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Daimler-Bosch
Guida autonoma, a tu per tu coi prototipi del 2019

Daimler-Bosch
Guida autonoma, a tu per tu coi prototipi del 2019
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Osservare, monitorare, convogliare immagini e dati in un unico flusso coerente, pianificare, eseguire. Sono le operazioni che ogni sistema di guida autonoma deve necessariamente compiere per muoversi in un contesto reale, a maggior ragione in quelli complessi e ultra popolati come le città. Per farlo, servono l’hardware (i computer di bordo, le telecamere, i radar, i laser), il software (gli algoritmi di intelligenza artificiale), le mappe digitali e il cosiddetto "deep learning", in poche parole l’autoapprendimento delle macchine. Queste tecnologie saranno impiegate dal gruppo Daimler e dalla Bosch nel progetto di shuttle autonomi previsto in California, apripista di un servizio commerciale vero e proprio: parliamo di veicoli convocati via app, in grado di viaggiare da soli in città - inizialmente in aree prefissate, poi sempre più lontano - e di portare a destinazione i passeggeri in piena sicurezza. Il centro scelto dai due colossi non è ancora noto (l'area di interesse, comunque, è la Baia di San Francisco), ma lo sviluppo e i collaudi dei primi prototipi sono già in corso, al di qua e al di là dell’oceano: siamo andati a Immendingen, in Germania, per osservare questi veicoli da vicino. E capire come sia possibile trasformare l’automobile "in un supercomputer".

TecDay #urban automated driving Immendingen 2018

Due Classi per i test. A Immendingen, Daimler e Bosch lavorano fianco a fianco. Nello specifico, il costruttore di Stoccarda mette a disposizione i veicoli, cura l'integrazione dei sistemi autonomi e gestisce la flotta stessa, mentre Bosch si occupa della componentistica (sensori, attuatori, unità di controllo). Per velocizzare i processi, i singoli sistemi vengono sviluppati in parallelo su veicoli diversi: i prototipi basati sulla Classe V, per esempio, sfruttano il GPS differenziale (caratterizzato da una precisione inedita, attorno al centimetro) per viaggiare su un tracciato di prova pieno di ostacoli e di curve. Pur essendo "ciechi" (privi, cioè, di telecamere o radar), i van riescono non solo a seguire la traiettoria ad andature sostenute, ma sono anche in grado di evitare tutti gli elementi che i progettisti collocano lungo il percorso: dossi e birilli assolutamente fisici che il van riconosce nella loro rappresentazione virtuale, inserita a sistema. "Questi test – spiegano i tecnici – servono a valutare il controllo dei movimenti da parte dei sistemi autonomi, a varie velocità". In città, invece, circolano delle Classe S equipaggiate con telecamere da 2 megapixel, al momento guidate da personale in carne e ossa: la prima ammiraglia si sta allenando nel riconoscimento di veicoli, edifici, marciapiedi e di altri elementi statici, mentre la seconda rileva pedoni, motociclisti e ciclisti (stabilendo anche il loro orientamento e la direzione di marcia). I progressi nei vari ambiti sono poi riuniti in un unico corpo algoritmico.

TecDay #urban automated driving Immendingen 2018

Questione di sensori. Per il progetto pilota californiano, previsto nella seconda metà del 2019 e gestito sotto l’ombrello della partecipata Daimler Mobility Service (responsabile dei servizi car2go, mytaxi, moovel), il gruppo di Stoccarda e la Bosch puntano su un’architettura matura e basata su sistemi ridondanti, capace di garantire la piena sicurezza di marcia, scongiurare le collisioni, gestire le situazioni di emergenza e, nei limiti del possibile, di anticipare le situazioni critiche. Missione che, come detto, dipende necessariamente dalla qualità delle "sorgenti" da cui attingere i dati. Oltre ai radar (efficienti anche al buio, sotto la neve, nella nebbia o con la pioggia forte), alle telecamere e ai sensori a ultrasuoni, i prototipi tedeschi impiegano i Lidar: la tecnologia, acronimo di Light Detection and Ranging, è in grado di localizzare oggetti e pedoni a 360° tramite l’emissione di impulsi laser. Grazie a questi è possibile determinare le distanze degli oggetti e costruire delle riproduzioni tridimensionali dell'ambiente circostante in alta definizione. I Lidar usati da Daimler (e da molti altri, per esempio dalla Ford o da Waymo-Google, ad eccezione della Tesla che li ritiene superflui) possono effettuare fino a 10 mila rotazioni al secondo e generare un nugolo di oltre 1,3 milioni di punti di rilevamento.

TecDay #urban automated driving Immendingen 2018

L’autoapprendimento dei robot. L'intero flusso di informazioni viene poi riordinato e interpretato dalla cosiddetta "sensor fusion", ovvero il processo che consente alla vettura di accorpare tutti i dati provenienti dai sensori, di posizionarli su una mappa e di stilare una lista di elementi rilevanti per la guida. In sostanza, la sensor fusion anticipa qualsiasi decisione della vettura, anzi ne è l'indispensabile premessa. In questo quadro, già molto complesso, il deep learning è il collante di tutto, la procedura che consente all’auto di imparare dall’esperienza e, quindi, di guidare. Durante l'insegnamento, chiamiamolo così, i sistemi autonomi vengono alimentati con innumerevoli ore di riprese di situazioni di guida; ogni singola immagine viene poi analizzata e raggruppata in blocchi di pixel per formare contorni, elementi e infine gli oggetti stessi, secondo vari livelli algoritmici. Di fatto, il deep learning ricrea un ambiente comprensibile per l'intelligenza artificiale, categorizzando tutti gli elementi presenti (strade, automobili, furgoni, marciapiedi e così via) per agevolare il movimento nel traffico. Lo stesso viene fatto per i pedoni, a detta dei tecnici gli utenti della strada "più imprevedibili e difficili da anticipare". Con tutto questo background, l'auto è in grado di valutare la situazione e di stabilire le azioni da compiere nel giro di pochi istanti: le operazioni, centinaia di trilioni al secondo (l’equivalente generato da sei workstation), sono gestite in parallelo da più sistemi gemelli, ciascuno in grado di sopperire all'eventuale malfunzionamento dell'altro: nell'improbabile caso in cui tutto - ma proprio tutto - andasse storto, le funzioni di ridondanza sarebbero comunque in grado di frenare l'auto e di parcheggiarla in sicurezza. Anche perché, a differenza dei sistemi di livello 2 e 3, qui non è previsto l'intervento del guidatore, nemmeno in emergenza. Il produttore dello chauffeur di silicio su cui verranno riversati gli algoritmi sviluppati dai due colossi tedeschi è Nvidia, azienda di chip grafici entrata da tempo nel settore delle quattro ruote: la tech company di Santa Clara fornirà ai tedeschi Drive PX Pegasus la versione più recente del supercomputer sviluppato per i mezzi autonomi.

TecDay #urban automated driving Immendingen 2018

Nuovi modelli. Secondo Daimler e Bosch, la flotta di mezzi autonomi potrà essere integrata in altri sistemi di mobilità (come il car sharing o lo stesso trasporto pubblico) per migliorare la congestione e la sicurezza nelle grandi città. Per i primi test in California, saranno impiegati prototipi basati sulla Classe V, sulla Classe S e forse su altre vetture dell’attuale gamma opportunamente modificate. Il servizio commerciale vero e proprio, invece, vedrà il debutto di un veicolo del tutto nuovo, un modello progettato ad hoc su cui, ovviamente, Daimler non si sbilancia. Non ora, almeno. Con ogni probabilità, la novità sarà elettrica e impiegherà un sistema di raffreddamento a liquido in grado di tenere a bada sia le unità di controllo (sollecitate dagli enormi quantitativi di dati) sia le celle degli accumulatori.

COMMENTI

  • C'è chi sbatte contro i camion dei pompieri fermi e chi lavora seriamente....
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