Sensori nei semafori: Bosch, Mercedes & C. presentano il progetto MEC-View
Per oltre tre anni l’iniziativa di ricerca ha messo alla prova sensori ospitati in semafori e lampioni per aumentare la sicurezza del traffico in una città del Baden-Württemberg
La sicurezza del traffico del futuro può essere affidata ai veicoli o al contesto che li circonderà, per segnalare a ciascuno di essi pedoni o due ruote nascosti alla visuale oppure autobus che arrivano all’improvviso. Tra i componenti dell’infrastruttura da molti addetti ai lavori considerati interessanti per le alternative che offrono all’impiego abituale c’è la rete di illuminazione e segnalazione.
Se progetti vogliono sfruttarle per integrare prese per la ricarica elettrica altri vorrebbero utilizzare la loro presenza per fornire ai veicoli ad elevata automazione una visione d’insieme delle condizioni della viabilità: è proprio quello che in Germania è alla base del progetto di ricerca MEC-View.
Durante lo studio, semafori sono stati dotati di sensori video e LiDAR, i sensori che diffondono nuvole di punti laser per tracciare dettagliatissime mappe tridimensionali. Utilizzando la tecnologia mobile avanzata sono stati in grado di fornire ai veicoli informazioni critiche, in tempo reale, consentendo di rilevare gli ostacoli, siano essi auto, biciclette o pedoni, in modo rapido e affidabile.
Dopo oltre tre anni di sviluppo, il progetto è pronto per presentare i risultati. I partner del progetto, con Bosch a capo del consorzio, Mercedes-Benz, Nokia, Osram, TomTom, IT Designers e le Università di Duisburg-Essen e Ulm hanno ricevuto finanziamenti per 5,5 milioni di euro dal ministero federale tedesco per gli Affari Economici e l’Energia (BMWi).
La città di Ulm, partner associato del progetto, negli ultimi tre anni ha fatto da banco di prova per lo studio. Le conoscenze acquisite verranno ora utilizzate per sviluppare ulteriormente la tecnologia dei veicoli, della guida autonoma e della tecnologia mobile. Inoltre l’infrastruttura realizzata sarà a disposizione per ulteriori progetti di ricerca.
Dai semafori, con un’altezza massima di sei metri, si ha una chiara panoramica di quanto sta accadendo negli incroci: proprio ciò di cui i veicoli autonomi avranno bisogno in futuro. I sistemi installati nel veicolo con telecamere, radar e sensori laser assicurano una visione a 360 gradi precisa.
Ma anche se non ci si chiama Elon Musk (come noto scettico sull’efficacia dei sensori laser) la visuale da terra dal solo veicolo può non essere sempre sufficiente per vedere anche con LiDAR che evolvono continuamente, ad esempio, un pedone coperto temporaneamente da un camion, un veicolo che proviene da una entrata nascosta o un ciclista che cambia corsia rapidamente.
“Poiché il veicolo stesso non può vedere dietro gli angoli o attraverso i muri, utilizziamo i sensori del lampione per estendere il campo visivo dei sensori del veicolo” ha dichiarato Rüdiger Walter Henn, capo progetto MEC-View presso il leader del consorzio Bosch.
I partner hanno sviluppato hardware e software corrispondenti a tale scopo: il sistema elabora le immagini e i segnali dai sensori dell’infrastruttura, li combina con mappe digitali ad alta risoluzione e le trasmette al veicolo via etere. I dati si fondono con le informazioni del sensore del veicolo, per creare un quadro accurato della situazione.
La tecnologia mobile avanzata rende possibile la trasmissione a bassissima latenza delle informazioni del sensore. Mentre il progetto MEC-View ha utilizzato la tecnologia di comunicazione mobile LTE con una configurazione ottimizzata, nel nuovo standard di comunicazione 5G la trasmissione dati in tempo reale sarà una funzione di base.
Il compito principale delle comunicazioni mobili ottimizzate per la latenza non è solo la trasmissione wireless dei dati praticamente istantanea, ma anche l’elaborazione di tali dati il più vicino possibile alla fonte.
Questa attività viene eseguita da computer speciali, noti come server mobili edge computing (o MEC in breve), che sono integrati direttamente nella rete mobile e combinano i dati del sensore del lampione con i dati dei sensori surround di un veicolo e mappe digitali altamente accurate.
Da ciò, generano un modello dell’ambiente circostante che include tutte le informazioni disponibili aggiornate sulla situazione del traffico. In futuro, i centri di controllo del traffico cittadino potrebbero essere dotati di tali server in modo che possano condividere i dati con tutti i veicoli, indipendentemente dal produttore e da altri utenti presenti sulle strade.
A Ulm, i partner del progetto hanno testato l’interazione di prototipi di veicoli autonomi e sensori di infrastruttura in condizioni di traffico reale dal 2018. Un incrocio nel distretto di Lehr di Ulm è noto per la mancanza di visibilità a 360 gradi. I semafori sono stati pertanto modificati per alloggiare sensori per aiutare i veicoli autonomi a superare l’incrocio, quando da una strada laterale si immettevano su quella principale.
Grazie alla nuova tecnologia sviluppata, il prototipo a guida autonoma riconosce subito gli utenti della strada e può adattare di conseguenza la strategia di guida. Un tale sviluppo renderà il traffico urbano non solo più sicuro, ma anche più fluido. L’infrastruttura realizzata durante il progetto rimarrà a Ulm, dove sarà disponibile per i prossimi progetti di ricerca.
Quanto la tecnologia studiata dal progetto MEC-View sia interessante per il potenziale sulla sicurezza ce lo ricorda uno studio alternativo a sua volta attirato dalle possibilità di “vedere dietro gli angoli” fornendo ai sistemi dei veicoli informazioni predittive più dettagliate.
Un paper presentato alla CVPR (Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) lo scorso 16 giugno da un gruppo di ricercatori guidati da Felix Heide della Princeton University si concentrava sullo stesso problema, cercando di dare dati supplementari alle attrezzature di bordo, piuttosto che legandosi all’infrastruttura circostante per verificare la presenza di oggetti, la loro velocità e direzione.
“Questo consentirà alle auto di vedere oggetti occlusi che oggi i LiDAR e i sensori delle camere non possono registrare, ad esempio permettendo a un veicolo a guida autonoma di vedere attorno ad un incrocio pericoloso”, ha detto Heide nella nota che ha accompagnato l’annuncio della ricerca, che ha lavorato soprattutto sull’impiego di radar. “I sensori radar sono anche relativamente a basso costo, specialmente rispetto ai sensori laser, e scalano con la produzione di massa”.
