Uber e Waymo (un tempo nota come Progetto Google Driverless Car) hanno presentato delle nuove tecniche che usano l’Intelligenza Artificiale (IA) per migliorare le auto guida autonoma.
Durante un worshop sulle auto che si guidano da sole presso la Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2020, entrambe le aziende hanno tenuto una presentazione. Drago Anguelov, a capo del team di sviluppo di Waymo, ha illustrato ViDAR, un software che usa le telecamere dell’auto per calcolare la geometria stradale. Raquel Urtasun, che dirige lo sviluppo della guida autonoma per Uber, ha mostrato V2VNet, un sistema che permette di condividere informazioni fra più auto durante la guida.
Waymo e Uber: IA per la guida autonoma
Uber presenta V2VNet
I ricercatori dell’Advanced Techonologies Group (ATG) di Uber hanno creato un sistema chiamato V2VNet. Le auto a guida autonoma potranno condividere informazioni fra loro durante la guida. Le informazioni scambiate contengono un set di dati, compresi di orari e luoghi precisi, che vengono poi letti e interpretati da ogni auto.
Per simulare i risultati di questo scambio di informazioni continuo, il team di UBER ha sviluppato un simulatore di immagini lidar. Creando scansioni di 5.500 veicoli, hanno condotto un’analisi statistica. Il risultato è che con V2VNet le rilevazioni geometriche della strada sono migliorate del 68% rispetto a quanto avrebbe potuto fare un auto da sola. Sopratutto ad alte velocità, Uber ha dimostrato che lo scambio di dati aiuta le auto a guida autonoma a “vedere” meglio la strada e possibili ostacoli, specie in punti ciechi per un auto sola. Con l’avvento del 5G e la diffusione di questa tecnologia sarà possibile per le auto a guida autonoma lavorare in rete, migliorando le prestazioni e la sicurezza.
Waymo lancia ViDAR
Waymo ha lavorato in collaborazione con uno dei laboratori per l’Intelligenza Artificiale di Google, Google Brain. Il risultato è ViDAR, un software che può dedurre le strutture dal movimento. Genera geometrie in 3D usando il parallasse di movimento: un fenomeno ottico che fa sembrare gli oggetti lontani muoversi nella stessa direzione del movimento, mentre quelli vicini si muovo in direzione contraria.
Grazie alle immagini raccolte (anche lidar), il software può elaborare un modello per correggere “l’effetto gelatina” che abbiamo quando una telecamera si muove. In questo modo l’auto a guida autonoma può avere una visuale accurata anche aumentando la velocità. ViDAR è particolarmente utile per produrre modelli di oggetti in moto relativo rispetto alla macchina, ad esempio pedoni o ciclisti. Questo renderà le auto a guida autonoma più sicure, pur muovendosi a velocità maggiori.
Guida autonoma sempre più sofisticata
Non sappiamo ancora quando le soluzioni IA di Waymo e Uber per la guida autonoma saranno pronte per essere lanciate sul mercato. Quello che è sappiamo è che sono molte le aziende che stanno investendo su questa realtà. Inoltre sappiamo che il 5G sarà un acceleratore per le auto che si guidano da sole. Dobbiamo iniziare a prepararci ad un futuro dove guidare sarà solo uno sport o un hobby.
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