نستعرض كيف يمكن أن تتكامل FPGA مع درونات FPV وما الفوائد التي يمكن أن توفرها:
**FPGA في الدُّرونات**
**FPGA** يمكن أن تلعب دورًا هامًا في تحسين أداء الدُّرونات من خلال ما يلي:
**معالجة الإشارات**: يمكن استخدام FPGA لمعالجة إشارات الفيديو في الوقت الفعلي، مما يساعد في تحسين جودة الصور والفيديو الملتقطة بواسطة الكاميرا. يمكن أن يدير FPGA معالجة الصور، التصوير الحي، وتصفية الإشارات بشكل أسرع وأكثر فعالية مقارنة بالمعالجات التقليدية.
**التحكم في الطيران**: يمكن استخدام FPGA لتطوير أنظمة التحكم في الطيران المتقدمة. يمكنها معالجة البيانات من الحساسات (مثل مستشعرات السرعة، الجيروسكوبات، والمستشعرات الأخرى) بشكل سريع وفعال، مما يؤدي إلى تحسين الاستجابة والتحكم في الطائرة.
**التشفير وفك التشفير**: FPGA يمكنها التعامل مع عمليات التشفير وفك التشفير في الوقت الفعلي، وهو مفيد في تأمين الاتصالات بين الدُّرون وجهاز التحكم.
**التحكم في محركات الطائرة**: يمكن استخدام FPGA للتحكم في محركات الطائرة بشكل دقيق، مما يساهم في تحسين استقرار الطيران وأداء المناورات.
**دمج FPGA مع FPV في الدُّرونات**
دمج FPGA في نظام FPV يمكن أن يوفر العديد من الفوائد:
- **تحسين جودة الفيديو**: من خلال استخدام FPGA لمعالجة الصور والفيديو، يمكن تحسين دقة الفيديو، وتقليل التأخير، وضبط جودة الصورة وفقًا للشروط البيئية المختلفة.
- **تحسين الأداء**: يمكن لـ FPGA التعامل مع العمليات الحسابية المعقدة مثل التصحيح التلقائي للفيديو والتصفية المتقدمة، مما يعزز الأداء العام للطائرة.
- **تقليل التأخير**: FPGA يمكنها معالجة البيانات بسرعة كبيرة، مما يقلل التأخير بين الكاميرا وعرض الفيديو على نظارات FPV أو شاشة التحكم، وهو أمر حاسم لتحسين تجربة الطيران.
- **التكامل المتقدم**: يمكن استخدام FPGA لتكامل الأنظمة المختلفة في الطائرة مثل التحكم في الطيران، معالجة الفيديو، والتواصل، مما يؤدي إلى تصميم نظام أكثر كفاءة وفعالية.
باختصار، دمج FPGA مع تكنولوجيا FPV في الدُّرونات يوفر تحسينات ملحوظة في معالجة الفيديو، التحكم، والأداء العام للطائرة، مما يعزز تجربة الطيران ويجعلها أكثر فعالية ودقة.
هو نوع من الدوائر الرقمية القابلة لإعادة البرمجة والتي يمكن تكوينها لتأدية مجموعة متنوعة من المهام المحددة. على عكس المعالجات الدقيقة والرقائق المخصصة التي تأتي بتصميم ثابت، يمكن للمستخدمين برمجة FPGA لتلبية احتياجات محددة، مما يجعلها مرنة للغاية وقادرة على التعامل مع مهام متعددة.
**الخصائص الرئيسية لـ FPGA تشمل:**
1. **قابلية البرمجة**: يمكن إعادة برمجة FPGA لتغيير وظيفتها بعد تصنيعها، مما يتيح لها التكيف مع تطبيقات متعددة أو التغييرات في متطلبات النظام.
2. **تكامل الدوائر**: تحتوي FPGA على شبكة معقدة من بوابات منطقية، ومفاتيح، ومخازن، والتي يمكن تكوينها لتشكيل دوائر منطقية مخصصة، مما يسمح بتصميمات مخصصة لكل تطبيق.
3. **التوازي**: توفر FPGA القدرة على تنفيذ العمليات بشكل متوازٍ، حيث يمكن تنفيذ العديد من المهام في وقت واحد، مما يتيح أداءً عالي السرعة لمهام معالجة البيانات.
4. **مرونة التصميم**: يمكن استخدام FPGA في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل معالجة الإشارات الرقمية، والاتصالات، والتشفير، والتحكم في الأنظمة، والتطبيقات الهندسية، والتعلم الآلي.
5. **التطبيقات**: تُستخدم FPGA في العديد من المجالات، بما في ذلك أنظمة الاتصالات، معالجة الفيديو والصوت، الأنظمة المدمجة، أجهزة التشفير، وأجهزة الاختبار، والمزيد.
**كيف تعمل FPGA:**
- تحتوي FPGA على مجموعة من **الكتل المنطقية** (Logic Blocks) و**الروابط** (Interconnects) التي يمكن تكوينها لتنفيذ وظائف محددة.
- يمكن برمجة FPGA باستخدام لغات تصميم مثل **VHDL** أو **Verilog**، حيث يصف المستخدم التصميم المنطقي المطلوب.
- يتم تحميل التصميم إلى FPGA عبر عملية تُعرف بـ **التكوين** (Configuration)، حيث يتم برمجة الشبكة الداخلية للدوائر لتتناسب مع التصميم المطلوب.
بفضل قدرتها على التكيف وسرعتها في المعالجة، تعتبر FPGA خيارًا ممتازًا للتطبيقات التي تتطلب تخصيصًا دقيقًا وتحكمًا عالي الأداء.
**FPGA** و**FPV** (First Person View) هما تقنيتان يمكن دمجهما بشكل مثير في مجال الطائرات المسيَّرة (الدُّرونات). دعنا نستعرض كيف يمكن أن تتكامل FPGA مع درونات FPV وما الفوائد التي يمكن أن توفرها:
**FPGA في الدُّرونات**
**FPGA** يمكن أن تلعب دورًا هامًا في تحسين أداء الدُّرونات من خلال ما يلي:
**معالجة الإشارات**: يمكن استخدام FPGA لمعالجة إشارات الفيديو في الوقت الفعلي، مما يساعد في تحسين جودة الصور والفيديو الملتقطة بواسطة الكاميرا. يمكن أن يدير FPGA معالجة الصور، التصوير الحي، وتصفية الإشارات بشكل أسرع وأكثر فعالية مقارنة بالمعالجات التقليدية.
**التحكم في الطيران**: يمكن استخدام FPGA لتطوير أنظمة التحكم في الطيران المتقدمة. يمكنها معالجة البيانات من الحساسات (مثل مستشعرات السرعة، الجيروسكوبات، والمستشعرات الأخرى) بشكل سريع وفعال، مما يؤدي إلى تحسين الاستجابة والتحكم في الطائرة.
**التشفير وفك التشفير**: FPGA يمكنها التعامل مع عمليات التشفير وفك التشفير في الوقت الفعلي، وهو مفيد في تأمين الاتصالات بين الدُّرون وجهاز التحكم.
**التحكم في محركات الطائرة**: يمكن استخدام FPGA للتحكم في محركات الطائرة بشكل دقيق، مما يساهم في تحسين استقرار الطيران وأداء المناورات.
**دمج FPGA مع FPV في الدُّرونات**
دمج FPGA في نظام FPV يمكن أن يوفر العديد من الفوائد:
- **تحسين جودة الفيديو**: من خلال استخدام FPGA لمعالجة الصور والفيديو، يمكن تحسين دقة الفيديو، وتقليل التأخير، وضبط جودة الصورة وفقًا للشروط البيئية المختلفة.
- **تحسين الأداء**: يمكن لـ FPGA التعامل مع العمليات الحسابية المعقدة مثل التصحيح التلقائي للفيديو والتصفية المتقدمة، مما يعزز الأداء العام للطائرة.
- **تقليل التأخير**: FPGA يمكنها معالجة البيانات بسرعة كبيرة، مما يقلل التأخير بين الكاميرا وعرض الفيديو على نظارات FPV أو شاشة التحكم، وهو أمر حاسم لتحسين تجربة الطيران.
- **التكامل المتقدم**: يمكن استخدام FPGA لتكامل الأنظمة المختلفة في الطائرة مثل التحكم في الطيران، معالجة الفيديو، والتواصل، مما يؤدي إلى تصميم نظام أكثر كفاءة وفعالية.
باختصار، دمج FPGA مع تكنولوجيا FPV في الدُّرونات يوفر تحسينات ملحوظة في معالجة الفيديو، التحكم، والأداء العام للطائرة، مما يعزز تجربة الطيران ويجعلها أكثر فعالية ودقة.
"Digital Signal Processor" (DSP)
**معالج الإشارة الرقمية (DSP)** هو معالج متخصص مصمم لأداء العمليات الرياضية على الإشارات الرقمية بكفاءة عالية. على عكس وحدات المعالجة المركزية العامة، فإن معالجات الإشارة الرقمية مُحسَّنة للمهام التي تشمل معالجة الإشارات الرقمية، مثل التصفية، ومعالجة الصوت، وضغط البيانات.
**الخصائص الرئيسية لمعالجات الإشارة الرقمية تشمل:**
1. **أداء عالٍ للعمليات الرياضية**: يتم تحسين معالجات الإشارة الرقمية لتنفيذ العمليات الحسابية، خاصة تلك التي تشمل الضرب والجمع، وهي شائعة في خوارزميات معالجة الإشارات. غالبًا ما تحتوي على أجهزة مخصصة لهذه المهام، مثل وحدات الضرب والإضافة المتكاملة.
2. **معالجة في الوقت الحقيقي**: تم تصميم معالجات الإشارة الرقمية لمعالجة الإشارات في الوقت الفعلي، وهو أمر حاسم لتطبيقات مثل معالجة الصوت والفيديو، حيث يمكن أن تكون التأخيرات ضارة.
3. **مجموعة تعليمات متخصصة**: غالبًا ما تحتوي معالجات الإشارة الرقمية على مجموعة تعليمات متخصصة موجهة لمهام معالجة الإشارات. قد تشمل هذه التعليمات تعليمات لتحويلات فورييه السريعة (FFT)، وعمليات التصفية، وغيرها من وظائف معالجة الإشارات الشائعة.
4. **معالجة بيانات فعالة**: عادةً ما تحتوي معالجات الإشارة الرقمية على ميزات لفعالية التعامل مع البيانات وأنماط الوصول إلى الذاكرة، مثل المخازن الدائرية أو بنى الذاكرة المتخصصة، لتقليل الكمون وتحسين القدرة على المعالجة.
5. **التطبيقات**: تُستخدم معالجات الإشارة الرقمية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك معالجة الصوت والكلام، ومعالجة الصور والفيديو، والاتصالات، وأنظمة الرادار والسونار، وأكثر من ذلك.
بإيجاز، تعتبر معالجات الإشارة الرقمية ضرورية في الأنظمة التي تتطلب معالجة سريعة وفعالة للإشارات الرقمية، مما يجعلها جزءًا لا يتجزأ من العديد من التقنيات الحديثة.
دمج **معالج الإشارة الرقمية (DSP)** مع **FPV** (التحكم من خلال المنظور الأول) في الدُّرونات يمكن أن يعزز بشكل كبير أداء الطائرات المسيَّرة، خاصة في معالجة الإشارات وتحسين تجربة الطيران. دعنا نستعرض كيف يمكن أن يستفيد هذا التكامل من كل من **DSP** و**FPV** وما هي الفوائد العملية التي يمكن تحقيقها.
**فوائد دمج DSP مع FPV في الدُّرونات**
1. **تحسين جودة الفيديو والبث:**
- **تصفية وتحسين الإشارات:** يمكن لـ DSP معالجة إشارات الفيديو والبيانات الواردة من الكاميرات بشكل فعال، مما يحسن من جودة الفيديو الذي يتم بثه إلى نظارات FPV أو شاشة التحكم. هذا يشمل تصفية الضوضاء وتقليل التشويش وتحسين وضوح الصورة.
- **معالجة الفيديو في الوقت الفعلي:** DSP يمكنه تحسين جودة الفيديو في الوقت الفعلي، مما يقلل من التأخير ويساهم في تقديم صورة أكثر وضوحًا وسلاسة.
2. **تحسين أداء الطيران:**
- **معالجة الإشارات من الحساسات:** DSP يمكنه معالجة البيانات من الحساسات المختلفة (مثل الجيروسكوبات، ومستشعرات التسارع، والبارومترات) بشكل أسرع وأكثر دقة، مما يعزز من استقرار الطيران وتحكم الطائرة بشكل أكثر دقة.
- **تحسين التحكم في الطيران:** من خلال معالجة إشارات التحكم في الطيران بشكل فعال، يمكن لـ DSP تحسين استجابة الطائرة للأوامر، مما يوفر استجابة سريعة ودقيقة.
3. **التحكم في الفيديو وتحليل البيانات:**
- **تحليل الفيديو:** يمكن لـ DSP معالجة وتحليل الفيديو المباشر لتحسين ميزات مثل التعرف على الأجسام وتتبعها، مما يساعد في تحسين القدرات التلقائية للطائرة.
- **تكامل البيانات:** يمكن لـ DSP دمج البيانات من مختلف المصادر مثل الكاميرات والحساسات لتوفير رؤى متكاملة للمشغل.
4. **تحسين تجارب FPV:**
- **تحسين بث الفيديو:** DSP يمكنه تحسين جودة بث الفيديو من خلال معالجة وتشفير الإشارة بشكل فعال، مما يضمن تجربة FPV أكثر سلاسة وأقل تأخيرًا.
- **تصفية الإشارات والتداخل:** يمكن لـ DSP تقليل تأثير التداخل والإشارات غير المرغوب فيها، مما يعزز من جودة البث المباشر.
5. **تحسين أداء النظام:**
- **إدارة الطاقة:** يمكن لـ DSP تحسين إدارة الطاقة عبر معالجة الإشارات بشكل فعال، مما يساهم في زيادة عمر البطارية للطائرة.
- **معالجة الإشارات في الوقت الفعلي:** يتيح لـ DSP التعامل مع المتغيرات البيئية وتقديم استجابات سريعة وفعالة، مما يحسن أداء الطائرة في بيئات مختلفة.
**أمثلة على التطبيقات العملية:**
1. **سباقات الطائرات المسيَّرة FPV:**
- تحسين دقة الفيديو وسرعة استجابة الطائرة، مما يوفر تجربة سباق أكثر حماسة ودقة.
2. **المراقبة والمراقبة الأمنية:**
- تحسين جودة الفيديو وتحليل الصور في الوقت الفعلي لتحسين فعالية المراقبة والتحقق من الأهداف.
3. **التطبيقات الصناعية والتفتيش:**
- تحسين تحليل الصور والفيديو للقيام بمهام التفتيش والصيانة بشكل أكثر فعالية في بيئات مثل مواقع البناء أو المنشآت الصناعية.
4. **البحث والإنقاذ:**
- تحسين معالجة إشارات الفيديو والبيانات لتحديد مواقع الأشخاص المفقودين أو تقديم المعلومات الحيوية في حالات الطوارئ.
**الخلاصة:**
دمج **DSP** مع **FPV** في الدُّرونات يمكن أن يحقق تحسينات كبيرة في معالجة الفيديو، تحكم الطيران، وتحليل البيانات. يوفر هذا التكامل أداءً أفضل وتجربة أكثر سلاسة للمشغلين، مما يفتح أبوابًا جديدة للتطبيقات المتقدمة في مجموعة متنوعة من المجالات.
**معالج الإشارة الرقمية (DSP)** هو معالج متخصص مصمم لأداء العمليات الرياضية على الإشارات الرقمية بكفاءة عالية. على عكس وحدات المعالجة المركزية العامة، فإن معالجات الإشارة الرقمية مُحسَّنة للمهام التي تشمل معالجة الإشارات الرقمية، مثل التصفية، ومعالجة الصوت، وضغط البيانات.
**الخصائص الرئيسية لمعالجات الإشارة الرقمية تشمل:**
1. **أداء عالٍ للعمليات الرياضية**: يتم تحسين معالجات الإشارة الرقمية لتنفيذ العمليات الحسابية، خاصة تلك التي تشمل الضرب والجمع، وهي شائعة في خوارزميات معالجة الإشارات. غالبًا ما تحتوي على أجهزة مخصصة لهذه المهام، مثل وحدات الضرب والإضافة المتكاملة.
2. **معالجة في الوقت الحقيقي**: تم تصميم معالجات الإشارة الرقمية لمعالجة الإشارات في الوقت الفعلي، وهو أمر حاسم لتطبيقات مثل معالجة الصوت والفيديو، حيث يمكن أن تكون التأخيرات ضارة.
3. **مجموعة تعليمات متخصصة**: غالبًا ما تحتوي معالجات الإشارة الرقمية على مجموعة تعليمات متخصصة موجهة لمهام معالجة الإشارات. قد تشمل هذه التعليمات تعليمات لتحويلات فورييه السريعة (FFT)، وعمليات التصفية، وغيرها من وظائف معالجة الإشارات الشائعة.
4. **معالجة بيانات فعالة**: عادةً ما تحتوي معالجات الإشارة الرقمية على ميزات لفعالية التعامل مع البيانات وأنماط الوصول إلى الذاكرة، مثل المخازن الدائرية أو بنى الذاكرة المتخصصة، لتقليل الكمون وتحسين القدرة على المعالجة.
5. **التطبيقات**: تُستخدم معالجات الإشارة الرقمية في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك معالجة الصوت والكلام، ومعالجة الصور والفيديو، والاتصالات، وأنظمة الرادار والسونار، وأكثر من ذلك.
بإيجاز، تعتبر معالجات الإشارة الرقمية ضرورية في الأنظمة التي تتطلب معالجة سريعة وفعالة للإشارات الرقمية، مما يجعلها جزءًا لا يتجزأ من العديد من التقنيات الحديثة.
دمج **معالج الإشارة الرقمية (DSP)** مع **FPV** (التحكم من خلال المنظور الأول) في الدُّرونات يمكن أن يعزز بشكل كبير أداء الطائرات المسيَّرة، خاصة في معالجة الإشارات وتحسين تجربة الطيران. دعنا نستعرض كيف يمكن أن يستفيد هذا التكامل من كل من **DSP** و**FPV** وما هي الفوائد العملية التي يمكن تحقيقها.
**فوائد دمج DSP مع FPV في الدُّرونات**
1. **تحسين جودة الفيديو والبث:**
- **تصفية وتحسين الإشارات:** يمكن لـ DSP معالجة إشارات الفيديو والبيانات الواردة من الكاميرات بشكل فعال، مما يحسن من جودة الفيديو الذي يتم بثه إلى نظارات FPV أو شاشة التحكم. هذا يشمل تصفية الضوضاء وتقليل التشويش وتحسين وضوح الصورة.
- **معالجة الفيديو في الوقت الفعلي:** DSP يمكنه تحسين جودة الفيديو في الوقت الفعلي، مما يقلل من التأخير ويساهم في تقديم صورة أكثر وضوحًا وسلاسة.
2. **تحسين أداء الطيران:**
- **معالجة الإشارات من الحساسات:** DSP يمكنه معالجة البيانات من الحساسات المختلفة (مثل الجيروسكوبات، ومستشعرات التسارع، والبارومترات) بشكل أسرع وأكثر دقة، مما يعزز من استقرار الطيران وتحكم الطائرة بشكل أكثر دقة.
- **تحسين التحكم في الطيران:** من خلال معالجة إشارات التحكم في الطيران بشكل فعال، يمكن لـ DSP تحسين استجابة الطائرة للأوامر، مما يوفر استجابة سريعة ودقيقة.
3. **التحكم في الفيديو وتحليل البيانات:**
- **تحليل الفيديو:** يمكن لـ DSP معالجة وتحليل الفيديو المباشر لتحسين ميزات مثل التعرف على الأجسام وتتبعها، مما يساعد في تحسين القدرات التلقائية للطائرة.
- **تكامل البيانات:** يمكن لـ DSP دمج البيانات من مختلف المصادر مثل الكاميرات والحساسات لتوفير رؤى متكاملة للمشغل.
4. **تحسين تجارب FPV:**
- **تحسين بث الفيديو:** DSP يمكنه تحسين جودة بث الفيديو من خلال معالجة وتشفير الإشارة بشكل فعال، مما يضمن تجربة FPV أكثر سلاسة وأقل تأخيرًا.
- **تصفية الإشارات والتداخل:** يمكن لـ DSP تقليل تأثير التداخل والإشارات غير المرغوب فيها، مما يعزز من جودة البث المباشر.
5. **تحسين أداء النظام:**
- **إدارة الطاقة:** يمكن لـ DSP تحسين إدارة الطاقة عبر معالجة الإشارات بشكل فعال، مما يساهم في زيادة عمر البطارية للطائرة.
- **معالجة الإشارات في الوقت الفعلي:** يتيح لـ DSP التعامل مع المتغيرات البيئية وتقديم استجابات سريعة وفعالة، مما يحسن أداء الطائرة في بيئات مختلفة.
**أمثلة على التطبيقات العملية:**
1. **سباقات الطائرات المسيَّرة FPV:**
- تحسين دقة الفيديو وسرعة استجابة الطائرة، مما يوفر تجربة سباق أكثر حماسة ودقة.
2. **المراقبة والمراقبة الأمنية:**
- تحسين جودة الفيديو وتحليل الصور في الوقت الفعلي لتحسين فعالية المراقبة والتحقق من الأهداف.
3. **التطبيقات الصناعية والتفتيش:**
- تحسين تحليل الصور والفيديو للقيام بمهام التفتيش والصيانة بشكل أكثر فعالية في بيئات مثل مواقع البناء أو المنشآت الصناعية.
4. **البحث والإنقاذ:**
- تحسين معالجة إشارات الفيديو والبيانات لتحديد مواقع الأشخاص المفقودين أو تقديم المعلومات الحيوية في حالات الطوارئ.
**الخلاصة:**
دمج **DSP** مع **FPV** في الدُّرونات يمكن أن يحقق تحسينات كبيرة في معالجة الفيديو، تحكم الطيران، وتحليل البيانات. يوفر هذا التكامل أداءً أفضل وتجربة أكثر سلاسة للمشغلين، مما يفتح أبوابًا جديدة للتطبيقات المتقدمة في مجموعة متنوعة من المجالات.
مقارنة بين FPGA و GPU و DSP
**FPGA** (الدوائر الرقمية القابلة لإعادة البرمجة)، و**GPU** (وحدة معالجة الرسوميات)، و**DSP** (معالج الإشارة الرقمية) هي تقنيات حوسبة متقدمة، ولكنها مصممة لأغراض مختلفة ولكل منها خصائصه وفوائده الخاصة. إليك مقارنة تفصيلية بين هذه التقنيات:
**1. FPGA (Field-Programmable Gate Array)**
**الخصائص:**
- **قابلية البرمجة**: يمكن إعادة برمجة FPGA لتصميم دوائر منطقية مخصصة وفقًا لمتطلبات محددة. يمكن تكوينه لإنشاء دوائر منطقية مخصصة لتلبية احتياجات مختلفة.
- **التوازي**: توفر FPGA القدرة على تنفيذ العديد من العمليات بشكل متوازٍ، مما يمكنها من التعامل مع مهام معقدة بفعالية.
- **التخصيص**: يتيح لك تصميم معماريات مخصصة وتخصيص المنطق والإدخال/الإخراج وفقًا للتطبيق المحدد.
**المزايا:**
- **مرونة التصميم**: يمكن تكوين FPGA لتنفيذ مجموعة متنوعة من المهام المختلفة بعد التصنيع.
- **الأداء العالي**: يمكن تحقيق أداء عالي بفضل التوازي العميق والقدرة على تخصيص الدوائر.
- **التخصيص**: يمكن إنشاء تصميمات مخصصة لمهام معينة مما يؤدي إلى تحسين الأداء والتكامل.
**العيوب:**
- **تعلم البرمجة**: يتطلب البرمجة والتصميم باستخدام لغات مثل VHDL أو Verilog، وهي قد تكون معقدة للمبتدئين.
- **استهلاك الطاقة**: يمكن أن تكون FPGA أقل كفاءة في استهلاك الطاقة مقارنة بالـ GPU أو الـ DSP في بعض التطبيقات.
**2. GPU (Graphics Processing Unit)**
**الخصائص:**
- **معالجة متوازية**: مصممة للتعامل مع آلاف من الخيوط في وقت واحد، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب معالجة متوازية.
- **الأداء العالي في الرسوميات**: توفر أداءً عالياً في الرسوميات بفضل العدد الكبير من وحدات المعالجة المتخصصة.
**المزايا:**
- **الأداء المتفوق في المهام المتوازية**: مفيدة بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب معالجة متوازية واسعة مثل الألعاب، التعلم العميق، وتحليل البيانات.
- **سهولة البرمجة**: البرمجة باستخدام CUDA أو OpenCL قد تكون أسهل مقارنة بـ FPGA، ويوفر دعمًا كبيرًا للمكتبات والأدوات.
**العيوب:**
- **تخصص**: مصممة بشكل أساسي لأداء الرسوميات وقد لا تكون فعالة في مهام غير متوازية أو تتطلب تخصيصاً عميقاً.
- **استهلاك الطاقة**: يمكن أن يكون استهلاك الطاقة مرتفعاً بالنسبة لبعض التطبيقات.
**3. DSP (Digital Signal Processor)**
**الخصائص:**
- **أداء متفوق في معالجة الإشارات**: مصمم خصيصاً للتعامل مع العمليات الحسابية المعقدة المتعلقة بالإشارات الرقمية مثل الضرب والجمع المتكرر.
- **التشغيل في الوقت الحقيقي**: قادر على معالجة الإشارات في الوقت الفعلي بفضل دعم العمليات الحاسوبية المتقدمة.
**المزايا:**
- **التخصص في معالجة الإشارات**: مثالي لتطبيقات معالجة الإشارات مثل معالجة الصوت، الفيديو، والاتصالات.
- **الكفاءة في معالجة الإشارات**: يحتوي على وحدات مخصصة لمعالجة الإشارات الرقمية بكفاءة عالية.
**العيوب:**
- **التخصص**: قد لا يكون مناسباً للمهام غير المتعلقة بالإشارات مثل الرسوميات أو المعالجة العامة.
- **المرونة المحدودة**: أقل مرونة في التخصيص مقارنة بـ FPGA.
**ملخص المقارنة:**
**FPGA**: يقدم مرونة تصميم عالية مع القدرة على تكوين دوائر منطقية مخصصة، مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى تخصيص عميق.
**GPU**: يوفر أداءً عالياً في المعالجة المتوازية وملائماً لتطبيقات الرسوميات والتعلم العميق، مع سهولة البرمجة مقارنة بـ FPGA.
**DSP**: متخصص في معالجة الإشارات بكفاءة عالية في الوقت الفعلي، وهو مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى معالجة الإشارات الرقمية.
كل من هذه التقنيات لها مكانها واستخداماتها الخاصة بناءً على متطلبات التطبيق واحتياجات الأداء. اختيار التقنية الأنسب يعتمد على نوع المهام التي تحتاج إلى تنفيذها والتوازن بين الأداء، التخصيص، وسهولة البرمجة.
**FPGA** (الدوائر الرقمية القابلة لإعادة البرمجة)، و**GPU** (وحدة معالجة الرسوميات)، و**DSP** (معالج الإشارة الرقمية) هي تقنيات حوسبة متقدمة، ولكنها مصممة لأغراض مختلفة ولكل منها خصائصه وفوائده الخاصة. إليك مقارنة تفصيلية بين هذه التقنيات:
**1. FPGA (Field-Programmable Gate Array)**
**الخصائص:**
- **قابلية البرمجة**: يمكن إعادة برمجة FPGA لتصميم دوائر منطقية مخصصة وفقًا لمتطلبات محددة. يمكن تكوينه لإنشاء دوائر منطقية مخصصة لتلبية احتياجات مختلفة.
- **التوازي**: توفر FPGA القدرة على تنفيذ العديد من العمليات بشكل متوازٍ، مما يمكنها من التعامل مع مهام معقدة بفعالية.
- **التخصيص**: يتيح لك تصميم معماريات مخصصة وتخصيص المنطق والإدخال/الإخراج وفقًا للتطبيق المحدد.
**المزايا:**
- **مرونة التصميم**: يمكن تكوين FPGA لتنفيذ مجموعة متنوعة من المهام المختلفة بعد التصنيع.
- **الأداء العالي**: يمكن تحقيق أداء عالي بفضل التوازي العميق والقدرة على تخصيص الدوائر.
- **التخصيص**: يمكن إنشاء تصميمات مخصصة لمهام معينة مما يؤدي إلى تحسين الأداء والتكامل.
**العيوب:**
- **تعلم البرمجة**: يتطلب البرمجة والتصميم باستخدام لغات مثل VHDL أو Verilog، وهي قد تكون معقدة للمبتدئين.
- **استهلاك الطاقة**: يمكن أن تكون FPGA أقل كفاءة في استهلاك الطاقة مقارنة بالـ GPU أو الـ DSP في بعض التطبيقات.
**2. GPU (Graphics Processing Unit)**
**الخصائص:**
- **معالجة متوازية**: مصممة للتعامل مع آلاف من الخيوط في وقت واحد، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب معالجة متوازية.
- **الأداء العالي في الرسوميات**: توفر أداءً عالياً في الرسوميات بفضل العدد الكبير من وحدات المعالجة المتخصصة.
**المزايا:**
- **الأداء المتفوق في المهام المتوازية**: مفيدة بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب معالجة متوازية واسعة مثل الألعاب، التعلم العميق، وتحليل البيانات.
- **سهولة البرمجة**: البرمجة باستخدام CUDA أو OpenCL قد تكون أسهل مقارنة بـ FPGA، ويوفر دعمًا كبيرًا للمكتبات والأدوات.
**العيوب:**
- **تخصص**: مصممة بشكل أساسي لأداء الرسوميات وقد لا تكون فعالة في مهام غير متوازية أو تتطلب تخصيصاً عميقاً.
- **استهلاك الطاقة**: يمكن أن يكون استهلاك الطاقة مرتفعاً بالنسبة لبعض التطبيقات.
**3. DSP (Digital Signal Processor)**
**الخصائص:**
- **أداء متفوق في معالجة الإشارات**: مصمم خصيصاً للتعامل مع العمليات الحسابية المعقدة المتعلقة بالإشارات الرقمية مثل الضرب والجمع المتكرر.
- **التشغيل في الوقت الحقيقي**: قادر على معالجة الإشارات في الوقت الفعلي بفضل دعم العمليات الحاسوبية المتقدمة.
**المزايا:**
- **التخصص في معالجة الإشارات**: مثالي لتطبيقات معالجة الإشارات مثل معالجة الصوت، الفيديو، والاتصالات.
- **الكفاءة في معالجة الإشارات**: يحتوي على وحدات مخصصة لمعالجة الإشارات الرقمية بكفاءة عالية.
**العيوب:**
- **التخصص**: قد لا يكون مناسباً للمهام غير المتعلقة بالإشارات مثل الرسوميات أو المعالجة العامة.
- **المرونة المحدودة**: أقل مرونة في التخصيص مقارنة بـ FPGA.
**ملخص المقارنة:**
**FPGA**: يقدم مرونة تصميم عالية مع القدرة على تكوين دوائر منطقية مخصصة، مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى تخصيص عميق.
**GPU**: يوفر أداءً عالياً في المعالجة المتوازية وملائماً لتطبيقات الرسوميات والتعلم العميق، مع سهولة البرمجة مقارنة بـ FPGA.
**DSP**: متخصص في معالجة الإشارات بكفاءة عالية في الوقت الفعلي، وهو مثالي للتطبيقات التي تحتاج إلى معالجة الإشارات الرقمية.
كل من هذه التقنيات لها مكانها واستخداماتها الخاصة بناءً على متطلبات التطبيق واحتياجات الأداء. اختيار التقنية الأنسب يعتمد على نوع المهام التي تحتاج إلى تنفيذها والتوازن بين الأداء، التخصيص، وسهولة البرمجة.
بما ان الموضوع مخصص للدرونات اي ان عامل الحجم هنا سيكون هو المحدد لأي المعالجات الأفضلية
عندما يتعلق الأمر بحجم FPGA وGPU وDSP، فإن المقارنة تعتمد على عدة عوامل، بما في ذلك التطبيق المحدد، متطلبات الأداء، وتكنولوجيا التصنيع المستخدمة. دعنا نقارن بين هذه الوحدات من حيث الحجم بشكل عام:
عندما يتعلق الأمر بحجم FPGA وGPU وDSP، فإن المقارنة تعتمد على عدة عوامل، بما في ذلك التطبيق المحدد، متطلبات الأداء، وتكنولوجيا التصنيع المستخدمة. دعنا نقارن بين هذه الوحدات من حيث الحجم بشكل عام:
1. FPGA (Field-Programmable Gate Array)
- الحجم والملاءمة: FPGA تأتي بأحجام مختلفة، من وحدات صغيرة الحجم مناسبة للتطبيقات المدمجة إلى وحدات كبيرة تعالج حجم بيانات كبير. تتضمن بعض التصاميم الصغيرة مثل FPGA المدمجة في أجهزة إلكترونية صغيرة أو أنظمة مدمجة.
- التخصيص: يمكن تكوين FPGA لتلبية احتياجات محددة، مما قد يقلل من حجم النظام الإجمالي مقارنة باستخدام وحدات معالجة متعددة.
2. GPU (Graphics Processing Unit)
- الحجم والملاءمة: GPU عادة ما تكون أكبر من FPGA وDSP. تأتي GPU في شكل بطاقات رسومية تتطلب أسطح توصيل واسعة في أجهزة الكمبيوتر وتستهلك كمية كبيرة من الطاقة. تشمل الأجهزة الكبيرة مثل الخوادم ومحطات العمل المتطورة.
- التكنولوجيا: تتطلب GPU مساحة كبيرة لتبريد فعال ونظام إدارة الطاقة، مما يزيد من حجمها مقارنةً بـ FPGA وDSP.
3. DSP (Digital Signal Processor)
- الحجم والملاءمة: DSP غالباً ما يكون أصغر من GPU، وعادةً ما يكون مصمماً لتطبيقات محددة مثل معالجة الإشارات في الوقت الفعلي. يمكن العثور على DSP في أشكال صغيرة ومدمجة تتناسب مع الأنظمة المدمجة والأجهزة المحمولة.
- التصميم: DSP مصممة خصيصًا لمعالجة الإشارات بكفاءة، وغالبًا ما تكون مصممة لتكون صغيرة وفعالة من حيث الطاقة.
ملخص المقارنة من حيث الحجم:
- DSP: غالبًا ما تكون أصغر حجماً من GPU وFPGA، مما يجعلها مناسبة للتطبيقات المدمجة والأجهزة المحمولة.
- FPGA: تأتي في مجموعة متنوعة من الأحجام، من النماذج الصغيرة إلى الكبيرة. يمكن أن تكون أصغر من GPU في التطبيقات التي لا تتطلب معالجة الرسوميات الواسعة.
- GPU: عادة ما تكون الأكبر حجماً بين الثلاثة بسبب متطلبات التبريد والطاقة وتعدد الأنوية. تتطلب مساحة كبيرة سواء في الأجهزة المكتبية أو الخوادم.
الاختيار الأمثل حسب الحجم:
- إذا كنت تحتاج إلى وحدة صغيرة الحجم ومخصصة لمعالجة الإشارات بشكل فعال في تطبيقات مدمجة، فإن DSP هو الخيار الأفضل.
- إذا كان لديك متطلبات معالجة متعددة ومعقدة ولكنك لا تحتاج إلى الحجم الكبير، يمكن أن تكون FPGA خيارًا جيدًا نظرًا لمرونتها في التخصيص.
- إذا كانت معالجة الرسوميات أو البيانات الكبيرة هي الأولوية، وستتسامح مع الحجم الأكبر، فإن GPU هو الأنسب.
دمج الذكاء الصناعي (AI) مع طائرات الدرون المزودة بنظام FPV (First-Person View) يمكن أن يعزز بشكل كبير من قدرات هذه الطائرات ويضيف إليها ميزات جديدة. بعض الطرق التي يمكن من خلالها دمج الذكاء الصناعي مع ردونات FPV:
1. **تحسين التوجيه والقيادة:**
- **التحكم الذاتي:** يمكن استخدام الذكاء الصناعي لتطوير أنظمة تحكم ذاتي تمكن الطائرة من الطيران بشكل مستقل دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر. يمكن أن تشمل هذه الأنظمة القدرة على التوجيه الذاتي، تجنب العقبات، ومتابعة مسارات محددة مسبقًا.
- **الاستجابة للبيئة:** يمكن للذكاء الصناعي تحليل البيانات المستلمة من المستشعرات والكاميرات لاتخاذ قرارات فورية تتعلق بتجنب العقبات أو تحديد مسارات الطيران الأمثل.
2. **تحليل الصور والفيديو:**
- **التعرف على الأشياء:** يمكن للذكاء الصناعي أن يحلل الصور والفيديو الملتقطة بواسطة كاميرا الدرون للتعرف على الأشياء أو الأفراد. هذا يمكن أن يكون مفيدًا في تطبيقات مثل المراقبة، البحث والإنقاذ، أو حتى في التصوير الفوتوغرافي والفيديو.
- **تحسين الجودة:** تقنيات الذكاء الصناعي يمكن أن تُستخدم لتحسين جودة الصور والفيديو عن طريق تقليل الضوضاء أو زيادة الدقة.
3. **التفاعل في الوقت الحقيقي:**
- **التحكم الذكي:** يمكن للذكاء الصناعي أن يساعد في تحسين استجابة الطائرة للأوامر والتغيرات في بيئتها. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في تحسين الاستجابة لطلبات الطيران المعقدة أو التنقل عبر مناطق صعبة.
4. **الأتمتة والتحليل:**
- **التخطيط التلقائي للرحلات:** يمكن للذكاء الصناعي أن يُستخدم لتخطيط رحلات الطيران بشكل تلقائي بناءً على الأهداف المحددة أو التغيرات في البيئة.
- **تحليل البيانات:** يمكن تحليل بيانات الرحلات لتحديد الأنماط وتحسين الأداء في المستقبل.
5. **التحكم الجماعي:**
- **التنسيق بين عدة طائرات:** يمكن استخدام الذكاء الصناعي لتنسيق حركة عدة طائرات درون تعمل في نفس الوقت، مما يُحسن فعالية المهام المشتركة مثل المراقبة الواسعة النطاق أو البحث والإنقاذ.
6. **التحكم عبر الصوت:**
- **التحكم الصوتي:** يمكن دمج تقنيات الذكاء الصناعي مع التحكم الصوتي، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في الطائرة باستخدام الأوامر الصوتية.
يمكن تحقيق هذه التكاملات باستخدام مزيج من الخوارزميات الذكاء الصناعي، البيانات المستشعرة من الطائرة، وقدرات معالجة الصور والفيديو. توظيف الذكاء الصناعي يمكن أن يفتح آفاقاً جديدة لاستخدامات الدرون ويعزز من قدراتها بشكل كبير.
1. **تحسين التوجيه والقيادة:**
- **التحكم الذاتي:** يمكن استخدام الذكاء الصناعي لتطوير أنظمة تحكم ذاتي تمكن الطائرة من الطيران بشكل مستقل دون الحاجة إلى تدخل بشري مستمر. يمكن أن تشمل هذه الأنظمة القدرة على التوجيه الذاتي، تجنب العقبات، ومتابعة مسارات محددة مسبقًا.
- **الاستجابة للبيئة:** يمكن للذكاء الصناعي تحليل البيانات المستلمة من المستشعرات والكاميرات لاتخاذ قرارات فورية تتعلق بتجنب العقبات أو تحديد مسارات الطيران الأمثل.
2. **تحليل الصور والفيديو:**
- **التعرف على الأشياء:** يمكن للذكاء الصناعي أن يحلل الصور والفيديو الملتقطة بواسطة كاميرا الدرون للتعرف على الأشياء أو الأفراد. هذا يمكن أن يكون مفيدًا في تطبيقات مثل المراقبة، البحث والإنقاذ، أو حتى في التصوير الفوتوغرافي والفيديو.
- **تحسين الجودة:** تقنيات الذكاء الصناعي يمكن أن تُستخدم لتحسين جودة الصور والفيديو عن طريق تقليل الضوضاء أو زيادة الدقة.
3. **التفاعل في الوقت الحقيقي:**
- **التحكم الذكي:** يمكن للذكاء الصناعي أن يساعد في تحسين استجابة الطائرة للأوامر والتغيرات في بيئتها. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في تحسين الاستجابة لطلبات الطيران المعقدة أو التنقل عبر مناطق صعبة.
4. **الأتمتة والتحليل:**
- **التخطيط التلقائي للرحلات:** يمكن للذكاء الصناعي أن يُستخدم لتخطيط رحلات الطيران بشكل تلقائي بناءً على الأهداف المحددة أو التغيرات في البيئة.
- **تحليل البيانات:** يمكن تحليل بيانات الرحلات لتحديد الأنماط وتحسين الأداء في المستقبل.
5. **التحكم الجماعي:**
- **التنسيق بين عدة طائرات:** يمكن استخدام الذكاء الصناعي لتنسيق حركة عدة طائرات درون تعمل في نفس الوقت، مما يُحسن فعالية المهام المشتركة مثل المراقبة الواسعة النطاق أو البحث والإنقاذ.
6. **التحكم عبر الصوت:**
- **التحكم الصوتي:** يمكن دمج تقنيات الذكاء الصناعي مع التحكم الصوتي، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم في الطائرة باستخدام الأوامر الصوتية.
يمكن تحقيق هذه التكاملات باستخدام مزيج من الخوارزميات الذكاء الصناعي، البيانات المستشعرة من الطائرة، وقدرات معالجة الصور والفيديو. توظيف الذكاء الصناعي يمكن أن يفتح آفاقاً جديدة لاستخدامات الدرون ويعزز من قدراتها بشكل كبير.
1. **تحسين التوجيه والقيادة:**
- **التحكم الذاتي:** الذكاء الصناعي يمكن أن يعزز من قدرة الدرون على الطيران المستقل من خلال خوارزميات تعلم الآلة التي تمكن الطائرة من تقييم وتحليل البيئة المحيطة بها وتجنب العقبات. مثال: طائرات DJI Phantom 4 Pro مزودة بنظام "Obstacle Sensing" الذي يستخدم الذكاء الصناعي لتجنب التصادمات.
- **الاستجابة للبيئة:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُستخدم لتكييف سلوك الطائرة بناءً على الظروف المحيطة. مثال: في الطائرات بدون طيار المستخدمة في الزراعة، يمكن للذكاء الصناعي تعديل مسار الطيران بناءً على تحليل صور المحاصيل لتحديد المناطق التي تحتاج إلى مزيد من الرعاية.
2. **تحليل الصور والفيديو:**
- **التعرف على الأشياء:** الذكاء الصناعي يمكنه التعرف على الأشياء أو الأشخاص في الفيديوهات الملتقطة بواسطة الدرون. مثال: يمكن للدرون المزوّد بـ "AI Object Detection" أن يميز بين السيارات والأشخاص في مناطق مراقبة المدن.
- **تحسين الجودة:** الذكاء الصناعي يمكن أن يحسن جودة الفيديو عبر تقنيات مثل إزالة الضوضاء أو تحسين الوضوح. مثال: تقنيات التوضيح القائمة على الذكاء الصناعي مثل "Super-Resolution" يمكنها تحسين وضوح الصور الملتقطة في ظروف الإضاءة المنخفضة.
3. **التفاعل في الوقت الحقيقي:**
- **التحكم الذكي:** الذكاء الصناعي يمكنه تحسين استجابة الطائرة للأوامر والتغيرات المفاجئة. مثال: درونات "Skydio 2" تستخدم الذكاء الصناعي للتفاعل مع البيئة وتجنب العقبات في الوقت الحقيقي، مما يجعلها مثالية للبيئات المعقدة مثل الغابات أو المدن.
4. **الأتمتة والتحليل:**
- **التخطيط التلقائي للرحلات:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُستخدم لتخطيط الرحلات بناءً على الأهداف والبيئة. مثال: الطائرات مثل "Autel Robotics EVO Lite+" يمكنها تخطيط مسارات الطيران بشكل تلقائي وتحسينها بناءً على بيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي.
- **تحليل البيانات:** يمكن للذكاء الصناعي تحليل بيانات الرحلات لتوفير رؤى حول الأداء وتحسين العمليات المستقبلية. مثال: تحليل بيانات الطيران للعثور على أفضل مسارات الطيران في مهام المسح الجوي.
5. **التحكم الجماعي:**
- **التنسيق بين عدة طائرات:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُنسق بين عدة طائرات درون للعمل معاً. مثال: في عمليات البحث والإنقاذ، يمكن للذكاء الصناعي أن ينسق بين عدة درونات لجمع البيانات من منطقة واسعة وتنظيم عمليات الطيران لتفادي التداخل.
6. **التحكم عبر الصوت:**
- **التحكم الصوتي:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُستخدم لتمكين التحكم الصوتي في الطائرات. مثال: تطبيقات مثل "DJI Fly" قد توفر خيارات للتحكم الصوتي، مما يسهل تشغيل الطائرة بطرق أكثر تفاعلية.
كل هذه التطبيقات تسهم في تعزيز قدرات الدرونات وتوسيع استخداماتها في مختلف المجالات.
- **التحكم الذاتي:** الذكاء الصناعي يمكن أن يعزز من قدرة الدرون على الطيران المستقل من خلال خوارزميات تعلم الآلة التي تمكن الطائرة من تقييم وتحليل البيئة المحيطة بها وتجنب العقبات. مثال: طائرات DJI Phantom 4 Pro مزودة بنظام "Obstacle Sensing" الذي يستخدم الذكاء الصناعي لتجنب التصادمات.
- **الاستجابة للبيئة:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُستخدم لتكييف سلوك الطائرة بناءً على الظروف المحيطة. مثال: في الطائرات بدون طيار المستخدمة في الزراعة، يمكن للذكاء الصناعي تعديل مسار الطيران بناءً على تحليل صور المحاصيل لتحديد المناطق التي تحتاج إلى مزيد من الرعاية.
2. **تحليل الصور والفيديو:**
- **التعرف على الأشياء:** الذكاء الصناعي يمكنه التعرف على الأشياء أو الأشخاص في الفيديوهات الملتقطة بواسطة الدرون. مثال: يمكن للدرون المزوّد بـ "AI Object Detection" أن يميز بين السيارات والأشخاص في مناطق مراقبة المدن.
- **تحسين الجودة:** الذكاء الصناعي يمكن أن يحسن جودة الفيديو عبر تقنيات مثل إزالة الضوضاء أو تحسين الوضوح. مثال: تقنيات التوضيح القائمة على الذكاء الصناعي مثل "Super-Resolution" يمكنها تحسين وضوح الصور الملتقطة في ظروف الإضاءة المنخفضة.
3. **التفاعل في الوقت الحقيقي:**
- **التحكم الذكي:** الذكاء الصناعي يمكنه تحسين استجابة الطائرة للأوامر والتغيرات المفاجئة. مثال: درونات "Skydio 2" تستخدم الذكاء الصناعي للتفاعل مع البيئة وتجنب العقبات في الوقت الحقيقي، مما يجعلها مثالية للبيئات المعقدة مثل الغابات أو المدن.
4. **الأتمتة والتحليل:**
- **التخطيط التلقائي للرحلات:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُستخدم لتخطيط الرحلات بناءً على الأهداف والبيئة. مثال: الطائرات مثل "Autel Robotics EVO Lite+" يمكنها تخطيط مسارات الطيران بشكل تلقائي وتحسينها بناءً على بيانات الاستشعار في الوقت الحقيقي.
- **تحليل البيانات:** يمكن للذكاء الصناعي تحليل بيانات الرحلات لتوفير رؤى حول الأداء وتحسين العمليات المستقبلية. مثال: تحليل بيانات الطيران للعثور على أفضل مسارات الطيران في مهام المسح الجوي.
5. **التحكم الجماعي:**
- **التنسيق بين عدة طائرات:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُنسق بين عدة طائرات درون للعمل معاً. مثال: في عمليات البحث والإنقاذ، يمكن للذكاء الصناعي أن ينسق بين عدة درونات لجمع البيانات من منطقة واسعة وتنظيم عمليات الطيران لتفادي التداخل.
6. **التحكم عبر الصوت:**
- **التحكم الصوتي:** الذكاء الصناعي يمكن أن يُستخدم لتمكين التحكم الصوتي في الطائرات. مثال: تطبيقات مثل "DJI Fly" قد توفر خيارات للتحكم الصوتي، مما يسهل تشغيل الطائرة بطرق أكثر تفاعلية.
كل هذه التطبيقات تسهم في تعزيز قدرات الدرونات وتوسيع استخداماتها في مختلف المجالات.
لمن يريد التعمق أكثر في التفاصيل التقنية إليكم بعض الملامح
مع التركيز على كيفية استخدام الذكاء الصناعي لتحسين أداء طائرات الدرون المزودة بنظام FPV.
### 1. تحسين التوجيه والقيادة
- **التحكم الذاتي:**
- **الخوارزميات المستخدمة:** تعتمد الطائرات على خوارزميات تعلم الآلة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتحليل بيانات الكاميرا، بالإضافة إلى خوارزميات تخطيط المسار مثل خوارزمية A* أو RRT (Rapidly-exploring Random Tree) لتحديد المسار الأمثل.
- **مثال عملي:** طائرة DJI Mavic Air 2 تستخدم نظام رؤية ثلاثي الأبعاد لتحليل الصور من الكاميرات الأمامية، الجانبية، والسفلية، مما يسمح للطائرة بالتحكم الذاتي وتجنب العقبات بدقة.
- **الاستجابة للبيئة:**
- **التحليل البيئي:** الذكاء الصناعي يمكنه تحليل البيانات من مستشعرات الطائرة مثل LIDAR أو كاميرات RGB. يُستخدم خوارزميات معالجة الصور والبيانات مثل YOLO (You Only Look Once) للتعرف الفوري على العقبات.
- **مثال عملي:** في الطائرات المستخدمة في الزراعة، تُستخدم الكاميرات الملونة والأشعة تحت الحمراء لتحليل حالة المحاصيل، ويتم تعديل المسار بناءً على البيانات المستلمة لتحسين جودة الرش.
### 2. تحليل الصور والفيديو
- **التعرف على الأشياء:**
- **التقنيات المستخدمة:** يستخدم الذكاء الصناعي خوارزميات مثل R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) أو SSD (Single Shot MultiBox Detector) لتحليل الصور والتعرف على الأجسام في الفيديوهات.
- **مثال عملي:** نظام "DJI AirSense" يستخدم الذكاء الصناعي للتعرف على الطائرات الأخرى والتمييز بينها وبين الأجسام الأخرى لتجنب التصادم.
- **تحسين الجودة:**
- **التقنيات المستخدمة:** تعتمد تقنيات مثل Super-Resolution و Denoising على خوارزميات تحسين الصور المستندة إلى الشبكات العصبية العميقة (DNNs) لزيادة دقة الصورة وتقليل الضوضاء.
- **مثال عملي:** تستخدم كاميرات الدرون تقنيات "Deep Learning Super-Resolution" لتحسين جودة الفيديو في ظروف الإضاءة المنخفضة أو أثناء الطيران بسرعة.
### 3. التفاعل في الوقت الحقيقي
- **التحكم الذكي:**
- **التقنيات المستخدمة:** تستخدم الطائرات خوارزميات تعلم التعزيز مثل Q-learning أو Deep Q-Networks (DQN) لتحسين قرارات الطيران في الوقت الفعلي بناءً على المكافآت والعقوبات.
- **مثال عملي:** "Skydio 2" يستخدم خوارزميات تعلم التعزيز لتجنب العقبات بذكاء وفعالية، من خلال تحليل بيانات الكاميرا والأشعة تحت الحمراء.
### 4. الأتمتة والتحليل
- **التخطيط التلقائي للرحلات:**
- **التقنيات المستخدمة:** تستخدم الطائرات خوارزميات تخطيط المسار مثل D* Lite أو Fast Marching Method (FMM) لتخطيط المسارات بشكل تلقائي بناءً على الخرائط والبيانات البيئية.
- **مثال عملي:** طائرة "Autel Robotics EVO Lite+" تستخدم خوارزميات للتخطيط التلقائي للمسارات بناءً على بيانات خرائط الطيران والتضاريس.
- **تحليل البيانات:**
- **التقنيات المستخدمة:** يتم استخدام تقنيات تحليل البيانات مثل تحليل الانحدار أو خوارزميات التعلم غير الخاضع للرقابة لتفسير وتحليل بيانات الرحلات لتحسين الأداء.
- **مثال عملي:** أدوات التحليل مثل "DroneDeploy" توفر تحليلات متقدمة للبيانات المستخلصة من الطائرات، بما في ذلك بيانات التصوير والتعقب، لتحديد الأنماط وتحسين الاستراتيجيات المستقبلية.
### 5. التحكم الجماعي
- **التنسيق بين عدة طائرات:**
- **التقنيات المستخدمة:** يستخدم الذكاء الصناعي بروتوكولات التنسيق والتعاون مثل بروتوكولات التحكم الجماعي المستندة إلى خوارزميات التفاعل الجماعي (Swarm Intelligence) لتنظيم حركة الطائرات.
- **مثال عملي:** في مهام البحث والإنقاذ، يتم استخدام خوارزميات التنسيق الجماعي لتوجيه مجموعة من الطائرات لتغطية منطقة كبيرة بكفاءة، مما يضمن تغطية شاملة دون تداخل.
### 6. التحكم عبر الصوت
- **التحكم الصوتي:**
- **التقنيات المستخدمة:** تعتمد هذه التطبيقات على تقنيات التعرف على الصوت مثل خوارزميات تحويل النص إلى كلام (STT) والتعرف على الأوامر الصوتية باستخدام الشبكات العصبية مثل LSTM (Long Short-Term Memory).
- **مثال عملي:** تطبيقات مثل "DJI Fly" تستخدم خوارزميات التعرف على الصوت للسماح للمستخدمين بإصدار أوامر صوتية لتحكم الطائرة، مما يجعل التحكم أسهل وأكثر تفاعلاً.
هذه التقنيات تعكس كيف يمكن للذكاء الصناعي تعزيز قدرة طائرات الدرون على أداء مهامها بفعالية أكبر، من خلال تحسين التحكم الذاتي، تحليل الصور، التفاعل في الوقت الحقيقي، الأتمتة، التنسيق الجماعي، والتحكم الصوتي.
مع التركيز على كيفية استخدام الذكاء الصناعي لتحسين أداء طائرات الدرون المزودة بنظام FPV.
### 1. تحسين التوجيه والقيادة
- **التحكم الذاتي:**
- **الخوارزميات المستخدمة:** تعتمد الطائرات على خوارزميات تعلم الآلة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتحليل بيانات الكاميرا، بالإضافة إلى خوارزميات تخطيط المسار مثل خوارزمية A* أو RRT (Rapidly-exploring Random Tree) لتحديد المسار الأمثل.
- **مثال عملي:** طائرة DJI Mavic Air 2 تستخدم نظام رؤية ثلاثي الأبعاد لتحليل الصور من الكاميرات الأمامية، الجانبية، والسفلية، مما يسمح للطائرة بالتحكم الذاتي وتجنب العقبات بدقة.
- **الاستجابة للبيئة:**
- **التحليل البيئي:** الذكاء الصناعي يمكنه تحليل البيانات من مستشعرات الطائرة مثل LIDAR أو كاميرات RGB. يُستخدم خوارزميات معالجة الصور والبيانات مثل YOLO (You Only Look Once) للتعرف الفوري على العقبات.
- **مثال عملي:** في الطائرات المستخدمة في الزراعة، تُستخدم الكاميرات الملونة والأشعة تحت الحمراء لتحليل حالة المحاصيل، ويتم تعديل المسار بناءً على البيانات المستلمة لتحسين جودة الرش.
### 2. تحليل الصور والفيديو
- **التعرف على الأشياء:**
- **التقنيات المستخدمة:** يستخدم الذكاء الصناعي خوارزميات مثل R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) أو SSD (Single Shot MultiBox Detector) لتحليل الصور والتعرف على الأجسام في الفيديوهات.
- **مثال عملي:** نظام "DJI AirSense" يستخدم الذكاء الصناعي للتعرف على الطائرات الأخرى والتمييز بينها وبين الأجسام الأخرى لتجنب التصادم.
- **تحسين الجودة:**
- **التقنيات المستخدمة:** تعتمد تقنيات مثل Super-Resolution و Denoising على خوارزميات تحسين الصور المستندة إلى الشبكات العصبية العميقة (DNNs) لزيادة دقة الصورة وتقليل الضوضاء.
- **مثال عملي:** تستخدم كاميرات الدرون تقنيات "Deep Learning Super-Resolution" لتحسين جودة الفيديو في ظروف الإضاءة المنخفضة أو أثناء الطيران بسرعة.
### 3. التفاعل في الوقت الحقيقي
- **التحكم الذكي:**
- **التقنيات المستخدمة:** تستخدم الطائرات خوارزميات تعلم التعزيز مثل Q-learning أو Deep Q-Networks (DQN) لتحسين قرارات الطيران في الوقت الفعلي بناءً على المكافآت والعقوبات.
- **مثال عملي:** "Skydio 2" يستخدم خوارزميات تعلم التعزيز لتجنب العقبات بذكاء وفعالية، من خلال تحليل بيانات الكاميرا والأشعة تحت الحمراء.
### 4. الأتمتة والتحليل
- **التخطيط التلقائي للرحلات:**
- **التقنيات المستخدمة:** تستخدم الطائرات خوارزميات تخطيط المسار مثل D* Lite أو Fast Marching Method (FMM) لتخطيط المسارات بشكل تلقائي بناءً على الخرائط والبيانات البيئية.
- **مثال عملي:** طائرة "Autel Robotics EVO Lite+" تستخدم خوارزميات للتخطيط التلقائي للمسارات بناءً على بيانات خرائط الطيران والتضاريس.
- **تحليل البيانات:**
- **التقنيات المستخدمة:** يتم استخدام تقنيات تحليل البيانات مثل تحليل الانحدار أو خوارزميات التعلم غير الخاضع للرقابة لتفسير وتحليل بيانات الرحلات لتحسين الأداء.
- **مثال عملي:** أدوات التحليل مثل "DroneDeploy" توفر تحليلات متقدمة للبيانات المستخلصة من الطائرات، بما في ذلك بيانات التصوير والتعقب، لتحديد الأنماط وتحسين الاستراتيجيات المستقبلية.
### 5. التحكم الجماعي
- **التنسيق بين عدة طائرات:**
- **التقنيات المستخدمة:** يستخدم الذكاء الصناعي بروتوكولات التنسيق والتعاون مثل بروتوكولات التحكم الجماعي المستندة إلى خوارزميات التفاعل الجماعي (Swarm Intelligence) لتنظيم حركة الطائرات.
- **مثال عملي:** في مهام البحث والإنقاذ، يتم استخدام خوارزميات التنسيق الجماعي لتوجيه مجموعة من الطائرات لتغطية منطقة كبيرة بكفاءة، مما يضمن تغطية شاملة دون تداخل.
### 6. التحكم عبر الصوت
- **التحكم الصوتي:**
- **التقنيات المستخدمة:** تعتمد هذه التطبيقات على تقنيات التعرف على الصوت مثل خوارزميات تحويل النص إلى كلام (STT) والتعرف على الأوامر الصوتية باستخدام الشبكات العصبية مثل LSTM (Long Short-Term Memory).
- **مثال عملي:** تطبيقات مثل "DJI Fly" تستخدم خوارزميات التعرف على الصوت للسماح للمستخدمين بإصدار أوامر صوتية لتحكم الطائرة، مما يجعل التحكم أسهل وأكثر تفاعلاً.
هذه التقنيات تعكس كيف يمكن للذكاء الصناعي تعزيز قدرة طائرات الدرون على أداء مهامها بفعالية أكبر، من خلال تحسين التحكم الذاتي، تحليل الصور، التفاعل في الوقت الحقيقي، الأتمتة، التنسيق الجماعي، والتحكم الصوتي.
- إنضم
- 17 نوفمبر 2019
- المشاركات
- 2,245
- التفاعل
- الدولة
الفديو رائع لاحدى طرق ال AI والتي تعرف ب Unsupervised Learning حيث تعتمد لتصنيف Classification ، Clustering الاشياء ،، هنا الاهداف صنفتهم مدرعه خفيفه او ثقيله ...
هنالك الاسلوب الاخر مايعرف ب Supervised Learning او المتقدم اكثر والذي اصبح اكثر شيوعا من كل الاساليب وهو ال (Deep Learning) التعلم العميق وتناغمه مع GPUs تحديدا، يذهب لتسميه او تمييز نوع المركبه هل هي T-72 او مدرعه BMP-1, 2 , 3 او او ... المفروض يشدون حيلهم اكثر ال software وال hardware اصبحوا متاحين بشكل كبير اكثر من اي وقت مضى ... بانتظار المزيد من التفاصيل والاخبار المثيره عن هذا المنتج... تقبل تحياتي
- إنضم
- 21 ديسمبر 2008
- المشاركات
- 41,404
- التفاعل
- الدولة
شركة Robit Technolo التركية تكشف عن AZAT FPV وهي جاهزة للإنتاج الضخم.
حيث عرضت قدراتها أمام وفود من أربع دول وتقول أنها قريبه من تصدير العقد الأول
مكونات الطائرة بنيت في تركيا بنسبة 80%
الحمولة متنوعه بين 500 / 700 / 1000 جرام من المتفجرات
المدى 4 كم / 15 دقيقة في الجو
حماية ضد التشويش وبرنامج طيران ذكي ونظام تدمير ذاتي وانتقاء للأهداف حتى بدون اتصال
حيث عرضت قدراتها أمام وفود من أربع دول وتقول أنها قريبه من تصدير العقد الأول
مكونات الطائرة بنيت في تركيا بنسبة 80%
الحمولة متنوعه بين 500 / 700 / 1000 جرام من المتفجرات
المدى 4 كم / 15 دقيقة في الجو
حماية ضد التشويش وبرنامج طيران ذكي ونظام تدمير ذاتي وانتقاء للأهداف حتى بدون اتصال
ما هو جهاز محاكاة الطائرات بدون طيار FPV؟
تخيل أنك قادر على الطيران بطائرة بدون طيار FPV في عالم افتراضي واقعي للغاية. هذا هو بالضبط ما تقدمه أجهزة محاكاة الطائرات بدون طيار FPV. هي ليست مجرد ألعاب ولكنها أدوات تدريب متطورة مصممة لمحاكاة تجربة الطيران بطائرة بدون طيار FPV حقيقية. في حين لا يمكن لأي جهاز محاكاة محاكاة الإثارة التي يوفرها الطيران في الحياة الواقعية بشكل مثالي، إلا أنها تقترب بشكل لا يصدق، مما يتيح للطيارين تحسين مهارات الطيران وتعلم الحيل في بيئة آمنة ومقاومة للتصادم بغض النظر عن الطقس على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
فقط في أجهزة المحاكاة يمكن أداء الحيل أو المناورات التي تبدو مستحيلة تقريبًا في العالم الحقيقي دون خوف
توجد موسيقي بالمقطع التالي
ما تحتاجه للطيران بمحاكيات FPV
قبل اختيار جهاز محاكاة FPV، يجب عليك الحصول على وحدة تحكم لاسلكية أولاً.
لا يوصي باستخدام وحدة تحكم الألعاب أو لوحة المفاتيح، فهذا لا طائل منه حيث لن تترجم المهارات إلى وحدة تحكم راديو حقيقية. إن استخدام جهاز راديو مناسب هو أفضل طريقة لبناء ذاكرة العضلات، والحصول على أقصى استفادة من التدريب. يمكن الاستمرار في استخدام نفس الراديو لتحليق الطائرات بدون طيار الحقيقية لاحقًا، لذا فهو استثمار طويل الأجل يستحق العناء.
هل الفيزياء مهمة؟
نعم، ولا.
فيزياء محاكاة الطائرات بدون طيار ذاتية للغاية. فهي تقترب أكثر فأكثر من الحياة الواقعية، ولكنها لن تشعر بنفس الشعور أبدًا.
الهدف من المحاكاة هو المساعدة على تعلم كيفية الطيران وبناء ذاكرة العضلات. ما عليك سوى اختيار محاكي يبدو حقيقيًا بما يكفي بالنسبة لك مع الرسومات التي تحبها (ويعمل بسلاسة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك).
قضاء بعض الوقت في التدرب الفعلي بدلاً من القلق بشأن الفيزياء.
إذا كنت تستخدم جهاز راديو OpenTX، فحاول الترقية إلى EdgeTX (2.5 أو أحدث) لتحسين زمن انتقال اتصال USB. فهو يجعل الفيزياء في المحاكاة تبدو أكثر واقعية.
ما يجب التدرب عليه
الحفاظ على الوضعية الصحيحة وبيئة العمل أثناء الطيران في أجهزة المحاكاة. إذا كنت تقف عادةً أثناء الطيران، فافعل نفس الشيء في تدريب المحاكاة. إذا كنت ترتدي حزامًا للرقبة أثناء الطيران في الحياة الواقعية، فارتدِ واحدًا أثناء المحاكاة.
إذا كنت جديدًا تمامًا، فينصح باختيار خريطة مفتوحة بها حد أدنى من العوائق.
تدرب على arming/disarming (تأكد من التدرب على نزع تفعيل الطائرة بدون طيار عند الاصطدام قبل الضغط على زر إعادة الضبط، فهذه ممارسة جيدة)
تدرب على الإقلاع والطيران في خط مستقيم، والانعطاف إلى اليسار واليمين، والطيران في دائرة وما إلى ذلك...
تدرب على الهبوط - التحليق بالقرب من الأرض قبل disarming لتقليل التأثير
تدرب على الطيران عبر الفجوات
تدرب على القيام باللف والانقلاب
تدرب على القيام بمناورات S
ارتداء نظارات FPV أثناء المحاكاة
يمكن توصيل نظارات FPV (مثل نظارات Walksnail Goggles X ونظارات HDZero) المزودة بمدخل HDMI بالكمبيوتر كشاشة خارجية، ويمكنك تشغيل محاكاة FPV أثناء ارتداء النظارات. قد يساعد هذا على التعود على الطيران بنظارات في وقت مبكر.
إذا تم تثبيت WTFOS على نظارات DJI (التي لا تحتوي على مدخل HDMI)، فيمكنك استخدام ميزة WTFOS Moonlight Shim لبث فيديو الكمبيوتر إلى النظارات.
لكن لأكون صادقًا، أجد أن استخدام الشاشة أسهل كثيرًا على العينين، وخاصةً للتدريب لساعات طويلة. كما يمكن لشاشات الألعاب عادةً التفوق على الشاشات في نظارات FPV من حيث معدل الإطارات وجودة الصورة، مما يوفر تجربة أكثر واقعية.
الاستنتاج
لا يمكن لمحاكيات الطائرات بدون طيار FPV أن تحل محل الطيران الحقيقي، ولكنها مفيدة للغاية لتحسين مهارات الطيران دون إتلاف الطائرة بدون طيار الحقيقية، أو عندما لا يمكن الطيران في الهواء الطلق. بالنسبة للمبتدئين، يمكن استخدام جهاز المحاكاة بالكامل تقريبًا للتمرين على بناء الذاكرة العضلية والتعلم. ومع التقدم تصبح الممارسة في العالم الحقيقي أكثر وأكثر أهمية. في حين أن بعض أجهزة المحاكاة تعطي الأولوية للرسومات والمرئيات، يركز البعض الآخر على فيزياء الطيران الدقيقة وتوافق الأجهزة. في النهاية، من الأهمية بمكان اختيار جهاز محاكاة يتماشى مع الاحتياجات والتفضيلات.
تخيل أنك قادر على الطيران بطائرة بدون طيار FPV في عالم افتراضي واقعي للغاية. هذا هو بالضبط ما تقدمه أجهزة محاكاة الطائرات بدون طيار FPV. هي ليست مجرد ألعاب ولكنها أدوات تدريب متطورة مصممة لمحاكاة تجربة الطيران بطائرة بدون طيار FPV حقيقية. في حين لا يمكن لأي جهاز محاكاة محاكاة الإثارة التي يوفرها الطيران في الحياة الواقعية بشكل مثالي، إلا أنها تقترب بشكل لا يصدق، مما يتيح للطيارين تحسين مهارات الطيران وتعلم الحيل في بيئة آمنة ومقاومة للتصادم بغض النظر عن الطقس على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
فقط في أجهزة المحاكاة يمكن أداء الحيل أو المناورات التي تبدو مستحيلة تقريبًا في العالم الحقيقي دون خوف
توجد موسيقي بالمقطع التالي
ما تحتاجه للطيران بمحاكيات FPV
قبل اختيار جهاز محاكاة FPV، يجب عليك الحصول على وحدة تحكم لاسلكية أولاً.
لا يوصي باستخدام وحدة تحكم الألعاب أو لوحة المفاتيح، فهذا لا طائل منه حيث لن تترجم المهارات إلى وحدة تحكم راديو حقيقية. إن استخدام جهاز راديو مناسب هو أفضل طريقة لبناء ذاكرة العضلات، والحصول على أقصى استفادة من التدريب. يمكن الاستمرار في استخدام نفس الراديو لتحليق الطائرات بدون طيار الحقيقية لاحقًا، لذا فهو استثمار طويل الأجل يستحق العناء.
هل الفيزياء مهمة؟
نعم، ولا.
فيزياء محاكاة الطائرات بدون طيار ذاتية للغاية. فهي تقترب أكثر فأكثر من الحياة الواقعية، ولكنها لن تشعر بنفس الشعور أبدًا.
الهدف من المحاكاة هو المساعدة على تعلم كيفية الطيران وبناء ذاكرة العضلات. ما عليك سوى اختيار محاكي يبدو حقيقيًا بما يكفي بالنسبة لك مع الرسومات التي تحبها (ويعمل بسلاسة على جهاز الكمبيوتر الخاص بك).
قضاء بعض الوقت في التدرب الفعلي بدلاً من القلق بشأن الفيزياء.
إذا كنت تستخدم جهاز راديو OpenTX، فحاول الترقية إلى EdgeTX (2.5 أو أحدث) لتحسين زمن انتقال اتصال USB. فهو يجعل الفيزياء في المحاكاة تبدو أكثر واقعية.
ما يجب التدرب عليه
الحفاظ على الوضعية الصحيحة وبيئة العمل أثناء الطيران في أجهزة المحاكاة. إذا كنت تقف عادةً أثناء الطيران، فافعل نفس الشيء في تدريب المحاكاة. إذا كنت ترتدي حزامًا للرقبة أثناء الطيران في الحياة الواقعية، فارتدِ واحدًا أثناء المحاكاة.
إذا كنت جديدًا تمامًا، فينصح باختيار خريطة مفتوحة بها حد أدنى من العوائق.
تدرب على arming/disarming (تأكد من التدرب على نزع تفعيل الطائرة بدون طيار عند الاصطدام قبل الضغط على زر إعادة الضبط، فهذه ممارسة جيدة)
تدرب على الإقلاع والطيران في خط مستقيم، والانعطاف إلى اليسار واليمين، والطيران في دائرة وما إلى ذلك...
تدرب على الهبوط - التحليق بالقرب من الأرض قبل disarming لتقليل التأثير
تدرب على الطيران عبر الفجوات
تدرب على القيام باللف والانقلاب
تدرب على القيام بمناورات S
ارتداء نظارات FPV أثناء المحاكاة
يمكن توصيل نظارات FPV (مثل نظارات Walksnail Goggles X ونظارات HDZero) المزودة بمدخل HDMI بالكمبيوتر كشاشة خارجية، ويمكنك تشغيل محاكاة FPV أثناء ارتداء النظارات. قد يساعد هذا على التعود على الطيران بنظارات في وقت مبكر.
إذا تم تثبيت WTFOS على نظارات DJI (التي لا تحتوي على مدخل HDMI)، فيمكنك استخدام ميزة WTFOS Moonlight Shim لبث فيديو الكمبيوتر إلى النظارات.
لكن لأكون صادقًا، أجد أن استخدام الشاشة أسهل كثيرًا على العينين، وخاصةً للتدريب لساعات طويلة. كما يمكن لشاشات الألعاب عادةً التفوق على الشاشات في نظارات FPV من حيث معدل الإطارات وجودة الصورة، مما يوفر تجربة أكثر واقعية.
الاستنتاج
لا يمكن لمحاكيات الطائرات بدون طيار FPV أن تحل محل الطيران الحقيقي، ولكنها مفيدة للغاية لتحسين مهارات الطيران دون إتلاف الطائرة بدون طيار الحقيقية، أو عندما لا يمكن الطيران في الهواء الطلق. بالنسبة للمبتدئين، يمكن استخدام جهاز المحاكاة بالكامل تقريبًا للتمرين على بناء الذاكرة العضلية والتعلم. ومع التقدم تصبح الممارسة في العالم الحقيقي أكثر وأكثر أهمية. في حين أن بعض أجهزة المحاكاة تعطي الأولوية للرسومات والمرئيات، يركز البعض الآخر على فيزياء الطيران الدقيقة وتوافق الأجهزة. في النهاية، من الأهمية بمكان اختيار جهاز محاكاة يتماشى مع الاحتياجات والتفضيلات.
المواضيع المشابهة
