Cientistas da Austrália desenvolvem sistema inteligente que indica ao veículo autônomo quais câmeras deverá utilizar, a depender do ambiente e dos obstáculos pelo caminho
(crédito: Fotos: Ford Motor Company)
A segurança e a estética — duas das principais preocupações de proprietários de veículos — inspiraram cientistas da Austrália e da Coreia do Sul a desenvolverem projetos que vão desde sprays removedores de arranhões na pintura até modelos de carros autônomos, capazes de evitar desastres na estrada.
Em parceria com a montadora Ford, pesquisadores australianos da Universidade de Tecnologia de Queensland (QUT), em Brisbane, projetaram um modelo de inteligência artificial que permite “dizer” a um veículo autônomo quais câmeras utilizar em situações específicas, copiando as informações de trajetos anteriores. Os detalhes do trabalho foram publicados na revista IEEE Robotics and Automation Letters.
A equipe analisou maneiras de aperfeiçoar a interpretação, em tempo real, dos veículos autônomos, a partir do aprimoramento de câmeras e sensores Light Detection And Ranging (Lidar) — os quais medem as propriedades da luz refletida, de modo a obterem a distância ou outras informações a respeito de um objeto distante. Esses dispositivos possibilitam que o carro opere com pouca ou nenhuma interferência humana.
Michael Milford, professor da QUT e autor sênior da pesquisa, explica que o objetivo é estimular os softwares a aprenderem quais câmeras acionar em diferentes locais, a partir de experiências passadas. “Por exemplo, o sistema pode descobrir que uma determinada câmera é muito útil para rastrear a posição do veículo em um trecho específico da estrada e optar por usá-la nas próximas visitas a esse mesmo trecho do caminho”, exemplificou Milford.
Para viabilizar o projeto, a equipe de Milford estudou a visão computacional — área de inteligência artificial destinada a analisar e a reconhecer os padrões em imagens e vídeos. De acordo com Joceli Mayer, professor do Departamento de Engenharia Elétrica e Eletrônica do Centro Tecnológico da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), alguns veículos possuem visão computacional empregada em seus sistemas, como os chamados assistentes de direção.
“Por meio deles, o veículo gera um alerta de proximidade de carros à frente, conforme a velocidade dos demais automóveis, a fim de evitar acidentes”, explicou Mayer. O pesquisador também frisa que carros que possuem visão computacional são capazes de detectar, inclusive, faixas de ultrapassagem. “O carro busca manter o veículo na pista correta, alertando o motorista, em casos de distração.”
Imagem de câmera mostra carros autônomos testados em Queensland (foto: Ford Motor Company )
Mayer explica que os níveis de autocondução de carros autônomos são classificados em cinco categorias, que vão desde 0 — ou não automação — até o 5, ou seja, o veículo possui direção autônoma completa e não necessita de intervenção humana. Segundo o professor da UFSC, o projeto da QUT está entre as classificações 1 e 2.
“A autonomia restrita, que compreende os níveis 1 e 2, possibilita ao veículo realizar balizas ou frear automaticamente em situações de perigo, por exemplo. Por último, há os veículos dentro do grau de autonomia 5, nos quais alguns poucos modelos disponíveis no mercado permitem uma navegação sem condutor”, acrescentou o pesquisador, que estuda o assunto de visão computacional há 22 anos.
Atropelamentos
Punarjay Chakravarty, representante da Ford no contexto da pesquisa, destaca a importância do aprimoramento de sensores e de câmeras capazes de aperfeiçoar a autolocalização dos veículos autônomos, o que previne, por exemplo, atropelamentos e acidentes na via. “Saber onde você está ajuda a aproveitar as informações do mapa que também são úteis para detectar outros objetos dinâmicos na cena. Um determinado cruzamento pode ter pessoas atravessando pelo caminho”, argumentou o pesquisador.
A equipe de Milford pretende avançar mais etapas na pesquisa, antes de incorporá-la no mercado. “Trabalhamos com a Ford não apenas na pesquisa, mas também nos aspectos comerciais da tecnologia. A intenção é a de que alguma investigação a transforme, de fato, em sistemas operantes”, afirmou Milford. A próxima linha de observação é em relação a locais com fluxo intenso de veículos. “Estamos procurando resolver outros desafios neste campo, como, por exemplo, quando há muito tráfego na estrada em torno do carro autônomo”, relatou o pesquisador.
FONTE: https://www.correiobraziliense.com.br/ciencia-e-saude/2022/08/5029480-sistema-da-olhos-a-veiculos-e-garante-menos-acidentes-de-transito.html