Home ViaggiareSmart Le auto a guida autonoma imparano a guidare con pioggia e neve

Le auto a guida autonoma imparano a guidare con pioggia e neve

I veicoli a guida autonoma sono sempre più completi, dotati di complessi sistemi che consentono di automatizzare a vario titolo la guida e ora varie aziende stanno lavorando su come migliorare la sicurezza anche in caso di condizioni climatiche avverse.

Per indicare quanto un veicolo sia in grado di assumere i compiti del guidatore in caso di necessità, si fa riferimento a quelli che in gergo si chiamano “livelli di automazione”. Si parte dal livello 0 “nessuna autonomia” (l’autista guida completamente senza l’aiuto del sistema di guida assistita), fino ad arrivare al livello 5, quando il veicolo si muove autonomamente, ovvero senza ausilio del guidatore. Non esistono ancora veicoli commerciali in grado di offrire il livello più elevato di autonomia ma aziende come Tesla Waymo, Uber e General Motors stanno sviluppando tecnologie di assistenza alla guida che rientrano tra i livelli 2 e 4 (“automazione condizionata” e “alta automazione”).

Vari vendor, riferisce ZDNet, sono alle prese con problemi che riguardano l’identificazione automatica di elementi come i pedoni, la precisione delle mappe e capire in che modo operare in caso di condizioni meteorologiche sfavorevoli o problemi allo stato delle strade.

Molti sistemi a guida autonoma sfruttano sensori LIDAR (ight detection and ranging) e telecamere per creare mappe in tempo reale dell’ambiente che circonda il veicolo; tuttavia, in caso di maltempo con forte pioggia o neve, l’accuratezza di queste informazioni può essere compromessa con conseguente impatto sulle mappe generate in tempo reale e sul livello di sicurezza del veicolo a guida autonoma.

In cattive condizioni, i sistemi potrebbero essere non in grado di individuare la delimitazione delle corsie, i segnali stradali potrebbero essere coperti dalla neve e la pioggia potrebbe portare a dati indistinguibili per le telecamere. Un conducente umano sa come comportarsi in caso di forte pioggia, mentre un sistema a guida autonoma potrebbe avere difficoltà ad operare in tali condizioni, dovendo fare affidamento solo ai dati delle mappe.

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Piccoli errori in caso di pioggia, neve e nebbia potrebbero portare a disastri ma sono allo studio possibili soluzioni. Accademici del Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno pubblicato una ricerca su come rendere le auto a guida autonoma più sicure e metodi che potrebbero persino consentire di bypassare del tutto la necessità di usare telecamere e sistemi LIDAR.

Il sistema indicato nella ricerfa sfrutta una tecnologia preesistente nota come “ground-penetrating radar” (GPR), il georadar, che si basa sull’analisi delle riflessioni di onde elettromagnetiche trasmesse nel terreno. Questo sistema è noto nella geofisica e permette di ottenere, a partire da una profondità di alcuni metri fino al limite di alcune decine di metri, una “sezione” del terreno indagato dalla superficie. Usando il georadar è possibile misurare vari aspetti del suolo creando una sorta di mappa della composizione del terreno. Sfruttando la mappa con le “impronte” del terreno sarebbe possibile orientare l’auto, indipendentemente dalle condizioni atmosferiche.

Al Lincoln Laboratory il team del MIT ha sfruttato un sistema GPR denominato localizing ground-penetrating radar (LGPR). In test durati sei mesi, è stato rilevato che, con la neve, il margine di errore nella creazione delle mappe è inferiore ad un centimetro. Il sistema ha avuto più difficoltà con forti piogge, contabilizzando un margine di errore approssimativo di 5,5″ (circa 13 cm). Il team di ricercatori spiega che ciò è probabilmente dovuto a cambiamenti nella composizione del terreno che avvengono quando questo assorbe l’acqua. Non è stato ad ogni modo necessario prendere il controllo del veicolo.

“Se io e te prendiamo un badile e scaviamo nel terreno al massimo vediamo un mucchio di terra”, spiega Teddy Ort, dottorando del CSAIL e autore principale della ricerca che descrive il progetto. “Il sistema LGPR può quantificare elementi specifici confrontandoli con una mappa già esistente, e quindi comprendere esattamente dove si trova, senza bisogno di telecamere o laser”.

La strumentazione del CSAIL è stata testata solo su strade di campagna chiuse e a bassa velocità e non è quindi al momento idonea per essere sfruttata nella circolazione stradale. L’hardware sfruttato è ancora ingombrante (larghezza di 1,80 metri) e deve essere rivisto a fondo prima di poter essere integrato realmente in veicoli esistenti. Si tratta ad ogni modo di un progetto importante, e dell’ennesimo tassello che dovrebbe portare all’obiettivo di guida autonoma del livello 5, quando il veicolo si potrà movere autonomamente e in sicurezza, ovvero senza ausilio del guidatore.

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