Avete mai immaginato un mondo in cui le auto si muovono da sole, portandovi a destinazione mentre vi rilassate, leggete o lavorate? Un futuro che, fino a pochi anni fa, sembrava appartenere alla fantascienza sta rapidamente diventando realtà. Tra i protagonisti di questo cambiamento c’è AIDA (Artificial Intelligence Driving Autonomous), un progetto innovativo del Politecnico di Milano.
Gli obiettivi del progetto AIDA e le tecnologie usate
La sfida del team di dottorandi, ricercatrici e ricercatori è quella di progettare veicoli autonomi capaci di viaggiare in modo sicuro, efficiente e affidabile sulle strade italiane.
La tecnologia si basa su una sofisticata combinazione di sensori che collaborano attraverso la sensor fusion, un processo che combina e integra i dati raccolti da diverse fonti. Questa tecnologia offre al veicolo una visione più completa e accurata dell’ambiente circostante, migliorando la sua capacità di prendere decisioni in tempo reale. Grazie alla fusione dei dati, il veicolo riesce a superare i limiti di ciascun sensore, garantendo così movimenti precisi. Il sistema è in grado di identificare ostacoli, tracciare percorsi ottimali e adattarsi alle condizioni del traffico e della strada, anche in contesti complessi e in continuo cambiamento.
I sensori utilizzati per percepire l’ambiente
I principali sensori utilizzati per percepire l’ambiente sono LiDAR, telecamere e radar. Questi sono sensori esterocettivi che permettono di valutare l’interazione del veicolo con lo spazio circostante. Il LiDAR (Light Detection and Ranging) impiega scanner laser che emettono fasci di luce riflessi dagli oggetti circostanti; il tempo impiegato dai fasci per tornare al sensore consente di calcolare la distanza tra il veicolo e gli ostacoli, creando così una dettagliata mappa tridimensionale dell’ambiente.
Questa viene creata, grazie alla raccolta e unione di una “nuvola di punti” che ha il compito primario di individuare con precisione la posizione di ogni elemento vicino all’auto. Le telecamere, invece, catturano immagini che vengono convertite in segnali elettrici, i quali, a loro volta vengono elaborati per riconoscere oggetti e cartelli stradali, permettendo al sistema di comprendere e interpretare il contesto in cui il veicolo si trova. Infine, i radar completano il quadro, utilizzando onde radio per rilevare la presenza e la posizione degli oggetti in condizioni di scarsa visibilità come nebbia o pioggia.
Il GPS per la localizzazione del veicolo
Un altro sensore fondamentale per la tecnologia di guida autonoma è il GPS (Global Positioning System) che permette la localizzazione del veicolo. A differenza dei sensori sopracitati, questo è propriocettivo, cioè ha il compito di valutare lo stato interno del veicolo. Questo garantisce, grazie alla raccolta dati e alla loro correzione in tempo reale, un algoritmo di localizzazione con un posizionamento estremamente accurato e preciso.
Gli attuatori: le decisioni dell’IA trasformate in movimenti del veicolo
Gli attuatori sono l’ultimo elemento chiave della guida autonoma, poiché trasformano le decisioni dell’intelligenza artificiale nei movimenti fisici del veicolo, grazie al controllo di sterzo, dei pedali del freno e acceleratore. È fondamentale che questi sistemi operino con precisione per adattare il comportamento del veicolo alle condizioni della strada. Tuttavia, per garantire la massima sicurezza, il sistema è progettato affinché il conducente possa sempre prendere il controllo manuale del veicolo semplicemente premendo il pedale del freno o applicando una leggera forza sul volante, così da creare un ulteriore livello di protezione per le situazioni di emergenza.
Gli algoritmi “cervello” del veicolo
Il cuore della guida autonoma è rappresentato dagli algoritmi sviluppati dal gruppo di ricerca, che fungono da “cervello” del veicolo. Questi algoritmi sono estremamente avanzati e progettati per adattarsi alle variabili e imprevedibili condizioni delle strade. Per permettere al veicolo di viaggiare autonomamente è necessario sviluppare algoritmi che si dividono in quattro moduli principali.
Il modulo di localizzazione stima lo stato del veicolo e fornisce dati accurati su posizione, velocità e accelerazione, garantendo una guida sicura. Il modulo di percezione elabora le informazioni raccolte dai sensori per creare una mappa dell’ambiente circostante, identificando gli ostacoli presenti lungo il tragitto.
Il modulo di pianificazione della traiettoria stabilisce il percorso ottimale da seguire e permette il ricalcolo della rotta per evitare ostacoli imprevisti. Infine, il modulo di controllo regola freno, acceleratore e sterzo, assicurando che il veicolo segua con precisione il percorso e la traiettoria stabilita.
Questi algoritmi danno la capacità al veicolo di vedere, riconoscere ed evitare gli ostacoli in modo tale che sia in grado di muoversi all’interno delle nostre strade, interagendo con tutti gli utenti stradali, dai pedoni e ciclisti alle altre auto a guida umana.
Le sfide su strada affrontate dal Team AIDA
Da qui, la necessità del team AIDA di affrontare diverse sfide su strada: dopo aver partecipato alle edizioni 2023 e 2024 della storica competizione ‘1000 Miglia’, durante le quali il team di AIDA ha potuto testare la tecnologia di guida autonoma in diversi ambienti stradali, nel luglio del 2024 sono stati fatti numerosi test sul tracciato della Malegno-Borno, tra le montagne della Vallecamonica. Questo percorso, noto per le sue difficoltà tecniche, presenta curve strette, pendenze ripide e tratti privi di connessione internet.
Le sfide della mancanza di copertura internet
La mancanza di copertura internet ha rappresentato una sfida significativa per il team, poiché la connessione è indispensabile per applicare le correzioni ai dati GPS, fondamentali per avere la precisione necessaria a garantire una localizzazione del veicolo estremamente efficace.
Per completare l’intero percorso in modalità autonoma senza alcun intervento umano, il team ha implementato due soluzioni innovative. La prima consiste nell’utilizzo di una connessione satellitare stabile, anche nelle zone prive di copertura 4G, consentendo di ottenere dati GPS con precisione centimetrica. La seconda soluzione è stata ricorrere all’utilizzo della tecnologia LiDAR per garantire un’ottima localizzazione, l’idea è stata creare una mappa di punti dettagliata del tracciato utilizzando sia le caratteristiche fisiche del terreno sia le infrastrutture presenti, in modo tale che il veicolo fosse in grado di determinare con precisione la propria posizione lungo il percorso senza la presenza di una connessione internet stabile.
Il percorso della Vallecamonica è stato un grande stimolo per il team non solo per migliorare precisione della localizzazione del veicolo, ma anche per rafforzare la sicurezza e l’affidabilità del sistema in condizioni imprevedibili che accadono in contesti urbani.
La guida autonoma, passo verso il futuro della mobilità
Quindi la tecnologia di guida autonoma rappresenta un passo significativo verso il futuro della mobilità, grazie all’unione di sensori avanzati, sistemi di localizzazione e algoritmi intelligenti. Il progetto AIDA dimostra in tutte le sue progettualità come sia possibile affrontare sfide complesse, con un’attenzione e un lavoro costante di aggiornamento e innovazione. La sperimentazione non si ferma al primo ostacolo, ma ha come primo obiettivo quello di continuare a innovarsi per raggiungere risultati sempre più precisi, sicuri e affidabili sulle strade italiane e del resto del mondo.
