I sensori nei veicoli a guida autonoma

La guida autonoma è una tecnologia in rapido sviluppo di cui si discute molto. La gente crede che i veicoli autonomi consentiranno un futuro migliore aumentando la sicurezza stradale, riducendo le spese infrastrutturali e migliorando la mobilità dei ragazzi, anziani e disabili. D'altra parte, molte persone sono preoccupate per l'incidenza degli hacker dell’automotive, della probabilità di incidenti mortali e della perdita delle professioni legate alla guida. La guida autonoma è, senza dubbio, una tecnologia complessa e problematica per molte persone. Per comprendere meglio quanto siano sicure le auto a guida autonoma, è necessario prima capire come funzionano, nonché quale tipo di sensori utilizzano i veicoli autonomi per determinare dove devono viaggiare e riconoscere le cose sulla strada per evitare incidenti automobilistici. I dati raccolti dai sensori presentano caratteristiche eterogenee e multimodali che sono ulteriormente fuse per inquadrare regole decisionali efficaci. Pertanto, i sensori svolgono un ruolo importante nell'attività decisionale dei veicoli autonomi. Al fine di fornire maggiori informazioni relative ai sensori impiegati nei veicoli autonomi, questo articolo analizza e riassume sinteticamente alcuni principali tipi di sensori in base alle loro proprietà, descrivendone anche le relative criticità applicative.

Introduzione

Un veicolo a guida autonoma è un veicolo in grado di percepire l'ambiente circostante e operare senza la necessità dell'intervento umano. In nessun momento un passeggero è tenuto ad assumere il controllo dell'automobile, né è richiesta la presenza di un passeggero. Le auto a guida autonoma stanno progressivamente guadagnando penetrazione nel mercato. Si prevede che entro il 2024 il numero di auto a guida autonoma sarà di oltre 50 milioni e, di conseguenza, il mercato mondiale dei veicoli autonomi dovrebbe espandersi. Rapidi progressi nell'elettronica, nella tecnologia dell’informazione e delle comunicazioni (che porta al ridimensionamento e al miglioramento delle prestazioni di computer, sensori e reti) hanno generato varie tecnologie di veicoli autonomi. Negli scenari del mondo reale, i sistemi a guida autonoma avanzata affrontano ostacoli e limiti simili, come la guida sicura e la navigazione in condizioni meteorologiche avverse, e interazioni sicure con pedoni e altri veicoli. Condizioni meteorologiche avverse come abbagliamento, neve, nebbia, pioggia, e foschia, possono creare un impatto sostanziale sulla percezione e sulle prestazioni di navigazione dei sensori basati sulla percezione dell’ambiente. Inoltre, i problemi della guida autonoma avanzata in condizioni meteorologiche avverse si riscontrano in altri contesti limitati come l'agricoltura e la logistica.

A causa delle situazioni e dei comportamenti imprevedibili di altri veicoli, queste difficoltà diventano più complesse per i veicoli a guida autonoma su strada. Il posizionamento di un segnale di svolta in un incrocio, ad esempio, può alterare il comportamento dei veicoli in avvicinamento. Di conseguenza, al fine di limitare i rischi di collisione, i veicoli a guida autonoma devono disporre di un modulo di previsione completo in grado di identificare tutti i movimenti futuri della posizione. Nonostante il fatto che i sistemi a guida autonoma avanzata affrontino molti degli stessi problemi nelle circostanze del mondo reale, differiscono notevolmente in molti modi. Di conseguenza, nei veicoli a guida autonoma, un modulo di previsione completo è essenziale per identificare tutti i futuri movimenti di posizione e ridurre il rischio di collisione. Sebbene i sistemi a guida autonoma differiscano in modo diverso l'uno dall'altro, sono sempre sistemi sofisticati con diversi sottocomponenti. L'architettura di un sistema a guida autonoma è descritta da due prospettive: tecnica, che include i componenti hardware e software del sistema, e funzionale, che spiega i blocchi di elaborazione necessari all'interno del veicolo autonomo, dalla raccolta dei dati al controllo del veicolo. Da un punto di vista tecnologico, i due livelli fondamentali sono l'hardware e il software, con ogni livello contenente molteplici sottocomponenti che rappresentano parti distinte dell'intero sistema.

I sensori per veicoli a guida autonoma

I sensori sono dispositivi che convertono eventi rilevati o cambiamenti nell'ambiente in un valore analogico o digitale che può essere poi elaborato. I sensori sono divisi in due categorie in base al principio operativo: 1) sensori di stato interni, noti anche come sensori propriocettivi, che registrano lo stato dinamico di un sistema dinamico e rilevano dati interni come forza, velocità angolare, carico sulle ruote, tensione della batteria, e così via. Sistemi di misura inerziale, encoder, sensori inerziali (giroscopi e magnetometri) e sensori di posizione (Global Navigation Satellite System (GNSS), sono esempi di sensori propriocettivi. 2) Sensori esterocettivi, o sensori di stato esterni, invece, che percepiscono e raccolgono informazioni dall'ambiente del sistema, come le misurazioni della distanza o l'intensità della luce. I sensori esterocettivi includono telecamere, rilevamento e portata radio (RaDAR), rilevamento e portata della luce (LiDAR) e sensori ad ultrasuoni. Inoltre, i sensori possono essere di natura passiva o dinamica. I sensori autonomi sono fondamentali nella guida automatizzata perché consentono alle automobili di monitorare l'ambiente circostante, riconoscere gli ostacoli in avvicinamento e pianificare i propri percorsi in modo sicuro e preciso. Alla fine, consentiranno al sistema di automazione di assumere il pieno controllo dell'auto se combinato con software e computer automobilistici, risparmiando ai conducenti una notevole quantità di tempo eseguendo le operazioni in modo molto più efficiente e sicuro. I sensori passivi, come le telecamere di visione, ricevono immagini dall’ambiente e forniscono un output. I sensori attivi, come i sensori LiDAR e RaDAR, emettono energia nell'ambiente (rispettivamente sotto forma di onde elettromagnetiche e luce) e rilevano la "risposta" ambientale rispetto a quell'energia per fornire un output.

I sensori sono vitali nei veicoli autonomi per la percezione dell'ambiente e la localizzazione del veicolo per la pianificazione del percorso e il processo decisionale, che sono necessari prima di gestire i movimenti del veicolo. Per percepire l'ambiente circostante, il veicolo autonomo si affida a numerose telecamere di visione, sensori RaDAR, sensori LiDAR e sensori a ultrasuoni. Altri sensori, come il Global Navigation Satellite System (GNSS), l'Inertial Measurement Unit (IMU) e i sensori dell'odometria del veicolo, vengono utilizzati anche per determinare le posizioni relative e assolute del veicolo. I sensori wireless sono suddivisi in tre categorie in base al raggio di trasmissione della tecnologia wireless: corto raggio, medio raggio e lungo raggio. La progettazione dell'architettura e l'esecuzione di un veicolo autonomo sono trattate considerando l’implementazione di diversi sistemi multi sensori e soluzioni tecnologiche scaturite da recenti scoperte e progressi nella percezione ambientale e nella tecnologia dei sensori per veicoli autonomi. Le tecniche di allocazione delle risorse delle tecnologie DSRC e C-V2X (tecnologie di comunicazione progettate per comunicazioni veicolo-veicolo e veicolo-rete) sono entrambe appropriate solo per comunicazioni a medio e lungo raggio e non supportano applicazioni a bassa latenza. Un aspetto fondamentale dei sensori per veicoli autonomi è il posizionamento a bordo del veicolo per la ottimale percezione dell'ambiente, sia nei comuni sistemi di veicoli autonomi che nei sistemi di veicoli autonomi avanzati, unitamente alla massima copertura di percezione e all’uso; è anche molto importante il ruolo dei sistemi di elaborazione dei dati veicolari raccolti dai sensori relativi ai principali moduli funzionali del sistema di guida autonoma.

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