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Auto a guida autonoma: un’analisi approfondita per i meccanici

Il rocker Vasco Rossi ha recentemente condiviso sui social la sua esperienza a bordo di un “robo-taxi” Waymo a Los Angeles, definendola “un salto nel futuro”. Il cantante ha pubblicato video e commenti entusiasti su Facebook e Instagram, mostrando il viaggio a bordo del veicolo a guida autonoma che si può prenotare tramite app. Il servizio Waymo, nato come progetto di Google, è attualmente disponibile a Los Angeles, San Francisco e Phoenix.

 

La tecnologia delle auto a guida autonoma rappresenta una delle più grandi rivoluzioni nel settore automobilistico. Questi veicoli, dotati di avanzati sistemi di intelligenza artificiale e sensoristica, sono in grado di percepire l’ambiente circostante e prendere decisioni di guida in tempo reale. In questo articolo, esploreremo i principali marchi che operano nel settore, le normative vigenti in Italia, i sensori utilizzati e i sistemi di sicurezza implementati.

 

Principali marchi e sviluppatori di auto a guida autonoma

Tra i principali attori nel campo della guida autonoma troviamo Waymo, una sussidiaria di Alphabet (la società madre di Google), che ha sviluppato veicoli completamente autonomi e ha iniziato a offrire servizi di taxi senza conducente a Phoenix e San Francisco. General Motors, attraverso la sua acquisizione della startup Cruise, è anch’essa un attore di rilievo, con una flotta di oltre 300 veicoli a guida autonoma. Volkswagen, in collaborazione con Microsoft, sta sviluppando tecnologie avanzate per la guida autonoma. Altri importanti sviluppatori includono Tesla, Argo AI, Zoox, Aurora, Nuro, Baidu e Aptiv.

 

Normative e circolazione in Italia

In Italia, la normativa attuale non consente ancora la circolazione di veicoli a guida autonoma di livello superiore a 1 o 2, ovvero quelli che offrono assistenza alla guida ma richiedono comunque la presenza attiva del conducente. Tuttavia, ci sono stati sviluppi recenti, come i test di una Fiat 500 elettrica modificata per la guida autonoma a Brescia, in collaborazione con A2A e il Politecnico di Milano. Questi test rappresentano un passo significativo verso l’integrazione della guida autonoma nelle nostre strade.

 

Sensori utilizzati nelle auto a guida autonoma

I veicoli a guida autonoma sono dotati di una complessa rete di sensori che lavorano in sinergia per percepire l’ambiente circostante e prendere decisioni di guida. I principali sensori includono:

 

Sensori LiDAR: Utilizzano la luce laser per mappare l’ambiente in 3D, fornendo informazioni precise sulla distanza e la posizione degli oggetti circostanti.

 

Radar: Utilizzano onde radio per misurare la velocità e la direzione degli oggetti, anche in condizioni di scarsa visibilità.

 

Telecamere: Offrono una visione a 360 gradi dell’ambiente, riconoscendo segnali stradali, pedoni e altri veicoli.

 

Sensori di prossimità: Rilevano la distanza da altri veicoli, pedoni e ostacoli, contribuendo a evitare collisioni.

 

Sensori di movimento: Monitorano il movimento degli oggetti circostanti, aiutando il veicolo a anticipare e reagire a situazioni dinamiche.

 

Sistemi di sicurezza nelle auto a guida autonoma

La sicurezza è una priorità assoluta nelle auto a guida autonoma. I sistemi di sicurezza implementati includono:

 

Sistemi di controllo avanzati: Gestiscono accelerazione, frenata e sterzata in base alle istruzioni dell’intelligenza artificiale, garantendo una guida fluida e sicura.

 

Algoritmi di machine learning: Consentono ai veicoli di apprendere dall’esperienza e adattarsi a diverse situazioni di guida, migliorando continuamente le loro prestazioni.

 

Sistemi di rilevamento di emergenza: Monitorano costantemente l’ambiente circostante e possono intervenire rapidamente in caso di pericolo, ad esempio frenando automaticamente in caso di ostacoli improvvisi.

 

Comunicazione veicolare (V2X): Consente ai veicoli di comunicare tra loro e con l’infrastruttura stradale, migliorando la consapevolezza situazionale e riducendo il rischio di incidenti.

Costi delle vetture e delle infrastrutture stradali

I costi delle auto a guida autonoma sono generalmente più elevati rispetto a quelle tradizionali, a causa dei sistemi avanzati di sensoristica e intelligenza artificiale. Tuttavia, questi costi sono destinati a diminuire man mano che la tecnologia diventa più diffusa e i processi di produzione si ottimizzano.

 

Per quanto riguarda le infrastrutture stradali, l’integrazione della guida autonoma richiede investimenti significativi in diversi ambiti: la segnaletica deve essere aggiornata con marcatori speciali leggibili dai sensori, servono reti 5G capillari per garantire la comunicazione costante tra veicoli e infrastrutture, occorre installare sensori lungo le strade per monitorare il traffico in tempo reale. È necessario anche adeguare semafori e cartelli stradali con dispositivi IoT per la comunicazione diretta con i veicoli autonomi.

 

Gli investimenti sono considerevoli perché questi aggiornamenti devono essere implementati su larga scala e richiedono una manutenzione costante per garantire la sicurezza e l’efficienza del sistema per questo la loro adozione non è immaginabile in breve tempo su tutto il territorio nazionale, ma probabilmente sarà una prerogativa dei grandi centri abitati dove c’è più traffico.

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