Garantire che i veicoli automatizzati siano in grado di destreggiarsi in modo sicuro in ogni situazione
Garantire la sicurezza dei sistemi di mobilità cooperativa, connessa e automatizzata (CCAM) in tutti i possibili scenari di guida è una sfida significativa, in particolare con l’aumento della complessità della tecnologia sottostante. La convalida di sistemi con livelli di automazione più elevati non è sempre possibile con i metodi di valutazione convenzionali, che si basano in larga misura su test fisici. “Il numero di scenari che i veicoli automatizzati devono gestire aumenta esponenzialmente con il loro livello di automazione”, spiega Stefan de Vries, coordinatore del progetto SUNRISE presso IDIADA in Spagna. A seconda dell’ambiente in cui i veicoli dovranno operare, dalle autostrade alle aree urbane, il numero di scenari da testare può arrivare a decine di migliaia. Per risolvere questo problema, i ricercatori del progetto SUNRISE hanno sviluppato un Safety Assurance Framework (SAF) per la convalida di veicoli altamente automatizzati che include la simulazione virtuale. «La simulazione virtuale consente di realizzare numerosi scenari di prova in tempi brevi e a costi e rischi ridotti, il che ne fa uno strumento essenziale nelle procedure di valutazione della sicurezza dei veicoli altamente automatizzati e connessi», afferma de Vries.
Safety Assurance Framework della CCAM
Il SAF sviluppato nell’ambito di SUNRISE è stato progettato per soddisfare il più possibile le esigenze dei principali utenti internazionali. Il team ha definito la terminologia del framework e ha ideato un metodo e uno strumento per la selezione degli scenari, un metodo per la creazione di sottospazi all’interno di ogni scenario, un modo per assegnare gli scenari a specifici ambienti di test e una serie di metriche e procedure di valutazione. È stata quindi definita una serie di strumenti per la valutazione della sicurezza dei sistemi CCAM, che vanno dalla simulazione virtuale agli ambienti di prova ibridi e fisici. Infine, de Vries e i suoi colleghi hanno progettato il SUNRISE Data Framework, disponibile come piattaforma online che fornisce un accesso centralizzato a un numero crescente di banche dati di scenari esterni, consentendo agli utenti di estrarre scenari rilevanti per la sicurezza, assegnare questi scenari agli ambienti di prova e gestire i risultati delle prove.
Adozione del SAF
Il progetto, che dovrebbe concludersi nell’agosto del 2025, ha già prodotto una serie di risultati, tra cui una bozza della versione del SAF e dei metodi sottostanti, disponibili sul sito web di SUNRISE. Il progetto ha anche creato un manuale SAF online, che offre agli utenti una guida sul SAF, spiega ogni fase del framework ed è arricchito da esempi applicativi e link che approfondiscono i dettagli. Il team spera che, dopo la conclusione del progetto nell’agosto del 2025, i risultati chiave confluiscano in regolamenti, norme e politiche a livello europeo. «Ciò faciliterebbe notevolmente l’adozione del SAF da parte degli utenti di riferimento», aggiunge de Vries. «Parallelamente, i partner di SUNRISE stimoleranno l’adozione del SAF da parte degli utenti di riferimento, in modo che possano sfruttarne appieno i vantaggi commerciali e non commerciali». L’obiettivo a lungo termine del progetto SUNRISE è l’adozione del SAF da parte degli utenti di riferimento: enti per la sicurezza dei veicoli, certificatori ed enti industriali come i fabbricanti di veicoli e i loro fornitori, facilitando l’introduzione sicura dei sistemi CCAM in tutta Europa. «Il raggiungimento di questo obiettivo dovrebbe accelerare in modo significativo l’introduzione su larga scala dei sistemi CCAM sulle strade pubbliche europee, avvicinando così i cittadini a godere dei loro vantaggi, tra cui una maggiore sicurezza stradale», osserva de Vries.
Parole chiave
SUNRISE, Safety Assurance Framework, veicoli altamente automatizzati, guida, test, simulazione virtuale
