Toyota Research Institute e Stanford Engineering realizzano la prima sequenza di drift in tandem completamente autonomo al mondo
Toyota Research Institute (TRI) e Stanford Engineering hanno annunciato una prima mondiale nella ricerca sulla guida assistita: far derapare autonomamente due vetture in tandem.
Da quasi sette anni i due team collaborano alla ricerca per rendere la guida più sicura. Questi esperimenti automatizzano una manovra sportiva chiamata “drifting”, in cui il guidatore controlla con precisione la direzione del veicolo dopo aver fatto perdere aderenza all’asse posteriore. Una situazione corrispondente al controllo durante un imprevisto su fondi a scarsa aderenza come neve o ghiaccio. Aggiungendo una seconda auto che derapa in tandem, i team hanno simulato più da vicino condizioni dinamiche in cui le auto devono rispondere rapidamente ad altri veicoli, pedoni e ciclisti in movimento intorno al veicolo stesso.
“I nostri ricercatori collaborano con un unico obiettivo: rendere la guida più sicura”, ha dichiarato Avinash Balachandran, vicepresidente della divisione Human Interactive Driving di TRI. “Ora, utilizzando gli strumenti più recenti dell’intelligenza artificiale, siamo in grado di far derapare due auto in tandem in modo autonomo. Si tratta della manovra più complessa negli sport motoristici e il raggiungimento di questo traguardo con l’automazione, significa che possiamo controllare le auto in modo dinamico anche nelle condizioni più difficili. Questo ha implicazioni di vasta portata per la realizzazione di sistemi di sicurezza avanzati nelle automobili del futuro”.
“La fisica del drifting è in realtà simile a quella che un’auto potrebbe sperimentare su fondi a scarsa aderenza come neve o ghiaccio”, ha dichiarato Chris Gerdes, professore di Ingegneria meccanica e co-direttore del Center for Automotive Research di Stanford (CARS). “Ciò che abbiamo imparato da questo progetto di drifting autonomo ha già portato a nuove tecniche per controllare i veicoli automatizzati in modo sicuro sul ghiaccio”.
In una sequenza di drifting autonomo in tandem, due veicoli – un’auto di testa e una che segue – si muovono su un tracciato, a volte a pochi centimetri l’una dall’altra, operando al limite del controllo. Il team ha utilizzato le più recenti tecnologie per costruire l’intelligenza artificiale del veicolo, compreso un modello degli pneumatici a rete neurale che ha permesso di imparare dall’esperienza, proprio come un pilota esperto.
“Le condizioni della pista possono cambiare radicalmente nel giro di pochi minuti quando il sole tramonta”, ha detto Gerdes. “L’intelligenza artificiale che abbiamo sviluppato per questo progetto apprende da ogni test che abbiamo fatto in pista per gestire questa variazione”.
Gli incidenti automobilistici causano ogni anno più di 40.000 morti negli Stati Uniti e circa 1,35 milioni di morti nel mondo. Molti di questi incidenti sono dovuti alla perdita di controllo del veicolo in situazioni dinamiche improvvise. Lo sviluppo della guida autonoma è molto promettente per introdurre sistemi di assistenza al conducente che lo aiutino a reagire correttamente in situazioni di emergenza.
“Se l’auto inizia a sbandare o a perdere aderenza, ci si affida esclusivamente alle proprie capacità di guida per evitare la collisione con un altro veicolo, un albero o un ostacolo. Un guidatore medio fatica a gestire queste circostanze estreme e una frazione di secondo può fare la differenza tra la vita e la morte”, ha aggiunto Balachandran. “Questa nuova tecnologia è in grado di intervenire in tempo per salvaguardare il conducente e gestire la perdita di controllo, proprio come farebbe un esperto di drifting”.
“Fare ciò che non è mai stato fatto prima dimostra davvero cosa è possibile”, ha aggiunto Gerdes. “Se riusciamo a fare questo, immaginate cosa possiamo fare per rendere le auto più sicure”.
Dettagli tecnici
● Gli esperimenti sono stati condotti al Thunderhill Raceway Park di Willows, California, utilizzando due GR Supra modificate: gli algoritmi sull’auto principale sono stati sviluppati al TRI, mentre gli ingegneri di Stanford hanno sviluppato quelli sulla seconda auto
● TRI si è concentrata sullo sviluppo di meccanismi di controllo affidabili e stabili per l’auto di testa, consentendole di effettuare giri costanti e sicuri.
● Stanford Engineering ha sviluppato modelli e algoritmi di veicoli con intelligenza artificiale che consentono all’auto che segue di adattarsi dinamicamente al movimento dell’auto che precede, in modo che possa muoversi senza collidere.
● GReddy e Toyota Racing Development (TRD) hanno modificato le sospensioni, il motore, la trasmissione e i sistemi di sicurezza di ciascuna vettura (ad esempio, roll-bar e sistemi antincendio). Sebbene leggermente diversi tra loro, i veicoli sono stati costruiti con le stesse specifiche utilizzate nelle competizioni di Formula Drift per aiutare i team a raccogliere dati, con piloti esperti in un ambiente controllato.
● Entrambe le vetture sono state dotate di computer e sensori che consentono di controllare lo sterzo, l’acceleratore e i freni e allo stesso tempo di rilevarne il movimento (ad esempio posizione, velocità e velocità di rotazione).
○ Fondamentalmente, condividono una rete WiFi dedicata che consente loro di comunicare in tempo reale scambiando informazioni come la posizione relativa e le traiettorie pianificate.
○ Per ottenere un drift autonomo in tandem, i veicoli devono adattare continuamente i comandi di sterzo, acceleratore e freno e la traiettoria che intendono seguire, utilizzando una tecnica chiamata Controllo predittivo del modello non lineare (NMPC).
● Nell’NMPC, ogni veicolo ha degli obiettivi, rappresentati matematicamente come comandi o vincoli a cui si deve obbedire.
○ L’obiettivo del veicolo di testa è mantenere una deriva lungo un percorso desiderato, rimanendo soggetto ai vincoli delle leggi della fisica e ai limiti della meccanica come l’angolo di sterzata massimo.
○ L’obiettivo del veicolo che segue è andare in drift accanto al veicolo di testa evitando proattivamente una collisione.
● Ciascun veicolo, quindi, elabora e rielabora la migliore ottimizzazione fino a 50 volte al secondo, per decidere quali comandi di sterzo, acceleratore e freno soddisfano meglio i propri obiettivi, rispondendo al contempo a condizioni in rapido cambiamento.
● Sfruttando l’intelligenza artificiale per migliorare costantemente la rete neurale utilizzando i dati dei test precedenti, i veicoli ottimizzano la performance ad ogni nuovo giro di pista.
Per ulteriori informazioni tecniche, visitate il blog TRI’s Tandem Drifting Medium.
Approfondimenti:
Gli ADAS, che oggi sono arrivati alla terza generazione del Toyota Safety Sense con il sistema Toyota “T-Mate”*, sono un vero e proprio assistente proattivo alla guida (Proactive Driving Assist).
Lo sviluppo delle logiche alla base degli ADAS presenti sulla vetture di serie sono frutto di esperimenti di AI condotti principalmente dal TRI, nei quali, grazie alla presenza di dispositivi dotati di AI a bordo (veri e propri computer), vetture che effettuano autonomamente determinati percorsi, con ostacoli di vario genere, sono in grado di adattare progressivamente il proprio comportamento e le proprie reazioni in condizioni limite di sollecitazioni dinamiche e di aderenza degli pneumatici al suolo, come in caso di drifting, fino a definire la risposta ottimale alle situazioni che si trovano di fronte.
In pratica gli attuali sistemi di assistenza alla guida sono dotati di abilità a tutti gli effetti in grado di gestire una guida autonoma del veicolo, sia in condizioni di marcia normale che di emergenza, ma sono volutamente messi a disposizione come “assistente” al guidatore (T-mate) non come suo sostituto. Ovviamente ai fini della sicurezza (ADAS propriamente detti) ma anche per ottimizzare la gestione del sistema ibrido in termini di utilizzo della batteria (gestione di guida predittiva) e per rendere più fluida e omogenea la guida in contesti di traffico intenso (assistente di guida che agevola ad esempio il rallentamento e l’uso dello sterzo in base alle condizioni sia della strada che del traffico circostante).
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*: Toyota T-Mate (= Toyota Safety sense di 3^ generazione + Proactive Driving Assist)
Toyota T-Mate indica una vasta gamma di sistemi che aiutano a prevenire gli incidenti, forniscono protezione in caso di impatto e assistono il conducente nelle manovre, sia di parcheggio che di guida nel traffico. L’ultima generazione di Toyota Safety Sense include sistemi di sicurezza attiva con maggiore funzionalità e monitoraggio più completo dell’ambiente attorno alla vettura.
Il più recente Pre-Collision System e il Proactive Driving Assist monitorano costantemente la strada per riscontrare eventuali pericoli e possono avvisare il guidatore o limitare automaticamente l’accelerazione e intervenire sulla frenata se viene rilevato un rischio imminente. Ciò protegge da una serie di fattori di rischio, come la presenza di un veicolo più lento o fermo nella corsia di marcia e di pedoni o ciclisti che attraversano la strada, anche agli incroci.
Il Lane Trace Assist mantiene in sicurezza sulla corsia di marcia, guidato dalla segnaletica orizzontale, dal margine stradale o dal veicolo che precede, migliorando ulteriormente la sicurezza e riducendo lo stress nei lunghi viaggi in autostrada. Il sistema funziona con il Cruise Control Adattivo di tipo Full Range per regolare la velocità durante una curva autostradale, monitorando l’uso del volante e dei pedali. Se non vengono utilizzati per un periodo prolungato di tempo, è possibile che si avvii l’Emergency Driving Stop System.
Il potenziato Cruise Control Adattivo Full Range include un nuovo Overtake Prevention Support per impedire i sorpassi involontari in autostrada sul lato sbagliato di un altro veicolo e il Turn Signal Linked Control per aiutare il guidatore a immettersi nel traffico a una velocità adeguata e a distanza di sicurezza dagli altri veicoli.
Sulle strade principali e sulle autostrade, il Road Sign Assist fornisce un promemoria visivo di informazioni importanti come i segnali di pericolo e i limiti di velocità. L’ultima versione è arricchita con la regolazione one-touch del limitatore di velocità per adattare quest’ultima all’ informazione riportata sui segnali stradali.
Il Rear Seat Reminder System, avvisa il conducente se un bambino o un animale domestico viene lasciato sul sedile posteriore, e il Safe Exit Assist che avvisa se veicoli o ciclisti sono in transito o si stanno avvicinando da dietro quando si sta aprendo una portiera (su Toyota, su Lexus inibisce l’apertura della portiera).
Il Lane Change Assist e il Front Cross Traffic Alert migliorati, progettati per avvisare il guidatore se ci sono dei veicoli in avvicinamento da sinistra o destra agli incroci. La Driver Monitor Camera monitora lo stato del conducente ed è collegata all’Emergency Driving Stop System, mentre il sistema di abbaglianti adattivi regola i livelli di luce anteriore per ridurre al minimo l’abbagliamento dei veicoli in arrivo.
Per garantire al cliente la massima comodità, continue revisioni e aggiornamenti software vengono rilasciati da remoto tramite il modulo di comunicazione dati dell’auto.
Toyota Research Institute
Il Toyota Research Institute (TRI) conduce ricerche per amplificare le capacità umane, concentrandosi sul rendere le nostre vite più sicure e sostenibili. Guidato dal dottor Gill Pratt, il team di ricercatori del TRI sviluppa tecnologie per far progredire l’energia e i materiali, l’intelligenza artificiale incentrata sull’uomo, la guida interattiva umana e la robotica. Fondata nel 2016, TRI ha uffici a Los Altos, California, e Cambridge, Massachusetts. Per ulteriori informazioni su TRI, visitare http://tri.global.