Canyon ha presentato Predict, una piattaforma sperimentale per il ciclismo su strada che combina intelligenza artificiale, radar, telecamere e sensori distribuiti sulla bicicletta con l’obiettivo di anticipare situazioni di rischio prima che diventino evidenti al ciclista.
Il progetto rappresenta un’evoluzione dei tradizionali sistemi di sicurezza passiva applicati alle biciclette. Invece di limitarsi a segnalare ostacoli già presenti, Predict utilizza una rete di sensori a 360 gradi e un sistema di elaborazione Edge AI installato direttamente sul mezzo per analizzare continuamente l’ambiente circostante, il comportamento degli altri utenti della strada e i parametri dinamici della bicicletta.
L’architettura integra telecamere ottiche, radar e sensori inerziali che alimentano un’unità di elaborazione centrale definita da Canyon come Cognitive Core. Il sistema utilizza modelli di visione artificiale per interpretare il contesto in tempo reale senza dipendere da connessioni cloud, riducendo la latenza nelle situazioni critiche e consentendo l’elaborazione immediata degli eventi rilevati.
L’obiettivo è costruire una rappresentazione digitale costantemente aggiornata dell’ambiente di guida. Il sistema può identificare veicoli in avvicinamento, monitorare la posizione degli altri ciclisti durante le uscite di gruppo, valutare le condizioni del fondo stradale e stimare possibili traiettorie di rischio. In base all’analisi effettuata, la piattaforma genera avvisi preventivi e suggerimenti di guida prima che il pericolo diventi immediatamente percepibile dal rider.
Le informazioni vengono visualizzate attraverso un display integrato direttamente nel manubrio, soluzione che elimina la necessità di dispositivi esterni dedicati. Il sistema comunica inoltre tramite segnalazioni luminose installate sui comandi, feedback aptici e avvisi sonori, fornendo indicazioni sulla gravità della minaccia, sulla sua direzione e sulle possibili azioni correttive. Tra le funzionalità previste figurano il monitoraggio delle distanze di sicurezza, il supporto nell’affrontare curve impegnative e il rilevamento preventivo di superfici potenzialmente pericolose.
Uno degli aspetti più particolari del concept riguarda l’integrazione tra sicurezza digitale e componentistica meccanica. Il prototipo prevede infatti un reggisella telescopico controllato elettronicamente che può abbassare il baricentro del ciclista nelle situazioni più critiche, migliorando stabilità e controllo del mezzo. Pur trattandosi di una soluzione ancora sperimentale, mostra come i futuri sistemi di assistenza possano intervenire non soltanto attraverso notifiche e avvisi, ma anche modificando dinamicamente il comportamento della bicicletta.
A completare l’ecosistema è stato sviluppato Stingr Smart, un casco intelligente dotato di visiera motorizzata e head-up display integrato. Il casco riceve informazioni dal sistema Predict e le proietta direttamente nel campo visivo del ciclista, permettendo di visualizzare avvisi di sicurezza, dati di navigazione e parametri di allenamento senza distogliere lo sguardo dalla strada. La piattaforma include inoltre audio a conduzione aperta, microfoni per i comandi vocali e funzioni di comunicazione con smartphone e servizi di navigazione.
I prototipi integrano soluzioni per estendere l’autonomia operativa. La bicicletta utilizza un mozzo dinamo per il recupero energetico, mentre il casco incorpora pannelli solari destinati a supportare l’alimentazione dei sistemi elettronici e dei sensori.
Predict e Stingr Smart non sono ancora prodotti commerciali ma dimostratori tecnologici destinati a esplorare il futuro della sicurezza ciclistica. L’iniziativa evidenzia come l’intelligenza artificiale embedded, l’elaborazione Edge e la fusione di dati provenienti da sensori eterogenei stiano iniziando a trovare applicazione anche nel settore delle biciclette ad alte prestazioni, aprendo la strada a sistemi capaci di trasformare la sicurezza da reattiva a predittiva.