La pioggia leggera può mettere in crisi gli algoritmi della guida autonoma | Ricerca
Può una pioggia leggera mettere in crisi la guida autonoma?
La pioggia, anche quella leggera, rappresenta un concreto ostacolo per la guida autonoma: a dirlo è una ricerca attualmente in fase di pubblicazione da parte della Michigan State University, secondo cui la pioggia può mettere in crisi l'algoritmo che interpreta le immagini provenienti dalle telecamere adibite al rilevamento di pedoni, ciclisti e altri utenti della strada.
In attesa della pubblicazione definitiva del report, prevista nei prossimi giorni, il Prof. Hayder Radha (ingegnere elettrico e informatico responsabile dello studio) ha anticipato ad Automotive News alcuni aspetti salienti emersi nel corso della ricerca:
Anche la pioggia di bassa intensità è in grado di creare problemi seri. Per non parlare di quando la pioggia diventa battente: in quel caso, le prestazioni di quelli che consideriamo dispositivi allo stato dell'arte arrivano ad essere praticamente paralizzate.
Un problema che tocca in minima parte radar e lidar, le cui onde sono in grado di attraversare ostacoli come pioggia e neve, ma che diventa invece molto serio se si parla di telecamere, che attualmente costituiscono i sensori principali per il rilevamento di pedoni e ostacoli. Il problema non starebbe nelle telecamere in sé, bensì negli algoritmi che elaborano le immagini provenienti dalle telecamere stesse.
Tali algoritmi, secondo lo studio, si troverebbero in concreta difficoltà nel distinguere tra le numerose gocce d'acqua e l'ambiente circostante: la ricerca ha tenuto conto di diversi parametri, dalla dimensione delle gocce al numero di gocce per pollice quadrato, passando per la velocità del vento.
In una scala che va da tempo sereno a pioggia torrenziale, i ricercatori hanno rilevato che gli algoritmi abbiano fallito nell'identificare il 20% degli oggetti, questo quando l'intensità della pioggia era al 10% rispetto al peggiore scenario. In caso di pioggia al 30% dell'intensità, gli algoritmi non sono stati in grado di identificare il 40% degli oggetti.
