Auto a guida autonoma: serve un Codice della Strada ibrido?

Un recente studio condotto dall'Israel Institute of Technology apre nuovi orizzonti nella gestione del traffico urbano, proponendo un sistema innovativo di "leggi del traffico ibride" pensate specificamente per gestire la coesistenza di veicoli autonomi connessi (CAV) e veicoli tradizionali a guida umana (HDV). La ricerca, condotta utilizzando avanzati sistemi di simulazione, dimostra come l'adozione di regolamentazioni differenziate potrebbe ridurre significativamente la congestione stradale e promuovere una mobilità più sostenibile.

Il problema delle regole attuali

Le normative sul traffico che conosciamo oggi sono state concepite per essere interpretate e seguite da conducenti umani, con tutte le limitazioni che questo comporta: tempi di reazione variabili, percezione imperfetta e occasionali distrazioni. Questi codici incorporano necessariamente ampi margini di sicurezza che, se da un lato proteggono gli utenti, dall'altro limitano l'efficienza complessiva del sistema.

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I veicoli autonomi connessi, al contrario, presentano caratteristiche completamente diverse: precisione assoluta nel rispetto delle regole, tempi di reazione nell'ordine dei millisecondi e capacità di comunicare istantaneamente con altri veicoli e con l'infrastruttura. "Continuare ad applicare le stesse regole a entrambe le categorie di veicoli rappresenta uno spreco di potenziale," spiegano i ricercatori coinvolti nello studio.

Come funzionano le leggi del traffico ibride

Il modello proposto dai ricercatori si basa su un principio fondamentale: creare regolamentazioni specifiche per ciascuna tipologia di veicolo, sfruttando le capacità uniche dei veicoli autonomi per migliorare l'efficienza complessiva.

Lo studio ha utilizzato la piattaforma di simulazione SUMO (Simulation of Urban MObility) per valutare diverse politiche di accesso alle corsie riservate in scenari di restringimento della carreggiata, situazioni che tipicamente generano congestione. L'efficacia è stata misurata principalmente attraverso il "ritardo medio per passeggero", un parametro che considera sia il tempo trascorso nel sistema sia l'attesa prima di entrare nella strada, ponderato per il numero di passeggeri.

Tra le politiche testate, particolarmente interessanti sono risultate le "politiche dinamiche", in cui l'accesso a corsie preferenziali da parte dei veicoli autonomi viene regolato da algoritmi che modificano in tempo reale i requisiti minimi (ad esempio, il numero di passeggeri) in base alle condizioni del traffico rilevate momento per momento.

Risultati sorprendenti

I dati emersi dalle simulazioni sono estremamente incoraggianti. Le politiche dinamiche hanno mostrato miglioramenti significativi del flusso di traffico rispetto alle tradizionali corsie riservate agli autobus, soprattutto in scenari con bassa percentuale di veicoli autonomi.

Un dato particolarmente rilevante riguarda la percentuale ottimale di veicoli che dovrebbero avere accesso alle corsie riservate: circa il 20% del totale. Questa soglia permette di massimizzare l'efficienza complessiva evitando di trasferire semplicemente la congestione da una corsia all'altra.

Inoltre, l'implementazione di tali politiche ha mostrato un effetto collaterale positivo: crea un incentivo naturale sia per l'adozione di veicoli autonomi sia per il carpooling. I veicoli autonomi con più passeggeri hanno infatti registrato i tempi di percorrenza più bassi in assoluto, creando un potenziale circolo virtuoso verso una mobilità più sostenibile.

Sfide e prospettive future

Nonostante i risultati promettenti, la ricerca evidenzia anche le sfide legate all'implementazione di queste politiche in scenari reali complessi. In particolare, quando le simulazioni sono state estese a strade a più corsie con sistemi già esistenti di corsie riservate, i miglioramenti, sebbene ancora presenti, sono risultati meno pronunciati.

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"Questo suggerisce che l'applicazione di leggi del traffico ibride in reti stradali complesse richiederà strategie ancora più sofisticate che tengano conto di una gamma più ampia di dati sul traffico," hanno commentato i ricercatori. Il gruppo di studio ha già pianificato ulteriori ricerche per sviluppare algoritmi più avanzati in grado di mantenere i loro vantaggi anche in condizioni di elevata congestione e in reti stradali intricate.

Un ponte verso il futuro della mobilità

L'aspetto più innovativo di questa ricerca è la sua visione pragmatica: anziché attendere la completa sostituzione dei veicoli tradizionali con quelli autonomi, propone una soluzione transitoria che può essere implementata gradualmente, accompagnando e facilitando la transizione verso un sistema di trasporto più sostenibile ed efficiente.

In questo modo, le leggi del traffico ibride potrebbero rappresentare non solo un miglioramento tecnico, ma un vero e proprio acceleratore della trasformazione verso la mobilità del futuro, con benefici tangibili per tutti gli utenti della strada già nel breve e medio termine.

La capacità di riconoscere e sfruttare le diverse caratteristiche di veicoli autonomi e tradizionali potrebbe quindi essere la chiave per sbloccare un sistema di trasporto urbano più fluido, efficiente e sostenibile, in un'epoca in cui queste due realtà dovranno necessariamente coesistere