كيف تعمل مسيّرات حزب الله بنجاح متفاوت، رغم كل التقنيات التي يملكها الجيش الإسرائيلي؟ وكيف تستطيع التحليق واختراق الحدود وأنظمة التشويش والوصول إلى أهدافها، رغم تعطيل إسرائيل نظام الـ”جي.بي.إس”؟
تُعد قدرة الطائرات المسيّرة على الملاحة من دون الاعتماد على نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) إنجازًا كبيرًا في هذا المجال. وابتدأ تطوير هذه التقنيات كحل للتحديات اللوجستية في عمليات الإنقاذ في المناطق التي تعاني من ضعف أو انقطاع إشارات الـGPS. ولكن مع تزايد النزاعات العسكرية وتطور تقنيات التشويش الإلكتروني، برزت الحاجة لطائرات مسيّرة قادرة على الملاحة الذاتية.
ساهم التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي على تنوع الحلول المتعلقة بالملاحة الذاتية وانتشارها على نطاق واسع. اليوم، تسعى الدول والجماعات المسلحة غير الحكومية إلى تطوير طائرات مسيّرة تتمتع بمزيد من الاستقلالية والقدرة على العمل في بيئات معادية. لم يعد الأمر مقتصرًا على تفادي التشويش أو القرصنة، بل أصبحت استقلالية الطائرات من دون طيار جزءًا أساسيًا من الاستراتيجيات العسكرية المستقبلية.
بدائل الـGPS في المسيّرات
تعتمد معظم الطائرات من دون طيار على نظام GPS أو ما يشبهه لتحديد مواقعها الجوية بدقة وتحديد مساراتها. ولكن، في حال المسيّرات التي لا تعتمد على أنظمة تحديد المواقع العالمية، تبرز أهمية استخدام مجموعة متنوعة من المستشعرات والتقنيات لتعويض غياب GPS.
تستخدم هذه المسيّرات مجموعة من الأجهزة مثل البوصلة الإلكترونية لتحديد الإتجاهات والجيروسكوبات ومستشعرات التسارع ومستشعرات الضغط الجوي ومستشعرات الليدار (LiDAR) وكذلك الكاميرات. هذه الأجهزة تعمل بتناغم لتوفير بيانات دقيقة حول موقع الطائرة، مسار طيرانها، والتعرف على البيئة المحيطة بها. يتم معالجة هذه البيانات بواسطة خوارزميات تسمح بمقارنة الصور والبيانات الملتقطة مع الخريطة المخزنة واتخاذ قرارات التشغيل المناسبة في الوقت الحقيقي.
تحديد الموقع بالرؤية الآلية
التحدي الأكبر للطائرات من دون طيار في غياب نظام GPS هو قدرتها على تحديد موقعها الجوي (Aerial Position)، فانعدام تحديد الموقع يعني عدم وجود مسار واضح لرحلة الطائرة من الأساس. هنا تبرز أهمية المستشعرات البصرية مثل LiDAR والكاميرات عالية الدقة، التي تلتقط الصور في الوقت الحقيقي وتقوم بتحليلها لتحديد موقع الطائرة من خلال مقارنتها بخريطة معدة مسبقًا للمنطقة. يعتمد برنامج تشغيل الطائرة على خوارزميات متقدمة لتحديد مسار الطائرة وتوجيهها من نقطة انطلاقها إلى نقطة الوصول، يشبه ذلك إلى حد كبير مسار رحلة السيارة ذات اللون الأزرق في خرائط غوغل.
ذكرت مجلة “The Economist” قبل شهر أن القوات الخاصة الأوكرانية طورت برنامجًا جديدًا يُدعى “Eagle Eyes”، والذي يمكّن الطائرات من دون طيار من التحليق من دون الاعتماد على نظام GPS، في محاولة لتحييد جهود التشويش الروسية. بالإضافة إلى القدرة على الملاحة بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي عبر تحليل الرؤية الآلية وتخطيط المسار، يمكن للبرنامج الأوكراني التعرف على الأهداف، مثل منصات إطلاق الصواريخ والدبابات، والتعامل معها إما بإسقاط القنابل أو الانقضاض الإنتحاري عليها، من دون الحاجة إلى تدخل من المشغل.
خوارزمية المسار والتخطيط الحركي
إن غياب نقاط مرجعية على طول الرحلة الجوية يعني أن الطائرة المسيّرة تطير بشكل أعمى. فالرحلة ليست مجرد إعطاء الطائرة أمرًا بالطيران المستقيم بين النقطة “أ” والنقطة “ب”. بالطبع يتم تخطيط المسار مسبقًا، لكنه بعيد كل البعد عن الخط المستقيم، سواء على مستوى الارتفاع أو بالنسبة إلى ممرات الطيران الأفقية الآمنة، حيث أن تجنب العوائق والمخاطر ضروري جدًا لوصول الطائرة إلى هدفها. ومع ذلك، قد تطرأ العديد من المتغيرات على الرحلة وتجبر الطائرة على تغيير المسار أو تصحيحه. هنا تبرز أهمية الخوارزميات مثل خوارزمية ديكسترا (Dijkstra)، والتي تساعد في العثور على المسار الأمثل بين نقطتين. أما خوارزمية (D* Lite) فهي تُستخدم لإعادة التخطيط عند اكتشاف عوائق جديدة أثناء الطيران. إن سرعة تحليل إشارات مستشعرات قياس المسافات مثلاً قد تمكن الطائرة من تفادي الاصطدام بمبنى عالي والالتفاف حوله ثم إعادة تخطيط المسار من جديد.
برامج النظام الذاتي للطيران
عند الحديث عن التحكم بالطائرات المسيّرة بواسطة الكمبيوتر، قد يظن البعض أن ذلك يتطلب ميزانية ضخمة. ولكن في الواقع، يمكن لأي شخص تحميل برنامج تشغيل الروبوتات (ROS) وخوارزميات الملاحة الذاتية على كمبيوتر صغير مثل Raspberry Pi 4. ويوتيوب مليء بفيديوهات تشرح كيفية القيام بذلك خطوة بخطوة.
هناك أيضًا برامج معروفة مثل نظام RTK GPS للطائرات من دون طيار، وهو اختصار لنظام تحديد المواقع العالمي الحركي في الوقت الحقيقي. تُستخدم هذه التقنية في المسوحات الطبوغرافية وتوفر دقة تصل إلى مستوى السنتيمتر، مما يمكن الطائرات من دون طيار من إنشاء خرائط طبوغرافية دقيقة ومفصلة للغاية. تتراوح تكلفة نظام RTK GPS للطائرات من دون طيار من 2000 إلى 6500 دولار أميركي.
كذلك يُعد التحديد والتخطيط المتزامن (SLAM) خوارزمية معقدة تسمح للطائرات من دون طيار المستقلة برسم خريطة لبيئة غير معروفة مع تتبع موقعها في الوقت نفسه. يمكن لـSLAM استخدام مستشعرات مختلفة لتصور محيطها، بما في ذلك LiDAR والمستشعرات فوق الصوتية والكاميرات. يقوم مستشعر LiDAR بإصدار نبضات ليزر ويقيس الوقت الذي يستغرقه الليزر للانعكاس من الأجسام المحيطة. بعد ذلك يقوم برنامج ExynAI بإنشاء خريطة سحابية نقطية ثلاثية الأبعاد من خلال تحليل مكان هذه النقاط بالنسبة لوحدة القياس الداخلية في روبوت الطائرة (IMU).
مسيّرات حزب الله
من المرجح أن المسيّرات المتنوعة التي يستخدمها حزب الله في الحرب المستمرة منذ عشرة أشهر على الجبهة الجنوبية لا تعتمد على نظام GPS، بل تعمل بمستشعرات وكاميرات تصوير وخوارزميات الطيران الذاتي. ومن المحتمل أن بعضها يمتلك خاصية تشغيل وإطفاء الطيران الذاتي والتحول إلى التحكم اليدوي عند الحاجة. مسيّرة استطلاعية مثل الهدهد التي اغتنمت صوراً عالية الدقة، احتاجت العودة إلى قاعدتها ملاحة دقيقة جداً نظراً لأهمية المعلومات التي تحملها، ومن المرجح أنها تحولت إلى التحكم اليدوي بعد عودتها إلى الأجواء اللبنانية. وقد تكون صور الهدهد والأهداف التي حددتها تشكل إحدى الخرائط التي تعتمد عليها المسيّرات الهجومية والانتحارية الأخرى، حيث تتناسب الصور التي التقطها الهدهد تماماً مع حاجة المسيّرات التي تعتمد على الرؤية الآلية وخوارزميات الطيران الذاتي. ومن الملاحظ من التقارير الإخبارية أيضاً، أن دقة الملاحة في مسيرات حزب الله ليست هي نفسها في كل الأنواع. فهي تتراوح بين ما هو دقيق جداً كتلك التي سقطت مباشرة بين قدمي مشغل بالون التجسس في أحد المواقع العسكرية، وأخرى فشلت في الوصول إلى هدفها وسقطت على مزرعة دجاج!
المصدر: نافع سعد – المدن
How Hezbollah's Drones Operate Without GPS in Modern Warfare
In the complex landscape of modern warfare, the ability of drones to navigate without relying on GPS is a remarkable achievement. This capability has been crucial for Hezbollah, allowing their drones to successfully operate despite the advanced technologies employed by the Israeli military. These drones have managed to fly across borders, bypass jamming systems, and reach their targets, even with Israel's active disruption of GPS signals.
The development of such technologies initially emerged as a solution for logistical challenges during rescue operations in areas with weak or disrupted GPS signals. However, as military conflicts have intensified and electronic jamming techniques have evolved, the need for drones capable of autonomous navigation has become paramount.
Alternative Navigation Technologies
Most drones rely heavily on GPS or similar systems for accurate aerial positioning and route planning. However, drones that do not depend on global positioning systems employ a variety of sensors and technologies to navigate. These include electronic compasses, gyroscopes, accelerometers, barometric pressure sensors, LiDAR sensors, and cameras. Together, these devices provide precise data about the drone's location, flight path, and surrounding environment. Advanced algorithms process this data, allowing the drone to compare captured images and data with pre-loaded maps and make real-time operational decisions.
Vision-Based Positioning
The greatest challenge for GPS-independent drones is determining their aerial position. Without this, the drone lacks a clear flight path. Optical sensors like LiDAR and high-resolution cameras play a crucial role in this process. They capture real-time images, which are then analyzed to determine the drone's location by comparing them with pre-mapped areas. The drone's operating software uses advanced algorithms to chart a course from its launch point to its destination, similar to the way a blue line guides a car on Google Maps.
Recently, Ukrainian special forces developed a new software called “Eagle Eyes,” designed to enable drones to fly without relying on GPS, countering Russian jamming efforts. This software allows drones to navigate using AI-driven vision analysis and path planning, and it can identify and engage targets such as missile launchers and tanks without human intervention.
Pathfinding and Motion Planning Algorithms
The absence of reference points during a drone's flight means it operates blindly. The journey is not simply about instructing the drone to fly straight from point A to point B. While the path is pre-planned, it is far from a straight line, requiring careful consideration of altitude and safe horizontal flight corridors. Avoiding obstacles and threats is critical for the drone to reach its target. Various factors can alter the flight path, necessitating real-time course adjustments. Algorithms like Dijkstra's Algorithm, which helps find the optimal path between two points, and D* Lite, used for re-planning when new obstacles are detected, are essential for this process. The ability to quickly analyze distance-measuring sensor signals can help the drone avoid colliding with a tall building and navigate around it, replotting the course as needed.
Autonomous Flight Systems
When discussing drone control via computer, some might think it requires a massive budget. However, anyone can download Robot Operating System (ROS) and autonomous navigation algorithms onto a small computer like the Raspberry Pi 4. Numerous YouTube tutorials show how to do this step by step.
Well-known systems like RTK GPS, which stands for Real-Time Kinematic Global Positioning System, are used in topographic surveys and offer accuracy down to the centimeter, allowing drones to create highly detailed and accurate topographic maps. The cost of an RTK GPS system for drones ranges from $2,000 to $6,500 USD.
Another sophisticated algorithm is Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), which enables autonomous drones to map an unknown environment while simultaneously tracking their location. SLAM can use various sensors, including LiDAR, ultrasonic sensors, and cameras. The LiDAR sensor emits laser pulses and measures the time it takes for the laser to reflect off surrounding objects. ExynAI software then creates a 3D point cloud map by analyzing the position of these points relative to the drone's internal measurement unit (IMU).
Hezbollah's Drones
It is likely that the diverse range of drones used by Hezbollah in the ongoing ten-month conflict on the southern front does not rely on GPS. Instead, these drones are equipped with sensors, cameras, and autonomous flight algorithms. Some may have the ability to switch between autonomous flight and manual control when needed. Reconnaissance drones like the Hudhud, which captured high-resolution images, require precise navigation to return to base, especially given the critical information they carry. It's plausible that they switch to manual control once back in Lebanese airspace. The Hudhud's images and identified targets could be part of the maps used by other attack and suicide drones, where the captured images perfectly align with the needs of drones relying on vision-based navigation and autonomous flight algorithms. Notably, reports suggest that the accuracy of Hezbollah's drones varies across different models. Some have shown pinpoint precision, like those that landed directly at the feet of an operator at a military site, while others have failed to reach their target, crashing into a chicken farm instead.
translated by international scopes team
