Google self-driving car e l'inversione a tre tempi

Una delle manovre più utilizzate dagli automobilisti mette alla prova le tecnologie self-driving più avanzate: ecco l'approccio adottato da Google.
Una delle manovre più utilizzate dagli automobilisti mette alla prova le tecnologie self-driving più avanzate: ecco l'approccio adottato da Google.

Accostare sul lato destro della strada. Controllare che non arrivino altri veicoli. Mettere la freccia per attraversare le corsie. Girare completamente il volente a sinistra. Inserire la prima. Muoversi fino ad arrivare all’altro lato della carreggiata. Girare il volante a destra. Inserire la retro. Indietreggiare fino ad avere spazio a sufficienza per completare la manovra. In sintesi: gli step chiave per effettuare un’inversione a tre tempi.

È una delle procedure con le quali gli istruttori mettono alla prova gli aspiranti automobilisti durante le lezioni e gli esami di scuola guida. Google lo sta insegnando al sistema equipaggiato sulle proprie self-driving car, con un approccio particolare: desidera perfezionare il software di bordo affinché non solo effettui la manovra in maniera rapida e sicura, ma anche in un modo che possa sembrare naturale per chi si trova a bordo. Il gruppo di Mountain View ne parla all’interno del report sul progetto di guida autonoma relativo al mese di ottobre. Di seguito è possibile leggerne un estratto in forma tradotta.

La nostra sfida è insegnare alle self-driving car come scegliere l’opzione che non solo è la più rapida, ma che viene percepita come naturale dai passeggeri. Così, abbiamo istruito le vetture in modo da emulare il comportamento umano, favorendo le manovre più lunghe in avanti piuttosto che una serie di brevi movimenti in avanti e indietro.

Per tramutare questa visione in realtà, il sistema ha effettuato oltre 1.000 prove ogni settimana, affinando il comportamento dei propri algoritmi in modo da renderli adatti ad un’esperienza di viaggio confortevole oltre che sicura e intelligente. Ad oggi la self-driving car di Google ha percorso oltre 3,5 milioni di Km negli stati di Washington, California, Arizona e Texas, raccogliendo feedback e informazioni utili al perfezionamento della tecnologia equipaggiata.

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