Alcuni le chiamano una meraviglia della tecnologia. Alcuni le chiamano una moda passeggera. Le auto a guida autonoma sono sulla bocca di tutti. Questi veicoli, progettati per trasportare passeggeri dal punto A al punto B senza aiuto umano, vogliono portare maggiore mobilità, ridurre la congestione stradale e il consumo di carburante e creare strade più sicure.

I veicoli senza conducente non sono più una novità, ma cosa sta realmente accadendo nell’industria automobilistica? Come funzionano le auto a guida autonoma? Chi fabbrica queste auto? Perché ci vuole così tanto a immetterle sul mercato? Questo articolo risponderà a queste domande.

Come funzionano le auto a guida autonoma

Per raggiungere una destinazione, un’automobile senza conducente ha bisogno di conoscere il percorso, comprendere il suo ambiente circostante, osservare le regole del traffico e formulare giudizi corretti quando interagisce con altri veicoli e pedoni sulla strada. Per realizzare tutto ciò, si basa sulle seguenti tecnologie chiave:

• Fotocamera: per vedere corsie e semafori

• Radar: per rilevare gli oggetti, specialmente quelli grandi, e determinare le loro distanze

• Lidar: anche per rilevare gli oggetti come Radar, ma è molto meglio per rilevare oggetti piccoli e mappare oggetti 3D. Sfortunatamente, è costoso e può essere a volte inaffidabile.

• AI: il cervello della macchina. Combina i sensori dell’auto e le immagini della telecamera per capire il percorso da percorrere e determinare come deve essere manovrata l’auto.

I livelli di guida autonoma

La progressione della tecnologia senza conducente non passa dall’assoluta automatizzazione alla completa auto-guida senza intervento umano. Infatti, SAE International, un’organizzazione di standardizzazione automobilistica ha classificato le auto a guida automatica in 5 livelli:

• Livello 0 – Nessuna automazione: il conducente umano controlla tutto: sterzo, frenata e accelerazione.

• Livello 1 – Assistenza al guidatore: l’auto fornisce un aiuto per sterzare o accelerare. Le auto con controllo della velocità di crociera rientrano in questa categoria.

• Livello 2 – Automazione parziale: l’auto può controllare sia lo sterzo che l’accelerazione allo stesso tempo, con i conducenti umani che controllano l’ambiente e tengono le mani sul volante. L’autopilota di Tesla è un esempio di automazione di livello 2.

• Livello 3 – Automazione condizionale: l’auto controlla l’auto e controlla l’ambiente, ma può richiedere l’intervento di conducenti umani in determinate situazioni. Il pilota di ingorgo stradale dell’Audi A8 è riuscito a raggiungere il livello 3.

• Livello 4 – Alta automazione: rispetto al livello 3, l’auto autonoma può gestire situazioni di guida più complesse. Può ancora richiedere l’intervento umano in rare situazioni, come il meteo avverso.

• Livello 5: automazione completa: un’automobile veramente autosufficiente. Non chiederà l’intervento umano e potrà svolgere tutti i compiti di guida. Waymo di Google ne è un esempio.

I top players sul mercato

Molte aziende hanno riconosciuto che non si può ignorare questo progresso tecnologico. Nella speranza di superare la concorrenza, hanno investito miliardi di dollari nella ricerca e sviluppo delle tecnologie chiave dietro le auto a guida autonoma.

La rivoluzione dei trasporti ha attratto sia le grandi aziende che le start-up. Più di 260 startup sono pronte ad affrontare ogni aspetto della tecnologia e al tempo stesso stringere partnership strategiche con altri. Le grandi multinazionali stanno anche investendo miliardi di dollari per stabilire e attuare in modo aggressivo i piani di sviluppo. Di seguito riportiamo alcune delle aziende leader.

General Motors

La GM ha effettuato molti investimenti per mantenere la sua posizione di leader in questo settore. Nel 2016, ha acquisito Cruise Automation per oltre $ 1 miliardo. Questa unità ha ricevuto $ 2,25 miliardi di investimenti da SoftBank e altri $ 1,1 miliardi da GM stesso nel 2018. Inoltre, con l’obiettivo di dominare il mercato, GM ha acquistato il proprio produttore LIDAR per non dipendere dalle partnership. GM ha fatto i primi test a San Francisco e ha un piano di espansione a New York City. Ha in programma di commercializzare la sua auto a guida autonoma con servizi di ride-hailing nel 2019.

Waymo

Che ci crediate o no, Waymo è stato fondato dieci anni fa. Valutato a $ 175 miliardi, Waymo ha accumulato oltre 8 milioni di miglia autogestite con una flotta di Chrysler, Honda e Jaguar. Proprio di recente, Waymo ha annunciato il suo piano per l’acquisto di 62.000 furgoni Fiat Chrysler per il suo servizio di trasporti e si è impegnato a commercializzare entro la fine del 2018.

Uber

Dalla causa legale di alto profilo contro Waymo fino allo stop delle attività commerciali in Arizona e Pittsburgh, Uber ha avuto una corsa sconnessa. Tuttavia, Uber non si è arreso. Con partner come Volvo e Daimler, quest’anno Uber ha ottenuto un investimento di $ 500 milioni dalla Toyota. Di ritorno sulle strade di Pittsburg, il veicolo autonomo di Uber viene guidato manualmente per perfezionare la mappa HD della città. Inoltre sta investendo nel suo centro di ingegneria automobilistica a Toronto.

Lyft

Rispetto alla strategia di espansione di Uber, l’approccio di Lyft è meno aggressivo. Lyft ha collaborato con Aptiv, una società precedentemente in bancarotta che ha invertito la propria rotta investendo in tecnologia senza conducente. Insieme ha completato oltre 5000 viaggi a pagamento con 20 veicoli a Las Vegas. Quando si prenotano corse su Lyft, gli utenti possono scegliere l’auto senza conducente, e per ora, c’è ancora un autista di sicurezza nel veicolo per monitorare la corsa.

Tesla

Tesla adotta un approccio completamente diverso alle tecnologie senza driver. Invece di usare LIDAR, Elon Musk ritiene che l’avanzamento della tecnologia di riconoscimento di immagini e macchine fotografiche sia sufficiente per l’automazione. Sebbene i suoi attuali veicoli siano dotati di caratteristiche di guida automatica, richiedono ancora l’attenzione umana e abbiamo riscontrato incidenti segnalati a causa della mancanza di interventi umani. Non è ancora stato visto fino a che punto Tesla possa spingere la sua tecnologia di guida autonoma.

Baidu

Baidu guida il più grande sforzo automobilistico senza conducente in Cina dal 2014. Nel 2017 ha annunciato Apollo, un progetto open source per facilitare la ricerca e lo sviluppo di auto senza conducente. Baidu mirava a produrre in serie veicoli autonomi entro il 2019 al 2020, ma la loro capacità di portare a termine con successo questo piano è stata messa in dubbio quando ha perso l’intelligenza artificiale e il COO Lu Qi.

Perché ci vuole così tanto tempo?

Waymo è stata fondata nel 2009, e quasi un decennio dopo, le sue auto stanno finalmente iniziando a essere commercializzate. È un tempo abbastanza lungo per rilasciare un prodotto. Perché ci vuole così tanto tempo? L’industria automobilistica sta affrontando alcune sfide chiave da superare per far diventare veramente comuni sulle strade le auto a guida automatica. Questi problemi includono:

lidar

Gli esperti di auto senza conducente concordano sul fatto che Lidar abbia un ruolo chiave nel garantire un viaggio sicuro. Simile al radar, Lidar viene anche utilizzato per rilevare la distanza e la forma degli oggetti circostanti. Tuttavia, invece di utilizzare le onde radio, Lidar invia luci a infrarossi, che possono rilevare meglio oggetti più piccoli (come rocce o un ciclista etc.) e oggetti a distanza ravvicinata rispetto al radar.

Quindi è necessario il radar per le auto a guida autonoma? Sicuramente sì. Il radar funziona meglio quando rileva oggetti più lontani, ed è molto meno sensibile alle condizioni meteorologiche estreme di Lidar.

Radar e Lidar sono una coppia complementare e possono fare così tanto insieme per il futuro senza conducente.

Tuttavia, anche se Lidar non è una nuova tecnologia, ha ancora bisogno di ulteriore sviluppo. L’equipaggiamento ingombrante viene fornito con un pesante prezzo di $ 75k per pezzo e non è pronto per la produzione di massa. Anche le auto senza conducente trarranno grande vantaggio dalle risoluzioni più elevate e da una maggiore distanza rispetto a quella che può offrire la tecnologia Lidar attuale.

Il margine di miglioramento di Lidar può essere tradotto in un’enorme opportunità di business. I segreti commerciali relativi alla tecnologia Lidar sono stati negli occhi della tempesta Waymo versus Uber nel 2017. Ora, oltre 50 aziende stanno cercando di migliorare Lidar e renderlo più economico per la produzione di massa.

Intelligenza artificiale

Le auto senza conducente si basano sull’intelligenza artificiale per dare giudizi. L’intelligenza artificiale identifica gli oggetti per le strade e determina come dovrebbe comportarsi l’auto in diverse situazioni. Per addestrare tale intelligenza, gli scienziati utilizzano un’enorme quantità di dati in modo che l’algoritmo possa apprendere oggetti sulla strada. Ad esempio, l’algoritmo può identificare un ciclista sulla strada perché ha visto le immagini di decine e migliaia di ciclisti.

Tutti abbiamo grandi aspettative su ciò che l’intelligenza artificiale può realizzare, ma è ancora lontano dall’essere perfetto. Ad esempio, nell’incidente mortale provocato dall’auto a guida autonoma di Uber, l’algoritmo non ha riconosciuto la vittima, causando un ritardo nelle reazioni. Inoltre, ci sono così tante parti mobili (letteralmente) sulla strada, che producono milioni di possibili scenari. È necessaria una quantità enorme di dati affinché il sistema apprenda come gestire questi scenari e semplicemente non ci siamo ancora arrivati.

Mappatura

Le auto senza conducente hanno bisogno di più della normale mappa che riceviamo sul nostro telefono. Sebbene i sensori e le telecamere di una vettura che si guida da soli possano raccogliere oggetti per strada, sarebbe molto più sicuro avere una mappa 3D accurata del percorso in modo che l’auto abbia familiarità con tutti gli aspetti della strada e possa concentrarsi sulla ricerca di altri elementi come i pedoni. Le mappe 3D forniscono anche un enorme valore durante le condizioni atmosferiche estreme, quando le telecamere e i sensori dati non sono sufficienti.

La mappatura è difficile perché richiede molti dati per produrre una rappresentazione accurata del mondo. Anche la mappa di Google ha bassa fedeltà per le aree rurali. La cosa più difficile è la costante necessità di un continuo aggiornamento dei dati. Aziende come Here, TomTom, DeepMap e Google sono tutte in gara per produrre mappe che possono essere una parte insostituibile dell’ecosistema.

Infrastruttura

Proprio come era necessaria la nuova infrastruttura quando l’automobile sostituiva le carrozze a cavalli, anche le auto a guida automatica necessitano di infrastrutture aggiornate. Segnali stradali abbandonati sulla strada o poco chiari dovranno essere aggiornati per le auto a guida autonoma in modo che queste possano vedere chiaramente la strada. Può sembrare facile, ma l’implementazione richiede la creazione di uno standard uniforme e la collaborazione tra agenzie federali, statali e locali.

Abbiamo anche bisogno di costruire un network per consentire alle auto senza conducente di comunicare tra loro. Ad esempio, nelle zone di costruzione, piuttosto che affidarsi ai gesti delle mani del lavoratore per dirigere il traffico, i dispositivi dovrebbero essere installati in modo che i segnali possano essere trasmessi ai veicoli senza conducente.

La revisione dell’infrastruttura viene fornita con un pesante prezzo, ma è fondamentale per la sicurezza delle auto senza conducente. Stati come il Michigan hanno iniziato a testare nuove infrastrutture con i loro progetti di modernizzazione, e vedremo che ne arriveranno altri.

Comunicazione umana

I veicoli autonomi possono avere comportamenti programmati supportati dall’IA per gestire vari scenari sulla strada, ma gli esseri umani dovranno anche imparare come interagire con veicoli autonomi.

Frequentemente conducenti, pedoni, ciclisti e motociclisti usano gesti e contatti oculari su strade per segnalare le loro intenzioni. Ma come funzionerà con le auto senza conducente? Una delle aziende che guidano la tecnologia self-driving Drive.ai ha affrontato questo problema facendo in modo che queste auto parlassero con i pedoni. Incorporati con schermi LED sul lato anteriore, posteriore e laterale del veicolo, questi schermi possono visualizzare testi come “in attesa di attraversare”, fornendo un mezzo per il veicolo per dimostrare la sua intenzione.

Fiducia umana

Mentre l’industria ha lentamente compreso la comunicazione uomo-veicolo, la fiducia umana è un problema più complesso da risolvere e influenza direttamente il tasso di adozione. In una ricerca condotta da Reuters e Ipsos, solo il 38% degli uomini e il 17% delle donne intervistate hanno dichiarato di sentirsi a proprio agio guidando un’auto senza conducente. Un’altra ricerca mostra che per ottenere la fiducia delle persone nei veicoli autonomi, l’industria deve dimostrare l’affidabilità, le prestazioni, la privacy (ad esempio, il rilevamento della posizione) e la sicurezza delle auto (ad es. hacking).

Il timore non è sorprendente, data la novità della tecnologia e le potenziali conseguenze catastrofiche se le cose vanno male. Questi risultati di ricerca dimostrano che oltre a migliorare la sicurezza e le prestazioni dei veicoli, i costruttori di automobili che si guidano da soli devono instaurare un rapporto di fiducia con i consumatori educando e promuovendo. È inoltre importante progettare un’esperienza ciclistica avvincente che soddisfi le loro esigenze e punti critici, in quanto mette in evidenza i vantaggi di guidare le auto a guida autonoma.

Cinture allacciate verso il futuro

Ciò che ci distingue ulteriormente dagli altri animali è un talento eccezionale nell’immaginare il futuro e la capacità di costruire scenari nidificati nella nostra mente, condividere le nostre fantasie tra loro e infine lavorare su un obiettivo comune basato sull’immaginazione. L’adozione dei veicoli a guida autonoma è proprio il risultato dell’immaginazione collaborativa. Stiamo assistendo a una rivoluzione basata sul rapido progresso tecnologico e, prima o poi, la mobilità umana potrebbe non essere mai la stessa. Non sappiamo quanti colpi di scena abbiamo davanti, ma il viaggio verso la nostra destinazione è sicuramente emozionante.