Auto a guida autonoma: il radar migliora con l’AI

Alcune aziende stanno lavorando su chip integrati con sistemi radar, altre utilizzano l'apprendimento automatico del Machine learning per modellare i vari tipi di segnali. Nonostante non sia una tecnologia nuova, il radar è in grado di garantire la sicurezza in caso di guasti e condizioni meteo avverse. [...]
Luigi Mischitelli

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L’inarrestabile avanzata della tecnologia in campo automobilistico ha spianato la strada a una serie di utilities che possono migliorare il comfort di guida e l’intrattenimento a bordo delle vetture. E se oltre al mero piacere di guida la tecnologia entra prepotentemente nel campo della sicurezza al volante, ecco che il connubio perfetto è presto raggiunto. I veicoli a guida autonoma non sono solo dei salotti su ruote, ma anche dei concentrati tecnologici di sicurezza – al momento – unici nel mondo automobilistico. E, paradossalmente, non possiamo parlare nemmeno di idee “recenti”. È il caso del “buon vecchio” radar.

Radar, un po’ di ripasso

Tecnologia di ultima generazione per gli aviatori degli anni Quaranta e di esclusivo interesse militare (ne sapevano qualcosa i piloti tedeschi sui cieli d’Inghilterra), il radar – RAdio Detection And Ranging – ritorna prepotente sulle scene odierne come un valido ausilio alla guida dei veicoli di tutti i giorni. Un certo numero di nuove aziende sul mercato stanno sviluppando – sia sul lato hardware che software – una tecnologia che integri il radar nei sistemi di sicurezza per il rilevamento di ciclisti e pedoni. Il che, peraltro, non è un mero esperimento. Il bisogno di tale tecnologia è urgente, considerati i morti e feriti tra pedoni e ciclisti in netto aumento in più parti del mondo. Fortunatamente i crescenti livelli di tecnologia nei nuovi veicoli, che permettono funzioni come l’avviso di collisione, la frenata automatica e il rilevamento dell’angolo cieco dipendono interamente da sistemi sensoriali avanzati.

L’AI nei sistemi radar

Per ridurre e prevenire gli incidenti, alcune aziende stanno lavorando su chip integrati con sistemi radar, altre utilizzano l’apprendimento automatico (Machine Learning) per modellare i vari tipi di segnali dei sistemi radar automobilistici. Le telecamere utilizzate nelle automobili continuano a diventare a sempre maggiore risoluzione e sono in grado di percepire una gamma più ampia di luce naturale rispetto al passato. Il Lidar (Light Detection and Ranging), tecnologia ben diversa dal radar, che fa “rimbalzare” impulsi laser sugli oggetti circostanti per “vedere” il mondo in 3D, sta diventando meno costoso di quanto fosse una volta.

I vantaggi dei sistemi radar

Finora il radar è stato utilizzato unicamente su alcuni sistemi di sicurezza, in veicoli degli anni Novanta del secolo scorso. I sistemi radar automobilistici hanno una serie di vantaggi. Sono abbastanza robusti da “sopravvivere” a continui urti e sbalzi di temperatura, sono molto meno costosi del lidar, riescono a misurare istantaneamente la velocità degli oggetti e sono in grado di scrutare la strada attraverso la nebbia e la pioggia battente. La nuova tecnologia radar modula la forma del segnale, in modo tale che la natura del medesimo segnale radar cambi a seconda del tipo di oggetti su cui rimbalza, così da riuscire a captare oggetti la cui forma sarebbe impossibile da percepire altrimenti. Il risultato è che gli “economici” sensori radar automobilistici esistenti possono generare immagini tridimensionali dei dintorni di un’auto con una risoluzione eccellente.

L’azienda Mobileye (by Intel), ad esempio, sta lavorando su microchip individuali coperti da un centinaio di piccole antenne; utilizzando un software di intelligenza artificiale per elaborare i segnali che ricevono, i sistemi possono identificare i pedoni (qualcosa che in precedenza poteva essere ottenuto solo con telecamere e lidar). Tuttavia, non vi è unanimità tra gli esperti del settore su quale configurazione – tra telecamere, lidar e radar – diventerà preminente tra vari sistemi di sicurezza nella guida autonoma; probabilmente la soluzione migliore deriva da una combinazione tra i tre sistemi. Basti pensare che la risoluzione del miglior radar automobilistico ad oggi disponibile è a livello del peggior sistema lidar in circolazione! Da contraltare però, il radar è una garanzia contro i guasti e in condizioni meteo estreme. Mobileye – lo si intuisce – preferisce il “mix”. L’azienda israeliana di Intel usa lidar, telecamere e radar nei suoi sistemi più avanzati; cosa resa possibile (anche) dal continuo calo dei prezzi delle “materie prime”.

Lunewave, una startup con sede in Arizona, ha sviluppato una nuova tecnologia radar per veicoli autonomi, riuscendo a raccogliere la cifra di 7 milioni di dollari di finanziamenti in vista del lancio commerciale dei suoi sistemi. A sostegno di tanto interesse suscitato fra gli investitori, l’azienda dichiara che due dei suoi sensori potrebbero sostituire venti sensori radar di quelli attualmente utilizzati. Il sistema radar messo a punto dalla Lunewave, basato sulla tecnologia Luneburg lens radar technology, ha già attraversato diverse fasi di pre-sviluppo in collaborazione con produttori di componentistica.

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La scelta di Tesla

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La Tesla di Elon Musk, invece, punta tutto sulla guida autonoma “full-camera”, con i suoi veicoli equipaggiati di “sole” telecamere. Tali dispositivi hanno il vantaggio di una risoluzione estremamente alta, e sono convenienti e compatti, grazie ad anni di progressi ottenuti grazie alle fotocamere degli smartphone. Ma per un sistema che può raggiungere i più alti standard di sicurezza – nonché la piena autonomia –, le telecamere hanno bisogno di sensori di backup che non falliscano in determinate condizioni di guida. Prendiamo ad esempio la nebbia. Tale condizione sembra un ostacolo sia per i sistemi basati su telecamere che su lidar, causando potenzialmente l’arresto dei veicoli quando dovrebbero continuare a marciare su strada. Cosa che non succede, come anticipato, con i radar.

I vantaggi delle soluzioni miste

La chiave, in questi casi, sarebbe proprio l’inserimento di questo strumento in gioco. E più precisamente di diversi radar, distanziati di almeno un metro e mezzo tra loro su un veicolo a guida autonoma. È possibile costruire una “immagine” dei dintorni di un’auto utilizzando più sensori radar a basso costo, proprio come gli smartphone possono utilizzare più fotocamere piccole ed economiche, per poi ricombinare le immagini tra loro. Riunire tutti i sensori di un’auto in un’unica “visione coerente” della realtà al di fuori di un veicolo richiede la “fusione” di tutti i dati raccolti. Per esempio, mentre il radar potrebbe essere in grado di rilevare che davanti al veicolo – a una certa distanza – vi è un cartello, non ne può vedere il colore, impedendo al veicolo di identificare rapidamente che tipo di cartello è. Ecco perché bisogna puntare all’utilizzo di più sistemi. L’obiettivo è puntare a un “comune aiuto”, in modo che ove un sensore fosse in errore, gli altri possano intervenire sanando (parzialmente e temporaneamente) il problema. Si punta, in pratica, all’umanizzazione dei sensori, al pari di ciò che avviene con i cinque sensi nell’essere umano.

Video: Come funziona il radar nel settore automobilistico

Conclusioni

Fino a quando non otterremo “veri” veicoli autonomi, i produttori di automobili dovranno scegliere tra radar, lidar e telecamere – compresa la loro combinazione –, affinché i sistemi di sicurezza possano migliorare riducendo notevolmente gli incidenti su strada. Tutti e tre i tipi di sensori continueranno a migliorare nei prossimi mesi, ciò è chiaro; ma la loro differenza di costo porterà inevitabilmente i produttori di auto a favorire una tecnologia a scapito dell’altra… Con buona pace degli “interessati”, pedoni e automobilisti in primis.[1]

 

Nota

  1. For Self-Driving Cars, the Hot New Technology Is… Radar. The Wall Street Journal. https://www.wsj.com/articles/for-self-driving-cars-the-hot-new-technology-is-radar-11632542430

 

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