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AUTOMOTIVE 29 - ELETTRONICA OGGI 473 - OTTOBRE 2018 rezza in ambito automotive fornisce un’infrastruttura a cui dovrà attenersi lo sviluppo di qualsiasi sistema autonomo, attraverso la definizione di una serie di li- velli di integrità della sicurezza automotive (ASIL) e dei relativi tassi di errore ammissibili. Inoltre, i sistemi di guida autonoma a bordo dei veicoli del futuro che verranno introdotti su strada saranno anche soggetti a una serie di condizioni ambientali, dal caldo tropi- cale al freddo artico, con il calore del motore, i cicli termici, le forti vibrazioni, gli urti, l’umidità, la polvere e altro, che metteranno a dura prova la loro opera- tività e affidabilità. Di conseguenza, oltre ad essere estremamente potenti, veloci ed efficienti, le piatta- forme di calcolo su cui si fonda la rivoluzione della guida autonoma devono anche soddisfare i requisiti di qualifica e certificazione superiori a quelli previsti da AEC-Q100. Modalità di rilevamento multiple – gli occhi, le orecchie (e molto altro) del sistema Nello stesso modo in cui un conducente umano si basa sulle informazioni visive, oltre che sui suoni, sulle sollecitazioni cui è sottoposto il corpo e persino sul senso dell’olfatto per controllare il veicolo in vari contesti e anticipare gli eventi, i sistemi autonomi si basano su modalità di rilevamento multiple per for- nire i dati grezzi necessari per il processo decisiona- le. La macchina ha un vantaggio rispetto all’uomo, in quanto può disporre di molti più sensi aumentando le telecamere che operano nello spettro visivo e i sen- sori inerziali analoghi al senso umano dell’equilibrio, del movimento e del posizionamento. Questi includo- no radar, lidar, ultrasuoni, infrarossi, GPS, oltre ai dati wireless V2X che possono fornire la percezione dei rischi che sono al di fuori della visuale. Il punto di connessione di tutte queste modalità di ri- levamento – gli occhi, le orecchie e altro, del sistema – è un modulo di elaborazione centralizzato (CPM – Centralized Processing Module) che deve prendere decisioni in tempo reale basate su tutti i dati trasmes- si continuamente in streaming dai vari canali. Sono le funzionalità di questo modulo che definiscono i li- miti della capacità del sistema, in termini di modalità di guida autonoma che possono essere eseguite in modo sicuro. Architettura del sistema di elaborazione La figura 1 illustra le funzioni necessarie al CPM per convertire i dati grezzi del sensore in decisioni auto- nome di guida sicure e appropriate. Tra le funzioni il- lustrate, il blocco di aggregazione, pre-elaborazione e distribuzione dei dati (DAPD) si interfaccia con le