Sulla strada verso la guida autonoma

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Guida autonoma e digitalizzazione:

la mobilità è ad un passo da una nuova epoca. I sistemi parzialmente autonomi (livello 2) sulla strada verso una guida autonoma sono già diventati realtà; è in corso lo sviluppo di un modello di serie (livello 3) per una guida automatizzata, un salto quantico a livello tecnologico. In seguito, si spianerà la strada anche all’ufficio o al salotto su quattro ruote e, quindi, alla guida autonoma. Valorizzare il proprio tempo anziché stressarsi nel traffico. Proprio come i neopatentati migliorano le loro abilità di guida ad ogni chilometro percorso, così anche le auto a guida autonoma hanno tanto da imparare. Nella progettazione delle auto del futuro, svolgono un ruolo essenziale le attività sensoriali, le capacità di calcolo e la creatività. Scoprite come si svilupperà la guida autonoma.

Il 27 marzo 2020

Auto senza guidatore? Un gioco da ragazzi.

Avete già portato vostro figlio a scuola o magari all’asilo? Occorre rispettare determinate regole di condotta. Ad esempio, per reagire al comportamento degli altri utenti della strada. Pedoni, ciclisti, auto o altri ostacoli non sono sempre prevedibili. Il bambino impara passo dopo passo a percepire i segnali e a reagire di conseguenza. E, giorno dopo giorno, gli accompagnatori influenzano sempre meno il suo comportamento nel traffico stradale. Ripetendo l’azione più volte, riesce infine a fare autonomamente attenzione ai pedoni che incontra o, nell’attraversare una strada, valuta correttamente la distanza e la velocità di un veicolo che si avvicina. Finché, un bel giorno, il bambino è in grado di percorrere perfettamente il tratto casa-scuola da solo. Un processo simile è immaginabile anche per la guida autonoma, il cui sviluppo portato avanti dal Gruppo BMW ha visto il suo esordio già nel 2004.

Se desiderate approfondire l'argomento, potete leggere l'e-book gratuito dell'esperto Matthias Hartwig dell'Istituto per la protezione del clima, l'energia e la mobilità (IKEM). Scaricate l'e-book per saperne di più sulle iniziative e le opportunità connesse alla guida autonoma.

Matthias Hartwig

– Guida-autonoma –

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Il livello di sviluppo dei bambini agli inizi della loro carriera scolastica è caratterizzato da un campo visivo limitato, una statura piccola e una certa inesperienza. Quando esposti a situazioni parzialmente complesse nel traffico stradale, si sentono perciò rapidamente sopraffatti. Come i bambini, anche le auto a guida autonoma devono prima apprendere come comportarsi nel traffico. Per questo, i veicoli di prova sono dotati di una sofisticata tecnologia di sensori. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento meccanico insegnano al veicolo come riconoscere gli oggetti nel traffico stradale e come reagire.

Le auto a guida autonoma esplorano continuamente e senza distrazioni l’ambiente circostante. In questa fase, raccolgono moltissimi dati relativi all’ambiente circostante, come edifici, aree verdi e persone presenti. Le auto in grado di “vedere” si avvalgono di videocamere ottiche nella loro dotazione di base. Riconoscono cartelli, semafori e gli altri utenti della strada. I sensori a ultrasuoni misurano le distanze rispetto agli altri oggetti, mentre i sensori radar ne riconoscono la velocità. Gli scanner laser creano un’immagine 3D dell’ambiente circostante. 

LEVEL 2
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LEVEL 3
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Come i bambini, anche le auto a guida autonoma devono prima apprendere come comportarsi nel traffico.

Le mappe HD sono simili ad una rete di sicurezza e consentono una guida previdente. Il veicolo viene localizzato sulla mappa mettendo a confronto i dati in tempo reale dei sensori con quelli della mappa. Il computer di bordo elabora in un’immagine completa tutte le informazioni dei singoli elementi tecnologici e calcola il percorso per il veicolo. A proposito di guida previdente: in presenza di dati sufficienti e di interpretazioni corrette, le auto a guida autonoma possono anche prevedere determinate situazioni di traffico.

Quantità? Meglio la qualità!

Affinché le auto a guida autonoma possano gestire in modo sicuro qualsiasi condizione di traffico, occorrono milioni e milioni di chilometri di prova e tantissime informazioni. Ma attenzione! Fare tanti chilometri non vuol dire necessariamente guidare bene. Anche nei test di guida, la qualità è più importante della quantità. In condizioni perfette può guidare chiunque ma una delle maggiori sfide nello sviluppo della guida autonoma è proprio il calcolo di situazioni estreme, come la luce serale, forti piogge o nevicate e il comportamento imprevedibile degli altri utenti della strada.

Avere il controllo di situazioni talmente complesse non è certamente possibile senza un’intelligenza artificiale sufficientemente matura. Uno strumento di sviluppo fondamentale è pertanto anche la simulazione. Dato che i veicoli di prova sulla strada non possono raccogliere tutti i dati, circa il 95% dei chilometri di prova viene percorso virtualmente mediante simulazione. Per assicurarsi che una determinata funzione resti affidabile in qualsiasi condizione, vengono identificate e variate situazioni basate su dati reali. In questo caso, le macchine si comportano proprio come i bambini sulla strada per andare a scuola: il giusto comportamento nel traffico stradale va ancora appreso. Solo allora crescerà la fiducia nelle proprie abilità o in quelle delle auto a guida autonoma, le quali offrono nuove soluzioni di mobilità anche ai portatori di handicap.

L’epicentro delle auto senza guidatore è il campus per la guida autonoma di Unterschleißheim.

Marche di auto tradizionali? Trasformazione in gruppi tecnologici.

Un altro fattore decisivo per il successo delle auto a guida autonoma è l’uomo. In questo caso, meno il cliente e più lo sviluppatore, il cui ambiente di lavoro prende le distanze dal concetto di impresa tradizionale, spostandosi verso un gruppo tecnologico dinamico e con la mentalità di una start-up. Nel caso del Gruppo BMW, il campus per la guida autonoma aperto a Unterschleißheim nell’aprile 2018 è la manifestazione concreta di questa trasformazione digitale. Qui si riuniscono esperti di ogni tipo per contribuire al futuro della mobilità su strada.

Sviluppo basato sui dati: il 95% di tutti i chilometri di prova viene percorso in modalità virtuale.

Sui suoi 23.000 metri quadri di superficie, il campus costituisce la base perfetta per plasmare le auto del futuro. In team piccoli e dinamici, 1.800 esperti in varie discipline, provenienti da tutto il mondo, si adoperano per portare avanti lo sviluppo della guida autonoma. I ruoli tradizionali di team leader e project manager appartengono ormai al passato. Al contrario, un Product Owner fornisce una definizione del prodotto che va oltre le sue funzioni e i componenti che lo costituiscono, e viene implementato da più team di organizzazione autonoma, composti da matematici, sviluppatori o ingegneri. Ne risultano una comunicazione più agevole, più trasparenza e percorsi decisionali più brevi. Ogni membro contribuisce apportando abilità diverse. In tappe di 14 giorni, i team operano su esempi pratici attuali. Le gerarchie sono piatte e i team presentano strutture dinamiche, favorendo una risoluzione diretta di eventuali problematiche.

Nel campus si effettuano test, programmazioni e simulazioni. Prima di giungere alla produzione in serie, le auto a guida autonoma eseguiranno circa 240 milioni di chilometri di prova virtuali, raccogliendo ogni giorno petabyte di dati. Gli specialisti valutano questi dati e sono in grado di codificarne direttamente i risultati. Un’altra opzione è che lo sviluppatore del software sieda in auto con il suo computer portatile e testi un codice appena scritto.

Un po’ come la transizione dal cavallo all’auto! La mobilità che conosciamo e con cui siamo cresciuti vive oggi un rapido cambiamento. Ma qual è l’obiettivo? Le auto a guida autonoma serviranno ad accelerare o a rallentare il nostro ritmo di vita? Assumeranno una funzione di business lounge in movimento, sistema di intrattenimento o camera d’albergo mobile? Cosa scegliereste?

In giro per la guida autonoma.

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