Come rendere ancora più intelligenti due automobili a guida autonoma? Farle dialogare tra loro, in tempo reale, grazie ad algoritmi di percezione cooperativa, per scambiare dati sull'ambiente circostante e su eventuali pericoli imminenti, in modo da evitare incidenti.

Quella sviluppata dal Politecnico federale di Losanna (EPFL) è una delle ricerche più avanzate e interessanti degli ultimi tempi e potrebbe aprire nuovi scenari allo sviluppo dell'automobile del prossimo futuro.

I ricercatori del Politecnico svizzero hanno utilizzato simulatori e compiuto test su strada per valutare l'efficacia di un software flessibile e adattabile alla messa in rete di veicoli intelligenti. L'obiettivo? Aumentare i livelli di autonomia e migliorare l'affidabilità e la tolleranza ai guasti, combinando i dati raccolti da telecamere, sensori di rilevamento della luce e della distanza (LIDAR) e sistemi di navigazione e mappatura delle auto connesse.

In un primo momento, il team ha utilizzato un simulatore per testare gli algoritmi in vari scenari, sia con e senza veicoli cooperativi nelle vicinanze. Poi, con la collaborazione del gruppo automobilistico PSA, il progetto si è trasferito su strada. I ricercatori hanno modificato due auto elettriche Citroen C-Zero, dotandole di telecamere Mobileye, sistema di localizzazione accurata, router per abilitare la comunicazione Wi-Fi, computer per eseguire il software e batteria esterna per alimentare il sistema.

Una delle difficoltà nel fondere i dati dei due veicoli riguardava la relativa localizzazione. Le auto dovevano essere in grado di conoscere con esattezza sia il luogo in cui si trovavano che la rispettiva distanza dagli oggetti e dalle persone che le circondavano in quel momento. Utilizzando le informazioni ricevute, in particolare quelle forniti dai sensori e dalle telecamere LIDAR, i ricercatori sono stati in grado di correggere i difetti del sistema di navigazione e regolare di conseguenza i loro algoritmi.

Questo esercizio è stato tanto più impegnativo in quanto i dati dovevano essere elaborati in tempo reale mentre i veicoli erano in movimento. Per questo motivo, il progetto ha anche contribuito a migliorare l'accuratezza della localizzazione in generale. Sebbene i test riguardassero solo due veicoli, l' obiettivo a lungo termine è creare una rete tra più veicoli, nonché con l' infrastruttura stradale.

I ricercatori hanno utilizzato gli algoritmi di percezione cooperativa come base per l'architettura software. Ad esempio, in uno scenario in cui un'auto ne sorpassa un'altra su una strada a due corsie, è stato sviluppato un sistema di assistenza che valuta il rischio. Cioè sono state prese in considerazione tutte le variabili: velocità, distanza necessaria per il sorpasso, distanza dall'auto in arrivo, eccetera.

La percezione cooperativa significa che un veicolo "intelligente" può combinare i propri dati con quelli del veicolo che si vuole superare, che ha un campo visivo più ampio. In questo modo, la decisione di sorpassare o meno può essere presa in sicurezza.

Simulazioni e test su strada sono serviti a valutare altri aspetti della circolazione stradale, dal risparmio di energia al miglioramento dei flussi di traffico. Il team del Politecnico federale di Losanna, coordinato da Alcherio Martinoli, non ha potuto ovviamente fornire risposte al "problema dei problemi" dei veicoli a guida autonoma: la responsabilità in caso di incidente. È del proprietario dell'auto? Di chi la sta guidando? Della casa automobilistica? Del progettista o fornitore di software? Ai posteri, ai governi, alle Authority nazionali la futura, ardua, risposta, dalla quale dipenderà il successo o il fallimento dell'intero fenomeno.