Guida autonoma, dalla mappa alla strada parlante: il linguaggio digitale rende le infrastrutture intelligenti

La diffusione dei robotaxi riapre il confronto sulla reale autonomia dei veicoli senza conducente. Uno studio congiunto tra Italia e Stati Uniti propone di spostare parte dell’intelligenza decisionale dall’auto all’infrastruttura, attraverso un linguaggio digitale capace di rendere la strada leggibile alle macchine

I veicoli a guida autonoma si fondano su sistemi di percezione basati su sensori, telecamere, radar e mappe ad alta definizione. In condizioni ideali tali tecnologie garantiscono navigazione e gestione del traffico in modo efficiente.

Tuttavia, in contesti caratterizzati da visibilità ridotta, cantieri temporanei, segnaletica incoerente o ambienti urbani complessi – come i cosiddetti urban canyon dove il segnale Gnss risulta degradato – le prestazioni possono diminuire sensibilmente.

Negli Stati Uniti, dove i robotaxi sono già operativi in diverse città, un’indagine parlamentare ha evidenziato una criticità strutturale: in situazioni di incertezza, i sistemi ricorrono a operatori remoti che intervengono via software per risolvere l’impasse decisionale.

Ciò implica che l’autonomia non sia ancora pienamente tale, ma supportata da una supervisione umana a distanza, con possibili criticità legate a latenza, interpretazione e responsabilità.

Il tema non è marginale: la scalabilità del modello di mobilità autonoma dipende dalla capacità di ridurre l’intervento umano, garantendo al contempo livelli di sicurezza elevati.

Time-Logic-Map: la strada come sistema informativo

In questo scenario si inserisce il progetto Time-Logic-Map (Tlm), sviluppato da ricercatori dell’Istituto di informatica e telematica del Cnr di Pisa, dell’Università di Pisa e dell’Auto-Id Lab del Massachusetts Institute of Technology (Mit).

L’obiettivo è introdurre un linguaggio di messaggistica spaziale capace di consentire all’infrastruttura stradale di trasmettere direttamente ai veicoli informazioni strutturate e machine-readable.

Il principio è concettualmente semplice ma tecnicamente innovativo: se la strada è progettata per essere interpretata dall’uomo, attraverso segnali visivi e regole implicite, occorre affiancare a questo livello un linguaggio destinato alle macchine, esplicito e formalizzato.

Time-Logic-Map si articola in tre livelli complementari:

1. map, che definisce la geometria del tratto stradale e introduce un sistema di coordinate cartesiane locali tridimensionali, utile anche in assenza di segnale Gps
2. logic, che codifica le regole di precedenza, le corsie attive e l’organizzazione strutturale dell’intersezione o del segmento viario
3. time, che trasmette informazioni temporali in tempo reale, come le fasi semaforiche o variazioni temporanee dovute a cantieri

Attraverso messaggi broadcast via V2X (Vehicle-to-Everything), l’infrastruttura comunica con il veicolo in modo continuo e locale, riducendo la dipendenza da mappe statiche potenzialmente non aggiornate.

Riduzione del carico percettivo e sicurezza operativa

L’approccio proposto non sostituisce i sensori di bordo, ma ne alleggerisce il carico cognitivo nei contesti più complessi. Nei casi di cantieri temporanei o modifiche improvvise della viabilità, il veicolo non deve inferire la situazione esclusivamente attraverso l’analisi visiva, ma riceve istruzioni strutturate direttamente dall’infrastruttura.

Secondo il gruppo di ricerca, il nodo critico emerso dall’esperienza statunitense riguarda l’impossibilità di garantire una diffusione capillare della guida autonoma se ogni veicolo necessita di un supervisore remoto.

Tlm trasferisce parte dell’intelligenza decisionale sulla strada stessa: se l’infrastruttura comunica in modo standardizzato e sicuro la propria logica, l’autonomia può diventare effettiva anche in condizioni di scarsa visibilità o traffico imprevedibile.

Il sistema, inoltre, riduce i rischi connessi alla latenza delle connessioni internet globali, poiché la trasmissione avviene localmente tra infrastruttura e veicolo. Ciò consente decisioni tempestive basate su informazioni aggiornate in tempo reale.

Dalla simulazione al mondo reale

Il linguaggio Tlm è stato presentato alla Vehicle Technology Conference di Chengdu e attualmente è oggetto di sperimentazione in un digital twin, ambiente simulato che riproduce il comportamento dei veicoli autonomi in scenari standard e complessi, incluse intersezioni articolate e zone di lavori stradali.

La fase successiva prevede test in ambienti controllati, per poi estendere la sperimentazione a strade trafficate. Il percorso di validazione sarà determinante per verificare robustezza, interoperabilità e sicurezza del sistema.

Il progetto si inserisce in una visione più ampia di infrastrutture intelligenti, nelle quali la strada non è più mero supporto fisico ma nodo attivo di una rete informativa.

L’integrazione tra oceanografia dei dati, modellistica urbana e comunicazione V2X potrebbe ridefinire il paradigma della mobilità automatizzata.

Il contributo italiano, in collaborazione con il Mit, evidenzia un cambio di prospettiva: anziché concentrare tutta la complessità sull’elaborazione algoritmica di bordo, si propone una distribuzione dell’intelligenza tra veicolo e ambiente.

Un modello coerente con l’evoluzione delle smart city, dove interoperabilità e standardizzazione risultano condizioni essenziali. La sfida resta quella dell’adozione su larga scala: l’efficacia di un linguaggio infrastrutturale dipende dalla sua implementazione diffusa e dall’allineamento tra produttori di veicoli, gestori stradali e regolatori.

Tuttavia, nel dibattito sulla reale autonomia dei robotaxi, Time-Logic-Map introduce un elemento strutturale: senza una strada capace di parlare alle macchine, l’autonomia rischia di restare assistita.

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