أينما حل الشباب السوري يثبت جدارته ونبوغه وتفوقه, وهكذا كان حال الباحث السوري الدكتور “محمد الديباجة”, الذي حصل مؤخراً على براءة اختراع من اليابان, دولة الاختراعات والذكاء.
حيث نشر المكتب المركزي لبراءات الاختراع في اليابان، براءة اختراعه المتعلقة بتوليد خرائط عالية الدقة للسيارات ذاتية القيادة والمقدمة رسمياً من جامعة “كانازاوا” والمسجلة باسم الدكتور محمد الديباجة. وكانت فكرة الدكتور الديباجة الأستاذ المساعد في معهد أبحاث النقل المتقدم في جامعة “كانازاوا” حظيت باهتمام المكتب المركزي لبراءات الاختراع في “اليابان”.
الباحث السوري “محمد الديباجة” يحصل على براءة اختراع اليابان
وقال العالم السوري, إن “الفكرة تم مقارنتها بجميع براءات الاختراع المماثلة على مستوى العالم. بواسطة شركة رسمية متخصصة بالإضافة إلى المنشورات بالدوريات الأجنبية،. وبناءً على تقرير الشركة للجامعة وبعد الفحص لعدة مراحل بواسطة عدة لجان علمية. وتمت الموافقة على تسجيل براءة الاختراع وثم إقرارها من المكتب المركزي“.
وأضاف “ديباجة”، إنّه “طبقاً للقانون الياباني، الفكرة المطروحة ستكون محمية لمدة ثلاثة سنوات. من أي توظيف ذا طابع اقتصادي من قبل الشركات بدون إذن خطي شخصي مني وبعد إعلام الجامعة بشكل رسمي”. وأشار المخترع السوري، إلى أنّه تم اختبار الخوارزمية في العديد من البيئات والعقد المرورية الحرجة في “اليابان” .لتوليد خرائط عالية الدقة ومقارنتها مع خرائط لنظام تحديد موقع دقيق جداGNSS/INS-RTK .
وحصد الدكتور “محمد الديباجه” المرتبة الثانية عن محاضرته التي قدمها في المؤتمر التخصصي العالمي الأضخم لوسائل النقل الذكية IEEE-ITSC 2020 في اليونان، والذي يعتبر المنصة التخصصية الأضخم لشركات السيارات والباحثين في مجال السيارات ذاتية القيادة وتكنولوجيا أنظمة مساعدة السائق.
فكرته وخوارزميته
البدء بالمشروع كان في العام 2017 في وحدة أبحاث السيارات ذاتية القيادة. حيث يعمل كأستاذ مساعد في الوحدة ومسؤول عن أنظمة توليد الخرائط باستخدام حساسات الليزر والرادار و الكاميرا.
أما تقنياً فقد اقترحت الورقة البحثية خوارزمية جديدة، حيث يشير “الديباجة” إلى أنه يمكن تمييز الخوارزمية المقترحة عن الطرق الأخرى المطروحة سابقاً من قبل الباحثين في عدة نقاط منها التعامل مع الطرق متعددة الطبقات والذي يعتبر صعب جداً وخطوة مؤجلة بالنسبة للباحثين نظراً للتركيز على الطرق العادية وذلك للسهولة النسبية لإجراء القيادة الذاتية عليها، إضافة إلى القدرة على الاكتشاف التلقائي للمناطق المشتركة بين عدة خرائط وهذه النقطة أيضاً تعتبر هامة و قليلاً ما يتم مناقشتها من قبل الباحثين نظراً لانقطاع التراتبية في مسار تجميع البيانات في كل خريطة بالنسبة للأخرى، والاعتماد على إكتشاف الأماكن المشتركة بين الخرائط باستخدام صور الطرق بدلاً من الخوارزميات التقليدية التي تستخدم مواقع السيارة كما أن هذا الاستخدام الجديد للصور يقلل زمن الكشف اللازم وخاصة عند معالجة الخرائط الكبيرة، ويتيح التعامل مع البيانات المجمعة باستخدام عدة سيارات ويضمن أن المناطق المكتشفة تتشارك بقدر كافي من المساحة في العالم الحقيقي وبقدر كافي أيضاً من التشارك في مقاطع الطرق الفعلية.
التحقق من فعالية وموثوقية الطريقة المقترحة تم عن طريق إجراء تجارب على عدد كبير من الطرق في عدة مدن في “اليابان” وخاصة عند العقدة المرورية “اوهاشي” Ohashii في العاصمة “طوكيو”، العقدة تعتبر من الطرق المتعددة الطبقات و تحتوي على حلقتين متراكبتين فوق بعض (بشكل نابض) بمساحة تزيد عن ١٠ كيلومتر مربع وقد أظهرت النتائج أداءاً ممتازاً للطريقة المقترحة عن طريق تصنيف هذه العقدة بشكل تلقائي على أنها متعددة الطبقات بالإضافة إلى القدرة على الفصل التلقائي بين الطبقات ودمج البيانات المجمعة في كل طبقة عند أكثر من زيارة بشكل آمن و موثوق.
مشيراً إلى أنه يتم عادة قيادة السيارة بشكل يدوي على الطرق لتجميع البيانات بواسطة هذه الحساسات .وثم معالجة البيانات لتوليد الخرائط.
تتحدث الورقة عن تقنية جديدة للكشف التلقائي عن المناطق التي يتم زيارتها بالسيارة عدة مرات ( مرتين أو أكثر ) خلال تجميع البيانات.
ويبلغ سعره ما يقارب 200 ألف دولار حيث تم الحصول على دقة أعلى بواسطة النظام المقترح، .كما تم إجراء القيادة الذاتية باستخدام خرائط النظام في العديد من الطرق دون أية مشكلة .ومع زيادة دقة التموضع للسيارة بالنسبة للبيئة المحيطة”.
