Superare le percezioni e adottare le tecnologie per la guida autonoma

Di Mark Patrick, Mouser Electronics.

Guida autonoma (Fonte: Mouser)

Gli argomenti trattati in questa serie saranno i seguenti:

• Come le tecnologie per la guida autonoma stanno ridisegnando il panorama automotive
• Superare le percezioni e adottare le tecnologie per la guida autonoma
• Autonomia dei veicoli: le fasi chiave dell’evoluzione
• Tecnologie dei sensori per i veicoli autonomi
• Le comunicazioni V2V e V2I forniscono i dati “time-critical” per i veicoli autonomi
• 6. Stabilire un quadro etico per i veicoli autonomi

Nell’ultimo decennio l’industria automobilistica ha subito una profonda trasformazione. Lo spostamento della focalizzazione dai motori a combustione interna (ICE - Internal Combustion Engine) alimentati mediante combustibili fossili ai veicoli elettrici (EV -Electrical Vehicles) alimentati a batteria sta avendo un impatto notevole sul mondo industriale e sulla società. In questa trasformazione, la tecnologia ha un ruolo importante: tra i numerosi esempi si possono annoverare le formulazioni chimiche utilizzate per realizzare batterie caratterizzate da una maggiore densità e i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS – Advanced Driver Assistance System) che contribuiscono a rendere la guida più sicura.

Tra le strategie adottate per ridurre il peso dei veicoli, da menzionare l'adozione di architetture a zona per le connessioni in rete all'interno del veicolo e lo sterzo elettrico (x-by-wire). Anche le convenzioni sociali sul possedere un veicolo stanno cambiando. Perché acquistare un veicolo, che è senza dubbio un bene costoso e comporta spese di gestione continue, quando sono disponibili nuove modalità di spostamento come a esempio il servizio MaaS (Mobility as a Service)? Nel caso dei veicoli autonomi utilizzati on-demand (su richiesta) sorgono problematiche relative all'individuazione del responsabile della guida dei veicoli e di chi deterrà il possesso degli stessi in futuro.

Il concetto di veicolo autonomo si sta diffondendo rapidamente. Le funzioni avanzate di assistenza alla guida rappresentano il primo passo verso una completa autonomia, sia per i veicoli tradizionali con motore a combustione interna sia per quelli elettrici. All'aumento della capacità dei veicoli di controllarsi da soli, ovvero di diventare più autonomi, corrisponde una riduzione della necessità di ricorrere a un guidatore umano. Progressi tecnologici a parte, il concetto di strade sulle quali circola un gran numero di veicoli autonomi non è largamente accettato. Gli atteggiamenti sociali relativi alla fiducia nelle tecnologie che sono alla base dei veicoli autonomi variano considerevolmente, così come le preoccupazioni circa le modalità seguite per assegnate alla sicurezza la priorità nei casi in cui le possibilità che si verifichino incidenti mortali sono elevate.

Creare veicoli intelligenti
Uno dei vantaggi chiave che la tecnologia può offrire ai veicoli autonomi rispetto ai conducenti umani è sicuramente la connettività. La comunicazione con gli altri utenti della strada attraverso infrastrutture locali o sistemi basati su cloud può contribuire a rendere più sicure le reti stradali. Nelle aree metropolitane molto congestionate, un collegamento con un sistema per la gestione del traffico contribuirà a migliorare ulteriormente la sicurezza, alleggerire la congestione e ridurre l'inquinamento. Un altro vantaggio legato alla disponibilità di un'infrastruttura per la gestione del traffico è la segnalazione di chiusure temporanee di strade e della presenza di ostacoli di varia natura, in modo da consentire di prevedere in anticipo strade alternative e agevolare la fluidità della circolazione.

Un attributo tipico dei conducenti umani difficile da comprendere per gli algoritmi di apprendimento automatico (ML - Machine Learning) è il galateo stradale. I sistemi automatizzati, con l'aiuto dei sensori e della connettività al cloud, possono determinare numerosi elementi relativi al traffico circostante, come ad esempio la posizione istantanea, la velocità e la direzione di marcia. Tuttavia, non possono prevedere le intenzioni di un guidatore. La guida in città è molto diversa rispetto alla guida in un ambiente rurale, e i conducenti umani si adattano di conseguenza. Circolare in una città molto trafficata prevede solitamente frequenti cambi di corsia e spesso i conducenti devono guidare in maniera decisa per effettuare queste manovre.

Un veicolo autonomo, per contro, potrebbe giudicare pericolose tali manovre. Alcuni guidatori sono gentili e rallentano per consentire a un altro veicolo di immettersi nella loro direzione di marcia, mentre altri potrebbero comportarsi in modo completamente diverso. Poiché il galateo dei guidatori varia nelle diverse parti del globo, i sistemi che sovraintendono alla guida autonoma devono imparare a valutare la situazione e, laddove necessario, assumersi un rischio calcolato per cambiare corsia. La connettività tra veicoli autonomi può sicuramente progredire fino a raggiungere un livello di negoziazione in grado di risolvere situazioni del tipo appena descritto mediante un algoritmo di accodamento standard.

Un approccio di questo tipo non è applicabile nel caso di conducenti umani. Sfortunatamente, la possibilità di collisioni tra un veicolo autonomo e uno guidato da un conducente umano sussisterà per un certo periodo. L'evoluzione dei sistemi ADAS potrebbe portare allo sviluppo di soluzioni in grado di avvisare il guidatore circa le intenzioni del veicolo autonomo.



Fari automatici (Fonte: Mouser)

Evitare comportamenti aggressivi tra guidatori e veicoli autonomi
I ricercatori hanno evidenziato che, nel momento in cui incrociano un veicolo autonomo, i conducenti tendono a discostarsi dal loro normale galateo e assumere un atteggiamento meno tollerante, guidando in modo più aggressivo. La ragione di questo comportamento non è chiara. Il quesito che si pongono i ricercatori è il seguente: questo atteggiamento è dovuto al fatto che i veicoli a guida autonoma in circolazione sono attualmente in numero molto limitato oppure è imputabile a un aspetto più radicato nella natura umana che merita un'indagine più approfondita? Le persone che guidano per lavoro, come ad esempio i conducenti di taxi e di bus, percepiranno indubbiamente la minaccia rappresentata dai veicoli autonomi, che potrebbero privarli della loro fonte di reddito. Sono anche stati riportati dei casi in cui il timore nei confronti dei veicoli autonomi ha spinto alcuni individui a sparare contro di essi.

Questo cambiamento comportamentale potrebbe essere solo temporaneo, ma potrebbe anche essere interpretato come un segnale di un cambiamento del galateo stradale sul lungo periodo. Come in ogni altro aspetto della vita, i cambiamenti possono risultare difficili da accettare, e il presupposto che la società sarebbe stata pronta ad accettare senza riserve i veicoli a guida autonoma si è rivelato sbagliato sin dall'inizio. La maggiore o minore predisposizione ad accettare i veicoli autonomi sarà influenzata dall'età e da altri aspetti di demografia sociale.

Gli individui che si sono avvicinati alla guida da poco tempo saranno molto più propensi ad accettare rapidamente i veicoli autonomi rispetto ai conducenti più esperti. In Europa sono in atto iniziative finalizzate a promuovere una maggiore disponibilità, da parte della società, a riconoscere i vantaggi dei veicoli autonomi e il loro contributo alla sicurezza stradale.

Chi controlla chi?
Per poter circolare, i veicoli autonomi fanno largo uso di reti neurali per l'apprendimento profondo (DL – Deep Learning). Grazie alle informazioni pervenute da una molteplicità di sensori (RADAR, LiDAR, video), questi algoritmi di deep learning deducono la presenza o meno di ostacoli sulla strada da percorrere. I sistemi di apprendimento automatico attivano anche un processo decisionale nel caso di un incidente che potrebbe potenzialmente causare vittime. Delegare la salvaguardia delle vite umane alle macchine ha senza dubbio provocato un'avversione sincera nei confronti di una tecnologia che è stata invece progettata per rendere le strade più sicure.

Demandare la responsabilità alle reti neurali è un'operazione che richiede un'estrema cautela e coinvolge aspetti legali molto complessi. La decisione non è influenzata solamente dai sistemi presenti a bordo del veicolo. La comunicazione e l'interazione con gli altri veicoli, gli ecosistemi di gestione del traffico cittadino e la conformità a un framework per la sicurezza stradale elettronico (creato dagli esseri umani) influenzano nel loro complesso le azioni del veicolo e di conseguenza i rischi per la vita umana. Il clima locale, i pedoni e le condizioni stradali contribuiscono a complicare la situazione.

Come suggerisce il proverbio “Roma non è stata costruita in un giorno”, realizzare sistemi estremamente affidabili, dare risposte ai dubbi espressi dalla collettività e stabilire un quadro legale richiede tempo. In ogni caso, alcuni progressi sono già stati fatti. Nel prossimo blog di questa serie, verrà illustrato il percorso evolutivo che ha permesso di realizzare veicoli completamente autonomi a partire dai sistemi di assistenza alla guida.

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