Il mito della guida autonoma

La guida autonoma è certamente uno dei temi più caldi tra quelli che animano molte delle discussioni nel mondo dell’innovazione e non solo. Il trasporto su strada di persone e beni è una dimensione importante della nostra vita, sia dal punto di vista economico e sociale che psicologico e umano: quanto tempo passiamo su un mezzo di trasporto sia esso la nostra auto o un autobus pubblico? Per non parlare della logistica e del movimento di merci e beni. Per cui non sorprende l’enfasi che viene data al tema. Come ignorare poi gli investimenti miliardari di Uber o Tesla o Google o le tante iniziative più piccole che comunque hanno l’ambizione di fornire soluzioni ai temi della mobilità e dei trasporti?

Tuttavia, come spesso accade, l’entusiasmo verso la tematica pare faccia perdere di vista i problemi che essa sottende e di conseguenza fa apparire come prossimo quello che invece appare ancora piuttosto lontano nel tempo. Premetto che fare previsioni in questi settori è difficile e quindi si sbaglia molto facilmente sia per eccesso di ottimismo che per scetticismo di maniera. Ma credo che i problemi che abbiamo di fronte a noi siano tali per cui una maggiore prudenza sarebbe opportuna.

I livelli di guida autonoma

Rodney Brooks è professore emerito di robotica all’MIT. Sul suo blog ha pubblicato due interessanti articoli che hanno esposto in modo molto chiaro una serie di problemi relativi alla guida autonoma:

Unexpected Consequences of Self Driving Cars
Edge Cases For Self Driving Cars

 

Riporto qui alcuni passaggi:

In my very first post on this blog I talked about the unexpected consequences of having self driving cars. In this post I want to talk about about a number of edge cases, which I think will cause it to be a very long time before we have level 4 or level 5 self driving cars wandering our streets, especially without a human in them, and even then there are going to be lots of problems.

Vediamo innanzi tutto quali sono i 5 (+1) livelli di guida autonoma di cui parla Brooks:

  • Level 0: Automated system has no vehicle control, but may issue warnings.
  • Level 1: Driver must be ready to take control at any time. Automated system may include features such as Adaptive Cruise Control (ACC), Parking Assistance with automated steering, and Lane Keeping Assistance (LKA) Type II in any combination.
  • Level 2: The driver is obliged to detect objects and events and respond if the automated system fails to respond properly. The automated system executes accelerating, braking, and steering. The automated system can deactivate immediately upon takeover by the driver.
  • Level 3: Within known, limited environments (such as freeways), the driver can safely turn their attention away from driving tasks, but must still be prepared to take control when needed.
  • Level 4: The automated system can control the vehicle in all but a few environments such as severe weather. The driver must enable the automated system only when it is safe to do so. When enabled, driver attention is not required.
  • Level 5: Other than setting the destination and starting the system, no human intervention is required. The automatic system can drive to any location where it is legal to drive and make its own decision.

A questa classificazione, come ricorda lo stesso Brooks, si sovrappone un’ulteriore importante distinzione:

  1. Guida autonoma con presidio umano sul mezzo.
  2. Guida autonoma senza presidio umano sul mezzo.

Cosa dice Brooks? Che l’insieme dei fattori che devono essere tenuti in considerazione per realizzare una vera guida autonoma sono particolarmente complessi, non si limitano ad aspetti puramente tecnologici e richiedono ancora un lungo tempo di studio e elaborazione prima di poter arrivare a soluzioni che possano realmente operare in modo non solo sperimentale sulle nostre strade.

Per esempio:

Che succede in caso di strada bloccata per pulizia o per manutenzione? Che succede se un autista si blocca davanti all’auto a guida autonoma? Come interagisce un’auto a guida autonoma con la polizia o con persone che stanno svolgendo una missione di emergenza? Che succede se non esiste distinzione tra marciapiede e strada? Che succede se un semaforo si guasta? Che succede se un mezzo a guida autonoma si blocca in mezzo alla strada o su un marciapiedi?

Si potrebbe andare avanti e citare moltissime situazioni dove non basta avere una mappa. Come dice Brooks, “maps don’t tell the whole story”: far muovere un mezzo terrestre in un contesto urbano richiede la gestione e il controllo di una miriade di fattori e elementi. Se a bordo dell’auto vi è un autista che ha modo di intervenire, esistono scappatoie. Ma se è un veicolo a guida completamente autonoma o peggio senza umani a bordo come si risolvono queste situazioni?

E ancora:

Chi ha responsabilità di cosa? Quali evoluzioni normative sono necessarie? Come cambiano le responsabilità civili degli attori coinvolti? Che succede al primo incidente che coinvolge un mezzo a guida autonoma, specialmente se non ha presidio umano a bordo?

Per di più dobbiamo tenere conto che molte sperimentazioni vengono oggi fatte su strutture stradali che hanno niente a che fare con le nostre città. La California (così come molte altre parti degli Stati Uniti) di per sè è totalmente diversa dal nostro territorio e costituisce un unicum: strade molto larghe, spesso rigorosamente perpendicolari, con corsie e incroci canalizzati.

Noi abbiamo strutture urbane dove a volte non c’è distinzione tra marciapiede e strada, con angoli e pieghe che rendono fin discutibile il concetto di incrocio. Rimando ai due post di Brooks che espongono una serie di situazioni realmente interessanti e sfidanti.

Jean-Louis Gassée su Medium fa considerazioni convergenti con quelle di Brooks:

It’s a great vision, but one that’s not likely to happen any time soon.

In prior Monday Notes that discussed electric and autonomous cars, a subject of endless fascination, I evoked scenarios where SD [mia nota: Self Driving] cars can’t cope with circumstances that require human intervention. Today, I’ll offer the pedestrian crossing at the intersection of Hayes and Octavia in San Francisco:

Understandably, the Google Street View picture was taken in the early morning.

 

Now, imagine the 1 pm Sunday scene with crowded sidewalks and sticky car traffic. In today’s world, pedestrians and drivers manage a peaceful if hiccuping coexistence. Through eye contact, nods, hand signals, and, yes, courteous restraint, pedestrians decide to sometimes forfeit their right-of-way and let a few cars come through. On the whole, drivers are equally patient and polite (an unceasing subject of amazement for Parisians walking the streets of San Francisco).

Can we “algorithmicize” eye contact and stuttering restraint? Can an SD car acknowledge a pedestrian’s nod, or negotiate “turning rights” with a conventional vehicle?

Continua citando il capo degli sviluppi di Google:

But you don’t have to believe me, or think I’m not “with it”. We can listen to Chris Urmson, Google’s Director of Self-Driving Cars from 2013 to late 2016 (he had joined the team in 2009). In a SXSW talk in early 2016, Urmson gives a sobering yet helpful vision of the project’s future, summarized by Lee Gomes in an IEEE Spectrum article [as always, edits and emphasis mine]:

“Not only might it take much longer to arrive than the company has ever indicated  –  as long as 30 years, said Urmson  –  but the early commercial versions might well be limited to certain geographies and weather conditions. Self-driving cars are much easier to engineer for sunny weather and wide-open roads, and Urmson suggested the cars might be sold for those markets first.”

I treni, gli aerei, i magazzini

Credo che molti sostenitori della guida autonoma su strada si siano fatti prendere la mano dai successi in altri due settori: aeroplani e treni. Ma questi sono casi molto diversi:

  • Un treno si muove lunga un’unica dimensione, dovendo solo controllare la distanza dal mezzo che lo precede. Una metropolitana automatizzata (o il trenino di un aeroporto) deve solo controllare l’apertura delle porte. Ben diverso è muoversi in una spazio aperto, a due dimensioni e a struttura variabile come il tessuto stradale urbano, con pedoni, biciclette, moto e una varietà di elementi strutturali e mobili che si alternano spesso caoticamente attorno al mezzo.
  • Un aereo si muove in spazi enormi, certamente a velocità elevate, ma lungo traiettorie ben definite e a distanze significative da altri mezzi. E comunque, nessuno pensa al momento di eliminare i piloti e di passare a pilotaggio remoto, anche per un fattore psicologico importantissimo: la condivisione del destino e cioè il fatto che un pilota a bordo dell’aereo è compartecipe del destino dei passeggeri vivendo insieme con loro l’esperienza del viaggio. Peraltro, il numero di aerei che in tutto il mondo sono in volo in un certo istante è dell’ordine di grandezza delle migliaia. Come confrontare questo numero con un sistema stradale di una nostra città?
  • Moltissimi magazzini e centri logistici sono da anni gestiti tramite mezzi a guida autonoma. Per esempio, i magazzini di Amazon dispongono di mezzi robotizzati che si spostano per trasportare pallet e prodotti. Ma si tratta di operazioni in ambienti controllati, chiusi, regolari, totalmente definiti.

Possiamo forse confrontare un magazzino robotizzato di Amazon con il centro storico di (diciamo) Como o Firenze?

Forse è il caso di avere maggiore prudenza

Da ricercatore non posso che incoraggiare gli studi e le ricerche su questi temi. Ma forse dovremmo tutti renderci conto che passare da una vision ad un prodotto commerciale e non semplicemente ad un prototipo richiede la risoluzione di problemi molto complessi che sono a tutt’oggi ancora aperti. Forse è il caso di avere un po’ di sana prudenza e una bella dose di saggio realismo.

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