Il settore automobilistico sta vivendo una trasformazione radicale, spinta dall’urgente necessità di migliorare la sicurezza stradale, ridurre gli incidenti causati dall’errore umano e incrementare l’efficienza della mobilità. Al centro di questa rivoluzione tecnologica si collocano i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS). Nati come semplici ausili per il conducente (come l’ABS o il controllo di stabilità), quelli di nuova generazione stanno trascendendo il loro ruolo storico di mera assistenza, evolvendo rapidamente verso sistemi semi-autonomi e, in prospettiva, completamente autonomi.

Questa nuova ondata di sistemi non si limita a reagire a situazioni critiche, ma è caratterizzata da una fusione di sensori sempre più sofisticata (Lidar, telecamere ad alta risoluzione, radar a onde millimetriche), da una potenza di calcolo basata sull’intelligenza artificiale (AI) e machine learning, e da un’architettura elettronica veicolare completamente ripensata.

L’obiettivo non è più solo assistere, ma delegare compiti di guida complessi, permettendo al veicolo di percepire l’ambiente circostante in modo olistico, prendere decisioni in tempo reale e garantire i massimi livelli di sicurezza e comfort.

ADAS, come sono gestite le centraline

La vera svolta negli ADAS di nuova generazione non risiede unicamente nei singoli sensori, ma nel modo in cui l’elettronica veicolare è stata radicalmente ripensata. Tradizionalmente, ogni funzione di assistenza alla guida (come il controllo di stabilità o l’avviso di mantenimento della corsia) era gestita da una specifica ECU dedicata, creando un’architettura distribuita complessa, caratterizzata da un’enorme quantità di cablaggi e da una limitata capacità di integrazione tra le diverse funzioni. Questo approccio ostacolava gli aggiornamenti e rendeva difficile l’esecuzione di algoritmi complessi che richiedevano dati da sensori multipli.

L’evoluzione attuale si dirige verso un’architettura centralizzata o zonale, dove le funzioni critiche di percezione e decisione sono consolidate in poche e potenti centraline ad alte prestazioni, note come HPC (High-Performance Computers) o domain controllers. Questi controller di dominio fungono da cervello del sistema, permettendo la fusione dei dati a un livello più profondo e l’esecuzione di complesse reti neurali basate sulla IA. Questa centralizzazione non solo semplifica l’hardware e riduce il peso del cablaggio, ma abilita anche gli aggiornamenti Over-The-Air (OTA), trasformando il veicolo in una piattaforma software-based in grado di migliorare continuamente le sue capacità.

Come funzionano

La percezione ambientale è il pilastro su cui si basa l’autonomia. Gli ADAS di nuova generazione raggiungono l’affidabilità necessaria per i livelli L3 (conditional automation) e superiori attraverso la ridondanza e la complementarità di tre principali tecnologie di sensing.

Le telecamere ad alta risoluzione rappresentano gli “occhi” del veicolo. Grazie ad algoritmi avanzati di visione artificiale (computer vision), estraggono informazioni semantiche cruciali, come il riconoscimento di segnali stradali, semafori, e la classificazione dettagliata degli oggetti (come ad esempio distinguere un ciclista da un pedone). I radar a onde millimetriche, d’altra parte forniscono misurazioni precise e immediate di distanza e velocità, eccellendo in condizioni meteorologiche avverse dove le telecamere potrebbero fallire.

I radar più recenti, i 4D imaging, aggiungono la misurazione dell’elevazione, migliorando drasticamente la risoluzione e la capacità di ricostruire l’ambiente. Infine, i Lidar (Light Detection and Ranging), emettendo impulsi laser, creano una dettagliatissima nuvola di punti 3D, fondamentale per la localizzazione di alta precisione e per garantire una ridondanza geometrica indipendente dalle condizioni di luce.

L’importanza dell’integrazione dei sensori fra loro

Nessun singolo sensore è sufficiente per garantire la sicurezza necessaria alla guida autonoma. La fusione dei dati è il processo informatico che combina e armonizza gli input provenienti da tutte queste fonti, creando un modello ambientale unico e robusto. Esistono due approcci principali.

La fusione a basso livello (low-level fusion) unisce i dati grezzi (ad esempio i pixel della telecamera con i punti del Lidar) prima che le informazioni siano state completamente interpretate, migliorando la rilevabilità di oggetti piccoli o parzialmente oscurati. La fusione ad alto livello (high-level fusion) combina invece le liste di oggetti già elaborate separatamente da ogni sensore. I sistemi più avanzati spesso utilizzano la fusione a basso livello supportata da reti neurali profonde per gestire in modo efficace l’incertezza e per creare un’immagine olistica, superando i limiti di rilevamento e affidabilità che ogni singolo sensore possiede. Il risultato è la creazione di una “verità locale” altamente affidabile, essenziale per prendere decisioni di guida critiche.

Potenze di calcolo sempre maggiori e introduzione dell’IA

La transizione verso l’autonomia è inseparabile dalla potenza di calcolo. Un veicolo L3 o L4 deve eseguire trilioni di operazioni al secondo (TOPS) per elaborare i dati grezzi, eseguire la fusione dei sensori e prendere decisioni in tempo reale. Le piattaforme hardware di nuova generazione non sono più semplici microcontrollori, ma veri e propri supercomputer a bordo, che sfruttano GPU (Graphics Processing Units) o TPU (Tensor Processing Units) e acceleratori IA specializzati.

L’intelligenza artificiale, e in particolare il deep learning, è l’algoritmo che rende possibile tutto ciò. L’IA non si limita al solo riconoscimento di oggetti, ma è impiegata per la predizione del comportamento (stimare cosa faranno gli altri utenti della strada) e per la pianificazione del percorso, dove il sistema deve valutare migliaia di possibili manovre al secondo per scegliere l’azione più sicura, efficiente e conforme alle regole del traffico.

La normativa per gli ADAS

La norma SAE J3016 definisce i livelli di automazione, cruciali per comprendere la distribuzione di responsabilità tra uomo e macchina. Gli ADAS di nuova generazione mirano a superare il livello 2 (L2), dove il conducente deve sempre mantenere l’attenzione, per approdare al livello 3.

Il salto tecnico al Livello 3 è immenso poiché introduce il concetto di “Hands-Off, Eyes-Off” entro un dominio operativo specifico. Ciò significa che il sistema deve essere non solo in grado di guidare, ma anche di monitorare le proprie capacità e lanciare una richiesta di takeover al conducente in tempo utile se l’ODD viene superato o in caso di guasto. Se il conducente non risponde, il sistema deve essere in grado di eseguire una manovra a rischio minimo (MRM – Minimum Risk Maneuver), portando l’auto in sicurezza (ad esempio fermandola sulla corsia di emergenza), richiedendo quindi un’ulteriore ridondanza e robustezza non presenti nei sistemi L2.

Con la delega di compiti al sistema (L3), l’interfaccia tra uomo e macchina, l’HMI, e il monitoraggio del conducente diventano fondamentali per la sicurezza. Il DMS (Driver Monitoring System) è un sensore critico del livello 3. Utilizzando telecamere a infrarossi, il DMS valuta costantemente l’attenzione del conducente, misurando il suo sguardo e la sua sonnolenza. Questo è vitale per stimare il tempo di risposta necessario in caso di takeover request.

L’HMI deve essere estremamente chiaro e coerente nel comunicare lo stato operativo del sistema: deve indicare inequivocabilmente chi è responsabile della guida in quel momento (il sistema o l’uomo), evitando l’ambiguità che porta all’uso improprio del sistema. La gestione della transizione di controllo dal sistema all’uomo (e viceversa) è una delle sfide più complesse e richiede un design HMI sofisticato.

Sfide e soluzioni dei futuri ADAS

L’affidabilità di questi sistemi complessi è garantita da rigorosi standard. La sicurezza funzionale, definita dalla norma ISO 26262, impone processi di sviluppo che assicurino che un malfunzionamento hardware o software non porti a conseguenze pericolose. I sistemi L3/L4 richiedono i livelli di integrità più alti, spesso l’ASIL D (Automotive Safety Integrity Level), che impone l’uso di architetture di calcolo ridondanti e meccanismi di autodiagnosi avanzati.

Parallelamente, con la crescente connettività e gli aggiornamenti OTA, la Cyber Security (ISO/SAE 21434) è diventata imprescindibile. La protezione del veicolo da accessi non autorizzati e da manipolazioni del software richiede l’implementazione di protocolli di crittografia robusti, secure boot per l’avvio sicuro del sistema e la segmentazione della rete interna (separando il dominio infotainment da quello guida autonoma) per limitare il potenziale raggio d’azione di un attacco.

La sfida finale è la dimostrazione che un sistema autonomo è significativamente più sicuro di un conducente umano, un compito che statisticamente richiede centinaia di milioni di chilometri percorsi. Per affrontare questa mole di test in modo efficiente, l’industria si basa su tre pilastri.

La simulazione e l’ambiente virtuale sono fondamentali per replicare innumerevoli scenari limite pericolosi o estremamente rari, che sarebbero impossibili da testare sistematicamente su strada aperta. Il test su strada pubblica, pur ridotto, rimane necessario per raccogliere dati reali e per l’omologazione finale, spesso gestito in modalità Shadow Mode, dove il sistema autonomo “guida virtualmente” (registrando le sue decisioni) mentre il conducente umano ha il controllo, confrontando poi le decisioni prese in sicurezza in un secondo momento. L’omologazione richiede la creazione di metriche di sicurezza basate sulla probabilità di rischio accettabile per la società.

Gli ADAS di nuova generazione, i conclusione, non sono una semplice evoluzione, ma rappresentano il salto quantico necessario per realizzare la visione della mobilità autonoma e più sicura. Dalla complessa fusione di sensoristica ridondante (Lidar, radar 4D, telecamere HD) alla potenza di calcolo basata sull’Intelligenza Artificiale, l’industria ha affrontato e sta superando barriere ingegneristiche fondamentali. La migrazione da architetture distribuite a sistemi centralizzati e l’introduzione della connettività V2X stanno trasformando il veicolo da una macchina isolata a un nodo intelligente all’interno di un vasto ecosistema digitale cooperativo.

Sebbene sfide come l’omologazione per il livello 3 e la robustezza della cyber security rimangano centrali, il percorso è chiaramente tracciato. Gli ADAS avanzati sono la chiave per ridurre drasticamente gli incidenti causati da errore umano e per creare città più efficienti. La prossima generazione di veicoli sarà definita non solo dalle sue prestazioni fisiche, ma soprattutto dalla sua intelligenza artificiale, guidandoci irreversibilmente verso un futuro in cui la guida autonoma e sicura sarà la norma.