GEOmedia 6 2022 - Mapping, maps e ancora mappe

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FOCUS fondamentali nella fornitura di mappe per la guida autonoma non è tanto la loro creazione bensì il loro costante aggiornamento: considerato che la mole di dati da elaborare e le modifiche da apportare sono cospicue, apportarle manualmente sarebbe impossibile. Entrano quindi in gioco le intelligenze artificiali che lavorano sui sistemi cartografici apportando le modifiche necessarie in modo rapido e preciso, anche con il supporto di personale tecnico esperto che, allo stesso tempo, le addestra ad una totale automazione. Al fine di raggiungere tale obbiettivo vengono impiegati dataset e database che costituiscono la primaria fonte di informazioni per le Intelligenze Artificiali, al fine di migliorare il processo di apprendimento e classificazione per automatizzare la gestione e l’aggiornamento automatico della Mappa in HD. Ogni dato derivante dalla suite di sensori viene trasmesso al computer di bordo che funge da sistema nervoso, al fine di analizzare, comprendere e inviare al comparto elettromeccanico le informazioni ricevute e di optare per una azione piuttosto che un’altra, sulla base delle esigenze di guida momentanee. Dal punto di vista economico e commerciale bisogna aggiungere che la messa in opera di macchine di livello 3 e 4 è molto costosa e che potrebbe non raggiungere neanche il 5% del mercato automotive entro il 2030. D’altra parte, sono tante le aziende che stanno scommettendo sul potenziale futuro di questo mercato e sulle prospettive di produzione auto senza conducente o driverless e che sperano nell’adozione di massa nel giro di un decennio. Tuttavia tali sistemi non sembrano ancora capaci di rendersi autonomi nel traffico urbano, specialmente se congestionato o in quelle città le cui arterie possono essere particolarmente complesse, come il caso di molte città italiane. Sembrerebbe quindi che le AI non siano ancora sufficientemente evolute per assumere il controllo dell’autovettura al pari di un essere umano e che il livello tecnologico raggiunto dalle auto driverless, seppur decisamente all’avanguardia, non sia sufficiente per i contesti fortemente antropizzati: si ritengono quindi fondamentali ulteriori passi avanti nell’implementazione della tecnologia AI e di una infrastruttura adeguata, capace di consentire la produzione di serie e di una adozione di massa nei termini della guida autonoma propriamente detta. Tecnologia 5G, IoT e connettività Il settore che beneficerà maggiormente della tecnologia 5G e IoT sono i sistemi a pilotaggio remoto, comprese la auto driverless, in quanto mobilità e tempi di risposta sono subordinati alla velocità con cui le informazioni sono veicolate da un sistema all’altro: più veloce è lo scambio di informazioni, migliore sarà il tempo di risposta. E una connettività rapida e scevra da disturbi o interferenze è alla base di un buon sistema di comunicazione. Tralasciando le problematiche cocernenti il tipo di spettro elettromagnetico impiegato dalle rete 5G, che è prossimo a quello usato da alcuni satelliti per il telerilevamento e l’osservazione della terra dal punto di vista meteorologico, e, quindi, le possibili interferenze elettromagnetiche ad essi collegate o ad altri strumenti appositi che generano disturbi nello spettro del 5G, questa tecnologia non è altro che il ponte di collegamento tra la suite dei sistemi di bordo interna al veicolo e il mondo esterno. La mobilità avanzata, per arrivare ad una reale messa in opera, necessita di una infrastruttura intelligente fondata sull’interconnessione tra ambiente interno (sistemi di bordo e gestione delle auto da parte delle AI), ambiente esterno (una viabilità smart fatta di oggeti in grado di dialogare tra loro) e l’interazione tra le autovetture. Insomma, sistemi capaci di comunicare e interagire, veicolando l’integrazione e lo scambio di informazioni, ma anche l’autoapprendimento delle AI, grazie ai dati ricevuti e scambiati tramite infrastrutture di telecomunicazione, sistemi satellitari e la rete 5G, tecnologia che, ancora una volta, consente la connessione delle auto con altre infrastrutture. Allo stato attuale il sistema preposto allo scambio di informazioni tra infrastrutture e veicoli è la tecnologia V2X (Vehicle-to-X), già impiegate da diversi big dell’automotive. Sono quindi in corso di sviluppo sistemi operativi capaci di raccogliere big data utili a migliorare gli attuali algoritmi di apprendimento, ma anche in grado di integrare periferiche e dispositivi interconnessi tra loro. Il ruolo del 5G è quindi essenziale per aumentare la capacità di elaborazione delle auto driverless, l’esperienza di guida del conducente e la sicurezza on the road. Un altro aspetto rilevante, circa la connettività delle auto, sono i servizi cloud, offerti dal mondo dell’IoT soprattutto in termini di prevenzione e mitigazione del rischio: 4 Sistema di sicurezza contro il furto: un dispositivo connesso rende subito rin- 12 GEOmedia n°6-2022
FOCUS Fig. 11 - La piattaforma di connessione Hexagon - ZF ProConnect, forse una delle migliori soluzioni attualmente sul mercato. Crediti Immagine: ZF.. tracciabile il veicolo rubato, impedendone l’accensione e inviando alle forze dell’ordine le necessarie informazioni al fine di ritrovare il mezzo; 4 Rapidità di intervento in caso di incidente: questo è sicuramente uno degli aspetti più importanti. Il dispositivo di bordo, capace di rilevare una collisione in modo automatico e in tempo reale, invia una segnalazione alle autorità competenti con tutte quelle informazioni utili a coaudiovare le attività di intervento, supporto e recupero nella salvaguardia di vite umane; 4 Assistenza Stradale: le tecnologie IoT comunicano in particolare gli interventi di manutenzione programamata sulla base di parametri preimpostati. Inoltre possono contribuire in modo decisivo ad una concreta applicazione del concetto di manutenzione predittiva, grazie alla potenza computazionale dei sistemi di edge computing, che, tramiite analisi dei parametri del veicolo, individuino eventuali criticità. 4 Scatole nere: a fini assicurativi e di attribuzione delle responsabilità in caso di incidente. Tra i progetti più rilevanti, recentemente lanciati sul futuro del 5G nell’ambito della Smart Mobility, il Progetto Europeo 5G Carmen, finanziato dalla Commissione Europea e coordinato dalla Fondazione Bruno Kessler sperimenta funzioni e servizi innovativi per l’automotive in Europa, ponendo le basi per la realizzazione del “futuro ecosistema digitale e del sistema di trasporto intelligente abilitati dalla connettività 5G e dall’infrastrutture edge-cloud”. Un altro progetto di grande interesse dal punto di vista anche del geospatial e della connettività è Hyper 5G: un progetto di durata biennale finanziato dall’Agenzia Spaziale Europea, cui partecipano la società GRED (Geomatics Research and Development) e il politecnico di Milano assieme alla collaborazione di Vodafone. L’obbiettivo è la realizzazione di sistemi ibridi di posizionamento capaci di utilizzare simultaneamente la rete 5G e il GNSS, integrando il loro funzionamento in un sistema di posizionamento estremamente preciso e veloce, che renderà i mezzi a pilotaggio remoto capaci di muoversi anche in ambienti piuttosto complessi quali agglomerati urbani, contesti ad elevata densità antropica e on-thesky. Il progetto mira a definire algoritmi e software necessari per la fusione dei segnali terrestri con quelli satellitari: l’impiego ibrido della rete GNSS e 5G da parte dei mezzi a guida autonoma sarà particolarmente rilevante soprattutto nel passaggio dagli ambienti chiusi a quelli aperti e viceversa. Quindi un posizionamento di precisione sempre più accurato che mira a realizzare soluzioni GEOmedia n°6-2022 13
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