Ford ha dato il
via alla sperimentazione della guida autonoma con una nuova generazione di
prototipi basati sulla Fusion, versione
americana della Mondeo - La nuova
flotta di prototipi rappresenta un ulteriore passo in avanti verso la
realizzazione di un modello di produzione a guida autonoma, il cui lancio è
confermato per il 2021 - I prototipi di
nuova generazione si avvalgono di nuovi
sensori LiDAR dal design più appropriato all’applicazione su un modello di
produzione e con una potenza computazionale superiore e più funzionale ai nuovi
algoritmi 3d
Ford ha dato il via
alla sperimentazione della guida autonoma con una nuova generazione di
prototipi basati sulla Fusion, versione americana della Mondeo. L’Ovale Blu,
nel corso del 2017, estenderà la propria flotta di veicoli sperimentali, già
utilizzata per test su strade pubbliche, portandola a circa 90 unità.
La nuova flotta di
prototipi rappresenta un ulteriore passo in avanti verso la realizzazione
di un modello di produzione a guida autonoma, il cui lancio è confermato per il
2021. Anche se tali prototipi dispongono di volante e pedali, il primo veicolo
Ford a guida autonoma, destinato a operatori di ride-sharing e fornitori di
servizi navetta on-demand, sarà completamente automatizzato e rispetterà lo
standard SAE-4, che non prevede la presenza fisica di un pilota. Il software di
gestione del servizio sarà sviluppato per prevedere ogni possibile evenienza,
come per esempio l’ipotesi che il passeggero possa dimenticare oggetti a bordo
o che si dimentichi di chiudere le porte.
I prototipi di nuova generazione avvicinano sia nel design
che nella tecnologia le soluzioni che sarà possibile trovare a bordo del futuro
modello a guida autonoma di produzione, come un design più appropriato
all’applicazione su un modello di produzione e funzionale per il posizionamento
dei sensori che analizzano l’ambiente circostante e un’infrastruttura
elettronica già prossima a quella definitiva.
Il riconoscimento
ambientale
I nuovi prototipi sono costruiti sulla base della
piattaforma Ford per la guida autonoma, alla quale apportano miglioramenti in
ogni area, a partire dai sensori che scansionano l’ambiente circostante per
ricostruirne in tempo reale una mappa tridimensionale utilizzata dagli
algoritmi di guida. Il posizionamento e la riprogettazione del “campo visivo”
hanno permesso di ridurre il numero di unità mantenendo inalterata la quantità
di dati raccolti. Infatti, a differenza della precedente generazione, i nuovi veicoli
sperimentali adottano 2 sensori LiDAR anziché 4. I sensori LiDAR effettuano una
scansione laser dell’ambiente circostante e lo ricostruiscono in 3d all’interno
del sistema per sviluppare la percezione ‘mediata’ e quella ‘diretta’.
La percezione ‘mediata’ consente al sistema per conoscere
esattamente la posizione in cui si trova l’auto rispetto agli elementi che la
circondano: gli algoritmi si avvalgono di una mappa già memorizzata e
provvedono, in tempo reale, a ‘riconoscere’ e far combaciare gli elementi
statici riconosciuti dai sensori, come palazzi, segnaletica verticale e
orizzontale ed elementi di arredo urbano. Il posizionamento permette al sistema
anche di conoscere con precisione le caratteristiche della strada, come per
esempio il senso di marcia,
il numero delle corsie, la presenza di semafori, stop e
strisce pedonali.
La percezione ‘diretta’ permette al sistema di riconoscere
gli elementi dinamici presenti nell’ambiente circostante: altri veicoli,
ciclisti, pedoni, animali ed eventuali ostacoli, come per esempio i lavori in
corso. I sofisticati algoritmi sono perfino in grado di riconoscere e
intrepretare i movimenti delle mani degli operatori addetti alla gestione del
traffico. Ogni entità dinamica viene presa in considerazione e analizzata
tenendo presente qualsiasi possibile comportamento, come per esempio nel caso
un pedone attraversi improvvisamente la strada o un’altra auto cambi direzione
repentinamente, e reagendo nella maniera più appropriata.
Questo approccio percettivo ‘ibrido’ necessità di grande
capacità computazionale. I nuovi prototipi sono pertanto dotati di una potenza
di calcolo ancora più elevata per analizzare in tempo reale i dati raccolti dai
sensori e reagire istantaneamente alle condizioni di guida.
Il ‘guidatore
virtuale’
Alla base del comportamento dell’auto a guida autonoma c’è
un sofisticato software, il cui compito è quello di prendere decisioni. Il
‘guidatore virtuale’ è un’entità che deve replicare le scelte di un guidatore
reale in determinate condizioni, e in molti casi essere perfino più efficiente
grazie alla capacità di rispondere alle eventualità con maggiore rapidità
rispetto ai tempi di reazione umani. Il ‘guidatore virtuale’ ha 3 compiti
principali:
* Identificarsi
all’interno dell’ambiente circostante. Oltre ai sensori LiDAR a 360°, in
grado di ricostruire un’area grande quanto 2 campi da calcio, i prototipi si
avvalgono di 3 telecamere, utilizzate per esempio per identificare oggetti e
riconoscere la luce dei semafori, e di radar a breve e medio raggio, utili a
capire le condizioni meteo come pioggia, neve o nebbia e in grado di aggiungere
un ulteriore livello percettivo
* Controllare l’auto.
Il ‘guidatore virtuale’ deve prendere il controllo dell’auto, agendo, per
esempio, su ruote, acceleratore e freni, grazie a una serie di attuatori
elettromeccanici. L’infrastruttura hardware-software è simile al sistema
nervoso del corpo umano, riceve input da ogni elemento dinamico e invia, a sua
volta, segnali che agiscono su tutti gli elementi dell’auto, tenendo presente,
ad esempio, le condizioni di aderenza o l’inclinazione della strada. Il
complesso sistema di guida necessità di più energia elettrica rispetto a
un’auto convenzionale; pertanto, i prototipi sono basati sulla Fusion Hybrid
che dispone di un pacco batterie per la propulsione ibrida al quale è stato
aggiunto un ulteriore generatore
* Prendere decisioni.
Il ‘cervello’ dei prototipi è posizionato nel bagagliaio e dispone di una
potenza computazionale paragonabile a quella di diversi computer ad alte
prestazioni, che permette di analizzare in un’ora più di 1 terabyte di dati
grezzi provenienti dai sensori. Gli algoritmi utilizzano queste informazioni
per processare in tempo reale le risposte a una serie di possibili scenari, e
decidere come comportarsi di conseguenza. Le ipotesi sono quelle che ogni
guidatore effettua mentre è al volante, come ad esempio “cosa fanno gli altri
guidatori?”, “e se l’auto di fronte a me frenasse improvvisamente o svoltasse
senza segnalarlo?”, “l’altra corsia è più veloce di quella in cui mi trovo ora?
Potrei spostarmi in sicurezza?”, “Chi ha la precedenza?”. La grande potenza di
calcolo permette di analizzare un numero di possibili scenari superiore a
quello che anche il guidatore più esperto può elaborare, e a una velocità
istantanea. L’algoritmo di reazione è sviluppato internamente da un team di
ingegneri Ford per fare in modo che i futuri veicoli a guida autonoma siano in
grado di essere più precisi, efficienti e affidabili anche dei migliori
guidatori umani.
Un video che illustra lo sviluppo della nuova generazione di
prototipi di auto a guida autonoma Ford è visualizzabile al seguente indirizzo:
https://youtu.be/6QJeaK7U87o.
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