O caminho a seguir para a adoção de veículos autônomos

A adoção de veículos autônomos em escala global está ganhando velocidade. O Reino Unido aprovou recentemente o Lei de Veículos Automatizados a fim de estabelecer a integração segura de veículos total e parcialmente autônomos na sociedade nos próximos anos. Mais veículos autônomos estão sendo testados agora na China do que em qualquer outro lugar do mundo. E nos Estados Unidos, as principais áreas metropolitanas recorreram ao uso de “robotáxis” nas suas capacidades de transporte público. Empresas como Cruzeiro, Waymo e claro, Tesla todos têm bilhões de dólares investidos em suas grandes ambições de hospedar carros e serviços autônomos de costa a costa e em todo o mundo. Neste ponto, o desenvolvimento e implementação da tecnologia de veículos autónomos já não é uma questão de “se” ou mesmo de “quando”, mas simplesmente uma questão de “até que ponto”? O que pode a adoção em grande escala de veículos autónomos alimentados por IA para melhorar não apenas as nossas estradas, mas também a nossa sociedade?

Automatizando a segurança rodoviária

O impulso para veículos autónomos e as montanhas de capital investidas nestas tecnologias são indicativos do bem público amplamente reconhecido que a implantação de carros autónomos pode ter. Para começar, existem os padrões de segurança dos veículos autônomos em relação aos dos motoristas humanos. Um estudo recente publicado em Natureza das Comunicações e insights da Tesla Relatório de impacto de 2022 sublinhar o potencial transformador da implementação de veículos autónomos na melhoria da segurança rodoviária. Descobriu-se que os VAs reduzem as colisões traseiras, frontais e laterais, bem como os incidentes de saída da estrada, em 20% a 50%. Dado que a Organização Mundial de Saúde estima que lesões no trânsito são responsáveis ​​pela morte de 1.35 milhões de pessoas todos os anos em todo o mundo, esta melhoria dramática na segurança automóvel teria um impacto sísmico. Embora ainda seja necessário um maior refinamento tecnológico antes que os veículos autónomos superem os condutores humanos em todas as circunstâncias (os automóveis conduzidos por humanos continuam a ser mais seguros em condições de baixa visibilidade e durante as curvas), o avanço das tecnologias de sensores, algoritmos preditivos e comunicações V2X continuarão a melhorar. respostas nestes cenários de condução complexos e permitir-lhes criar estradas mais seguras.

AV-oiding Tráfego

Além disso, a implantação de veículos autónomos também terá um impacto significativo na questão do congestionamento do tráfego. Em um estudo conduzido pela Association for Commuter Transportation (ACT) e pelo Departamento de Transportes dos Estados Unidos (USDOT), os deslocamentos na “hora do rush” – antes um título apropriado – agora perfazem seis horas por dia e fazem com que as viagens durante esses horários intensos demorem 40% mais . Uma única travagem individual pode ter impacto no trânsito em toda a cidade, provocando uma desaceleração ou mesmo um engarrafamento total. No entanto, com a ajuda de sensores e câmeras alimentados por software de ponta, os veículos autônomos frear com muito menos frequência do que os seus homólogos humanos e, como resultado, são muito menos propensos a causar estes distúrbios de tráfego. Mesmo a implantação de alguns veículos autónomos pode ter um efeito positivo no congestionamento do tráfego, ajudando a moderar a velocidade dos motoristas humanos eles compartilham a estrada.

Eficiência de Combustível e Sustentabilidade

Os veículos autónomos também podem melhorar a eficiência do combustível em relação aos condutores humanos, controlando a sua velocidade e aceleração e viajando mais próximos uns dos outros, de modo a melhorar a resistência do ar e reduzir o consumo de combustível. De acordo com o MIT News, se todos os veículos na estrada eram autônomos, não apenas as velocidades de viagem seriam aumentadas em 20%, mas veríamos o consumo de combustível reduzido em 18% e as emissões de dióxido de carbono reduzidas em 25%. Esse desenvolvimento seria fundamental em nossos esforços contínuos para levar sustentabilidade a um número incontável de indústrias e empresas. Um estudo da TuSimple descobriu que seus caminhões autônomos eram 11% mais eficientes em termos de combustível do que aqueles pilotados por motoristas humanos. Essa maior economia de combustível permitirá que bens e serviços se tornem menos custosos para os consumidores, ao mesmo tempo em que auxilia essas empresas em seus esforços para tornar suas operações mais verdes e sustentáveis.

Uma olhada nos bastidores

O nível de avanço tecnológico que permite a operação desses sistemas de veículos autônomos vem sendo desenvolvido há décadas. Matrizes de sensores, incluindo câmeras, radares e LiDARs alimentam dados em redes neurais projetadas para imitar o cérebro humano e realizar detecção de objetos e segmentação de imagens. Estas redes neurais processam então esta entrada sensorial, incluindo a presença de outros veículos, sinais de trânsito e obstáculos, a fim de criar um mapa envolvente abrangente do ambiente do veículo. A próxima etapa é o planejamento de movimento, onde rotas e trajetórias detalhadas são calculadas usando uma análise abrangente de todos os dados coletados anteriormente. Mesmo assim, todos estes processos ainda precisam de ter em conta situações invisíveis e ser capazes de se adaptar em tempo real a estas circunstâncias. Devido ao enorme número de processos intrincados e detalhados envolvidos no desenvolvimento desses sistemas e software, não há dois iguais e cada um desses sistemas AV tem seus prós e contras.

Garfos na estrada

As duas principais abordagens para o desenvolvimento da direção autônoma são mapas HD versus sistemas sem mapas HD. O benefício do uso de mapas está na simplificação da detecção de objetos e no planejamento de movimento, mas esses sistemas dependem de comunicação contínua para atualizações de dados e estão sujeitos à obsolescência. Sistemas HD sem mapas, como o desenvolvido pela empresa de software de direção autônoma Imagens, dependem quase inteiramente de dados em tempo real e estão mais alinhados com a forma como os motoristas humanos operam. Eles também são mais autossuficientes e menos vulneráveis ​​a ameaças cibernéticas, mas exigem capacidades avançadas de percepção a bordo e processamento complexo em tempo real. Após esta divisão inicial na filosofia, existem várias outras que têm estado na vanguarda de alguns debates na indústria. O planejamento de movimento baseado em regras versus o planejamento de movimento baseado em redes neurais é um desses pontos de discórdia, com os órgãos reguladores e de segurança preferindo a abordagem mais definível “se-então”, que é a marca registrada dos sistemas baseados em regras. Embora a construção de cenários predefinidos ofereça alta explicabilidade, esses sistemas lutam para se adaptar a situações novas e imprevistas, uma área onde os sistemas baseados em redes neurais se destacam.

A estrada adiante

As bases continuam a ser lançadas para permitir a adoção generalizada de veículos autônomos em todo o mundo. Certamente não faltam fabricantes de automóveis e empresas dispostas a investir milhares de milhões de dólares no desenvolvimento de veículos autónomos e serviços centrados neles. Embora ainda existam muitos sistemas e processos diferentes envolvidos na criação de veículos autónomos, todos os especialistas, de alguma forma, concordam com a vasta quantidade de benefícios práticos que os veículos autónomos e a sua implementação podem trazer para a sociedade. O próximo e talvez mais importante obstáculo a ultrapassar é aumentar a confiança do público em geral nestas tecnologias. O avanço da inteligência artificial também começou sob uma nuvem de ceticismo e desconfiança que teve de ser superada. Agora, não existe uma grande indústria ou empresa no mundo que não utilize essas tecnologias de uma forma ou de outra. Os veículos autónomos terão de subir uma colina semelhante, mas à medida que estes sistemas avançam e se tornam mais predominantes nas nossas estradas, o nosso conforto e familiaridade com eles também só aumentarão. À medida que estas tecnologias avançam a um ritmo rápido, a indústria audiovisual está mais adiantada no caminho da adoção global do que alguns possam imaginar.