O que são carros autônomos e como eles funcionam?

Principais conclusões

• Os carros autônomos usam uma combinação de sensores e câmeras para criar uma imagem 3D do mundo ao seu redor, permitindo que eles dirijam com segurança sem muita intervenção do motorista.
• Os carros autônomos se enquadram em diferentes níveis de automação, desde carros que exigem que um humano execute todas as tarefas de direção até carros que podem dirigir em vias públicas sem intervenção humana.
• O software de carro autônomo depende muito de algoritmos de IA e aprendizado de máquina para tomar decisões com base em variáveis ​​do ambiente, e esses algoritmos melhoram com mais tempo gasto na estrada.

O ideal para criar o carro autônomo perfeito é popular desde os primórdios dos automóveis. Depois de mais de um século de inovação e avanços tecnológicos, está mais perto do que nunca de ter um carro que se conduz sozinho, com várias empresas a trabalhar em projetos já em vias públicas.

Mas como funcionam os carros autônomos? E quão perto você está de realizar seus sonhos de motorista-robô?

O que são carros autônomos?

Como o nome sugere, veículos autônomos (também chamados de autônomos) são carros que dirigem sozinhos. Maioria carros autônomos modernos exigir a presença de um motorista para assumir o controle em emergências. Fora de emergências ou situações em que o carro começa a agir de forma irregular, ele deve lidar com a maior parte da direção sem qualquer forma de intervenção do motorista.

Como funcionam os carros autônomos?

Os carros autônomos usam uma combinação de sensores e câmeras para criar uma imagem 3D do mundo ao seu redor. Um software avançado é então usado para detectar carros, pessoas e obstáculos na estrada, permitindo que o veículo se dirija com segurança enquanto segue as regras da estrada.

Muitas empresas estão trabalhando nessa tecnologia, e isso significa que existem várias abordagens diferentes para fazer um carro autônomo. Também existem diferentes níveis atribuídos a carros autônomos com diferentes recursos.

Reservando e entrando em um táxi autônomo Waymo é uma das maneiras mais fáceis de experimentar um carro autônomo, mas você precisará estar no Arizona para sua primeira viagem no Waymo.

Níveis de carros autônomos explicados

A maioria dos carros autônomos do mundo não são modelos totalmente autônomos e se enquadram em seis níveis de automação diferentes, cada um oferecendo uma automação melhor que a anterior.

• Os carros de nível 0 não têm automação e exigem que um humano execute todas as tarefas de direção.
• Os carros de nível 1 têm recursos de assistência ao motorista, como controle de cruzeiro, mas é necessário um humano para dirigir o veículo.
• Os carros de nível 2 têm automação parcial. Isso significa que eles podem controlar coisas como direção, mas ainda exigem que um humano dirija.
• Os carros de nível 3 possuem automação condicional, permitindo que eles reajam ao ambiente para realizar tarefas de direção.
• Os carros de nível 4 têm alta automação, permitindo que o carro se dirija totalmente dentro de áreas com cercas geográficas.
• Os carros de nível 5 têm automação total e podem circular em vias públicas sem intervenção humana.

Os três primeiros níveis exigem que um humano controle o veículo enquanto ele dirige, enquanto os três restantes exigem interação humana limitada ou zero. Cada nível de automação do veículo é um marco, mas o nível cinco é o mais emocionante e é o que muitas empresas estão trabalhando duro para alcançar.

O hardware por trás dos carros autônomos

Surpreendentemente, as limitações de hardware não são um grande problema no mercado de carros autônomos. Em teoria, os únicos sensores de que você precisa para um carro autônomo funcionar são câmeras comuns, com processamento de software fazendo o trabalho pesado. Claro, porém, é muito mais seguro usar uma variedade de sensores diferentes para fornecer ao software o máximo de dados possível.

Como funciona o LiDAR em carros autônomos?

Os sensores de detecção e alcance de luz, ou LiDAR, medem a profundidade para produzir um modelo 3D preciso dos arredores de um veículo autônomo. Isso é conseguido emitindo milhões de pulsos de laser a cada segundo e medindo o tempo que cada pulso leva para refletir. Quanto maior o tempo de reflexão, mais longe o objeto está do sensor.

Isso ajuda um carro autônomo a entender seu ambiente e os objetos ao redor. Isso inclui prédios, pessoas e animais, bem como tudo o mais pelo qual o veículo passa. Em um dia claro, o LiDAR é tudo que um carro precisa para navegar em ambientes urbanos movimentados. Seu desempenho cai na chuva ou na neblina, e é por isso que os carros autônomos não podem contar com o LiDAR como seu único tipo de sensor.

Como funciona o radar em carros autônomos?

O radar desempenha um papel semelhante ao LiDAR em veículos automatizados. Em vez de emitir lasers, ele emite ondas de rádio e mede os reflexos dos objetos ao seu redor. O objetivo ainda é entender o ambiente ao redor do carro.

Os sensores LiDAR têm uma resolução 10 vezes maior que o radar, mas o radar não é afetado por más condições climáticas. Os sensores de radar também são mais baratos que os sensores LiDAR.

Como funcionam as câmeras visuais em carros autônomos?

Empresas como a Waymo do Google usam uma mistura de LiDAR, radar e câmeras comuns para seus principais conjuntos de sensores. A Tesla, por outro lado, optou por investir totalmente em câmeras comuns e software avançado para navegar pelas estradas de forma autônoma.

A tecnologia de reconhecimento facial existe há muito tempo, embora seja usada principalmente em smartphones e soluções avançadas de segurança. Com carros autônomos, o objetivo é levar isso para o próximo nível, com reconhecimento de objetos com aprendizado de máquina, detectando prédios, carros, pessoas e tudo mais ao redor do seu veículo.

Outros sensores de carros autônomos

Radar, LiDAR e câmeras comuns costumam ser os principais sensores em um carro autônomo, mas alguns veículos têm mais. Hardware adicional, como sensores ultrassônicos, dá ao carro uma compreensão ainda maior de seus arredores. Isso possibilita que carros autônomos respondam a sinais não visuais, como o som das sirenes de uma ambulância.

"Cérebros" de carros autônomos

Seja Tesla, Waymo ou qualquer outro sistema de carro autônomo, todos esses veículos precisam de um computador central, ou “cérebro”, para processar os dados fornecidos por seus sensores. A plataforma Drive AGX da Nvidia é um exemplo importante disso, mas algumas montadoras estão optando por desenvolver esse tipo de tecnologia internamente.

O software por trás dos carros autônomos

Construir um software de carro autônomo funcional é um dos maiores desafios enfrentados pelos fabricantes. É relativamente fácil criar um programa que usa marcações de estradas e dados de localização para seguir estradas modernas. Mas o que acontece se outro carro o interromper ou um animal sair correndo para a estrada?

As estradas não são lugares previsíveis. O software de carro autônomo deve ser capaz de reagir a uma enorme variedade de situações diferentes, muitas das quais são impossíveis de pré-programar.

IA e aprendizado de máquina em carros autônomos

A IA está no centro da indústria automobilística. Em essência, veículos autônomos como este visam imitar o cérebro humano durante a condução, o que significa que eles devem ser capazes de tomar decisões com base em uma enorme gama de variáveis. Isso inclui cruzamentos e sinais de trânsito que fazem parte da estrada, juntamente com veículos, pessoas e outros obstáculos que um motorista comum normalmente conhece.

Seria muito demorado para os humanos criar bancos de dados e algoritmos que reconhecessem perfeitamente tudo na estrada. Em vez disso, fabricantes como a Tesla usam aprendizado de máquina para treinar seus algoritmos e melhorá-los.

Os algoritmos de aprendizado de máquina encontrados em carros autônomos precisam começar com alguns dados básicos, mas uma grande parte de seu aprendizado é feito na estrada. Isso é o que torna tão crucial que as empresas possam testar seus carros em estradas reais, mas também significa que os carros autônomos só vão melhorar quanto mais dirigirem.

Um pedestre saindo na estrada é um bom caso de teste para o aprendizado de máquina de carros autônomos. O carro tem várias opções nesse cenário; ele pode tentar desviar do pedestre, pisar no freio e tentar parar ou usar a buzina para alertar o pedestre. A maioria dos carros autônomos adotará uma abordagem ativa para obstruções como essa, descartando a última opção.

A partir daqui, ele deve decidir se é melhor desviar ou frear, levando em consideração fatores como velocidade, distância, condições climáticas e uma variedade de outros fatores ambientais. Se o desvio colocar o carro no caminho do tráfego que se aproxima, por exemplo, é provável que ele opte por usar os freios.

Deixar de reagir adequadamente e conseguir reagir adequadamente ajudam um carro autônomo a aprender como lidar com problemas semelhantes no futuro. Idealmente, esses dados são compartilhados entre carros autônomos para garantir que eles possam melhorar juntos.

Juntamente com a IA, há muitos outros softwares nos bastidores de um carro autônomo. Os sistemas de mapeamento GPS ajudam o carro a navegar pelas estradas com precisão, enquanto os sistemas de monitoramento do motorista garantem que a pessoa ao volante esteja focada, mesmo no modo autônomo.

Cada empresa de carros autônomos adota uma abordagem diferente para o software, e isso significa que é raro que eles sejam abertos sobre como suas ferramentas funcionam.

Carros autônomos são seguros?

É justo questionar a segurança dos carros autônomos modernos, especialmente com a crescente lista de mortes e ferimentos associados à direção autônoma. Como você pode ver pela prevalência de sistemas de monitoramento de conscientização do motorista em muitos carros autônomos, até mesmo seus fabricantes sabem que ainda não são perfeitos.

Mas esse não é o ponto. Os carros autônomos ainda têm um longo caminho a percorrer. Isso significa que os fãs de carros autônomos precisam esperar um pouco mais para colocar as mãos em um veículo controlado por IA que dirige sozinho e pode até ser capaz de se reapropriar.