Il Dipartimento di Meccanica del Politecnico di Milano è uno dei partner coinvolti nel Progetto Europeo AI@EDGE (aiatedge.eu), progetto che mira a validare virtualmente il comportamento di veicoli cooperativi connessi e automatizzati. Più in generale, il progetto si propone di sviluppare tecnologie avanzate per le reti 5G. L'attenzione si concentra su come queste reti possono essere migliorate utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) e l'edge computing. Il progetto AI@EDGE applica l'intelligenza artificiale e l'edge computing alla gestione del traffico stradale nelle rotonde. Al momento, questo tipo di infrastrutture rappresentano un collo di bottiglia per i veicoli automatizzati. Tali veicoli non sono in grado di affrontare questo tipo di intersezioni garantendo un livello di sicurezza adeguato per tutti gli utenti della strada. Permettere ai veicoli automatizzati e connessi di affrontare questo tipo di intersezioni porterebbe diversi vantaggi, quali una maggiore sicurezza stradale (grazie ad una riduzione del numero di incidenti), una maggiore fluidità del traffico e una riduzione dell’inquinamento atmosferico tramite una diminuzione di brusche accelerazioni e frenate. Per raggiungere questi obiettivi una soluzione promettente è quella proposta da AI@EDGE. Un MEC/Edge node riceve i dati di posizione e velocità dei veicoli connessi associati ad un certo istante di tempo, li elabora e calcola i valori delle grandezze cinematiche dei vari veicoli automatizzati (CCAV) per l’istante successivo. Queste informazioni consentono ai CCAV di muoversi nella giusta direzione e secondo la velocità calcolata. Questo approccio è stato chiamato "Vehicle-to-Network-to-Vehicle" (V2N2V): i calcoli vengono eseguiti da un algoritmo AI addestrato mediante un processo di Reinforcement Learning (RL). La policy RL è orientata a ridurre al minimo il tempo necessario alle auto automatizzate per attraversare la rotatoria, senza trascurare il comfort dei passeggeri. Le accelerazioni longitudinali e laterali dei CCAV, nonché i relativi “jerk”, sono limitate ad un livello accettabile per i passeggeri dei veicoli.

Al fine di provare l'algoritmo che controlla il comportamento dei CCAV è stato utilizzato il Simulatore di Guida del Politecnico di Milano (DRiSMi). Il gruppo di ricerca del Dipartimento di Ingegneria Meccanica è guidato dal Prof. Gianpiero Mastinu, che collabora con il Prof. Massimiliano Gobbi e il Prof. Giorgio Previati.

L'utilizzo di un simulatore di guida dinamico per questa ricerca rappresenta una grande opportunità perché permette di provare la policy AI in ambiente sicuro, evitando i rischi connessi al traffico reale e la possibilità di congestioni e incidenti. Inoltre, il simulatore permette anche di esplorare diverse situazioni di traffico semplicemente modificando i parametri della simulazione, riducendo così i costi per setup sperimentali. Infine, l'utilizzo di un simulatore di guida garantisce la ripetibilità del test, eliminando l'influenza di fattori di disturbo come ad esempio condizioni meteorologiche avverse che potrebbero ridurre la visibilità od ostacolare la guida dei conducenti. L'obiettivo principale dei test è capire se il comportamento delle vetture automatizzate possa essere facilmente accettato dai conducenti o se viene percepito come innaturale. Con questo scopo, è stato riprodotto un gemello digitale di una rotatoria a quattro bracci realmente esistente. Durante i test, il traffico è costituito da veicoli simulati, sia tradizionali che automatizzati. I conducenti nell’abitacolo del simulatore sono stati invitati ad entrare nella rotatoria e percorrerla fino alla terza uscita. In questo modo, gli automobilisti possono interagire con i flussi in ingresso di veicoli provenienti da altri bracci della rotatoria. I test sono stati ripetuti con diverse percentuali di veicoli automatizzati presenti nell’ambiente di simulazione. A valle dell’esecuzione dei test, ai conducenti è stato chiesto di compilare un questionario, commentando le loro percezioni sulla fluidità del traffico e la loro sensazione di sicurezza. La maggior parte degli utenti coinvolti nei test ha avuto impressioni positive, non evidenziando alcun elemento di disturbo arrecato da parte dei veicoli automatizzati (CCAV). Al contrario, gli utenti spesso hanno mostrato di preferire gli scenari con una maggiore quantità di CCAV in termini di percezione di sicurezza a bordo del veicolo. Questi risultati sono incoraggianti: i veicoli automatizzati sembrano finalmente in grado di affrontare le rotatorie e ed il loro comportamento sembra accettabile da parte dei conducenti tradizionali.

Il progetto AI@EDGE sarà completato nel dicembre 2023, quindi nei prossimi mesi verranno eseguiti i test finali e la validazione finale del sistema. Il risultato del progetto rappresenterà un passo avanti nella direzione dell'uso quotidiano di veicoli cooperativi, connessi e automatizzati sulle strade.

L'elenco completo dei partner del Consorzio AI@EDGE è disponibile su aiatedge.eu.

Per saperne di più sull'interazione tra veicoli connessi e automatizzati e i veicoli con conducente umano, partecipa all'evento parte della serie Visioni Politencniche intitolato "Mobilità cooperativa, connessa, automatizzata e sostenibile" che si terrà in occasione della terza edizione del Festival dell'Ingegneria – dal 22 al 24 settembre 2023.