Le curve sono la cosa più bella che possa capitare ad un motociclista. Tuttavia, sembrano essere anche quella più pericolosa. Da una ricerca ACEM del 2004 emerge che circa il 37% degli incidenti motociclistici sono causati da un errore del pilota: molti di questi (il 17%) riguardano la fase di approccio e percorrenza di una curva.

Spesso si sbaglia la stima del raggio, la velocità di percorrenza o la variazione altimetrica, e l'errore è dietro l'angolo, con conseguenze poco felici che risultano fatali nel 15% dei casi.

Ulteriori approfondimenti hanno evidenziato che la maggiore parte degli incidenti correlati alla percorrenza di una curva sono evitabili, dato che sono il risultato di velocità eccessive e traiettorie sbagliate che possono portare a inclinare troppo la moto e scivolare, frenare con forza eccessiva bloccando la ruota anteriore e cadere, invadere la corsia opposta.

Simon Hecker, Alexander Liniger, Henrik Maurenbrecher, Dengxin Dai e Luc Van Gool, dello ETH di Zurigo e del KU di Lovanio, hanno pubblicato un interessante studio che va ad arricchire il dibattito sulla necessità di sistemi Advanced Rider Assistance Systems (ARAS) legati all'intelligenza artificiale che possano aiutare il motociclista ad evitare questo genere di incidenti: come?

Nel loro studio Learning a Curve Guardian for Motorcycles puntano il dito sui sistemi già esistenti di assistenza alla guida già presenti nel mondo automobilistco, introducendo il loro road curvature warning system, un'intelligenza artificiale che guida il motociclista dentro le curve, prevedendo traiettoria e inclinazione del motociclo attraverso una Rete Neurale Convoluzionale, grazie anche alla realizzazione di un database stradale che, partendo da un database HERE Technologies, ottiene un'accurata geometria della strada sia dal punto di vista morfologico che del tracciato. In pratica, lo studio si propone di istruire una AI a seguire e avvertire il motociclista degli errori in fase di approccio e percorrenza delle curve.

alcune sezioni della strada utilizzata per il case study: in rosso la traiettoria definita dall'AI

Il punto è, come sempre, che la dinamica della motocicletta è estremamente più varia e variabile di quella di una qualsiasi automobile che, per esempio, non si inclina.

Nella simulazione contenuta nel loro case study, attraverso una doppia mappatura della strada - prima con un rig di sette videocamere montate sul tetto di un'automobile, poi attraverso lo stesso percorso effettuato in motocicletta e accoppiando via GPS entrambe le mappature - hanno dimostrato che la loro intelligenza artificiale arriva ad essere accurata nella predizione dell'angolo di piega con un errore medio di 3,7° comparata ai dati generati dall'IMU in dotazione alla motocicletta, e per quanto riguarda l'errore di traiettoria (ovvero il posizionamento all'interno della corsia) l'errore medio arriva a soli 22,4 cm.

Certo, per quanto si tratti di uno studio che tiene per la prima volta in considerazione aspetti della dinamica specificamente motociclistici, si tratta “solo” di uno studio sul posizionamento del mezzo e sulla prevedibilità della sua traiettoria futura, e non su come intervenire direttamente sulla guida con un'assistenza diretta: ma il momento in cui un'intelligenza artificiale potrà agire direttamente sui comandi della nostra moto per salvarci da un errore di valutazione pare avvicinarsi a gas spalancato.

Su questo tema, e su diversi altri collegati che rientrano nell'ambito dell'hi-tech applicato alla guida in moto, stiamo preparando uno Speciale a puntate. La prima sarà online la prossima settimana.

Stay tuned...