Figura 1: Imagem do carro sem motorista Lexus RX450h Google

Dirigir um carro é uma arte, talvez seja por isso que o governo espera até você ter 18 anos (ou 16 em alguns países) para lhe dar a chance de obter uma carteira de motorista. Você não apenas deve ser capaz de dirigir o carro, mas também ter um grande senso de segurança. No entanto, todas as regras e regulamentos aplicados para garantir a segurança não conseguem erradicar a ocorrência de acidentes. Por outro lado, pequenos detalhes como velocidade, mudança de marcha e consumo de combustível podem afetar o ambiente ao seu redor na forma de emissões de gases. Quando mais combustível é queimado do que o necessário, há mais combustão incompleta de gases, causando a emissão de gases como o monóxido de carbono (sem mencionar que você também obtém menor quilometragem). Isso acontece em velocidades muito baixas e muito altas. Portanto, dirigir um carro em condições ideais envolve um equilíbrio de forças delicadas. Requer boa compreensão e experiência no funcionamento de um carro. Mas e se uma equipe de engenheiros brilhantes desenvolvesse uma maneira de automatizar esse processo complicado?

Automação

Quinze anos atrás, se você tivesse que sacar dinheiro, teria que viajar muito até um banco e ficar na fila com um recibo para sacar dinheiro. Mas ultimamente, o mesmo está sendo feito até mesmo em locais remotos por máquinas (ATMs – Automated Teller Machines) sem complicações. Nas indústrias, a maior parte da maquinaria pesada é automatizada (total ou parcialmente) permitindo uma produção mais precisa e rápida. A automação é uma tendência crescente na era atual. É realmente uma maravilha da engenharia, pois envolve a união de diferentes ramos da engenharia, como ciência da computação, eletrônica e mecânica, para desenvolver esta tecnologia. Sensores eletrônicos detectam o ambiente e enviam sua resposta a microcontroladores que são programados para fornecer a resposta desejada e a atuadores que realmente executam a ação de resposta.

Projeto do Google

Nós os conhecemos como o mecanismo de busca mais popular da World Wide Web. Eles são muito mais do que isso. Eles são pioneiros em inspirar inovações no campo da tecnologia que estão além de seu tempo. O carro sem motorista do Google é um projeto do Google que envolve o desenvolvimento de tecnologia para tornar um carro autossuficiente. O software que o Google usa para automatizar carros é conhecido como “Google Chauffeur”. Eles não produzem um carro separado, mas instalam o equipamento necessário em um carro normal. O projeto está sendo liderado atualmente pelo engenheiro do Google Sebastian Thurin (que também é diretor do Laboratório de Inteligência Artificial de Stanford e co-inventor do Google Street View) sob a égide do Google X.

Figura 2: Carro sem motorista do Google instalado no Toyota Prius e Audi TT

O Google equipou um grupo de dez carros com sua tecnologia composta por três Lexus RX450h, um Audi TT e seis Toyota Prius. Os testes foram realizados com motoristas experientes no banco do motorista e engenheiros do Google no banco do passageiro. Eles percorreram grandes distâncias em locais topográficos e densidades de tráfego variados nos Estados Unidos da América. Os limites de velocidade são armazenados no cérebro dos sistemas de controle e o carro vem com um comando manual que passa o controle ao motorista em caso de mau funcionamento. Em agosto de 2012, o Google anunciou que havia completado 500.000 km de testes em estradas. Em dezembro de 2013, quatro estados dos EUA estabeleceram leis que permitem o uso de carros autônomos: Califórnia, Flórida, Nevada e Michigan

Como deveria funcionar?

O objetivo do projeto é duplicar as ações do motorista ideal. Então, vamos primeiro anotar as variáveis ​​em jogo quando um humano dirige um carro.

· O mais importante dos sentidos é a visão. Os primeiros dados que encontramos são aqueles que vemos ao nosso redor. Com esses dados controlamos a aceleração e a desaceleração do carro de acordo com os dados visuais.

· Assim que recebemos esses dados dos nossos olhos, eles são enviados ao cérebro através do nervo óptico. O cérebro examina esses dados e determina se alguma ação é necessária ou não e, se necessária, qual ação é necessária.

· Os dados da ação ou estímulo são enviados às mãos e pernas que controlam a direção, o pedal do acelerador, os freios e a embreagem.

· Depois que a ação é aplicada, nossos olhos observam novamente os dados e os enviam para o cérebro. O cérebro decide se o que vemos é o que desejamos e envia dados de correção de volta aos membros, esse processo é chamado de “Feedback”.

Aqui observamos que o sentido primário é a visão ou qualquer forma pela qual temos consciência do ambiente observável ao nosso redor. Por exemplo, suponhamos que observamos uma pessoa atravessando a estrada e estamos dirigindo a uma velocidade de 40 km/h. Se a distância entre o carro e a pessoa for, digamos, 10 m (pequena), freamos bruscamente ou fazemos uma curva fechada para evitar bater na pessoa. Se a pessoa que atravessa a rua estiver a 100m de distância, aplicamos freios leves e reduzimos a velocidade para que a pessoa atravesse a rua.

Como funciona?

Aplique este princípio para projetar um sistema de controle eletrônico e o resultado será um carro autônomo. Embora pareça simples, a interação de software e hardware em um grande sistema como um carro é, na verdade, bastante sofisticada. A precisão e a faixa dinâmica exigidas em tal sistema são alto. Estas foram as realizações dos vencedores do grande desafio da DARPA de US$ 2 milhões em 2005 para o veículo robótico “Stanley”. Vamos agora dar uma olhada em como vários sensores e controladores conseguem isso.

O principal dispositivo que monitora o ambiente é o “Laser Range Finder” (um Velodyne 64 beam LIDAR – para detecção e alcance de luz). O laser gera uma imagem 3D detalhada do que observa ao seu redor. Ele mede o ambiente 3D e depois o compara com mapas de alta resolução do mundo real. Os telêmetros a laser são semelhantes aos encontrados nos scanners a laser, mas com alcance maior e maior precisão. Esses lasers devem ter 360⁰ visão da envolvente e sem obstáculos ópticos (pára-brisas e espelhos). Portanto, o local ideal seria o teto do carro.

Figura 3: Imagem do sistema LIDAR Velodyne 64 Beam

O carro também está equipado com quatro radares destinados a manter a vigilância suficientemente longe (além do alcance do laser) para que o tráfego rápido em sentido contrário possa ser detectado. Eles são úteis em rodovias onde o tráfego em movimento rápido é predominante e um forte senso de consciência é essencial.

Uma câmera está posicionada no espelho retrovisor voltada para frente. O objetivo é detectar os sinais de trânsito. Os dados recebidos da câmera são programados para fornecer saídas de acordo com as entradas recebidas que podem ser luz vermelha, amarela ou verde.

Um GPS (sistema de posicionamento global) localiza a posição de latitude e longitude do carro que é usado para colocá-lo em um mapa de satélite. O GPS é usado principalmente para definir um curso predeterminado pelo usuário. Os dados do percurso orientam o veículo a seguir um caminho necessário para chegar ao local prescrito.

Uma unidade de medição inercial mede a força de inércia exercida no veículo. As rodas do veículo contêm hodômetros que medem a velocidade de rotação das rodas (RPM). Os mesmos dados podem ser medidos para calcular a carga do motor (isto é, Brake Horse Power BHP). Esses sensores trabalham coletivamente para monitorar a velocidade e os movimentos do veículo.

Figura 4: Imagem representacional de um carro sem motorista típico

Esses sensores são responsáveis ​​por coletar os dados das variáveis ​​do veículo. O trabalho de analisar esses dados e produzir uma resposta adequada é tarefa da “Inteligência Artificial”. Este é um campo onde a inteligência humana é transferida para máquinas ou software pela ciência da computação e pela eletrônica. Este campo é multidisciplinar, como Ciência da Computação, Neurociência, Psicologia, Lingüística e Filosofia. Ele permite que o dispositivo ou software tome decisões com base em determinadas entradas. Portanto, a unidade de IA determina os seguintes parâmetros com base nas entradas do hardware e do Google Maps

· Quão rápido acelerar o veículo.

· Quando desacelerar ou parar.

· Quando dirigir o veículo.

O objetivo da unidade de Inteligência Artificial é levar o passageiro ao destino de forma segura e legal, seguindo as regras e regulamentos de trânsito. O Google já passou nos testes, embora tenha havido um incidente em que ocorreu um acidente que envolveu um dos carros autônomos do Google, para o qual a empresa afirma que o carro estava sendo operado manualmente no momento do acidente. Será este o futuro das viagens rodoviárias? Ou o Google está tentando alcançar uma meta inalcançável? Qualquer que seja o mercado que o Google possa reservar no futuro, a tecnologia certamente correspondeu à inovação e à marca de uma das maiores empresas de tecnologia do mundo.