La percezione degli ostacoli è la capacità di un sistema, solitamente basato su intelligenza artificiale o robotica, di rilevare, identificare e localizzare oggetti fisici che possono ostacolare il movimento o l’azione di un'entità autonoma (veicolo, robot, drone, ecc.). Questa funzione si basa sull'analisi dei dati raccolti da vari sensori (telecamere, lidar, radar, ultrasuoni) e comporta l'elaborazione in tempo reale di informazioni complesse per consentire decisioni adeguate. Si distingue da altre tecnologie di visione per l'obiettivo specifico di garantire sicurezza e autonomia in ambienti dinamici e imprevedibili.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
La percezione degli ostacoli è fondamentale nella guida autonoma, dove consente ai veicoli di rilevare pedoni, altri veicoli od oggetti sulla strada e di adattare la traiettoria. Nell’industria, viene sfruttata dai robot mobili per la navigazione in magazzini o linee di produzione. I droni utilizzano questa tecnologia per evitare collisioni durante il volo in ambienti urbani o naturali.
Principali strumenti software, librerie, framework
Strumenti chiave per la percezione degli ostacoli includono OpenCV (elaborazione immagini), ROS (Robot Operating System), TensorFlow e PyTorch (deep learning), nonché soluzioni specializzate come NVIDIA Isaac o Apollo di Baidu per veicoli autonomi. Framework per l’elaborazione dei dati dei sensori, come PCL (Point Cloud Library) per dati lidar, sono anch’essi essenziali.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
Le tendenze recenti comprendono l’integrazione del deep learning per aumentare la robustezza in condizioni variabili (meteo, illuminazione), l’uso di sensori multimodali per fondere diverse fonti di informazione e l’ottimizzazione dell’elaborazione a bordo per la reattività in tempo reale. L’avvento di modelli auto-supervisionati e la diffusione della percezione 3D stanno portando a sistemi sempre più sicuri e adattivi.