> FocusUnimore > numero 52 – novembre 2024
ALERT project: effective solutions for the protection of vulnerable road users
The ALERT project ‘Protecting vulnerable road users: from the dream of sustainable mobility to reality’, coordinated by Prof. Maria Luisa Merani of the ‘Enzo Ferrari’ Department of Engineering, tackles the problem of identifying the trajectory of vulnerable road users, with the aim of offering effective solutions that contribute to their safety, and thus contribute to the adoption of sustainable mobility, at low environmental cost. The project won a cascade call for proposals that will allow it to obtain a total grant of EUR 147,000, financed by Unimore. The planned research activities are positioned in two complementary macro-environments, for users with and without connectivity.
Il progetto ALERT “protezione degli utenti della stradA vuLnerabili: dal sogno della mobilità sostenibilE alla RealTà”, coordinato dalla Prof.ssa Maria Luisa Merani del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari”, affronta il problema dell’individuazione della traiettoria degli utenti vulnerabili della strada, allo scopo di offrire soluzioni efficaci che concorrano alla loro sicurezza, e così contribuire all’adozione di una mobilità sostenibile, a basso costo ambientale. Il progetto ha vinto un bando a cascata che gli permetterà di ottenere un’agevolazione totale di 147mila euro, finanziati da Unimore.
Le attività di ricerca previste si posizionano in due macro-ambiti complementari: quello in cui gli utenti vulnerabili sono dotati di connettività, e quello in cui non lo sono.
Nel primo scenario, le soluzioni algoritmiche individuate per tracciare la traiettoria dell’utente sono strettamente dipendenti da quest’ultimo e prevedono la trasmissione di messaggi di safety con cui l’utente pubblicizza la propria posizione e dinamica corrente; l’enfasi è posta sull’accuratezza della stima, su come questa possa essere migliorata con accorgimenti a bassa complessità computazionale e sul carico che i messaggi generano sul canale radio.
“L’obiettivo ultimo – commenta la Prof.ssa Merani – consiste nel proporre e validare algoritmi di generazione dei messaggi di safety che consentano ai veicoli di individuare la posizione corrente e la traiettoria futura dell’utente vulnerabile con accuratezza e con anticipo rispetto a quanto consentito dalla normale visibilità stradale, così da aumentare il margine temporale a disposizione del guidatore o dell’auto a guida autonoma per prevenire lo scontro”.
Nel secondo contesto di indagine, l’architettura di sistema si complica significativamente, e prevede il coinvolgimento delle unità a bordo strada e di quei veicoli che, connessi e adeguatamente equipaggiati con sensori (videocamere, radar e lidar) e unità di controllo su cui sia possibile impiegare reti neurali di tipo generativo, eseguono la stima della traiettoria a partire dai dati collezionati localmente dal singolo veicolo e successivamente aggregati.
“In questo scenario, le diverse soluzioni proposte si differenziano per la modalità con cui i dati raccolti per l’allenamento delle reti neurali vengono condivisi, attraverso un approccio centralizzato oppure federato – prosegue la Prof.ssa Merani -. La validazione delle diverse architetture proposte implica sia l’utilizzo di metriche per la stima dell’accuratezza conseguita nella costruzione della traiettoria, sia la determinazione di figure di merito connesse alla latenza introdotta ed al costo di comunicazione”.
