O que dirige um carro sem motorista?

2018, a Organização Mundial da Saúde informou que os feridos no trânsito foram os principais assassinos de pessoas entre cinco e 29 anos. Estima-se que 1,35 milhão de mortes no mundo foram causadas por acidentes de trânsito. Uma solução possível para esse problema:
Não deixe os humanos dirigirem.
Em 94% dos casos, o motorista estava com defeitoe sem rastreamento de veiculos. Espera-se que os carros sem motorista reduzam drasticamente as mortes relacionadas a acidentes. Aqui está a prova.

rastreamento de veiculos,rastreador veicular, rastreamento moto

Piloto automático da Tesla que participa da frenagem de emergência automática.
Os carros autônomos com rastreador veicular estão longe de serem perfeitos, mas, além de reduzir acidentes, espera-se que os carros sem motorista tragam benefícios como maior produtividade, melhor gerenciamento de tráfego e menor consumo de energia. Mas como os carros sem motorista realmente dirigem?
Se o seu carro possui controle de cruzeiro adaptável, você já tem uma ideia. Mas esses modos mal arranham a superfície do que é possível, caindo no nível um ou dois nos seis níveis de automação de direção formulados pela Society of Automotive Engineers (SAE).

Seis níveis de automação de direção. Imagem: Sinopse
Fabricar carros que operam nos níveis quatro e cinco tem sido o objetivo das empresas que buscam tecnologia sem motorista. Um número relativamente pequeno de carros de teste atingiu o nível quatro, enquanto nenhum atingiu o nível cinco. A obtenção da autonomia completa do nível cinco depende de três fatores tecnológicos amplamente interconectados: sensores, software e conectividade.

Sensores, sensores e mais sensores
Uma grande variedade de sensores, incluindo radar, ultrassom e câmeras, são instalados para dar aos carros a capacidade de “ver”. Mas não há um número ou tipo de sensor definido universalmente. As duas principais empresas, Waymo (de propriedade da controladora do Google, Alphabet) e Tesla, diferem em suas abordagens.

O caminho Waymo

Sensores do veículo de Waymo. Imagem: Waymo
Para sua pesquisa e desenvolvimento, Waymo modifica a minivan híbrida Chrysler Pacifica e a adapta à tecnologia proprietária que consiste nos seguintes sensores.
Lidar

O sistema de detecção e alcance da luz emite bilhões de pulsos de laser por segundo, 360 graus ao redor do carro. Em seguida, mede o tempo necessário para o retorno dessas vigas após refletir as superfícies. Usando essas informações, o sistema cria um mapa 3D detalhado dos objetos e do ambiente ao redor do carro. O sistema da Waymo possui três sensores lidar: curto, médio e alto alcance. Como esses sensores emitem luz, eles podem trabalhar durante o dia ou a noite. Mas eles não são confiáveis ​​em clima ruim.

Máquinas fotográficas

O sistema de visão consiste em várias câmeras de alta resolução que cobrem a frente, os lados e as costas do veículo. Ao contrário do lidar, as câmeras podem detectar cores, o que é útil para identificar semáforos, sinais de zona de construção e luzes de veículos de emergência. Essas câmeras foram projetadas para funcionar em situações de luz do dia e com pouca luz, mas, como qualquer outra câmera, a resolução diminui conforme a luz diminui.

rastreamento de veiculos,rastreador veicular, rastreamento moto

Radar

Um sistema de radar instalado ao redor do carro emite ondas de rádio que retornam após atingir objetos e usa o tempo necessário para que a onda retorne para avaliar a distância e a velocidade dos objetos ao redor do carro. A vantagem do radar sobre os outros sensores é sua capacidade de trabalhar em várias condições climáticas, incluindo chuva, neve e nevoeiro. Mas esses sensores têm um baixo nível de detalhes quando se trata de reconhecer formas e outras características.

Sensores suplementares

Vários outros sensores, incluindo GPS, ultrassom e microfones, aumentam ainda mais as informações coletadas.

A abordagem centrada em Waymo é semelhante à da maioria das outras empresas que buscam tecnologia sem motorista, incluindo Uber e GM. Mas Tesla está tomando outra rota.
O caminho de Tesla

Elon Musk, fundador e CEO da Tesla, é famoso por se opor ao uso do lidar. “Lidar é uma tarefa tola”, proclamou em uma das muitas ocasiões em que criticou o lidar. “Qualquer um que confie no lidar está condenado. Condenado!” O argumento de Musk é que câmeras e software podem fazer tudo o que os lidares de US $ 7.000 podem fazer, mas a uma fração do custo. Embora haja algum apoio à sua reivindicação, todas as outras empresas que trabalham com carros sem motorista parecem confiar na abordagem do lidar, esperando que o custo diminua com o tempo.

O sistema de piloto automático do rastreamento moto consiste em:

Oito câmeras que cobrem a frente, os lados e a traseira, fornecendo imagens em 360 graus dos arredores do carro.
Doze sensores ultrassônicos que complementam as câmeras e podem detectar objetos muito mais próximos do carro, o que é particularmente útil para ajudar no estacionamento e detectar quando os carros estão entrando na mesma faixa.

Um radar frontal que usa ondas de rádio para avaliar a distância e a velocidade dos objetos em todas as condições climáticas.

O piloto automático da Tesla em ação.
Embora os vários sensores da abordagem de Tesla e Waymo capturem uma grande quantidade de dados inestimáveis, essas informações são inúteis por si só. O software do veículo processa esses dados e funciona como o cérebro por trás do futuro sem motorista.
O cérebro
Semelhante aos sensores, as abordagens de software diferem de empresa para empresa. Ao contrário dos sensores, sabemos muito menos sobre essas diferentes abordagens, em parte porque as empresas protegem firmemente a IA. em seus carros sem motorista. Mas, em geral, o software precisa receber todos os dados do sensor e compreendê-los.
Waymo descreve as três principais tarefas que o software precisa executar: percepção, previsão de comportamento e planejamento de ações.

Percepção

Percepção é a classificação dos objetos após a fusão de informações de todos os sensores. Ele permite ao carro distinguir pedestres, ciclistas, carros e outros objetos e compreender em qual faixa o carro precisa estar (mesmo quando não há marcações), além de sinais de trânsito e semáforos. A percepção envolve estimar a velocidade, a distância e a direção do objeto. Uma das maneiras pelas quais o software percebe é comparar um feed ao vivo com um mapa de alta qualidade do mesmo local e focar nas diferenças.

Previsão de comportamento

A previsão de comportamento envolve prever o que os objetos percebidos provavelmente farão a seguir. Por exemplo, um pedestre pode atravessar a rua ou um carro pode entrar na mesma faixa. Se um ciclista faz uma curva usando sinais manuais, o carro também precisa entender.

Plano de ação

O planejamento da ação envolve decidir o que fazer em seguida, com base na percepção e na previsão de comportamento. Diz ao carro se deve mover ou parar, a que velocidade seguir e para onde ir.
Para concluir essas tarefas, o software é submetido a quilômetros e quilômetros de testes usando diferentes tipos de estradas, condições climáticas e cenários extremos.

A Waymo colocou seu software em 10 bilhões de milhas virtuais por meio de simulações de computador e 10 milhões de milhas do mundo real por meio de sua frota de carros de teste. O software da Tesla tira proveito das centenas de milhares de Teslas na estrada, aprendendo com elas capturando todos os dados valiosos que produzem enquanto dirige e aplica algoritmos de rede neural profunda nos resultados. A vantagem na estrada oferece à Tesla bilhões de milhas no mundo real para trabalhar.

rastreamento de veiculos,rastreador veicular, rastreamento moto
No nível atual de sofisticação, a Waymo alcançou a automação de nível quatro e possui táxis sem motorista operando em Phoenix, Arizona. Seus carros têm a menor taxa de desengajamento – com que frequência um ser humano deve assumir o volante – a 0,09 vezes a cada 1.000 milhas. Para colocar isso em contexto, se um carro da Waymo viajasse pelos Estados Unidos e de volta, um humano teria que assumir o controle do carro menos de uma vez, em média.

Os carros de estrada da Tesla alcançaram a automação de nível três com sua capacidade de dirigir, frear, acelerar, entrar e sair de rodovias e navegar dentro e fora das vagas de estacionamento. A empresa promete capacidade total de direção autônoma (nível quatro a cinco) em todos os seus carros através de atualizações de software nos próximos anos. No material promocional do piloto automático no site da Tesla, a empresa afirma: “Tudo o que você precisa fazer é entrar e dizer ao seu carro para onde ir. Se você não disser nada, o carro examinará sua agenda e o levará até lá como destino pretendido ou apenas para casa se não houver nada na agenda. ”
Conectividade
A última peça a resolver o quebra-cabeça sem motorista também é a menos desenvolvida: conectividade.
Embora um carro possa navegar, dirigir, acelerar e frear com segurança usando apenas o software e o hardware a bordo, alcançar uma autonomia completa exige que os carros sejam conectados ao mundo exterior de várias maneiras.
Veículo para infraestrutura (V2I)
Os carros devem poder receber e enviar informações às infra-estruturas para tornar a condução autônoma um processo contínuo. Por exemplo, os pontos de estacionamento no seu destino devem poder transmitir a disponibilidade de espaço e reservar esse espaço, se solicitado. O carro navegará automaticamente para este local sem interferência humana. Os carros podem receber diretamente informações de semáforos, estações meteorológicas e agências de reparação de estradas locais.
Veículo para veículo (V2V)
Os carros precisam ser capazes de se comunicar. Isso evitará acidentes, pois cada carro está transmitindo sua velocidade e localização em tempo real. Se um carro detectar uma situação perigosa, precisará passar essas informações aos carros atrás deles, para que eles possam encontrar uma rota alternativa ou começar a desacelerar.
Veículo para pessoas (V2P)
Os carros devem ser capazes de detectar pessoas (pedestres, ciclistas) se comunicando com seus smartphones. Esses telefones podem transmitir as posições em tempo real de seus usuários, o que ajudará os carros a evitar colisões.

Todos os itens acima são amplamente referidos como veículo para tudo (V2X). Esse aspecto está atualmente subdesenvolvido porque a tecnologia de conectividade necessária está atrasada. Essas comunicações precisam ser instantâneas e altamente confiáveis, o que a tecnologia 4G atual não garante. As coisas mudarão com a chegada da tecnologia celular 5G, que promete aumentar bastante a largura de banda da transmissão de dados sem fio.
A que distância estamos de um futuro sem motorista?

Os países que possuem excelente infraestrutura viária e regras de tráfego bem aplicadas estão prestes a superar os obstáculos tecnológicos de sensores, software e conectividade, mas essa é a parte mais fácil. Os verdadeiros desafios estão em provar a segurança, lidar com questões éticas e legais e abordar as diferentes partes interessadas (caminhoneiros, taxistas) que provavelmente serão afetadas negativamente pela mudança para veículos sem motorista.

Quem assumirá a culpa em caso de acidente envolvendo um carro sem motorista, especialmente um que não vem com volante? É o fabricante do carro, o proprietário, o passageiro ou o fornecedor de tecnologia autônoma? As considerações éticas são mais intrigantes: se uma colisão for inevitável, quem o carro deve priorizar para proteger: um pedestre atravessando a rua ou o passageiro no carro?

As crianças nascidas daqui a uma década talvez nunca precisem aprender a dirigir. Conseqüentemente, eles não serão capazes de apreciar completamente suas excelentes habilidades de estacionamento paralelo, habilidades de corrida ou resistência ao dirigir em todo o país. Se você mora em cidades como Mumbai ou Moscou, sua paciência e perseverança ficam horas em trânsito. Também pode haver consequências imprevistas. Os carros que temos hoje foram estranhamente chamados de carruagens sem cavalos quando foram introduzidos pela primeira vez. Da mesma forma, o que chamamos de carros sem motorista hoje pode parecer absurdo em um futuro não tão distante.

 

Fonte

Site Footer