Le robot-auto imparano dai quasi incidenti

Le robot-auto imparano dai quasi incidenti

I sistemi di monitoraggio del traffico basati su oggetti sono attualmente in fase di installazione da parte dei tecnici ALP.Lab a Graz e su altri incroci rurali e urbani in Austria. "Montiamo i sensori delle auto moderne sui pali stradali per rilevare gli incidenti che sono quasi accaduti", spiega l'amministratore delegato di ALP.Lab Gerhard Greiner. L’area dell’intersezione in particolare rappresenta una sfida enorme per lo sviluppo di veicoli autonomi. Qui si incontrano automobili, camion e pedoni, scooter elettrici, biciclette elettriche e skateboard, nonché presto la prima generazione di veicoli semiautonomi. I sistemi di osservazione del traffico ALP.Lab utilizzano telecamere radar, lidar e ottiche per registrare in modo anonimo gli utenti della strada e suddividerli in categorie. I dati potranno poi essere utilizzati anche dai comuni e dai pianificatori del traffico per aumentare la sicurezza stradale e sviluppare forme efficienti di trasporto pubblico.

Assistenti di guida intelligenti

I dati raccolti vengono utilizzati principalmente come dati di addestramento per i sistemi di guida autonomi. A differenza degli studenti che guidano umani, i sistemi informatici devono archiviare ed elaborare enormi quantità di dati per ricavarne azioni significative. ALP.Lab può ora offrire questi dati ai fornitori automobilistici e ai produttori di veicoli, nonché a progetti di ricerca scientifica. "I dati di osservazione del traffico sono il complemento ideale ai test reali delle funzioni di guida automatizzata offerti da ALP.Lab", spiega Gerhard Greiner, amministratore delegato di ALP.Lab. Per evitare al meglio gli incidenti è necessario valutare non solo i dati degli incidenti avvenuti ma anche quelli dei mancati incidenti. Questi cosiddetti scenari critici del traffico includono, ad esempio, i pedoni che hanno difficoltà ad attraversare la strada prima della fine della fase verde o i veicoli che modificano improvvisamente il raggio di sterzata per evitare di incrociare i ciclisti. I sensori utilizzati sono in uso 24 ore al giorno, 365 giorni all'anno e possono quindi non solo registrare un gran numero di scenari tipici e pericolosi, ma anche correlarli con un'ampia varietà di condizioni generali - come volume del traffico, tempo, ora o temperatura. L'amministratore delegato di ALP.Lab Jost Bernasch: "Questo monitoraggio del traffico è un nuovo territorio internazionale e sta già suscitando grande interesse tra gli esperti."