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Smart Engineering e nuove tecnologie – seconda parte

Infrastrutture stradali: una sintesi delle principali applicazioni e delle opportunità tecniche che il più aggiornato sviluppo tecnologico sta via via presentando e che trasformeranno in modo radicale le infrastrutture stradali

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  For English version: https://www.stradeeautostrade.it/smart-road-digital-transformation/smart-engineering-and-new-technologies-second-part/

Dopo la prima parte proposta sul fascicolo n° 137 Settembre/Ottobre 2019 con https://www.stradeeautostrade.it/its-smart-road/smart-engineering-e-nuove-tecnologie-prima-parte/ in cui abbiamo esposto l’analisi dello stato attuale delle infrastrutture stradali, delle componenti interne ed esterne e dei fattori che stanno condizionando in modo significativo le scelte future, presentiamo ora le principali applicazioni e le opportunità tecniche che il più aggiornato sviluppo tecnologico sta via via offrendo e che trasformeranno in modo radicale le infrastrutture stradali.

Si affrontano anche i fattori abilitanti necessari per accelerare l’adozione delle nuove tecnologie, delle innovazioni emergenti per la realizzazione dell’infrastruttura stradale del futuro.

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Il punto di partenza è che i veicoli a guida connessa/assistita/autonoma sono stati progettati, principalmente, con l’intento di eliminare l’errore umano nella guida, ottimizzando la gestione della mobilità sotto vari aspetti.

Ci si aspetta che questo riduca il numero degli incidenti stradali, che sono per la maggior parte attribuibili proprio a errori dei conducenti. Uno studio condotto dal McKinsey Global Institute stima che l’utilizzo di veicoli a guida autonoma potrebbe ridurre gli incidenti del 90%, il che avrebbe potuto tradursi in un risparmio di 190 miliardi di Dollari USA (circa 173 miliardi di Euro).

Il futuro dei veicoli è l’autonomia, che però si basa sull’evoluzione delle infrastrutture stradali, sulle nuove applicazioni on board e quelle che saranno utilizzate per la gestione della mobilità e di tutti i servizi a questa collegati. Ecco le principali applicazioni in sviluppo (alcune delle quali hanno già raggiunto un notevole livello di affermazione). 

La gestione dinamica del traffico

Può agevolare il regolare flusso di volumi di traffico in costante crescita. Le informazioni generate dai veicoli connessi e dalle infrastrutture intelligenti offrono ai Gestori della rete stradale l’opportunità di migliorare radicalmente la gestione del traffico anticipando la domanda futura.

Se tutti i veicoli trasmettessero informazioni su dove stanno andando, potrebbero fornire ai sistemi di gestione del traffico una base dati più ricca da utilizzare per rendere il controllo del traffico più efficiente.

La gestione attiva del traffico (active traffic management, definita anche smart asset management nel Regno Unito o Intelligent Transport Systems, ITS, negli Stati Uniti) non solo allevia la congestione, dando come risultato tempi di spostamento ridotti, ma può anche contribuire a ridurre l’inquinamento atmosferico prodotto negli ingorghi.

La riduzione del consumo di carburante del 15% dopo l’adozione delle tecnologie di coordinamento della segnaletica (Texas Transport Institute)

Diversi progetti di ITS condotti negli Stati Uniti hanno già dato i loro frutti: il coordinamento della telematica della segnaletica è arrivata a ridurre il consumo di carburante del 15% toccando al contempo una riduzione del 19% delle emissioni di gas serra.

Questa evoluzione richiede relazioni più strette tra i Gestori stradali e gli attori privati, soprattutto in termini di condivisione di dati e analisi. Ad esempio, i sensori posti sui suoi veicoli a guida autonoma Volvo raccoglie dati che vengono poi archiviati nel Volvo Cloud e condivisi con le principali Autorità stradali svedesi.

Quando sulle strade circolerà un maggior numero di veicoli a guida autonoma, questi genereranno grandi volumi di dati che forniranno una visione in tempo reale delle condizioni stradali.

Usando tali informazioni, le Autorità stradali potranno gestire e controllare in maniera dinamica i flussi di traffico mediante una combinazione di strategie operative in tempo reale e predittive.

Di seguito riportiamo cinque esempi di utilizzo di tecnologie avanzate:

  • ramp metering: usa l’intelligenza artificiale (AI) per interpretare i dati sul traffico in tempo reale al fine di controllare il flusso dei veicoli che entrano nelle autostrade o superstrade, aumentando l’efficienza dell’immissione in corsia e riducendo il numero degli incidenti;
  • monitoraggio della velocità (Speed Monitoring): si avvale di tecnologie quali telecamere smart per il rilevamento della velocità, per avvisare i conducenti che stanno superando o stanno per superare il limite di velocità. Telecamere più sofisticate possono anche rilevare la velocità per tipo di veicolo, eventuali sorpassi vietati, guida nella corsia d’emergenza e persino infrazioni legate all’uso della cintura di sicurezza e del telefono cellulare. In aggiunta, l’Autorità stradale di Dubai ha sviluppato oltre 500 radar “amici” che servono solo ad avvisare i conducenti senza infliggere alcuna sanzione;
  • controllo dinamico delle corsie (Dynamic Lane Control): utilizza dati sul traffico sia predittivi che in tempo reale per creare corsie temporanee e persino invertire il senso di marcia per alleviare la congestione nelle ore di punta. La sperimentazione ad Auckland, Nuova Zelanda, è iniziata nel 2017;
  • pedaggio dinamico e free-flow: il pedaggio dinamico si regola, per l’utilizzo delle strade in tempo reale, in base alla domanda presente e alle previsioni fondate sui dati storici. I sistemi dinamici di calcolo del pedaggio vengono impiegati nelle corsie ad alta densità di occupazione, generalmente addebitando un importo per i conducenti senza passeggeri. Al contempo, il pedaggio a scorrimento libero (free-flow o open-road) consente alle Autorità di riscuotere i pedaggi senza richiedere alle auto di rallentare ai caselli, con una conseguente riduzione di congestione, incidenti ed emissioni di carbonio. Ci sono vari modi per individuare quando determinate auto entrano ed escono dalle strade a pedaggio, ad esempio l’installazione di targhette elettroniche nelle auto e il riconoscimento automatico della targa;
  • accelerazione delle risposte alle emergenze (Accelerating Emergency Response): il software di analisi video, sviluppato mediante AI, può elaborare le immagini delle videocamere stradali per localizzare rapidamente le collisioni e inviare i servizi di emergenza. L’intervento più rapido di tali servizi si tradurrà in un maggior numero di vite salvate.

Informazioni sul traffico in tempo reale (real-time traffic reporting)

Usa trasmettitori di comunicazione dedicata a corto raggio (DSRC) per consentire ai veicoli di condividere con altri veicoli e con le unità lungo la strada informazioni in tempo reale su lavori stradali e incidenti.

Questo sistema è stato installato a Singapore dalla Land Transport Authority, l’Autorità dei Trasporti terrestri, nell’ambito della sperimentazione dei veicoli a guida autonoma. Oltre a favorire la gestione del traffico, le nuove tecnologie possono anche aiutare i Governi e i Gestori delle strade a fornire servizi vitali e mantenere meglio asset critici.

In alcuni Paesi, tra cui gli Stati Uniti e la Corea del Sud, le Autorità stradali stanno sperimentando l’uso dei droni per le ispezioni dei ponti, nel tentativo di tagliare i costi e ridurre al minimo i rischi per i Dipendenti.

Sensori posti in ponti, gallerie e altre infrastrutture forniscono dati sullo stato di queste, dati che a loro volta possono ridurre al minimo i problemi e migliorare l’efficienza degli interventi di riparazione e manutenzione.

Mediante tecniche come il conteggio sulle rampe autostradali (ramp metering) e il controllo dinamico delle corsie, si ha il potenziale per ridurre sia la congestione che l’inquinamento; i dati raccolti dagli smartphone dei conducenti, le immagini satellitari, ecc., possono essere utilizzati per consentire un utilizzo più efficiente delle strade.

I Big Data e la sharing economy stanno facilitando la Mobility as a Service (mobilità come servizio). I servizi digitali permettono non solo una distribuzione più efficiente dei veicoli sulle strade, ma anche un uso più efficiente dei veicoli da parte dei passeggeri.

Tuttavia, servizi come questi, basati sulla condivisione dei dati, necessitano che i responsabili politici e le Autorità di controllo trovino un giusto equilibrio tra praticità e privacy.

I camion a guida autonoma

Tra i vari tipi di veicoli, l’ascesa della tecnologia a guida autonoma sarà presumibilmente trainata dai camion, da cui ci si aspetta un rendimento stabile. I camion senza conducente possono operare per un maggior numero di ore, perché eliminano il bisogno di frequenti pause di riposo e le restrizioni sull’orario lavorativo che si applicano ai conducenti umani.

Anche il settore in crescita dell’e-commerce si affiderà sempre più a tali camion per completare l’ultimo anello della catena di fornitura: i camion a guida autonoma potrebbero infatti facilitare consegne più frequenti a tutte le ore del giorno, aumentando così la produttività.

Questo potrebbe avere un impatto notevole persino sulle infrastrutture stradali tradizionali. Larry Burns, ex Vice Presidente Ricerca e Sviluppo di General Motors, ipotizza: “Oggi dobbiamo progettare autostrade, superstrade e ponti in grado di reggere carichi di oltre 36 t.

Con i camion a guida autonoma, potrebbe non essere necessario tenere in considerazione un peso simile. Il carico massimo potrebbe essere dimezzato, o magari suddiviso in parti ancora più piccole, perché le consegne in giornata e l’e-commerce implicheranno spedizioni più piccole e più frequenti”.

I camion a guida autonoma hanno il potenziale per contribuire in misura significativa a migliorare l’efficienza della catena di fornitura anche nel trasporto merci su lunga distanza. Prove di “truck platooning” (letteralmente, il raggruppamento di camion in plotoni), in cui un convoglio di camion autonomi segue un camion guidato da un conducente umano, sono in corso in Europa e, più di recente, a Singapore.

Il Ministero dei Trasporti e l’Autorità Portuale di Singapore hanno infatti sottoscritto un accordo con due società di automotive, Scania e Toyota Tsusho, per progettare e testare il sistema di platooning dei camion a guida autonoma. È stata progettata una superstrada per la corsa di prova di 10 km.

Se il truck platooning darà risultati positivi, le Autorità stradali dovranno considerare i vantaggi di corsie dedicate ai camion nello sviluppo di future infrastrutture. Il sistema di platooning prevede la separazione dei diversi camion per permettere agli altri veicoli in transito sulle strade pubbliche di attraversare, altra considerazione fondamentale per le Autorità responsabili e i Gestori delle strade.

I data drive: i dati al servizio della mobilità

Le nuove modalità di sfruttamento dei dati sul traffico stanno cambiando il modo in cui le Autorità stradali approcciano la gestione del traffico. Il futuro delle infrastrutture intelligenti non sta nell’aumento del numero di sensori e di telecamere nella rete stradale.

Come fa notare Hari Balakrishnan, Chief Technology Officer di Cambridge Mobile Telematics e Professore presso il MIT, è una questione di scala: “In molti posti l’economia non giustifica l’impiego (di sensori e videocamere)”.

Gli innovatori stanno passando agli smartphone

Holly Krambeck, Economista Senior della Banca Mondiale, spiega: “Utilizzare i cellulari come sensori è un modo molto più conveniente di raccogliere i dati che servono alle città per pianificare i progetti infrastrutturali.

Le reti di sensori fisici sono costose non solo da realizzare, ma anche da mantenere. Con i telefoni cellulari raccogliamo i dati più frequentemente in aree più ampie della città, ottenendo così dati di qualità più alta a costi più bassi”.

L’enorme diffusione dei telefoni cellulari ha di fatto trasformato i conducenti in strumenti individuali di indagine del traffico. A Boston, un’app chiamata StreetBump, attivata dai conducenti, viene utilizzata per individuare eventuali buche.

Se una deformità del fondo stradale è oggetto di tre segnalazioni separate in quattro giorni, viene riportata alle Autorità locali, che possono quindi orientare più efficientemente le risorse per la manutenzione.

È “una tecnologia relativamente a basso costo e piuttosto facile da replicare da qualsiasi giurisdizione che desideri adottarla” – commenta Ken Leonard, Direttore dell’Intelligent Transportation Systems Joint Program Office presso la US Federal Highway Administration.

Waze, un’app di navigazione che fornisce agli utenti dati sul traffico in tempo reale mediante crowdsourcing, ha iniziato a condividere con i Governi dati resi anonimi, ma granulari, per integrare le tradizionali azioni di raccolta dati.

I dati come infrastruttura (“data as infrastructure”)

Costituiscono uno degli elementi più importanti che abbiamo in questo momento” – spiega Di-Ann Eisnor, Responsabile della crescita presso Waze. Attraverso il suo programma Connected Citizens, l’app Waze raccoglie dati dai conducenti per quanto riguarda ingorghi, incidenti e buche.

Tali notifiche supportano anche i servizi di soccorso. Eisnor spiega: “Negli Stati Uniti il 70% delle segnalazioni di incidente giunge ai centri di controllo del traffico prima da Waze che dal 911 (il numero di emergenza).

Di conseguenza, con i dati di Waze, i paramedici arrivano sulla scena dell’incidente con quattro o sette minuti di anticipo”. È un meccanismo reciproco, in cui le Autorità stradali forniscono a Waze informazioni su chiusure della circolazione e incidenti, che a loro volta rientrano tra i fattori della scelta del percorso generata dall’app per i suoi utenti.

In tal modo i Big Data supportano un’altra tendenza emergente: la Mobility as a Service (si veda la sezione seguente). Nel frattempo stanno emergendo anche numerosi usi della tecnologia satellitare nella gestione del traffico.

Nel 2013 l’UE ha completato un progetto di proof-of-concept per un sistema di gestione del traffico basato su satellite chiamato SafeTRIP. Il progetto, che prevedeva l’installazione di un piccolo dispositivo di lettura nelle automobili, ha dimostrato potenziale per molte applicazioni di sicurezza stradale e gestione del traffico, inclusi il monitoraggio delle condizioni stradali e il miglioramento dei tempi di risposta alle emergenze.

A Singapore è attualmente in fase di sviluppo un sistema di gestione del traffico basato su satellite, la cui implementazione è prevista per il 2020.

Mobility as a service, la mobilità come servizio

L’integrazione di varie modalità di trasporto in un unico servizio di mobilità, accessibile su richiesta, è nota come Mobility as a Service (MaaS). I Big Data generati da infrastrutture intelligenti, veicoli connessi e smartphone, unitamente alla gamma di opzioni del trasporto pubblico e privato, stanno portando all’emergere di un nuovo paradigma utente-centrico del trasporto, definito appunto Mobility as a Service.

Le piattaforme di questo tipo combinano i dati in tempo reale sui trasporti con le preferenze degli utenti per quanto riguarda velocità, comodità e convenienza, permettendo alle persone di seguire il percorso più veloce o più economico per giungere a destinazione utilizzando la combinazione di mezzi ottimale.

Questo approccio è particolarmente allettante per i pianificatori degli spostamenti urbani in vista della situazione attesa per il 2050, quando, secondo le previsioni, due terzi della popolazione mondiale vivrà nelle città.

Grazie a un legame più stretto dell’offerta alla domanda, la MaaS ha il potenziale per far spostare più persone e merci in modi più veloci, puliti ed economici rispetto alle opzioni attuali. La MaaS è strettamente connessa alla crescita della sharing economy.

Gli Esperti ritengono che, se utilizzati su larga scala, tali servizi condivisi hanno il potenziale per migliorare in misura significativa l’efficienza del settore dei trasporti, riducendo la congestione del traffico e i problemi connessi.

Uno studio di un caso della Capitale portoghese, Lisbona, presentato dall’OCSE illustra che, se si utilizzassero autobus e auto condivise a guida autonoma al posto dei veicoli personali, si avrebbe una riduzione delle emissioni di ben un terzo e un taglio dello spazio di parcheggio del 97%.

Greg Archer, responsabile veicoli puliti presso la Transport & Environment, stima inoltre che in una sharing economy potrebbe bastare appena il 10% dell’attuale numero di veicoli.

Sebbene la MaaS sia ancora a uno stadio di sviluppo assolutamente iniziale, progetti pilota sono in corso in tutto il mondo, ad esempio a Helsinki, Parigi, Eindhoven, Göteborg, Montpellier, Vienna, Las Vegas, Denver, Singapore e Barcellona, e stanno ponendo le basi per un’adozione di massa.

Tuttavia, trarre i massimi benefici dalla MaaS non sarà un’impresa da poco. Richiederà la disponibilità degli operatori del pubblico e del privato a condividere dati e informazioni in tempo reale, con anche l’importante requisito dell’integrazione dei sistemi operativi, di prenotazione e di pagamento dei fornitori dei trasporti.

Un grande potere comporta una grande responsabilità

È in corso un dibattito critico sulla proprietà e sulla sicurezza delle grandi quantità di dati raccolti e generati dai sistemi di trasporto intelligenti, inclusi smartphone e veicoli. Dal punto di vista della sicurezza dei dati – spiega Gammons, “desta preoccupazioni la questione di chi sia in primo luogo il proprietario dei dati. È il proprietario dell’auto? È il viaggiatore? È il Gestore o è l’Autorità dei trasporti?”.

I Dipartimenti governativi degli Stati Uniti stanno sollecitando i produttori a condividere informazioni su come i dati vengono raccolti e resi disponibili dai veicoli. La connettività potenziata può anche esporre i veicoli a maggiori rischi legati alla cybersicurezza, permettendo potenzialmente agli hacker di controllare funzioni fondamentali come la sterzata e la frenata.

Alcune Aziende, tra cui Google, hanno iniziato a limitare la connettività dei sistemi delle automobili connesse, mentre altre Case automobilistiche, spiega Stanley, stanno “coinvolgendo nel business professionisti che non necessariamente conoscono l’automotive, ma che sono esperti in sicurezza e pirateria informatica, perché devono assolutamente proteggere le loro auto”.

Un’altra fonte di preoccupazione sono i possibili malfunzionamenti del software da cui dipendono tali sistemi. Eventuali errori di un algoritmo possono determinare la selezione di percorsi non ottimali o l’indicazione di una svolta sbagliata. “Il livello di responsabilità che deriva dall’affidarsi in misura sempre maggiore a questi algoritmi ci renderà tutti più affidabili” – dice Eisnor.

L’impatto dei Big Data sul trasporto ha appena cominciato a farsi sentire, e, dal momento che la tecnologia avanza a ritmo rapido, risolvere queste questioni sta diventando una considerazione chiave per le Autorità governative e i responsabili delle politiche, come illustrato più dettagliatamente nel prossimo capitolo.

Sfruttare l’energia prodotta da beni passivi come le infrastrutture

I Governi hanno iniziato a condurre sperimentazioni con infrastrutture che generano energia in due modi. La prima opzione è meccanica, e consiste nella produzione di energia dal traffico stesso mediante la tecnologia piezoelettrica.

Installati sulle superfici stradali, questi possono produrre elettricità quando un veicolo transita sulla strada. A oggi, le tecnologie più avanzate hanno rendimenti elettrici di appena il 20-30%, che scendono addirittura al 10% in alcuni dispositivi a basso costo.

Si tratta di una tecnologia promettente per le aree urbane con traffico intenso, dove è più probabile che l’energia venga prodotta in maniera continuata e possa essere impiegata efficacemente. Una seconda opzione per lo sfruttamento dell’energia stradale consiste nelle tecnologie delle strade a pannelli solari. Un altro modo per integrare le infrastrutture stradali esistenti al fine di contribuire alla produzione di energia è mediante turbine eoliche.

Verso superfici stradali con impronta di carbonio negativa

Facendo abbondante uso di calcestruzzo, la costruzione delle strade ha una pesante impronta di carbonio. Le più importanti università e imprese stanno lavorando sodo per riprogettare il calcestruzzo e renderlo più sostenibile.

Regolando la percentuale degli ingredienti, i Ricercatori del MIT hanno creato campioni di cemento due volte più forti rispetto al materiale standard, che potranno consentire agli ingegneri di usare meno cemento.

Lo scopo è ridurre le emissioni di anidride carbonica (CO2) del 60%. Stando a quanto riportato, Richard Riman della Rutgers University avrebbe prodotto un cemento che utilizza meno calcare rispetto alle tecnologie convenzionali e assorbe la CO2 man mano che si essicca e si solidifica.

Nel 2016 il Consorzio del progetto LEILAC (Low Emissions Intensity Lime and Cement) ha avviato una sperimentazione incentrata sulla cattura e sullo stoccaggio del carbonio.

I Ricercatori del MIT hanno inoltre scoperto che il peso delle auto intacca le superfici stradali, aumentando la resistenza e facendo quindi lievitare il consumo di carburante dell’1-3%. Per aumentare la resistenza e la durata del calcestruzzo, i Ricercatori stanno traendo ispirazione dalla struttura e dalle proprietà di materiali naturali eccezionalmente robusti quali ossa, conchiglie e spugne di profondità.

Si dice che il microbiologo Hendrik Jonker abbia inventato un calcestruzzo in grado di auto-ripararsi mescolandolo con batteri produttori di calcare in grado di sopravvivere fino a 200 anni senza ossigeno né cibo.

All’insorgere di crepe, i batteri si alimentano di acqua e producono calcare, che sigilla efficacemente le fessure, estendendo così la durata delle strade. La capacità dei progetti di costruzione delle strade di incorporare nuovi materiali come questi sarà supportata da innovazioni digitali come il BIM (Building Information Modelling) e la simulazione virtuale delle costruzioni (Virtual Construction Simulation), che permette agli architetti di valutare l’impatto strutturale e ambientale che i materiali alternativi avranno nel corso dell’intera durata del progetto.

Prese insieme, queste tendenze tecnologiche indicano soluzioni che possono rispondere alle sfide generate dalla crescita del traffico, alleviando la congestione, riducendo le emissioni di carbonio e l’inquinamento atmosferico e migliorando la sicurezza delle strade.

Le infrastrutture intelligenti e le tecnologie delle superfici smart faciliteranno l’emergere e il diffondersi dei veicoli a guida autonoma e dei veicoli elettrici. Pare improbabile che l’interesse del settore privato verso la tecnologia per l’automotive scemi a breve, pertanto i ritardi da parte dei Governi nel prendere decisioni limiteranno le possibilità invece di rafforzarle.

Non agire sarebbe un errore. A seguire, l’Economist Intelligence Unit presenterà due scenari raffiguranti le direzioni notevolmente diverse che il mondo potrebbe
prendere a seconda del livello di adozione di queste nuove tecnologie stradali.

Il primo scenario mostra come apparirebbe il mondo se si adottassero innovazioni nelle tecnologie stradali per mitigare le sfide poste dal traffico in aumento, mentre il secondo descrive un mondo che è stato incapace di agire.

La prima parte dell’articolo è su https://www.stradeeautostrade.it/its-smart-road/smart-engineering-e-nuove-tecnologie-prima-parte/.

  For English version: https://www.stradeeautostrade.it/smart-road-digital-transformation/smart-engineering-and-new-technologies-second-part/

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