Automobili a guida autonoma: la strategia di Intel

Multimedia - Pubblicato il da Mattia Speroni

Le automobili a guida autonoma sono parte del futuro dell'automotive e le società stanno iniziando a investire ingenti capitali in queste nuove soluzioni. Intel non vuole essere da meno e ci spiega la sua strategia per il futuro della mobilità autonoma.

Intel e le automobili a guida autonoma.

Le automobili a guida autonoma sono il futuro, almeno stando a quanto si vede attualmente muoversi nei settori di ricerca e sviluppo di diverse società che vanno da Google (i pionieri di questa sperimentazione e ora in accordo con FCA), passando per Tesla (in partnership con NVIDIA), Ford e molte altre società sia dell'automotive tradizionale sia società che sono sempre state ancorate all'hi-tech ma che ora vedono nella guida autonoma un'interessante sbocco di mercato. Intel non vuole essere da meno e grazie alla partnership con BMW sta portando su strada decine di veicoli per la automobili a guida autonoma cercando di capire come sviluppare la propria piattaforma chiamata Intel GO e a spiegarcela è stato Riccardo Mariani, Chief Functional Safety Technologist IoT Group di Intel.

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Intel GO: un'unica soluzione per le automobili a guida autonoma

Prima di addentrarci in quella che è la piattaforma pensata da Intel per le automobili del futuro è il caso di parlare di qualche dato riguardante il mondo dell'automotive tradizionale che vede il 93% degli incidenti causati da errori umani portando a un costo di 871 miliardi di dollari per anno i danni causati dagli incidenti andando così ad avere un impatto sensibile sugli utenti. La guida autonoma apre anche ulteriori scenari dove 5,5 miliardi di ore ogni anno vengono perdute nel traffico senza che le persone possano dedicarsi ad altri compiti più produttivi. Unendo queste nozioni è chiaro come la guida autonoma possa rappresentare un futuro interessante, futuro al quale è necessario lavorare sin da ora per essere pronti alla commercializzazione con le prime soluzioni che arriveranno per il 2020, secondo sperano Intel e gli altri produttori (nonostante la rimostranza di parte dell'utenza che vuole ancora "poter guidare la propria automobile").

Il colosso di Santa Clara ha intenzione di realizzare una piattaforma (chiamata Intel GO) disponibile per terze parti che sia completa di tutti i vari componenti (dall'acquisizione dei dati tramite telecamere, sonar e laser) fino alle unità di elaborazione e connessione alla rete che permetteranno così di avere un pacchetto che possa soddisfare le richieste dell'industria. Ma passare dalla possibilità di guidare in sicurezza alla guida autonoma i passaggi da fare sono molti, moltissimi così come aumenta esponenzialmente la richiesta di capacità di elaborazione ma anche la capacità di scambiare dati con la rete e con gli altri veicoli circostanti! Per fare questo entrano in campo i processori (da Intel Atom fino a Intel Xeon) per arrivare poi alla connettività 5G con i modem Intel che supporteranno questa nuova modalità di connessione.

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Per capire meglio perché sia necessario una grande potenza elaborativa per la guida autonoma e la connettività basti pensare che i dati scambiati per ogni singola automobile sarebbero oltre 1 Gbps arrivando a 4000 GB di dati scambiati ogni giorno per ogni singola autovettura (superiore a quanto si fa in un ospedale tecnologicamente avanzato e arrivando a essere un decimo dei dati scambiati per un'aeroplano ogni giorno). Un'automobile con guida autonoma raccoglierà dai 20 MB/s ai 40 MB/s dalle videocamere, dai 10 KB/s ai 100 KB/s per i radar, ai 10 KB/s ai 100 KB/s per i sonar, 50 KB/s per il GPS e 10 MB/s fino a 70 MB/s per i lidar. I dati poi potranno arrivare e servire per tre principali scopi: i dati tecnici (come quelli riportati qui sopra), i dati derivanti da attività sociali come le informazioni sul traffico infine i dati personali derivanti dai sistemi di intrattenimento di bordo che saranno sempre più complessi in futuro. Uno dei punti più cardine di questa strategia sarà quindi il debutto della connettività 5G che si prevede possa essere commercialmente utilizzabile per il 2020 con una diffusione massiva che inizierà dal 2022 per poi proseguire negli anni successivi arrivando ad avere una copertura sempre più capillare. Ovviamente le automobili a guida autonoma potranno funzionare anche in assenza di connettività di rete (benché quest'ultima sia essenziale per avere il pieno delle capacità di analisi e gestione delle situazioni che possono accadere sul manto stradale).

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Un altro scenario ipotizzato è quello dove i dati vengono raccolti dalle varie automobili a guida autonoma per poi essere inviati al centro di elaborazione che si può avvalere di data center e centri di calcolo decisamente importanti sia per dimensioni che per potenzialità: una volta giunti a destinazione i dati sarebbero così elaborati "overnight" (quindi durante l'inattività da parte dell'utente) per poi essere rispediti all'automobile che potrebbe così aggiornare il proprio comportamento grazie al nuovo scenario appreso le ore precedenti. Questo ovviamente dovrà permettere la realizzazione di sistemi scalabili perché, se all'inizio dell'introduzione delle automobili a guida autonoma ci saranno solamente "pochi" esemplari, via via con il passare degli anni si assisterà a una diffusione sempre più massiccia e capillare di questi mezzi fino a rappresentare in un futuro più o meno lontano la quasi totalità degli autoveicoli (sia commerciali che privati).

Una delle difficoltà con cui si scontrano gli addetti ai lavori poi è la mancanza di uno storico importante per questo fenomeno, in definitiva chi lavora alle automobili a guida autonoma e interconnesse non ha scenari complessi da cui partire per elaborare strategie e standard anche se passi avanti sono stati fatti in questi anni grazie alle sperimentazioni su scala crescente delle prime soluzioni. Per cercare di mettere un po' di chiarezza in questo ambito è stata anche approntata la normativa ISO-26262 che punta proprio a mettere ordine in questa situazione problematica facendo così convergere i vari professionisti del settore per consentire loro di sviluppare una visione quanto più omogenea possibile e definendo standard, scenari di intervento e sviluppi futuri di tutti i vari programmi privati e governativi che ruotano attorno a questo nuovo mercato. Un altro tema di scontro-incontro per chi sta sviluppando questi concetti è il passaggio alle varie classi "L" per la guida autonoma. Infatti attualmente si sono definite cinque categorie (da L0 a L4) per quanto riguarda lo sviluppo delle automobili a guida autonoma che sono riportate nella seguente tabella (descritte da parte dell'NHTSA):

Classificazione Descrizione Guidatore Disponibilità
L0 Nessuna automazione. Il guidatore ha il controllo completo del veicolo. necessario in uso
L1 Il guidatore può riprendere il controllo del veicolo (frenata assistita, controllo di stabilità, etc.). necessario in uso
L2 Il guidatore può riprendere il controllo ma ne è dispensato temporaneamente (cruise control adattivo, avviso di superamento di carreggiata). necessario dal 2013
L3 Il guidatore deve essere presente per prendere il controllo del veicolo (sterzata, frenata, accelerazione sono gestibili dal veicolo). Il sistema deve informare l'utente quando è necessario il suo intervento. supervisore dal 2020 (circa)
L4 Il guidatore può o non può essere presente. Il sistema deve provvedere autonomamente alle proprie funzioni monitorando le condizioni della strada, metereologiche, etc. per un intero viaggio. non necessario dal 2025 (circa)

Infatti, stando a chi si occupa di questo genere di studi sarebbe possibile sia passare direttamente da L2 a L4 sia attraversare gli step evolutivi intermedi (L2 più avanzato, L3 e sottocategorie fino a L4) così da portare l'utente ad avere maggiore consapevolezza di questo genere di tecnologia e adattando anche quella che è la sua mentalità alla guida alle nuove funzioni previste nei vari passaggi tra un livello di automazione e l'altro. Per permettere uno sviluppo più omogeneo all'interno dell'automotive poi, Intel ha voluto stringere una partership con BMW conciliando così sia la parte puramente tecnologica a quella del mondo delle automobili e da questo accordo sono nate e nasceranno fino a 40 vetture (BMW Serie 7 equipaggiate con sistemi Intel GO di categoria L4) entro il 2017 equipaggiate con la piattaforma Intel GO che hanno percorso e percorreranno chilometri di strade accumulando così informazioni, test veri e propri e facendo progredire la conoscenza da parte delle due società su questo complicato mondo che è ancora in fase di sviluppo con un fermento difficile da trovare in altri settori.

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Intel GO: uno sguardo alla struttura della piattaforma per la guida autonoma

Come abbiamo scritto in precedenza, esistono due versioni della piattaforma Intel GO per la guida autonoma, una basata su processori Intel Xeon e una dedicata invece ai processori Intel Atom. Le due piattaforme svolgono ruoli differenti e, come vedremo, sono strutturate in maniera differente per rispondere al meglio ai vari scenari che si sono aperti davanti agli occhi delle persone che stanno lavorando al progetto. Nel primo caso ci troviamo di fronte a una piattaforma Intel GO con processori Intel Atom realizzati a 14 nm che è stata pensata per compiti di Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) permettendo così di svolgere funzioni quali evitare ostacoli fino al cruise control automatizzato ad alta velocità anche in condizioni critiche di temperatura. Oltre al processore Intel Atom sono presenti una serie di co-processori come quello Intel Arria 10 FPGA, un Infineon Aurix e un Elektrobit EB robinos.

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La piattaforma Intel GO più evoluta invece utilizza processori Xeon e punta alla vera e propria guida autonoma di livello L4 e oltre. All'interno del sistema coesistono due schede parallele con ciascuna una propria CPU, RAM e sistemi ausiliari come le schede di accelerazione in hardware Arria 10. Esiste poi un sistema di scambio dati gestito tramite connessione 10 GbE con sedici porte disponibili per lo scambio di informazioni ad alta velocità tra le due schede logiche principali e tutta la serie di sensori presenti a bordo del veicolo e anche in questo caso troviamo un microcontrollore Infineon Aurix per sovraintendere alla connettività intraveicolare tramite CAN e Flexray. Ci sarà poi un sistema che prevede la possibilità di collegare fino a dodici telecamere per permettere il riconoscimento di ostacoli e di altri oggetti circostanti.

Parlando invece di connettività è stata resa disponibile proprio nelle ultime settimane la nuova (e prima nel suo campo) piattaforma di connessione 5G per la guida autonoma. Il sistema opzionale si basa su un co-processore Arria 10 FPGA e alcuni RFIC supportando sistemi di trasmissione MIMO con frequenze inferiori ai 6 GHz e di 28 GHz mm oltre a essere compatibile con le strutture già operative a livello di test in giro per il Mondo (mentre per le aree non ancora coperte dal nuovo standard poi, viene in soccorso il modem Intel XMM 7360 LTE) con l'intera piattaforma riesce a gestire picchi di trasmissione pari a 7 Gbps. L'utilizzo di questa nuova piattaforma di connessione permetterà diversi utilizzi come il download della cartografia ad alta risoluzione in tempo reale, visualizzazione di contenuti multimediali in alta definizione, aggiornamenti software, upload delle informazioni raccolte dai sensori del veicolo per l'elaborazione nei datacenter via cloud e l'interscambio di informazioni tra veicoli.

Un ultimo punto da toccare è quello relativo alla sicurezza e alla gestione delle situazioni critiche: infatti più un sistema diventa complesso più la possibilità che possa nascondere problematiche di sicurezza cresce e se per i sistemi L2 l'intervento umano è ancora considerato essenziale, per i sistemi L3 e L4 (e possibili sviluppi futuri fino a L5 o L6), l'utente potrà non interagire più con il veicolo e il veicolo stesso potrà anche non avere a bordo esseri umani. Questo apre nuovi scenari e Intel ha voluto approfondire quali potrebbero essere i possibili aggressori (non necessariamente malintenzionati) a questo genere di sistemi: si potrebbe infatti passare da ricercatori e hobbysti che potrebbero essere interessati a capire meglio il sistema andando a ricercare possibili falle anche con il benplacito di università, enti governativi, etc., ci sarebbero poi gli hacktivisti che potrebbero attaccare un veicolo a guida autonoma solamente per dimostrare di esserne capaci, gli stessi utilizzatori poi potrebbero essere fonti di possibili "attacchi" all'integrità della piattaforma per effettuare riparazioni o aggiornamenti senza coinvolgere necessariamente il produttore o lo sviluppatore. Non bisogna poi dimenticare le organizzazioni criminali che potrebbero sviluppare sistemi di attacco per rubare veicoli ma anche intercettare dati sensibili da utilizzare in un secondo momento ma anche le organizzazioni governative potrebbero avere il proprio tornaconto per quanto riguarda possibili aggressioni con mezzi tecnologici a veicoli con guida autonoma (magari facendosi poi sfuggire i sistemi utilizzati che finirebbero in mano alla criminalità comune).

Intel in merito a questi scenari sta collaborando con altre industrie del settore (QNX e altri) per permettere di avere sistemi sicuri a partire dal silicio (quindi dalla parte hardware) fino ad arrivare al sistema operativo e al software di controllo puntando anche sulla parte di comunicazione e scambio dati. Rimane poi la questione dedicata alle scelte che un veicolo a guida autonoma di tipo L4 sarà portato a fare: uno dei casi più comuni è in caso di possibile impatto con dei pedoni quale sarà la scelta del computer che gestisce il sistema? Potenzialmente sacrificare il guidatore oppure salvare quest'ultimo ma impattare contro i pedoni? A queste domande attualmente non c'è una vera e propria risposta in quanto gli addetti ai lavori, gli enti governativi e tutta una serie di altre società (come quelle assicurative, per esempio) stanno ancora cercando di capire come sarebbe meglio agire. Nel mentre proseguono i test nel mondo reale che saranno essenziali proprio per conoscere a fondo come ci si dovrà comportare, come poter sviluppare correttamente ed esporre sempre meno persone ai potenziali rischi della guida su strada.

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