Ford Fusion Hybrid: como carros autônomos reagem em situações críticas

A Ford testou o Fusion Hybrid autônomo em situações críticas de rodagem para avaliar o comportamento do veículo com essa tecnologia. A condição escolhia foi a de neve, uma das piores tanto para motoristas humanos quanto virtuais.

Rodando na cidade simulada Mcity, no campus da Universidade de Michigan, o Ford Fusion enfrentou uma tormenta de neve que tornou a pista escorregadia e cobriu os sinais e pontos de localização. Ainda, a neve pode bloquear totalmente a visão em uma nevasca. Enfrentar esse desafio é considerado um passo importante para tornar os veículos autônomos uma realidade.

Mapas 3D de alta resolução

Antes de rodar na neve, o Ford Fusion Hybrid autônomo percorre a rota de teste com tempo bom e analisa o ambiente para criar mapas digitais em 3D de alta resolução. Usando quatro sensores LiDAR que geram um total de 2,8 milhões de pontos de laser por segundo, o veículo cria modelos digitais da pista e da infraestrutura local. Os dados capturados são utilizados posteriormente pelo carro quando as condições de visibilidade pioram.

Grande volume de dados

Ao mapear o ambiente, os veículos autônomos da Ford coletam e processam muito mais dados em uma hora de mapeamento do que uma pessoa comum usa no celular em 10 anos. O carro coleta até 600 gigabytes de dados por hora sobre a pista e o local – placas, prédios, árvores e outros pontos – para criar o mapa em 3D de alta resolução.

Sensores sensíveis

Os veículos autônomos da Ford geram tantos pontos de laser com os sensores LiDAR que conseguem identificar até flocos de neve e gotas de chuva caindo. Para evitar que isso seja interpretado como um objeto no caminho, a Ford criou com os pesquisadores da Universidade de Michigan um algoritmo que reconhece neve e chuva, permitindo que o carro continue o seu caminho.

Navegação mais precisa que o GPS

Quando se pensa em navegação, vem à mente o GPS, que hoje tem uma precisão de pouco mais de 9 metros. Por outro lado, a navegação dos carros autônomos requer uma localização exata. Os veículos autônomos da Ford podem se localizar com precisão de 1 centímetro, varrendo os pontos de referência do ambiente e comparando essa informação com os mapas 3D do banco de dados.

Fusão de múltiplos sensores

Além dos sensores LiDAR, a Ford usa dados de câmeras e radares para monitorar o ambiente ao redor do veículo, num processo chamado fusão de sensores. Esse processo resulta em uma percepção robusta de 360 graus. Assim, se um sensor ficar inativo – seja pela interferência de gelo, neve ou sujeira nas lentes – a direção autônoma não é necessariamente afetada. Todos os sistemas LiDAR, câmeras e radares têm o seu funcionamento monitorado. Os carros também poderão contar com sistemas autolimpantes e de desembaçamento das lentes.

Físico no volante

A primeira pessoa a testar um carro autônomo na neve no banco do motorista foi o físico Wayne Williams, um geek assumido que antes de se juntar ao time da Ford trabalhou com tecnologia de sensores remotos para o governo dos EUA. Ele lembra que, naquele dia, o clima era de trabalho, com um colega monitorando o sistema de computação no banco de trás do carro. “Devido ao extenso desenvolvimento, estávamos confiantes que o carro faria exatamente o que queríamos. Mas só depois do teste percebemos o que tínhamos conseguido realizar”, conta.