Contextualização

A National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), a agência reguladora de trânsito dos EUA, define veículos autônomos da seguinte maneira:

Veículos autônomos são aqueles em que pelo menos alguns aspectos de uma função de controle crítico de segurança (por exemplo, direção, aceleração ou frenagem) ocorrem sem controle direto do condutor. Veículos que fornecem alertas de segurança aos motoristas (alerta de colisão frontal, por exemplo), mas não executam uma função de controle não são, neste contexto, considerados automatizados, mesmo que a tecnologia necessária para dar o alerta envolva vários graus de automação (por exemplo, os dados necessários são recebidos e processados, e o aviso é dado, sem controle do condutor). (NHTSA, 2013, p. 3).

a) Níveis de automação

A NHTSA também classifica em cinco níveis a automação de veículos, variando de 0 (nenhuma automação) a 4 (automação total): (NHTSA, 2013)

• Nível 0 - Nenhuma Automação: O condutor possui controle completo e exclusivo do veículo (frenagem, direção e aceleração) em todos os momentos, e é responsável observar a estrada e pela operação segura de todos os comandos do veículo. Veículos que possuem certos sistemas de apoio/conveniência de condutor sem possuir autoridade de controle sobre a direção, frenagem ou aceleração, como por exemplo, sistemas de aviso de colisão ou aviso de fuga da faixa de trânsito, ainda seriam considerados veículos de "nível 0".

• Nível 1 - Automação de Funções Específicas: Este nível envolve a automação de uma função específica de controle ou de múltiplas funções que operam de forma independente umas das outras. O motorista tem o controle global e é o único responsável pela operação

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segura do veículo, mas autoridade limitada sobre um controle primário (como direção ou frenagem) pode ser cedida pelo condutor ou assumida automaticamente pelo veículo. A automação de duas ou mais funções atuando de maneira conjunta de forma a permitir que o condutor seja liberado totalmente do controle físico do veículo não recaí sobre essa categoria.

Exemplos de sistemas de automação nessa categoria incluem, quando operando individualmente: sistemas de travagem automática de emergência ou EBA (sistema que para o carro automaticamente quando identifica que ocorrerá uma colisão), sistema de manutenção de faixa e controle de cruzeiro adaptativo.

• Nível 2 - Automação de Funções Combinadas: Este nível envolve a automação de pelo menos duas funções de controle primário, projetada para trabalhar em conjunto para aliviar o condutor do controle das mesmas. Os veículos neste nível de automação podem utilizar autoridade compartilhada sobre os controles primários quando o condutor cedê-la em determinadas situações limitadas, de modo que o motorista seja liberado totalmente do controle físico do veículo. O motorista ainda é responsável pela observação da estrada e operação segura do veículo, e deve estar preparado para reassumir o controle a qualquer momento e sem aviso prévio. Um exemplo que recaí sobre esta categoria é a utilização das funções combinadas do sistema de manutenção de faixa e piloto automático adaptativo.

• Nível 3 - Automação Limitada de Direção Automática: Os veículos neste nível de automação permitem que o condutor ceda o controle total de todas as funções críticas para a segurança em determinadas condições ambientais e confiar fortemente no veículo para monitorar mudanças nessas condições que possam exigir a transição de volta para o controle manual. O motorista deverá estar disponível para o controle ocasional, mas com condições razoáveis de tempo de transição. Um exemplo seria um carro autônomo que é capaz de determinar quando o sistema não é mais capaz de operar de forma autônoma, como em uma área de construção e, em seguida, indica ao condutor que volte a controlar o veículo um tempo de transição adequado para recuperar com segurança o controle manual. A distinção principal entre o nível 2 e o nível 3 é que, no nível 3, o veículo é concebido de modo a não exigir que o condutor observe constantemente a estrada durante a condução.

• Nível 4 - Automação Total de Direção Automática: O veículo foi projetado para executar todas as funções de condução e monitorar as condições da estrada durante toda a viagem. O usuário fornecerá entradas de destino ou navegação, mas não se espera que ele esteja disponível para assumir o controle em qualquer momento durante a viagem. Essa

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categoria inclui tanto veículos ocupados como desocupados. A operação segura depende exclusivamente do veículo autônomo e o motorista não possui a responsabilidade de se manter atento para assumir o controle do veículo, podendo inclusive não haver a possibilidade de fazê-lo com a ausência de volante ou pedais para operação do veículo.

b) Funcionamento do VAs

O funcionamento dos VAs requer 3 capacidades básicas de forma semelhante a grande parte dos sistemas robóticos: Percepção, Processamento e Reação (BANGLOEE et al., 2016).

Essas capacidades devem buscar imitar as atividades realizadas pelos motoristas humanos de maneira ainda mais eficiente e menos suscetível a falhas. Um modelo de discretização das atividades de motoristas humanos é o ciclo OODA (Observar-Orientar-Decidir-Agir), ilustrado na figura 2.1, o ciclo OODA, desenvolvido pelo estrategista militar americano John Boyd.

Figura 2.1: Ciclo OODA.

Fonte: BEHERE e TÖRNGREN, 2015.

A etapa de observação é realizada por sensores e dispositivos de monitoramento do veículo, correspondendo à capacidade de percepção. É possível que o conjunto de sensores instalados em um veículo se equipare ou até exceda a capacidade de observação humana com a tecnologia atual ou em um futuro próximo (BEHERE; TÖRNGREN, 2015). A figura 2.2 representa um carro típico equipado com as tecnologias atuais de sensoriamento e monitoramento, e abaixo estão listadas as principais tecnologias adotadas atualmente nos carros autônomos para esse fim: (BAGLOEE et al., 2016).

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• Sistemas de câmeras: possuem baixo custo, longo alcance e são capazes de obter grande volume de informações, porém dependem fortemente de tecnologias de processamento de imagens para interpretar as informações, um campo ainda em desenvolvimento. Também requerem calibração dependendo das condições ambientais e climáticas.

• Sistemas Lidar: sistema de sensoriamento remoto que permite a obtenção de uma visualização 3D precisa do ambiente utilizando raios de laser, porém possui limitações quanto ao alcance e não funciona com determinados materiais, dependendo da refletividade dos mesmos. Também é um sistema de alto custo e que ocupa muito espaço, embora já haja uma tendência de diminuição em ambos.

• Sistemas Radar: funcionam com princípio similar ao do Lidar, porém utilizando ondas de rádio ao invés de raios laser. Isso dificulta a detecção de materiais, de modo que esses sistemas são capazes de detectar apenas objetos metálicos como veículos, com pedestres permanecendo invisíveis aos mesmos.

• Sistemas Ultrassônicos: funcionam com o mesmo princípio que os dois anteriores, porém utilizando ondas sonoras de alta frequência. Fornecem informações precisas, com baixa limitação de materiais e baixo custo, porém tem alcance muito limitado (1-10 m).

• Sensores Infravermelhos: são utilizados na detecção da marcação de faixas, pois apesar do baixo alcance não possuem as limitações ambientais e de iluminação dos outros sistemas. Também são usados para detectar pedestres e bicicletas especialmente durante a noite.

• Sistemas GPS: sistema de posicionamento global baseado na triangulação a partir de sinais de satélite, essa tecnologia já é de grande importância para a navegação de veículos atualmente. Porém, os erros de precisão, agravados dependendo do terreno e da altura de edifícios, se apresentam como um problema grave na utilização dos mesmos para a navegação de VAs.

• Sistemas de Navegação Inercial: se utilizam de sensores de movimento e rotação em conjunto com computadores que calculam constantemente a posição, velocidade e orientação do veículo sem depender de referenciais externos. Quando usados em conjunto com sistemas GPS podem reduzir significativamente seus erros de precisão.

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Figura 2.2: Tecnologias atuais de sensoriamento e monitoramento em um VA.

Extraído de: BANGLOEE et al., 2016.

As etapas de orientação e decisão são realizadas pelos softwares de controle do veículo ou sua inteligência artificial, correspondendo à capacidade de processamento. É na etapa de orientação que os motoristas humanos ainda superam em muito a capacidade dos VAs com tecnologia atual. Isto ocorre porque os seres humanos podem entender o contexto externo muito mais rápido do que os computadores de forma muito mais ampla e profunda.

Além disso, os seres humanos conseguem aplicar a aprendizagem rápida para aumentar sua capacidade de orientação. Para uma inteligência artificial, a aprendizagem ainda possui vária limitações, ocorrendo muitas vezes de forma lenta e restrita a contextos específicos. A necessidade de aprendizagem também é um problema para o lançamento de produtos, já que é preferível que os softwares de decisão e orientação já tenham passado por extensa validação antes do lançamento. Por isso os testes que vem sendo realizados em ambientes de navegação reais são tão importantes, pois possibilitam o aprendizado antes do lançamento em massa dos produtos. Outro elemento importante para viabilizar essa aprendizagem seria a conexão dos VAs com a Nuvem de modo a viabilizar o compartilhamento de informações entre eles (BEHERE; TÖRNGREN, 2015).

A etapa de decisão pode ser realizada de forma mais racional e menos suscetível a erros por computadores do que por humanos. Além disso, os tempos de reação podem cair consideravelmente com relação aos humanos, possibilitando decisões mais rápidas. Porém, a

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execução dessa etapa depende fortemente da etapa de orientação, ou seja, da interpretação correta das informações obtidas na etapa de observação.

Por último, a etapa de ação é implementada através da plataforma do veículo em si. As principais alterações sofridas em um veículo autônomo são relacionadas ao aumento da proteção própria. Além disso, é possível que passem a ser utilizadas novas tecnologias de controle que não podem ser usadas por um motorista humano, tal como a direção por frenagem, onde a frenagem de apenas um dos lados do veículo pode facilitar a execução de curvas (BEHERE; TÖRNGREN, 2015).

Mesmo com o avanço das tecnologias de monitoramento, sensoriamento e da inteligência artificial para interpretar as informações coletadas e efetuar decisões, os VAs com a tecnologia atual ainda estão longe de alcançar a versatilidade e adaptabilidade humanas. É provável que os primeiros VAs do mercado requeiram que o motorista assuma o controle em diversas situações adversas, especialmente devido às limitações dos sensores em determinadas condições climáticas e ambientais (BEHERE; TÖRNGREN, 2015). Uma possível solução para essas limitações é a ideia de implantar uma comunicação de veículo para veículo (V2V) e de veículo para infraestrutura (V2I) que não seriam afetadas por condições adversas. Além disso, esse tipo de comunicação pode ser combinado com sistemas ITS (Intelligent Transportation Systems), referente ao uso equipamentos metodologias de comunicação e processamento de dados voltados melhorias na área de transportes), abrindo vastas possibilidades de controle trânsito, coleta de dados e maior segurança. Esse é um campo promissor que ainda não foi muito estudado, mas pode-se provar essencial para o sucesso dos carros autônomos (BAGLOEE et al., 2016).