Como um carro sem motorista vê a estrada

Se a tecnologia crescer no ritmo atual, em breve seu carro fará toda a direção e concentração para você. As montadoras estão atualmente trabalhando em novas tecnologias que permitirão que os carros dirijam sozinhos. Eles também estão modificando as tecnologias existentes, como estacionamento sem manobrista e sistemas de pré-segurança, para tornar a condução segura.

Diagrama gráfico de um carro sem motorista

Figura 1: Componentes a serem utilizados no Carro Sem Motorista

Estudos mostram que o erro do motorista é a causa mais comum de acidentes de trânsito. Chris Urmson, que atualmente trabalha com tecnologia de carros sem motorista, vai ainda mais longe e diz que a parte menos confiável do carro é o motorista. Os veículos tornaram-se mais seguros, mais inteligentes e mais fortes, mas o problema do condutor ainda existe.

Anúncios de carros nos vendem a ideia de dias quentes e ensolarados e de dirigir pelo campo com um vento fresco soprando em nossos cabelos, mas a realidade é bem diferente disso. Dirigir hoje em dia consiste principalmente em ficar sentado no trânsito ou na chuva, prestando mais atenção aos nossos telefones do que ao que nos rodeia. Com o avanço da tecnologia, esses problemas não irão desaparecer. Quase 2 milhões de pessoas morrem nas estradas do mundo todos os anos. Então, se o motorista não está prestando atenção na estrada, quem está?

Neste artigo, falaremos sobre a tecnologia por trás dos carros que podem operar sem nenhuma intervenção mínima do motorista. Além disso, a que distância esses carros estão da produção em massa e quando vamos deixar as máquinas assumirem o controle?

A tecnologia primária

O Google trabalha em carros sem motorista desde 2009. Surpreendentemente, esses carros percorreram mais de meio milhão de milhas (804.672 km) sem um único acidente! Enquanto os motoristas humanos se envolvem em acidentes a cada meio milhão de quilômetros.

A tecnologia usa um sistema Chauffeur chamado LIDAR (detecção e alcance de luz). O LIDAR funciona como radar e sonar, mas com mais precisão. O que ele realmente faz é mapear pontos no espaço usando 64 feixes de laser rotativos que fazem mais de um milhão de medições por segundo e formam um modelo 3D em seu cérebro de computador. O sistema também inclui mapas pré-carregados que informam onde estão as coisas estacionárias, como semáforos, faixas de pedestres, calçadas, etc., enquanto o LIDAR retrata a paisagem com objetos em movimento, como pessoas e tráfego.

Imagem mostrando o projeto de um carro sem motorista

Figura 2: Projeto de operação de carro sem motorista

Para trabalhar com segurança e eficiência, os carros autônomos precisam entender sua posição em um mapa GPS e também a posição relativa de outros carros e pedestres. Enquanto os pedestres ou a construção aumentam o nível de complexidade dos algoritmos e das informações recebidas pelos carros. Carros de polícia, ciclistas e ônibus escolares devem ser manuseados exclusivamente pelo carro.

O Google coleta dados que mostram o comportamento de pedestres, ciclistas e motoristas. Cerca de 5 milhões de quilômetros de testes são feitos todos os dias nos simuladores dessa tecnologia. À medida que mais e mais dados são coletados, as situações podem ser melhor previstas pelo carro.

Como vê a estrada e seu entorno

O veículo começa entendendo onde está no mundo, obtendo informações do mapa e dos dados do sensor e alinhando os dois. Além disso, ele cobre o que vê no momento. Como outros veículos, pedestres nas redondezas.

Mas o carro sem condutor tem de fazer melhor do que apenas compreender o que o rodeia. Tem que ser capaz de prever o que vai acontecer.

Por exemplo, um caminhão da frente fará uma mudança de faixa porque a estrada à sua frente está fechada. O carro sem motorista precisa saber disso. Mas, na verdade, mesmo saber disso não é suficiente.

O que ele realmente precisa saber é o que todos na estrada estão pensando. Além disso, o carro precisa descobrir como responder no momento. Por exemplo, qual trajetória seguir, caso desacelere ou acelere no momento. Quando combinados, tudo isso se torna bastante complicado e é obtido por milhares de verificações de algoritmos.

Quando este conceito começou em 2009, era um sistema muito simples, em que o carro circulava na estrada e tinha que perceber onde está e aproximadamente onde estão os outros veículos na estrada. Era praticamente como uma compreensão geométrica do mundo.

Embora não seja isso que encontramos em nossas vidas diárias. Nas ruas da cidade, o problema assume um nível de dificuldade totalmente novo. Há travessias de pedestres, carros circulando em todas as direções, além de semáforos e construções na estrada.

Acima de tudo, tem de responder de forma diferente aos veículos policiais e aos autocarros escolares. Além disso, o carro tem que entender quando o policial sinaliza para parar e ir embora.

Chris dá um exemplo maravilhoso em que o carro está parado no sinal vermelho. Um motorista comum sentado no carro não pode ver o ciclista na extremidade esquerda de sua visão. Mas o carro sem motorista pode! Isto é possível devido aos dados de laser escaneados pelo carro da área próxima.

Agora o ciclista está passando pela estrada. O sinal dele ficou amarelo, mas ele continua se movendo. Agora, no meio do caminho, o sinal dele fica vermelho e o nosso fica verde. A maioria dos motoristas segue em frente porque não notou o ciclista. Mas o carro sem motorista, por causa de seus dados de laser, antecipa que o ciclista está passando. Ele responde com segurança a isso. Enquanto os outros motoristas começam a avançar, o ciclista consegue escapar por pouco, evitando a colisão, mas o carro sem motorista espera pacientemente que o ciclista atravesse.

Limitações

Embora as pessoas que trabalham nesta tecnologia tenham certeza de que ela eventualmente chegará ao mercado, ela ainda apresenta algumas limitações sérias.

Até o momento, os sensores disponíveis e a inteligência artificial não são capazes de ver e compreender o entorno do veículo com a mesma precisão que um ser humano consegue.

Por exemplo, se uma bola rolar pela estrada, um humano pode antecipar que uma criança poderá segui-la. A inteligência artificial não pode fornecer esse nível de pensamento nem pode comunicar com o seu entorno em tempo real. Alcançar esse nível de inteligência artificial levaria quase 16 anos.

Em 2014, o protótipo mais recente ainda não havia sido testado sob fortes chuvas e nevascas. Isto deveu-se principalmente a questões de segurança, uma vez que os carros são pré-programados com os dados da rota e não obedecem aos semáforos temporários. O veículo enfrenta dificuldade em entender quando uma lata de lixo ou lixo na estrada é inofensivo.

A tecnologia LIDAR não consegue detectar alguns buracos ou distinguir quando um ser humano, como um policial, está sinalizando para o carro parar. O Google espera que esses problemas sejam corrigidos até 2020.

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