Passi avanti nella guida autonoma. Se prima era necessario disporre di complicati modelli di mappe tridimensionali all’interno di contesti stradali ottimamente segnalati, con indicazioni orizzontali e verticali, in buone condizioni, corsie contrassegnate e spartitraffico “leggibili” dai cervelloni che sovrintendono la marcia, oggi si può parlare effettivamente di guida autonoma, che non ha più bisogno di tutti questi “aiuti”.

Un gruppo di ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del Mit di Boston, il cosiddetto Csail, stanno sviluppando un nuovo sistema che consente alle auto driverless di inoltrarsi su strade secondarie, se non addirittura di campagna, in ogni caso su percorsi mai solcati in precedenza.

Il sistema si chiama MapLite e non ha bisogno di una mappatura tridimensionale. Combina semplici dati Gps, come quelli facilmente estraibili da piattaforme come Google Maps, con le informazioni acquisite da una serie di sensori che osservano e analizzano continuamente le condizioni della strada e dei dintorni. Questo incrocio di tecnologie ha consentito al team di ricercatori di condurre le vetture su una serie di strade sterrate a Devens, in Massachusetts, un’ora da Boston, leggendo il percorso e le sue condizioni con oltre trenta metri di anticipo.

Nel dettaglio, MapLite sfrutta tutti i sensori per gestire la navigazione in tempo reale e si affida ai dati Gps solo per ottenere una stima della localizzazione dell’auto. Poi procede per obiettivi continui, quelli che in qualche modo ricadono nel “raggio di visione” del veicolo, orientati al raggiungimento della destinazione finale. Come se il tragitto fosse una corsa divisa in centinaia se non migliaia di brevissime tappe. La chiave del sistema è il Lidar, Light Detection and Ranging, una tecnica che consente di determinare la distanza di un oggetto o di una superficie sfruttando un impulso laser.

Un modo per non rilegare la guida autonoma solo alle grandi metropoli super smart, ma aiutare a migliorare la vita anche nelle comunità rurali, meno tecnologizzate.

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