TECNICA 14 TECNICA Finanziato da INAIL nell’ambito del bando BRIC 2022, e realizzato da 5 Unità Operative di Università italiane, il progetto “SirTrack” ha avuto come principale obiettivo lo sviluppo di un sistema integrato per il miglioramento della sicurezza nelle manovre effettuate con macchinario agricolo semovente, in grado di compensare i limiti della percezione visiva diretta del conducente e di supportarne le decisioni conseguenti. La soluzione messa a punto integra informazioni statiche e dinamiche. In primis, la definizione di mappe di rischio georeferenziate ha consentito l’identificazione e la localizzazione (ad elevata precisione) degli ostacoli fissi presenti nell’ambiente di lavoro (ad esempio alberi, pali o linee elettriche), grazie all’impiego di sistemi GNSS con correzione RTK. In seguito, il monitoraggio in tempo reale degli operatori a terra è stato reso possibile mediante dispositivi indossabili basati su tecnologia Ultra-Wide Band (UWB), in grado di garantire un’elevata accuratezza di localizzazione anche in condizioni ambientali complesse. A queste informazioni si affianca l’utilizzo di sensori di prossimità e sistemi di visione avanzati. Le videocamere di profondità (depth camera), integrate con sensori LIDAR, permettono di rilevare ostacoli e variazioni dell’ambiente circostante sia a breve che a media distanza, generando una rappresentazione tridimensionale dello spazio operativo. Ciò consente di individuare non solo la presenza di oggetti, ma anche la loro posizione rispetto al mezzo. Un ulteriore elemento fondamentale del sistema è costituito dall’analisi delle zone cieche del veicolo. Attraverso la modellazione 3D e numerose prove sperimentali, possono essere definiti i limiti di visibilità dal posto di guida, permettendo di identificare le aree a maggior rischio e di integrare opportunamente i sistemi di rilevamento. L’insieme di queste tecnologie confluisce in un sistema di supporto decisionale a bordo macchina, che fornisce all’operatore segnalazioni chiare e tempestive, migliorando la consapevolezza della situazione e riducendo in tal modo il livello di rischio di collisioni e investimenti. Il progetto “SirTrack” finanziato da INAIL Funded by INAIL as part of the BRIC 2022 call for research, and implemented by 5 Operational Units of Italian Universities, the “SirTrack” project's main objective was to develop an integrated system for improving safety when operating self-propelled agricultural machinery, capable of compensating for the limitations of the driver's direct visual perception and supporting the resulting decisions. The solution developed integrates static and dynamic information. First of all, the definition of georeferenced risk maps allow for the identification and localization (with high precision) of fixed obstacles present in the work environment (for example, trees, poles or power lines), through the use of GNSS systems with RTK correction. Subsequently, real-time monitoring of ground operators was made possible by wearable devices based on Ultra-Wide Band (UWB) technology, capable of ensuring high localization accuracy even in complex environmental conditions. This information is supported by the use of proximity sensors and advanced vision systems. Depth cameras integrated with LIDAR sensors have made it possible to detect obstacles and changes in the surrounding environment at both short and medium distances, generating a three-dimensional representation of the operating space. This made it possible to identify not only the presence of objects, but also their relative position with respect to the vehicle. Another key element of the system is the analysis of the vehicle's blind spots. Through 3D modeling and numerous experimental tests, the visibility limits from the driver's seat were defined, allowing the areas at greatest risk to be identified and the detection systems to be appropriately integrated. All of these technologies come together to form an on-board decision support system that provides the operator with clear and timely warnings, improving situational awareness and thus reducing the risk of collisions and accidents. The “SirTrack” Project Funded by INAIL Sinistra: un robusto sistema di “sensor fusion” per il monitoraggio dell’ambiente circostante in un’ottica di guida autonoma nell’ambito automotive; destra: la combinazione di sensori adottata nel progetto SirTrack finanziato da INAIL Left: a robust sensor fusion system for environmental monitoring the surrounding environment for autonomous driving in the automotive sector; Right: the sensor combination used in the SirTrack project funded by INAIL
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