Como construir um ecossistema eficiente de veículos autônomos

Os veículos autônomos (Autonomous Vehicles, abreviados como AVs) estão gradualmente saindo da ficção científica para a realidade, tornando-se uma parte importante do transporte do futuro. Nesse processo, a inovação tecnológica, o apoio político, a colaboração da indústria e a construção de infraestrutura desempenham papéis importantes. Este artigo irá apresentar os elementos-chave e ferramentas práticas que devem ser considerados ao construir um ecossistema eficiente de veículos autônomos.

1. Tecnologias-chave

1.1 Tecnologia de semicondutores

Com o desenvolvimento da tecnologia de condução autônoma, os semicondutores, como componentes centrais dos sistemas de condução autônoma, estão se tornando cada vez mais importantes. De acordo com a declaração da Comissão Europeia, o plano NanoIC se compromete a investir 2,5 bilhões de euros para acelerar o desenvolvimento da próxima geração de tecnologia de semicondutores. Essas tecnologias são a base da inteligência artificial, condução autônoma, medicina e tecnologia móvel 6G.

1.2 Computação de borda

A computação de borda desempenha um papel importante na redução da latência na nuvem, mas também pode introduzir latências locais devido a distâncias físicas, mudanças na rede e competição de hardware. Para veículos autônomos, essas latências de milissegundos podem afetar diretamente o desempenho de aplicações em tempo real. Portanto, plataformas populares de computação de borda, como o Jetson da NVIDIA e o Edge TPU do Google, devem ser incorporadas à arquitetura do veículo para permitir reações mais rápidas.

1.3 IA e aprendizado profundo

Os veículos autônomos precisam de lógicas de decisão complexas e habilidades de compreensão do ambiente. Algoritmos inteligentes podem ser desenvolvidos com o auxílio de frameworks de aprendizado profundo (como TensorFlow e PyTorch), permitindo que os veículos aprendam e atualizem suas estratégias de ação em diferentes ambientes. Por exemplo, o modelo de mundo da Waymo utiliza a geração de ambientes interativos realistas para ajudar os sistemas de condução autônoma a simular e lidar com eventos raros, aumentando a segurança.

2. Colaboração da indústria e apoio político

2.1 Estabelecimento de colaboração intersetorial

A maturidade da tecnologia de condução autônoma não pode ser alcançada sem colaboração intersetorial. Fabricantes de automóveis, empresas de tecnologia, formuladores de políticas e acadêmicos precisam trabalhar juntos para promover a formulação de padrões tecnológicos. Por exemplo, a colaboração profunda entre a Tesla e o Google em software de condução autônoma e processamento de dados é um dos casos de sucesso.

2.2 Formulação de políticas e regulamentos

Com o desenvolvimento da tecnologia de condução autônoma, um quadro político adaptável se torna especialmente importante. Os órgãos legislativos de cada país precisam promover ativamente a formulação de leis e regulamentos para garantir que os veículos autônomos possam circular legalmente nas estradas urbanas. Por exemplo, o Congresso dos EUA já está discutindo projetos de lei relacionados para apoiar a comercialização de veículos autônomos.

3. Construção de infraestrutura

3.1 Sistemas de transporte inteligentes

Para apoiar a operação de veículos autônomos, os sistemas de transporte inteligentes (ITS) são indispensáveis. O ITS envolve controle de sinais de trânsito, monitoramento de tráfego em tempo real, publicação de informações sobre estradas, entre outras funções. A instalação de sensores e dispositivos de monitoramento em trechos críticos pode aumentar significativamente o fluxo de tráfego e a segurança.

3.2 Atualização da infraestrutura

Infraestruturas de transporte antigas podem não ser capazes de suportar a operação de veículos autônomos, portanto, é necessário avaliar e atualizar regularmente a infraestrutura. Através da colaboração com governos locais e departamentos relevantes, é possível fornecer um ambiente e condições adequadas para os testes e desenvolvimento de veículos autônomos.

4. Experiência do usuário e sistema econômico

4.1 Experiência de condução do usuário

A experiência do usuário em veículos autônomos é crucial. Ao projetar sistemas de condução autônoma, deve-se considerar plenamente a sensação de segurança e conveniência do usuário. Adotar mecanismos de feedback do usuário, coletar dados de experiência do usuário em tempo hábil e ajustar e otimizar algoritmos e funções de condução é uma maneira importante de melhorar a qualidade do serviço.

4.2 Inovação no modelo econômico

Com a popularização da tecnologia de condução autônoma, novos modelos de negócios estão surgindo, como compartilhamento de viagens e táxis autônomos. Com os serviços de condução autônoma da Uber e Baidu, os usuários logo poderão desfrutar da conveniência proporcionada por serviços sem motorista. Isso exige que as empresas realizem reflexões inovadoras adicionais em áreas como precificação de serviços, controle de custos e gestão de riscos.

5. Recomendações de ferramentas práticas

5.1 Ferramentas de desenvolvimento

• TensorFlow: Framework de aprendizado profundo de código aberto, adequado para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para sistemas de condução autônoma.
• NVIDIA CUDA: Plataforma de computação paralela poderosa e modelo de programação, adequado para desenvolver programas de condução autônoma com requisitos de processamento em tempo real.
• ROS (Robot Operating System): Fornece uma série de ferramentas e bibliotecas para simplificar o processo de desenvolvimento em aplicações de aprendizado de máquina e tecnologia robótica.

5.2 Plataformas de teste

• CARLA Simulator: Um simulador de condução autônoma de código aberto que suporta a criação e teste de vários cenários.
• AirSim: Simulador de código aberto desenvolvido pela Microsoft, que suporta o treinamento e teste de carros autônomos e drones.

Conclusão

Construir um ecossistema eficiente de veículos autônomos é uma engenharia de sistemas complexa, abrangendo vários aspectos como tecnologia, políticas, colaboração da indústria e infraestrutura. Ao continuar a focar no progresso das tecnologias-chave, colaborar ativamente com parceiros da indústria e utilizar ferramentas e recursos adequados, a popularização e aplicação da tecnologia de condução autônoma se tornarão possíveis, impulsionando o desenvolvimento do transporte inteligente no futuro.