Cada vez mais montadoras e empresas do ramo de tecnologia tem anunciado intenções na fabricação e desenvolvimento de veículos autônomos. Há muitos interesses nesse ramo: reduzir o número de acidentes nas estradas, desenvolver tecnologias que reduzam os custos da direção nas estradas, e muito mais. Mas o que é, exatamente, um carro autônomo?

Veículo autônomo: o que é?

Um carro autônomo é capaz de rastrear seu ambiente e navegar sozinho com pouca ou sem nenhuma assistência humana. Para realizar essa tarefa, cada veículo é normalmente equipado com uma unidade GPS, um sistema de navegação inercial, e uma gama de sensores, incluindo sensores laser, radares e câmeras. O veículo utiliza informações posicionais do GPS e sistema de navegação inercial para localizar-se, bem como dados de sensores para refinar a estimativa de posição e construir uma imagem tridimensional de um ambiente.

Os dados de cada sensor são filtrados para remover o ruído e muitas vezes combinados com outras fontes de dados para aumentar a imagem original. A forma como o veículo utiliza subsequentemente estes dados para tomar decisões de navegação é determinada pelo sistema de controle do veículo..

A maioria dos sistemas de controle de veículos autônomos são capazes de tomar decisões inteligentes ao manter um mapa interno de onde eles estão e usar esse mapa para encontrar um caminho ótimo para seu destino evitando obstáculos, tais como estruturas rodoviárias, pedestres e outros veículos. a partir de um conjunto de caminhos possíveis. Uma vez que o veículo determinar o melhor caminho a tomar, a decisão é dissecada em comandos, que são alimentados aos atuadores do veículo. Estes atuadores controlam a direção, a frenagem e a aceleração do veículo.

Este processo de localização, mapeamento, fuga de obstáculos e planejamento do caminho é repetido várias vezes a cada segundo em poderosos processadores de bordo, até que o veículo chegue ao seu destino.

Embora os fabricantes de automóveis usem diferentes conjuntos de sensores e algoritmos, os processos entre os veículos autônomos são bem semelhantes.

Funcionamento de veículos autônomos

Os carros autônomos reduzem custos e tornam mais segura a direção em ruas e rodovias, ajudando o motorista a evitar problemas e acidentes. (Foto: Autoblog)

Níveis de autonomia de carros autônomos

Níveis de autonomia foram estabelecidos para descrever a quantidade de automação que pode existir em um carro. São eles:

Nível 0: o condutor controla completamente o veículo em todos os momentos.

Nível 1: os controles individuais do veículo são automatizados, como o controle de estabilidade eletrônico ou frenagem automática.

Nível 2: Pelo menos dois controles podem ser automatizados em uníssono, como o controle de cruzeiro adaptativo em combinação com a troca de faixas de rodagem.

Nível 3: 99% de automação, onde o condutor pode ceder totalmente o controle de todas as funções críticas para a segurança em determinadas condições. O carro detecta quando as condições exigem que o motorista retome o controle e fornece um tempo de transição ideal para que o motorista o faça.

Nível 4: o veículo executa todas as funções críticas para a segurança durante toda a viagem, e o condutor não espera controlar o veículo a qualquer momento. Como este veículo controla todas as funções do começo ao fim, incluindo todas as funções de estacionamento, pode também incluir carros desocupados

Como funcionam os carros autônomos: mapeamento e localização

Antes de tomar qualquer decisão de navegação, o veículo deve primeiro construir um mapa de seu ambiente e localizar-se precisamente dentro desse mapa. Os sensores mais usados ​​para a construção de mapas são os telêmetros e câmeras laser. Um telêmetro a laser varre o ambiente usando faixas de raios laser e calcula a distância para objetos próximos medindo o tempo que leva para cada raio laser viajar até o objeto e voltar. Onde o vídeo da câmera é ideal para a extração de cores do ambiente, uma vantagem dos telêmetros laser é que a informação de profundidade está prontamente disponível para o veículo para a construção de um mapa tridimensional. Como os raios laser divergem à medida que percorrem o espaço, é difícil obter leituras de distância precisas do que mais de 100 metros usando a maioria dos telêmetros a laser de última geração, o que limita a quantidade de dados confiáveis ​​que podem ser capturados do mapa. O veículo filtra e discretiza os dados coletados de cada sensor e, muitas vezes, agrega as informações para criar um mapa abrangente, que pode ser usado para o planejamento do melhor caminho.

Para que o veículo saiba onde está em relação a outros objetos no mapa, o veículo deve usar seu GPS, a unidade de navegação inercial e sensores para se localizar precisamente. As estimativas de GPS podem estar erradas por muitos metros devido a atrasos de sinal causados ​​por mudanças na atmosfera e reflexões nos edifícios e no terreno circundante, e unidades de navegação inercial acumulam erros de posição ao longo do tempo. Portanto, os algoritmos de localização geralmente incorporarão dados de mapas ou sensores previamente coletados do mesmo local para reduzir a incerteza. À medida que o veículo se move, novas informações posicionais e dados de sensores são usados ​​para atualizar o mapa interno do veículo.

Funcionamento dos veículos autônomos: obstáculos nas vias

O mapa interno de um veículo inclui a localização atual e prevista de todos os obstáculos estáticos (como por exemplo edifícios, semáforos, sinais) e de movimento (por exemplo, outros veículos e pedestres) por perto. Os obstáculos são categorizados dependendo de como os dados obtidos pelos sensores e câmeras correspondem a uma biblioteca de formas pré-determinada, bem como descritores de movimento. O veículo usa um modelo probabilístico para planejar o trajeto futuro previsto de objetos em movimento, baseados em sua forma e trajetória precedente. Por exemplo, se um objeto de duas rodas estiver viajando a 60 km/h, partindo de uma velocidade inicial de 20 km/h, é mais provável que seja uma motocicleta e não uma bicicleta. e será categorizado como tal pelo sistema do veículo autônomo. Este processo permite que o veículo tome decisões mais inteligentes quando se aproxima de passagens para pedestres ou interseções ocupadas. As localizações anteriores, atuais e previstas de todos os obstáculos na vizinhança do veículo são incorporadas ao seu mapa interno, que o veículo utiliza para planear o percurso.

Planejamento do caminho por veículos autônomos

O objetivo do planejamento do caminho é usar as informações captadas no mapa do veículo para direcionar com segurança o veículo até seu destino, evitando obstáculos e seguindo as regras da estrada. Este algoritmo determina um plano de longo alcance aproximado para o veículo, enquanto refina continuamente um plano de curto alcance (por exemplo, mudar de faixa, avançar 10 m, virar à direita, etc). A partir de um conjunto de caminhos de curto alcance, o veículo seria é dinamicamente capaz de completar o caminho pela sua velocidade, direção e posição angular, e remove todos os caminhos que exijam atravessar um obstáculo ou chegar muito perto do caminho previsto de um obstáculo em movimento. Por exemplo, um veículo viajando a 100 km/h não seria capaz de completar com segurança uma curva à direita 5 metros à frente e portanto, esse caminho seria eliminado do conjunto viável. Os caminhos remanescentes são avaliados com base na segurança, velocidade e quaisquer requisitos de tempo. Uma vez que o melhor caminho for identificado, um conjunto de comandos de aceleração, frenagem e direção, são passados ​​para os processadores de bordo do veículo e aos atuadores. Ao todo, esse processo leva em média 50 ms, embora possa ser mais ou menos dependente da quantidade de dados coletados, da potência de processamento disponível e da complexidade do algoritmo de planejamento de caminho. O processo de localização, mapeamento, detecção de obstáculos e planejamento do percurso é repetido até que o veículo chegue ao seu destino.

O que as novas tecnologias de carros autônomos prometem?

Fabricantes de automóveis fizeram avanços significativos na última década para tornar a condução de carros uma realidade; No entanto, ainda há uma série de barreiras tecnológicas que os fabricantes devem superar antes dos veículos autônomos serem suficientemente seguros para uso rodoviário. O GPS pode não ser confiável, os sistemas de monitoramento por computador tem limitações para a compreensão de cenários diferentes na estrada e as condições climáticas variáveis ​​podem afetar negativamente a capacidade dos processadores de bordo de identificar ou controlar adequadamente objetos em movimento. Veículos autônomos também não tem ainda demonstrado a mesma capacidade que os condutores humanos na compreensão e navegação em ambientes não estruturados, como zonas de construção e áreas de acidentes, além de desafios quando está de noite e no entardecer.

Essas barreiras, porém, não são insuperáveis. A quantidade de dados rodoviários e de tráfego disponíveis para esses veículos está aumentando, os sensores de faixa mais novos estão capturando mais dados e os algoritmos para interpretar cenários de estradas estão evoluindo. A transição de veículos operados por seres humanos para automóveis totalmente autônomos será gradual, com veículos em primeiro lugar realizando apenas um subconjunto de tarefas de condução, tais como estacionamento e conduções simples de forma autônoma. À medida que a tecnologia melhora, mais tarefas de condução podem ser confiavelmente terceirizadas para o veículo. Tesla, Google, Uber, Ford, Nissan, Volvo, entre muitas outras empresas, estão investindo pesado nisso.

O que vocês acham desses veículos do futuro? Como os veículos autônomos vão se desenvolver daqui pra frente, na sua opinião?

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