{"id":15376,"date":"2020-10-16T14:56:46","date_gmt":"2020-10-16T17:56:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eesc.usp.br\/comunicacao\/?p=15376"},"modified":"2021-10-19T11:55:56","modified_gmt":"2021-10-19T14:55:56","slug":"pesquisador-desenvolve-tecnica-para-levar-mais-seguranca-aos-carros-autonomos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eesc.usp.br\/comunicacao-admin\/?p=15376","title":{"rendered":"Pesquisador desenvolve t\u00e9cnica para levar mais seguran\u00e7a aos carros aut\u00f4nomos"},"content":{"rendered":"
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Foto: Photon<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

O desenvolvimento de carros aut\u00f4nomos tem motivado h\u00e1 anos empresas e cientistas de diversas partes do mundo. No entanto, um dos principais desafios enfrentados pelos pesquisadores da \u00e1rea \u00e9 assegurar que os ve\u00edculos inteligentes poder\u00e3o circular por ambientes urbanos sem oferecer riscos a quem estiver ao seu redor. Pensando em solu\u00e7\u00f5es para esse cen\u00e1rio, o doutorando Gustavo Prudencio, da Escola de Engenharia de S\u00e3o Carlos (EESC) da USP, criou um algoritmo (c\u00f3digo computacional) capaz de oferecer mais seguran\u00e7a aos carros aut\u00f4nomos.<\/p>\n

\u201c<\/b>Nosso m\u00e9todo permite que um ve\u00edculo aut\u00f4nomo avalie as condi\u00e7\u00f5es de um ambiente urbano e decida qual a melhor a\u00e7\u00e3o a ser realizada, sem nenhuma interfer\u00eancia humana, apenas observando imagens captadas por uma c\u00e2mera frontal localizada no ve\u00edculo, que fornece as informa\u00e7\u00f5es sobre a via. A partir da interpreta\u00e7\u00e3o desses dados, o algoritmo decide qual movimento de dire\u00e7\u00e3o deve ser realizado para manter o ve\u00edculo dirigindo com velocidade constante no centro da pista, mesmo com a presen\u00e7a de curvas ou obst\u00e1culos\u201d, explica o cientista, que teve sua pesquisa financiada pelo INCT-SAC durante seu mestrado na USP, orientado pelo professor Valdir Grassi Junior, do Departamento de Engenharia El\u00e9trica e de Computa\u00e7\u00e3o (SEL) da EESC.<\/p>\n

Para elaborar o c\u00f3digo, Gustavo utilizou uma t\u00e9cnica chamada aprendizagem por refor\u00e7o, na qual o algoritmo \u201caprende\u201d por meio de tentativa e erro qual deve ser o comando correto a ser enviado ao carro, de acordo com as situa\u00e7\u00f5es e cen\u00e1rios que se apresentam ao ve\u00edculo. A estrat\u00e9gia permite que o autom\u00f3vel realize diversas intera\u00e7\u00f5es com o ambiente e, caso a\u00e7\u00f5es equivocadas sejam tomadas, acarretando colis\u00f5es, infra\u00e7\u00f5es de tr\u00e2nsito ou afastamento da via naveg\u00e1vel, ele recebe \u201cpuni\u00e7\u00f5es\u201d do sistema de controle. Por outro lado, quando o carro se mant\u00e9m no centro da pista, ele \u00e9 recompensado pelo algoritmo.<\/p>\n

A fim de comprovar a efic\u00e1cia do c\u00f3digo, foram realizados diversos testes no simulador\u00a0Car Learning to Act (CARLA)<\/i>, programa de computador utilizado para representar diferentes cen\u00e1rios urbanos do mundo real, apresentando ao ve\u00edculo virtual as mais variadas situa\u00e7\u00f5es que ele poder\u00e1 encontrar. \u201cEsse m\u00e9todo se aproxima da forma como os seres humanos aprendem a executar tarefas: eles realizam uma sequ\u00eancia de observa\u00e7\u00f5es, compreendem a din\u00e2mica do ambiente e tomam as decis\u00f5es mais adequadas\u201d, afirma o pesquisador, que atualmente \u00e9 orientado pelo professor Marco Henrique Terra, coordenador do INCT-SAC e professor do SEL.<\/p>\n

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Simulador CARLA. Foto: Codevilla\/Divulga\u00e7\u00e3o<\/figcaption><\/figure>\n
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Controlar um ve\u00edculo aut\u00f4nomo apenas observando as imagens do ambiente demanda que o algoritmo considere alguns cen\u00e1rios que podem lhe confundir, como ru\u00eddos e imperfei\u00e7\u00f5es nas imagens, luminosidade vari\u00e1vel e elementos urbanos inesperados, como a a\u00e7\u00e3o de pedestres ou de outros motoristas. No entanto, Gustavo explica que algoritmo desenvolvido apresenta uma caracter\u00edstica auto adaptativa, que permite que ele modifique seus par\u00e2metros na presen\u00e7a de incertezas, buscando de forma autom\u00e1tica a melhor maneira de lidar com eventuais problemas na interpreta\u00e7\u00e3o das imagens.<\/p>\n

Segundo o pesquisador, j\u00e1 existem outros algoritmos que se baseiam em imagens para controlar ve\u00edculos aut\u00f4nomos, mas eles s\u00e3o menos robustos e n\u00e3o conseguem manter o ve\u00edculo t\u00e3o est\u00e1vel como o que foi desenvolvido na USP, que \u00e9 menos suscet\u00edvel a interfer\u00eancias do ambiente externo. Al\u00e9m disso, outra vantagem do novo c\u00f3digo \u00e9 que ele aprende muito mais r\u00e1pido as a\u00e7\u00f5es que devem ser passadas ao ve\u00edculo. Durante os testes realizados no simulador CARLA, o sistema levou apenas 14 horas para compreender os diferentes tipos de comportamento que deveriam ser indicados ao carro, enquanto outros algoritmos chegam a demorar at\u00e9 12 dias.<\/p>\n

\u201cOs resultados da simula\u00e7\u00e3o mostraram que o nosso algoritmo supera os demais propostos na literatura, pois apresenta um \u00edndice menor de erro nas a\u00e7\u00f5es de deslocamento, comandos de dire\u00e7\u00e3o mais suaves, preven\u00e7\u00e3o total de colis\u00f5es e melhor desempenho em diferentes ambientes urbanos. De forma totalmente aut\u00f4noma, ele \u00e9 capaz de aprender a lidar com um modelo complexo e a reagir contra incertezas, dispensando a realiza\u00e7\u00e3o de c\u00e1lculos que representem o modelo f\u00edsico do ve\u00edculo ou da cidade. A pr\u00f3pria m\u00e1quina define a melhor forma de operar conforme explora o ambiente ao seu redor \u201d, conta Gustavo.<\/p>\n<\/div>\n

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Gustavo realiza doutorado na USP. Foto: Gustavo Prudencio\/Arquivo pessoal<\/figcaption><\/figure>\n
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De acordo com o cientista, o algoritmo proposto pode ser implementado para controlar ve\u00edculos aut\u00f4nomos em cidades, rodovias, \u00e1reas rurais e at\u00e9 em ambientes fechados. Os resultados obtidos no trabalho geraram um artigo cient\u00edfico que foi publicado<\/a>\u00a0na\u00a0Control Engineering Practice<\/i>, revista internacional com n\u00edvel m\u00e1ximo de qualifica\u00e7\u00e3o na \u00e1rea de controle, sendo refer\u00eancia mundial. Al\u00e9m do aprimoramento do algoritmo para que ele possa ser testado em ve\u00edculos aut\u00f4nomos reais, os pr\u00f3ximos passos da pesquisa envolvem o desenvolvimento de novas t\u00e9cnicas que proporcionem a outros rob\u00f4s m\u00f3veis, como drones, a possibilidade de atuarem em ambientes complexos sem a interven\u00e7\u00e3o de humanos. \u201cN\u00f3s acreditamos que as m\u00e1quinas, assim como as pessoas, podem melhorar seu desempenho \u00e0 medida que experienciam atividades\u201d, finaliza.<\/p>\n

Texto: Henrique Fontes \u2013 Assessoria de Comunica\u00e7\u00e3o do InSAC<\/i><\/p>\n

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