AO_400

SETTEMBRE 2017

AUTOMAZIONE OGGI 400

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TUTORIAL

senza mappe HD. Questo approccio si basa sul GPS per la loca-

lizzazione approssimativa utilizzando i sensori AV per monitorare

le modifiche nell’ambiente e quindi perfezionare le informazioni

di posizionamento. Un tale sistema, ad esempio, utilizza i dati di

posizione GPS in combinazione con le immagini catturate dalle

telecamere a bordo. L’analisi comparativa frame-by-frame riduce

l’intervallo di errore del segnale GPS. L’intervallo di confidenza

del 95% per la geolocalizzazione orizzontale del GPS è di circa

otto metri, che può essere la differenza tra la guida nella corsia

di destra o nella direzione opposta. Entrambi gli approcci dipen-

dono in modo rilevante dai sistemi di navigazione inerziale e dai

dati di odometria. L’esperienza dimostra che il primo approccio

è generalmente molto più robusto e consente una localizzazione

più accurata, mentre la seconda tecnica è di più facile implemen-

tazione, in quanto non sono necessarie mappe HD. Date le dif-

ferenze di precisione tra i due, i progettisti possono utilizzare il

secondo approccio nelle aree dove le informazioni precise sulla

posizione dei veicoli non sono fondamentali per la navigazione.

Processo decisionale

I veicoli completamente autonomi dovrebbero prendere migliaia

di decisioni per ogni chilometro percorso e attualmente si utiliz-

zano alcuni metodi per poterlo permettere. Per identificare sce-

nari specifici e prendere decisioni adeguate, i sistemi decisionali

di oggi impiegano principalmente reti neurali. La natura com-

plessa di queste reti può però rendere difficile capire le cause o

la logica di determinate decisioni. Un altro metodo è dato dalle

decisioni basate su regole determinate dalla maggior parte delle

combinazioni possibili (regole if-then). Il tempo e lo sforzo signi-

ficativi richiesti, nonché la probabile incapacità di includere ogni

caso potenziale, rendono questo approccio potenzialmente fal-

limentare. Visti i limiti dei primi due metodi, molti esperti consi-

derano ideale applicare un approccio ibrido che utilizzi entrambi

i metodi. Gli sviluppatori possono risolvere la complessità intrin-

seca delle reti neurali introducendo reti neurali specifiche di ri-

dondanza per processi individuali collegati da una rete neurale

centralizzata. L’approccio ibrido, combinato con modelli di stati-

stica di inferenza, è oggi il più diffuso. Per ciò che riguarda i test,

si può affermare che l’industria automobilistica ha già un’espe-

rienza significativa e anche in questo caso sono utilizzati metodi

ibridi che uniscono l’analisi statistica dei dati, intrapresa grazie a

sperimentazioni di milioni di chilometri di guida con le simula-

zioni sia software sia hardware. Per raccogliere dati sufficienti è

necessario praticare test per milioni di chilometri. La ricerca indica

che sarebbero necessari circa 300 milioni chilometri di test per

determinare, con un livello di confidenza pari al 95%, un tasso

massimo di 1,09 incidenti mortali ogni 130 milioni di chilometri

percorsi che è il dato equivalente al tasso di mortalità degli Stati

Uniti del 2013. Per elevare le prestazioni rispetto ai valori determi-

nati dagli umani, il numero di chilometri richiesti dovrebbe salire

di almeno un ordine di grandezza. Per cui se 100 veicoli autonomi

dovessero guidare 24 ore al giorno, 365 giorni l’anno, con una

velocità media di 25 miglia all’ora, ci vorrebbero più di dieci anni

per raggiungere 300 milioni di chilometri.

Conclusioni

Mentre gli esperti indicano in un decennio la comparsa dei primi

veicoli completamente autonomi, l’industria potrebbe compri-

mere i tempi accelerando il processo di sviluppo attraverso un

nuovo modo di fare sviluppo. I diversi attori industriali stanno, in-

fatti, riconoscendo la valenza delle partnership collaborando alla

formazione di partenariati di settore orientandosi verso soluzioni

non esclusivamente proprietarie dotate di componenti plug-and-

play interoperabili e modulari che siano in grado di far fronte non

solo alla richiesta di accelerazione tecnologica ma anche alla ne-

cessaria robustezza e affidabilità richiesta a tali sistemi.

•

Le vetture a guida autonoma di livello 5 e la scala SAE International non richiederanno alcun intervento diretto da parte di chi si

trova a bordo e potranno essere trasformate in uno spazio ambulante per l’intrattenimento o per la produttività.

FonteMercedes