Nuovo Software Aumenta la Sicurezza dei Veicoli Autonomi in Situazioni di Traffico

L’Università Tecnica di Monaco (TUM) ha sviluppato un nuovo software che migliorerà la sicurezza dei veicoli autonomi quando si confrontano con il traffico stradale. Il software è in grado di fare previsioni su una situazione di traffico e funziona estremamente velocemente, facendo previsioni ogni millisecondo.

Questo software sarà utile in una situazione, ad esempio, in cui il veicolo autonomo incontra un altro veicolo e pedoni contemporaneamente. Questo scenario sembra imprevedibile e i conducenti umani esperti dovrebbero prestare attenzione a una varietà di fattori diversi.

La ricerca è stata pubblicata su Nature Machine Intelligence, intitolata “Utilizzo della verifica online per prevenire che i veicoli autonomi causino incidenti.”

Garantire la Sicurezza del Software

Matthias Althoff è professore di Sistemi Cibernetico-Fisici alla TUM.

“Questi tipi di situazioni presentano una sfida enorme per i veicoli autonomi controllati da programmi informatici,” dice Althoff. “Ma la guida autonoma guadagnerà l’accettazione del pubblico in generale solo se si può garantire che i veicoli non mettano in pericolo altri utenti della strada — indipendentemente da quanto confusa sia la situazione di traffico.”

Una delle principali sfide che circondano lo sviluppo del software per veicoli autonomi è assicurarsi che non causi incidenti.

Il software, che è stato sviluppato da un team che include Althoff alla Scuola di Robotica e Intelligenza Macchina di Monaco, è in grado di analizzare e prevedere permanentemente gli eventi di traffico mentre è in strada. Funziona registrando e valutando i dati dei sensori del veicolo ogni millisecondo, e il software è in grado di fare previsioni e calcoli per tutti i movimenti possibili per ogni partecipante al traffico. Ciò dipende dal fatto che i partecipanti seguano le regolamentazioni del traffico stradale, e ciò risulta nel sistema essere in grado di prevedere tre a sei secondi nel futuro.

Una volta che determina quei secondi futuri, il sistema decide sui movimenti possibili per il veicolo autonomo, calcolando contemporaneamente i movimenti di emergenza nel caso di una situazione pericolosa. A causa di questo aspetto di emergenza del software, è comune che il sistema segua solo percorsi che non presentano collisioni prevedibili dove è richiesta la manovra di emergenza.

Un Tempo Visto come Non Pratico

I motivi per cui ci è voluto così tanto tempo per sviluppare un sistema come questo è che è stato tradizionalmente visto come lungo e meno pratico rispetto ad altre soluzioni. Tuttavia, il team di ricercatori ha ora dimostrato la sua efficacia e come implementarlo.

I modelli dinamici semplificati sono utilizzati per i calcoli, mentre l’analisi di raggiungibilità aiuta a calcolare i movimenti futuri del traffico. Poiché ci vuole così tanto tempo per calcolare tutti gli utenti della strada e le loro caratteristiche contemporaneamente, il team si è concentrato su modelli semplificati per accelerare il processo. Questi modelli sono sia matematicamente fattibili che hanno una maggiore gamma di movimento rispetto a quelli reali, e consentono di esplorare un grande numero di combinazioni possibili.

Il team ha quindi sviluppato un modello virtuale basato su dati di traffico reali raccolti durante test drive con un veicolo autonomo, che ha fornito un ambiente di traffico reale per testare il sistema.

“Utilizzando le simulazioni, siamo stati in grado di stabilire che il modulo di sicurezza non porta a nessuna perdita di prestazioni in termini di comportamento di guida, i calcoli predittivi sono corretti, gli incidenti sono prevenuti e in situazioni di emergenza il veicolo è dimostrabilmente portato a una fermata sicura,” dice Althoff.

Il nuovo software è solo l’ultimo esempio di avanzamenti che si stanno verificando nel campo dei veicoli autonomi, e costituisce ulteriore prova dell’efficacia possibile di ciò che un tempo era visto come soluzioni non pratiche.