Sensori di ultima generazione montati su veicoli elettrici, sia a guida autonoma che umana, in grado di monitorare la cittร , rilevando lo stato del manto stradale. Li ha messi a punto il Laboratorio ENEA di Robotica e intelligenza artificiale per il progetto Smart Road nellโambito del programma โRicerca di Sistema Elettricoโ finanziato dal Ministero dellโAmbiente e della Sicurezza Energetica.
Trasporti: da ENEA nuovi sensori per mezzi elettrici che rilevano condizioni manto stradale
โLโidea di base รจ quella di veicoli a guida autonoma che fungano da sensori per misurare in modo capillare le condizioni della cittร e migliorare la sicurezza, i flussi di traffico e il comfort di guida, con benefici anche in termini di risparmio energetico e sostenibilitร โ, spiega Sergio Taraglio, ricercatore ENEA del Laboratorio di Robotica e intelligenza artificiale del Dipartimento Tecnologie energetiche e fonti rinnovabili, e responsabile di questa linea di attivitร .
Per lโanalisi dello stato del manto stradale sono stati messi a punto due diversi sensori: il primo utilizza un LIDAR (Light Detection and Ranging), basato su laser, per misurare con notevole precisione le distanze geometriche, mentre il secondo consiste in una telecamera montata frontalmente sul veicolo che analizza il flusso video con tecniche di Intelligenza Artificiale.
โI dati raccolti dagli strumenti servono a valutare lo stato del manto stradale. Nel caso del LIDAR si misura geometricamente il piano stradale, rivelandone le deviazioni quali buche o dossi e indicando su un display il difetto stradale in rosso rispetto al colore verde di una strada in buone condizioni, potendo operare come un ADAS (Advanced Driver Assistance Systems, sistemi avanzati di assistenza alla guida)โ, prosegue Taraglio.
Il secondo sensore utilizza una rete neurale profonda addestrata a individuare e riconoscere i difetti nel flusso video della telecamera. Esso permette di vedere oggetti non misurabili dal LIDAR quali ad esempio le fessurazioni a reticolo o tutti quei difetti riconducibili ad elementi โpitturatiโ sullโasfalto (strisce pedonali o linee di carreggiata sbiadite).
Entrambi i sensori lavorano in tempo reale e possono essere utilizzati per il monitoraggio urbano: le informazioni sul difetto stradale, georeferenziate, sono inviate al gestore della smart city per mappare le condizioni stradali e pianificare eventuali riparazioni.
Inoltre, il veicolo elettrico a guida autonoma utilizzato per la sperimentazione รจ anche equipaggiato con un sensore di qualitร dellโaria che registra le concentrazioni di particolato e invia dati per elaborare in tempo reale mappe degli inquinanti ad alta risoluzione.
ร attualmente in corso lo sviluppo di sistemi per lโanalisi del contesto sonoro. โLโobiettivo รจ duplice: da un lato misurare lโinquinamento sonoro, dallโaltro permettere al veicolo autonomo di poter utilizzare le informazioni sonore per la gestione di situazioni di potenziale pericolo: ad esempio in caso di avvicinamento di un mezzo di soccorso, il veicolo deve essere in grado di riconoscere la situazione e liberare la carreggiata per quanto possibileโ, conclude Taraglio.
