القضايا

المنزل > القضايا > Wuhan Liocrebif Technology Co., Ltd أحدث قضية للشركة حول اختراق مع الخوارزميات: العصر عندما IMUs لم تعد تعتمد فقط على الأجهزة

أحداث

أخبار

القضايا

اتصل بنا

sales@liocrebif.com

اتصل الآن

اختراق مع الخوارزميات: العصر عندما IMUs لم تعد تعتمد فقط على الأجهزة

2026-01-28

بعد عقد من المشاركة العميقة في مجال IMU، فإن أهم ما توصلت إليه هو أن تركيز الصناعة قد تحول بهدوء - في إحدى المرات، تركزت المنافسة على حدود مواصفات الأجهزة؛ الآن، يعد تكرار الخوارزمية هو المفتاح لتوسيع الفجوة. قبل خمس سنوات، كان تحقيق تتبع الحركة عالي الدقة يعتمد بشكل حصري تقريبًا على وحدات IMU المصنوعة من الألياف الضوئية باهظة الثمن، نظرًا لأن مشكلات الانجراف والضوضاء الخاصة بأجهزة MEMS العادية كانت ببساطة غير قادرة على تلبية متطلبات السيناريوهات الصارمة. ولكن اليوم، تعمل تكنولوجيا البرمجيات على تقويض هذا التصور المتأصل، مما يتيح للأجهزة منخفضة التكلفة تقديم أداء يفوق فئتها.

أكثر ما يبرز هو مشروع فحص الطائرات بدون طيار الذي شاركت فيه العام الماضي. ونظرًا لقيود الميزانية، لم يتمكن العميل إلا من استخدام وحدات MEMS IMU للمبتدئين. أثناء الاختبار الأولي، عانت الطائرة بدون طيار من ضعف استقرار التحليق وانجراف شديد في الاتجاه، مما يجعل من المستحيل إكمال مهام الفحص الدقيقة. بدلاً من التسرع في استبدال الأجهزة، قام الفريق بتحسين خوارزمية حل الموقف على وجه التحديد، وقدم تصفية كالمان التكيفية، وأضاف منطق منع الضوضاء استنادًا إلى نماذج الاهتزاز البيئي. بعد أسبوعين من تصحيح الأخطاء، تحسنت دقة تحديد موقع الطائرة بدون طيار بنسبة 60% تقريبًا، وتم التحكم في مشكلة الانجراف بشكل فعال، وتلبية احتياجات العميل بالكامل.

هذا لا يعني أن الأجهزة غير مهمة، بل يعني أن الخوارزميات تفتح إمكانات الأجهزة بشكل كامل. السيناريوهات المختلفة لها متطلبات خوارزمية مختلفة إلى حد كبير. على سبيل المثال، تحتاج وحدات IMU في أجهزة الواقع الافتراضي الاستهلاكية إلى خوارزميات سريعة الاستجابة وزمن وصول منخفض، حتى لو تم التضحية بقدر صغير من الدقة لضمان تجربة المستخدم؛ من ناحية أخرى، تعطي أجهزة تحديد المواقع الصناعية الأولوية لاستقرار الخوارزمية وقدرات مكافحة التداخل، مما يتطلب تصفية دقيقة للبيانات غير الصالحة في البيئات المعقدة. تقع العديد من الفرق في فخ التطبيق الأعمى لخوارزميات الأغراض العامة، مما يؤدي في النهاية إلى ضعف أداء الجهاز.

يواجه تطوير خوارزميات IMU اليوم أيضًا تحديات في شرح البيانات وتكييف السيناريو. تعتمد الخوارزميات المتقدمة في الغالب على كميات كبيرة من بيانات السيناريو الحقيقي للتدريب، ولكن السيناريوهات تختلف بشكل كبير عبر الصناعات. على سبيل المثال، تحتاج وحدات IMU في معدات إعادة التأهيل الطبي إلى التقاط بيانات دقيقة عن الحركة البشرية، في حين يجب على وحدات IMU الخاصة بالسيارات التعامل مع ظروف العمل المعقدة مثل الاهتزازات والتداخل الكهرومغناطيسي، مما يجعل من الصعب تشكيل مجموعة بيانات تدريب موحدة. وهذا هو السبب وراء فشل العديد من الخوارزميات التي تقدم أداءً ممتازًا في المختبرات في التكيف عند نشرها في سيناريوهات العالم الحقيقي.

لقد قمنا ذات مرة بتحسين خوارزمية IMU لسوار إعادة تأهيل كبار السن. في البداية، اعتمدنا بشكل مباشر نموذج الخوارزمية للأساور الرياضية، لكنه فشل في التحديد الدقيق لتمارين إعادة التأهيل ذات الحركة البطيئة وكثيرًا ما أطلق إنذارات كاذبة. في وقت لاحق، قمنا بجمع مئات المجموعات من بيانات حركة إعادة التأهيل من المستخدمين المسنين، وقمنا بتعديل معلمات عتبة الخوارزمية ومنطق استخراج الميزات، وأضفنا وحدة التعرف على إيقاع الحركة، والتي حلت المشكلة أخيرًا. جعلتني هذه العملية أدرك أنه لا يوجد قالب واحد يناسب الجميع لخوارزميات IMU - فالتخصيص الخاص بالسيناريو هو المفتاح.

ومع التكامل العميق بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ووحدات IMU، ستستمر أهمية الخوارزميات في النمو. في المستقبل، قد لا نحتاج بعد الآن إلى تكديس الأجهزة المتطورة للحصول على الدقة؛ بدلاً من ذلك، يمكننا استخدام الخوارزميات للتكيف مع سيناريوهات مختلفة ومعايرة الأخطاء بشكل مستقل، مما يمكّن وحدات IMU من تحقيق نموذج جديد من "الأجهزة العالمية، والخوارزميات المخصصة". ومع ذلك، فإن هذا يفرض أيضًا متطلبات أعلى على المهندسين، حيث لا يجب عليهم فهم مبادئ الأجهزة فحسب، بل يجب عليهم أيضًا أن يمتلكوا تحسين الخوارزمية وقدرات رؤية السيناريو. إن الجمع بين الاثنين هو الكفاءة الأساسية الأكثر حاجة في الصناعة اليوم.

ومن الجدير بالذكر أن تقنية الحوسبة المتطورة تقود أيضًا إلى ترقية خوارزميات IMU. في الماضي، اعتمدت العديد من الخوارزميات المعقدة على قوة الحوسبة السحابية، مما أدى إلى حدوث مشكلات في زمن الاستجابة. تسمح الحوسبة المتطورة لوحدات IMU بإكمال معالجة البيانات وعمليات الخوارزمية مباشرة على الجهاز، مما يقلل بشكل كبير من زمن الوصول - وهو إنجاز حاسم للسيناريوهات ذات المتطلبات العالية في الوقت الفعلي مثل القيادة الذاتية والروبوتات الصناعية. ومع ذلك، فإن هذا يجلب التحدي المتمثل في تخفيف وزن الخوارزمية: فقد أصبحت كيفية الاحتفاظ بالوظائف الأساسية ذات القدرة الحاسوبية المحدودة للأجهزة موضوعًا جديدًا في الصناعة.

باختصار، دخل مجال IMU حقبة جديدة من "السيطرة على الأجهزة" إلى "الاعتماد على الخوارزميات". لم يعد مكونًا للأجهزة يتنافس فقط على المعلمات، بل أصبح حلاً على مستوى النظام مع تكامل عميق بين البرامج والأجهزة. يجب على الفرق التي يمكنها الحصول على موطئ قدم في هذا المجال في المستقبل ألا تفهم المنطق الأساسي للأجهزة فحسب، بل يجب عليها أيضًا حل نقاط الضعف في السيناريو من خلال الخوارزميات. إن عقلية التعاون بين البرمجيات والأجهزة هي على وجه التحديد القدرة الأساسية التي تشتد الحاجة إليها في الصناعة الحالية.

أرسل استفسارك مباشرة إلينا