I robotaxi sono davvero autonomi? Dopo i dubbi sulla sicurezza negli Usa, uno studio di CNR, Università di Pisa e MIT propone TLM, un sistema che fa “parlare” la strada con l’auto.
I robotaxi circolano già in diverse città degli Stati Uniti e rappresentano una delle frontiere più avanzate della mobilità del futuro. Ma quanto sono davvero autonomi?
Una recente inchiesta avviata dal Congresso americano ha sollevato dubbi non marginali: in situazioni complesse, come cantieri improvvisi o segnaletica poco chiara, molti veicoli si affidano ancora a operatori umani a distanza, i cosiddetti “piloti remoti”, che intervengono via software per risolvere l’impasse.
Un elemento che mette in discussione l’idea stessa di autonomia totale. Ed è proprio su questo punto che interviene una ricerca italo-statunitense destinata a far discutere.
Dalla supervisione remota alla strada che comunica con l’auto
La proposta nasce dal lavoro di Marco De Vincenzi e Ilaria Matteucci dell’Istituto di informatica e telematica del CNR, insieme alla professoressa Chiara Bodei dell’Università di Pisa e al gruppo Auto-ID Lab del Massachusetts Institute of Technology, guidato da Sanjay Sarma e Stephen S. Ho.
Il sistema sviluppato si chiama TLM, acronimo di Time-Logic-Map, ed è un linguaggio di messaggistica avanzato che permette all’infrastruttura stradale – incroci, semafori, cantieri – di comunicare direttamente con il veicolo autonomo, fornendo informazioni precise e aggiornate in tempo reale. La tecnologia è stata presentata alla Vehicle Technology Conference di Chengdu e punta a cambiare radicalmente il rapporto tra auto e ambiente urbano.
«Il problema emerso dall’inchiesta parlamentare in corso negli Stati Uniti è noto nella comunità scientifica che si occupa di guida autonoma, ed evidenzia una criticità sistemica: non possiamo avere una vera guida autonoma diffusa, sicura ed efficiente se ogni veicolo richiede un supervisore umano a distanza», ha spiegato Ilaria Matteucci. «Con TLM, l’intelligenza necessaria a risolvere l’impasse non risiede in un’assistenza remota dall’altra parte del mondo, ma sulla strada stessa. Se la strada comunica in modo standardizzato e sicuro la propria logica, il veicolo autonomo può operare anche in condizioni di scarsa visibilità o contesti imprevisti, riducendo il bisogno di intervento umano».
Come funziona TLM: un linguaggio pensato per le macchine
Il cuore del sistema è un meccanismo di comunicazione V2X (Vehicle-to-Everything) che consente all’infrastruttura di trasmettere ai veicoli, in modalità broadcast, tutte le informazioni necessarie per muoversi in uno spazio urbano specifico.
TLM si articola su tre livelli integrati. Il primo è “Map”, che fornisce al veicolo una descrizione geometrica estremamente precisa del tratto stradale, risultando particolarmente utile anche nei casi in cui il segnale GPS sia assente o poco affidabile.
Il secondo livello è “Logic”, che codifica le regole comportamentali di quel preciso punto: chi ha la precedenza, quali corsie sono attive, se sono presenti deviazioni temporanee o modifiche dovute a lavori in corso. Infine c’è “Time”, che sincronizza il veicolo con i tempi reali dei semafori e con gli eventi dinamici che regolano la circolazione.
In questo modo l’auto non deve più “interpretare” segnali progettati per la vista umana attraverso sensori e algoritmi complessi, ma riceve istruzioni strutturate in un linguaggio comprensibile direttamente alle macchine.
«Le strade sono nate per gli esseri umani, e i veicoli autonomi devono ancora interpretare segnali pensati per la visione umana attraverso sensori e algoritmi complessi», ha osservato Chiara Bodei. «Time-Logic-Map introduce invece un linguaggio spaziale per le macchine, che comunica in modo diretto geometria, logica e tempo della strada, alleggerendo il carico percettivo nei contesti più complessi».
Meno dipendenza da internet, più decisioni locali
Uno degli aspetti più innovativi del progetto riguarda la gestione dei dati. A differenza dei sistemi che si basano su mappe potenzialmente non aggiornate o su connessioni internet soggette a latenza, TLM invia messaggi leggeri, costantemente aggiornati e locali, direttamente tra infrastruttura e veicolo.
«A differenza dei sistemi attuali che si basano su mappe che potrebbero non essere aggiornate, TLM trasmette messaggi aggiornati costantemente, leggeri e locali via V2X», ha spiegato Marco De Vincenzi. «Questo approccio può eliminare i pericoli legati al “lag” della connessione internet, poiché la decisione avviene su informazioni trasmesse localmente tra l’infrastruttura e l’auto».
In sostanza, l’intelligenza non è più concentrata solo nel veicolo o in un centro di controllo remoto, ma distribuita lungo la rete stradale.
I prossimi passi: dalla simulazione alla strada
Attualmente TLM è in fase di sperimentazione all’interno di un digital twin, una replica digitale che simula il comportamento dei veicoli autonomi in diversi scenari urbani.
Il percorso prevede ora test nel mondo reale, inizialmente in ambienti controllati e successivamente su strade trafficate. Solo allora sarà possibile valutare l’impatto concreto del sistema sulla sicurezza e sull’effettiva autonomia dei robotaxi.
Se i risultati saranno all’altezza delle aspettative, la vera rivoluzione non sarà soltanto nelle auto, ma nelle città: infrastrutture capaci di dialogare con i veicoli potrebbero essere la chiave per trasformare la guida autonoma da promessa tecnologica a realtà quotidiana.
