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Guida autonoma<br />
movimenti del proprio<br />
veicolo. Sulle nostre strade<br />
coesisteranno essenza delle<br />
competizioni e sistema sociotecnico.<br />
La cosa interessante<br />
dello sport motoristico è che<br />
la valutazione del rapporto<br />
rischio-rendimento per una<br />
manovra diventa un fattore<br />
critico dal punto di vista delle<br />
prestazioni”.<br />
La relazionabilità è un aspetto<br />
importante. La piattaforma<br />
di veicolo IAC utilizzerà la<br />
tecnologia dei sensori di ultima<br />
generazione, consentendo<br />
ai fornitori di apprendere<br />
come questi si comportano<br />
al di fuori dei criteri abituali<br />
e costruendo conoscenze<br />
rilevanti per gli studenti.<br />
I primi giri sono virtuali,<br />
utilizzando la tecnologia di<br />
simulazione Ansys e il cloud<br />
computing Microsoft Azure,<br />
che riduce i costi e consente ai<br />
team di essere valutati prima<br />
di implementare il rispettivo<br />
software a bordo di un’auto.<br />
Sandeep Sovani, direttore del<br />
settore automobilistico globale<br />
di Ansys, sottolinea che non<br />
sono previste scorciatoie:<br />
“Se si guarda allo sviluppo<br />
AV su strada, ogni azienda<br />
sviluppa il proprio pacchetto<br />
di scenari, una proprietà<br />
intellettuale altamente<br />
apprezzata. Assicurare che i<br />
loro veicoli siano in grado di<br />
superare determinati tipi di<br />
scenario offre la possibilità di<br />
disporre di un ampio dominio<br />
di progettazione operativa,<br />
cosa che conferisce loro un<br />
vantaggio competitivo sul<br />
mercato”.<br />
Ma Ansys sta anche<br />
imparando. “Siamo interessati<br />
alle modalità in cui le persone<br />
utilizzano il simulatore e alle<br />
connessioni di cui hanno<br />
bisogno con diversi tipi di<br />
software”, continua Sovani, “ci<br />
assicuriamo che interfacciarsi<br />
con questi programmi sia<br />
semplice, in modo che gli<br />
utenti possano concentrarsi<br />
solo sullo sviluppo dei propri<br />
software. E dall’altro lato<br />
stiamo anche considerando<br />
l’implementazione sul cloud e<br />
la solidità del simulatore stesso<br />
per varie simulazioni di guida”.<br />
Nelle gare i produttori di sensori possono valutare il funzionamento dei sistemi al di fuori del loro tipico profilo operativo.<br />
SOFTWARE<br />
PER L’ALTA VELOCITÀ<br />
Lo stesso vale per i fornitori<br />
di sensori. Sebbene il<br />
“machine learning” e<br />
l’hardware più economico e<br />
più capace stiano offrendo<br />
notevoli miglioramenti<br />
delle prestazioni, Bertogna<br />
osserva che il posizionamento<br />
ad alta velocità può essere<br />
problematico quando si<br />
utilizzano telecamere “rolling<br />
shutter” e lidar, a causa della<br />
distanza che il veicolo può<br />
coprire durante una rotazione.<br />
Questo pone l’accento<br />
sull’esigenza di una migliore<br />
progettazione del software che<br />
possa consentire un utilizzo a<br />
velocità più rapida.<br />
Risolvere queste sfide<br />
è un importante passo<br />
avanti che introduce nuove<br />
potenziali applicazioni per<br />
l’automazione. Il professor<br />
David Shim, direttore del<br />
Korea Advanced Institute<br />
of Science and Technology<br />
Institute for Robotics, ritiene<br />
che i progressi del software in<br />
pista potrebbero consentire<br />
l’automazione della guida su<br />
strada a livello autostradale.<br />
“La guida autonoma ad alta<br />
velocità in pista consentirà<br />
di rendere più affidabile e<br />
precisa la guida autonoma<br />
in autostrada. Credo che, in<br />
futuro, il limite di velocità<br />
per le auto autonome sarà<br />
superiore ai 60 mph (97<br />
km/h) e renderà le autostrade<br />
più efficienti. IAC aiuterà<br />
a sviluppare una migliore<br />
tecnologia di guida autonoma<br />
ad alta velocità”, spiega.<br />
“Attualmente, i sensori<br />
e i computer per la guida<br />
autonoma non sono<br />
abbastanza veloci per gestire<br />
situazioni ad alta velocità.<br />
Avremo bisogno di sensori<br />
con tassi di aggiornamento<br />
più rapidi e di computer più<br />
veloci che offrano tassi di<br />
aggiornamento più elevati<br />
per la guida autonoma. Non<br />
possiamo fare molto per<br />
l’hardware. Tuttavia, saremo<br />
in grado di elaborare algoritmi<br />
più efficienti e personalizzati<br />
per queste situazioni”.<br />
UN DESIGN<br />
ACCATTIVANTE<br />
Anche il design del veicolo<br />
offre conoscenze da acquisire.<br />
Deep Orange 12, un progetto<br />
di ingegneria automobilistica<br />
gestito dal Centro<br />
Internazionale per la Ricerca<br />
Automobilistica della Clemson<br />
University, è incentrato sulla<br />
progettazione del telaio Dallara<br />
IL-15 adattato per la IAC.<br />
Matt Peak, consigliere delegato<br />
di Energy Systems Network,<br />
sostiene che esistano alcune<br />
sfide uniche per l’utilizzo<br />
nell’ambito degli sport<br />
motoristici, ad esempio<br />
laddove attacchi dei sensori<br />
mal progettati, potrebbero<br />
disturbare l’aerodinamica del<br />
veicolo, e che tutti i sistemi di<br />
bordo devono essere studiati<br />
in base a considerazioni di<br />
dimensioni, peso e potenza<br />
con lequali le applicazioni<br />
stradali non hanno nulla a che<br />
vedere. A parte i miglioramenti<br />
delle prestazioni, ritiene che<br />
tutto questo potrebbe fornire<br />
informazioni per una migliore<br />
integrazione dell’hardware<br />
anche sulle future auto di serie<br />
A sua volta, si spera che la<br />
IAC colmerà il divario tra<br />
gli appassionati di sport<br />
motoristici tradizionali, che<br />
potranno assistere alle corse<br />
automobilistiche di vetture<br />
dall’aspetto familiare sulle<br />
piste più famose, e le aziende<br />
tecnologiche. Le sfide sono<br />
varie, ma la natura competitiva<br />
è simile a quella delle gare<br />
che prevedono la presenza dei<br />
piloti, secondo Peak.<br />
“Il compito più arduo<br />
ricadrà sui team, che devono<br />
programmare i propri veicoli in<br />
modo tale da utilizzare sensori<br />
che siano i più funzionali<br />
considerando i rispettivi punti<br />
di forza”, spiega.<br />
“Spetta a questi team capire<br />
quanto peso dare ai vari<br />
flussi d’ingresso dei vari<br />
sensori in arrivo e creare<br />
26<br />
marzo-aprile 2021
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