DIVULGAÇÃO LRM/ICMC

Foi preciso percorrer 6.582 quilômetros por mais de 5,7 mil horas para que os 69 carros autônomos dos melhores labo­ratórios de pesquisa do mundo concluíssem uma competição inédita. São quilômetros mais do que suficientes para cruzar, de carro, a distância que se­para o Oiapoque, no extremo norte do Brasil, do Chuí, no extremo sul. A questão é que esses carros não alcançaram a façanha enfrentando estradas pavimentadas ou de terra, mas usando uma plataforma virtu­al que simula percursos, o Car Learning to Act (CARLA).

Tal como em um rally da vida real, a competição inter­nacional demandava que os veículos criados pelos 211 par­ticipantes percorressem rotas virtuais, encarando engarrafa­mento, chuva, placas de trânsito, semáforos, carros desavisados, pedestres incautos além de ou­tros imprevistos.

No entanto, diferentemen­te dos jogos eletrônicos, nesse caso não havia controle remo­to: os participantes da disputa programavam seus veículos di­retamente de seus laboratórios de pesquisa, espalhados por vários locais do planeta, e en­viavam os códigos para com­putadores que processavam essas informações. Automa­ticamente, a plataforma de si­mulação verificava como cada veículo tinha se comportado e computava os pontos obtidos. Nesse rally virtual, não é quem anda mais rápido que se torna campeão, mas quem comete o menor número de infrações e acumula mais pontos.

O carro autônomo criado por seis alunos de pós-gradua­ção e dois professores da USP de São Carlos obteve o melhor desempenho em três das qua­tro categorias do desafio, que foi patrocinado por empresas líderes na corrida pelo desenvol­vimento da tecnologia para veí­culos autônomos. O time ainda conseguiu o segundo lugar na única categoria que não venceu e conquistou um prêmio total de US$ 17 mil.

“A principal motivação dos pesquisadores em direção autô­noma é promover segurança. A ideia é, no futuro, ter um nível de automação em que os veí­culos autônomos sejam capazes de alcançar resultados melhores do que um ser humano”, explica Júnior Rodrigues da Silva, dou­torando do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP e um dos mem­bros da equipe campeã.

Coordenada pelos professo­res Denis Wolf e Fernando Osó­rio, do Laboratório de Robótica Móvel do ICMC, a equipe foi composta por mais cinco pós-graduandos: Angelica Mizuno Nakamura; Iago Pachêco Go­mes; Jean Amaro; Tiago Cesar dos Santos e Luis Alberto Rose­ro. O doutorando Júnior ressal­ta ainda que, para se tornarem mais competentes que os huma­nos, os veículos autônomos ain­da têm uma longa estrada pela frente. Daí a relevância de par­ticipar de desafios de simulação, que possibilitem às máquinas passarem por situações muito próximas às que os motoristas vivenciam no mundo real.

“Essa primeira edição da competição ajudou a identifi­car em que patamar estão os trabalhos na área e como os pesquisadores lidam com os principais dilemas nesse campo de pesquisa. A ideia é que a dis­puta aconteça anualmente para que os cientistas acompanhem a evolução dos estudos”, conta o mestrando Iago Pachêco Go­mes. “As estatísticas produzidas durante a competição servem para instigar as equipes a melho­rarem seus sistemas. Por exem­plo, nenhum time conseguiu, sem cometer qualquer infração, cumprir o trajeto com menor nível de dificuldade”, completa.

Reduzindo as incertezas
Até recentemente, não havia uma plataforma on-line aberta que possibilitasse realizar simu­lações com carros autônomos, propiciando uma aproximação razoável do mundo real. Os custos para fazer testes com esses veículos em vias públicas são muito altos, o que restrin­gia a realização de pesquisas. Com o surgimento de uma plataforma como o CARLA, os pesquisadores têm à disposição um meio mais acessível e seguro para os testes.

“Como um carro autônomo vai agir ao se deparar com uma situação muito inusitada como, por exemplo, um cachorro que surge de repente na pista depois de sair detrás de uma árvore?”, questiona Júnior.

Cenários inesperados como esses, que acontecem frequen­temente na vida real, estão entre os obstáculos encontrados pelos pesquisadores da área. Afinal de contas, esse tipo de situa­ção é desafiadora até mesmo para os seres humanos: muitas vezes, desviar do cão implica­rá atropelar uma criança que está do outro lado da rua ou até mesmo causar um acidente grave e colocar em risco a vida de muitas pessoas.

Diversos processos ocorrem nos poucos segundos em que um motorista capta os dados do cenário à frente – por meio dos órgãos de percepção que propiciam, por exemplo, ver e ouvir. A seguir, o condutor deve interpretar essas informações, analisar as opções de que dispõe e tomar, finalmente, uma deci­são. Só então, caso necessário, os músculos serão movimenta­dos e vão acionar os dispositivos do carro para desviar ou colidir com o animal. Agora imagine quanto trabalho demanda trans­formar todos esses processos em um passo a passo (algoritmos) a ser executado rapidamente por um computador.

Laboratório também criou um caminhão autônomo em parceria com a Scania em 2015

“Se você está a 50 quilôme­tros por hora e vê uma placa com a indicação de 30 quilôme­tros por hora, precisa interpre­tar essa informação e, a seguir, tomar a decisão de reduzir a velocidade. No caso do carro autônomo, a nossa função é pro­gramá-lo para que, a partir dos dados provenientes dos senso­res, as informações do ambiente sejam interpretadas adequada­mente e as decisões possam ser tomadas”, explica Júnior.

Primeiro, é necessário subs­tituir os órgãos perceptivos do motorista por câmeras, sensores a laser e GPS (sistema de po­sicionamento global). Depois, esses dados captados devem ser transformados em informações úteis para a posterior tomada de decisão. “Para o computador, uma imagem é uma matriz de números. Então, precisamos criar algoritmos que consigam extrair informações relevantes daquela imagem, possibilitando, por exemplo, identificá-la como sendo uma placa, um semáforo ou um ser vivo”, relata a douto­randa Angélica Nakamura.

A direção autônoma ficará comprometida caso a imagem tenha pouca qualidade e seja in­terpretada de forma inadequa­da. É o que acontece com mui­tos motoristas em dias de chuva. “Dependendo, por exemplo, da qualidade dos sensores de per­cepção empregados, é possível afirmar, com 90% de certeza, que o sinal está vermelho. Não é 100% porque sempre existe uma possibilidade de erro. Então, os pesquisadores precisam criar um sistema de tomada de deci­são que leve em conta esse grau de incerteza”, explica Júnior.

Por isso, a qualidade do siste­ma de percepção e de tomada de decisão – desenvolvidos a partir de ferramentas da área de inteli­gência artificial – é fundamental. Só depois de realizados os pro­cessos de percepção, interpreta­ção e tomada de decisão, o carro autônomo de fato partirá para a ação e, caso necessário, serão acionados dispositivos como volante, acelerador e freio.

O doutorando Júnior revela também que as quatro catego­rias do Desafio de Direção Autô­noma CARLA se diferenciavam devido aos tipos de sensores disponíveis. Em algumas havia menos equipamentos à disposi­ção – apenas câmera e GPS – já em outras era possível captar da­dos usando sensores a laser, por exemplo. “Em cada categoria, o veículo deveria percorrer várias rotas. E os pontos conseguidos na categoria eram calculados pela média obtida em cada rota”, completa Júnior.

Ampliando os conhecimentos
O carro autônomo campeão, criado pelos seis alunos de pós-graduação e dois professores da USP, é resultado de um trabalho que vem sendo realizado desde 2010 no Laboratório de Robóti­ca Móvel do ICMC. Responsá­vel por promover o primeiro teste de carro autônomo em vias públi­cas da América Latina em 2013, o Laboratório também criou um caminhão autônomo em parce­ria com a Scania em 2015.

“Já tínhamos desenvolvido algoritmos de percepção para o projeto do Carro Robótico Inteligente para Navegação Au­tônoma (CARINA) e para o ca­minhão. Então, aproveitamos esses algoritmos no desafio internacional, fazendo os ajus­tes necessários. A ideia, agora, é que essas melhorias testadas na plataforma simulada pos­sam ser implementadas no CARINA II, possibilitando que nosso carro possa se movimen­tar por cenários mais comple­xos”, afirma Júnior.

É fato que os benefícios po­tenciais dos veículos autônomos são imensos e vão desde a elimi­nação de acidentes causados por erros humanos até a redução da emissão de dióxido de carbono e o uso mais eficiente de ener­gia e infraestrutura. No entanto, muitas questões tecnológicas permanecem sem resposta, tais como: qual é a melhor combina­ção de sensores para um carro autônomo? Quais componentes do sistema podem ser aprimora­dos com os próprios dados ob­tidos durante os percursos? Em quais situações de tráfego dife­rentes algoritmos falham?

Perguntas como essas pode­rão ser respondidas mais rapida­mente com a participação das equipes de pesquisadores em competições como o Desafio de Direção Autônoma CARLA. Os brasileiros largaram na frente, mas estamos ainda no começo da era dos veículos autôno­mos. A manutenção da lide­rança depende da valorização da ciência brasileira e de futu­ros investimentos.

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