Por que a condução autónoma requer tantos sensores

Quando conduzimos um automóvel, o nosso cérebro tem de discernir o que acontece à frente e à volta de nós, em função do que os nossos sentidos percebem e dos conhecimentos adquiridos sobre o nosso percurso, ou das intenções que temos ao deslocar-nos com o veículo.

Tudo isso e muito mais é o que a condução autónoma tem de fazer para conseguir ser ainda mais segura do que o ser humano ao deslocar um carro sem que este seja intervencionado. Por esta razão, os fabricantes de carros autónomos gabam-se sempre do elevado número de sensores, câmaras, sistemas de ultrassons, radares ou equipamentos tipo LIDAR que incorporam nos seus modelos. E é que quantos mais elementos destes um carro levar a bordo, melhor. Melhor porquê? Basta olhar para a imagem que acompanha estas linhas para o perceber.

A fotografia mostra o que, entre os técnicos encarregados do desenvolvimento de veículos autónomos, se conhece como um “caso limite”. Estes casos são aqueles em que um veículo se comportará de forma imprevisível, porque o seu software processou um cenário invulgar de forma diferente da que um ser humano faria. Na imagem veem-se os dados que os sensores e a câmara do carro registaram e que levaram o veículo autónomo à conclusão errada de que as imagens dos ciclistas na traseira do monovolume que está à frente são ciclistas humanos reais, quando na realidade é apenas uma fotografia.

Neste ponto cego, “o LIDAR não consegue detetar o vidro, o radar distingue sobretudo o metal, e a câmara pode ser enganada pelas imagens”, explica o CEO da Cognata, Danny Atsmon, empresa que desenvolve simuladores de software que permitem expor os veículos a casos limite, para que os técnicos desenvolvam os algoritmos necessários para que os veículos autónomos os possam enfrentar sem risco de causar acidentes. Segundo Atsmon, “cada um dos sensores necessários para a condução autónoma resolve uma parte diferente do desafio da deteção“. Ao descobrir gradualmente que dados podem ser utilizados para resolver corretamente casos limite específicos (tanto por simulação como na vida real), os carros aprendem a lidar com situações cada vez mais complexas.

Tesla foi criticada pela sua decisão de usar apenas radar, câmaras e sensores de ultrassons para fornecer dados ao seu sistema AutoPilot, depois de um dos seus veículos não ter conseguido distinguir um reboque do céu azul brilhante. Este erro provocou uma colisão entre os veículos e acabou com a vida do condutor do veículo da Tesla no local. Os críticos sustentam que o LIDAR é um elemento-chave no conjunto de sensores. Ao contrário de uma câmara, este aparelho funciona bem com pouca luz e reflexos, e fornece dados mais detalhados do que o radar ou os ultrassons. Mas, como assinala Atsmon, “até o LIDAR tem defeitos“: por exemplo, não consegue distinguir entre um sinal de trânsito vermelho e um verde.

Daí que a aposta mais segura para evitar estas situações seja que os fabricantes continuem a confiar numa maior diversidade de sensores, com vista a criar a maior redundância possível nos seus sistemas. Esta é a razão pela qual é preciso instalar a bordo de todos os carros autónomos o maior número possível de detetores, sensores e câmaras. Graças a eles, a maioria dos veículos autónomos supera problemas como o que colocam tanto a fotografia como as imagens do vídeo que oferecemos, onde um carro autónomo é incapaz de reagir para superar a proibição que, para ele, representa ter de ultrapassar a linha contínua do círculo traçado à sua volta.

A combinação e análise da informação proveniente de todos os sistemas de deteção a bordo com as experiências armazenadas é o que lhe permitirá superar essas dificuldades. Seguramente, pelo menos os ciclistas agradecerão.

https://vimeo.com/208642358