Nei nuovi veicoli vengono installati più sensori, tra cui telecamere, LiDAR e sistemi radar. Questi sensori raccolgono e trasmettono informazioni che potrebbero aiutare le altre auto e le autorità del traffico a evitare incidenti e a identificare i pericoli della strada.
Una delle sfide principali per le autorità del traffico è quella di aggiornare continuamente le informazioni sulle condizioni stradali. Senza avere una visione diretta di strade e autostrade, è quasi impossibile tenere traccia dei continui cambiamenti delle condizioni del traffico, dei pericoli, dei lavori temporanei e di altri eventi che accadono in tempo reale.
I veicoli più recenti e connessi, dotati di una batteria di sensori che rilevano l'ambiente circostante, potrebbero essere dei salvavita se riuscissero a inviare informazioni rilevate da sensori al sistema di gestione del traffico, aggiornando continuamente le condizioni attuali.
Le auto connesse dispongono di una serie di sensori di visione computerizzata che mappano l'ambiente circostante
Oggi è raro trovare un nuovo modello non dotato di telecamere o di altre apparecchiature di rilevamento. Anche i modelli più semplici sono dotati di sensori di prossimità che aiutano il conducente a parcheggiare e a spostarsi in spazi ristretti.
I modelli più avanzati dispongono anche di diverse telecamere per rilevare gli altri veicoli e le infrastrutture circostanti. Queste telecamere, che monitorano continuamente la strada con una visione a 360º, aiutano i sistemi avanzati di assistenza al conducente (ADAS) ad avvisare i conducenti del cambio di corsia e di altri veicoli che stanno frenando o si stanno avvicinando. Inoltre, in alcuni modelli le telecamere consentono il parcheggio automatico e funzioni limitate di guida senza conducente.
Molti veicoli dotati di sofisticate funzioni ADAS dispongono anche di altri sensori, ad esempio radar e Light Imaging Detection and Ranging (LiDAR). Entrambe le tecnologie sono oggi fondamentali per consentire la guida parzialmente o completamente autonoma dei veicoli.
La tecnica LiDAR è stata utilizzata nelle prime auto sperimentali senza conducente. Si tratta di una tecnologia che rileva gli oggetti sulla superficie, le loro dimensioni e la loro esatta disposizione. La NASA ha inventato questa tecnologia oltre 45 anni fa per misurare la distanza nello spazio. La tecnica LiDAR ha il vantaggio di produrre una copia digitale di qualsiasi oggetto fisico (un gemello digitale) e di mappare l'ambiente intorno al veicolo.
Oggi, i sensori LiDAR sono compatti e consumano molta meno corrente rispetto ai modelli precedenti. I nuovi sensori possono essere installati in diverse posizioni intorno a un veicolo, consentendo al suo computer di "vedere" il mondo reale che lo circonda in 3D. Il principale svantaggio della tecnica LiDAR è che non funziona bene se è nuvoloso o c'è la nebbia. Poiché utilizza fasci di luce, richiede una linea visiva chiara per mappare accuratamente l'ambiente circostante.
A supporto della tecnica LiDAR e per riuscire a lavorare in condizioni difficili per le telecamere, alcuni modelli utilizzano anche il radar. Questa tecnologia, ampiamente utilizzata per l'aviazione e le forze dell'ordine, utilizza le onde radio per misurare la distanza e la composizione di diversi oggetti. Il suo limite principale è l'impossibilità di rilevare oggetti di piccole dimensioni. Può rilevare oggetti più grandi, come altri veicoli, ma non è in grado di fornire un'immagine precisa. Ecco perché la maggior parte dei veicoli utilizza il radar come supporto alla tecnica LiDAR, non per sostituirla.
Molti veicoli dipendono oggi da nuove telecamere avanzate ad alta definizione per la maggior parte delle funzioni ADAS. La tecnologia di aziende come Mobileye sviluppa telecamere e software sofisticati per ricreare il modo in cui le persone vedono l'ambiente e reagiscono a esso.
La filosofia di Mobileye sostiene che "se una persona può guidare un'auto basandosi solo sulla vista, può farlo anche un computer". L'azienda afferma che, mentre altri sensori possono essere ridondanti nel rilevamento degli oggetti, la telecamera è l'unico sensore in tempo reale per la geometria del percorso di guida e per altre semantiche statiche della scena (ad esempio i segnali stradali, la segnaletica orizzontale ecc.).
I progetti Vision-Zero falliscono per mancanza di dati
Nel 1997, il parlamento svedese ha introdotto la politica "Vision Zero" che prevede la riduzione a zero degli incidenti mortali e delle lesioni gravi entro il 2020.
Oggi, molte città in tutto il mondo hanno programmi Vision-Zero per ridurre il numero di incidenti e di morti sulle strade. Nella maggior parte delle città ad alta densità di traffico, come New York o San Francisco, oltre un terzo degli incidenti gravi e mortali si verifica in una manciata di strade. Per affrontare la situazione, gli enti locali di solito apportano, in queste aree specifiche, miglioramenti pratici alla sicurezza, ad esempio costruendo piste ciclabili protette, marciapiedi più larghi e riducendo la velocità del traffico.
Anche se queste decisioni hanno contribuito a ridurre il numero di incidenti in alcune aree, l'obiettivo di Vision Zero (nessuna vittima) è ancora lontano. A San Francisco, nel 2021 sono morti dieci pedoni, 15 nel 2019 e 11 nel 2016.
Per migliorare la protezione di automobilisti, ciclisti e pedoni, è fondamentale mappare l'ambiente in modo accurato. Mentre le telecamere per il traffico forniscono alcune informazioni di base, gli standard di sicurezza operativa richiedono sensori di backup, ovvero "ridondanza", per tutti gli elementi della catena, dal rilevamento all'attuazione e altro ancora.
Un esempio è l'uso di Google Maps per rilevare la congestione del traffico. Poiché molti utenti di smartphone mantengono attiva la funzione di localizzazione, i server di Google possono vedere il volume e la velocità del traffico, aggiornando accuratamente le mappe per indicare dove il traffico è fluido o l'eventuale presenza di un ingorgo.
Ecco perché alcuni produttori di veicoli, in collaborazione con le autorità del traffico, stanno avviando progetti di "crowd-mapping", sfruttando la proliferazione di sistemi basati su telecamere per costruire e mantenere in tempo quasi reale una mappa accurata dell'ambiente. In pratica, le auto connesse con diversi sensori trasmettono dati compressi sulla geometria dell'area e sui punti di riferimento intorno al veicolo. Con informazioni precise sulla posizione, questi dati vengono poi inviati al cloud per essere aggregati e analizzati. Il sistema aggiorna quindi i suoi database, che vengono poi utilizzati per aggiornare mappe estremamente precise per i veicoli connessi e le autorità del traffico.
Inoltre, qualsiasi veicolo della rete può segnalare potenziali pericoli in tempo reale senza l'intervento del conducente. Ad esempio, supponiamo che una parte della strada sia bloccata a causa di un albero caduto o di un segnale stradale non funzionante. In questo caso, il computer di bordo può inviare automaticamente un avviso ai servizi competenti.
Una volta attivati, questi sistemi di crowd-mapping e di rilevamento in tempo reale potrebbero contribuire a ridurre gli incidenti e a eliminare i potenziali pericoli ovunque e in qualsiasi momento.
Standard e collaborazione sono fondamentali
Ovviamente, una serie di standard comuni e la collaborazione tra le parti interessate sono fondamentali per consentire una visione condivisa dell'ambiente stradale e affrontare i potenziali pericoli.
Si stima che un'auto completamente autonoma (livello 5 o 6) potrebbe essere coinvolta in un incidente una volta ogni 100 situazioni di pericolo. Se questo tasso di situazioni di pericolo venisse gestito dai sistemi ADAS con le informazioni e la connettività corrette, nei casi in cui il conducente è ancora attivo e reattivo si potrebbe evitare il 99% degli incidenti automobilistici.
Oggi, milioni di veicoli in tutto il mondo sono dotati di sensori, capacità di elaborazione e connettività per consentire un futuro di mobilità più sicuro. Spetta ai produttori di veicoli, alle autorità del traffico e alle altre parti interessate trovare il modo di condividere le informazioni e, in ultima analisi, raggiungere l'obiettivo Vision Zero.
