Tecnologie per la guida autonoma

Ormai è certo, i veicoli a guida autonoma sono il futuro del trasporto e di conseguenza ricoprono un ruolo centrale nei piani dei reparti di ricerca e sviluppo delle principali aziende automobilistiche e non solo. L’integrazione di tecnologie hardware e software emergenti, la ricerca di soluzioni e tecniche sempre più innovative, il lavoro meticoloso e prolungato per verificare e garantire la sicurezza stradale, ed infine il fattore economico rendono durissima la sfida nella progettazione dei veicoli a guida autonoma. Andiamo ad osservare nel dettaglio quali tecnologie sono al centro dello sviluppo e analizziamo i pro e contro facendo qualche considerazione per il futuro dei veicoli a guida autonoma.

Introduzione

Sempre di più sentiamo parlare di veicoli a guida autonoma come le auto di Google o il pilota-automatico tanto chiacchierato delle Tesla ma, nella realtà, per auto a guida autonoma si intendono non solo le auto che fanno tutto da sole ma semplicemente anche le auto dotate di sistemi tecnologici per l'assistenza alla guida. Queste ultime, integrando la giusta combinazione di tecnologie hardware e software, consentono di automatizzare una serie di attività della guida e rendere più confortevole e sicuro il viaggio. Per differenziare le diverse tipologie di veicoli a guida autonoma sono stati definiti i "Livelli di Autonomia" stabiliti dalla SAE (Society of Automotive Engineers) all’intento dello standard J3016. Questi livelli (riportati in Figura 1) sono ben 6 e di seguito riporto una breve descrizione per ognuno:

Livello 0: Nessuna automazione alla guida, dunque il conducente è completamente responsabile della guida e del comportamento del veicolo sulla strada.
Livello 1: Guida assistita. L'automobile integra alcune funzioni di assistenza alla guida, come ad esempio il controllo automatico di velocità o il mantenimento di corsia. Con questi sistemi si cerca di rendere più confortevole il viaggio mantenendo la velocità di crociera ed evitando situazioni di pericolo e uscita fuori strada a causa di distrazioni o stanchezza. In genere, in questo livello possiamo trovare anche sistemi di frenata di emergenza in caso di individuazione degli ostacoli grazie ai sensori di ultima generazione.
Livello 2: Condivisione di guida. L'auto può controllare la velocità e la posizione della vettura sulla strada, ma il conducente deve rimanere attivo e pronto a intervenire in qualsiasi momento.
Livello 3: Guida autonoma limitata. L'auto può gestire completamente la guida in determinate situazioni, ma il conducente deve essere in grado di riprendere il controllo in caso di necessità.
Livello 4: Guida autonoma elevata. L'auto può gestire completamente la guida in una gamma limitata di situazioni, come ad esempio in una zona geografica specifica o in determinate condizioni meteorologiche.
Livello 5: Guida autonoma completa. L'auto è in grado di gestire completamente la guida in qualsiasi situazione e condizione, senza alcun intervento umano.

Figura 1: Livelli di autonomia nella guida assistita

Attualmente, la maggior parte delle auto a guida autonoma commercialmente disponibili si trova al livello 2 o 3. Anche le famosissime Tesla dotate del cosiddetto auto-pilot in realtà sono auto a guida autonoma limitata in cui il conducente deve prestare attenzione per evitare incidenti pericolosi (come ci sottolineano spesso le storie di cronaca). Attualmente, nel livello 4 e 5 non ci sono modelli in commercio con questo livello di autonomia della guida anche se, almeno nel livello 4, ci sono diversi veicoli sperimentali sviluppati dalle società automobilistiche e anche da Google.

Tecnologie di assistenza e sensori

Lo stato dell’arte ci suggerisce diverse funzionalità di assistenza alla guida disponibili per aiutare i conducenti a guidare in modo più sicuro e confortevole. Ecco alcune delle funzionalità più comuni che possiamo trovare nelle auto attualmente in commercio:

Frenata automatica di emergenza: rileva gli ostacoli davanti all'auto e frena automaticamente per evitare un impatto.
Sistema di mantenimento di corsia: tiene l'auto all'interno della corsia di marcia, correggendo automaticamente la traiettoria se il conducente si sta distraendo o si sta allontanando dalla corsia.
Riconoscimento dei segnali stradali: riconosce i segnali stradali come i limiti di velocità e i segnali di stop e li visualizza sul display per informare il conducente.
Sistema di parcheggio automatico: aiuta il conducente a parcheggiare la vettura in modo autonomo, utilizzando sensori per evitare ostacoli e guidare in modo preciso.
Sistema di assistenza alla guida adattiva: adatta la velocità dell'auto in base al traffico e alle condizioni stradali, per aiutare il conducente a mantenere una distanza di sicurezza adeguata dall'auto davanti.
Sistema di rilevamento della stanchezza del conducente: rileva segni di stanchezza del conducente e invia avvisi per prendere una pausa. In genere, questo sistema utilizza una combinazione di tecnologie per rilevare segni di stanchezza del conducente e inviare avvisi per prendere una pausa. Uno dei metodi più comuni utilizzati è il rilevamento degli occhi del conducente. Il sistema utilizza una telecamera per monitorare gli occhi del conducente e rilevare segni di stanchezza come il battito delle palpebre e la direzione dello sguardo. Se il sistema rileva segni di stanchezza, può inviare un avviso al conducente per prendere una pausa. Un'altra tecnologia che si sta sviluppando è l'analisi del volto del conducente, che utilizza algoritmi per rilevare segni di stanchezza in base alla mimica facciale del conducente.
Sistema di navigazione con guida vocale: fornisce indicazioni vocali per la navigazione, con informazioni sui percorsi e sui tempi di percorrenza.
Sistemi di visione notturna: utilizzano una telecamera termica per aiutare il conducente a vedere gli oggetti in condizioni di scarsa illuminazione.
Sistemi di monitoraggio degli angoli ciechi: utilizzano sensori per avvisare il conducente di veicoli o pedoni che si trovano nell'angolo cieco dell'auto.
Sistemi di ausilio alla guida: come il cruise control adattivo, l'assistenza alla frenata, l'assistenza al mantenimento della corsia, l'assistenza al parcheggio e il sistema di frenata automatica in caso di emergenza.

Tutti questi sistemi di automazione sono il frutto dell’integrazione tra sensori e dispositivi elettronici in generale e algoritmi software di elaborazione delle informazioni. Per quanto riguarda l'hardware, i veicoli a guida autonoma utilizzano in linea di principio sensori come Lidar, radar e telecamere per percepire l'ambiente circostante. Per quanto riguarda il software, i veicoli a guida autonoma utilizzano sempre più spesso algoritmi di Intelligenza Artificiale per elaborare i dati raccolti dai sensori e prendere decisioni. Ad esempio, un algoritmo di pianificazione del percorso utilizzerà i dati del LIDAR per creare una mappa dell'ambiente circostante e pianificare un percorso sicuro per il veicolo. Un algoritmo di controllo del veicolo utilizzerà i dati dei sensori per controllare i movimenti del veicolo, come la velocità e la posizione del volante. Inoltre, alcuni veicoli a guida autonoma utilizzano la comunicazione Vehicle-to-Vehicle (V2V) per condividere informazioni con altri veicoli sulla strada, come la posizione, la velocità e le intenzioni di guida. Ciò consente ai veicoli di cooperare per evitare incidenti e migliorare l'efficienza del traffico. Andiamo ora ad osservare nel dettaglio i principali sensori utilizzati nei sistemi di guida autonoma.

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