Como os carros autônomos se orientam sem um mapa?

Sistemas específicos de carros autônomos estão sendo desenvolvidos agora para ambientes urbanos e rurais.

Carro que dirige sozinho na estrada.Carro que dirige sozinho na estrada. Crédito da imagem: Alexander Koerner / Getty Images.

Carros autônomos estão caindo no pique, e há muita empolgação e medo entre o público em geral sobre isso. Os especialistas dizem que você deveria vê-los na estrada aqui e ali em 2020. Eles serão a maioria dos veículos lá fora em 2040. Considere que 90% de todas as fatalidades no trânsito são devidas a erro humano, de acordo com a US National Highway Traffic Safety Administration. Mas os veículos autônomos não deixam de gerar polêmica.


Em março deste ano, uma mulher no Arizona foi golpeado e morto por um dos carros autônomos do Uber, enquanto ela estava atravessando a rua. A maioria dos especialistas afirma que este incidente é uma anomalia. Nidhi Kalra - um roboticista da Rand Corporation disse Com fio que o desenvolvimento desta tecnologia está avançando incrivelmente rápido, principalmente o componente de software. “Com as atualizações de software”, disse ele, “há um novo veículo a cada semana”.



Isso levanta uma questão interessante: como navegam os carros autônomos? Uma coisa importante a notar é que existem muitas, muitas empresas entrando no mercado. Apple, Google, Tesla, Uber, Ford, GM e muito mais. Cada um deles tem seus próprios sistemas, embora a maioria funcione mais ou menos da mesma forma.



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Pode ser a aparência do tráfego em 2040. Crédito da imagem: Getty Images.

Big, big data

Em certo sentido, os avanços na indústria de veículos autônomos tratam de lidar com grandes quantidades de dados. O hardware em carros autônomos gera toneladas disso, pois é vital saber exatamente onde um veículo está e o que está ao seu redor para segurança.



Os sensores em um veículo podem incluir:

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  • LiDAR, para “ detecção e alcance de luz ”- que salta em qualquer lugar de 16 a 128 feixes de laser de objetos que se aproximam para avaliar sua distância e características duras / suaves e gerar um Nuvem do ambiente.
  • GPS - que localiza a localização do carro no mundo físico dentro de um alcance de uma polegada , pelo menos em teoria.
  • IMU, para ' unidade de medição inercial , ”- que rastreia a atitude, velocidade e posição de um veículo.
  • Radar - que detecta outros objetos e veículos.
  • Câmera - que captura o ambiente visualmente. A análise de tudo o que uma câmera vê requer um computador poderoso, portanto, um trabalho está sendo feito para reduzir essa carga de trabalho, direcionando sua atenção apenas para os objetos relevantes em exibição.

O desafio é assimilar todas essas informações, combiná-las e processá-las com rapidez suficiente para poder tomar decisões em frações de segundo, como entrar ou não em outra pista quando um acidente parece iminente.

Como todo esse equipamento gera muitos dados e é tão caro - um equipamento de sensor completo pode facilmente custar mais de US $ 100 mil por veículo - os mapas para carros autônomos dependem de veículos de mapeamento especialmente equipados. Os mapas que eles produzem - na verdade não são mapas como os conhecemos, mas conjuntos de dados complicados feitos de coordenadas - são carregados em carros de consumo que navegam usando continuamente seu próprio conjunto de sensores para comparar o mapa com o ambiente circundante real e instruir o carro para onde ir com segurança.



O problema de mapeamento

Obviamente, mapas de alta qualidade, precisos e atualizados para esses carros são uma peça crítica do quebra-cabeça. Mas produzi-los é difícil. A maioria das empresas que desenvolve mapas para veículos autônomos atualmente usa um sistema que funciona bem para pesquisa e desenvolvimento, mas provavelmente é proibitivamente caro e demorado para produção em massa.

A estratégia típica

Em cada carro deve haver, é claro, toda a gama de sensores. Além disso, apenas o gerenciamento de todos esses dados requer um processador poderoso para desktop ou melhor e muito espaço de armazenamento em um disco rígido, geralmente no porta-malas do carro. Quão grande? Um mapa de São Francisco sozinho requer 4 terabytes .

O processo para transformar todos esses dados em um mapa, chamado de 'mapa básico', para um carro de passageiros usar envolve dirigir até um data center, transportar o drive dentro - ou enviar o drive - obter os dados dele, processar os dados e devolvendo a unidade para o carro. Existem três grandes problemas com isso:

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  • O processo leva tanto tempo que a necessidade crítica de manter os mapas básicos atualizados é difícil, senão impossível, de atender.
  • Os carros só podem dirigir dentro das áreas para as quais possuem mapas básicos, então improvisar um destino em tempo real é impossível - novos mapas básicos são muito grandes para serem carregados ou baixados durante a viagem.
  • O hardware e a mão de obra envolvidos são caros demais para serem multiplicados por milhões de carros.

Outra ideia

Uma empresa, a Civil Maps, desenvolveu o que pode ser uma solução mais realista para o problema do mapeamento. O software em seus veículos de mapeamento analisa o ambiente de direção dentro do carro, extraindo os detalhes relevantes por meio de aprendizado de máquina e gerando o que a empresa chama de “Mapa de Base de Impressão Digital” (FBM) que pode reduzir, por exemplo, aquele mapa de 400 TB de São Francisco a 400 MB, mais ou menos o tamanho de uma música MP3, o que faz sentido, já que usa tecnologia semelhante à Shazam usa para recuperar músicas. O sistema é, no entanto, preciso, rastreando a localização do veículo em até 10 centímetros e no que é chamado de “ seis graus de liberdade ”: A localização do carro, altitude e sua atitude em relação à estrada.

O tamanho pequeno do FBM significa que o mapa básico de uma área pode ser baixado conforme necessário, mesmo nas redes de celular atuais, de modo que os motoristas estão livres para ir aonde quiserem. (O Civil Maps diz que eles podem facilmente colocar mapas de um continente inteiro em um carro.) As condições atuais são enviadas para a nuvem da empresa e o crowdsourcing produz um mapa básico continuamente atualizado. A solução também é muito mais barata, com menos espaço de armazenamento necessário e permitindo o uso de um computador de bordo muito mais barato, em parte porque as impressões digitais eliminam a necessidade de analisar todo o feed de visualização da câmera, permitindo que ela reconheça e preste atenção apenas a o que importa. 

Carros autônomos que usam LiDAR, GPS, IMUs, câmeras e sensores de radar podem detectar outros veículos e pedestres se movendo em sua direção, permitindo que seu computador manobre adequadamente. Crédito da imagem: Getty Images.

Fazer-mo-nos à estrada

Controlar os mapas especiais que os carros autônomos precisam para evitar a necessidade de carregar um supercomputador dentro de cada veículo ou colidir com as coisas é um grande obstáculo com o qual a indústria está lutando agora. A IA inteligente o suficiente dentro de um carro para evitar acidentes é obviamente outra peça-chave do quebra-cabeça.

vinte perguntas para se apaixonar

Esses são os carros autônomos como estão agora. Com esses avanços rápidos sendo relatados o tempo todo, porém, nos perguntamos quais recursos as iterações futuras podem possuir.

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