Che cos'è un veicolo autonomo?

Un veicolo autonomo raccoglie, percepisce e analizza i dati per prendere decisioni indipendenti ed eseguire azioni in base all'ambiente circostante. L'automazione dei veicoli è in rapida crescita e ora abbiamo veicoli senza conducente su strada, nonché veicoli con un certo livello di autonomia con un conducente.

Esistono cinque livelli di automazione nel settore automobilistico (e tre per il settore aerospaziale) che vanno dall'assenza di automazione (livello 1) all'automazione completa (livello 5). Nelle attività agricole e minerarie, i veicoli autonomi eseguono attività senza l'intervento umano. Nel settore aerospaziale, il 98% di un volo è automatizzato grazie alle funzioni di autopilota, ma passerà molto tempo prima che vedremo aeromobili completamente autonomi a causa di normative rigorose.

Le auto di livello 5 non esistono ancora perché l'intelligenza artificiale (IA) nelle auto autonome non può attualmente competere con i conducenti umani, anche se elimina la possibilità di errore umano. Tuttavia, Waymo sta avvicinandosi a questo obiettivo con i propri veicoli autonomi senza conducente di livello 4. Esistono anche funzioni autonome di case automobilistiche come Ford e Tesla, considerate di livello 2 e di livello 3, rispettivamente automazione parziale e automazione condizionale. Nei prossimi 10 anni potremmo vedere auto completamente autonome di livello 5 che si guidano da sole su strada.

Progettare un veicolo autonomo è un'operazione più complessa rispetto alla progettazione di auto convenzionali (ad esempio, motore a combustione interna o veicoli elettrici) perché il veicolo è progettato per avere il proprio "cervello" ed eseguire le normali attività di guida avendo tutte le caratteristiche di sicurezza richieste. Questo crea una zona grigia dal punto di vista legale, perché se ci fosse un incidente, non ci sarebbe un guidatore da ritenere responsabile. Ciò rende la progettazione e la convalida dei sistemi di sicurezza più complesse, in quanto i produttori devono garantire di evitare situazioni che potrebbero causare problemi legali.

L'automazione dei veicoli offre questi vantaggi alla società:

• Tranquillità durante gli spostamenti nel traffico intenso e possibilità di eseguire altre attività durante lunghi viaggi
• Meno incidenti, grazie alle migliori previsioni delle auto a guida autonoma
• Minori ingorghi del traffico viaggiando a velocità ottimali
• Velocità più elevate e maggiore sicurezza sulle autostrade grazie alla riduzione di errori umani, distrazioni e affaticamento
• Maggiore accesso ai trasporti per persone con disabilità
• Riduzione delle emissioni di carbonio grazie a minori livelli di traffico, con un impatto ancora maggiore se utilizzato in combinazione con veicoli elettrici (EV)
• Riduzione dei costi derivanti da iniziative di produzione su larga scala per contribuire alla produzione di veicoli più economici e alla creazione di nuovi mercati economici

Tuttavia, esistono anche alcuni potenziali svantaggi:

• Requisiti di dati elevati per sistemi tecnologicamente molto complessi, in quanto un piccolo errore nel software potrebbe causare incidenti
• Costi di produzione elevati a causa dei rigorosi requisiti di test
• Opportunità per gli hacker di interferire con software basato su cloud
• Necessità di solide reti di comunicazione per gestire grandi quantità di dati in tempo reale 

Come accennato in precedenza, esistono cinque livelli di autonomia per le auto e tre livelli per il settore aerospaziale. Il livello 1 indica che non esiste alcuna tecnologia autonoma, mentre il livello 5 indica un veicolo a guida autonoma con piena autonomia. La maggior parte dei veicoli autonomi automobilistici è al livello 2 o 3. 

Livelli 0-2

I livelli 0-2 vanno dall'assenza di funzioni di automazione all'utilizzo di funzionalità di guida assistita. In questi livelli, il conducente ha ancora il pieno controllo del veicolo e deve essere sempre attivamente coinvolto. Gli strumenti di automazione di questi livelli aiutano il conducente nelle attività di guida senza prendere il controllo.

Livelli 3-5

A partire dal livello 3, il conducente umano non è completamente responsabile del veicolo e il sistema di guida automatizzato monitora l'ambiente di guida.  

Nel livello 3, il conducente non controlla l'auto a meno che non si verifichi un'emergenza e i livelli 4 e 5 sono completamente senza conducente. La differenza principale tra il livello 4 e il livello 5 è che i veicoli di livello 4 utilizzano tecnologia di geofencing, ossia di creazione di un perimetro virtuale, e devono lavorare in determinate condizioni operative, mentre i veicoli di livello 5 hanno piena autonomia e possono guidare ovunque. I veicoli di livello 5 non sono inoltre regolati da condizioni predeterminate.

Esempi di diversi livelli di autonomia nella società di oggi

• Uber dispone di auto con sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS, Advanced Driver-Assistance Systems) di livello 2 e guida automatizzata di livello 3 in California. 
• Uber sta cercando di passare ai veicoli di livello 4 nel prossimo futuro utilizzando l'intelligenza artificiale e presto verrà adottato un servizio robotaxi dalla Cina in paesi al di fuori degli Stati Uniti.
• Le auto a guida autonoma sono già disponibili a San Francisco, Los Angeles, Phoenix e Austin attraverso Waymo, ma sono dotate di geofencing in tali località.

Sfide nel passaggio a veicoli di livello 5

La tecnologia è già disponibile per creare veicoli automatizzati di livello 5 se l'auto si trova su una strada senza ostacoli. Tuttavia, la presenza di ostacoli, aree di costruzione e persone che si comportano in modo imprevedibile rende difficile progettare veicoli completamente automatizzati, come i molti tipi di strade da percorrere (ad esempio strade sterrate che potrebbero non sembrare una strada tradizionale e generare confusione negli algoritmi del veicolo).

I sensori sono il componente più importante dei veicoli autonomi e costituiscono la base di qualsiasi tecnologia di assistenza alla guida. I sensori raccolgono tutti i dati pronti per l'elaborazione in modo che il "cervello" di un veicolo autonomo, che utilizza algoritmi di fusione dei dati, possa prendere una decisione informata. Con una grande quantità di dati variegati, i veicoli autonomi possono prendere decisioni migliori. Ecco perché molti tipi di sensori vengono utilizzati sui veicoli autonomi.

Se si confronta un veicolo autonomo con un essere umano, i sensori rappresentano le orecchie e gli occhi che rilevano potenziali pericoli. Il cervello (che rappresenta l'intelligenza artificiale) interpreta quindi l'ambiente circostante in base a quanto osservato. Sebbene i sensori oggi non siano ancora precisi quanto i sensi umani, molti di essi possono essere combinati per creare un quadro completo dell'ambiente del veicolo.

Di seguito i sensori chiave di un veicolo autonomo:

• Telecamera: rappresenta gli occhi del veicolo e vede l'ambiente circostante
• Lidar: analizza le distanze e determina la distanza tra il veicolo e un ostacolo
• Radar: misura le distanze a breve termine e determina la velocità
• Sensore termico: viene utilizzato quando le telecamere non sono appropriate (ad esempio, in tunnel e condizioni di buio) misurando la temperatura emessa da persone e oggetti che non possono essere visti dalla telecamera.
• Sensore a ultrasuoni: posizionato sulle ruote per rilevare i marciapiedi e altre auto durante il parcheggio

Gli algoritmi di fusione dei sensori sono fondamentali per garantire una navigazione efficiente di un veicolo autonomo. La fusione dei sensori prende i dati da ciascun sensore, dal sensore di velocità di un oggetto a quello della distanza, e raggruppa tutto per valutare la situazione.

La fusione dei sensori assegna la priorità ai diversi sensori in base all'ambiente. Ad esempio, se è buio, i dati delle termocamere avranno la precedenza sui dati della telecamera per prendere decisioni.

Esistono diverse fasi di progettazione per i veicoli autonomi, tra cui progettazione di componenti, progettazione di sistemi e convalida. Il software di simulazione viene utilizzato in tutte le fasi di progettazione per semplificare i flussi di lavoro.

La progettazione dei componenti prevede l'ottimizzazione di lenti, cilindri meccanici, sensori multipli e la posizione dei sensori sul veicolo. Anche se il componente può essere di per sé perfetto, potrebbe non adattarsi nella posizione desiderata a causa della geometria del veicolo o non funzionare correttamente a causa di una perturbazione. 

La simulazione viene utilizzata per mettere i componenti in diversi scenari e condizioni meteorologiche per garantire che siano efficaci nell'ecosistema operativo del veicolo. L'intero processo di progettazione si basa sulla convalida di ogni fase il prima possibile per ridurre tempi e costi.

La sicurezza e le normative svolgono un ruolo chiave nella progettazione di componenti e sistemi di rilevamento, in quanto guidano la definizione dei requisiti funzionali e di sicurezza del sistema. La differenza nelle normative regionali e di settore determina i livelli di automazione che possono essere adottati, ad esempio, l'automazione completa esiste già nelle industrie mineraria e agricola rispetto alle caratteristiche di automazione parziale attualmente disponibili nei settori automobilistico e aerospaziale.

Esaminiamo due dei settori più regolamentati come esempi dei vincoli che l'industria deve affrontare durante la progettazione di veicoli con maggiore autonomia:

• Settore aerospaziale: nulla nel settore aerospaziale viene rilasciato senza una convalida rigorosa e qualsiasi sensore deve funzionare a temperature estreme, a velocità elevate e in ambienti con forti vibrazioni. Sebbene il 98% degli aerei oggi sia automatizzato tramite pilota automatico, l'approvazione di un aereo senza pilota sarà difficile a causa di potenziali problemi di sicurezza. Ansys fa parte del consorzio ARP6983 che cerca di creare nuove normative che convalidano le funzioni di autonomia per il settore aerospaziale.
• Settore automobilistico: la normativa varia in base alla regione. Tesla ha auto negli Stati Uniti con caratteristiche di guida autonoma completa (FSD, Full Self-Driving), ma è attualmente in attesa di approvazione regolatoria in Europa. Anche BMW ha rilasciato il secondo assistente autostradale di livello 3 in Europa.

Il software di simulazione offre due vantaggi distinti:

1. Riduce la necessità di costosi prototipi, consentendo test e sviluppo virtuali e un conseguente risparmio di tempo e risorse.
2. È essenziale per la convalida e la verifica (V&V, Validation & Verification) dei sistemi basati sull'intelligenza artificiale, in quanto questi sistemi possono essere convalidati solo attraverso valutazioni probabilistiche delle percentuali di guasto che richiedono test approfonditi simulati.

Anche se entrambi questi vantaggi sono fondamentali, affrontano aspetti diversi del processo di sviluppo e non sono direttamente collegati.

Ecco alcuni esempi chiave di come il software Ansys viene utilizzato durante l'intero processo di progettazione:

• Software Systems Tool Kit di Ansys: fornisce un ambiente di modellazione basato sulla fisica per analizzare piattaforme e payload in un contesto di missione realistico.
• Software Ansys medini analyze: garantisce che i veicoli saranno sicuri e conformi ai requisiti normativi.
• Software Ansys AVxcelerate Autonomy: fornisce una soluzione progettata specificamente per supportare lo sviluppo, il test e la convalida di tecnologie di guida automatizzata sicure.
• Software Ansys AVxcelerate Sensors: integra la simulazione di sensori come telecamere, radar, lidar e termocamere per valutare virtualmente sistemi ADAS complessi e veicoli autonomi.
• Software Ansys optiSLang: utilizzato per scalare diversi ambienti di test e determinare una serie logica di scenari di test.
• Software Ansys Zemax OpticStudio: utilizzato per ottimizzare gli stack di lenti nelle telecamere e nel sistema di lidar del veicolo.
• Software Ansys Lumerical FTDT: utilizzato per progettare sensori CMOS con le migliori prestazioni.
• Software Ansys Speos: simula e ottimizza il design e le prestazioni dei sistemi ottici, inclusi gli spazi per imballaggi e lenti.
• Software Ansys HFSS: software di simulazione elettromagnetica 3D per progettare diversi componenti elettronici ad alta frequenza utilizzati nei veicoli autonomi, tra cui sensori di radiofrequenza, lidar, radar e telecamere.

In generale, la simulazione aiuta a migliorare i tempi di sviluppo e il time-to-market, e diversi package software di simulazione possono essere combinati durante l'intero processo. Ansys si concentra sul miglioramento dello sviluppo di veicoli di livello 2 e livello 3 e sta lavorando per consentire in futuro un processo di progettazione più completo per veicoli autonomi di livello 4 e 5.

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