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Come affrontare la complessità e la sicurezza della guida automatizzata

Un team di ricercatori sostenuto da due iniziative finanziate dall’UE ha progettato una piattaforma di co-simulazione per verificare i concetti di sicurezza funzionale dei veicoli a guida autonoma.

Trasporti e Mobilità

Finalizzata, in ultima analisi, alla guida completamente autonoma, l’automazione dei veicoli sta guadagnando popolarità grazie alla sua promessa di migliorare la sicurezza e la mobilità stradale, e di ridurre la congestione del traffico, le emissioni di gas serra e gli inquinanti dell’aria. Un numero crescente di ricercatori e di imprese stanno già collaudando tecnologie di guida autonoma con particolare attenzione all’efficienza e alla sicurezza. Le piattaforme di simulazione si sono dimostrate utili per collaudare strumenti di guida automatizzata prima di integrarli in veicoli reali. Due ricercatori del KTH Royal Institute of Technology di Stoccolma, in parte sostenuti dai progetti PRYSTINE e AutoDrive finanziati dall’UE, hanno sviluppato una piattaforma di co-simulazione che può essere utilizzata per valutare le decisioni di progettazione e per perfezionare i requisiti di sicurezza funzionale per la guida automatizzata sulla base di un database di scenari riutilizzabile. La piattaforma, chiamata AD-EYE, è stata introdotta in una relazione tecnica della SAE pubblicata su «arXiv». «Questa relazione si propone di integrare l’uso del collaudo basato sulla simulazione allo scopo di generare e perfezionare requisiti nelle fasi iniziali, utilizzando una strategia di convalida comune per aiutare gruppi di sviluppo eterogenei a lavorare insieme». La ricerca è stata riassunta in un articolo su «TechXplore». «Il cuore del problema che AD-EYE risolve è legato alla complessità della guida automatizzata e alle possibilità pressoché infinite nel campo della progettazione», afferma Naveen Mohan, uno dei ricercatori che ha condotto lo studio. Lo stesso articolo osserva che per i progettisti la complessità della guida automatizzata in quanto compito computazionale «implica stabilire quanti sensori dovrebbero essere usati, quali tipi di sensori sono ideali, e il campo visivo che ciascuno di questi sensori dovrebbe avere per un dato ambito operativo della progettazione (operational design domain, ODD)». E aggiunge: «Gli ingegneri della sicurezza, invece, hanno bisogno di stabilire quali scenari dovrebbero essere considerati all’interno di questo ODD, rispondendo a domande quali la probabilità che un animale attraversi la strada, o che un bambino sbuchi all’improvviso davanti al veicolo durante un ingorgo. Infine, gli esperti tecnici hanno bisogno di individuare gli algoritmi di pianificazione più efficaci per ogni scenario». I progettisti e gli ingegneri della sicurezza possono utilizzare la piattaforma AD-EYE. «Nelle prime fasi di sviluppo, può assistere i progettisti nel prendere decisioni tecniche che siano tanto attuabili quanto efficaci, consentendo al contempo agli ingegneri della sicurezza di generare dati simulati che possano essere integrati nelle valutazioni del rischio delle stesse».

Prove su strada

L’efficacia e la flessibilità della piattaforma è stata dimostrata nel corso di diversi progetti di studio e tramite collaborazioni industriali, come osservato nell’articolo su «TechXplore». Martin Törngren, l’altro ricercatore impegnato in AD-EYE, afferma: «Abbiamo avviato il processo con le autorità per il trasporto stradale in Svezia e siamo sul punto di diventare il primo team universitario autorizzato che parteciperà a prove su strada nel paese. Sarà il nostro prossimo passo nell’immediato futuro». Il progetto PRYSTINE (Programmable Systems for Intelligence in Automobiles) dovrebbe concludersi nell’aprile 2021. Il sito web del progetto afferma che «realizzerà un sistema di percezione dell’ambiente urbano operativo anche in caso di guasto (Fail-operational Urban Surround perceptION — FUSION) basato su solide funzioni di fusione e controllo di sensori Radar e LiDAR al fine di consentire una guida automatizzata sicura in ambienti urbani e rurali». L’obiettivo finale del progetto AutoDrive (Advancing fail-aware, fail-safe, and fail-operational electronic components, systems, and architectures for fully automated driving to make future mobility safer, affordable, and end-user acceptable.) è contribuire a una mobilità più sicura ed efficiente. Per maggiori informazioni, consultare: sito web del progetto PRYSTINE sito web del progetto AutoDrive

Paesi

Germania

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