القيادة الذاتية

​
تهدف أبحاث علم في القيادة الذاتية إلى تمكين اختبار البرمجيات المتقدمة للقيادة الذاتية من خلال تطوير نظم ذكاء اصطناعي قادرة على فهم البيئة المحيطة واتخاذ قرارات آمنة في الوقت الفعلي لتطوير حلول القيادة الذاتية المتقدمة. نستخدم في تجاربنا البحثية مركبات مزودة بمجموعة من التقنيات المتطورة، بما في ذلك أجهزة الاستشعار، الكاميرات، الرادار، تقنية الليدار (كشف الضوء وتحديد المدى)، نظام تحديد المواقع العالمي (GPS)، خوارزميات برمجية متطورة للإدراك المحيطي, اتخاذ القرارات، والتحكم في تحركاتها على الطريق.​

المجالات البحثية​

  •  الخرائط الرقمية والتوائم الرقمية (Digital Mapping & Digital Twins)​

1. الأنظمة متعددة الوسائط للخرائط الرقمية ثلاثية الأبعاد​
نجري في علم أبحاثًا متقدمة في تطوير أنظمة خرائط رقمية متعددة الوسائط ثلاثية الأبعاد قادرة على إنشاء نسخ رقمية دقيقة وقابلة للتوسع، يتم توليدها بطرق متعددة مثل يدويا  والروبوتات والطائرات بدون طيار والمركبات الذاتية القيادة، لدعم تطبيقات المدن الذكية والتنقل الذاتي.​

2. توليد وصيانة الخرائط عالية الدقة وثلاثية الأبعاد للمدن الذكية والتنقل الذاتي​
نعمل على تطوير منصات برمجية شاملة وقابلة للتوسع لتوليد وإدارة الخرائط عالية الدقة (HD) وثلاثية الأبعاد على مستوى المدن، باستخدام تقنيات متقدمة مثل دمج بيانات المستشعرات (Sensor Fusion)، والتموضع ورسم الخرائط المتزامن (SLAM)، وتقنيات Gaussian Splatting، بما يمكّن من إطلاق تطبيقات المدن الذكية والتنقل المستقل.​

3. المنصات الجيومكانية الموحدة المدمجة بالذكاء الاصطناعي​
نبحث في تطوير منصات جيومكانية موحدة مدمجة بالذكاء الاصطناعي، مزودة بوكلاء ذكيين قادرين على استخراج السمات الجغرافية تلقائيًا، ودعم الملاحة الذكية والتحليلات الجيومكانية المتقدمة، بما يعزز استقلالية وكفاءة الأنظمة الوطنية.​

​

  •  القيادة الذاتية والتنقل المستقل (Autonomous Mobility)​

1. المركبات الذاتية للربط الحضري والانتقال القصير (Last-Mile Mobility)​
نعمل في علم على تطوير منصات مخصصة للمركبات الذاتية القيادة مثل العربات والحافلات الصغيرة والسيارات، مدعومة بـ النظام الافتراضي للسائق من علم (Elm Virtual Driver) لنقل الركاب بأمان في بيئات محددة جغرافيًا (Geofenced Environments).​

2. واجهات المستخدم المبتكرة في المركبات الذاتية القيادة​
تُجري أبحاثًا لتحليل وتصميم تجارب مستخدم مبتكرة داخل المركبات المتصلة والذاتية القيادة، تراعي الخصوصية الثقافية والتفضيلات اللغوية في المملكة العربية السعودية، بما يعزز تقبّل التقنية وتتحسين جربة الركاب.​

3. نماذج القيادة الذاتية وفهم المشاهد المعتمدة على التعلم​
تعمل فرقنا البحثية على  طرق تكييف النماذج الحديثة مثل نماذج الرؤية-اللغة (Vision-Language Models) لتلائم بيئات القيادة في المملكة، من خلال إنشاء .مجموعات بيانات متخصصة وتقنيات ضبط دقيقة (Fine-tuning) واستراتيجيات دمج متعددة الوسائط، بما يعزز الموثوقية، التفسيرية، والسلامة في اتخاذ القرار

​

الأبحاث العلمية المنشورة​

Vehicle-to-everything (V2X) in the autonomous vehicles domain – A technical review of communication, sensor, and AI technologies for road user safety​

Real-time Instance Segmentation Models for Identification of Vehicle Parts​

​
​