La recente morte per auto a guida autonoma di Uber sottolinea il fatto che la tecnologia non è ancora pronta per un'adozione diffusa. Uno dei motivi è che non ci sono molti posti in cui le auto a guida autonoma possono effettivamente guidare. Aziende come Google testano le loro flotte solo nelle principali città dove hanno trascorso innumerevoli ore etichettando meticolosamente le posizioni esatte 3D delle corsie, cordoli, rampe e segnali di stop.

Infatti, se vivi lungo i milioni di miglia di strade degli Stati Uniti che non sono asfaltate, spento o contrassegnato in modo inaffidabile, sei sfortunato. Tali strade sono spesso molto più complicate da mappare, e ottenere molto meno traffico, quindi è improbabile che le aziende sviluppino presto mappe 3D per loro. Dal deserto del Mojave in California alle White Mountains del Vermont, ci sono vaste aree dell'America per le quali le auto a guida autonoma semplicemente non sono pronte.

Un modo per aggirare questo problema è creare sistemi sufficientemente avanzati da navigare senza queste mappe. In un primo importante passo, un team del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) del MIT ha sviluppato MapLite, una nuova struttura che consente alle auto a guida autonoma di percorrere strade su cui non sono mai state prima senza mappe 3D.

MapLite combina semplici dati GPS che troveresti su Google Maps con una serie di sensori che osservano le condizioni stradali. In tandem, questi due elementi hanno permesso al team di guidare autonomamente su più strade di campagna non asfaltate a Devens, Massachusetts, e rileva in modo affidabile la strada con più di 100 piedi di anticipo. (Come parte di una collaborazione con il Toyota Research Institute, i ricercatori hanno utilizzato una Toyota Prius dotata di una gamma di sensori LIDAR e IMU.)

"Il motivo per cui questo tipo di approccio "senza mappa" non è mai stato fatto prima è perché generalmente è molto più difficile raggiungere la stessa precisione e affidabilità delle mappe dettagliate, " dice il dottorando CSAIL Teddy Ort, che era un autore principale su un documento correlato. "Un sistema come questo che può navigare solo con i sensori di bordo mostra il potenziale delle auto a guida autonoma in grado di gestire effettivamente le strade oltre il piccolo numero che le aziende tecnologiche hanno mappato".

La carta, che sarà presentato a maggio alla International Conference on Robotics and Automation (ICRA) a Brisbane, Australia, è stato scritto dalla professoressa del MIT Daniela Rus e dal dottorando Liam Paull, che ora è un assistente professore presso l'Università di Montreal.

Come funziona

Per tutti i progressi che sono stati fatti con le auto a guida autonoma, le loro capacità di navigazione sono ancora pallide rispetto a quelle umane. Considera come ti muovi tu stesso:se stai cercando di raggiungere un luogo specifico, probabilmente inserisci un indirizzo nel telefono e poi lo consulti di tanto in tanto lungo la strada, come quando ti avvicini agli incroci o alle uscite autostradali.

Però, se dovessi muoverti per il mondo come la maggior parte delle auto a guida autonoma, essenzialmente starai fissando il tuo telefono per tutto il tempo che cammini. I sistemi esistenti fanno ancora molto affidamento sulle mappe, utilizzando solo sensori e algoritmi di visione per evitare oggetti dinamici come pedoni e altre auto.

In contrasto, MapLite utilizza sensori per tutti gli aspetti della navigazione, fare affidamento solo sui dati GPS per ottenere una stima approssimativa della posizione dell'auto. Il sistema stabilisce innanzitutto sia una destinazione finale che ciò che i ricercatori chiamano un "obiettivo di navigazione locale", che deve essere in vista dell'auto. I suoi sensori di percezione quindi generano un percorso per arrivare a quel punto, utilizzando LIDAR per stimare la posizione dei bordi della strada. MapLite può farlo senza segnaletica stradale fisica, basandosi su ipotesi di base su come la strada sarà relativamente più piatta rispetto alle aree circostanti.

"Il nostro approccio minimalista alla mappatura consente la guida autonoma su strade di campagna utilizzando l'aspetto locale e caratteristiche semantiche come la presenza di un parcheggio o una strada laterale, "dice Rus.

Il team ha sviluppato un sistema di modelli "parametrizzati", il che significa che descrivono più situazioni che sono in qualche modo simili. Per esempio, un modello potrebbe essere sufficientemente ampio da determinare cosa fare alle intersezioni, o cosa fare su un tipo specifico di strada.

MapLite si differenzia da altri approcci alla guida senza mappe che si basano maggiormente sull'apprendimento automatico, addestrandosi sui dati di un insieme di strade e quindi testandoli su altri.

"Alla fine della giornata vogliamo essere in grado di porre all'auto domande come 'quante strade si uniscono a questo incrocio?'", afferma Ort. "Utilizzando tecniche di modellazione, se il sistema non funziona o è coinvolto in un incidente, possiamo capire meglio perché."

MapLite è ancora limitato in molti modi. Non è ancora abbastanza affidabile per le strade di montagna, poiché non tiene conto di drammatici cambiamenti di elevazione. Come passo successivo, il team spera di ampliare la varietà di strade che il veicolo può percorrere. In definitiva aspirano a che il loro sistema raggiunga livelli comparabili di prestazioni e affidabilità come i sistemi mappati ma con una gamma molto più ampia.

"Immagino che le auto a guida autonoma del futuro faranno sempre uso di mappe 3D nelle aree urbane, " dice Ort. "Ma quando chiamato a fare un viaggio fuori dai sentieri battuti, questi veicoli dovranno essere bravi quanto gli umani a guidare su strade sconosciute che non hanno mai visto prima. Speriamo che il nostro lavoro sia un passo in quella direzione".