La guida autonoma torna al centro del confronto tra approcci tecnologici differenti. Waymo ha presentato una nuova ricerca basata su centinaia di milioni di chilometri percorsi senza conducente, sostenendo che la sola visione artificiale non sia sufficiente per raggiungere una guida autonoma completa. Pur senza citare direttamente Tesla, l’analisi si rivolge alle soluzioni fondate esclusivamente su telecamere e intelligenza artificiale.
guida autonoma e sensori multimodali
Secondo Srikanth Thirumalai, vicepresidente della divisione software di Waymo, lo sviluppo di un sistema affidabile richiede l’impiego coordinato di telecamere, lidar e radar. L’azienda ha raccolto dieci principali considerazioni a sostegno di questa impostazione, indicando i sensori multipli come un elemento indispensabile per interpretare correttamente l’ambiente circostante.
lidar, radar e telecamere: funzioni diverse
Ogni tecnologia svolge un compito specifico e contribuisce alla sicurezza complessiva del veicolo. Il lidar ricostruisce l’ambiente in tre dimensioni con una precisione dell’ordine dei millimetri. Il radar consente di seguire gli oggetti in movimento e mantiene la propria efficacia anche in condizioni di nebbia intensa. Le telecamere, invece, sono utilizzate soprattutto per riconoscere segnaletica stradale e semafori, aiutando il sistema a comprendere la situazione presente sulla carreggiata.
L’elaborazione dei dati viene inoltre affiancata da mappe ad alta precisione, necessarie per consentire al veicolo di muoversi anche negli scenari urbani più complessi. Per Waymo, nessun singolo sensore è in grado di sostituire interamente gli altri.
intelligenza artificiale e limiti della sola visione
Waymo evidenzia anche un problema legato alla progettazione software. Un sistema che affida le proprie decisioni esclusivamente all’intelligenza artificiale e ai dati visivi può incorrere nel cosiddetto “problema della scatola nera”. In questo caso, gli sviluppatori possono non riuscire a ricostruire con precisione le ragioni di una determinata scelta compiuta dall’IA.
La difficoltà rende più complessa sia la correzione degli errori sia la definizione di istruzioni specifiche per affrontare situazioni stradali particolari. L’azienda collega questa modalità di sviluppo all’approccio adottato da Tesla.
waymo critica il passaggio dal livello 2 alla guida autonoma
Thirumalai ha definito una promessa illusoria l’idea di passare dal livello 2 alla guida completamente autonoma attraverso la sola accumulazione di chilometri percorsi con supervisione umana. Secondo la posizione espressa da Waymo, un sistema può essere considerato realmente maturo soltanto quando è in grado di assumersi la piena responsabilità della guida.
i dati sulla sicurezza della flotta waymo
La flotta Waymo ha superato i 220 milioni di miglia, equivalenti a circa 354 milioni di chilometri, una distanza paragonabile alla somma di 250 vite di guida umana. Nel confronto con i conducenti umani della stessa area, i veicoli dell’azienda hanno registrato:
Il 94% in meno di incidenti con conseguenze gravi o mortali e una riduzione dell’82% sia negli scontri con attivazione degli airbag sia negli incidenti con persone ferite.
Per quanto riguarda gli utenti più vulnerabili della strada, gli incidenti con pedoni feriti sono diminuiti del 93%, mentre quelli con ciclisti e motociclisti feriti hanno segnato rispettivamente una riduzione dell’84%.
tesla cybercab e guida autonoma con geofencing
La Tesla Cybercab utilizza una soluzione basata su intelligenza artificiale e sola visione. Attualmente il sistema rientra nella guida autonoma di livello 4, ma con funzionamento limitato a specifiche aree geografiche delimitate. Tesla dichiara un livello di sicurezza fino a 30 volte superiore rispetto alla guida umana.
Il confronto considera anche i milioni di veicoli Tesla e i dati accumulati attraverso i sistemi di assistenza alla guida, oltre alla promozione pubblica di Elon Musk. Waymo dispone invece di 320 milioni di chilometri percorsi senza conducente, una base dati che, secondo l’azienda, appartiene a una scala differente rispetto alle percorrenze raccolte con supervisione umana.
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