AS_5_2018

Giugno/Luglio 2018 Automazione e Strumentazione AUTOMOTIVE approfondimenti 62 dell’occhio umano grazie a circuiti integrati neuro-morfici in possesso di componenti progettati per imitare le attività di neuroni e sinapsi. Quanto alla localizzazione, accanto ai sistemi basati su Beacon, RFID, Bluetooth, Geofencing e GPS, i sistemi di controllo dei veicoli a guida autonoma sono e saranno basati su intelligenza artificiale e cloud cognitivo per interpretare le informazioni ricevute e per individuare percorsi appropriati, ostacoli e segnaletica. Le moderne macchine a guida automatica usano la tecnolo- gia Bayesian Simultaneous localization o Slam (Simultaneous Localisation and Mapping) per mappare l’ambiente attraverso l’uso di raggi laser, oltre a un algoritmo di mapping che fonde dati provenienti dai molteplici sensori. La variante Datmo (Detection And Tracking of Moving Objec) implementata da Google è in grado di calcolare e prevedere la posizione di oggetti in movimento nei pressi del veicolo. Sensoristica e localizzazione a parte, la tecno- logia chiave di guida autonoma è quella che Tesla, Volvo, Uber e altri player chiamano autopilot. L’autopilot permette di assolvere a numerose funzioni di guida contemporane- amente attraverso sistemi di elaborazione in grado di valutare rischi e comportamenti in base alle azioni da compiere. I sistemi autopi- lot si basano sulla capacità dell’auto di rilevare l’ambiente circostante grazie ai dati dello scan- ner laser e di altri sensori e dispositivi che con- fluiscono in una centralina dedicata che genera un’immagine virtuale dell’ambiente circostante all’auto. Di fatto ciò con- sente alle auto di guidare da sole, di capire quando cambiare marcia, quando frenare, quale manovra è migliore per parcheggiare e di rispettare i limiti di velo- cità. Questo è lo scenario che da qui a qualche anno potrebbe diventare la nor- malità. Rischi e opportunità Partiamo dai vantaggi. Si stima che i sistemi a guida automatica ridurrebbero del 90% gli incidenti stradali con la conse- guenza di salvare milioni di vite l’anno. Persone con disabilità, anziani e gio- vani godrebbero di maggiori libertà di movi- mento. Lo scorrimento e la gestione del traffico con veicoli autonomi connessi verrebbe ottimiz- zato, portando a una diminuzione delle emis- sioni e dei tempi di percorrenza . Tuttavia, il fattore umano gioca sempre un ruolo cruciale nell’adozione di nuove tecno- logie. I governi saranno chiamati a introdurre nuove e complesse leggi relative ai veicoli autonomi (si pensi ad esempio al ginepraio di responsabilità civili e penali in caso di inci- denti sempre possibili). E al di là del know- how tecnologico, l’avvento e la definizione stessa di veicolo senza conducente saranno accelerati o ritardati dai nostri comportamenti. L’ etica alla base dei software di gestione della guida autonoma è un ulteriore tema caldo: in condizioni di criticità o di prevenzione ci si può trovare a scegliere tra preservare la vita dei passeggeri o minimizzare il rischio com- plessivo per il maggior numero di persone all’esterno del veicolo. Anche la privacy in un sistema ad alta densità di dati come quello delle auto connesse sarà messa a dura prova. Bisogna inoltre conside- rare la perdita di posti di lavoro nei settori degli autotrasporti e dei taxi, solo parzial- mente bilanciata da programmatori ed esperti di intelligenza artificiale. Infine nella produzione di questo tipo di auto si hanno maggiori consumi di energia e mate- rie prime vista la loro complessità. Un’altra sfida da raccogliere. Figura 3 - Sintesi di tecnologie dei veicoli a guida autonoma