Sensing and dynamics control for assisted and automated drive in motorcycles

La guida autonoma rappresenta una sfida fondamentale per il futuro dell’industria automobilistica. I possibili benefici a lungo termine derivanti dall’introduzione di questo paradigma sono molteplici: dall’incremento generale della sicurezza dei veicoli, con conseguente diminuzione del numero di vittime associate ad incidenti stradali, al miglioramento del comfort per l’utente finale, con il venir meno di stress e tempi morti associati alla guida. Anche se ancora distanti dal rendere completamente autonomi i veicoli circolanti sulle strade, la ricerca volta al raggiungimento di tale obiettivo ha gia portato considerevoli vantaggi. In tal senso, e doveroso citare gli ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), acronimo che indica l’insieme di sistemi elettronici sviluppati per assistere il guidatore in caso di situazioni di guida potenzialmente pericolose. Tali sistemi rappresentano il primo passo per l’introduzione di automazione a bordo veicolo e costituiscono un esempio concreto di avanzamento tecnologico direttamente correlabile ai progressi ottenuti nel campo della guida autonoma.
Quanto detto fino ad ora e vero in generale in riferimento ai veicoli a quattro ruote. Considerando invece il campo motociclistico, lo sviluppo di tali tecnologie e ancora in fase embrionale, nonostante i notevoli vantaggi che potrebbero derivare da una loro adozione su larga scala. Infatti, anche se i veicoli autonomi su due ruote difficilmente potrebbero essere utilizzati per il trasporto di passeggeri, la loro agilita intrinseca unita alla capacita di evitare l’imbottigliamento nel traffico li rende idonei per portare a termine consegne e altre applicazioni simili. Inoltre, come nel caso delle automobili, la ricerca volta ad automatizzare la guida potrebbe accelerare lo sviluppo di sistemi di assistenza per motociclisti, incrementando il grado di sicurezza di una categoria vulnerabile di utenti della strada, soggetti ad alto rischio di seri infortuni in caso di incidente.
Per questi motivi, in questa Tesi viene trattato il progetto e l’implementazione di algoritmi di percezione e controllo orientati alla guida assistita ed autonoma per veicoli single-track. Data la vastita dell’argomento, il lavoro si focalizza su alcuni sistemi – elencati di seguito – considerati particolarmente rilevanti per il campo di applicazione.
Inizialmente si affronta il progetto di un algoritmo di Lane Detection per motociclette, basato su una singola telecamera frontale e robusto rispetto alle dinamiche di rollio. Il sistema ha come obiettivo il riconoscimento della corsia di guida, informazione fondamentale per la pianificazione del moto del veicolo, e la ricostruzione dell’ambiente di guida. Il risultato dell’algoritmo di Lane Detection e quindi utilizzato per sviluppare una strategia di riconoscimento delle manovre di frenata per veicoli che precedono la motocicletta sulla propria corsia di guida, concepito per reagire prontamente ai pericoli derivanti da possibili collisioni frontali. 
Successivamente, viene presentato un algoritmo di parcheggio automatico per uno scooter a tre ruote basato su un sensore Lidar a bassa risoluzione. Il sistema e pensato per aiutare il motociclista a guidare il veicolo all’interno di un’area di parcheggio molto stretta e delimitata lateralmente da ostacoli fisici, un caso d’uso che rende molto difficile e poco confortevole per l’utente scendere dal veicolo una volta completata la manovra. 
Infine, si discute il problema di inseguimento di una traiettoria di riferimento per uno scooter a due ruote, una tematica di primaria importanza nel contesto della guida autonoma.
Nonostante gli algoritmi siano pensati come diversi sottosistemi che possano essere integrati nell’ambito della guida autonoma di veicoli a due ruote, tali strategie possono essere facilmente adattate per funzionare un modo indipendente come sistemi di assistenza per il motociclista, con l’obiettivo di migliorare la sicurezza e il comfort per l’utente finale.

Topic: Real-time simulation and control systems
Subfield: Control and Systems Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences