Piloti Artificiali: la nuova frontiera della guida autonoma su strada e in pista

Negli ultimi cinque anni, le competizioni tra veicoli autonomi si sono trasformate in un vero e proprio laboratorio sperimentale per la mobilità intelligente. Eventi di prestigio come la Abu Dhabi Autonomous Racing League e la Formula Student Driverless hanno portato auto stile Formula 1 a competere senza pilota, spingendo al limite le capacità di pianificazione, controllo e percezione in tempo reale. Tuttavia, queste sfide hanno anche evidenziato gli ostacoli ancora irrisolti che emergono quando un veicolo deve operare ad alte velocità e affrontare situazioni di guida al limite dell’aderenza.

In questo contesto, lo sviluppo di modelli matematici avanzati è cruciale per la pianificazione delle traiettorie e il controllo del veicolo in tempo reale. Questi modelli devono garantire un equilibrio tra efficienza computazionale — fondamentale per reagire rapidamente a scenari imprevisti — e robustezza, per assicurare sicurezza anche in condizioni dinamiche complesse. La ricerca condotta presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale si concentra su tre problemi chiave ancora aperti nella letteratura e nelle applicazioni esistenti:

1. Lo sviluppo di modelli efficienti per la pianificazione in tempo reale di traiettorie a tempo minimo e il controllo del veicolo, catturando accuratamente il suo comportamento dinamico.
2. L’esecuzione di traiettorie sicure e ottimali in presenza di veicoli avversari dinamici.
3. L’implementazione di metodi di apprendimento (machine learning) della dinamica veicolo che richiedano pochi dati sperimentali e siano capaci di generalizzare in condizioni di guida mai viste prima.

Un pilota artificiale per le corse autonome

Uno dei principali risultati della ricerca è lo sviluppo di un pilota artificiale per la guida autonoma in pista, capace di calcolare e seguire traiettorie ottimizzate per il tempo minimo. Il cuore di questo sistema è un’architettura innovativa che combina reti neurali ispirate alla fisica e metodi di ottimizzazione basati sulle leggi di Newton per descrivere la meccanica del veicolo. Questo approccio garantisce un livello di generalizzazione superiore rispetto alle tecniche di machine learning tradizionali, permettendo al pilota artificiale di adattarsi efficacemente a circuiti e condizioni di gara sconosciute. Testato in simulazioni avanzate e con veicoli reali in scala 1:8, il sistema ha dimostrato prestazioni superiori nella gestione di scenari complessi e su circuiti mai esplorati nella fase di addestramento.

Pianificazione delle traiettorie per superare veicoli avversari in pista

Il secondo contributo della ricerca riguarda la capacità di evitare e superare veicoli avversari in competizione. Per affrontare questo problema, è stato sviluppato un pianificatore di traiettorie basato su reti neurali, capace di generare un grafo di manovre a tempo minimo per evitare collisioni e superare gli avversari. L’algoritmo è stato testato con successo in scenari di competizione con numerosi veicoli autonomi, dimostrando di poter prevedere e gestire interazioni dinamiche con gli avversari senza compromettere le prestazioni globali.

Apprendimento adattivo per il parcheggio autonomo in scenari urbani

Applicando gli stessi principi di pianificazione delle traiettorie e controllo, la ricerca si estende anche a contesti urbani, con particolare attenzione al parcheggio autonomo in ambienti urbani complessi. È stato sviluppato un algoritmo che consente a un veicolo di eseguire in tempo reale manovre di parcheggio ottimizzate, adattandosi a diverse configurazioni spaziali. I test in simulazione hanno confermato la robustezza del sistema, anche in presenza di variazioni nei parametri del veicolo e di rumore nei dati sensoriali.

Stima avanzata della velocità laterale per il controllo autonomo

L’ultima parte della ricerca introduce un innovativo metodo per la stima della velocità laterale del veicolo, una grandezza critica per i sistemi di stabilità come l’ESP e per la guida autonoma ai limiti di aderenza. Il metodo proposto impiega reti neurali con architettura ispirata alle equazioni cinematiche del veicolo, ottenendo un’accuratezza superiore rispetto ai tradizionali algoritmi di machine learning. Questa soluzione, oltre a richiedere meno dati sperimentali per l’addestramento, si è rivelata altamente efficace nell’adattarsi a condizioni di guida variabili e veicoli molto diversi tra loro.

Conclusioni e prospettive future

I risultati di questa ricerca non solo contribuiscono a migliorare le prestazioni dei veicoli autonomi in contesti competitivi, ma pongono le basi per un’evoluzione della guida autonoma su strada, rendendola più sicura, interpretabile e adattabile a scenari complessi. Le soluzioni sviluppate sono già oggetto di collaborazioni con aziende del settore automotive e verranno presto testate su veicoli sperimentali, segnando un passo decisivo verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale e la dinamica veicolare convergono per ridefinire il concetto stesso di mobilità.