Automobili e algoritmi, così viaggeremo su mezzi più sicuri

Rendere le nostre automobili più sicure, creando un innovativo sistema di sensori in grado di fornire una stima completa e affidabile dei parametri critici di movimento del veicolo, indipendentemente dalle condizioni della strada, del veicolo e dell'ambiente circostante. È questo l’obiettivo del progetto “VeHiKoMniScience - VehicleHolistic Knowledge of Motion States” promosso dal professor Basilio Lenzo del Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università di Padova (DII) e recentemente risultato vincitore di un finanziamento di 1,59 milioni di euro nell’ambito del bando FISA – Fondo Italiano per le Scienze Applicate, erogato dal Ministero dell’Università e della Ricerca.

«Gli incidenti stradali causano oltre 1 milione di vittime ogni anno e sono la prima causa di morte per le persone tra i 5 e i 29 anni, come rilevato dall’Oms – spiega Lenzo - Il titolo del progetto rimanda al concetto di onniscienza, cioè la conoscenza di tutto ciò che succede al veicolo. I sistemi attualmente in uso nelle auto in commercio si basano in parte su parametri misurati in tempo reale da alcuni sensori, ad esempio la velocità delle ruote, e in parte su parametri frutto di stime, come quelli legati alla dinamica laterale del veicolo. Queste stime possono portare a errori e imprecisioni: il nostro obiettivo è creare un controllo a tutto tondo dell’auto attraverso dati reali». 

È il caso dei sistemi di controllo elettronico della stabilità, che servono a prevenire le sbandate, agendo sulla regolazione della potenza del motore e sui freni in modo da stabilizzare l’auto. Attraverso una serie di sensori a basso costo applicati sui veicoli, testati sia su mezzi in scala 1:10, sia su automobili reali su pista, il progetto mira a creare un controllo a tutto tondo dell’auto, utilizzando solo dati reali. Ad esempio, una mini videocamera applicata sul veicolo può riprendere l’asfalto dall’alto e, collegata a un computer, è in grado di calcolare la velocità di spostamento laterale, traducendo l’immagine in movimento in un parametro per un algoritmo: questo può impartire un ordine ai freni che possono così intervenire in tempo reale, e con la massima precisione, per ridurre il rischio di sbandata. 

«Sebbene alcuni sistemi avanzati siano stati studiati da tempo, il costo delle apparecchiature di rilevamento necessarie ne rende impossibile l'implementazione nei sistemi di produzione – afferma il professor Basilio Lenzo –Ciò sarà possibile in questo caso, poiché gli stati del veicolo saranno stimati utilizzando sensori già installati nelle auto moderne e apparecchiature a basso costo. Il progetto contribuirà in modo significativo a far progredire la sicurezza dei veicoli a guida umana e autonoma e semiautonoma, salvando in definitiva vite umane»

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