Chi pensa all’auto a guida autonoma quando i sensori smettono di inviare dati

Mentre il settore dell’automotive affronta la transizione verso l’alimentazione elettrica dei veicoli, un’altra rivoluzione si delinea all’orizzonte: quella della guida autonoma. BlackRock, la più grande società d’investimenti al mondo, stima che entro il 2025 il 98% delle auto sarà connesso e che entro il 2035 il 75% sarà a guida autonoma. Ma non sarà solo l’auto a cambiare: entro un decennio è prevista l’installazione di oltre 50 miliardi di sensori, che trasformeranno le arterie di collegamento e i device in collettori di dati e trasponder. L’auto a guida autonoma, perciò, si andrà a inserire in ecosistemi digitali sempre più complessi, diventando parte di un puzzle ipertecnologico e iperconnesso.

Ecco alcune delle direttrici di ricerca e sviluppo più battute al momento.

Cloudminds Robotics Systems, società cinese specializzata in intelligenza artificiale, ha brevettato un sistema all’avanguardia per la rilevazione degli ostacoli.
Il dispositivo si propone di aumentare la precisione dei veicoli a guida autonoma nella rilevazione degli ostacoli. Il sistema acquisisce un’immagine rasterizzata (digitalizzata) e un’immagine di profondità dell’area da rilevare; individua la superficie stradale all’interno dell’area da rilevare e l’ostacolo di prima classe all’interno della superficie stradale in base a un sistema di classificazione dei pixel; identifica un eventuale ostacolo di seconda classe all’interno dell’area da rilevare in base all’immagine di profondità; determina la posizione spaziale dell’ostacolo di prima classe sia in base all’immagine rasterizzata sia all’immagine di profondità e determina la posizione spaziale dell’ostacolo di seconda classe in base all’immagine di profondità.

Il rapido sviluppo della dronistica industriale e della mobilità autonoma sta sostenendo la domanda di software specializzati e hardware integrati, alimentando un mercato in cui colossi dell’high tech e piccole realtà innovative riescono a integrare reciprocamente i rispettivi punti di forza.

Ushr. ha brevettato un sistema innovativo per garantire la sicurezza del veicolo anche nel caso di un’improvvisa interruzione nel flusso di dati provenienti dai sensori.
La società americana specializzata nello sviluppo di software per la guida autonoma ha ideato un modello e un dispositivo per integrare i dati provenienti dai sensori on-board con quelli forniti da sistemi di rilevamento off-board (dispositivi di telerilevamento, mappatura digitale etc).
Un software elabora i dati, identifica una serie di punti ed elabora una serie di traiettorie, utilizzando la tecnica della nuvola di punti (fotogrammetria) per aumentare l’accuratezza delle rilevazioni.
Il dispositivo può essere impiegato sia su veicoli civili sia su veicoli a uso industriale (per esempio agricolo).

Mentre vengono elaborate tecnologie sempre più efficaci nella rilevazione degli ostacoli e nel calcolo dei percorsi, emerge un’altra priorità per la guida autonoma: il confort dei passeggeri (e lo stress del veicolo). NextEV, azienda californiana specializzata nell’e-Mobility, ha brevettato un sistema automatizzato che punta a migliorare il confort degli spostamenti nei veicoli a guida autonoma. Il dispositivo raccoglie i dati dai sensori lungo i percorsi e il colleziona in un database.
Tramite elaborazione software viene determinato quale contesto corrisponde ai dati rilevati dai sensori, ad esempio una particolare condizione meteorologica o una situazione di traffico intenso e viene attribuito un valore a ciascun contesto. Sulla base di questi dati, nel calcolo dei percorsi successivi viene attribuito un punteggio di personalizzazione a ciascun potenziale tragitto e quello con il punteggio più alto viene selezionato per il viaggio.

L’approccio della Tongji University, invece, mira a migliorare il comfort riducendo al contempo lo stress sul veicolo. L’università cinese ha invece brevettato un sistema di controllo automatico della velocità in grado di aumentare il comfort del passeggero rispetto alle vibrazioni indotte dalla guida e, parallelamente, di limitare l’usura del mezzo. Nel modello i processi di accelerazione, decelerazione e velocità costante del veicolo sono progettati analizzando il meccanismo di interazione tra le caratteristiche delle diverse superfici stradali e le vibrazioni indotte dalla guida. Il continuo aggiornamento delle caratteristiche del database GIS (Geographic Information System, database che accorpa l’analisi geometrica di un’entità geografica a quella dei dati eventualmente correlati) permette di migliorare l’esperienza di viaggio del passeggero e ridurre lo stress sui freni, sulle sospensioni e sugli pneumatici.

DENSO Corporation, società giapponese attiva nel settore dei sistemi integrati, invece, ha brevettato un dispositivo di controllo che potrebbe rivelarsi una soluzione innovativa per gestire i flussi di traffico all’interno di tessuti urbani complessi. Il dispositivo si compone di un’unità dedicata all’acquisizione e all’elaborazione di dati sulle condizioni esterne (manto stradale, traffico, condizioni metereologiche), di un’unità di controllo in grado di imporre una o più restrizione al software di guida (sulla velocità, per esempio) e di un’unità che mette in collegamento i due dispositivi, determinando quando l’unità di controllo debba intervenire. Il sistema può garantire la sicurezza di attraversamenti pedonali, incroci e tutti quei punti in cui il traffico si fa più intenso o vengono coinvolti i pedoni.