DRIVERLESS CAR

Guida autonoma: quali sono le tecnologie che permettono alle auto di guidare da sole



Radar, luce laser, GPS, visione artificiale: i sistemi di controllo avanzati interpretano le informazioni sensoriali per identificare percorsi di navigazione appropriati, ostacoli e segnaletica. Ecco come funziona la comunicazione fra veicoli e fra veicolo e con le infrastrutture intelligenti

di Pierluigi Sandonnini

Pubblicato il 24 Gen 2023


Tecnologie per l'auto a guida autonoma

Quali tecnologie servono per la guida autonoma?

Delle auto a guida autonoma come di una reale possibilità si parla ormai da una decina d’anni. Qualcuno, quindi, potrebbe rimanere stupito sapendo che i primi esperimenti di auto senza conducente risalgono a cento anni fa. Anche se le prime auto davvero autonome, seppure non nel senso che attribuiamo loro oggi, fanno la loro comparsa nel 1980, con i progetti Navlab e ALV della Carnegie Mellon University (1984) e il progetto EUREKA Prometheus di Mercedes-Benz e Bundeswehr University di Monaco (1987).

Oggi ci chiediamo: vedremo davvero, in un prossimo futuro, auto senza conducente sfrecciare sulle nostre strade? Un futuro in cui le auto saranno completamente autonome non è da escludere, ma richiederà un’ampia collaborazione di tutte le forze in campo per realizzarsi. Le case automobilistiche e le aziende tecnologiche dovranno riuscire a fabbricare veicoli sicuri e affidabili, che siano praticamente a prova di errore, prima che i consumatori possano fidarsi di lasciarsi trasportare da un veicolo che si guida da solo. Anche chi amministra le città dovrà prendere in considerazione infrastrutture stradali intelligenti, che collaborino con i veicoli nell’anticipare i problemi e permettano alle auto di comunicare tra loro e con gli “oggetti intelligenti”: semafori, passaggi a livello, segnaletica stradale e altro. Infine, occorrerà che anche i decisori politici emanino leggi e regolamenti per dare ordine al nuovo sistema e, soprattutto, per garantire la sicurezza delle persone.

Auto a guida autonoma, come funzionano? 

Ci sono vari livelli di guida autonoma. Nel mondo dell’automotive è stata adottata una scala di classificazione da 0 a 5 che permette di valutare il livello relativo di automazione di ciascun veicolo. Si parla anche di 6 livelli perché, appunto, il primo livello è lo 0.

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Attualmente le nostre auto, in generale, non vanno oltre il secondo livello. A pieno regime, quando saranno implementati e resi possibili dalla normativa anche i livelli superiori, l’auto a guida autonoma sarà un gioiello di tecnologia, in quanto equipaggiata con una serie di soluzioni tecnologiche che, in buona sostanza, si sostituiscono alla piena capacità di controllo del guidatore. Chi sale a bordo dell’auto non è più conducente, si limita a impostare una destinazione: al resto pensa il software dell’auto, che in prima istanza, calcola il percorso e poi avvia l’auto sulla strada. Prima di partire, però, una schiera di sensori ha già rilevato, in maniera impeccabile, tutto ciò che un essere umano farebbe: un sensore LIDAR rotante, montato sul tetto, monitora l’ambiente entro una portata di 60 metri intorno all’auto e crea una mappa 3D dinamica; un sensore sulla ruota posteriore sinistra monitora il movimento laterale per rilevare la posizione dell’auto rispetto alla mappa 3D; i sistemi radar nei paraurti anteriore e posteriore calcolano le distanze dagli ostacoli.

Tutti i sensori sono connessi a un sistema governato e controllato costantemente dal software di intelligenza artificiale, che riceve input anche da Google Street View e dalle videocamere. L’AI simula i processi percettivi e decisionali umani e controlla tutti i sistemi di guida, come lo sterzo e i freni. Il software dell’auto consulta Google Maps per avvisare in anticipo punti di riferimento, segnali stradali, semafori e rilevare le condizioni del traffico. È sempre disponibile una funzione di esclusione della guida autonoma, per consentire a un essere umano di assumere il controllo del veicolo, qualora ve ne fosse l’esigenza. Ogni veicolo può beneficiare delle informazioni ottenute da altri veicoli nelle vicinanze, in particolare di quelle relative alla congestione del traffico e ai rischi per la sicurezza. I sistemi di comunicazione veicolare utilizzano altri veicoli e oggetti intelligenti stradali come nodi comunicanti in una rete peer-to-peer, scambiando reciprocamente informazioni.

Auto a guida autonoma, le tecnologie impiegate 

Come già anticipato, in futuro le driverless car al loro massimo livello di guida autonoma utilizzeranno una varietà di tecniche per rilevare l’ambiente circostante: radar, luce laser, GPS, visione artificiale. I sistemi di controllo avanzati interpretano le informazioni sensoriali per identificare percorsi di navigazione appropriati, nonché ostacoli e segnaletica.

Vediamo quali sono i sistemi più utilizzati:

LIDAR – acronimo di Light Detection And Ranging 

Si tratta di una tecnologia di telerilevamento che misura la distanza illuminando un bersaglio con un fascio di luce e analizzando poi la luce riflessa. È montato sul tetto del veicolo su un involucro cilindrico che ruota di 360 gradi ed è il dispositivo più importante nei veicoli autonomi. Il Lidar è composto da emettitore, specchio e ricevitore. Mappa una struttura 3D dell’ambiente e della posizione sulla strada a 360 gradi. Utilizza laser, ultravioletti, luce visibile o luce infrarossa per visualizzare gli oggetti. L’emettitore invia un raggio laser che rimbalza su uno specchio che ruota insieme all’alloggiamento cilindrico a 10 giri al minuto.

Dopo essere rimbalzato sugli oggetti, il raggio laser ritorna allo specchio e viene rimandato verso il ricevitore, dove viene interpretato in forma di dati. Questi dati vengono inseriti nel computer che genera una mappa 3D ad alta precisione dell’ambiente circostante. Il veicolo può utilizzare la mappa per evitare gli oggetti. La precisione di questa mappa è dell’ordine dei centimetri, perché la lunghezza d’onda della luce utilizzata è molto piccola ed è in grado di riflettere tutti i tipi di superfici e oggetti anche piccoli.

RADAR – acronimo di Radio Detection And Ranging 

Il radar è in grado di stimare la velocità reciproca dell’oggetto e del veicolo utilizzando le onde elettromagnetiche. Durante la misurazione invia un segnale, poi attende fino a quando questo non viene rimandato indietro. La frequenza del segnale di ritorno inviato, in caso di movimento reciproco, è leggermente modificata (effetto Doppler); pertanto è possibile calcolare istantaneamente la velocità del veicolo che precede.

Il radar, rispetto al lidar, utilizza una lunghezza d’onda maggiore e un’energia del segnale inferiore. Tuttavia, non è in grado di descrivere la forma dello spazio scansionato. Può avere quindi problemi con oggetti non metallici o che hanno una forma specifica. Il radar scansiona la strada davanti al veicolo fino a circa 200 metri di distanza. Alcuni veicoli utilizzano due radar con portate diverse. I sistemi sono installati sul paraurti anteriore e posteriore del veicolo. Il radar rileva l’ambiente circostante e il computer centrale combina questo risultato con quello del sistema lidar. Il sistema radar viene utilizzato per rilevare i veicoli in arrivo e la loro velocità, altri ostacoli; per il parcheggio automatico, il rilevamento dell’angolo cieco, l’assistenza al cambio di corsia, il cruise control adattivo, l’avviso di impatto laterale, l’avviso di traffico trasversale, e altro ancora.

Sensori a ultrasuoni 

I sensori a ultrasuoni sono montati sui lati del veicolo, per rilevare oggetti molto vicini o misurare la posizione di altri veicoli durante il parcheggio. Forniscono quindi assistenza al parcheggio, avviso di collisione, deviazione dalla corsia, tra le altre funzioni.

Videocamere 

Le videocamere sono installate nella parte superiore del parabrezza anteriore, vicino allo specchietto retrovisore, e realizzano immagini 3D in tempo reale della strada da percorrere. Queste immagini sono utilizzate per rilevare semafori, segnali stradali, oggetti imprevisti, come animali o pedoni e altro. Rilevano anche i segnali stradali – come il segnale di “STOP” -, attraversamenti zebrati, altri cartelli. Le videocamere aiutano anche a riconoscere cose che altri sensori non possono comprendere, come ad esempio una persona che fa un gesto con la mano o i coni stradali.

GPS 

Il GPS (Global Positioning System) è un sistema di navigazione satellitare che fornisce informazioni sulla posizione e l’ora correnti, ovunque sulla Terra dove c’è una linea di vista libera a quattro o più satelliti. È la base di tutte le mappe che il veicolo utilizza mentre è in viaggio. Tutti i satelliti trasmettono utilizzando due frequenze: 1,57542 GHz e 1,2276 GHz. Il GPS utilizza i satelliti per raccogliere informazioni sulla posizione corrente del veicolo; mantiene il veicolo sul percorso impostato con una precisione di appena 30 centimetri. Utilizzando il GPS, una mappa della zona viene caricata nel computer centrale. Insieme con il GPS vengono utilizzati altri sistemi per determinare la posizione completa.

Unità di misura inerziale (IMU)

I dati del solo GPS non sono molto accurati. Ragione per cui sono combinati con i risultati dell’IMU, Unità di misura inerziale. L’IMU è un dispositivo elettronico che misura e fornisce informazioni sulla velocità, l’orientamento, le forze gravitazionali e altro del veicolo. Utilizza una combinazione di accelerometri, giroscopi e magnetometri. IMU aiuta il sistema GPS quando i segnali satellitari non sono disponibili, come nelle gallerie, o in condizioni meteorologiche avverse e quando sono presenti interferenze elettromagnetiche.

CPU o computer 

Tutti i dati ottenuti da ogni singolo sistema di sensori vengono inviati al computer centrale, che li elabora con un’elevata velocità. Il computer centrale è un’unità di elaborazione molto potente, installata all’interno del veicolo. Grazie al software di AI è in grado di prendere la decisione richiesta e di inviare l’uscita a unità elettromeccaniche di guida, come sterzo, acceleratore e sistemi di frenata automatici. Il computer è collegato anche a Internet e al sistema GPS, per fornire monitoraggio e aggiornamenti in tempo reale.

QUI un video su Tesla

L’auto a guida autonoma secondo Tesla

La casa automobilistica fondata da Elon Musk è all’avanguardia nella ricerca di soluzioni per la guida autonoma. Ne è una dimostrazione il sistema denominato Autopilot, una suite di funzioni di assistenza alla guida che viene fornita di serie con l’acquisto dell’auto o può essere acquistata in seguito aggiungendo funzionalità che rendono la guida più sicura e meno stressante. I pacchetti disponibili predispongono l’auto all’autonomia in modo crescente:

Autopilot include le seguenti funzionalità e caratteristiche:

  • Traffic Aware Cruise Control: abbina la velocità dell’auto a quella del traffico circostante
  • Autosteer: aiuta a sterzare all’interno di una corsia chiaramente segnalata e utilizza il cruise control sensibile al traffico

Pilota automatico avanzato

Il pilota automatico avanzato comprende anche:

  • Naviga con il pilota automatico: guida attivamente l’auto in autostrada, suggerisce cambi di corsia, naviga negli svincoli, attiva automaticamente l’indicatore di direzione e prende l’uscita corretta.
  • Cambio corsia automatico: aiuta a spostarsi su una corsia adiacente sull’autostrada quando l’Autosteer è inserito.
  • Autopark: aiuta a parcheggiare automaticamente l’auto in parallelo o perpendicolare, con un solo tocco.
  • Evocazione: sposta l’auto dentro e fuori da uno spazio ristretto utilizzando l’app mobile o la chiave.
  • Smart Summon: l’auto navigherà in ambienti e parcheggi più complessi, manovrando intorno agli oggetti se necessario trovare un parcheggio.

Piena capacità di guida autonoma

Oltre alle funzionalità e alle caratteristiche di Autopilot e Enhanced Autopilot, Full Self-Driving Capability comprende:

  • Controllo del traffico e dei segnali di stop (Beta): identifica i segnali di stop e i semafori e rallenta automaticamente l’auto fino a fermarsi in avvicinamento, con la supervisione attiva
  • Autosteer sulle strade urbane.

Tesla specifica che le funzioni Autopilot, Enhanced Autopilot e Full Self-Driving attualmente abilitate richiedono la supervisione attiva del conducente e non rendono il veicolo autonomo. La piena autonomia dipenderà dal raggiungimento di un’affidabilità di gran lunga superiore a quella dei conducenti umani, come dimostrato da miliardi di chilometri di esperienza, nonché dall’approvazione normativa, che potrebbe richiedere più tempo in alcune giurisdizioni. Man mano che le funzionalità Autopilot, Enhanced Autopilot e Full Self-Driving di Tesla si evolveranno, l’auto verrà aggiornata tramite aggiornamenti software.

Immagine che contiene testo, elettronico, computerDescrizione generata automaticamente

Fonte: Tesla

Come comunicano i veicoli autonomi 

Oltre a essere consapevoli di ciò che li circonda, i veicoli autonomi devono essere in grado di “comunicare” con altri veicoli. Si dicono, quindi, veicoli connessi.

Comunicazione da veicolo a veicolo (V2V)

La comunicazione da veicolo a veicolo (V2V) aiuta le auto a condividere i dati con altre auto vicine, inclusi lo stato generale e la direzione, come lo stato di frenata, la posizione del volante, la velocità, il percorso (dal GPS e dai sistemi di navigazione) e altre informazioni, come i cambi di corsia. In questo modo, i veicoli vicini possono sapere cosa sta succedendo intorno a loro in modo da anticipare meglio pericoli che anche un guidatore attento o il miglior sistema di sensori non vedrebbero. Questi dati possono anche aiutare un veicolo autonomo a “vedere attraverso” un’altra auto o un ostacolo, inviando gli stessi dati del sensore tra i veicoli. Fra non molto, quindi, guideremo auto che saranno in grado di vedere oltre il veicolo nella corsia di sinistra che blocca la vista mentre stiamo svoltando a destra su una strada trafficata.

Comunicazione veicolo-infrastruttura (V2I)

La comunicazione veicolo-infrastruttura (V2I) consente alle auto di comprendere e connettersi con le varie infrastrutture stradali cosiddette “intelligenti”: semafori, segnaletica orizzontale, segnali stradali e altro. Guideremo auto che potranno avvisarci di un ingorgo o di una curva stretta ben prima di raggiungerli; con la tecnologia V2I queste cose saranno una concreta possibilità. Nel caso di guida completamente autonoma, questi set di dati si combineranno per aiutare l’auto a trovare, in tempo reale, il percorso più sicuro ed efficace verso la destinazione.

Fonte: 5GItaly

Quale sistema verrà utilizzato per far comunicare le auto fra loro e con le infrastrutture delle smart city? C’è un consenso generale sul ruolo del 5G come punto di svolta per realizzare una sfida così impegnativa. Il Third Generation Partnership Project (3GPP), dopo aver rilasciato le specifiche per il cellulare V2X (C-V2X), sta discutendo ulteriori miglioramenti all’architettura 5G nella Release 16, al fine di soddisfare i requisiti prestazionali V2X (sigla che raggruppa tutti i tipi di comunicazione dei veicoli connessi) più esigenti. La 5G Automotive Association (5GAA), costituita nel settembre 2016 dalle principali case automobilistiche e da operatori di telecomunicazioni, promuove la connettività V2X interoperabile end-to-end basata su 5G. Un intento analogo è condiviso dal 5G Infrastructure Public Private Partnership (5G-PPP), con progetti in corso.

Il settore automobilistico sarà il driver della domanda di chip nel 2023

A conferma delle previsioni di crescita del mercato delle auto connesse e a guida autonoma, arrivano le previsioni dei dirigenti dei semiconduttori, secondo i quali l’industria automobilistica diventerà il driver numero 1 per la domanda di chip, stando a un sondaggio condotto da KPMG e Global Semiconductor Alliance.

Secondo il 18° KPMG Global Semiconductor Outlook annuale, per la prima volta chip per le auto si sposteranno nella corsia di sorpasso e supereranno la domanda di chip per le comunicazioni wireless come il più importante generatore di entrate nei prossimi anni.

Il sondaggio ha raccolto le informazioni di 151 dirigenti di semiconduttori sulle loro prospettive per il settore nel 2023 e oltre; più della metà degli intervistati proveniva da aziende con oltre 1 miliardo di dollari di fatturato annuo.

 

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Pierluigi Sandonnini

Ho una formazione ibrida, tecnologica e umanistica. Nuove tecnologie I&CT e trasformazione digitale sono i miei principali campi di interesse. Ho iniziato a lavorare nella carta stampata, mi sono fatto…