Guida autonoma? Gli ADAS falliscono e investono i bambini nei test

Il media cinese Dongchedi ha pubblicato un nuovo video che esamina a fondo il comportamento dei sistemi di assistenza alla guida (ADAS), stavolta in un contesto urbano. Dopo il precedente esperimento in autostrada, il focus si è spostato sulle strade cittadine, dove la presenza di pedoni, scooter e incroci non segnalati rappresenta sostanzialmente la prova definitiva.

Nella prova precedente che abbiamo riportato, la testata ha messo sotto torchio 36 auto in un tratto autostradale che è stato completamente sigillato per l'occasione. In quel caso, gli ADAS delle vetture sono stati messi alla prova in un contesto che comprende esclusivamente altre auto ed eventuali cantieri con risultati piuttosto deludenti, ad esclusione di Tesla seppur non senza criticità.

Nella nuova prova invece, con l'ausilio delle autorità locali e statali, i colleghi d'oltreoceano hanno chiuso un'enorme e complessa rotonda che include diversi incroci. Nella prova sono stati coinvolti pedoni e scooter aggiungendo non solo un maggiore livello di realismo, ma anche difficoltà superiori per i sistemi di assistenza. Tuttavia, in questo caso le vetture sono state 26, ma in 9 categorie diverse, per un totale di 234 sessioni.

Tra le situazioni simulate figurano veicoli fermi che ostruiscono la visuale, attraversamenti pedonali con bambini, manovre a U e svolte improvvise con ostacoli parzialmente visibili. La maggior parte dei test si è svolta a basse velocità, offrendo ai sistemi ADAS tempo sufficiente per reagire. Tuttavia, molte auto hanno mostrato comportamenti incerti, aggressivi o tardivi, mettendo in discussione l'efficacia della guida assistita in contesti cittadini.

La Tesla Model X si è distinta come il veicolo con le migliori prestazioni, evitando collisioni in otto dei nove test. Seguono a breve distanza Avatr 12 e Luxeed R7, entrambi dotati del sistema Huawei ADS. Tuttavia, anche Tesla ha evidenziato anomalie, in particolare nella gestione delle manovre in retromarcia.

Diversi veicoli hanno ignorato norme di base del codice della strada, come la precedenza in rotonda, e in alcuni casi non hanno rilevato né reagito a potenziali incidenti, continuando a guidare nonostante la collisione avvenuta. Questo comportamento, secondo Lu Guang Quan dell'Università di Aeronautica e Astronautica di Pechino, può derivare da un addestramento algoritmico basato su dati errati o incompleti.

In uno dei test finali, la Toyota bZ3X ha perfino investito i manichini di un bambino e un motociclista senza esitare. La Denza Z9, invece, non solo ha investito il manichino di un bambino, ma ha perfino continuato la corsa senza considerare minimamente l'impatto.

Il confronto con i test autostradali mostra una maggiore coerenza tra veicoli che condividono la stessa tecnologia, ma evidenzia ancora significative lacune nella gestione del traffico urbano. Alcuni sistemi hanno dimostrato di non interpretare correttamente segnaletica ambigua o situazioni di pericolo, indicando un'insufficiente integrazione di regole stradali nei modelli di machine learning.

Le condizioni di prova, va sottolineato, erano ottimali: clima favorevole e luce diurna. Questo limita la validità dei risultati in contesti reali più complessi, come guida notturna o in condizioni atmosferiche avverse.

In conclusione, Dongchedi sottolinea che, nonostante i progressi, l'approccio più sicuro rimane la guida assistita in modalità uomo-macchina. I miglioramenti futuri, auspicabilmente tramite aggiornamenti software OTA, potranno ridurre i margini di rischio, ma per ora la supervisione umana resta indispensabile.