Assistenza alla guida
Assistenza alla guida: dal supporto all’acquisizione di compiti
27 maggio 2020 professioneauto.ch – I sistemi di assistenza alla guida (SAG) stanno diventando sempre più sofisticati e offrono maggiori possibilità. Sistemi semiautonomi come gli assistenti alle manovre di sorpasso o alla guida in retromarcia con controllo da parte del conducente sono ora disponibili nei veicoli di fascia media e di lusso. Il passo verso la guida autonoma sembra piccolo ma non lo è. Esaminiamo i vari aspetti dell’etica e del diritto e chiariamo come i SAG all’avanguardia plasmeranno la realtà del lavoro quotidiano in officina.
Sistemi di guida semiautonomi e autonomi come il parcheggio automatizzato in autosilos o i taxi robotizzati sono in fase di sperimentazione e nei prossimi decenni plasmeranno sempre più lo scenario delle strade. Fino ad allora, molte ricerche devono ancora essere fatte e soprattutto l’hardware e il software devono essere convalidati e testati. Fonte: Continental
se. I sistemi di assistenza alla guida (SAG) stanno diventando sempre più sofisticati e offrono maggiori possibilità. Sistemi semiautonomi come gli assistenti alle manovre di sorpasso o alla guida in retromarcia con controllo da parte del conducente sono ora disponibili nei veicoli di fascia media e di lusso. Il passo verso la guida autonoma sembra piccolo ma non lo è. Esaminiamo i vari aspetti dell’etica e del diritto e chiariamo come i SAG all’avanguardia plasmeranno la realtà del lavoro quotidiano in officina. Andreas Senger
I veicoli semiautonomi e completamente autonomi esistono già da lunga data. Da tempo i prototipi sono in circolazione su piste chiuse o nelle regioni che lo consentono e percorrono miliardi di chilometri di prova. Il software di autoapprendimento (deep machine learning) e l’intelligenza artificiale (IA o anche artificial intelligence, AI) garantiscono che sul piano tecnologico si compiano enormi progressi in termini di affidabilità. D’altra parte, gli sviluppatori hanno appurato che, nonostante gli elevati costi di sviluppo e l’enorme potenza di calcolo, molti sistemi non raggiungono ancora il livello di affidabilità desiderato a causa dell’infrastruttura, ovvero strade e segnaletica. Inoltre, il comportamento degli altri utenti della strada non può essere previsto in modo affidabile.
Anche per l’assistente alla segnaletica stradale, che pare essere semplice dal punto di vista tecnologico, le restrizioni sono all’ordine del giorno. La telecamera anteriore rileva i segnali stradali scansionando le immagini registrate alla ricerca di eventuali segnali stradali e confrontandole con un enorme database di immagini presenti nel veicolo. Se il software riconosce un’immagine comparabile in presenza di una velocità memorizzata, avviene la segnalazione.
Nonostante una banca dati di immagini sempre più ampia, l’affidabilità è solo del 95% circa al massimo, come hanno dimostrato gli elaborati test drive di «Auto, Motor und Sport» e come ammettono anche i produttori. Tuttavia, per poter far circolare un veicolo in modo automatico e sicuro (e quindi anche alle velocità massime specificate), l’affidabilità dovrebbe essere del 99,9%.
Secondo le norme UE, l’assistenza alla guida, quindi il supporto al conducente, deve essere ulteriormente ampliata. A partire dal luglio 2022, l’«Intelligent Speed Adaptation» diventerà obbligatoria per i veicoli di nuova omologazione (due anni dopo per i modelli di veicoli già in vendita senza nuova omologazione). Per via dell’attuale affidabilità non completa, sono ancora necessari miglioramenti significativi. Difatti, il legislatore si propone di affidare all’assistente la garanzia del rispetto automatico dei limiti di velocità consentiti da parte del veicolo.
A partire da questa scadenza, gli OEM richiederanno anche un’interfaccia per l’installazione a posteriori di un immobilizer per misurare la quantità di alcol presente nell’aria espirata e, a seconda dei requisiti di legge, immobilizzando il veicolo. I test antidroga rapidi non entrano in gioco. Inoltre, il conducente deve essere monitorato per quanto riguarda stanchezza e concentrazione ed è prescritta la presenza di un registratore di dati che salvi le manipolazioni del conducente e i dati del veicolo. Un ulteriore ostacolo per gli OEM: per ogni categoria di veicolo sono obbligatori sistemi di mantenimento della corsia, gli assistenti alla frenata d’emergenza e alla retromarcia come dotazione standard.
Una versione grezza ancora da affinare: i sensori lidar/laser sono prodotti industriali che non possono ancora essere integrati dal punto di vista visivo e costruttivo nella carrozzeria dell’auto. I prototipi attualmente utilizzati nel test sono già installati in modo meno impattante. Fonte: Volkswagen
Vengono inoltre discusse le norme delle infrastrutture (segnaletica stradale orizzontale e verticale, ecc.) al fine di semplificare il lavoro di sviluppo sulla base di specifiche infrastrutturali definite in modo chiaro. E la sfida più grande è costituita da questioni giuridiche come la responsabilità e i principi etici. La convalida di un software di un costruttore di veicoli è un ulteriore passo avanti. Come può essere testato e omologato un software per la guida autonoma? Il software quali manovre di guida dovrebbe essere in grado di padroneggiare nella realtà o in un ambiente virtuale?
In sintesi: la guida semiautonoma e autonoma senza obbligo di sorveglianza del conducente non arriverà così rapidamente come previsto dagli OEM e dai fornitori. Troppe questioni sono ancora in sospeso e devono prima essere discusse e standardizzate a livello globale. Solo quando l’etica, la tecnologia e il diritto saranno stati chiariti e le infrastrutture stradali saranno predisposte, i taxi robotizzati diventeranno realtà. Attualmente, gli OEM e i fornitori si trovano a dover affrontare anche altri problemi: il lockdown e la relativa interruzione della produzione con il conseguente crollo del mercato delle nuove auto rivestono ora la massima priorità. Il car sharing e i taxi robotizzati sono scivolati molto indietro nella lista delle priorità.
Con il lockdown sono arrivati tempi difficili anche per le officine e i garage. Le conseguenze economiche colpiscono duramente e a lungo termine anche il settore dei garage. I clienti manterranno le loro auto più a lungo e l’età media del parco macchine svizzero aumenterà. Per l’officina ciò significa che le diagnosi vengono effettuate con maggiore frequenza sui veicoli i cui sistemi hanno funzionato perfettamente fino a quel momento. Tuttavia, a causa dell’uso prolungato, i guasti si verificano più frequentemente.
Per questo ora è più importante che mai preparare il team dell’officina alle sfide attuali e future. I corsi di perfezionamento per i meccanici diagnostici d’automobili offerti dall’UPSA e da fornitori indipendenti, così come le opportunità di formazione interna (trasmissione di conoscenze all’interno del team) stanno diventando sempre più importanti per mantenere il parco veicoli che invecchia, effettuare riparazioni ed eseguire diagnosi di sistema in modo mirato.
Nvidia è attualmente il leader mondiale nel campo del riconoscimento dell’ambiente circostante per hardware e software. In questo dispositivo di controllo, tutti i dati dei sensori dell’ambiente circostante vengono fusi, analizzati e le manovre di guida vengono calcolate/determinate. Fonte: Porsche
Il fatto che alcuni dei sensori utilizzati nel SAG per i nuovi veicoli si autocalibrano agevola il lavoro quotidiano in officina. Tuttavia, la commistione del parco veicoli svizzero anche con i veicoli più datati che continueranno a circolare consente alle autofficine di pianificare l’ammortamento dei costosi strumenti di calibrazione su un periodo di tempo più lungo.
La tendenza a far sì che le telecamere radar, lidar e anche quelle frontali e ambientali siano in grado di calibrarsi autonomamente durante il funzionamento è frutto della volontà delle case automobilistiche e delle compagnie di assicurazione. Grazie alla regolazione di precisione geometrica mediante correzione software e al collegamento in rete con gli altri sensori ambientali, è possibile risparmiare onerosi lavori di calibrazione in officina. Ciò nonostante, se la carrozzeria viene danneggiata da incidenti o da urti contro cordoli a velocità elevate e parti del telaio si piegano, sono comunque necessari specialisti in grado di effettuare la diagnosi corretta.
L’autocalibrazione automatica dei sensori ambientali ha i suoi limiti. Se una traversa risulta piegata nella parte anteriore, il sensore radar può ad esempio tentare di correggere l’angolo di azimut (angolo laterale) ma questo funziona solo all’interno di frazioni di angoli. Le antenne radar montate fisse non permettono grandi correzioni. Più un oggetto si trova distante dal veicolo, maggiore è la deviazione per il rilevamento e il tracking dell’oggetto. Anche in elevazione (angolo di elevazione) il sensore può effettuare una correzione solo entro pochi gradi di angolo (specialmente sulle lunghe distanze). Se l’angolo è troppo ampio, gli altri utenti della strada vengono semplicemente rilevati troppo tardi poiché il raggio radar viene diretto o sugli oggetti o verso la carreggiata.
In conclusione: dal punto di vista dell’hardware, i veicoli sono già equipaggiati per alcuni SAG semiautonomi. Il passo verso la guida autonoma (con e senza supervisione del conducente) deve ancora superare alcuni ostacoli. Anche le mappe stradali digitali richiedono ancora una notevole ottimizzazione del grado di dettaglio. E la comunicazione da veicolo a veicolo è essenziale con o senza 5G. C’è ancora molto da fare.
Sistemi di guida semiautonomi e autonomi come il parcheggio automatizzato in autosilos o i taxi robotizzati sono in fase di sperimentazione e nei prossimi decenni plasmeranno sempre più lo scenario delle strade. Fino ad allora, molte ricerche devono ancora essere fatte e soprattutto l’hardware e il software devono essere convalidati e testati. Fonte: Continental
se. I sistemi di assistenza alla guida (SAG) stanno diventando sempre più sofisticati e offrono maggiori possibilità. Sistemi semiautonomi come gli assistenti alle manovre di sorpasso o alla guida in retromarcia con controllo da parte del conducente sono ora disponibili nei veicoli di fascia media e di lusso. Il passo verso la guida autonoma sembra piccolo ma non lo è. Esaminiamo i vari aspetti dell’etica e del diritto e chiariamo come i SAG all’avanguardia plasmeranno la realtà del lavoro quotidiano in officina. Andreas Senger
I veicoli semiautonomi e completamente autonomi esistono già da lunga data. Da tempo i prototipi sono in circolazione su piste chiuse o nelle regioni che lo consentono e percorrono miliardi di chilometri di prova. Il software di autoapprendimento (deep machine learning) e l’intelligenza artificiale (IA o anche artificial intelligence, AI) garantiscono che sul piano tecnologico si compiano enormi progressi in termini di affidabilità. D’altra parte, gli sviluppatori hanno appurato che, nonostante gli elevati costi di sviluppo e l’enorme potenza di calcolo, molti sistemi non raggiungono ancora il livello di affidabilità desiderato a causa dell’infrastruttura, ovvero strade e segnaletica. Inoltre, il comportamento degli altri utenti della strada non può essere previsto in modo affidabile.
Anche per l’assistente alla segnaletica stradale, che pare essere semplice dal punto di vista tecnologico, le restrizioni sono all’ordine del giorno. La telecamera anteriore rileva i segnali stradali scansionando le immagini registrate alla ricerca di eventuali segnali stradali e confrontandole con un enorme database di immagini presenti nel veicolo. Se il software riconosce un’immagine comparabile in presenza di una velocità memorizzata, avviene la segnalazione.
Nonostante una banca dati di immagini sempre più ampia, l’affidabilità è solo del 95% circa al massimo, come hanno dimostrato gli elaborati test drive di «Auto, Motor und Sport» e come ammettono anche i produttori. Tuttavia, per poter far circolare un veicolo in modo automatico e sicuro (e quindi anche alle velocità massime specificate), l’affidabilità dovrebbe essere del 99,9%.
Secondo le norme UE, l’assistenza alla guida, quindi il supporto al conducente, deve essere ulteriormente ampliata. A partire dal luglio 2022, l’«Intelligent Speed Adaptation» diventerà obbligatoria per i veicoli di nuova omologazione (due anni dopo per i modelli di veicoli già in vendita senza nuova omologazione). Per via dell’attuale affidabilità non completa, sono ancora necessari miglioramenti significativi. Difatti, il legislatore si propone di affidare all’assistente la garanzia del rispetto automatico dei limiti di velocità consentiti da parte del veicolo.
A partire da questa scadenza, gli OEM richiederanno anche un’interfaccia per l’installazione a posteriori di un immobilizer per misurare la quantità di alcol presente nell’aria espirata e, a seconda dei requisiti di legge, immobilizzando il veicolo. I test antidroga rapidi non entrano in gioco. Inoltre, il conducente deve essere monitorato per quanto riguarda stanchezza e concentrazione ed è prescritta la presenza di un registratore di dati che salvi le manipolazioni del conducente e i dati del veicolo. Un ulteriore ostacolo per gli OEM: per ogni categoria di veicolo sono obbligatori sistemi di mantenimento della corsia, gli assistenti alla frenata d’emergenza e alla retromarcia come dotazione standard.
I veicoli a guida autonoma non sono ancora menzionati nei nuovi regolamenti UE. Attualmente, dei gruppi di lavoro della Commissione economica per l’Europa delle Nazioni Unite con sede a Ginevra stanno elaborando i regolamenti tecnici per i veicoli e le infrastrutture, nonché l’omologazione del software. L’elaborazione potrebbe protrarsi per diverso tempo a causa dell’attuale situazione pandemica. Tre diversi gruppi di lavoro stanno definendo con precisione cosa comporta la guida semiautomatica (il conducente ha ancora la responsabilità, Level 3 secondo SAE) e la guida autonoma (Level 4 e 5). Devono essere classificate le manovre di guida concrete (assistente autostradale, assistente al parcheggio/valet parking, ecc.).
Il riconoscimento degli oggetti e il tracciamento degli utenti del traffico in movimento, così come il riconoscimento preciso delle corsie di marcia e dei segnali stradali/delle linee di demarcazione sono la sfida principale per gli sviluppatori. Indispensabile: una mappa stradale digitale precisa per determinare la propria posizione del veicolo. Fonte: Toyota
Vengono inoltre discusse le norme delle infrastrutture (segnaletica stradale orizzontale e verticale, ecc.) al fine di semplificare il lavoro di sviluppo sulla base di specifiche infrastrutturali definite in modo chiaro. E la sfida più grande è costituita da questioni giuridiche come la responsabilità e i principi etici. La convalida di un software di un costruttore di veicoli è un ulteriore passo avanti. Come può essere testato e omologato un software per la guida autonoma? Il software quali manovre di guida dovrebbe essere in grado di padroneggiare nella realtà o in un ambiente virtuale?
In sintesi: la guida semiautonoma e autonoma senza obbligo di sorveglianza del conducente non arriverà così rapidamente come previsto dagli OEM e dai fornitori. Troppe questioni sono ancora in sospeso e devono prima essere discusse e standardizzate a livello globale. Solo quando l’etica, la tecnologia e il diritto saranno stati chiariti e le infrastrutture stradali saranno predisposte, i taxi robotizzati diventeranno realtà. Attualmente, gli OEM e i fornitori si trovano a dover affrontare anche altri problemi: il lockdown e la relativa interruzione della produzione con il conseguente crollo del mercato delle nuove auto rivestono ora la massima priorità. Il car sharing e i taxi robotizzati sono scivolati molto indietro nella lista delle priorità.
Con il lockdown sono arrivati tempi difficili anche per le officine e i garage. Le conseguenze economiche colpiscono duramente e a lungo termine anche il settore dei garage. I clienti manterranno le loro auto più a lungo e l’età media del parco macchine svizzero aumenterà. Per l’officina ciò significa che le diagnosi vengono effettuate con maggiore frequenza sui veicoli i cui sistemi hanno funzionato perfettamente fino a quel momento. Tuttavia, a causa dell’uso prolungato, i guasti si verificano più frequentemente.
Per questo ora è più importante che mai preparare il team dell’officina alle sfide attuali e future. I corsi di perfezionamento per i meccanici diagnostici d’automobili offerti dall’UPSA e da fornitori indipendenti, così come le opportunità di formazione interna (trasmissione di conoscenze all’interno del team) stanno diventando sempre più importanti per mantenere il parco veicoli che invecchia, effettuare riparazioni ed eseguire diagnosi di sistema in modo mirato. Nvidia è attualmente il leader mondiale nel campo del riconoscimento dell’ambiente circostante per hardware e software. In questo dispositivo di controllo, tutti i dati dei sensori dell’ambiente circostante vengono fusi, analizzati e le manovre di guida vengono calcolate/determinate. Fonte: Porsche
Il fatto che alcuni dei sensori utilizzati nel SAG per i nuovi veicoli si autocalibrano agevola il lavoro quotidiano in officina. Tuttavia, la commistione del parco veicoli svizzero anche con i veicoli più datati che continueranno a circolare consente alle autofficine di pianificare l’ammortamento dei costosi strumenti di calibrazione su un periodo di tempo più lungo.
La tendenza a far sì che le telecamere radar, lidar e anche quelle frontali e ambientali siano in grado di calibrarsi autonomamente durante il funzionamento è frutto della volontà delle case automobilistiche e delle compagnie di assicurazione. Grazie alla regolazione di precisione geometrica mediante correzione software e al collegamento in rete con gli altri sensori ambientali, è possibile risparmiare onerosi lavori di calibrazione in officina. Ciò nonostante, se la carrozzeria viene danneggiata da incidenti o da urti contro cordoli a velocità elevate e parti del telaio si piegano, sono comunque necessari specialisti in grado di effettuare la diagnosi corretta.
L’autocalibrazione automatica dei sensori ambientali ha i suoi limiti. Se una traversa risulta piegata nella parte anteriore, il sensore radar può ad esempio tentare di correggere l’angolo di azimut (angolo laterale) ma questo funziona solo all’interno di frazioni di angoli. Le antenne radar montate fisse non permettono grandi correzioni. Più un oggetto si trova distante dal veicolo, maggiore è la deviazione per il rilevamento e il tracking dell’oggetto. Anche in elevazione (angolo di elevazione) il sensore può effettuare una correzione solo entro pochi gradi di angolo (specialmente sulle lunghe distanze). Se l’angolo è troppo ampio, gli altri utenti della strada vengono semplicemente rilevati troppo tardi poiché il raggio radar viene diretto o sugli oggetti o verso la carreggiata.
In conclusione: dal punto di vista dell’hardware, i veicoli sono già equipaggiati per alcuni SAG semiautonomi. Il passo verso la guida autonoma (con e senza supervisione del conducente) deve ancora superare alcuni ostacoli. Anche le mappe stradali digitali richiedono ancora una notevole ottimizzazione del grado di dettaglio. E la comunicazione da veicolo a veicolo è essenziale con o senza 5G. C’è ancora molto da fare.
Veicoli a guida autonoma con milioni di chilometri di prova virtuali e reali
L’hardware per i veicoli a guida autonoma è disponibile da tempo. Grazie alla ridondanza, il lato di ingresso del modello IPO (input, processo e output) del sistema può essere allestito in modo da evitare i problemi tecnici. Attualmente, praticamente tutti i produttori di automobili/OEM così come i fornitori o istituti di ricerca come Bosch, Continental, Delphi, Didi (fornitore cinese), Mobileye o Waymo (filiale di Google) e altri, guidano con veicoli su strada per ottimizzare il riconoscimento dell’ambiente circostante. La cosa interessante è che la maggior parte dei chilometri di prova sono percorsi virtualmente in ambienti di guida programmati. Dato che i tre sensori principali lidar/laser, radar e la telecamera oltre ai sensori a ultrasuoni a distanza ravvicinata funzionano perfettamente, si tratta ora di ottimizzare l’analisi della fusione dei dati e soprattutto di migliorare il software in modalità di autoapprendimento. Mentre gli esseri umani possono percepire circa tre oggetti o eventi nel traffico stradale al secondo, la velocità dei dati e quindi il riconoscimento e il tracciamento (tracking) degli oggetti sono significativamente più elevati e solo la potenza di calcolo dell’hardware è limitata.
Foto: I numerosi sensori per il riconoscimento dell’ambiente circostante, come il lidar sul tetto o sui paraurti, sembrano ancora futuristici. Fonte: Mercedes-Benz
Il software per la guida dei veicoli non si scontra solo con i limiti tecnici (ad es. alternanza tra luce/buio per le telecamere, volume di dati elaborabili, ecc.) ma soprattutto con sfide di natura etica. Durante una manovra di scansamento a causa della fine inaspettata di un ingorgo in curva, il veicolo deve sterzare nel traffico in direzione opposta o mettere in pericolo il pedone sul marciapiede? Ma non solo il software deve migliorare notevolmente; per poter garantite la massima affidabilità possibile e prendere decisioni corrette deve ridursi anche l’hardware per la grande quantità di dati in ingresso. Attori come Nvidia hanno un ruolo importante a tal proposito: Il produttore di schede grafiche è nel frattempo diventato un leader mondiale negli ambienti virtuali (virtual reality) e possiede il know-how per sviluppare sia l’hardware sia il software.
L’hardware per l’analisi dei sensori occupa un enorme spazio nei veicoli con scopi di ricerca. Fonte: Volkswagen
Nell’autofficina, i nuovi sistemi SAG saranno fonte di sempre meno problemi, fino al veicolo di guida autonomo. I test standardizzati del software dell’autopilot, i requisiti legali relativi all’hardware e la chiara strutturazione delle specifiche dell’infrastruttura (segnaletica orizzontale, ecc.) garantiscono sempre meno problemi tecnici. Anche i sensori richiedono un dispendio minore: sempre più produttori e fornitori si affidano a sensori autocalibranti. La calibrazione dinamica consente di correggere tramite software le deviazioni geometriche durante la guida e in combinazione con la fusione dei dati del sensore. La calibrazione statica con riferimento all’asse di guida geometrica e i target che devono essere allineati con precisione davanti, accanto o dietro il veicolo sono già o saranno presto un ricordo del passato per molti OEM.
Il sensore lidar/laser è in grado non solo di misurare le distanze ma anche di calcolare un’immagine a partire dai pixel. Fonte: Audi
L’hardware per i veicoli a guida autonoma è disponibile da tempo. Grazie alla ridondanza, il lato di ingresso del modello IPO (input, processo e output) del sistema può essere allestito in modo da evitare i problemi tecnici. Attualmente, praticamente tutti i produttori di automobili/OEM così come i fornitori o istituti di ricerca come Bosch, Continental, Delphi, Didi (fornitore cinese), Mobileye o Waymo (filiale di Google) e altri, guidano con veicoli su strada per ottimizzare il riconoscimento dell’ambiente circostante. La cosa interessante è che la maggior parte dei chilometri di prova sono percorsi virtualmente in ambienti di guida programmati. Dato che i tre sensori principali lidar/laser, radar e la telecamera oltre ai sensori a ultrasuoni a distanza ravvicinata funzionano perfettamente, si tratta ora di ottimizzare l’analisi della fusione dei dati e soprattutto di migliorare il software in modalità di autoapprendimento. Mentre gli esseri umani possono percepire circa tre oggetti o eventi nel traffico stradale al secondo, la velocità dei dati e quindi il riconoscimento e il tracciamento (tracking) degli oggetti sono significativamente più elevati e solo la potenza di calcolo dell’hardware è limitata.Foto: I numerosi sensori per il riconoscimento dell’ambiente circostante, come il lidar sul tetto o sui paraurti, sembrano ancora futuristici. Fonte: Mercedes-Benz
L’hardware per l’analisi dei sensori occupa un enorme spazio nei veicoli con scopi di ricerca. Fonte: Volkswagen
Nell’autofficina, i nuovi sistemi SAG saranno fonte di sempre meno problemi, fino al veicolo di guida autonomo. I test standardizzati del software dell’autopilot, i requisiti legali relativi all’hardware e la chiara strutturazione delle specifiche dell’infrastruttura (segnaletica orizzontale, ecc.) garantiscono sempre meno problemi tecnici. Anche i sensori richiedono un dispendio minore: sempre più produttori e fornitori si affidano a sensori autocalibranti. La calibrazione dinamica consente di correggere tramite software le deviazioni geometriche durante la guida e in combinazione con la fusione dei dati del sensore. La calibrazione statica con riferimento all’asse di guida geometrica e i target che devono essere allineati con precisione davanti, accanto o dietro il veicolo sono già o saranno presto un ricordo del passato per molti OEM. Il sensore lidar/laser è in grado non solo di misurare le distanze ma anche di calcolare un’immagine a partire dai pixel. Fonte: Audi
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