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Automazione e Strumentazione Giugno/Luglio 2018 AUTOMOTIVE approfondimenti 61 A partire dal 1984 il NavLab della Carnegie Mellon University produsse una serie di vei- coli controllati da computer per guida assistita e autonoma. Nel 1987 fu lanciato il paneu- ropeo Eureka Prometheus (PROgraMme for a European Traffic of Highestm Efficiency and Unprecedented Safety), il più grande pro- getto di ricerca e sviluppo nel campo delle driverless car mai realizzato prima di allora . Nel 1994 due veicoli robot gemelli, VaMp e VITA-2, percorsero oltre 1.000 chilometri in un’autostrada di Parigi a una velocità di 130 chilometri orari. L’anno successivo, nel 1995, Ernst Dickmanns re-ingegnerizzò una S-Class Mer- cedes-Benz a guida autonoma usando la com- puter vision. Negli anni 90 e 2000 iniziarono massicci investimenti ad opera di colossi del calibro di Mercedes-Benz , General Motors , Toyota , Renault , Nissan , Google e Nvidia . Nel 2013 quattro Stati americani hanno appro- vato leggi che consentono il transito di auto- vetture a guida autonoma. In Europa alcune città in Belgio, Francia, Germania, Olanda, Spagna e UK stanno progettando di attivare sistemi di trasporto per le driverless car, con- sentendone i test nel traffico. Anche l’Italia ha fatto la sua parte nella corsa all’auto a guida autonoma, grazie soprattutto a VisLab . L’azienda, spinoff dell’Università di Parma, ha realizzato il veicolo Braive che nel 2013 è stato protagonista del primo test di guida automatica in ambiente urbano aperto al traffico. Nel 2014 la SAE International (Society of Automotive Engineers), un ente di normazione nel campo dell’industria auto- mobilistica, ha pubblicato un nuovo standard internazionale J3016 che definisce sei diffe- renti livelli per la guida automatica a seconda del grado di coinvolgimento del guidatore / passeggero. Nel 2016 è stato rilasciato il primo software open source per la guida automatica. Gli esperti sono convinti che l’adozione su larga scala di auto interamente autonome sia solo questione di tempo. Le tecnologie Propedeutici ai sistemi di guida autonoma sono gli ausili elettronici indicati con l’a- cronimo Adas (Advanced Driver Assistance Systems) ovvero i dispositivi già oggi presenti sulle auto di serie e in forte crescita per incre- mentare il comfort di guida e i livelli di sicu- rezza. Tipici esempi sono i sensori pioggia, i sensori crepuscolari, il cruise control adattivo, la frenata automatica d’emergenza, i sensori di parcheggio, l’avviso di cambio corsia, il riconoscimento automatico dei segnali e molti altri dispositivi. Le tecnologie a semiconduttore che stanno alla base degli Adas coinvolgono sia l’ela- borazione del segnale mediante processori (MPU, MCU, DSP e SoC) sia l’acquisizione dati tramite Led, diodi laser, Mems e foto- rilevatori. Dal punto di vista della sensoristica utilizzata nei veicoli autonomi, la prima categoria è rap- presentata da sensori ultrasonici , telecamere e sensori ottici per la cattura di immagini. Questi sensori sono versatili e cost effective, seppure sensibili alle condizioni ambientali, per cui richiedono algoritmi software complessi per riconoscere ostacoli, pedoni e veicoli. Altra importante classe di sensori è rappre- sentata dai sistemi Lidar (Laser Imaging Detection and Ranging) che utilizzano una scansione laser per generare una visione 3D dell’ambiente circostante. I sensori Lidar sono poco sensibili alle condizioni atmosferiche e sono molto precisi, seppure risultino ingom- branti e costosi. Ci sono poi i sistemi radar per determinare distanza, velocità e direzione degli oggetti cir- costanti. Questa tecnologia è meno soggetta di altre alle condizioni atmosferiche ma tipica- mente deve sottostare al compromesso tra la distanza misurabile e l’angolo operativo. Una delle innovazioni più significative riguarda le tecnologie di visione . Oltre ai sen- sori 3D e alla telecamere, i più moderni sen- sori di visione si ispirano al funzionamento Figura 2 - Le tecnologie dei veicoli a guida autonoma stanno crescendo insieme allo svilupparsi di settori strettamente interconnessi, come: elettrificazione, infrastrutture e intelligenza artificiale