L'ingegneria non si impara solo sui libri, ma anche e soprattutto con l'esperienza pratica. È questo il valore aggiunto di E-Agle Trento Racing Team, che ha ricevuto il premio Best Overall Project al Computer Vision Projects Expo 2024 organizzato da ReadyTensor per lo sviluppo di un avanzato sistema di percezione destinato alla guida autonoma.
Si tratta del progetto “Perception system. Simultaneous Localization and Mapping for a Formula Student Driverless Race Car firmato da Stefano Genetti, Stefano Dell'Anna, Sebastiano Taddei, Thomas Nonis e Gabriele Stulzer.
La squadra di Formula Student dell'Università di Trento, nata nel 2016, ha l'obiettivo di progettare, costruire e competere con altri team universitari internazionali attraverso la realizzazione di monoposto elettriche. La spinta costante verso il miglioramento ha portato a sviluppare un sistema di localizzazione per le competizioni di guida autonoma.
Integrando localizzazione e mappatura visiva simultanea con tecniche di riconoscimento oggetti basate su reti neurali, il sistema va a rilevare e classificare dei coni, fondamentali per la navigazione del veicolo durante le competizioni di Driverless Cup. L’architettura si completa con uno strumento per la localizzazione e la costruzione della mappa del tracciato.
I dati vengono acquisiti tramite una telecamera che fornisce informazioni sia visive sia di profondità. Il flusso di dati è elaborato in tempo reale e consente alla vettura di localizzarsi con accuratezza all'interno del circuito delimitato da coni. L'integrazione tra il tracking delle feature visive e la classificazione degli oggetti permette di ottenere una rappresentazione dettagliata dell'ambiente e rende il sistema affidabile anche in condizioni di illuminazione variabile o scenari complessi.
Oltre al risultato tecnico, far parte di E-Agle Trento Racing Team offre un'opportunità unica a studenti e studentesse dell'Università di Trento per mettere in pratica le conoscenze apprese in aula, affrontare sfide reali e collaborare con colleghi in un contesto che simula il mondo dell'industria. Dalla progettazione alla sperimentazione su pista, ogni fase permette di sviluppare competenze trasversali e di acquisire un mindset ingegneristico orientato alla soluzione dei problemi.