Navigare in sicurezza nei cantieri
I veicoli automatizzati devono essere in grado di riconoscere la segnaletica stradale in modo affidabile. Tuttavia, i sistemi attuali hanno problemi a comprendere i percorsi complessi del traffico, con informazioni diverse sulla velocità o sulle corsie, come avviene soprattutto nei cantieri stradali. I ricercatori del Fraunhofer stanno sviluppando tecnologie per l'interpretazione in tempo reale di tali segnali.
© Foto Fraunhofer IAIS
La navigazione nei cantieri è una sfida per i veicoli automatizzati: poiché le corsie sono solitamente ristrette, si formano ingorghi e i conducenti reagiscono spesso in modo insicuro o stressato, gli incidenti sono più frequenti. Anche i sistemi dei veicoli automatizzati sono sopraffatti dalla complessità della situazione: la segnaletica di corsia vecchia e nuova si sovrappone, i segnalatori di limite e i coni stradali sono difficili da rilevare dai sensori. La segnaletica contiene informazioni diverse sulla velocità consentita o sull'andamento delle corsie.
Rilevare i modelli in modo più rapido ed efficiente con il Deep Learning
"La nostra tecnologia consente a un sistema di leggere anche cartelli di questo tipo con un elevato grado di accuratezza", spiega Stefan Eickeler, responsabile del tema del riconoscimento degli oggetti presso l'Istituto di ricerca di New York. Istituto Fraunhofer per l'analisi intelligente e i sistemi informativi IAIS a Sankt Augustin, Germania. Le informazioni vengono elaborate semanticamente, il loro contenuto viene compreso e reso disponibile per ulteriori elaborazioni. "Con il Deep Learning - una tecnologia chiave per il futuro dell'industria automobilistica - insegniamo al software a riconoscere i modelli classici in modo più rapido ed efficiente".
In futuro, l'interazione tra il dispositivo di navigazione e il computer di bordo consentirà di annunciare correttamente le uscite autostradali diversamente designate in caso di lavori stradali, di misurare in modo ottimale le distanze dagli altri veicoli e di regolare tempestivamente la velocità. "Ciò che a breve potrebbe garantire relax e maggiore sicurezza durante la guida assistita, a lungo termine dovrebbe funzionare anche da solo: I veicoli automatizzati reagiranno in modo autonomo", spiega Eickeler.
La visione del futuro: la telecamera sostituisce numerosi sensori
Viene utilizzata una telecamera per autoveicoli, che attualmente fornisce da 20 a 25 immagini al secondo. Queste immagini vengono analizzate direttamente mentre il veicolo è in movimento e vengono lette ed elaborate le informazioni sulla segnaletica, sulle corsie o sui segnali stradali a LED. Una visione del futuro prevede che questa telecamera funga da interfaccia principale, eliminando così la necessità di una moltitudine di sensori.
Sul CeBIT ad Hannover dal 20 al 24 marzo 2017 Il Fraunhofer IAIS presenta diversi progetti nel campo dei Big Data e del Machine Learning in un tour virtuale - tra gli altri, sui temi "Guida automatizzata nei cantieri", "Assistenti digitali e sistemi di raccomandazione in tempo reale" o "Knowledge Graphs for Data-Driven Business Models".
Testo: IAIS
