Para carros autônomos, a nova tecnologia em alta é … o radar

As empresas estão aprimorando e adaptando a tecnologia centenária para ajudar os veículos a operar com mais segurança e com menos envolvimento humano.

Uma das mais novas tecnologias para sistemas de segurança de última geração e veículos “autônomos” planejados tem raízes que remontam a um século.

Sim, estamos falando de radar, a mesma tecnologia que começou como uma curiosidade no início do século 20, ajudou a Grã-Bretanha a repelir a Luftwaffe na Segunda Guerra Mundial e habilitou a previsão do tempo e permitiu que os controladores de tráfego aéreo mantivessem nossos céus seguro.

Hoje, o radar não é mais apenas para aviões e instalações militares. Uma série de novas empresas, tanto do lado do hardware quanto do software, estão tornando o radar uma parte integrante dos sistemas de segurança para detectar ciclistas e pedestres.

A necessidade dessa tecnologia é urgente: as mortes de pedestres nos Estados Unidos aumentaram nos últimos anos, mesmo com os americanos fazendo menos milhas na estrada. E os níveis crescentes de autonomia em novos veículos que permitem recursos como aviso de colisão, frenagem automática e detecção de ponto cego – para não mencionar os carros sem motorista do futuro – são inteiramente dependentes de sistemas sensoriais avançados. Esses sistemas também são essenciais para os fabricantes de automóveis cumprirem suas promessas de incorporar sistemas de frenagem automática em todos os veículos até 2022 .

Para reduzir e prevenir a carnificina em nossas estradas, empresas como a Mobileye, uma subsidiária da Intel , estão trabalhando em chips cheios de minúsculas antenas de radar. A General Motors recentemente investiu na Oculii, uma startup totalmente em matemática e software que usa aprendizado de máquina para moldar os tipos de sinais que os sistemas de radar automotivo usam. A empresa de software MathWorks está desenvolvendo algoritmos que podem permitir que fabricantes de automóveis integrem dados de radar e outros sensores em uma imagem confiável do mundo ao redor de um veículo.

Para os engenheiros que trabalham com sensores de veículos, agora é um momento de mudanças rápidas, diz Erez Dagan, vice-presidente executivo de produtos e estratégia da Mobileye. As câmeras usadas em automóveis continuam a ter resolução mais alta e são capazes de detectar uma gama maior de luz natural do que antes. O Lidar, que lança lasers nos objetos ao redor para “ver” o mundo em 3-D, está se tornando mais barato do que costumava ser . (Lidar é comum em protótipos de táxi-robô, como os da Waymo , empresa irmã do Google, GM’s Cruise e Amazon’s Zoox .)

O radar, que emite ondas de rádio em objetos – o termo nasceu como uma sigla para “detecção e alcance de rádio” – foi usado em alguns sistemas de segurança de primeira geração em veículos desde a década de 1990 . Os sistemas de radar automotivo têm várias vantagens. Eles são resistentes o suficiente para sobreviver a anos de choques e variações de temperatura quando montados em carros. Eles são muito, muito menos caros do que lidar, bons em medir instantaneamente a velocidade de objetos e capazes de perscrutar através dos tipos de clima inclemente, como neblina e chuva, que podem frustrar as câmeras e os sistemas lidar. Mas eles tinham até recentemente uma grande desvantagem: eles têm apenas uma fração da resolução desses outros sistemas, o que significa, em essência, que as imagens que eles produzem são muito mais desfocadas.

A tecnologia da Oculii funciona mudando a forma – também conhecida como forma de onda – do sinal de radar enviado por radar em carros. A física é complicada, mas ao mudar a natureza do sinal do radar dependendo de quais tipos de objetos ele está refletindo, ele pode resolver objetos cuja forma seria impossível “ver” de outra forma. O resultado, diz o presidente-executivo Steven Hong, é que os sensores de radar automotivo existentes, que custam cerca de US $ 50 cada, podem gerar imagens tridimensionais dos arredores de um carro com uma resolução muito maior. O software da empresa está definido para fazer sua estreia em sistemas de segurança baseados em radar no próximo Lotus Lambda SUV, a ser lançado em 2023.

Aproveitando as habilidades de fabricação de chips da controladora Intel, a Mobileye está trabalhando em microchips individuais cobertos com quase 100 antenas minúsculas. Ao usar um software de inteligência artificial para processar os sinais barulhentos que recebem, a Mobileye diz que seus sistemas podem fazer coisas como identificar pedestres, pelo menos no laboratório. Isso é algo que antes só podia ser alcançado com câmeras e lidar.

Não há unanimidade entre os tecnólogos automotivos sobre qual configuração de câmeras, lidar e radar se tornará a forma padrão de obter vários sistemas de segurança ou direção autônoma, mas quase todos concordam que a melhor solução será alguma combinação deles.

A resolução que mesmo o melhor radar automotivo pode alcançar é tão boa quanto os piores sistemas lidar disponíveis, diz Matthew Weed, engenheiro e diretor sênior de gerenciamento de produto da Luminar , que fabrica sistemas lidar para automóveis. O sistema da Luminar, que o Sr. Weed diz ser superior ao radar para a maioria das aplicações, custa US $ 1.000, no entanto.

O Sr. Weed diz que os sistemas baseados em lidar da Luminar poderiam justificar seu custo por serem tão bons que poderiam reduzir os custos de seguro dos motoristas, evitando acidentes e mortes de pedestres. Mesmo com tal sistema em um carro, o radar seria um bom backup para quando ele falhar ou não puder lidar com o mau tempo, acrescenta.

Mobileye usa lidar, câmeras e radar em seus sistemas mais avançados. O CEO Amnon Shashua disse que, embora os preços dos sistemas lidar tenham caído, eles ainda custam 10 vezes o preço do radar e provavelmente continuarão assim no futuro próximo, devido à complexidade do hardware envolvido.

A Tesla de Elon Musk apostou tudo em que a empresa pode alcançar uma direção verdadeiramente autônoma em seus veículos usando apenas câmeras.

As câmeras têm a vantagem de resolução extremamente alta e são acessíveis e compactas graças aos anos de avanços nas câmeras de smartphones. Mas, para um sistema que pode atingir os mais altos padrões de segurança e, eventualmente, autonomia total, as câmeras precisam de sensores de backup que falham em diferentes conjuntos de condições, acrescenta Dagan.

Veja o nevoeiro, que parece um obstáculo para os sistemas baseados em câmera e lidar, potencialmente fazendo com que os veículos parem quando não deveriam. Em pesquisa publicada em 2020, sensores automotivos baseados em radar não tiveram problemas para penetrar a névoa e identificar corretamente os veículos parados escondidos nela, diz Dinesh Bharadia, professor assistente de engenharia da Universidade da Califórnia em San Diego que contribuiu com o trabalho.

Dr. Bharadia diz que sua equipe descobriu que uma chave está usando vários radares, espaçados por pelo menos um metro e meio em um veículo. É o mesmo princípio em ação no número cada vez maior de câmeras na parte de trás de nossos smartphones, acrescenta ele. É possível construir uma “imagem” dos arredores de um carro usando vários sensores de radar de baixo custo, assim como nosso telefone pode usar várias câmeras pequenas e baratas e, em seguida, recombinar as imagens que eles coletam em algo muito mais nítido.

Reunir todos os sensores de um carro em uma visão única e coerente da realidade fora do veículo requer a fusão de todos os dados, diz Rick Gentile, engenheiro que costumava trabalhar em sistemas de radar para aplicações de defesa e agora é gerente de produto na MathWorks, uma empresa de software que desenvolve ferramentas para ajudar a processar dados. Por exemplo, embora o radar possa detectar que há um sinal à frente, ele não consegue ver sua cor, o que é fundamental para identificar rapidamente que tipo de sinal é.

Para os chamados táxis robôs, a maneira de compensar as lacunas nas capacidades de cada tipo de sensor é usar todos eles. O objetivo é “redundância total”, diz o Sr. Dagan, de forma que mesmo que um sensor tenha um erro, outros percebam o mundo corretamente. Essa, ele argumenta, é a maneira mais rápida de dar aos veículos sentidos que são pelo menos tão bons quanto os de um humano. (Se esses veículos terão julgamento suficiente para realmente dirigirem com segurança é um assunto separado .)

Até obtermos veículos autônomos reais – algo que pode levar anos, senão décadas de distância – os fabricantes de automóveis terão que escolher entre radar, lidar e câmeras, ou alguma combinação dos três, para criar sistemas de segurança que possam cumprir suas promessas de tornar sistemas de travagem padrão até 2022 e continuar a melhorar esses sistemas. Todos os três tipos de sensores continuam a melhorar, mas a diferença de custo entre eles levou os fabricantes de automóveis a favorecer uma ou outra tecnologia, dependendo de quão bem eles acham que podem compensar suas deficiências com software e IA.

Isso levou a uma competição saudável entre fabricantes de sistemas de segurança, sensores e software de suporte – com quem você fala, eles argumentam que seus sistemas são os melhores.

Enquanto todas essas empresas lutam por um lugar no seu carro, o objetivo de todos esses tecnólogos é lucrar reduzindo significativamente as fatalidades na estrada de todo tipo, quando um humano está ao volante. É uma meta que todos concordam estar muito mais próxima do que veículos totalmente autônomos.

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