I sistemi di guida autonoma (ADS) consentono ai veicoli terrestri senza pilota (UGV) e alle piattaforme robotiche di percepire l'ambiente, prendere decisioni e controllare il movimento del veicolo senza un continuo input umano. Questi sistemi integrano il rilevamento, l'elaborazione a bordo e la logica decisionale per supportare il funzionamento in ambienti in cui le comunicazioni sono limitate, contestate o non disponibili.
Questa pagina presenta i fornitori e gli integratori di soluzioni di guida autonoma, impiegate nei settori della difesa, della sicurezza pubblica e dell'industria per le operazioni di convoglio, la pulizia dei percorsi, la logistica e l'ispezione a distanza.
Leggi il Panoramica tecnologica
Rivoluzionaria soluzione di autonomia basata sull'intelligenza artificiale per veicoli terrestri
Se progettate, costruite o fornite Sistemi di guida autonoma, Crea un profilo per mettere in evidenza le tue competenze ed entrare in contatto con i visitatori che hanno un bisogno concreto delle tue soluzioni.
I sistemi di guida autonoma (ADS) sono soluzioni di intelligenza critica che consentono ai veicoli terrestri senza pilota (UGV) e alle piattaforme robotiche di percepire, ragionare e agire senza il costante intervento umano. Questi sistemi sono fondamentali per la resilienza operativa in ambienti in cui le comunicazioni sono latenti, contestate o non disponibili. Incorporando il rilevamento, il calcolo ad alte prestazioni e la logica decisionale complessa direttamente nella piattaforma, le soluzioni di guida autonoma trasformano un veicolo da strumento pilotato a distanza a partner in grado di svolgere una missione.
I sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) si riferiscono a funzioni specifiche progettate per assistere l’operatore umano. Nel contesto dei sistemi senza pilota, ciò potrebbe includere l’avviso di collisione, l’assistenza al mantenimento della corsia o la frenata d’emergenza automatizzata. L’intelligenza è reattiva e limitata a funzioni specifiche di sicurezza o efficienza.
Al contrario, un sistema di guida autonoma è la suite hardware e software più ampia in grado di eseguire l’intero compito di guida dinamica su base continuativa. A differenza degli ADAS, che supportano il conducente, un ADS è progettato per sostituire la necessità di un essere umano per gestire lo sterzo, l’accelerazione e il monitoraggio dell’ambiente.
Sistema di guida autonoma CoreX di SteerAI.
L’implementazione di soluzioni di guida autonoma sta trasformando il modo in cui i beni di alto valore vengono utilizzati in vari settori esigenti.
Nell’industria mineraria, nell’edilizia e nell’agricoltura, i veicoli autonomi gestiscono compiti ripetitivi o di precisione come il trasporto e la livellazione. Questi ambienti sono spesso caratterizzati da polvere e terreni irregolari che rendono l’autonomia particolarmente preziosa. Nella logistica e nell’immagazzinamento, i veicoli autonomi a terra (AGV) supportano le operazioni continue e riducono la dipendenza dalla manodopera umana, sottolineando la navigazione accurata e l’interazione sicura con il personale.
Le organizzazioni di pubblica sicurezza utilizzano la mobilità autonoma per ridurre i rischi per il personale. Le forze dell’ordine e le squadre EOD (Explosive Ordnance Disposal) impiegano questi sistemi per posizionare i sensori in scenari ad alto rischio. Durante la risposta ai disastri, la guida autonoma consente ai veicoli di attraversare le macerie e consegnare i rifornimenti quando le infrastrutture sono fortemente danneggiate.
Negli ambienti di difesa, i sistemi di guida autonoma agiscono come moltiplicatori di forze. Le operazioni di convoglio autonome riducono l’esposizione umana durante il rifornimento logistico, mentre le missioni ISR e di bonifica dei percorsi beneficiano di veicoli in grado di adattare i percorsi in base ai pericoli rilevati.
L’industria fa generalmente riferimento ai Livelli SAE (J3016) per classificare la capacità, anche se per gli UGV, questi livelli sono spesso mappati a domini specifici definiti dalla missione:
I sistemi di guida autonoma sono tipicamente strutturati intorno a quattro aree funzionali interconnesse.
La percezione è la base della guida autonoma. Il sistema deve rilevare le caratteristiche del terreno, gli ostacoli e gli altri attori in tempo reale. La moderna AI per la guida autonoma deve eseguire una segmentazione semantica, distinguendo tra un cespuglio attraversabile e una roccia solida, o identificando un soldato amico rispetto a un civile.
Sebbene il GNSS sia uno strumento standard, rappresenta un singolo punto di fallimento. I sistemi di livello professionale spesso utilizzano la localizzazione e la mappatura simultanea (SLAM) e la navigazione relativa al terreno. In ambienti con assenza di GNSS, il sistema si affida alla navigazione inerziale e all’odometria visiva per mantenere una stima precisa della posa.
Questo è il cervello del sistema di guida autonoma. La pianificazione globale definisce il percorso generale, mentre la pianificazione locale reagisce agli ostacoli immediati. La logica decisionale regola i comportamenti come il cedimento, la deviazione o l’arresto, utilizzando approcci probabilistici.
Le interfacce di controllo collegano lo stack di autonomia con lo sterzo, la frenata e la propulsione tramite architetture drive-by-wire. Le modalità fail-safe e fallback assicurano che il veicolo possa fermarsi in modo sicuro o restituire il controllo a un operatore se l’autonomia è degradata.
Nessun sensore singolo è sufficiente per gli ambienti ad alta pericolosità. Per ottenere la massima affidabilità, è necessaria una strategia di fusione dei sensori:
La transizione verso la guida autonoma AI ha spostato il carico computazionale dalla logica tradizionale basata su regole alle reti neurali.
Gli UGV richiedono un’immensa potenza di elaborazione a bordo per gestire i dati dei sensori ad alta larghezza di banda. Questo comporta in genere un’architettura informatica eterogenea:
L’apprendimento automatico svolge un ruolo centrale nella percezione e nella classificazione. Tuttavia, nei sistemi critici per la sicurezza, i risultati dell’IA sono spesso vincolati da una logica basata su regole per garantire un comportamento prevedibile e una degradazione graduale durante un guasto del sistema.
La prossima generazione di sistemi di guida automatizzata risiede nell’autonomia collaborativa e nell’edge-learning. L’industria si sta allontanando dalle piattaforme isolate verso comportamenti di swarming e di Human-Machine Teaming (HMT), dove il veicolo anticipa le esigenze dell’operatore umano. Con l’aumento della diffusione, i quadri normativi e di garanzia influenzeranno sempre più il modo in cui questi veicoli autonomi senza pilota saranno certificati e messi in campo in operazioni multidominio.
Ricerca di aziende e prodotti
Abbonati all'eBrief settimanale
Gli ultimi sviluppi tecnici e ingegneristici direttamente nella vostra casella di posta elettronica - unitevi alle migliaia di ingegneri che la ricevono.