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Da semplici gestori ad orchestratori del traffico. Ecco come Movyon, polo tecnologico del Gruppo Autostrade per l’Italia e leader nelle soluzioni di Intelligent Transport Systems, sta ridefinendo il futuro della mobilità attraverso lo sviluppo di tecnologie di comunicazione veicolo-infrastruttura innovative che aprono la strada ad una guida autonoma sempre più sicura ed efficiente.
La rivoluzione della guida autonoma nel settore del trasporto su gomma
Il settore del trasporto su gomma sta attraversando una fase di profonda trasformazione: elettrificazione, sharing mobility, nuovi servizi digitali di mobilità, connettività e guida autonoma solo per citare alcuni dei cambiamenti in corso.
Proprio quest’ultima rappresenta una sintesi dei key-trends di innovazione a cui stiamo assistendo: un veicolo a guida autonoma sarà connesso, probabilmente elettrico e altrettanto probabilmente condiviso.
La guida autonoma viene tipicamente classificata in livelli, che sono funzione del grado di automazione e del coinvolgimento umano. Queste classificazioni sono note come “livelli di automazione” e sono stati definiti dalla Society of Automotive Engineers (SAE) nello standard J3016.
La maggior parte dei veicoli disponibili in commercio possiede la capacità di operare con un livello di automazione pari a 2: il veicolo, sotto un’attenta supervisione del guidatore – che non toglie mai le mani dal volante né gli occhi dalla strada – controlla automaticamente la dinamica longitudinale (Adaptive Cruise Control) e laterale (Lane Keeping). Il livello 3 è stato autorizzato soltanto in pochi Paesi e solo all’interno di scenari (anche detti Operational Design Domain o ODD 1) ben specifici.
1 ODD – SAE 2021: Le condizioni operative in cui un determinato sistema di automazione della guida o una sua caratteristica è specificamente progettata per funzionare, comprese, ma non solo, le limitazioni ambientali, geografiche e di orario, e/o la presenza o l’assenza di determinate caratteristiche del traffico o della carreggiata.
Secondo alcuni studi, entro il 2030 nei Paesi europei, fino al 18% dei veicoli in circolazione potrebbe essere di livello 3 o superiore [1].
Lo sviluppo e l’adozione diffusa della guida autonoma porterà diversi vantaggi, tra cui una maggiore sicurezza, eliminando comportamenti scorretti e distrazioni, e una maggiore fluidità del traffico, con conseguente riduzione dei consumi e delle emissioni, grazie alla riduzione dei tempi di percorrenza [2].
Le sfide da affrontare
Le strade pubbliche sono un ambiente estremamente complesso, vario e dinamico, che non è stato certamente concepito per favorire la guida autonoma. Inoltre, il numero di sensori a bordo veicolo è limitato e non sempre in grado di fornire dati robusti, affidabili ed accurati. Il più grosso limite risiede quindi nell’affidamento esclusivo ad informazioni raccolte localmente dai sensori del veicolo stesso.
Quando un veicolo autonomo incontra una situazione che non rientra negli scenari previsti, potrebbe richiedere al conducente di intervenire e assumere il controllo (i.e., takeover). Se questo si verifica in modo frequente l’esperienza complessiva risulta meno affidabile e meno fluida per il conducente, nonché meno sicura.
Servizi C-ITS avanzati per la guida autonoma: soluzioni di Precise-Positioning in ambienti GNSS Denied
Queste limitazioni possono essere superate abilitando sistemi cooperativi che agevolano lo scambio dati tra i veicoli e l’infrastruttura (comunicazione V2I o Vehicle to Infrastructure), secondo il paradigma dei sistemi di trasporto intelligenti cooperativi (o C-ITS – Cooperative Intelligent Transport Systems).
L’infrastruttura autostradale, dotata di sensori e sistemi di monitoraggio, nonché di centri di monitoraggio avanzato del traffico, possiede quella visione d’insieme, o “bird-view”, che le permette di essere sempre aggiornata sullo stato della rete e di fornire informazioni aggiuntive altrimenti non rilevabili dai singoli veicoli.
Movyon ha avviato una sperimentazione con l’obiettivo di concepire e testare su strada nuovi servizi C-ITS avanzati. Questi servizi mirano a preparare la rete autostradale ad accogliere e supportare i veicoli a guida autonoma.
Affinché il veicolo prenda decisioni di guida corrette, la percezione, la pianificazione e il controllo necessitano di una conoscenza molto accurata della sua posizione, nonché di eventuali oggetti o situazioni pericolose vicino ad esso. La localizzazione è pertanto una prerogativa chiave in quanto primo tassello dell’architettura funzionale di un veicolo a guida autonoma. La rete autostradale italiana, complice la complessa orografia del territorio, porta con sé diverse sfide al riguardo.
È stata pertanto ideata, progettata e testata una soluzione C-ITS di posizionamento avanzato di tipo I2V che integra, o sostituisce, i sensori di localizzazione di precisione a bordo veicolo (es: GNSS RTK). Tale soluzione consentirà ai veicoli ad alto livello di automazione (livello 3 o maggiore secondo lo standard SAE) di proseguire in modalità autonoma anche in contesti complessi e in assenza del segnale satellitare (es: tunnel).
Nell’ambito del progetto è quindi stata ideata, realizzata e testata un’infrastruttura di comunicazione wireless a larga banda – basata su RSUs (Road Side Units) V2X – in grado di localizzare un veicolo in movimento dotato di apposita OBU (On-Board Unit).
Il dato di precise positioning fornito dal sistema Movyon consentirà quindi di continuare a navigare e di attivare meccanismi di controllo automatico al veicolo, come l’adozione di manovre correttive sulla base della condizione della galleria, senza richiedere un takeover del conducente (Figura 3).
I risultati delle sperimentazioni
Il sistema è stato testato prima in circuito e poi all’interno di un ambiente rilevante, ovvero una galleria in A1 attualmente chiusa al traffico. Durante la sperimentazione, condotta in collaborazione con il centro di ricerca sulla guida autonoma (PoliMOVE) e sui sistemi di comunicazione veicoloinfrastruttura (IoTLab) del Politecnico di Milano, è stata verificata la capacità del veicolo di procedere senza l’intervento del conducente all’interno del tunnel, anche dopo aver perso il segnale satellitare.
I risultati sono incoraggianti: l’accuratezza delle misure di localizzazione – inferiori ai 30 cm nel 95% dei casi – e le latenze medie sono comparabili con i requisiti dei sistemi di bordo [3].
In particolare, la Figura 4 – elaborata a partire dai dati dei test in circuito – simula, all’interno dell’area di copertura del sistema di posizionamento ideato, una perdita di segnale GNSS: è evidente come la sola unità inerziale del veicolo (i.e., IMU) non riesca a garantire un posizionamento accurato a meno di non ricevere un’integrazione da parte dell’infrastruttura, a dimostrazione dell’efficacia di questo tipo di servizio CITS avanzato.
Il primo test autostradale di guida autonoma a traffico aperto
Con l’ausilio dell’Osservatorio tecnico di Supporto per le Smart Road e per il Veicolo Connesso e a Guida Automatica del Ministero delle Infrastrutture e Trasporti, il Politecnico di Milano ha recentemente conseguito l’autorizzazione alla sperimentazione a traffico aperto ai sensi del D.M. 70/2018, meglio noto come Decreto Smart Road.
Con Autostrade per l’Italia, unica e prima concessionaria autostradale in Italia a concedere il nulla osta alla circolazione su una delle sue tratte, nel corso del 2023 Movyon ha già eseguito due test a traffico aperto, come mostrato in Figura 5.
Per integrare le attività sperimentali è prevista, nei prossimi mesi, l’installazione del sistema e l’esecuzione di alcuni test anche all’interno di una galleria, sempre aperta al traffico.
Obiettivo principale della sperimentazione è stato quello di dimostrare la capacità dell’infrastruttura di abilitare il veicolo alla navigazione autonoma in galleria e in altre aree con copertura GNSS limitata. Questo è possibile utilizzando l’informazione di posizione fornita dall’infrastruttura, che – grazie alla soluzione di Movyon – diventa parte attiva nel supporto all’erogazione dei servizi di guida autonoma in modo continuativo.
Bibliografia
[1]. Detecon Analysis, ACEA, OICA, McKinsey, Deloitte: “CAVs & CAM are defined as level 3-5 as per SAE definitions”.
[2]. Augmented CCAM: “Augmenting and Evaluating the Physical and Digital Infrastructure for CCAM deployment”.
[3]. Tyler G. R. Reid, Sarah E. Houts, Robert Cammarata, Graham Mills, Siddharth Agarwal, Ankit Vora, & Gaurav Pandey: “Localization Requirements for Autonomous Vehicles”.
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