Veículos Autônomos

A ideia deste artigo é compilar informações de diversas fontes sobre os veículos autônomos, como os benefícios, os testes de grandes empresas, os ganhos parciais de cada fase da automação, a infraestrutura necessária e os riscos envolvidos.

Adriano Moala

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Porto

12 min readJun 26, 2020

Escrito por Adriano Moala.

1O primeiro benefício esperado com os carros autônomos é a redução dos acidentes. No Estado de São Paulo, estima-se que 94% dos acidentes fatais sejam causados por falhas humanas. E segundo o Ministério dos Transportes, 53% dos acidentes nas rodovias federais são causados por esse mesmo motivo. A Seguradora Líder, em seu relatório de 2019, aponta que o Brasil está entre os 10 países com mais vítimas fatais no trânsito, com uma morte a cada 15 minutos.

2O segundo benefício é a melhora no trânsito, com alguns sensores os veículos poderiam andar mais próximos e teriam maior tempo de reação para aceleração e frenagem. Assim, os veículos andariam como um trem, reduzindo o efeito de ondas dos congestionamentos.

Dependendo do fluxo de veículos, reduzir a velocidade da via pode aumentar a velocidade média dos carros. Imagine um carro que precisa fazer uma frenagem: devido ao tempo de resposta, o veículo que está atrás precisará fazer uma frenagem mais forte, o próximo ainda mais forte, seguindo essa cadeia até que a próxima frenagem resulte em uma parada completa.

O vídeo deste link ilustra o cenário do congestionamento fantasma e foi feito por pesquisadores japoneses que estudam a matemática dos congestionamentos. Você ainda pode simular cenários para ver como o sistema se comporta alterando a velocidade da via e também a proporção de veículos que mudam de faixas.

Alguns até projetam que os semáforos não seriam mais necessários, pois os veículos se comunicariam de forma tão perfeita que o trafego teria fluidez total. Mas e os pedestres? Eles não precisam atravessar ruas? Então ainda seria necessário um sistema que controlasse o fluxo de veículos e pedestres.

3No terceiro benefício podemos englobar o uso para trabalho durante a viagem, o entretenimento, as compras on-line ou o descanso. Por exemplo, você poderia trabalhar em alguma região metropolitana do Brasil e morar há uma ou duas horas em um lugar com pouca violência, uma casa grande, uma cidade com alta qualidade de vida e baixo custo. Ainda precisaria acordar cedo, mas poderia descansar o restante da viagem sem risco de perder o ônibus fretado, de ter uma companhia indesejada ao lado ou até mesmo de dormir ao volante.

Viagens a trabalho ou a lazer com distância média também poderiam ser feitas com conforto. Leve em consideração uma viagem de avião: as companhias aéreas pedem para chegarmos com antecedência de uma hora, a viagem leva cerca de uma hora, o voo pode ser cancelado, sofrer um atraso por conta de uma névoa ou sua mala pode ser extraviada. Agora compare com uma viagem de 300 quilômetros, a uma velocidade média de 100km/h, o trecho seria feito em três horas. É uma comparação interessante entre custo e previsibilidade.

As Projeções

A Mckinsey coloca a China como a propulsora dos veículos autônomos, uma estimativa aponta que 66% da distância percorrida por passageiros em 2040 será feita por veículos autônomos. No entanto, o uso privado será responsável por apenas 11%, enquanto os outros 55% ficam para serviços de mobilidade.

Ela indica também que os veículos serão capazes de rodar de forma autônoma considerando altas velocidades e áreas urbanas em 2027, com o sistema totalmente autônomo em 2032.

O segmento de transporte de cargas será um dos primeiros beneficiados. Como as rodovias em geral são bem sinalizadas e não há a mesma complexidade dos centros urbanos, esses veículos ajudariam a reduzir acidentes causados pelo cansaço das longas viagens.

Caminhões Autônomos

Segundo dados da CNT, 20% dos acidentes em rodovias federais envolvem caminhões, com 67% deles sofrendo colisões, 16% com capotamentos, 11% com saída de pista e 4% com atropelamentos. De imediato podemos imaginar que os já existentes sensores de velocidade e faixa eliminariam os eventos de capotamento e saída de pista, que hoje dependem de ações apenas dos motoristas. A detecção de objetos teria grande valor para evitar ou reduzir danos de atropelamentos de pessoas e de animais.

O relatório coletou também o motivo dos acidentes, e o fator humano estava presente em aproximadamente 64% deles, em situações como: falta de atenção, negligência, ingestão de álcool ou drogas. Parte desses motivos são causados por longas viagens sem dormir e prazos curtos para entrega da carga, justamente fatores os quais os veículos autônomos podem contribuir.

O projeto Vera, da Volvo, seria a última etapa da automação e dispensa até mesmo a cabine do motorista. Veículos assim poderiam rodar 24 horas por dia, com paradas apenas para reabastecimento/recarga.

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Mundo Virtual

Como rodar com esses veículos ainda pode ser perigoso, as empresas utilizam mundos virtuais para fazer o máximo de testes em milhões de cenários de forma totalmente segura. Então, com os modelos treinados, elas podem fazer testes no mundo real para avaliar como os veículos se comportam. No vídeo abaixo, a empresa NVIDIA mostra como funciona seu simulador de mundo virtual.

NVIDIA Drive Sim

Existem diversos simuladores, como o Unity SynCity. No vídeo também é possível ver o funcionamento do sistema LIDAR, que é fundamental para o veículo detectar obstáculos fixos ou móveis. Os simuladores da Metamoto e da LG têm as mesmas funcionalidades. E o Microsoft AirSim tem uma versão para treinar veículos e outra para treinar drones a se moverem de forma segura.

Como andam os testes?

O Departamento de Veículos da Califórnia armazena informações das empresas que pedem permissão para testes com veículos autônomos. Na análise a seguir, foram usados dados entre dezembro de 2018 e novembro de 2019.

Um conceito utilizado é o “desengate”, que significa que o carro saiu do modo autônomo para o manual. Isso ocorre quando o próprio veículo passa a decisão para o motorista ou quando ele nota que precisa interferir, seja ele por um risco real ou apenas por presumir que poderia ocorrer um acidente.

Infelizmente, cada empresa decide a rota e o órgão não separa a distância em rodovias (fácil) ou ruas (difícil), período do dia nem condições climáticas. Embora os números gerem críticas, podem servir como um referencial da evolução e quilometragem testada.

A Waymo aparece com a maior quilometragem percorrida, sendo que um veículo percorre em média 21.000km até ocorrer um desengate. A Baidu aparece com o melhor índice, no entanto a quilometragem ainda está bem abaixo da Waymo e da Cruise. Isso nos EUA, pois sua base fica na China. A Apple rodou 190km até um desengate, a Lyft rodou 41km, a NVIDIA rodou 18km e a Toyota percorreu 1km.

A Uber não está na lista por ter interrompido os testes após um acidente fatal. Naquele ano, ela ocupava a última posição com 1 desengate a cada 600 metros. Em 2020 ela renovou a permissão e, em breve, poderemos saber sua evolução.

O CEO da Cruise afirma que a forma mais transparente de avaliar o sistema autônomo seria liberar gravações reais dos testes e ainda cita que eles deveriam ser padronizados para uma comparação justa entre os fabricantes.

A Tesla não compartilha esses dados e também questiona o uso do LIDAR por causa do custo alto e da eficiência baixa. Empresas como a Bosch e a Waymo preferiram desenvolver seus próprios sistemas LIDAR, que atualmente é fornecido por aproximadamente US$ 75 mil. A Waymo estima um custo de US$ 7,5 mil por seu equipamento.

Melhorias

A NVIDIA desenvolveu um protótipo chamado Drive IX, que pode ser usado bem antes do veículo ser totalmente autônomo. No vídeo da empresa são ilustrados diversos cenários que o sistema poderia ajudar, como detecção de fadiga e um sensor que projeta o movimento de veículos em pontos cegos. O veículo da Audi detecta o sinal do semáforo, alertando o motorista para não ultrapassar no vermelho. São tentativas bem práticas na redução de acidentes.

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Outras partes das automações ocorreriam nos estacionamentos de prédios comerciais, shoppings ou aeroportos. Uma conexão com a rede desses locais seria importante para otimização da alocação dos veículos, além da conexão entre subsolos.

Semáforos inteligentes ajudariam em diversos aspectos:

reduziriam o risco de roubos noturnos, uma vez que na ausência de tráfego o sinal poderia ser liberado sem que o motorista fosse multado;
melhorariam o fluxo de veículos, balanceando a quantidade de veículos e o tempo. Um teste realizado em Pittsburgh mostrou redução de 25% no tempo de viagem;
seriam mais efetivos para os pedestres, não fechando justamente quando alguma pessoa de idade ainda estivesse atravessando a faixa. Ou ainda, não daria preferência a um veículo enquanto 30 pedestres aguardam ansiosamente;
melhorariam o tráfego de ambulâncias;
reduziriam a poluição.

Na realidade brasileira, os fabricantes de veículos criam versões com itens que já deveriam ser básicos e que geralmente não estão disponíveis nas versões de entrada, ou aparecem apenas na versão topo de linha, como:

o sensor de ré, muitas pessoas acabam comprando câmeras em oficinas ao invés da versão de fábrica por causa do preço;
pisca alerta no retrovisor e sensor de ponto cego, que ajudam em mudanças de faixas, previnem acidentes com motociclistas, ciclistas e até pedestres;
sensor de luminosidade: já notou que um poste liga a luz assim?
sensor de frenagem: já notou que as portas dos bancos abrem quando você chega perto? É a mesma ideia, o carro freia quando chega perto de algum objeto. O mesmo vale para o sensor de ponto cego.

Também é importante lembrar que o Break Light foi trazido da Europa para o Brasil pela Porto Seguro em 1987, e esse item que hoje é básico, ajuda nas frenagens, já que ele fica na altura da visão do motorista que vem atrás. Por isso, vale pensarmos quanto tempo levaria para os itens citados se tornarem obrigatórios. Lembrando ainda que o freio ABS e o Airbag foram regulamentados em 2014 para veículos novos com muita resistência dos fabricantes por elevarem os custos e reduzirem as vendas.

Infraestrutura

Não basta o carro ter a tecnologia, a infraestrutura das cidades também precisa ser adaptada.

Alguns pesquisadores defendem a necessidade de 5G para decisões rápidas entre os veículos, mas isso demanda uma grande cobertura, enquanto outros defendem uma conexão vehicle-to-vehicle por um protocolo Wi-Fi, no entanto a distância de comunicação é menor.

Na China, o 5G acabou de ser implementado e deve alcançar 576 milhões de usuários em 2025, segundo a EY. Já a GSMA estima que serão 460 milhões, equivalendo a 30% da população chinesa.

Segundo relatório da Teleco-Brasil (fev/2020), 97% da população e 86% dos municípios brasileiros estão cobertos pela rede 4G. Já a rede 4.5G, mais recente e veloz, cobre 86% da população. Se houver um carro totalmente autônomo, sem direção, a cobertura teria que ser de 100% das vias.

O conceito V2X (vehicle to everything) utiliza tecnologia móvel e permite que dispositivos conversem entre si (IoT) mesmo entre grandes distâncias e barreiras, garantindo segurança e previsibilidade. Um exemplo é o de negociação de manobra, que ocorre quando veículos se encontraram em um cruzamento e o sistema estabelece a ordem de manobras. Outro exemplo é deixar a preferência da via para um veículo de emergência (ambulância, bombeiro, polícia). Neste link e neste outro, os fornecedores demonstram o uso da tecnologia.

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Quando todos os veículos forem equipados com V2X, grande parte dos problemas estarão resolvidos, no entanto, serão poucos que terão essas tecnologias no início e ainda assim terão que lidar com cenários bem cotidianos. Por exemplo, como operar em milhares de ruas sem sinal de “Pare”? Os mapas precisam incorporar essa informação atualizada junto ao município, além dele ter alta resolução para identificar com precisão em qual faixa o veículo está. E as faixas apagadas ou sobrepostas que continuam visíveis em sucessivas alterações?

Será necessário cuidar dos semáforos que ficam escondidos em meio às árvores, sem visibilidade adequada. Também não poderiam desligar por qualquer chuva, embora exista a condição de queda de postes por causa de tempestades.

Como ficaria a interação dos veículos, pedestres e eventuais guardas de trânsito? O carro conseguirá interpretar os gestos do guarda de trânsito? Não é razoável deixar tudo por conta do carro, serão necessários outros dispositivos para que a comunicação seja facilitada.

Ele será capaz de identificar buracos nas ruas? Conhecemos bem as condições das nossas vias e como isso pode ocasionar acidentes.

E como vão interagir com motos que passam nos corredores? Isso é uma condição que não existe nos EUA e na Europa. Os modelos deverão ter treinamento específico nas nossas vias.

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Riscos e Responsabilidades

Já notou quantas interações você faz durante um trajeto? Você analisa carros, pedestres, motos, bicicletas, ônibus, caminhões, animais, buracos, placas, semáforo. Estime quantos objetos ficam no seu campo de visão mais próximo que te obrigam a ter mais cautela. Todas essas interações são sujeitas a falhas.

E quem são os responsáveis por essas falhas?

Por exemplo, no Auto-Pilot da Tesla, está bem claro que o sistema não é totalmente autônomo (versão Beta). A qualquer momento, o veículo passará a decisão para o motorista, que deve estar atento o tempo todo. Ao fazer isso, a Tesla deixa claro que não se comprometerá por falhas de seus motoristas.

No acidente fatal envolvendo um veículo Volvo da Uber, o sistema autônomo não detectou uma pessoa cruzando a via. Mas, aquele modelo da Volvo tinha um sistema de detecção de frenagem que foi desligado pela Uber para deixar toda a tarefa a cargo da sua própria inteligência artificial. Além disso, o condutor não estava atento ao movimento. Tanto nesse caso como no da Tesla, o sistema semiautônomo gera rápida confiança, fazendo com que o motorista tire a atenção da via e prefira algo mais “divertido”.

No início haverá convivência entre direção humana, semiautônoma em diversos níveis até o nível máximo de automação. As responsabilidades deverão se enquadrar em cada tipo de veículo. Então, se o fabricante deixa explícito que o motorista precisa ficar 100% do tempo atento, qualquer acidente recairá sobre o motorista.

A tendência é que ocorrências de colisões sejam reduzidas com veículos autônomos. Porém, para o mercado segurador brasileiro, isso não representa todo o custo com seguro, que também tem muita influência de roubos (mediante ameaça) e furtos (sem ameaça). Em geral, os veículos são usados para revenda de peças, em outros crimes e como moeda de troca para o tráfico de drogas e compra de armas.

Um carro autônomo poderia ser roubado? Aqui entra um ponto social que precisa de mais estudos. Imagine que o veículo tenha câmera, faça o reconhecimento facial do criminoso ou reconheça a cena de assalto. O carro deveria simplesmente autodesligar para evitar o roubo? Que risco isso traria ao dono do veículo? O criminoso simplesmente abandonaria o local? Ou ele abandonaria depois de atirar no motorista? Ou o motorista seria sequestrado? Lembra um pouco a famosa frase “dinheiro do ladrão” ou “celular do ladrão”.

Um caminhão autônomo poderia sofrer roubo? Podemos pensar em um sequestro do veículo, usando o projeto Vera como exemplo: o sistema poderia ser hackeado e o veículo seria levado a outro destino ou teria sua carga roubada na estrada. O que aconteceria se um veículo ficasse à frente de um caminhão desses e diminuísse a velocidade? Isso faria o caminhão parar totalmente para que os criminosos roubassem a carga?

Mas, o custo do seguro vai cair? A tendência é que caia por existirem menos acidentes. Agora, quanto custaria repor alguns sensores? E ainda têm os casos de roubos e furtos. A redução das ocorrências deve compensar o custo da alta tecnologia embarcada.

As seguradoras também poderiam ter como clientes não apenas os motoristas, mas também os fabricantes dos veículos e dos componentes, dependendo das responsabilidades que levaram ao acidente.

Considerações Finais

Esses veículos trarão muitos benefícios na redução acidentes, stress, poluição e trânsito. Na última década, sugiram muitos avanços com a melhoria dos algoritmos de deep learning. Infelizmente, a adoção no Brasil deve demorar pelos altos custos envolvidos na fabricação, infraestrutura e pelos impostos. Mas, aguardamos ansiosos!