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Progetto "Smart Road" di ENEA: sensori di ultima generazione su veicoli elettrici conoscere condizioni manto stradale

I sensori vengono montati su veicoli sia a guida autonoma sia a guida umana e sono capaci di valutare dettagliatamente le condizioni della città ed in particolare del manto stradale. In un'ottica di sostenibilità, il veicolo elettrico a guida autonoma utilizzato nel progetto è dotato anche di un sensore di qualità dell'aria.

Entrambi i sensori montati forniscono dati in tempo reale per il monitoraggio urbano

ll Laboratorio ENEA di Robotica e Intelligenza Artificiale ha raggiunto un nuovo traguardo con il progetto Smart Road, inserito nel programma "Ricerca di Sistema Elettrico" finanziato dal Ministero dell'Ambiente e della Sicurezza Energetica. L'obiettivo ambizioso è implementare sensori di ultima generazione su veicoli elettrici, sia a guida autonoma che umana, per monitorare la città e migliorare la sicurezza stradale, i flussi di traffico e il comfort di guida.

Sergio Taraglio, ricercatore ENEA e responsabile del Laboratorio di Robotica e Intelligenza Artificiale, spiega che l'idea fondamentale è trasformare i veicoli a guida autonoma in veri e propri sensori, capaci di valutare dettagliatamente le condizioni della città. Questa innovativa approccio non solo migliora la qualità del viaggio, ma contribuisce anche a promuovere risparmio energetico e sostenibilità.

Il cuore di questa rivoluzione è rappresentato da due tipi di sensori ad alta precisione. Il primo sfrutta la tecnologia LIDAR (Light Detection and Ranging), basata su laser, per misurare con precisione le distanze geometriche. Questo sensore è in grado di rivelare deviazioni nel piano stradale, come buche o dossi, evidenziandoli su un display con colori distinti per indicare lo stato della strada. In pratica, opera come un sistema ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) per assistere il conducente.

 

Veicolo autonomo che opera come sensore nella Smart Road di Casaccia
Fonte: ENEA

 

Il secondo sensore utilizza una telecamera montata frontalmente sul veicolo, supportata da tecniche di Intelligenza Artificiale. Questo strumento addestrato con una rete neurale profonda è in grado di individuare e riconoscere difetti nel manto stradale che potrebbero sfuggire al LIDAR. Ad esempio, può identificare fessurazioni a reticolo o altri difetti causati da elementi dipinti sull'asfalto, come strisce pedonali sbiadite.

Entrambi i sensori operano in tempo reale e forniscono dati cruciali per il monitoraggio urbano. Le informazioni sulle condizioni stradali, georeferenziate, vengono inviate al gestore della smart city, consentendo di mappare dettagliatamente i difetti e pianificare interventi di manutenzione tempestivi.

In un'ottica di sostenibilità, il veicolo elettrico a guida autonoma utilizzato nel progetto è dotato anche di un sensore di qualità dell'aria. Questo strumento registra le concentrazioni di particolato e contribuisce a creare mappe degli inquinanti ad alta risoluzione in tempo reale.

Il progetto Smart Road non si ferma qui. Attualmente, si sta sviluppando un sistema per analizzare il contesto sonoro. L'obiettivo è duplice: misurare l'inquinamento acustico e consentire al veicolo autonomo di utilizzare informazioni sonore per gestire situazioni di potenziale pericolo, come il transito di mezzi di soccorso.

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