Il veicolo moderno ha molti occhi sulla strada, soprattutto se è autonomo. I sensori sono una tecnologia chiave per il futuro dell'auto e si presentano in molte forme non solo per guidare il veicolo lungo il suo percorso, ma anche per attivare funzionalità all'interno di un abitacolo sempre più digitalizzato.
Tuttavia, quando parliamo di sensori per autoveicoli ci riferiamo in generale a diversi tipi di sensori: telecamere, radar e LiDAR. Alcuni sensori che si trovano oggi nelle auto sono rudimentali, mentre altri sono più avanzati. Man mano che i veicoli autonomi avanzano e le auto in generale diventano più intelligenti, le funzioni che supportano diventano più complesse, mentre le tecnologie di supporto, tra cui memoria, archiviazione, potenza di calcolo e connettività, devono formare una piattaforma informatica su ruote in grado di tenere il passo.
Diverse tecnologie di sensori hanno punti di forza diversi
Tra i tanti sensori presenti in un veicolo moderno ci sono telecamere, radar e numerosi tipi di LiDAR, a seconda della funzione. Le prime applicazioni per sensori nelle auto riguardavano i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) di base con telecamere per la retromarcia per aiutare i conducenti a fare retromarcia in maggiore sicurezza. Più autonomo è il veicolo, più sensori sono necessari. I sensori che raccolgono informazioni sull'ambiente circostante il veicolo e all'interno dell'abitacolo rientrano nelle seguenti grandi categorie:
- Telecamere: il sensore più vicino alla visione umana. La telecamera raccoglie immagini che verranno analizzate da algoritmi informatici. Tra le immagini raccolte da una telecamera per automobili, vengono prese in considerazione le informazioni sull'ambiente che circonda l'auto, inclusi altri veicoli, pedoni, ciclisti, segnali stradali, segnali e marciapiedi. L'elaborazione dell'algoritmo consente il rilevamento degli oggetti necessario per l'avviso di deviazione corsia e l'avviso di collisione frontale.
- Radar: un radar a onde millimetriche (mmWave) può "vedere" meglio di una telecamera, il che lo rende vantaggioso per alcune applicazioni automobilistiche. Offre risoluzione e prestazioni elevate, oltre a una buona direttività, pur essendo meno soggetto a interferenze o agenti atmosferici. Tuttavia, il radar mmWave è limitato alle funzioni ADAS a causa del suo costo più elevato; è anche meno efficace nell'identificare oggetti non metallici.
- LiDAR: una tecnologia di rilevamento basata sulla luce. LiDAR invia impulsi di segnali laser veloci che rimbalzano sugli ostacoli, inclusi altri veicoli, ciclisti, pedoni o una cassetta della posta alla fine di un vialetto. Uno strumento basato sulla tecnologia LiDAR misura il tempo impiegato da un impulso per rimbalzare, in modo da poter calcolare con precisione la distanza tra il veicolo e l'ostacolo. Il LiDAR meccanico dirige direttamente un raggio laser utilizzando parti meccaniche. Sebbene sia più preciso, offra un campo visivo a 360 gradi e percorra distanze maggiori, il LiDAR meccanico è costoso da produrre. Il LiDAR a stato solido è più conveniente e si basa principalmente su componenti elettronici per controllare l'angolo di emissione del laser, ma gli angoli di scansione sono più limitati ed è meno preciso.
- LiDAR 3D Time of Flight (ToF): un altro tipo di LiDAR in grado di affrontare un numero crescente di casi d'uso automobilistico a breve distanza è il LiDAR 3DToF, che è privo di scanner e può raggiungere un livello di dettaglio più elevato. Questo è un tipo di LiDAR sempre più popolare per molti dispositivi diversi, inclusi gli smartphone, dove può consentire a un sensore della telecamera di misurare la distanza e il volume utilizzando impulsi ottici ad alta potenza della durata di nanosecondi per acquisire informazioni sulla profondità, in genere su brevi distanze, da una scena di interesse. In un ambiente automobilistico, il LiDAR 3DToF può scansionare e tracciare oggetti, supportare il riconoscimento dei gesti e altimetri reattivi e creare una vista a 360 gradi all'esterno del veicolo per facilitare il parcheggio.
Il LiDAR presenta diversi vantaggi come sensore di veicolo autonomo. Ha una risoluzione superiore in termini di portata, angolo e velocità, pur essendo molto meno soggetto a interferenze. Il LiDAR può anche acquisire una grande quantità di informazioni, tra cui distanza, angolo, velocità e intensità di riflessione di un oggetto per generarne un'immagine multidimensionale. La distanza è un fattore determinante per stabilire se un'architettura LiDAR a breve, media o lunga distanza sia la migliore, anche per molte funzioni all'interno di un'auto, non solo all'esterno per consentire una guida autonoma.
Sensori all'interno e all'esterno
Indipendentemente dal livello di autonomia, una maggiore capacità di "vedere" ciò che sta accadendo è una funzione essenziale della tecnologia dei sensori automobilistici. Ma poiché l'abitacolo di un'auto classica diventa sempre più digitalizzato, anche le telecamere, il radar e il LiDAR hanno un ruolo da svolgere all'interno del veicolo.
Il LiDAR a breve distanza può monitorare lo stato di conducente e passeggeri per supportare funzionalità più avanzate. Sono incluse la regolazione della forza di apertura dell'airbag e l'ottimizzazione di un display head-up rilevando il posizionamento della testa e riconoscendo determinati conducenti e passeggeri attraverso il riconoscimento facciale per regolare le preferenze predefinite. Anche i controlli touchless tramite riconoscimento dei gesti possono essere abilitati tramite LiDAR.
Molte funzioni automobilistiche di base potrebbero essere eseguite con la tecnologia di riconoscimento dei gesti anziché tramite il tocco o la voce, inclusi i controlli ambientali come riscaldamento e aria condizionata, selezione e volume della musica, navigazione GPS e gestione delle chiamate vocali. A seconda di quanto è avanzato l'abitacolo del veicolo, il conducente potrebbe usare un gesto per trasferire le applicazioni dal display principale al quadro strumenti e viceversa.
La tecnologia di riconoscimento dei gesti funziona fondamentalmente riconoscendo il movimento umano come metodo di input (movimenti specifici corrispondono a un comando) e questo input viene rilevato da sensori e telecamere che monitorano i movimenti delle persone. Oltre a consentire a un conducente di controllare musica/audio e le chiamate in arrivo o di navigare nei sistemi telematici, la tecnologia di riconoscimento dei gesti può rilevare quando un conducente si sta appisolando o è in difficoltà a causa di un improvviso problema di salute, consentendo a un veicolo semi-autonomo di accostare in sicurezza e chiedere aiuto.
Indipendentemente dalla funzione, la tecnologia di riconoscimento dei gesti si basa su sensori, algoritmi e intelligenza artificiale (IA) per rilevare gesti specifici e agire di conseguenza a seconda di come è stato predisposto il sistema. Qualsiasi sensore o telecamera utilizzata richiede una visuale senza ostacoli di un'area 3D all'interno dell'abitacolo. Le tecnologie di visione computerizzata e di apprendimento automatico basate su algoritmi e IA analizzano i gesti in tempo reale e li traducono in comandi in tempo reale, sulla base di una raccolta di movimenti della mano già registrati.
LiDAR non è l'unica tecnologia di sensori in grado di abilitare il riconoscimento dei gesti nell'abitacolo. I sensori radar che utilizzano la tecnologia mmWave possono fornire una precisione molto migliorata per le applicazioni nell'abitacolo e sono superiori alle telecamere grazie alle loro capacità di rilevamento del movimento fine in grado di rilevare e distinguere più persone all'interno di un'auto e persino attraverso materiali come plastica, cartongesso e abbigliamento. Ciò consente ai sensori di essere più discreti in quanto possono essere nascosti dietro una fascia e posizionati all'interno o sotto altri materiali all'interno del veicolo senza comprometterne l'estetica e mantenendo al contempo la privacy dei passeggeri per i sistemi di monitoraggio nell'abitacolo.
Per le applicazioni nell'abitacolo, ciò significa che un radar mmWave può rilevare la presenza di una persona anche in condizioni ambientali difficili, come luce intensa e oscurità. I sensori radar mmWave sono in grado di distinguere tra un bambino e un adulto seduto sui sedili, in modo che l'apertura dell'airbag possa essere regolata di conseguenza. mmWave può anche rilevare eventuali intrusi fuori dall'auto. Una funzione più avanzata per il rilevamento radar nell'abitacolo è il monitoraggio della frequenza cardiaca e respiratoria del conducente e dei passeggeri mentre l'auto è in movimento.
Tutte le tecnologie di rilevamento utilizzate per le applicazioni automobilistiche stanno progredendo ed evolvendosi: stanno diventando più piccole, più potenti e meno invasive. Telecamere, radar e LiDAR combinati con una maggiore potenza di calcolo sono fondamentali per consentire funzioni nell'abitacolo più intelligenti e un'autonomia completa. Ma tutto questo progresso e questa evoluzione richiedono che altri componenti elettronici tengano il passo.
Più sensori richiedono più potenza di calcolo
Un'automobile oggi può contenere più di 200 sensori a seconda del suo livello di autonomia, soprattutto perché le tecnologie dei sensori, come LiDAR, diventano meno costose, più piccole e più efficienti dal punto di vista energetico. I sensori stanno inoltre diventando più efficienti in termini di dati e sono sempre più in grado di acquisire i dati generati da più tipi di sensori all'interno del veicolo e integrarli in una piattaforma informatica mobile.
Il processo di combinazione dei dati provenienti da più sensori è noto come "fusione di sensori" e consente una maggiore precisione. Per i veicoli autonomi, questa fusione significa che è possibile prendere decisioni più sicure anche se i singoli sensori non sono completamente affidabili. Maggiore è il numero di sensori sull'auto, migliore sarà la capacità di reagire in tempo reale a vari scenari di guida, tra cui altre auto, persone e animali sulla strada.
Tuttavia, tutti questi dati, così come le informazioni provenienti da computer periferici circostanti che integrano ciò che l'auto può raccogliere in modo autonomo, significano che le capacità di elaborazione automobilistica devono tenere il passo. Ogni auto avrà bisogno di memoria ultraveloce, processori multi-core, motori grafici, SSD basati su NVME di maggiore capacità e velocità più elevate e connettività ultraveloce per acquisire, archiviare ed elaborare le quantità crescenti di dati generati da più tipi di sensori per quasi tutte le funzioni di guida autonoma e nell'abitacolo.
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