Il settore della mobilità urbana è d’importanza critica per le città del futuro e una delle soluzioni più interessanti degli ultimi anni rimane quella delle auto a guida autonoma, ovvero veicoli che, attraverso sistemi tecnologici e di sicurezza, permettono di muoversi senza conducente. Si tratta di una soluzione promettente che tocca diversi punti salienti, tra cui la riduzione delle emissioni, del traffico e l’accesso alla mobilità per tutti. Di fatti, i veicoli proposti permetterebbero di collegare coloro che abitano in zone rurali e remote, poco collegate agli snodi principali serviti dai mezzi pubblici tradizionali.
A incrementarne la popolarità è stato anche Elon Musk, che il 10 ottobre scorso ha presentato presso i Warner Bros Studios di Burbank due modelli di robotaxi pensati per il trasporto di massa. I suoi veicoli e altre autovetture che sfruttano tecnologie simili sono già in circolazione in diverse città degli Stati Uniti (prime fra tutte San Francisco e Austin) e dell’Asia, in particolare in Cina e a Singapore. Ciò che accomuna queste città così lontane fra di loro sono l’aspetto e le condizioni delle strade su cui circolano: ampie e nuove.
Di fatti, questa innovazione tarda ad arrivare in Europa in parte a causa di una conformazione e struttura delle strade (come il manto stradale tradizionale in sampietrini o porfido) molto diversa da quella statunitense e delle metropoli asiatiche. Il Consiglio Europeo per la Sicurezza dei Trasporti (ETSC) conferma che le strade extraurbane Europee sono particolarmente pericolose a causa della mancanza di barriere e per la presenza di ostacoli lungo le carreggiate[1]. Il che contribuisce cospicuamente alle cause degli incidenti stradali europei.
Mappatura stradale in tempo reale
Per rendere possibile l’introduzione di questa innovazione in Europa sarà necessario realizzare una mappatura del manto stradale delle città in cui si intende implementare questo servizio. Grazie a delle vere e proprie mappe 3D aggiornate in tempo reale sarà possibile ricostruire l’ambiente stradale, mettendo in evidenza ostacoli di ogni entità (buche, sterpaglie, tronchi), cedimenti, piste ciclabili e lavori in corso. La raccolta di questi dati può avvenire attraverso l’uso di telecamere, sensori e radar posizionati sui veicoli. Tuttavia, questo metodo può risultare essere molto dispendioso poiché per creare una banca dati sufficiente è necessario avere un alto numero di veicoli in circolazione.
Finora in Europa la mappatura stradale ha visto sperimentazioni ridotte, principalmente con lo scopo di efficientare la manutenzione stradale. Un esempio virtuoso è quello della provincia di Brescia e il progetto M’APPERÒ, che consiste nella creazione di mappe digitali per l’implementazione di un sistema di monitoraggio e manutenzione predittiva della rete viaria. La città ha apposto ai veicoli pubblici attualmente in circolazione delle semplici videocamere capaci di rilevare lo stato del manto stradale, di fatto creando una banca dati sempre aggiornata, basata su informazioni raccolte da veicoli comunali, provinciali o regionali. In seguito, i dati raccolti vengono analizzati da piattaforme IoT e BigData capaci di scambiare ed elaborare tutte le informazioni, e rese disponibili agli utenti dell’amministrazione pubblica.
Questa iniziativa mostra come una raccolta dati più efficiente e capillare tramite sensori, apposti non solo a veicoli pubblici ma anche a sistemi semaforici e di rilevamento, e conseguentemente esaminati da piattaforme altamente specializzate, possa realmente creare le condizioni per la realizzazione di un trasporto di massa a guida autonoma con costi accessibili. Infatti, un vantaggio per i veicoli a guida autonoma di Elon Musk risulta essere proprio la disponibilità di dati raccolti dal grande numero dei veicoli Tesla che circolano sulle strade internazionali.
In definitiva, i veicoli senza conducente sono un’interessante alternativa al trasporto pubblico tradizione perché possono contribuire ad abbassare le emissioni ed aumentare accessibilità ed efficienza. Ciò nonostante, il percorso per la loro approvazione in Europa è ancora lungo a causa di impedimenti che rendono difficoltosa la loro sperimentazione: in particolare, la conformazione e le condizioni delle strade europee, sia urbane che extraurbane, datate e spesso provviste di coperture tradizionali poco adatte agli pneumatici moderni, e la necessità di urgente manutenzione per rendere più accessibile la circolazione di queste vetture. In secondo luogo, risulta di grande potenziale una stretta collaborazione con le istituzioni pubbliche per la creazione di banche dati in costante aggiornamento che permettano ai veicoli a guida autonoma di raccogliere tutte le informazioni circa il manto stradale necessarie per circolare. Saranno infine indispensabili normative europee che stabiliscano chiari parametri per una raccolta dati intelligente ma rispettosa della privacy.
Creare mappe 3D europee per la smart mobility condivise e aggiornate in tempo reale e sfruttare banche dati già esistenti grazie alle informazioni raccolte dalle flotte di veicoli della pubblica amministrazione, è la soluzione più lampante e immediata per sormontare gli ostacoli che impediscono l’implementazione del trasporto di massa autonomo.
a cura di Igor Valandro, CEO di Air-Connected Mobility
[1] ETSC, Reducing Road Deaths on Rural Roads (PIN Flash 46), 28.03.2024, https://etsc.eu/reducing-road-deaths-on-rural-roads-pin-flash-46/
