(AGENPARL) - Roma, 19 Febbraio 2026 - Un nuovo sistema di navigazione sviluppato dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology promette di rivoluzionare il modo in cui gli automobilisti trovano parcheggio, riducendo frustrazione, tempi di percorrenza ed emissioni. L’innovazione mira a fornire una stima realistica del tempo totale di viaggio, considerando non solo la guida ma anche la ricerca del parcheggio e il tragitto a piedi fino alla destinazione.

Il problema del parcheggio

Ogni giorno, milioni di automobilisti controllano app di navigazione solo per scoprire, una volta arrivati, che non ci sono parcheggi disponibili. Questo porta a girare a vuoto tra le strade, peggiorando la congestione urbana e aumentando le emissioni di gas serra. Inoltre, la sottostima dei tempi di parcheggio scoraggia l’uso dei mezzi pubblici, spesso più rapidi dell’auto.

Il sistema del MIT

Per affrontare il problema, i ricercatori del MIT hanno sviluppato un metodo che individua il parcheggio ottimale bilanciando vicinanza alla destinazione e probabilità di disponibilità. Nei test simulati con dati di traffico reali di Seattle, il sistema ha permesso di risparmiare fino al 66% del tempo totale in situazioni congestionate, corrispondente a circa 35 minuti per un singolo automobilista rispetto alla ricerca tradizionale del parcheggio più vicino.

Il team, guidato dallo studente laureato Cameron Hickert, comprende anche Sirui Li, PhD ’25, Zhengbing He del Laboratory for Information and Decision Systems e la professoressa associata Cathy Wu, autrice senior dello studio pubblicato su Transactions on Intelligent Transportation Systems.

Come funziona il sistema

Il metodo si basa sulla programmazione dinamica probabilistica, che valuta tutti i parcheggi possibili vicini alla destinazione, calcolando il percorso ottimale considerando:

• il tempo di guida fino al parcheggio,
• la distanza a piedi fino alla destinazione,
• la probabilità di trovare un posto libero, anche tenendo conto del comportamento di altri automobilisti.

In pratica, il sistema può scegliere parcheggi vicini con probabilità leggermente inferiori se ciò riduce il rischio complessivo di attesa, ottimizzando il tempo totale di percorrenza.

Dati e crowdsourcing

Per alimentare il sistema, i ricercatori hanno studiato l’uso di dati crowdsourcing sulla disponibilità di parcheggi. Gli utenti potrebbero segnalare posti liberi tramite app, mentre i veicoli autonomi in futuro potrebbero contribuire in tempo reale. I test hanno evidenziato un tasso di errore di circa il 7%, rendendo questo metodo affidabile anche senza sensori diffusi.

Impatti attesi

I ricercatori sottolineano che interventi relativamente piccoli, come guidare gli automobilisti verso parcheggi ottimali, possono avere grandi effetti sulla congestione e sulle emissioni. Hickert afferma: “Sottovalutare i tempi di parcheggio impedisce alle persone di fare scelte consapevoli e scoraggia alternative di trasporto più sostenibili come bici o mezzi pubblici”. Wu aggiunge che l’obiettivo è dimostrare che piccoli cambiamenti nei sistemi di trasporto possono avere un impatto significativo sulla mobilità urbana.

Prossimi passi

Il team prevede di espandere gli studi a livello di intera città, integrando dati in tempo reale e nuove fonti, come immagini satellitari, per stimare le riduzioni di emissioni potenziali. La ricerca è stata sostenuta da Cintra, MIT Energy Initiative e National Science Foundation, puntando a trasformare la gestione del parcheggio in un elemento chiave della mobilità urbana sostenibile.