Sensor Fusion: cos’è e quali criticità comporta per l’Automotive

Il Sensor Fusion mette in pratica il concetto di unione che fa la differenza. Il suo obiettivo è infatti raccogliere, elaborare e adattare le informazioni provenienti dai diversi sensori, come GPS, LiDAR e IMU, installati in un veicolo. Il risultato è un’analisi molto più precisa e accurata dei fattori che intervengono durante la guida, che beneficia così di un adattamento mirato e intelligente.

In ambiente automotive, la quantità di input provenienti da diverse fonti è enorme. Basta pensare a quanti elementi mutano durante la marcia di un veicolo: velocità, condizioni meteo, traffico, presenza più o meno massiva di pedoni, segnali stradali sono solo alcuni dei fattori al centro di un complesso sistema di elaborazione dati.

I singoli sensori, installati su un mezzo, raccolgono ed elaborano i rilevamenti specifici. Tuttavia, non sono in grado di metterli in comune per ottenere una visione complessiva di ciò che circonda il veicolo. Peccano, inoltre, dei limiti funzionali per cui sono stati progettati: un radar, ad esempio, rileva velocità e distanze, ma non è in grado di marcare i segnali stradali, né leggere il colore di un semaforo. Le telecamere, invece, fanno l’esatto opposto.

Se presi singolarmente, gli input provenienti da questi sensori sono parziali. Se però vengono messi insieme tramite il Sensor Fusion, si ottiene un sistema completo e capace di adattare perfettamente la guida all’ambiente circostante.

Come funziona il Sensor Fusion: il metodo induttivo

Il funzionamento concettuale del Sensor Fusion è quello della mente umana, ma senza le limitazioni fisiologiche dovute alla sua natura. Il cervello rileva, elabora e restituisce una risposta unitaria in seguito alla valutazione complessiva di informazioni sensoriali diverse.

In ambito automotive, escludendo fattori biologici come stanchezza, stress, disattenzione o risposta dei riflessi inadeguata, il Sensor Fusion fonde o sovrappone gli input provenienti da modelli matematici software altamente efficienti e precisi. Fornisce così un sistema complesso di feedback rapido.

Criticità e come ridurle: ridondanza, ricalibrazione e sincronizzazione 

Il Sensor Fusion è per definizione un sistema altamente interconnesso. Applicandolo all’ambito automotive, il concetto di sicurezza non riguarda solo la protezione dei dati o della privacy, ma anche quella fisica del conducente, dei passeggeri e di ciò che circonda il veicolo. È quindi chiaro che i rischi dovuti a un malfunzionamento sono enormi.

Basandosi su più sensori, il rilevamento scorretto da parte di uno di essi può tramutarsi in una risposta tardiva o mal ponderata da parte del Sensor Fusion, che finirebbe così per mettere a rischio la stabilità della guida.

Il primo passo per ridurre le criticità consiste pertanto nel prevedere degli asset di ridondanza che evitino il collasso del sistema in caso di informazioni errate provenienti da un sensore mal funzionante. La calibrazione e sincronizzazione dei sensori deve poi avvenire continuamente, con un processo automatizzato che viene ripetuto con regolarità per evitare possibili errori nella rilevazione. Il Sensor Fusion dovrebbe poi essere in grado di validare gli eventuali input non corretti, escludendoli dal processo decisionale per evitare che portino a un disallineamento del sistema.

Sensor fusion e cyber security: ridurre al minimo gli attacchi

L’interconnessione, fin qui vista come un punto di forza, può però trasformarsi in una debolezza quando si entra nel campo della cyber security. Se un sistema con più fonti scollegate è meno soggetto a criticità per la sua struttura non riconducibile a un solo attore, il Sensor Fusion rientra nell’esatto opposto. Un potenziale attaccante può colpire il processore alla base dell’elaborazione complessiva dei dati e mettere fuori uso l’intero asset.

Basta pensare che gli algoritmi più utilizzati hanno dimostrato una marcata vulnerabilità nei confronti degli attacchi GPS spoofing. In un sistema a guida autonoma, sfruttando questa falla si possono indurre deviazioni laterali di 10 metri, tali da portare l’auto sulla corsia opposta.

È quindi fondamentale che le case automobilistiche si concentrino non solo sulle peculiarità tecniche di questo sistema, ma anche e soprattutto sull’utilizzo di asset difensivi che riducano al minimo potenziali attacchi.