Sistemas de condução autónoma que dependem apenas de câmaras acabam por atingir um limite de segurança que, na perspetiva de Dmitri Dolgov, co-diretor-executivo da Waymo, os impede de alcançarem um desempenho verdadeiramente superior ao humano.
Numa conversa organizada pela Y Combinator, na Startup School, Dmitri Dolgov recordou as lições aprendidas ao longo de quase duas décadas a desenvolver o sistema de condução da Waymo.
O responsável colocou o debate dos sensores em cima da mesa, lembrando uma discussão antiga sobre os tipos de sensores que é realmente necessário ter para permitir a condução autónoma.
Na sua opinião, os humanos conduzem apenas com os olhos, provando que é possível conduzir apenas com visão. Se o objetivo for aproximar-se do desempenho humano, ou construir um sistema de assistência à condução, essa é uma escolha perfeitamente razoável.
Contudo, segundo Dolgov, para atingir uma condução totalmente autónoma e um desempenho superior ao humano, a aposta apenas em câmaras resulta numa curva de segurança que estagna demasiado cedo.
Porque é que a condução autónoma da Waymo combina vários sensores
Na conversa, citada pelo Electrek, Dolgov explicou os motivos pelos quais a Waymo utiliza três tipos de sensores em simultâneo:
- As câmaras oferecem alta resolução e cor, mas são sensores passivos e perdem eficácia com pouca luz ou com encandeamento.
- O LiDAR mede diretamente a estrutura tridimensional do ambiente.
- O radar consegue atravessar nevoeiro, chuva ou neve, e lê a velocidade dos objetos através do efeito Doppler.
Por serem sensores ativos, o LiDAR e o radar funcionam tão bem na escuridão total como sob um pôr do sol que cega.
Para o responsável da Waymo, isto não é uma redundância desnecessária. Cada modalidade de deteção não funciona como um backup das outras.
Na verdade, cada sensor gera a sua própria leitura, e a fusão de todos os dados resulta numa visão do mundo muito mais completa do que a que qualquer sensor conseguiria sozinho.
Conforme exemplificado pelo executivo da Waymo, esta combinação pode ser útil em vários cenários:
- Uma tempestade de poeira em Phoenix, onde a câmara praticamente não vê nada mas o LiDAR identifica claramente um peão junto à berma;
- Pessoas a saltar um separador de betão para a estrada, de noite;
- Crianças a correr atrás de um cão numa rua totalmente escura, sem luzes de carros nem iluminação pública.
Em todos estes casos, a imagem da câmara é quase inútil, enquanto a leitura do LiDAR continua nítida.
Além disso, se algo obstruir fisicamente uma das câmaras, o sistema terá dificuldade em contornar o problema.
Segundo Dolgov, uma folha pousada sobre um sensor pode imobilizar por completo um veículo autónomo. Como exemplo, mencionou o caso de um carro da Waymo que ficou com um ramo preso, sem os limpa-para-brisas conseguirem removê-lo. Nessa situação, o carro autónomo teve de recorrer aos restantes sensores para regressar em segurança à base.
O problema dos “noves”
Por detrás do argumento dos sensores está uma questão matemática, que Dolgov descreve como uma “escada exponencial de noves”. Curiosamente, Elon Musk utiliza uma expressão semelhante, “a marcha dos noves”.
Ou seja, chegar aos 90% ou aos 99% de fiabilidade é a parte fácil. Cada nove adicional de fiabilidade exige, aproximadamente, dez vezes mais esforço do que o anterior.
Segundo Dolgov, contudo, a armadilha está em escolher a tecnologia com a subida inicial mais rápida, aquela que produz as melhores demonstrações, assumir que essa evolução continuará indefinidamente e descobrir mais tarde que existe um patamar bem abaixo do desempenho exigido pelo produto final.
Uma demonstração pode precisar apenas de um “nove”, mas um sistema de assistência à condução precisará de vários, e um automóvel sem condutor, com crianças no banco de trás, precisará de ainda mais.
Sobre o custo, o responsável da Waymo partilhou que a empresa está já na sexta geração do seu hardware, e cada geração reduziu significativamente o preço dos sensores, incluindo o LiDAR.
Dmitri Dolgov, co-diretor-executivo da Waymo. Fonte: Forbes
Tesla do outro lado do debate sobre condução autónoma
Apesar de Dmitri Dolgov não ter mencionado a Tesla, a empresa de Elon Musk é o exemplo mais sonante da abordagem oposta à da Waymo.
A marca retirou o radar dos seus veículos em 2021 e eliminou os sensores de ultrassons em 2022, apostando totalmente nas câmaras através do sistema Tesla Vision.
A empresa defende que um sistema baseado apenas em visão e inteligência artificial é suficiente para resolver o problema da condução autónoma, dispensando sensores adicionais como o LiDAR.
Aliás, Elon Musk já classificou a tecnologia como um “erro garantido”, afirmando que quem depende desta tecnologia está “condenado”. Atualmente, o serviço de robotáxi da Tesla, lançado em Austin em 2025, funciona exclusivamente com recurso a câmaras.
Contudo, os dados divulgados até ao momento parecem ir ao encontro da limitação apontada por Dolgov. Segundo os números, os robotáxis da Tesla colidem muito mais vezes do que condutores humanos.
Este cenário, apesar de Musk afirmar que o Full Self-Driving é mais seguro do que um condutor humano.
A Waymo, por sua vez, apresenta resultados que, segundo Dolgov, demonstram as vantagens de uma abordagem baseada na combinação de vários tipos de sensores.
O relatório de segurança mais recente da empresa, baseado em 220 milhões de milhas (cerca de 350 milhões de km) percorridas sem condutor, aponta para 94% menos acidentes com ferimentos graves do que seria esperado com condutores humanos, o equivalente a um desempenho cerca de 17 vezes superior.
Atualmente, a Waymo realiza cerca de meio milhão de viagens pagas por semana em 15 cidades dos Estados Unidos e pretende atingir um milhão de viagens semanais.