“Durante la nostra permanenza nel parco safari, abbiamo lavorato al maggior numero possibile di scenari, tra cui il giorno e la notte, il sole e la pioggia”, dichiara Schaefer, che raccoglie i dati come membro di un team di Magna Electronics con sede a Sailauf, in Germania. “L'obiettivo è non avvicinarsi velocemente agli animali. Viaggiamo più o meno a passo d’uomo”.
E aggiunge: “Abbiamo bisogno di 500 campioni di dati di ogni animale che attraversa la strada o che appare davanti alla telecamera per l’addestramento e la convalida. Gli animali sono imprevedibili e gli ADAS devono riconoscere ogni tipo di animale da tutti i diversi punti di vista”.
La tecnologia ADAS è una parte fondamentale dell’auto del futuro. È stata progettata per prevenire morti e feriti tra gli esseri umani e gli animali, riducendo il numero di incidenti automobilistici e la gravità dell’impatto per quelli che non possono essere evitati. Grazie alle funzioni ADAS specifiche per gli OEM, le case automobilistiche possono ottenere una differenziazione competitiva sul mercato.
Si stima che ogni anno, solo negli Stati Uniti, si verifichino da 1 a 2 milioni di incidenti tra veicoli e animali di grossa taglia, come i cervi, causando circa 200 decessi, 26.000 feriti e almeno 8 miliardi di dollari di danni materiali e altri costi, secondo la Federal Highway Administration.
Gli incidenti con animali selvatici costituiscono circa il 5% degli incidenti automobilistici in Germania, secondo uno studio del 2020 dell’Associazione tedesca della caccia. Più di un milione di animali selvatici viene ucciso in questo modo ogni anno. La maggior parte delle collisioni avviene con cervi e cinghiali.
Schaefer è convinto che una futura tecnologia ADAS potrebbe evitare questo tipo di incidenti. La raccolta di dati con animali reali è una parte importante della fase di sviluppo degli ADAS.
“Una simulazione al computer, in questa fase, non è accurata come una situazione reale”, spiega Schaefer. “Non possiamo nemmeno lavorare solo con immagini o ritagli di animali”.
Il team di raccolta dati ADAS a volte si affida a tassidermisti per ricevere contributi sui propri studi, perché non sempre è necessario lavorare con un animale in carne e ossa. Tuttavia, i modelli devono essere tridimensionali, quindi hanno noleggiato un alce e un cinghiale imbalsamati, installandoli nel parcheggio della loro sede.
Nico Hauck, ingegnere di Magna e responsabile della raccolta dati ADAS a Sailauf, ha dichiarato che il team è motivato dagli aspetti di sicurezza del proprio lavoro. Negli ultimi 22 anni, Hauck ha guidato veicoli di emergenza e ha fatto parte della squadra di soccorso della sua città natale, Eichenbuehl, in Germania.
“Vedi un incidente e ti chiedi: ‘Perché non si può evitare?’” prosegue Hauck. “Per questo motivo, raccogliamo i migliori dati possibili nel nostro lavoro in Magna, per aumentare sicurezza e protezione durante la guida”.
Oltre alla ricerca nel parco safari, il team di raccolta dati di Magna ha ricevuto l’autorizzazione dalla direzione di un centro commerciale locale in Germania per osservare scenari ADAS nel parcheggio con pedoni, carrelli della spesa e sedie a rotelle.
Negli ultimi due anni, il centro di raccolta dati Magna di Sailauf ha raccolto circa 20 milioni di gigabyte o 30.000 ore di dati provenienti da ogni parte del mondo, spaziando dal comportamento degli animali ai segnali stradali sino agli ingorghi del traffico. La raccolta dei dati è finalizzata ad accelerare lo sviluppo della tecnologia ADAS per l’auto del futuro.
Entrambi gli ingegneri affermano che lavorare in Magna offre loro la libertà di pensare in grande e di non accontentarsi mai.
“Per risolvere un problema puoi portare le tue idee personali”, dichiara Schaefer. “Lavoriamo con diverse case automobilistiche per sviluppare tecnologie all’avanguardia. Poi le vediamo dal vivo su strada nei cinque anni successivi. Questo mi fa sentire orgoglioso”.
Hauck aggiunge: “Come membro del team Magna, ho la possibilità di aumentare la sicurezza dei veicoli e di proseguire allo stesso tempo il mio percorso di crescita”.
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