Mentre la discussione pubblica si concentra sull’idea di una guida autonoma come caratteristica aggiuntiva di un veicolo, si potrebbe scoprire che il vero vantaggio sta nell’interoperabilità?

L’intelligenza artificiale (IA) sta potenziando quella che è diventata una delle tendenze più importanti nell’industria automobilistica: la guida autonoma. I produttori stanno già dotando i loro veicoli di base di rastrelliera d’emergenza, allarme collisione e monitoraggio dei punti ciechi, e offrono ad altri conducenti avanzati sistemi di assistenza (ADAS) come opzioni, quali autopilota, cambio di corsia automatico, autopark e convocazione. Anche quando questi ADAS richiedono ancora la presenza di un umano nel ciclo, stanno chiaramente spingendo verso il veicolo di livello 5 di automazione.

Un veicolo completamente automatizzato deve funzionare in sicurezza in tutte le circostanze. Deve adattarsi ad un ambiente in continua evoluzione, in cui si muovono anche altri elementi. Tipicamente, l’IA nel veicolo assegna “aree di incertezza” ad altri oggetti sulla strada a seconda dei loro possibili movimenti. Tuttavia, con l’aumento del numero di elementi in movimento in quell’ambiente, il sistema inizia a richiedere una riduzione di queste ‘aree di incertezza’ per adattarsi alla propria traiettoria. In assenza di dati aggiuntivi, ciò può essere ottenuto solo sulla base di supposizioni raccolte e codificate in regole utilizzate dagli algoritmi, con l’assunzione di rischi. Chi stabilisce queste regole e programma gli algoritmi? Come si può decidere quali rischi sono accettabili? Può esserci un motivo per decidere la responsabilità in caso di danni dovuti al fatto che il sistema abbia preso la decisione sbagliata seguendo il suo programma, piuttosto che disfunzioni in cui le compagnie di assicurazione potrebbero intervenire (nel marzo 2017, la legge tedesca sulla circolazione stradale è stata adattata per aprire la strada alla guida autonoma, e alcuni produttori già contemplano di affrontare questa responsabilità).

Con l’aumento del traffico e l’ingresso del veicolo nell’area di incertezza di altri elementi in movimento, diventa necessario un certo livello di interazione. Così come i conducenti umani devono comunicare e scambiare segnali tramite indicatori luminosi o dispositivi acustici, come il clacson, i veicoli autonomi devono raccogliere informazioni sulle traiettorie che gli altri veicoli devono seguire per ridurre l’incertezza. Se non vi sono rischi accettabili, i veicoli autonomi non saranno in grado di operare da soli nel traffico pesante. Per ridurre le aree di incertezza degli altri veicoli, il sistema deve aumentare la quantità di informazioni che ha su di essi. Pertanto, i veicoli devono essere collegati e collaborare strettamente tra loro, in modo che possano adattarsi alle proprie traiettorie in base a quelle degli altri.

Impatti e sviluppi potenziali
Come per tutte le applicazioni AI, i veicoli autonomi richiedono dati abbondanti. Le informazioni esterne al veicolo sono fondamentali, in quanto devono conoscere la struttura della strada e la presenza di ostacoli o di altri veicoli sul suo percorso. Anche le informazioni interne sono essenziali, in quanto il veicolo ha bisogno di conoscere il proprio stato e l’affidabilità degli elementi critici, come i freni. Anche se i veicoli autonomi devono rilevare i segnali tradizionali e assegnare aree di incertezza condividendo la via pubblica con veicoli non autonomi, pedoni e persino animali, un efficiente scambio di informazioni con il maggior numero possibile di altri veicoli sarà molto importante per aumentare la loro sicurezza, così come le loro prestazioni.

Ne consegue che più informazioni il sistema può raccogliere da altri veicoli, meglio è (V2V). E queste informazioni possono riferirsi al percorso che gli altri veicoli intendono fare, oltre che alla loro affidabilità. Un percorso sarà essenzialmente affidabile se è probabile che un conducente umano stia azionando i comandi per modificare la traiettoria predefinita, e sarebbe anche utile conoscere lo stato del sistema di sterzo e dei freni di quell’altro veicolo. Anche le infrastrutture stradali, come i segnali, possono essere coinvolte e coordinate con il flusso dei veicoli, conoscendone le traiettorie previste (V2I). Il veicolo autonomo diventa così collegato e opera come parte del suo ambiente e del suo traffico (V2X). La maggior parte delle informazioni operative è contemplata per questo, ma la preoccupazione per la privacy si applica ancora a questioni specifiche, ad esempio i sistemi di tracciamento dei veicoli e di monitoraggio dei conducenti (DMS).
I sistemi di trasporto intelligenti (ITS) rappresentano una rivoluzione tecnologica nel settore dei trasporti e dell’automobile. L’obiettivo principale degli ITS è l’interconnessione di tutti i veicoli in una rete, in modo che le misure di sicurezza e di efficienza possano essere attuate in modo coordinato. Inoltre, gli ITS possono offrire servizi aggiuntivi. Infatti, queste tecnologie si stanno evolvendo in un adattamento dell’internet degli oggetti (IoT) al settore automobilistico, che si sta affermando come una delle tendenze tecnologiche più importanti per i prossimi anni.

I recenti progressi sui veicoli intelligenti e sui sistemi di trasporto intelligenti danno origine all’idea dell’auto connessa come paradigma centrale di nuove proposte volte all’introduzione di sistemi collaborativi e all’interoperabilità. In questo contesto, molte soluzioni per il controllo delle flotte sono già disponibili in commercio, mentre l’ottimizzazione del traffico è considerata un’opzione realistica per il prossimo futuro, ma tutti questi sistemi si basano su informazioni spesso interne al veicolo e controllate dal costruttore. Affinché il traffico collaborativo sia realmente efficace, i sistemi AI di tutti i veicoli devono essere aperti al libero scambio di dati interni e collegati ad una rete globale. I costruttori tendono ad utilizzare sistemi proprietari per garantire le loro entrate derivanti dalle operazioni di manutenzione dei loro veicoli. Tuttavia, mentre i costruttori possono presumibilmente avere un diritto a queste entrate di manutenzione, il modo in cui alcuni di loro limitano la connessione remota e l’accesso alle informazioni raccolte dal veicolo e necessarie per le operazioni di diagnosi e di riparazione, costituisce un grave svantaggio per il sistema AI. di sviluppo di nuove soluzioni per il controllo del traffico che mirano a una circolazione dei veicoli più sicura ed efficiente.

Politiche di anticipazione.

Affinché queste nuove soluzioni sui sistemi collaborativi funzionino, è necessario che tutte le informazioni relative ad ogni veicolo siano rese disponibili, ad esempio attraverso la porta diagnostica di bordo (OBD). La maggior parte dei veicoli industriali incorporano già sistemi telematici come i tachigrafi intelligenti (ora obbligatori) e altri, per segnalare il loro stato per la gestione e la manutenzione della flotta. Oggi esiste solo una limitata legislazione specifica in materia di mobilità automatizzata. Tuttavia, sette grandi produttori di veicoli hanno concordato un protocollo standard riguardante i parametri di base per i sistemi di gestione delle flotte. Questo protocollo, identificato come sistema di gestione delle flotte (FMS), non è supportato da alcuna normativa europea e consente solo l’interoperabilità di base tra sistemi di gestione che operano con veicoli di diversi produttori. C’è un nuovo mercato in crescita per le soluzioni telematiche, alcune delle quali sono già in fase di sviluppo da parte di aziende emergenti in questo settore. Tuttavia, queste soluzioni richiedono l’accesso ai dati diagnostici attraverso la porta OBD senza le restrizioni imposte da alcuni costruttori di veicoli. D’altra parte, queste potrebbero avere il legittimo diritto di includere restrizioni e sono anche preoccupate per la possibile sicurezza questioni relative all’accesso aperto ai dati del veicolo.

Il settore della manutenzione (rappresentato da associazioni come l’EGEA) chiede una regolamentazione specifica su questi temi. L’EGEA sostiene che i costruttori spesso stabiliscono gateway di sicurezza (SGW) che limitano l’accesso alle informazioni sui veicoli OBD. Questa pratica è contraria al regolamento (CE) n. 595/2009 sull’omologazione dei veicoli a motore e dei motori e sull’accesso alle informazioni per la riparazione e la manutenzione dei veicoli, che specifica che “l’accesso illimitato alle informazioni per la riparazione dei veicoli” deve essere sempre consentito, e al relativo regolamento (UE) n. 2018/858, che fa specifico riferimento ai sistemi OBD, e anche alle regole su come ciò deve essere fatto. Secondo il regolamento, i dati OBD devono essere disponibili per la lettura mentre il veicolo è in movimento. Ciò impedisce la manomissione in queste condizioni, eliminando così possibili preoccupazioni relative alla sicurezza del veicolo. La limitazione dell’accesso alle informazioni sui veicoli determina una posizione dominante per i costruttori che è contraria alla libera concorrenza e alle regole del mercato dell’UE. Facilitare l’accesso remoto a queste informazioni consentirebbe all’industria dei trasporti di diventare più competente migliorando la gestione del parco veicoli attraverso la manutenzione predittiva. Creerebbe inoltre le condizioni necessarie per lo sviluppo di nuove soluzioni basate su Big Data e IA che renderanno il trasporto più sicuro ed efficiente. L’applicazione della conformità del settore alle normative esistenti e l’estensione del suo campo di applicazione (ad esempio per aumentare i riferimenti all’accesso remoto ai dati), contribuirà a creare le condizioni adeguate per lo sviluppo e la crescita di questo settore con nuove soluzioni e società di servizi.

Fonte: https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document.html?reference=EPRS_ATA%282020%29656317