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#35 – AUTONOMOUS VEHICLES

PRIMA PAGINA. Le prime automobili autonome entro il 2021?

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La tecnologia alla base dei veicoli a guida autonoma sta giungendo a maturità, ma restano ancora alcuni ostacoli da superare. I sensori hanno ancora un ampio margine di miglioramento e il loro costo è ancora elevato. Fortunatamente, centinaia di start-up si sono lanciate alla ricerca di soluzioni.

 

Sono passati pochi anni da quando Google si è lanciata nella ricerca sulle automobili a guida autonoma. All’epoca Sergey Brin, il suo cofondatore, sosteneva con fermezza che l’avvento dei veicoli driverless fosse vicino. «Entro pochi anni, gli autoveicoli a guida autonoma saranno alla portata di tutti» sentenziò durante una conferenza stampa. Correva l’anno 2012… Da allora, quasi tutte le case automobilistiche, Waymo ― l’impresa nata dal progetto Google Car ― le piattaforme collaborative di trasporto Uber e Lyft e centinaia di start-up si sono lanciate nella corsa alla driverless car. Se sognate di recarvi in ufficio in auto e di leggere il giornale o continuare a dormire durante il tragitto, sappiate però che il vostro sogno per il momento rischia di restare tale.. a meno che non siate pronti ad assumere un autista. Sam Abuelsamid, analista industriale presso Navigant Research, ci spiega tuttavia che i progressi registrati da questa tecnologia si stanno avvicinando alla cosiddetta massa critica, ossia al momento in cui la produzione di un veicolo completamente autonomo sarà possibile.

Attualmente, disponiamo di conoscenze approfondite sui fondamenti che consentono ad un autoveicolo senza conducente di spostarsi nel suo ambiente.

Concepire un veicolo in grado di circolare in un universo urbano molto complesso rappresenta tuttavia una sfida di tutt’altra portata.

Oggi stiamo passando dalla fase di ricerca e sviluppo alla fase di produzione, ma l’industria automotive è fortemente regolamentata poiché il minimo errore può esporre i passeggeri a un rischio mortale.

Una profusione di sensori

Courtesy of VayaVision

Affiché la rivoluzione a guida autonoma diventi realtà sarà necessario sviluppare le capacità sensoriali dei veicoli, ossia migliorare le prestazioni dei loro sensori. Esistono attualmente diversi tipi di dispositivi, ognuno dei quali presenta vantaggi e svantaggi. Le telecamere, ad esempio, distinguono bene gli oggetti. I radar, invece, valutano correttamente la distanza, ma forniscono immagini molto meno nette. I sensori Lidar, per finire, si avvalgono di raggi laser per creare immagini in 3D e si situano a metà strada tra le due tecnologie sopracitate. Secondo Abuelsamid,

La principale sfida che dobbiamo affrontare riguarda i sensori: dovranno operare in ambienti molto diversi tra loro ed essere capaci di sopportare vibrazioni, interferenze elettromagnetiche nonché condizioni meteorologiche non ottimali, come pioggia, neve, vento e temperature estreme. È molto difficile costruire sensori capaci di resistere a lungo ad un uso intensivo.

C’è, però, una buona notizia: le telecamere sono sempre meno costose ed offrono al contempo una risoluzione e un intervallo dinamico in costante miglioramento. Di conseguenza, è attualmente possibile installare più telecamere su uno stesso veicolo.

La messa a punto del sistema Lidar continua a migliorare

La tecnologia Lidar, al contrario, non è ancora pronta per essere usata in applicazioni destinate al grande pubblico. I modelli di alta gamma possono costare somme esorbitanti — finanche 70.000 dollari —, un costo che scoraggia il loro utilizzo su grande scala. Ma l’azienda VayaVision si è interessata alla questione. Per qualche centinaio di dollari, la start-up israeliana propone un sistema Lidar con una risoluzione ultra HD. Questi sensori, invece di offrire una visione globale a 360°, analizzano solo alcune zone specifiche. Doron Elinav, direttore del dipartimento Product & Marketing, spiega:

Gli esseri umani non vedono “ad alta definizione” tutto quel che si trova nel loro campo visivo. Lateralmente, l’occhio umano distingue quasi unicamente i movimenti. Ciò nonostante, a partire da queste informazioni parziali, il nostro cervello riesce a modellizzare il mondo che ci circonda. In maniera analoga, il Lidar identifica le zone a rischio per le quali mancano informazioni e si concentra sull’analisi esclusiva di tali aree.

Grazie all’algoritmo che abbiamo sviluppato, che analizza i dati grezzi raccolti da alcuni sensori, la nostra soluzione Lidar è capace di costruire un modello in 3D dell’ambiente circostante.

Questo approccio è necessario per trasformare in realtà la rivoluzione dei veicoli autonomi.

Al di là del GPS

Courtesy of DeepMap

I sensori consentono agli autoveicoli di radiografare l’ambiente circostante, ma ciò non basta: per orientarsi nel traffico e spostarsi, i veicoli necessitano anche di una mappa. Gli autoveicoli a guida autonoma si sono avvalsi finora del sistema GPS che però non è né abbastanza preciso né sufficientemente affidabile per essere usato ai fini di una produzione di massa. Gli edifici alti, ad esempio, possono interferire con i segnali satellitari. DeepMap, così come altre aziende, stanno lavorando per mettere a punto delle mappe di nuova generazione. DeepMap si serve dei sensori dell’autoveicolo per creare una cartina stradale in 3D che prende in considerazione edifici, semafori e pannelli stradali. James Gowers, vicepresidente del dipartimento Strategia & Sviluppo presso DeepMap, spiega:

Il sistema robotico ha bisogno di conoscere tipo di strada e corrispondente regolamentazione: limiti di velocità, priorità a destra e qualsiasi tipo di ostacolo presente sulla carreggiata.  Senza questi elementi, una mappa stradale è poco più di un disegno.

DeepMap, invece, crea una mappa dinamica, aggiornata costantemente sulla base dei dati in provenienza dagli altri autoveicoli. L’obiettivo è accelerare i tempi di reazione dell’autovettura.

In definitiva, la mappa stradale non è più statica, diventa un organismo vivente.

Dei veicoli autonomi per il 2021?

Per quanto possano sembrare promettenti, Doron Elinav non ha ancora la certezza che i veicoli a guida autonoma rivoluzioneranno veramente il mondo dei trasporti.

Nonostante i media abbiano dimostrato un fervido interesse per la questione, ad essere determinanti saranno soprattutto i progressi scientifici e la disponibilità di finanziamenti. Cinque anni fa, solo una manciata di aziende e di ricercatori lavoravano su questo genere di progetti. Ma la crescita rapida osservata nel settore in questi ultimi anni mostra che il mercato si avvicina alla maturità.

Avremo un giorno in mano le chiavi di una auto driveless? Abuelsamid, dell’azienda Navigant, non lo dà per scontato. Secondo lui, per via dei prezzi, proibitivi per la maggior parte dei privati, la tecnologia della guida autonoma verrà riservata quasi esclusivamente ad autobus, navette aeroportuali e mezzi di trasporto destinati al car pooling. Progettare e realizzare un autobus che segue un itinerario preciso e che circola su una via che gli è riservata è peraltro molto più semplice. Nel 2012 Sergey Brin ipotizzava che mancassero cinque anni all’avvento dei primi veicoli a guida autonoma. Più tardi, nel 2014, Elon Musk sosteneva la stessa cosa… nonostante fossero passati già due anni. Il lustro che teoricamente ci separa dal lancio dei primi veicoli autonomoni sembra durare ben più dei cinque anni canonici… L’ottimismo della Silicon Valley, tuttavia, non è un caso isolato. Grandi nomi dell’automotive, come Ford e BMW, hanno già annunciato che lanceranno le loro prime autovetture autonome a partire dal 2021. Alla luce di ciò, Abuelsamid afferma che, secondo lui, « i primi veicoli autonomi di livello 4 giungeranno sul mercato tra tre o quattro anni ». Chi vivrà, vedrà…

 

Tradotto dall’inglese da Manuel Corbelli


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