A condução autónoma depende de sensores para interpretar o ambiente em redor do veículo. Câmaras, LiDAR e radares já fazem parte do equipamento típico destes automóveis. No entanto, há um problema persistente: os chamados ângulos mortos ou situações em que os sensores não conseguem ver o que está escondido atrás de obstáculos. Isso pode ter solução: EyeDAR.
Uma tecnologia chamada EyeDAR poderá ajudar a resolver esse problema. Desenvolvida por investigadores da Rice University, esta solução funciona como um sensor radar adicional instalado na infraestrutura da estrada, ampliando a perceção dos veículos autónomos.
O objetivo é simples: criar um sistema que funcione como um segundo par de olhos para os carros, aumentando a segurança nas estradas.
Sensores fora do carro para ver melhor a estrada
A maioria das soluções atuais coloca todos os sensores dentro do próprio veículo. Contudo, esta abordagem tem limitações evidentes. Um carro pode não conseguir detetar um peão escondido atrás de um camião, um ciclista que surge num ângulo improvável ou um veículo que aparece repentinamente num cruzamento.
A proposta do EyeDAR é diferente. O sensor pode ser instalado em postes de iluminação, semáforos ou sinais de trânsito, observando a estrada a partir de um ponto elevado. A partir dessa posição, consegue captar informação que os sensores do carro não conseguem ver diretamente.
Além disso, o radar funciona bem em condições onde câmaras e LiDAR falham, como nevoeiro, chuva intensa ou pouca luz. Isso permite detetar objetos mesmo quando a visibilidade é limitada.
Na prática, estes sensores poderiam criar uma rede de vigilância inteligente na infraestrutura rodoviária, enviando dados adicionais para os veículos autónomos em tempo real.
Inspirado no funcionamento do olho humano
O design do EyeDAR inspira-se diretamente na biologia.
O dispositivo tem dois elementos principais:
- Uma lente Luneburg impressa em 3D, que funciona de forma semelhante ao cristalino do olho humano.
- Uma matriz de antenas, equivalente à retina, que recebe os sinais e identifica a direção dos objetos.
A lente é composta por mais de 8000 pequenos elementos com índices de refração diferentes, que direcionam naturalmente as ondas de radar para o ponto correto da antena.
Este desenho permite que o próprio hardware faça parte do trabalho computacional. Em vez de depender apenas de algoritmos complexos, a estrutura física do sensor executa parte do processamento de forma analógica, reduzindo o consumo energético e a necessidade de processamento digital.
Radar 200 vezes mais rápido
Nos testes realizados pelos investigadores, o sistema conseguiu determinar a direção de objetos até 200 vezes mais rápido do que radares tradicionais usados em automóveis.
Isso acontece porque, nos radares convencionais, calcular o ângulo de um objeto exige grandes matrizes de antenas e processamento computacional pesado. No EyeDAR, a lente faz grande parte desse trabalho automaticamente.
Outra particularidade interessante é a forma como o sensor comunica. Em vez de emitir novos sinais, ele reflete e modula os sinais de radar enviados pelos veículos, transmitindo informação como se fosse um código binário semelhante a um “Morse digital”.
Uma rede de sensores nas cidades
Se esta tecnologia chegar ao mundo real, as cidades poderiam instalar sensores EyeDAR em múltiplos pontos estratégicos. Isso criaria uma infraestrutura inteligente capaz de apoiar veículos autónomos.
Entre os cenários possíveis estão:
- deteção de peões escondidos por veículos maiores
- monitorização de cruzamentos com pouca visibilidade
- aviso antecipado de veículos que se aproximam fora do campo de visão
- apoio à navegação em condições meteorológicas adversas
Os investigadores acreditam ainda que a tecnologia poderá ser usada não apenas em automóveis, mas também em robôs, drones ou sistemas vestíveis, permitindo criar redes de sensores cooperativos.
Infraestrutura inteligente pode ser o futuro da condução autónoma
Durante anos, o desenvolvimento dos veículos autónomos concentrou-se quase exclusivamente no que estava dentro do carro: mais sensores, mais processamento e mais inteligência artificial.
O EyeDAR propõe uma abordagem complementar. Em vez de tornar o automóvel cada vez mais complexo, parte da inteligência passa para a própria estrada.
Se essa visão se concretizar, o futuro da condução autónoma poderá depender não apenas de carros inteligentes, mas também de cidades equipadas com sensores que ajudam os veículos a ver melhor o mundo à sua volta.