Nelle città italiane, l’auto privata occupa spazio e resta inutilizzata per gran parte del tempo. La guida autonoma può rendere il car sharing più efficiente, dando forma al robo-sharing: veicoli capaci di raggiungere gli utenti, ottimizzare le flotte, ridurre il bisogno di possedere un’auto e liberare spazio urbano comune
Nelle aree urbane italiane il predominio dell’auto privata sta rendendo sempre più visibili sprechi e rigidità del sistema: milioni di vetture restano inutilizzate per gran parte della giornata, mentre lo spazio pubblico continua a essere occupato da mezzi fermi. Da qui nasce l’urgenza di immaginare servizi capaci di superare la semplice proprietà individuale, facendo della condivisione non un’alternativa marginale ma una componente stabile della mobilità quotidiana. Il car sharing è vantaggioso e sostenibile, ma ha limiti intrinsechi La guida autonoma però può trasformare il car sharing in un servizio molto più dinamico, con veicoli in grado di presentarsi dove servono e di spostarsi poi verso nuove richieste, punti di ricarica o zone più frequentate.
È quindi una “tecnologia abilitante, capace di rendere la mobilità condivisa realmente efficiente e sostenibile. In particolare, introduce il paradigma di quello che abbiamo ribattezzato robo-sharing, ovvero sistemi di car sharing basati su veicoli autonomi”, spiega il professor Sergio Matteo Savaresi, docente del Politecnico di Milano e responsabile del gruppo di ricerca AIDA - Artificial Intelligence Driving Autonomous, che haaffrontato il tema anche in un approfondimento il 15 maggio alle 14,30 durante il talk “Guida autonoma in Europa: la svolta parte dal Politecnico di Milano” nell’ambito dell’evento NME-Next Mobility Exhibition, expo conference di Fiera Milano che si è svolto a Rho dal 13 al 16 maggio.
Guida autonoma, l’impatto sul sistema paese
Il vantaggio non riguarda solo l’efficienza delle flotte, ma anche la possibilità di ridurre parcheggi, congestione e dipendenza dall’auto personale. Con il modello robo-sharing “il veicolo può raggiungere autonomamente l’utente, che utilizza poi l’auto per il raggiungere la sua destinazione guidandola manualmente, e successivamente ripartire verso un nuovo utente, una stazione di ricarica o verso un’area a maggiore domanda. Questo consente di aumentare significativamente il tasso di utilizzo dei veicoli, ottimizzando la flotta e riducendo il numero complessivo di auto necessarie per coprire sufficientemente un’area”, aggiunge Savaresi.
Il risultato è, di conseguenza, “un sistema più accessibile ed efficiente, che riduce la necessità di parcheggi e il numero di auto complessive e restituisce spazio urbano alle persone, contribuendo a una città più vivibile. Queste soluzioni possono infatti ridurre significativamente la necessità di possedere un’auto privata e contribuire a ridefinire il rapporto tra trasporto pubblico e privato, soprattutto nei contesti urbani”, aggiunge Savaresi. E data la rilevanza strategica, come racconta, la ricerca sta lavorando su questo fronte: “Noi, come gruppo di ricerca AIDA - Artificial Intelligence Driving Autonomous del Politecnico di Milano abbiamo seguito come obiettivo proprio quello contribuire allo sviluppo della guida autonoma e alla sua integrazione in servizi pensati per i cittadini capaci di rivoluzionare l’attuale sistema di mobilità”.
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