Perché la guida autonoma richiede così tanti sensori

Quando guidiamo un’automobile, il nostro cervello deve discernere ciò che accade davanti e intorno a noi, in base a ciò che i nostri sensi percepiscono e alle conoscenze acquisite sul nostro percorso, o alle intenzioni che abbiamo mentre ci spostiamo con il veicolo.

Tutto questo e molto altro è ciò che la guida autonoma deve fare per riuscire a essere ancora più sicura dell’essere umano nel guidare un’auto senza che nessuno intervenga. Per questo motivo, i produttori di auto a guida autonoma si vantano sempre dell’elevato numero di sensori, telecamere, sistemi a ultrasuoni, radar o dispositivi di tipo LIDAR che integrano nei loro modelli. E più elementi di questo tipo un’auto ha a bordo, meglio è. Perché meglio? Basta guardare l’immagine che accompagna queste righe per capirlo.

La fotografia mostra ciò che tra i tecnici incaricati dello sviluppo dei veicoli autonomi è noto come “caso limite”. Si tratta di situazioni in cui un veicolo si comporterà in modo imprevedibile perché il suo software ha elaborato uno scenario insolito in modo diverso da come lo farebbe un essere umano. Nell’immagine si notano i dati registrati dai sensori e dalla telecamera dell’auto che hanno portato il veicolo autonomo alla conclusione errata che le immagini dei ciclisti sul retro del monovolume che si trova davanti siano ciclisti umani reali, quando in realtà si tratta solo di una fotografia.

In questo punto cieco, “il LIDAR non riesce a rilevare il vetro, il radar riconosce principalmente il metallo e la telecamera può essere ingannata dalle immagini”, spiega il CEO di Cognata, Danny Atsmon, l’azienda che sviluppa simulatori software che permettono di esporre i veicoli a casi limite affinché i tecnici sviluppino gli algoritmi necessari per affrontarli senza rischi di causare incidenti. Secondo Atsmon, “ciascuno dei sensori necessari alla guida autonoma risolve una parte diversa della sfida del rilevamento“. Scoprendo gradualmente quali dati possono essere utilizzati per risolvere correttamente specifici casi limite (sia tramite simulazioni sia nella vita reale), le auto imparano ad affrontare situazioni sempre più complesse.

Tesla è stata criticata per la sua decisione di utilizzare solo radar, telecamere e sensori a ultrasuoni per fornire dati al suo sistema AutoPilot dopo che uno dei suoi veicoli non era in grado di distinguere un rimorchio dal brillante cielo azzurro. Questo errore ha provocato uno scontro tra i veicoli e ha causato la morte del conducente del veicolo di Tesla sul colpo. I critici sostengono che il LIDAR è un elemento chiave nella gamma di sensori. A differenza di una telecamera, questo dispositivo funziona bene con poca luce e riflessi, e fornisce dati più dettagliati rispetto al radar o agli ultrasuoni. Ma, come sottolinea Atsmon, “anche il LIDAR presenta dei difetti“: ad esempio, non riesce a distinguere tra un semaforo rosso e uno verde.

Ecco perché la scommessa più sicura per evitare queste situazioni è che i produttori continuino a puntare su una maggiore varietà di sensori, con l’obiettivo di creare la massima ridondanza possibile nei loro sistemi. Questo è il motivo per cui è necessario installare a bordo di tutte le auto a guida autonoma il maggior numero possibile di rilevatori, sensori e telecamere. Grazie a questi dispositivi la maggior parte dei veicoli autonomi supera problemi come quello posto sia dalla fotografia sia dalle immagini del video che proponiamo, dove un’auto autonoma è incapace di reagire per superare il divieto che per lei rappresenta la linea continua del cerchio tracciato intorno a sé.

La combinazione e l’analisi delle informazioni provenienti da tutti i sistemi di rilevamento installati, insieme alle esperienze memorizzate, è ciò che le permetterà di superare queste difficoltà. Di sicuro i ciclisti, almeno, ne saranno grati.

https://vimeo.com/208642358