Veicoli autonomi: si stanno evolvendo?

Il mondo dell’ingegneria automobilistica si sta letteralmente rivoluzionando, con automobili elettriche e tecnologie avanzate che rendono le nostre automobili sempre più smart. In particolare oggi vedremo come si stanno evolvendo i veicoli autonomi. Noti anche come self-driving cars o auto senza conducente rappresentano una delle innovazioni più rivoluzionarie nel campo dell’ingegneria automobilistica.

Veicoli autonomi e ultime tecnologie applicate

I veicoli autonomi sono progettati per muoversi senza l’intervento diretto del guidatore umano. Per far questo vengono utilizzati sofisticati sensori, l’Intelligenza Artificiale, il machine learning e tecnologie di rete avanzate.

Sebbene siano ancora relativamente costosi, si prevede che questa tipologia di veicolo diventerà più accessibile nei prossimi anni, grazie ai continui progressi tecnologici e alle economie di scala.

Ad oggi, le ultime tecnologie applicate in questo settore sono i sensori avanzati, i LIDAR, i radar, le telecamere di ultima generazione e la connettività V2X (Vehicle-to-Everything). Vediamole insieme una per una.

Sensori avanzati e LIDAR

Tra le tecnologie di ultima generazione che vengono applicate ai veicoli autonomi ci sono anzitutto i sensori avanzati che permettono all’automobile di controllare l’ambiente circostante in qualsiasi situazione.

Tra questi, il LIDAR (Light Detection and Ranging) è forse la tecnologia al momento più fondamentale. Viene utilizzata per mappare l’ambiente circostante in 3D, emettendo degli impulsi laser che gli permettono anche di misurare il tempo impiegato per riflettere sugli oggetti rilevati. Il veicolo in questo modo riesce a capire se ci sono degli ostacoli sul percorso e può tracciare una mappa precisa.

Negli ultimi anni, la tecnologia LIDAR è diventate più compatte e meno costose, facilitando la sua integrazione nei veicoli commerciali.

Veicoli autonomi con radar e telecamere

Un’altra caratteristica tipica dei veicoli autonomi attualmente presenti sul mercato è la combinazione di radar e telecamere per migliorare la percezione dell’ambiente.

I radar funzionano meglio in condizioni climatiche avverse, come nebbia o pioggia, mentre le telecamere forniscono dati visivi dettagliati per il riconoscimento di segnali stradali, pedoni e altri veicoli.

Va detto che il cervello che muove il veicolo autonomo è l’Intelligenza Artificiale, che elabora i dati raccolti da sensori e permette all’auto di prendere decisioni in tempo reale. Gli algoritmi di machine learning permettono ai veicoli di “imparare” dalle situazioni passate, migliorando progressivamente la loro capacità di navigare in ambienti complessi e prendere decisioni sicure.

Allo stesso modo, le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) vengono utilizzate per l’elaborazione delle immagini e la predizione del comportamento degli altri utenti della strada.

Connettività V2X (Vehicle-to-Everything)

Scopriamo ora invece la connettività V2X che consente ai veicoli autonomi di comunicare con altri veicoli (V2V), infrastrutture stradali (V2I), pedoni (V2P) e reti di comunicazione (V2N).

Un particolare tipo di tecnologia avanzata che aumenta la sicurezza stradale, migliorando la capacità del veicolo di reagire rapidamente a situazioni di pericolo o a cambiamenti improvvisi nel traffico.

In questo contesto si inserisce anche la navigazione sempre più precisa dettata dalle mappe HD. Queste mappe includono dettagli fino al livello di centimetri. I sistemi di localizzazione ad alta precisione poi garantiscono all’automobile di sapere esattamente dove si trova.

Il GPS tradizionale viene integrato quindi con tecnologie come il Real-Time Kinematic (RTK), che aumenta la precisione della posizione del veicolo.

Prospettive dei veicoli autonomi per il Futuro

Nonostante i veicoli autonomi siano attualmente costosi, diverse tendenze suggeriscono che potrebbero diventare accessibili ad un pubblico più ampio già nei prossimi anni.

Il progresso tecnologico infatti permetterà a tutti i componenti chiave di questo tipo di veicolo di diventare sempre meno costosi. Inoltre, con l’aumento della produzione su larga scala, i costi complessivi di produzione scenderanno, rendendo i veicoli autonomi più accessibili.

C’è poi la questione dei nuovi modelli di business basati sulla condivisione del veicolo (ride-sharing), che potrebbe ridurre il bisogno di possedere un veicolo autonomo. Ad esempio, servizi come quelli offerti da Uber o Lyft potrebbero diventare completamente autonomi, rendendo i trasporti più convenienti per tutti.

Anche i governi di tutto il mondo stanno lavorando per rendere più accessibile questo tipo di trasporto. L’obiettivo è quello di creare regolamentazioni e infrastrutture che facilitino l’introduzione dei veicoli autonomi. Zone dedicate e corsie preferenziali che accelerino il processo di adozione di questo tipo di automobile per ridurre i costi operativi e aumentare la fiducia dei consumatori.