Cosa sono le auto a guida autonoma e come funzionano?

Punti chiave

• Le auto a guida autonoma utilizzano una combinazione di sensori e telecamere per creare un'immagine 3D del mondo che le circonda, consentendo loro di guidare in sicurezza senza troppi interventi da parte del conducente.
• Le auto a guida autonoma rientrano in diversi livelli di automazione, che vanno dalle auto che richiedono un essere umano per svolgere ogni attività di guida alle auto che possono guidare su strade pubbliche senza alcun intervento umano.
• Il software per auto a guida autonoma fa molto affidamento sull'intelligenza artificiale e sugli algoritmi di apprendimento automatico per prendere decisioni basate su variabili nell'ambiente e questi algoritmi migliorano con più tempo trascorso sulla strada.

L'ideale per creare la perfetta auto a guida autonoma è stato popolare fin dagli albori delle automobili. Dopo oltre un secolo di innovazione e scoperte tecnologiche, sei più vicino che mai ad avere un'auto che può guidare da sola, con diverse aziende che lavorano a progetti già su strade pubbliche.

Ma come funzionano le auto a guida autonoma? E quanto sei vicino a realizzare i tuoi sogni di robo-autista?

Cosa sono le auto a guida autonoma?

Come suggerisce il nome, i veicoli a guida autonoma (chiamati anche autonomi) sono auto che si guidano da sole. Maggior parte moderne auto a guida autonoma richiedono la presenza di un conducente per subentrare in caso di emergenza. Al di fuori delle emergenze o delle situazioni in cui l'auto inizia a comportarsi in modo irregolare, dovrebbe gestire la maggior parte della guida senza alcuna forma di intervento del conducente.

Come funzionano le auto a guida autonoma?

Le auto a guida autonoma utilizzano una combinazione di sensori e telecamere per creare un'immagine 3D del mondo che le circonda. Il software avanzato viene quindi utilizzato per rilevare automobili, persone e ostacoli sulla strada, consentendo al veicolo di guidare in sicurezza rispettando le regole della strada.

Molte aziende stanno lavorando a questa tecnologia, e questo significa che esistono diversi approcci per realizzare un'auto a guida autonoma. Esistono anche diversi livelli assegnati alle auto a guida autonoma con caratteristiche diverse.

Prenotazione e salto in un taxi a guida autonoma Waymo è uno dei modi più semplici per provare un'auto a guida autonoma, ma dovrai essere in Arizona per il tuo primo giro Waymo.

Spiegazione dei livelli delle auto a guida autonoma

La maggior parte delle auto a guida autonoma del mondo non sono modelli completamente a guida autonoma e rientrano in sei diversi livelli di automazione, ognuno dei quali offre una migliore automazione rispetto al precedente.

• Le auto di livello 0 non hanno automazione e richiedono un essere umano per eseguire ogni attività di guida.
• Le auto di livello 1 hanno funzioni di assistenza alla guida come il controllo della velocità di crociera, ma è necessario un essere umano per guidare il veicolo.
• Le auto di livello 2 hanno un'automazione parziale. Ciò significa che possono controllare cose come lo sterzo, ma richiedono comunque un essere umano per guidare.
• Le auto di livello 3 sono dotate di automazione condizionale, che consente loro di reagire all'ambiente per eseguire attività di guida.
• Le auto di livello 4 hanno un'elevata automazione, che consente all'auto di guidarsi completamente all'interno di aree georecintate.
• Le auto di livello 5 sono completamente automatizzate e possono circolare su strade pubbliche senza alcun intervento umano.

I primi tre livelli richiedono tutti che un essere umano controlli il veicolo mentre guida, mentre i restanti tre richiedono un'interazione umana limitata o nulla. Ogni livello di automazione del veicolo è una pietra miliare, ma il livello cinque è il più entusiasmante ed è ciò per cui molte aziende stanno lavorando duramente.

L'hardware dietro le auto a guida autonoma

Sorprendentemente, le limitazioni hardware non sono un grosso problema nello spazio delle auto a guida autonoma. In teoria, gli unici sensori di cui hai bisogno per far funzionare un'auto a guida autonoma sono le normali telecamere, con l'elaborazione del software che fa il lavoro pesante. Ovviamente, però, è molto più sicuro utilizzare una serie di sensori diversi per fornire al software quanti più dati possibili.

Come funziona LiDAR nelle auto a guida autonoma?

I sensori di rilevamento e portata della luce, o LiDAR, misurano la profondità per produrre un modello 3D accurato dell'ambiente circostante un veicolo a guida autonoma. Ciò si ottiene emettendo milioni di impulsi laser al secondo e misurando il tempo impiegato da ciascun impulso per riflettersi. Più lungo è il tempo di riflessione, più un oggetto è lontano dal sensore.

Questo aiuta un'auto a guida autonoma a capire il suo ambiente e gli oggetti circostanti. Questo include edifici, persone e animali, così come tutto ciò che il veicolo passa davanti. In una giornata limpida, LiDAR è tutto ciò di cui un'auto ha bisogno per navigare in ambienti urbani frenetici. Le sue prestazioni diminuiscono in caso di pioggia o nebbia, ed è per questo che le auto a guida autonoma non possono fare affidamento su LiDAR come unico tipo di sensore.

Come funziona il radar nelle auto a guida autonoma?

Il radar svolge un ruolo simile al LiDAR sui veicoli automatizzati. Invece di emettere laser, però, emette onde radio e misura i riflessi degli oggetti intorno a te. Tuttavia, l'obiettivo è ancora quello di comprendere l'ambiente intorno all'auto.

I sensori LiDAR hanno una risoluzione 10 volte maggiore del radar, ma il radar non è influenzato dalle cattive condizioni meteorologiche. I sensori radar sono anche più economici dei sensori LiDAR.

Come funzionano le telecamere visive nelle auto a guida autonoma?

Aziende come Waymo di Google utilizzano un mix di LiDAR, radar e normali telecamere per i loro principali array di sensori. Tesla, d'altra parte, ha scelto di investire completamente in normali telecamere e software avanzati per navigare autonomamente sulle strade.

La tecnologia di riconoscimento facciale esiste da molto tempo, sebbene sia stata utilizzata principalmente su smartphone e soluzioni di sicurezza avanzate. Con le auto a guida autonoma, l'obiettivo è portare questo al livello successivo, con il riconoscimento degli oggetti basato sull'apprendimento automatico, rilevando edifici, automobili, persone e qualsiasi altra cosa intorno al tuo veicolo.

Altri sensori per auto a guida autonoma

Radar, LiDAR e normali telecamere sono spesso i sensori principali in un'auto a guida autonoma, ma alcuni veicoli ne hanno di più. L'hardware aggiuntivo, come i sensori a ultrasuoni, offre all'auto una comprensione ancora maggiore dell'ambiente circostante. Ciò consente alle auto a guida autonoma di rispondere a segnali non visivi, come il suono delle sirene di un'ambulanza.

Auto a guida autonoma "Cervelli"

Che si tratti di Tesla, Waymo o qualsiasi altro sistema di auto a guida autonoma, tutti questi veicoli hanno bisogno di un computer centrale, o "cervello", per elaborare i dati forniti dai loro sensori. La piattaforma Drive AGX di Nvidia ne è un esempio lampante, ma alcune case automobilistiche stanno scegliendo di sviluppare internamente questo tipo di tecnologia.

Il software dietro le auto a guida autonoma

La creazione di un software funzionale per auto a guida autonoma è una delle maggiori sfide affrontate dai produttori. È relativamente facile creare un programma che utilizzi la segnaletica orizzontale e i dati sulla posizione per seguire le strade moderne. Ma cosa succede se un'altra macchina ti taglia la strada o un animale corre sulla strada?

Le strade non sono luoghi prevedibili. Il software per auto a guida autonoma deve essere in grado di reagire a una vasta gamma di situazioni diverse, molte delle quali sono impossibili da programmare in anticipo.

AI e Machine Learning nelle auto a guida autonoma

L'intelligenza artificiale è al centro dell'industria automobilistica a guida autonoma. In sostanza, veicoli autonomi come questo mirano a imitare il cervello umano durante la guida, il che significa che devono essere in grado di prendere decisioni basate su una vasta gamma di variabili. Ciò include incroci e segnali stradali che fanno parte della strada, insieme a veicoli, persone e altri ostacoli di cui un normale guidatore sarebbe normalmente a conoscenza.

Sarebbe troppo dispendioso in termini di tempo per gli esseri umani creare database e algoritmi che riconoscono perfettamente tutto sulla strada. Invece, produttori come Tesla utilizzano l'apprendimento automatico per addestrare i propri algoritmi e migliorarli.

Gli algoritmi di apprendimento automatico che si trovano nelle auto a guida autonoma devono iniziare con alcuni dati di base, ma gran parte del loro apprendimento avviene sulla strada. Questo è ciò che rende così cruciale che le aziende possano testare le loro auto su strade reali, ma significa anche che le auto a guida autonoma miglioreranno solo quanto più guideranno.

Un pedone che esce sulla strada è un buon banco di prova per l'apprendimento automatico delle auto a guida autonoma. L'auto ha diverse opzioni in questo scenario; può tentare di aggirare il pedone, premere i freni e tentare di fermarsi, oppure utilizzare il clacson per avvisare il pedone. La maggior parte delle auto a guida autonoma adotterà un approccio attivo a ostacoli come questo, escludendo l'ultima opzione.

Da qui, deve decidere se è meglio sterzare o frenare, tenendo conto di fattori come velocità, distanza, condizioni meteorologiche e una varietà di altri fattori ambientali. Ad esempio, se una sterzata porta l'auto nel percorso del traffico in arrivo, è probabile che scelga di utilizzare i freni.

Non riuscire a reagire correttamente e riuscire a reagire correttamente aiutano entrambi un'auto a guida autonoma a imparare come affrontare problemi simili in futuro. Idealmente, questi dati vengono condivisi tra le auto a guida autonoma per garantire che possano migliorare insieme.

Oltre all'intelligenza artificiale, ci sono molti altri software dietro le quinte in un'auto a guida autonoma. I sistemi di mappatura GPS aiutano l'auto a percorrere le strade con precisione, mentre i sistemi di monitoraggio del conducente assicurano che la persona al volante sia concentrata, anche in modalità di guida autonoma.

Ogni casa automobilistica a guida autonoma adotta un approccio diverso al software, e questo significa che è raro che siano aperti su come funzionano i loro strumenti.

Le auto a guida autonoma sono sicure?

È giusto mettere in discussione la sicurezza delle moderne auto a guida autonoma, in particolare con l'elenco crescente di morti e feriti associati alla guida autonoma. Come puoi vedere dalla prevalenza dei sistemi di monitoraggio della consapevolezza del conducente in molte auto a guida autonoma, anche i loro produttori sanno che non sono ancora perfetti.

Ma non è questo il punto. Le auto a guida autonoma hanno ancora molta strada da fare. Ciò significa che gli appassionati di auto autonome devono aspettare ancora un po' prima di mettere le mani su un veicolo controllato dall'intelligenza artificiale che si guida da solo e potrebbe persino essere in grado di rientrare in possesso di se stesso.