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Google introduce una nuova funzione di pianificazione dei viaggi per veicoli elettrici all’interno di Google Maps su Android Auto, con l’obiettivo di semplificare la gestione dei lunghi tragitti e ridurre l’ansia da autonomia. L’aggiornamento permette ora al sistema di suggerire automaticamente le soste di ricarica lungo il percorso, integrando stime più precise su consumo energetico, stato di carica all’arrivo e tempi di sosta. La novità attualmente è disponibile solo per veicoli elettrici di 16 costruttori negli Stati Uniti, per un totale di oltre 350 modelli e versioni compatibili. L’utente, per attivare la funzione, deve impostare il proprio veicolo come elettrico nelle impostazioni dell’app mobile, inserendo marca, modello, anno e tipologia di connettore. Una volta avviata la navigazione tramite Android Auto, Google Maps è in grado di calcolare il consumo stimato della batteria lungo il percorso e proporre eventuali fermate di ricarica, includendo tempi di sosta e percentuale di batteria prevista all’arrivo (fonte CNet).
Il sistema si basa su un algoritmo di routing che integra diversi parametri: capacità della batteria, peso del veicolo, autonomia stimata EPA, traffico in tempo reale, altimetria del percorso e condizioni meteo. L’obiettivo è fornire una pianificazione più realistica rispetto alle stime statiche tradizionali. Per i veicoli dotati di sistema “Google built-in”, come alcuni modelli di Volvo, Polestar e alcuni modelli di General Motors, il sistema può accedere direttamente ai dati della batteria in tempo reale. Nel caso di Android Auto via smartphone, invece, il conducente deve inserire manualmente lo stato di carica iniziale.
L’evoluzione arriva in un contesto in cui la pianificazione dei viaggi in elettrico è diventata progressivamente più integrata nei sistemi di bordo dei veicoli moderni. Molti EV già oggi suggeriscono automaticamente le soste di ricarica in base all’autonomia residua e alla disponibilità delle infrastrutture. La novità di Google mira quindi a colmare il gap per i veicoli più datati o per gli utenti che preferiscono utilizzare l’ecosistema Android Auto rispetto ai sistemi nativi delle case automobilistiche.
Nonostante l’approccio basato su AI e dati dinamici, il sistema resta legato a stime teoriche. Fattori come carichi aggiuntivi, condizioni degli pneumatici o accessori esterni possono modificare sensibilmente i consumi reali, rendendo le previsioni meno accurate rispetto alla guida effettiva. Resta comunque un passo significativo verso una maggiore accessibilità dei viaggi a lunga percorrenza in elettrico, in particolare per gli utenti meno esperti o per chi utilizza veicoli privi di sistemi di navigazione avanzata integrati.
