Um carro autônomo é capaz de rastrear seu ambiente e navegar sozinho com pouca ou 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 assim construir uma imagem tridimensional do ambiente.
Os 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.
O Mapeamento e a Localização do Veículo
A maioria dos sistemas de controle de veículos autônomos são capazes de tomar decisões inteligentes a partir de um mapa interno, com a finalidade de encontrar um caminho ótimo para seu destino, evitando obstáculos, tais como estruturas rodoviárias, pedestres e outros veículos. Uma vez que o veículo determinar o melhor caminho a tomar, a decisão é dissecada em comandos, que alimentam os atuadores do veículo. Estes atuadores controlam a direção, a frenagem e a aceleração do automóvel. 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 a laser e as câmeras.
Um telêmetro a laser varre o ambiente usando feixes de raios laser e calcula a distância para objetos próximos medindo o tempo que leva para cada feixe viajar até o objeto e voltar, enquanto o vídeo da câmera é ideal para a extração de cores do ambiente. Uma vantagem dos telêmetros a laser é que a informação de profundidade está prontamente disponível para o veículo na construção do 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 no mapa. O veículo filtra os dados coletados de cada sensor e 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 do 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. De maneira semelhante, as unidades de navegação inercial acumulam erros de posição ao longo do tempo. Portanto, os algoritmos de localização geralmente incorporam 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.
O Que As Novas Tecnologias de Carros Autônomos Prometem?
Fabricantes de automóveis fizeram avanços significativos na última década para tornar a condução autônoma 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 evolui, mais tarefas de condução poderão ser confiavelmente terceirizadas para o veículo. Tesla, Google, Uber, Ford, Nissan, Volvo, entre muitas outras empresas, estão investindo pesado nisso.
Postagem escrita pelo voluntário do Capítulo Gabriel Lacerda.