Questa immagine è il motivo per cui le auto a guida autonoma vengono caricate con molti tipi di sensori

Le auto autonome spesso affermano con orgoglio di essere dotate di un lungo elenco di sensori: telecamere, ultrasuoni, radar, lidar, e così via. Ma se ti sei mai chiesto perché sono necessari così tanti sensori, non guardare oltre questa immagine.

Stai esaminando ciò che è noto nel settore delle auto a guida autonoma come un caso limite, una situazione in cui un veicolo potrebbe essersi comportato in modo imprevedibile perché il suo software ha elaborato uno scenario insolito in modo diverso da come farebbe un essere umano. In questo esempio, il software di riconoscimento delle immagini applicato ai dati di una normale fotocamera è stato indotto con l'inganno a pensare che le immagini dei ciclisti sul retro di un furgone siano autentici ciclisti umani.

Questo particolare punto cieco è stato identificato dai ricercatori a Cognata , un'azienda che costruisce simulatori software, essenzialmente giochi per computer altamente dettagliati e programmabili, in cui le case automobilistiche possono testare algoritmi di guida autonoma. Ciò consente loro di lanciare questo tipo di casi limite contro i veicoli finché non riescono a capire come affrontarli, senza rischiare un incidente.

La maggior parte delle auto a guida autonoma risolve problemi come l'immagine sconcertante utilizzando diversi tipi di rilevamento. Lidar non è in grado di rilevare il vetro, il radar rileva principalmente il metallo e la fotocamera può essere ingannata dalle immagini, spiega Danny Atsmon, CEO di Cognata. Ciascuno dei sensori utilizzati nella guida autonoma risolve un'altra parte della sfida del rilevamento. Determinando gradualmente quali dati possono essere utilizzati per gestire correttamente particolari casi limite, sia nella simulazione che nella vita reale, le auto possono imparare ad affrontare situazioni più complesse.

Tesla è stata criticata per la sua decisione di utilizzare solo radar, telecamere e sensori a ultrasuoni per fornire dati per il suo sistema di pilota automatico dopo che uno dei suoi veicoli non è riuscito a distinguere un rimorchio di un camion da un cielo luminoso ed è andato a sbattere contro di esso, uccidendo l'autista della Tesla. I critici sostengono che il lidar sia un elemento essenziale nel mix di sensori: funziona bene in condizioni di scarsa illuminazione e abbagliamento, a differenza di una fotocamera, e fornisce dati più dettagliati rispetto a radar o ultrasuoni. Ma come fa notare Atsmon, anche il lidar non è esente da difetti: non riesce a distinguere tra un semaforo rosso e uno verde, per esempio.

La scommessa più sicura, quindi, è che le case automobilistiche utilizzino una serie di sensori, al fine di creare ridondanza nei loro sistemi. I ciclisti, almeno, li ringrazieranno per questo.

(Per saperne di più: le auto robot possono imparare a guidare senza uscire dal garage, problema del laser rotante delle auto a guida autonoma, l'incidente di Tesla plasmerà il futuro delle auto automatizzate)

nascondere