Autrice: Alessia Guarnaccia
Un veicolo a guida autonoma (self-driving car, autonomous vehicle – AV, driverless car, robo-car, self driving vehicle) è un veicolo “in grado di rilevare l’ambiente circostante e di muoversi in sicurezza con un intervento umano minimo o nullo”.
L’”indagine” dell’ambiente circostante avviene con metodi e tecnologie quali radar, lidar, sonar, GPS, GNSS, IMU (Inertial Measurement Unit – Unità di misura inerziale), odometria, visione artificiale (computer vision). “Sistemi di controllo avanzati interpretano le informazioni ricevute per individuare appropriati percorsi di navigazione, ostacoli, segnaletica rilevante…”; i veicoli autonomi sono in grado di “aggiornare le proprie mappe in base ad input sensoriali”, riuscendo a tenere traccia della propria posizione” anche quando le condizioni cambiano o quando entrano in ambienti inesplorati” (SLAM – Simultaneous Localization and Mapping – Localizzazione e Mappatura Simultanea).
Con l’obiettivo di costruire riferimenti standardizzati di settore, nel 2014 è stato pubblicato dal SAE International, un sistema di classificazione chiamato “J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems” (LINK), il cui ultimo aggiornamento è il J3016_202104. Questa classificazione distingue sei differenti livelli di automazione per la guida, basandosi sull’analisi del grado di intervento richiesto al guidatore.
Level 0 – No Driving Automation: il conducente umano si deve occupare in ogni momento di tutti gli aspetti della guida (accelerazione, frenata, sterzo, gestione del traffico etc.) “Le auto che rientrano in questa categoria sono, in genere, prive di sistemi di assistenza alla guida”. Level 1 – Driver Assistance: il conducente è supportato “da sistemi elettronici che possono indicare la presenza di situazioni di pericolo o di condizioni avverse”, ma conserva la “piena responsabilità della conduzione”. Esempi di funzionalità di guida autonoma di livello 1 sono considerati quelli in cui il conducente controlla lo sterzo e il sistema automatizzato governa la potenza del motore per mantenere una velocità di crociera impostata (Cruise Control) o “la potenza del motore e dei freni per tenere e variare la velocità” (Adaptive Cruise Control – ACC). Altre funzionalità considerate appartenenti a questo livello di automazione includono il sistema di avviso di deviazione dalla corsia (Lane Keeping Assistance LKA); la frenata automatica di emergenza (Automatic Emergency Braking – AEB); la tecnologia di previsione della velocità; “alcune case automobilistiche comprendono in questo livello anche sistemi di assistenza al parcheggio” (Parking Assistance) (LINK). Level 2 – Partial Driving Automation: il sistema automatizzato è in grado di assumere “il controllo del veicolo nell’accelerazione, frenata e sterzo”; il conducente deve monitorare la guida ed “essere pronto ad intervenire immediatamente in qualsiasi momento se il sistema non risponde correttamente”, egli è sempre “responsabile della guida e del comportamento nel traffico stradale” e i suoi occhi “potrebbero essere monitorati da telecamere” per confermare l’attenzione sul traffico. “I sistemi di assistenza alla guida che rientrano in questa categoria richiedono la piena supervisione umana”. Esempi di funzionalità “SAE level 2” sono: l’assistenza allo sterzo, al mantenimento automatico della corsia, agli ingorghi e il riconoscimento dei semafori (LINK). Level 3 – Conditional Driving Automation: il veicolo è in grado di assumere “tutti i controlli longitudinali e laterali, anche se in situazioni specificatamente definite”, può gestire “le situazioni che richiedono una risposta immediata” ed eventualmente richiedere la partecipazione del conducente che comunque è tenuto ad essere pronto ad intervenire entro un tempo limitato (“in assenza di input manuale da parte del conducente, l’auto si fermerà automaticamente, riducendo così i rischi di incidente”). Esempi di funzionalità di guida autonoma di livello 3 sono considerati il sistema di assistenza negli ingorghi (Traffic Jam Chauffeur System – TJCS), quello di mantenimento automatizzato della corsia (Automated Lane Keeping System – ALKS)”, i sistemi avanzati di frenata (Advanced emergency braking system – AEBS). Level 4 – High Driving Automation: il veicolo sarà in grado di assumere “quasi il pieno controllo della guida su lunghi tratti di viaggio o in aree chiaramente definite di una città”. Il conducente “non sarà più tenuto a monitorare il sistema” e potrà quindi rivolgere la propria attenzione ad altre attività o addirittura può ad esempio “tranquillamente andare a dormire o lasciare il posto di guida”; tuttavia, questo livello di guida autonoma è supportato solo in aree spaziali limitate (geofenced) o in circostanze speciali, al di fuori di queste, l’auto “chiederà al conducente di assumere le funzioni di guida per sezioni di strada specifiche” e “il veicolo deve essere in grado di interrompere il viaggio in sicurezza”, per esempio deve “rallentare e parcheggiare, se il conducente non riprende il controllo”. Esempio di funzionalità di guida autonoma di livello 4 è considerato il sistema di parcheggio automatizzato (automated valet parking – AVP) (LINK). A questo livello di automazione può essere ascritto un taxi robotico (robotaxi) oppure un servizio di consegna robotica che copre località selezionate, in un’area e in condizioni specifiche”. Level 5 – Full Driving Automation: rappresenta la completa automazione, non è richiesto alcun intervento umano. In teoria, “volante, acceleratore e pedale del freno non sono più necessari e potrebbero quindi essere omessi dal veicolo”. Un esempio potrebbe essere “un veicolo robotico che funziona su tutti i tipi di superfici, in tutto il mondo, tutto l’anno, in tutte le condizioni atmosferiche” (LINK).
Sistemi avanzati di assistenza alla guida (advanced driver assistance systems – ADAS), cruscotti virtuali (virtual cockpit), chiavi digitali (digital key), assistenti vocali, delineano quella che viene chiamata “connected car”, una vettura che è “in grado di comunicare bidirezionalmente con altri sistemi al di fuori di essa”, nodo del cosiddetto Vehicular communication systems.
Uno sviluppo reso possibile solo oggi grazie all’attuale livello delle tecnologie. Un paradigma di comunicazione, cosiddetto Vehicle-to-everything (V2X), che comprende diversi tipi di connettività.
Vehicle to network (V2N), dove i veicoli possono utilizzare reti cellulari per comunicare; Vehicle to infrastructure (V2I) , dove “la tecnologia trasmette informazioni – sicurezza, mobilità, condizioni ambientali, etc. – tra veicolo e infrastruttura”; Vehicle to vehicle (V2V), dove la comunicazione avviene con i veicoli circostanti e può riguardare ad esempio velocità e posizione degli stessi con il fine di “evitare incidenti, alleggerire il traffico e avere un impatto positivo sull’ambiente”; Vehicle to cloud (V2C), in questo caso la tecnologia scambia informazioni con il cloud, consentendo al veicolo di utilizzare anche quei dati provenienti da altri sistemi connessi ad esso, come energia, case intelligenti, etc.; Vehicle to device (V2D), dove la tecnologia può comunicare con i dispositivi smart, solitamente via Bluetooth; Vehicle to pedestrian (V2P), in questo caso la tecnologia può scambiare informazioni con dispositivi portatili di nuova generazione e dunque con il pedone, con lo scopo, ad esempio, di migliorare la sicurezza e la mobilità su strada; Vehicle to grid (V2G), che comprende quelle tecnologie in grado di fornire lo scambio bidirezionale di dati tra veicoli elettrici ibridi plug-in (PHEV), veicoli elettrici a batteria (BEV), veicoli elettrici a celle a combustibile a idrogeno(FCEV)(LINK) con la rete intelligente (smart grid) a supporto della elettrificazione dei trasporti, con l’obiettivo anche di bilanciare i carichi in modo più efficiente e ridurre i costi.
Il veicolo dunque “diventa parte integrante di un ecosistema interconnesso” laddove l’intero settore dei trasporti evolve verso nuovi paradigmi (Connected, Cooperative and Automated Mobility – CCAM) e trova il modo di implementare soluzioni in ambienti sempre più sensorizzati e predisposti alle nuove connessioni (smart city). Declinazioni tecnologiche che possono riguardare veicoli personali (private self-driving cars), oppure trasporti a breve, media e lunga distanza, flotte di veicoli connessi (connected vehicle platoons) oppure taxi robotici, condivisi o meno.
Tra i vantaggi delle auto a guida autonoma, gli analisti di settore annoverano soprattutto la riduzione degli incidenti stradali; in Europa si stima che il 95% degli stessi sia causato da errore umano (LINK). Si considera poi di poter anche drasticamente diminuire “gli ingorghi stradali e l’inquinamento” oltre che agevolare l’accesso alla mobilità (consentendo “agli anziani e alle persone con disabilità o mobilità ridotta di accedere al trasporto stradale”) (LINK).
Diverse sono le criticità aperte, sulle quali occorrerà sviluppare soluzioni. Ad esempio, con riferimento all’attribuzione della responsabilità legale di un incidente, dato che, in questo tipo di veicoli, il sistema automatizzato “sostituisce parzialmente o totalmente gli umani”, si sta dibattendo su come la legislazione (Codice della Strada e Codice delle Assicurazioni) debba essere aggiornata, così da rendere chiaro “chi è tenuto a rispondere in caso di incidente”: se il conducente, il produttore dell’auto o il costruttore del software. Altro campo di indagine fondamentale è considerato poi la protezione dei dati personali (privacy) degli utenti oltre che tutte le questioni collegate alla sicurezza informatica (Cybersecurity).
Si valuta inoltre che questo tipo di vetture possa rivoluzionare il paradigma stesso di fruizione delle auto, trasformando gli automobilisti in passeggeri, generando molto tempo libero e nuovi possibili mercati; analisti di settore parlano di “Passenger Economy” (LINK).
Uno scenario ricco di potenzialità si sta prospettando in un orizzonte che sembra non essere tanto lontano, con l’opportunità di dare corpo alle più “classiche” iconografie di luoghi del futuro con mezzi di trasporto urbani automatizzati, interconnessi e forse anche volanti.
Link iscrizione evento: https://singularityumilan.com/incontro40
References:
Herrmann A., Brenner W., Stadler R., Autonomous Driving. How the driverless revolution will change the world, Emerald Publishing, 2018
Wadhwa V., Salkever A., The Driver in the Driverless Car: How Your Technology Choices Create the Future, Berrett-Koehler Publishers Inc.,2017
Lipson H., Kurman M., Driverless. Intelligent Cars and the Road Ahead, MIT Press, 2017
Anderson, James M. et al., Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers, RAND Corporation, 2016
Mitchell W. J., Borroni-Bird Chris E., Burns L. D., Reinventing the Automobile. Personal Urban Mobility for the 21st Century,MIT Press, 2010
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Immagine di Sid-Ramirez da Unsplash
