O automóvel passou por uma revolução técnica mais drástica nos últimos dez anos do que aparentemente qualquer outro produto no mercado. Embora os veículos movidos a gasolina e operados por humanos tenham definido o padrão nas últimas décadas, as atuais tecnologias de veículos autónomos ostentam motores totalmente elétricos e uma infinidade de sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS) e funcionalidades de condução autônoma.
No entanto, esses recursos inovadores não surgiram do nada – o surgimento de um novo conjunto de tecnologias tornou tangíveis os níveis de autonomia. Neste post, examinaremos mais de perto algumas das tecnologias de veículos autônomos mais notáveis nos carros atuais.
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Sensores
Os novos veículos devem primeiro ser capazes de capturar dados do mundo que os rodeia, a fim de oferecer níveis de autonomia. Para executar adequadamente esta tarefa, o número e os tipos de sensores de veículos autônomos proliferaram significativamente na última década.
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Ao discutir sensores no contexto de tecnologias de veículos autônomos, normalmente nos concentramos em sensores de imagem. Muitos veículos autônomos utilizam uma combinação de câmeras, radar e LiDAR para mapear seu ambiente. As câmeras capturam dados de detecção de objetos e reconhecimento visual em formato de imagem, que está mais intimamente relacionado à forma como os humanos interpretam o mundo. O radar utiliza ondas de rádio para detectar e rastrear objetos, fornecendo informações sobre distância e velocidade. Por sua vez, isso traz benefícios exclusivos que as câmeras não possuem, como a capacidade de capturar dados noturnos úteis e meteorológicos adversos. Por fim, o LiDAR cria mapas ambientais 3D detalhados e granulares usando feixes de laser de tempo de voo (ToF) para uma percepção precisa do ambiente.
Muitos sistemas usarão os dados acima para passar pela fusão de sensores, um processo que funde e interpreta holisticamente os dados de cada uma das três fontes distintas. Juntas, estas tecnologias de detecção facilitam a autonomia dos veículos, permitindo que os veículos percebam o seu ambiente.
Machine Learning
Além de recolher dados ambientais, as tecnologias de veículos autónomos devem interpretar com precisão esses mesmos conjuntos de dados. Ao interpretar os dados dos sensores para compreender o ambiente e tomar decisões em tempo real, o Machine Learning desempenha um papel fundamental na condução autonoma.
Algoritmos de aprendizado de máquina em veículos autônomos usam dados de sensores como entrada e fornecem uma variedade de resultados. Por exemplo, em um modelo de classificação de visão computacional, a saída do modelo pode ser simplesmente quais objetos são detectados na imagem de uma câmera (ou seja, pedestre, sinal de pare, obstrução, etc.). Versões alternativas podem aceitar vários dados de sensores e saídas de outros modelos de Machine Learning. O modelo utilizaria então esta informação para tomar decisões de condução, tais como a velocidade a conduzir ou quando utilizar o travão de mão.
Em sua essência, o Machine Learning é a tecnologia fundamental que torna os veículos autônomos genuinamente possíveis.
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