Google car si scontra con un autobus in California: la colpa è dell'algoritmo

Uno dei veicoli della flotta delle auto autonome di Google ha colpito un autobus in California durante il giorno di San Valentino. Lo rivela un documento rilasciato lunedì dal Department of Motor Vehicles della California e depositato dalla stessa compagnia di Mountain View. Si tratta di uno dei primi incidenti, dopo centinaia di migliaia di chilometri percorsi dalle auto a guida autonoma, in cui la tecnologia di Google pare avere la responsabilità diretta dell'accaduto. Non ci sono stati feriti.

La Google car viaggiava in modalità autonoma in una corsia di una via principale di Mountain View. Avvicinandosi ad un semaforo l'auto ha segnalato che stava per svoltare a destra, mentre davanti a lei si trovavano nella stessa corsia altre automobili ferme in attesa del verde. Gli algoritmi dell'auto di Google hanno deciso di passare alla corsia di destra per superare queste automobili, ma ha individuato alcuni sacchi di sabbia intorno ad un tombino e si è fermata.

Non appena il semaforo è diventato di nuovo verde, il veicolo autonomo ha cercato di tornare al centro della corsia per aggirare i sacchi di sabbia, ed è lì che l'operatore ha visto un autobus attraverso lo specchietto di sinistra. L'uomo ha quindi pensato che l'autobus si sarebbe fermato, o avrebbe quanto meno rallentato per consentire al veicolo autonomo di rientrare nella corsia. Così non è stato: l'autobus proseguiva a circa 25km/h, il veicolo di Google a passo d'uomo.

Rientrando nella corsia l'auto di Google, una delle Lexus modificate ormai celebri a Mountain View, è entrata in contatto con l'autobus. La macchina ha subito alcuni danni al parafango anteriore e alla ruota sinistra, oltre ad un sensore lungo la portiera che si è danneggiato. L'incidente, non di certo grave, dimostra comunque come le tecnologie a guida autonoma abbiano ancora bisogno di ulteriori affinamenti per poter affrontare la giungla urbana e la guida umana.

Se da una parte è probabile avere incidenti stradali quando si macinano così tanti chilometri, dall'altra fatti di questo tipo potrebbero far crescere una certa diffidenza nei confronti delle auto a guida autonoma. In altre parole non tutti vorrebbero mettersi in un'auto in cui in caso di pericolo non c'è alcun modo di intervenire, e l'affidabilità totale degli algoritmi in tutte le circostanze è una caratteristica indispensabile per le tecnologie a guida autonoma del futuro.

Google progetta le sue auto da numerosi anni, ma solo nel 2014 ha ricevuto il permesso di provarle nelle strade pubbliche. Fra le clausole necessarie il dovere di rilasciare prontamente i documenti degli incidenti in cui la Google car è stata coinvolta, con o senza responsabilità diretta. La maggior parte degli incidenti, fino ad oggi, è stata comunque per via di un errore umano, con le macchine di Google che anzi peccano al momento di una prudenza alla guida forse troppo eccessiva.

In seguito al rilascio della documentazione, Google ha divulgato una nota alla stampa in cui ammette l'errore dei propri algoritmi, anche se parla di colpa reciproca in cui entrambe le parti hanno fatto alcune previsioni errate. Alla luce dell'errore la società ha modificato l'algoritmo, aggiungendo una parte in cui i veicoli classificati come autobus vengono considerati come "meno propensi a cedere" in casi come questi. Di seguito l'intera copia della nota così come riportata dal sito Engadget.

Our self-driving cars spend a lot of time on El Camino Real, a wide boulevard of three lanes in each direction that runs through Google's hometown of Mountain View and up the peninsula along San Francisco Bay. With hundreds of sets of traffic lights and hundreds more intersections, this busy and historic artery has helped us learn a lot over the years. And on Valentine's Day we ran into a tricky set of circumstances on El Camino that's helped us improve an important skill for navigating similar roads.

El Camino has quite a few right-hand lanes wide enough to allow two lines of traffic. Most of the time it makes sense to drive in the middle of a lane. But when you're teeing up a right-hand turn in a lane wide enough to handle two streams of traffic, annoyed traffic stacks up behind you. So several weeks ago we began giving the self-driving car the capabilities it needs to do what human drivers do: hug the rightmost side of the lane. This is the social norm because a turning vehicle often has to pause and wait for pedestrians; hugging the curb allows other drivers to continue on their way by passing on the left. It's vital for us to develop advanced skills that respect not just the letter of the traffic code but the spirit of the road.

On February 14, our vehicle was driving autonomously and had pulled toward the right-hand curb to prepare for a right turn. It then detected sandbags near a storm drain blocking its path, so it needed to come to a stop. After waiting for some other vehicles to pass, our vehicle, still in autonomous mode, began angling back toward the center of the lane at around 2 mph -- and made contact with the side of a passing bus traveling at 15 mph. Our car had detected the approaching bus, but predicted that it would yield to us because we were ahead of it. (You can read the details below in the report we submitted to the CA DMV.)

Our test driver, who had been watching the bus in the mirror, also expected the bus to slow or stop. And we can imagine the bus driver assumed we were going to stay put. Unfortunately, all these assumptions led us to the same spot in the lane at the same time. This type of misunderstanding happens between human drivers on the road every day.

This is a classic example of the negotiation that's a normal part of driving -- we're all trying to predict each other's movements. In this case, we clearly bear some responsibility, because if our car hadn't moved there wouldn't have been a collision. That said, our test driver believed the bus was going to slow or stop to allow us to merge into the traffic, and that there would be sufficient space to do that.

We've now reviewed this incident (and thousands of variations on it) in our simulator in detail and made refinements to our software. From now on, our cars will more deeply understand that buses (and other large vehicles) are less likely to yield to us than other types of vehicles, and we hope to handle situations like this more gracefully in the future.