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Progetto Helmet: le tecnologie satellitari per i trasporti autonomi, connessi ed eco-sostenibili

Presentati all’Università di Roma Tre i risultati del progetto per il quale sono coinvolti i principali operatori ferroviari e stradali

La guida connessa e autonoma rappresenta la nuova frontiera della mobilità e una sfida senza precedenti che coinvolge la ricerca, l’industria e gli enti regolatori di tutto il mondo. Il nuovo paradigma è un veicolo sempre connesso, geo-localizzato e immune a possibili attacchi cibernetici. Ed oggi è più che mai urgente avvalersi di sistemi di trasporto intelligenti, sicuri e sostenibili in grado di efficientare l’uso dell’energia e ridurre le emissioni di Co2. 

Come si legge in una nota, l’applicazione della tecnologia GNSS (Global Navigation Satellite System) – il sistema di navigazione satellitare che si avvale del GPS, Galileo ed altre costellazioni – garantisce una localizzazione precisa e sicura per i mezzi a guida autonoma che viaggiano su infrastrutture ferroviarie e stradali.

Lo standard europeo per il segnalamento ferroviario ERTMS (European Rail Traffic Management System) e le tecnologie per le auto connesse e autonome (CCAM) dovranno interfacciarsi con la rete GNSS per sviluppare un sistema sempre più sostenibile e competitivo. Ma le nuove tecnologie hanno bisogno di essere condivise e conformi agli standard di sicurezza prima di diventare operative e questo processo richiede continue interazioni con l’industria e gli operatori. 

Sono questi i principali temi affrontati nel corso del workshop che si è svolto all’Università Roma Tre in occasione della presentazione dei risultati del progetto Helmet – High integrity EGNSS Layer for Multimodal Eco-friendly Transportation –  finanziato da EU H2020 – EUSPA e coordinato da Radiolabs con i partners ITC, Università di Pardubice, DLR, SOGEI e Roboauto.
HELMET, infatti, ha dato vita a un progetto innovativo – primo in Europa – per realizzare una soluzione tesa a rendere i segnali GNSS compatibili con gli standard di sicurezza e interoperabilità richiesti dall’ERTMS, dal CCAM e dai droni che possono essere adoperati per operazioni di manutenzione e trasporto logistico sulla rete ferroviaria e stradale.

“La Smart Road di Anas – ha dichiarato Luigi Carrarini, Centre of Excellence Smart Road & SHM di Anas (Gruppo FS) – è il tassello chiave della mobilità del futuro, abilitante per lo sviluppo della Smart Mobility e propedeutica ai futuri scenari di guida autonoma dei veicoli. Si tratta di un passaggio rivoluzionario, dalla strada intesa come opera civile composta da asfalto e cemento alla strada intelligente e connessa, un corridoio digitale ed energeticamente sostenibile a vantaggio e per la sicurezza dei territori attraversati.” 

Ansfisa guarda con grande interesse all’opportunità rappresentata dai sistemi satellitari, come ha ribadito Giulio Margarita, della Direzione Sicurezza delle Ferrovie dell’Agenzia, parlando di un’innovazione tecnologica molto utile ad elevare complessivamente gli standard di sicurezza: dall’applicazione di questi sistemi possono emergere soluzioni efficaci per il monitoraggio in tempo reale della circolazione, per la manutenzione, per la gestione di potenziali situazioni critiche. Fondamentale accompagnare l’introduzione delle nuove strumentazioni, che continuano ad evolvere verso maggior accuratezza e affidabilità, ha sottolineato Margarita, con lo sviluppo di un quadro regolatorio europeo univoco espressione delle migliori competenze tecniche in materia.

I risultati del progetto Helmet sono stati presentati dal team di fronte a una platea di esperti internazionali, mostrando anche i recenti risultati di due test, sull’autostrada Roma-Fiumicino e sulla ferrovia Cagliari-San Gavino. L’unità Mobile per l’auto sviluppata da DLR con Roboauto, si basa su un dispositivo multi-sensore abilitato dal GNSS, messaggi di correzioni, soluzione RTK, filtraggio con sensore inerziale e il supporto di videocamera. L’unità mobile di bordo del treno sviluppata da Radiolabs basata anche essa su dispositivi multi-sensore, GNSS, messaggi di correzione, IMU, LIDAR e videocamera, è stata testata sul campo in una versione con modalità GNSS-IMU (loose-coupling) in linea con le esigenze ERTMS a breve termine.