No futuro, “os condutores [terão] absolutamente nenhuma responsabilidade de prestar atenção à tarefa de condução, exceto sentar-se, relaxar e desfrutar da sua música favorita”.
Carros autônomos são equipados com sensores avançados, câmeras, LiDAR e software baseado em IA que lhes permitem navegar e operar sem intervenção humana.
Classificados do Nível 0 (sem automação) ao Nível 5 (automação total), esses carros podem perceber seu ambiente de forma independente, planejar rotas e executar tarefas de direção.
Esses veículos prometem revolucionar o transporte, aumentando a segurança, a eficiência e a acessibilidade para diversas populações.
Mas o que são exatamente? Vamos dar uma olhada.
O que é um veículo autônomo? Um veículo autônomo viaja entre locais sem intervenção humana usando sensores, câmeras, radar e inteligência artificial (IA).
“Um veículo autônomo é aquele que não requer, e em muitos casos não permite, a entrada de qualquer tipo de humano para levá-lo com segurança do ponto A ao ponto B.
Isso descreve um veículo autônomo L4, L5, que é o estilo que a Waymo está construindo”, explicou David Margines, Diretor de Gerenciamento de Produto da Waymo do Google ao IE.
Waymo é uma empresa de tecnologia de direção autônoma com sede na Califórnia.
“Os veículos autônomos são basicamente um grande robô.
O sistema começa detectando.
Você tem muitos sensores diferentes.
Câmera, radar, lidar, os sensores típicos de um veículo autônomo”, explicou o especialista em veículos autônomos David Silver ao IE.
Para ser qualificado como totalmente autônomo, um veículo deve ser capaz de navegar até um destino predeterminado sem intervenção humana em estradas que não foram adaptadas para seu uso.
Várias empresas estão envolvidas no desenvolvimento e teste de carros autônomos.
Essas empresas incluem Audi, BMW, Ford, Google, General Motors, Tesla, Volkswagen e Volvo.
O Google, por exemplo, realizou testes em uma frota de carros autônomos, incluindo um Toyota Prius e um Audi TT.
Quais são os níveis de autonomia dos veículos autônomos? A Administração Nacional de Segurança de Tráfego Rodoviário dos EUA (NHTSA) definiu seis níveis de automação de veículos.
Os níveis variam do Nível 0, onde os humanos controlam totalmente a direção, até carros totalmente autônomos, conhecidos como Nível 5.
Modo de condução autônoma Tesla
um veículo Tesla em modo de condução autônoma.
Fonte: helivideo/iStock O primeiro é, obviamente, o Nível 1.
Neste nível, um Sistema Avançado de Assistência ao Motorista (ADAS) auxilia o motorista humano na direção, frenagem ou aceleração, mas não tudo simultaneamente.
O ADAS inclui câmeras retrovisoras e recursos como um aviso vibratório de assento para alertar os motoristas quando eles saem da faixa.
Subindo de nível, o ADAS pode dirigir e frear ou acelerar simultaneamente, enquanto o motorista permanece totalmente consciente ao volante e continua a agir como motorista.
Para se qualificar para o nível 3, um sistema de condução automatizado (ADS) pode realizar todas as tarefas de condução em determinadas circunstâncias, como estacionar o carro.
Nestas circunstâncias, o condutor humano deve estar pronto para retomar o controle e continua sendo o condutor principal do veículo.
O ADS dos veículos autônomos de nível 4 pode realizar todas as tarefas de direção e monitorar o ambiente de direção em determinadas circunstâncias.
Nessas circunstâncias, o ADS é confiável o suficiente para que o motorista humano não precise prestar atenção.
No nível superior, nível 5, o ADS do veículo atua como motorista virtual e faz toda a condução em todas as circunstâncias.
Os ocupantes humanos são passageiros e nunca se espera que dirijam o carro.
Atualmente, os veículos autônomos mais sofisticados são todos de nível 4.
Os veículos de nível 5 só se tornarão comuns quando a tecnologia estiver madura e comprovadamente infalível.
Como funcionam os veículos autônomos”
Um poderoso sistema de carro autônomo de inteligência artificial (IA) está no centro de qualquer veículo autônomo.
Os desenvolvedores de carros autônomos utilizam grandes quantidades de dados de sistemas de reconhecimento de imagem, machine learning e redes neurais para criar sistemas capazes de direção autônoma.
Na maioria dos casos, as redes neurais identificam padrões nos dados, que são alimentados nos algoritmos de machine learning.
Esses dados incluem imagens de câmeras em carros autônomos, a partir das quais a rede neural aprende a identificar semáforos, árvores, meios-fios, pedestres, placas de trânsito e outras partes de qualquer ambiente de direção.
Por exemplo, o projeto de carro autônomo do Google, Waymo, utiliza uma combinação de sensores, lidar (detecção e alcance de luz – uma tecnologia semelhante ao RADAR) e câmeras.
Ele combina dados desses sistemas para identificar objetos ao redor do veículo e prever suas possíveis ações em uma fração de segundo.
Em geral, a ideia é que o motorista (ou passageiro), defina um destino no veículo.
A partir dessa instrução, o veículo autônomo planejará e calculará a rota (de forma semelhante a um sistema de navegação com GPS).
O “cérebro? do veículo irá então movê-lo, monitorando constantemente coisas como sensores Lidar.
Eles criam um mapa 3D dinâmico em tempo real das imediações do veículo.
Esquema de um carro autônomo usando seus sensores
Outros sensores, como as rodas, dirão ao veículo onde ele está em um determinado momento, de acordo com seu “mapa”.
Enquanto estiver em movimento, o “cérebro? também monitorará outros sensores, como radar dianteiro/traseiro ou câmeras, para verificar se há obstáculos e pessoas.
Quando um for detectado, o “cérebro? agirá adequadamente para alterar o curso ou aplicar os freios (se necessário).
Caso não sejam detectados obstáculos, o veículo seguirá a rota pré-calculada, operando a propulsão e a direção do veículo em conformidade.
Quais são os desafios que os veículos autônomos devem superar? Tal como um condutor humano aprendiz, os veículos autónomos devem reconhecer numerosos objetos no caminho do veículo, tais como ramos, lixo, animais e pessoas.
Os desafios incluem túneis que interferem no GPS, projetos de construção que causam mudanças de faixa e decisões complexas, como descobrir onde parar para permitir a passagem de veículos de emergência.
Os sistemas devem tomar decisões instantâneas sobre quando desacelerar, desviar ou continuar a aceleração normalmente.
Este é um desafio contínuo para os desenvolvedores, e há relatos de carros autônomos hesitando e desviando desnecessariamente quando objetos são detectados nas estradas ou perto delas.
Outro desafio para as cidades são os sinais de áudio, que qualquer veículo autônomo de nível 4 ou 5 deve suportar.
Os serviços de emergência podem ser desafios imprevisíveis com os quais lidar, tal como um condutor humano.
“No lado do áudio, [poder] ouvir sirenes e coisas assim é muito importante para navegar em ambientes urbanos e ouvir ao virar da esquina”, disse David Margines ao IE.
Embora isso seja quase automático para os humanos, os engenheiros tiveram que encontrar maneiras de um veículo autônomo lidar prontamente com sinais sonoros e visuais e reagir de forma segura e adequada.
Os veículos autônomos são seguros”
Infelizmente, como qualquer tecnologia, acidentes podem acontecer e acontecem.
Às vezes, com resultados trágicos.
Um exemplo notável ocorreu em março de 2018.
Quando um Uber autônomo atropelou e matou um pedestre.
A empresa informou que o software do carro identificou um pedestre, mas erroneamente pensou que se tratava de um alarme falso e não desviou para evitar atropelar a pessoa.
Como resultado deste acidente, a Toyota parou temporariamente de testar carros autônomos em vias públicas, mas continuará testando em outros locais.
O Toyota Research Institute também está construindo uma instalação de testes em um local de 60 acres em Michigan para desenvolver ainda mais a tecnologia de veículos automatizados.
Este não foi o único incidente nos últimos tempos, mas os fabricantes de automóveis estão trabalhando arduamente para aprender com essas experiências.
Mas suas mãos estarão atadas de qualquer maneira.
Arte conceitual de um carro autônomo
isso é um desafio suficiente para os humanos; imagine o nível de pesquisa e desenvolvimento necessário para fazer com que os veículos controlados por computador façam o mesmo.
Para este fim, não deve surpreender que os veículos autónomos não sejam infalíveis.
Carro autônomo na estrada: antes de vermos qualquer lançamento em massa desses veículos, as montadoras precisarão cumprir os regulamentos nacionais de segurança no trânsito, como os Padrões Federais de Segurança de Veículos Motorizados.
Provavelmente também definirão diretrizes e requisitos rígidos para fabricantes de automóveis e operadores de veículos autônomos no futuro.
Um futuro sem condutor
À medida que a indústria dos veículos autónomos continua evoluindo, o seu impacto no transporte, na segurança e na acessibilidade torna-se mais profundo.
Desde a melhoria dos desportos motorizados através de aplicações inovadoras de IA até ao fornecimento de soluções de mobilidade que mudam a vida de pessoas com deficiência, o potencial da tecnologia de condução autónoma é vasto.
Com empresas como Tesla e Waymo liderando o avanço e os avanços contínuos em tecnologia de sensores, IA e comunicação entre veículos, o futuro da direção autônoma promete uma nova era de conveniência e eficiência.
Eles também mudarão a vida de qualquer pessoa que atualmente não possa dirigir devido a deficiências mentais ou físicas.
“As capacidades de condução autônoma oferecem um enorme avanço para as pessoas com deficiência”, explicou Tom McCarthy ao IE.
No futuro, David Margines prevê que “os condutores [terão] absolutamente nenhuma responsabilidade de prestar atenção à tarefa de condução, exceto sentar-se, relaxar e desfrutar da sua música favorita”.
Publicado em 18/06/2024 20h26
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