Strade carine e pedoni attenti sono un posto di blocco per le auto completamente autonome

Per rendere le migliori auto autonome, dovremo insegnare al loro A.I. come navigare nelle peggiori condizioni possibili. Ecco perché l'innovazione più audace nel settore potrebbe finire per svolgersi lontano dalle strade assolate della California, e invece in ambienti meno tolleranti.

"Nessuno acquisterà un'auto a guida autonoma per guidarla solo in California. Questa è una domanda dei sistemi industriali di livello successivo ", dice Olga Uskova, presidente della Russia Cognitive Technologies e fondatrice del sistema di guida autonomo C-Pilot, Inverso. "Ad esempio, nel nostro sistema, utilizziamo una tecnologia chiamata" tunnel virtuale ". Il veicolo si muove non solo attraverso la segnaletica orizzontale, ma definisce la scena stradale allo stesso modo del cervello umano, analizzando le situazioni laterali - la posizione di alberi, edifici, la linea dell'orizzonte, ecc."

Uskova nota che il 70 percento delle strade del mondo non assomiglia a quelle trovate in California. Ma invece di risalire dalle piste di prova vuote a situazioni più reali, il team di Uskova ha deciso di utilizzare queste condizioni dure come punto di partenza. Guidando in caso di maltempo, hanno determinato, si stava comunque utilizzando dal 35 al 40 percento del tempo di test.

"Il clima in molte parti della Russia è presentato da un gran numero di giorni all'anno in cui i conducenti devono viaggiare in condizioni climatiche avverse - sulle strade con neve, fango, mancanza di segnaletica stradale e scarsa visibilità", afferma Uskova.

È questo approccio deep-end-first che caratterizza una grande quantità di sviluppo autonomo dell'auto sulla scena internazionale. Nel Regno Unito, per esempio, non ci sono leggi contro jaywalking. Alcune startup hanno sostenuto che questo è un luogo ideale per insegnare l'auto-guida A.I. come comportarsi con i fastidiosi pedoni. Uno, con sede presso l'Imperial College di Londra, ha già sviluppato un sistema in grado di comprendere oltre 150 comportamenti per giudicare se un pedone sta per uscire sulla strada.

"Siamo molto fiduciosi di essere in grado di prevedere se qualcuno attraverserà o meno", ha detto Leslie Noteboom, co-fondatore di Humanising Autonomy, Evening Standard. "Le automobili devono comprendere l'intera gamma del comportamento umano prima che possano essere implementate negli ambienti urbani. L'attuale tecnologia è in grado di capire se qualcosa è un pedone e non un lampione e dove si muove quel pedone, inquadrandolo come una scatola. Stiamo guardando dentro quella scatola per vedere cosa sta facendo la persona, dove stanno guardando, sono a conoscenza della macchina, sono al telefono o in esecuzione - questo significa che sono distratti o rischiosi?"

Londra dovrebbe ospitare i suoi primi taxi autonomi nel 2021, grazie allo sviluppatore Oxbotica di Oxford e alla compagnia di taxi Addison Lee. Oxbotica ha completato una serie di consegne di generi alimentari limitate come parte dei suoi test, mentre si preparava per un viaggio autonomo da Londra a Oxford nella seconda metà del 2019. Il viaggio di 60 miglia ha un servizio cellulare irregolare, che renderà difficili le comunicazioni automobilistiche. Il paese nel suo complesso ha circa il 75% di copertura geografica 3G e 4G. Il team dovrà capire come deve reagire la macchina quando perde la connettività internet.

Nel caso di Cognitive Pilot, è stato necessario sviluppare nuovi sensori in grado di gestire la strada. Ha sviluppato un radar in grado di creare una proiezione 3D di oggetti a 300 metri di distanza. Mentre la Silicon Valley si concentra principalmente su soluzioni lidar che combattono con condizioni meteorologiche avverse, il radar è meglio attrezzato per tutte le stagioni. In caso di maltempo, la portata del radar della squadra scende di soli 50-100 metri per raggiungere tra i 200 ei 250 metri. Lidar, che usa un laser rotante per rimbalzare sugli oggetti e leggere la loro distanza, può cadere nella neve quando i loro laser rimbalzano invece sui fiocchi cadenti.

Silicon Valley non è cieca a questi problemi. Waymo ha testato il suo sistema di guida autonomo attraverso la neve a South Lake Tahoe nel marzo 2017. E Tesla, che considera lidar come avente troppi difetti, ha già optato per una combinazione di telecamere e radar per la sua suite "Hardware 2" progettata per supportare autonomia in un secondo momento. Anche il CEO Elon Musk, tuttavia, osserva che è "estremamente difficile" sviluppare una soluzione di guida autonoma per tutti gli usi.

Le aziende tecnologiche hanno recentemente dovuto ridimensionare le loro aspettative, dal momento che le prove di Waymo in Arizona sono in lotta con intersezioni complesse. Drive.AI ha persino suggerito di ridisegnare le strade per supportare queste nuove auto. Mentre Musk è ancora convinto che Tesla possa raggiungere una soluzione point-to-point il prossimo anno, le sfide affrontate dagli sviluppatori internazionali dimostrano che non è chiaro come questi sistemi funzioneranno altrove.