Verso la guida autonoma: l’Intelligenza Artificiale e il riconoscimento delle immagini

I futuri sviluppi dell’intelligenza Artificiale (AI) permetteranno ai veicoli autonomi di identificare e reagire di fronte alle innumerevoli situazioni che si presentano durante un viaggio. Già oggi i sistemi ADAS sono capaci di riconoscere gli elementi nelle immagini con notevoli benefici alla sicurezza di tutti.

Quante volte per poter effettuare il login alla vostra casella email vi è capitato di dover riconoscere i semafori presenti nell’immagine proposta dall’algoritmo reCAPTCHA per dimostrare di non essere un robot? E se oltre a dimostrare di non essere un robot stessimo aiutando un algoritmo di intelligenza artificiale ad apprendere come riconoscere le immagini?
Questo è uno dei tanti modi con cui già oggi abbiano a che fare con l’intelligenza artificiale nella vita quotidiana. 
Negli ultimi anni lo sviluppo dei sistemi di assistenza alla guida (ADAS – Advanced Driver Assistance System) ha subito una forte accelerazione e il numero di sensori presenti sulle nostre automobili è notevolmente aumentato.
Questo trend è destinato a crescere ulteriormente considerando la rapida ascesa dei veicoli a guida autonoma che richiederanno sempre più sensori per poter percepire l’ambiente attorno a sé.

Tecnologie e sensori a bordo dei veicoli, presenti e futuri

Sensori di parcheggio ad ultrasuoni: emettono un’onda sonora che rimbalzando contro gli oggetti circostanti permette di calcolare la distanza a cui si trova l’ostacolo.
Sensori Radar: sfruttano l'effetto Doppler per calcolare la velocità e la distanza degli oggetti sia fissi che mobili, indipendentemente dalle condizioni ambientali. Possono essere a corto, medio o lungo raggio. 
Sensori LIDAR (Laser Imaging Detention and Ranging): determinano la distanza da un altro oggetto facendo una vera e propria scansione dell'ambiente circostante attraverso i fasci laser. Permettono di creare una mappa 3D di ciò che la circonda in maniera più precisa rispetto a un radar.
Telecamere: possono essere solo frontali o a 360°, stereoscopiche o no. Per la visione notturna si utilizzano telecamere a infrarossi. 
GPS: per poter identificare la posizione del veicolo e posizionarlo accuratamente su mappe ad alta fedeltà, aumentando la precisione degli algoritmi di Lane Centering e guida autonoma.
 

Nel prossimo futuro vedremo una crescita dei sistemi di intelligenza artificiale nella vita quotidiana a bordo dei nostri mezzi di trasporto, a questi sensori infatti si aggiungerà la comunicazione tra veicoli (V2V) e con le infrastrutture (V2I) per poter pianificare in maniera più adeguata le manovre dei veicoli a guida autonoma.
Generali jeniot è impegnata da anni nella ricerca e sperimentazione sui sistemi di assistenza alla guida e ha sviluppato in collaborazione con Quattroruote un protocollo di test per verificare la reale efficacia nella riduzione dei sinistri, come potete leggere in questo articolo, sistemi ADAS: la collaborazione tra Generali jeniot e Quattroruote.

Ma come funzionano questi sistemi?

Si possono distinguere 3 fasi principali:
Sense: i sensori inviano contemporaneamente diverse informazioni all’intelligenza artificiale che attraverso algoritmi di sensor fusion e deep learning identificano gli oggetti che circondano il veicolo, la loro posizione e il loro stato (fermi o in movimento). L’algoritmo quindi utilizza i diversi sensori come un guidatore utilizza i propri sensi per analizzare la situazione circostante;


 Plan: la centralina calcola se lo stato attuale del nostro veicolo può rappresentare un rischio concreto di incidente, ad esempio:
- per il sistema di mantenimento della carreggiata viene confrontata la nostra posizione e velocità laterale rispetto al limite della corsia;
- per la frenata di emergenza la velocità relativa e la distanza con il veicolo che ci precede;
Act: se viene identificata una situazione di pericolo la centralina invia un segnale agli attuatori di sterzo e di frenata per compiere una manovra correttiva, che è sempre anticipata da diverse tipologie di avvisi (sonori, visiti, tattili) al conducente.

Tutte queste fasi sono cruciali per il corretto funzionamento del sistema, ma mentre le fasi di pianificazione ed esecuzione della manovra hanno input e output deterministici e facilmente verificabili, la fase di identificazione della situazione circostante al veicolo risulta essere la più complessa a causa dell’enorme variabilità delle situazioni possibili. 

Il centro di ricerca

Fa parte di Generali jeniot, il Centro di Innovazione e Sperimentazione, con sede a Pero (MI), che si occupa di presidiare la frontiera dell’innovazione tecnologica e di servizio attraverso iniziative di ricerca e sviluppo, l’impatto dell’intelligenza artificiale nella vita quotidiana di mezzi e guidatori, prototipazione, collaborazione con aziende, istituti di ricerca, università e start up. In ambito automotive, nel Centro di Innovazione e Sperimentazione vengono realizzati crash test a bassa velocità, prove sperimentali sul funzionamento dei dispositivi telematici e dei veicoli connessi, valutazioni sugli ADAS, progetti di ricerca sulle nuove tecnologie, studi delle tecniche riparative, analisi di mercato e corsi di formazione.