Abstract

Il progetto C-IPAC4AA mira a sviluppare un nuovo paradigma di Integrated Sensing and Communication (ISAC) per potenziare le capacità cognitive di veicoli autonomi e infrastrutture connesse negli ambienti 6G. L’obiettivo è superare la separazione tra percezione e comunicazione, integrando in un framework data-driven e bayesiano acquisizione dei dati, fusione multisensoriale, apprendimento, processo decisionale e scambio sicuro di informazioni tra agenti autonomi.

La ricerca affronterà due scenari complementari. Nel primo, i segnali radio saranno utilizzati come fonte percettiva per migliorare la consapevolezza dell’ambiente, soprattutto quando i sensori convenzionali risultano poco affidabili. Nel secondo, dati provenienti da LiDAR e videocamere saranno combinati con informazioni GPS e IMU per adattare dinamicamente i parametri di comunicazione e sostenere la percezione collettiva e il coordinamento delle manovre.

L’architettura proposta comprenderà moduli interconnessi per l’acquisizione dei dati, la rappresentazione compatta della conoscenza, la percezione multimodale e l’esecuzione in tempo reale. Il collegamento di comunicazione garantirà trasmissioni adattive e sicure, mentre componenti di memoria, attuazione e apprendimento online permetteranno di aggiornare i modelli, rilevare anomalie e assumere decisioni efficienti. Particolare attenzione sarà riservata al coordinamento multi-agente, al trasferimento della conoscenza, alla robustezza dei modelli, all’apprendimento incrementale e alla sicurezza.

I risultati attesi comprendono modelli generativi per la percezione, protocolli di comunicazione sicuri, meccanismi di rilevamento delle anomalie e metodi per il processo decisionale collaborativo. Le soluzioni saranno valutate dalla definizione dei requisiti alla verifica sperimentale delle prestazioni. Integrando apprendimento bio-ispirato e tecnologie avanzate di comunicazione, C-IPAC4AA contribuirà allo sviluppo di sistemi autonomi intelligenti, cooperativi e affidabili per la mobilità del futuro.