Auto a guida autonoma, siamo pronti? Un nuovo approccio “senza-mappa”

TECNOLOGIA – Le auto a guida autonoma rappresentano ad oggi una realtà emergente, basti pensare alle flotte di società tecnologiche come Uber e Google, ma hanno diversi limiti tanto che in molti si chiedono se siamo davvero pronti. I sensori che servono a evitare impatti, come quello fatale per una donna negli Stati Uniti di pochi mesi fa, sono ancora in fase di sviluppo e sembrano dimostrare che non siamo ancora pronti. Inoltre la navigazione richiede delle elaborate mappe tridimensionali che segnino l’esatta posizione di corsie, marciapiedi e ancora rampe o segnali di stop, motivo per cui le flotte possono essere testate solo nelle grandi città.

Un limite che MapLite, il nuovo sistema di guida autonoma sviluppato dal team del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) dell’MIT, vuole superare portando le auto a guida autonoma a circolare anche per le strade di campagna. Si tratta dunque di strade non asfaltate, prive di illuminazione e tracciate spesso in modo inaffidabile, dove la realizzazione di mappe tridimensionali precise necessarie agli attuali sistemi di guida in uso è sconveniente e complicato.

Per raggiungere il loro obiettivo Teddy Ort, autore dello studio, la professoressa Daniela Rus dell’MIT e Liam Paul, ex dottorando dell’MIT e ora assistente professore della University of Montreal, hanno risolto utilizzando solo i dati GPS e i sensori LIDAR e IMU e hanno presentato il risultato raggiunto all’International Conference of Robotics and Automation (ICRA) che si è tenuto a Brisbane, in Australia.

L’approccio del team di ricercatori alla guida autonoma è “map-less”, cioè senza mappa, e nasce da un concetto “semplice”. Immaginate di dover guidare una vettura e di voler arrivare ad una specifica destinazione: un guidatore umano imposterà l’indirizzo nel navigatore e lo consulterà occasionalmente, ad esempio in prossimità di un incrocio per una svolta o di una uscita dell’autostrada.

Immaginate ora di essere un’auto a guida autonoma: se vuoi spostarti per le strade, dovrai guardare costantemente il navigatore, questo perché i sistemi esistenti si affidano totalmente alle mappe e utilizzano solo sensori e algoritmi di visione per evitare gli impatti con oggetti dinamici, come ad esempio un pedone o altre vetture.

Il sistema sviluppato dai ricercatori invece si basa su semplici dati GPS, quelli che si possono trovare su Google Maps, combinati a una serie di sensori che osservano le condizioni della strada e che sono in grado di rivelarla in modo affidabile fino a una distanza di 30 metri. Il funzionamento di MapLite prevede dunque l’impostazione contemporanea di due destinazioni: la prima è la destinazione finale che si vuole raggiungere, l’altra invece viene chiamata ‘obiettivo di navigazione locale’ e deve essere alla portata della vista dell’auto.

I sensori di percezione generano poi un modello da seguire per arrivare fino all’obiettivo locale, mentre LIDAR individua quelli che sono i bordi della strada. Inoltre il sistema riesce a individuare la strada partendo dall’assunzione che sia più piatta rispetto alle aree circostanti. Questo ha permesso al team di guidare una vettura su una strada “map-less” nelle campagne di Devens, nel Massachussets. Un risultato che è il frutto della collaborazione con il Toyota Reseach Institute, che ha messo a disposizione di Ort e colleghi una Toyota Prius equipaggiata con sensori adatti. Ort ha spiegato:

“Il motivo per cui l’approccio ‘senza mappa’ non è mai stato preso in considerazione prima di oggi è che ottenere lo steso livello di accuratezza e affidabilità della guida senza una mappa tridimensionale dettagliata è più complicato. Un sistema come il nostro, che è in grado di muoversi utilizzando i sensori di bordo dimostra però che le auto a guida autonoma sono in grado di gestire un numero decisamente superiore di strade rispetto a quelle che le compagnie tecnologiche hanno mappato”.

Si tratta dunque di un approccio minimalista, che permette la guida autonoma su strade di campagna sfruttando il riconoscimento sia dell’aspetto locale del terreno, che di alcune caratteristiche semantiche come ad esempio la presenza di un parcheggio o del bordo della strada. Il team ha inoltre sviluppato una serie di modelli “parametrizzati”, che siano in grado di descrivere situazioni che sono in qualche modo familiare tra loro, come ad esempio un modello abbastanza “ampio” che sia in grado di determinare come comportarsi a un incrocio o su un tipo specifico di strada.

Ort ha poi sottolineato che MapLine è molto diversi da altri approcci di guida senza mappa, come ad esempio quelli basati sul machine learning, dove una intelligenza artificiale viene addestrata sui dati di un set di strade per poi essere provata su altre:

“L’obiettivo che vogliamo raggiungere è quello di poter fare domande all’auto come ‘quante strade stanno convergendo a questo incrocio?’. Utilizzando le tecniche di modellazione, se il sistema non funzionasse oppure venisse coinvolto in un incidente, saremmo in grado di capire al meglio il motivo”.

Anche se il test per le campagne di Denvens si è rivelato un successo, MapLite presenta ancora molti limiti da superare. Ad esempio, non può essere utilizzato sulle strade di montagna, perché non è ancora in grado di tenere conto delle variazioni di pendenza della strada. Il prossimo passo dei suoi sviluppatori sarà proprio quello di aumentare la varietà di strade che il veicolo possa gestire, fino a raggiungere dei livelli di performance che siano confrontabili e affidabili quanto quelli dei sistemi che sfruttano le mappe tridimensionali, ha commentato Ort:

“Quando immagino le auto a guida autonoma del futuro, queste faranno ancora ampiamente uso delle mappe tridimensionali nei contesti urbani, ma quando dovranno affrontare sentieri mai battuti prima dovranno essere in grado di eguagliare le abilità di guida umane e noi vogliamo che il nostro lavoro sia un passo concreto in questa direzione”.

Le auto a guida autonoma, ad oggi, non sono ancora pronte a sostituire l’uomo e le sue capacità al volante, ma i diversi approcci in uso rappresentano le basi per la guida del futuro.

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