Per assistere le automobili a guida autonoma nei loro viaggi, la startup svedese Mapillary sta costruendo un enorme database di cartelli e segnaletica stradale.
di Charlotte Jee
Le attuali mappe stradali non sono particolarmente utili alle automobili a guida autonoma. Pur essendo riusciti a mappare la maggior parte delle strade, l’aggiornamento delle informazioni avviene solo ogni paio di anni. Queste mappe, peraltro, non illustrano alcuna forma di informazione stradale, dalla segnaletica di sicurezza, ai cartelli stradali o le corsie. In assenza di questo ulteriore livello di informazioni, sarà ben più difficile garantire una corretta e sicura percorrenza delle automobili a guida autonoma nelle strade delle nostre città. La stessa cosa vale per le consegne via robot, vista la necessità di informazioni dettagliate sui percorsi, sulle condizioni del manto stradale, dei marciapiedi, e sulla presenza di eventuali ostacoli.
Una startup svedese di nome Mapillary pensa di aver trovato la risposta a questo problema. La startup sta creando una piattaforma aperta che raccoglie in crowdsourcing le immagini delle strade condivise dalle persone attraverso il loro smartphone: una sorta di Wikipedia delle mappe, insomma. La società sostiene di possedere già il più grande database di immagini stradali al mondo.
“Le automobili a guida autonoma hanno bisogno delle ultimissime informazioni sulle condizioni della strada”, spiega il CEO Jan Erik Solem. “Necessitano di una frequenza di aggiornamenti sempre più elevata, da mensile, a settimanale, a giornaliera. L’unica soluzione possibile è quella di ricorrere alla tecnologia del crowdsourcing”.
Esistono diversi approcci alla raccolta dei dati per le mappe, e la competizione fra le startup del settore è feroce. Mapillary cerca di distinguersi dalle altre – come StreetView di Google, che aggiorna le sue mappe ogni paio di anni – giocando proprio la carta del crowdsourcing. Siccome chiunque può contribuire al database della sua piattaforma, questo riceve aggiornamenti ogni singolo giorno.
Questo approccio è simile a quello adottato da OpenStreetMap, nata nel 2004 per fornire una mappa gratuita e modificabile del mondo, anche se priva dei dettagli addizionali offerti da Mapillary.
La startup svedese sfrutta un software di visione artificiale per analizzare le immagini condivise dalle persone e identificare gli elementi di interesse. Il suo database di 422 milioni di immagini copre 6,2 milioni di km del globo, e la raccolta è in continuo aumento. Il software della società ha da poco aggiunto 186 milioni di oggetti, inclusi pali, panchine buche, tutte corredata da posizione e coordinate precise.
Una volta caricate le immagini e identificati gli oggetti rilevanti, le mappe vengono messe a disposizione di tutti online. Il servizio è gratuito per opere di beneficenza, fini educativi o usi personali, ma i clienti commerciali devono pagare un canone.
Il servizio di Mapillary è già in uso. Nella città di Amsterdam, nel Vermont e in Arizona, e persino in Lituania, le mappe della startup vengono utilizzate dai funzionari di trasporto per migliorare la comprensione delle strade.
“Osservando un qualunque oggetto caricato sulla mappa, sappiate che è merito di qualcuno che l’ha segnalato e del software che lo ha catalogato e controllato”, spiega Steven Hewett, che lavora per la città di Clovis in Nuovo Messico.
La città di Clovis sta avvalendosi del servizio di Mapillary per assicurarsi di rispettare i propri impegni verso i residenti mantenendo le strade sgombre, aggiornando i cartelli stradali e riparando le buche. La città era solita perseguire questi stessi obiettivi pagando società terze perché perlustrassero le strade catalogando tutte le caselle postali, gli idranti e i cartelli stradali. La città ha virtualmente automatizzato l’intero processo grazie a Mapillary. “Senza questo software, staremmo ancora catalogando manualmente tutte le informazioni, e non riesco neppure ad immaginare quanto tempo impiegheremmo per una città di 23 miglia quadrate”, spiega Hewett.
Gabriel Brostow, un professore di informatica dello University College London, ritiene che questo genere di mappatura necessiti proprio di un processo automatizzato per riuscire a estendere la propria portata. “Non è possibile aggiornare manualmente milioni di km2 nel mondo con la stessa rapidità di un algoritmo”, dice.
Un giorno, le automobili a guida autonoma potrebbero essere sia clienti che fonte di questi dati, catturando immagini dalle strade durante i loro spostamenti (volti e targhe vengono automaticamente offuscati dal software della società). Hewett intravvede un futuro in cui le vetture connesse fra loro potranno identificare problemi come alberi caduti, o incidenti stradali, e avvisare automaticamente le autorità.
I dati potrebbero persino fornire alle città una conoscenza maggiore delle loro strade, in modo da migliorare i servizi di trasporto pubblici e gli accessi per disabili, aggiunge Brostow.
Immagine: MAPILLARY
(MO)
