Carros autônomos: como eles “enxergam” e tomam decisões?

Tainá Freitas

Por Tainá Freitas

26 de março de 2020 às 12:05 - Atualizado há 4 meses

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A maioria dos carros autônomos que circulam em fase de testes pelo mundo possuem uma característica singular: a presença de câmeras e radares em cima do teto. É ali que estão concentrados boa parte dos “olhos” desse tipo de veículo, que possui três diferentes tipos de sensores.

Para enxergar desde pedestres atravessando as ruas até as placas de “pare”, faixas no asfalto e qualquer possível obstáculo, os veículos autônomos contam com câmeras, radares e o “LiDAR”.

O LiDAR é um sensor de luz que funciona semelhante a um radar — e à visão dos morcegos. “O LiDAR mede o tempo que o laser leva para bater em um objeto e voltar e constrói um mapa 3D do local inteiro. Com cada raio laser que ‘vai e volta’, é possível calcular há quantos metros está o objeto”, explica André Azevedo, engenheiro sênior de software na divisão de carros autônomos da Lyft, concorrente de ridesharing e veículos autônomos da Uber nos EUA e Canadá.

André Azevedo participou, junto com Felipe Lamounier, sócio da StartSe e líder no Vale do Silício, de uma aula gratuita e ao vivo do #MovimentoReStartSe. Durante 30 dias, a StartSe convida especialistas do Brasil, Vale do Silício e China para ministrar aulas e auxiliar na capacitação e enfrentamento para a crise que estamos vivendo. Inscreva-se aqui para acompanhar as aulas gratuitas.

O LiDAR possui desvantagens, como a incapacidade de enxergar além dos objetos — mesmo que seja uma simples camada de poeira. Por isso, seu resultado é unido com o do radar comum (que utiliza ondas sonoras) e das câmeras, construindo a visão do veículo, que é lida em segundos pela inteligência artificial.

Veja como os carros autônomos “enxergam”:

Depois de identificá-los, a inteligência artificial do veículo separa os objetos em dois tipos: dinâmicos e estáticos. Os estáticos são mais simples, pois o mais importante é evitar a colisão com eles. Já os dinâmicos requerem uma maior preocupação porque podem entrar na frente do veículo.

“O carro autônomo tentará prever o que o objeto dinâmico pode fazer — e é uma das partes mais difíceis. Se um motorista olha para um pedestre, existe uma comunicação mesmo que seja visual; no carro autônomo não tem isso porque não tem uma pessoa dirigindo. Se ele começa a se mover, o veículo tem que prever que daqui um tempo ele poderá estar na frente do carro e tem que calcular e decidir se ele mesmo irá parar ou também se mover”, afirma o engenheiro da Lyft.

Após a identificação dos objetos, os comandos passam a ser sobre a trajetória — acelerar, frear, virar o volante a um determinado grau. “Hoje em dia, utilizamos muito inteligência artificial nos comandos, mas o estado da arte ainda é uma mistura de sistemas baseado em regras junto à I.A”, conta Azevedo. Para o futuro, a expectativa é que o carro ande sozinho utilizando apenas a análise da I.A a partir dos dados crus.

Como o carro atua em situações de perigo?

Um dos questionamentos frequentes (e polêmico) em torno dos carros autônomos é como eles agiriam em uma situação de perigo — se teriam que escolher atropelar uma família, um idoso ou uma criança, por exemplo.

Para André, o ideal é que o veículo nunca se coloque em uma posição na qual tenha que escolher em quem colidir. “A previsão e o planejamento de rota são importantes para isso. O carro autônomo sabe exatamente a distância necessária que precisa para evitar um acidente, o quanto de ar tem nos pneus, a temperatura do asfalto e, levando em conta tudo isso, tomaria uma decisão melhor do que uma pessoa — mas o ideal é melhorar o planejamento para evitar entrar nesse tipo de situação”, afirma.

Felipe Lamounier citou a opinião de outro especialista, Steven Choi, hoje líder de inteligência artificial na fintech Olívia, mas que foi líder de carros autônomos da Uber. “Eu fiz essa questão para ele e ele me disse: ‘Felipe, quantas vezes na sua vida você precisou tomar uma decisão dessa? Os carros não chegam nesse nível de necessidade de tomada de decisão’”.

E, mesmo que um carro autônomo passe por uma situação de perigo, ele irá compartilhar para todos os outros — pelo menos para os da mesma empresa. “A inteligência é compartilhada entre todos os carros. Ao invés de ser apenas um cérebro guiando, há um cérebro central no qual todo processamento é compartilhado com os carros que estão nas ruas”, conta Lamounier.

André Azevedo caracteriza: “É como se fosse o melhor motorista do mundo dirigindo todos os carros do mundo. Essa é a ideia que queremos e vamos chegar lá em breve”.