Veicoli autonomi

I veicoli autonomi (AV), noti anche come auto a guida autonoma, sono veicoli in grado di rilevare l'ambiente circostante e di navigare senza l'intervento umano. Rappresentano un'applicazione innovativa dell'intelligenza artificiale (AI), che combina sensori avanzati, algoritmi complessi e potenti processori per eseguire tutte le funzioni di guida. L'obiettivo principale degli AV è aumentare la sicurezza, migliorare il flusso del traffico e aumentare la mobilità delle persone che non sono in grado di guidare. Questa tecnologia è all'avanguardia nell'innovazione dell'industria automobilistica e promette di rimodellare i trasporti e la logistica.

Tecnologia di base

Il cuore di ogni veicolo autonomo è un sistema sofisticato che percepisce il mondo, prende decisioni e controlla le azioni del veicolo. Questo sistema si basa molto sulla Computer Vision (CV), che agisce come gli occhi del veicolo.

• Percezione: Gli AV utilizzano una serie di sensori, tra cui telecamere, radar e LiDAR, perraccogliere dati sull'ambiente circostante. I modelli di Deep Learning elaborano questi dati per eseguire compiti critici come il rilevamento degli oggetti per identificare pedoni, altri veicoli e segnali stradali, la segmentazione delle immagini per distinguere le superfici percorribili dai marciapiedi e la stima della posa per prevedere le intenzioni di pedoni e ciclisti.
• Fusione di sensori: I dati provenienti da diversi sensori vengono combinati attraverso un processo chiamato sensor fusion. In questo modo si crea un modello unico e più accurato dell'ambiente rispetto a quello che potrebbe fornire un singolo sensore, migliorando l'affidabilità e la sicurezza.
• Processo decisionale: Una volta compreso l'ambiente, l'intelligenza artificiale deve prendere decisioni. Ciò comporta la pianificazione del percorso, la regolazione della velocità e la navigazione in scenari di traffico complessi. Questo "cervello" dell'AV sfrutta modelli di apprendimento automatico addestrati su grandi quantità di dati di guida.

Livelli di autonomia

Lo sviluppo dei veicoli AV è tipicamente classificato in sei livelli definiti dallo standard SAE International J3016, che delinea la progressione dall'assenza di automazione alla completa automazione.

• Livelli 0-2: questi livelli includono funzioni in cui il conducente ha ancora il controllo, ma è assistito da sistemi come la frenata d'emergenza automatica o l'assistenza al mantenimento della corsia. Molte auto moderne sono dotate di questi sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS).
• Livelli 3-5: Questi livelli prevedono gradi crescenti di automazione, in cui il veicolo si fa carico dei compiti di guida in condizioni specifiche (livello 3), nella maggior parte delle condizioni (livello 4) o in tutte le condizioni (livello 5). La vera e propria "guida autonoma" è tipicamente associata ai livelli 4 e 5. Il funzionamento sicuro di questi sistemi avanzati è uno dei principali obiettivi degli enti normativi come l'NHTSA.

Applicazioni del mondo reale

Sebbene le auto completamente autonome non siano ancora onnipresenti, la tecnologia è in fase di implementazione e sperimentazione in varie applicazioni.

1. Servizi di robotaxi: Aziende come Waymo e Cruise stanno gestendo servizi commerciali di ride-hailing con veicoli completamente autonomi in diverse città. Questi servizi utilizzano l 'intelligenza artificiale avanzata nelle auto a guida autonoma per navigare negli ambienti urbani, affidandosi al rilevamento e al tracciamento degli oggetti in tempo reale per garantire la sicurezza dei passeggeri.
2. Sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS): Funzioni come l'Autopilot di Tesla e sistemi simili di altri produttori sono comuni nei nuovi veicoli. Questi sistemi utilizzano telecamere e intelligenza artificiale per automatizzare compiti come sterzo, accelerazione e frenata, rappresentando un passo avanti verso la piena autonomia.

Sviluppo e formazione

Lo sviluppo di AV comporta test e convalide rigorosi, spesso utilizzando dataset di grandi dimensioni come COCO o dataset di guida specializzati come Argoverse e nuScenes. L'addestramento dei modelli sottostanti con architetture potenti come YOLO11 richiede risorse computazionali significative(GPU) e framework come PyTorch o TensorFlow. Gli ambienti di simulazione come CARLA svolgono un ruolo cruciale nel testare in sicurezza gli algoritmi in innumerevoli scenari prima della distribuzione nel mondo reale. La convalida della sicurezza degli AV è una sfida complessa, come evidenziato da ricerche di organizzazioni come la RAND Corporation.

L'implementazione dei modelli spesso comporta tecniche di ottimizzazione come la quantizzazione dei modelli per acceleratori hardware specializzati come i dispositivi Edge AI e NVIDIA Jetson. L'intero ciclo di vita beneficia di solide pratiche MLOps per il miglioramento e il monitoraggio continui.

Veicoli autonomi e robotica

Mentre un veicolo autonomo è una forma specializzata di robot, il termine robotica è molto più ampio. La robotica comprende un'ampia gamma di macchine automatizzate, tra cui bracci per la produzione industriale, robot chirurgici e droni aerei. I veicoli autonomi sono in particolare robot terrestri progettati per il trasporto di persone o merci, e rappresentano un'applicazione molto complessa e visibile all'interno del più ampio campo della robotica.