Projeto Veículo Autônomo

Motivações

A pesquisa sobre veículos autônomos para uso civil tem sido principalmente dirigida às condições da estrada comumente encontrada em países desenvolvidos, supondo boas condições de pavimento e manutenção adequada da estrada. A pesquisa tem ignorado os problemas colocados por estradas de terra, buracos grandes, saídas de terra e interrupções inesperadas no pavimento, condições comumente encontradas em países em desenvolvimento, mesmo em certas partes de áreas urbanas, como periferias da cidade. Um veículo autônomo, para ser usado com sucesso em um contexto de país em desenvolvimento, deve ser capaz de lidar com essas diferentes condições.

Segundo a Confederação Nacional do Transporte (CNT) no Brasil, de 103.259 km de rodovias analisadas em 2016 (abrangendo toda a malha rodoviária federal e as principais rodovias estaduais pavimentadas), 48,3% receberam classificação regular, ruim ou péssimo em relação ao pavimento. Com um aumento de pontos críticos (que incluem grandes buracos) de 26,6% em comparação com o ano de 2015 (CNT, 2016).

Por outro lado, o reconhecimento de caminho e obstáculos tem sido fortemente dependente da informação obtida da LIDAR e de outros métodos ativos de reconhecimento de terreno. Entendemos que, enquanto os veículos autônomos sejam um fenômeno raro, a poluição causada pela LIDAR não é uma preocupação e não pode ser considerada um risco para a saúde. Se, no entanto, imagina-se uma típica situação de engarrafamento no horário das 17:00 em qualquer cidade grande, onde todos esses carros são veículos autônomos, então, durante uma curta caminhada do escritório para a estação de metrô ou enquanto espera no ponto de ônibus, um pedestre típico estaria exposto às emissões laser de milhares de carros e isso todos os dias. As retinas desses pedestres poderiam potencialmente receber uma grande quantidade de emissão de laser, mesmo que cada laser seja uma fonte de baixa intensidade. Este cenário pode representar um perigo para a saúde.

Em (GROUP SAFETY PUBLICATION. Safety of laser products.) é apresentado uma tabela com a categorização dos lasers e os possíveis riscos com o excesso de exposição a cada um dos níveis. Os lasers com comprimento de onda entre 780nm e 1400nm, que é a faixa de abrangência do LIDAR, podem causar catarata e queimar a retina.

Os carros autônomos são uma nova tecnologia e quase não há estudos sobre riscos para a saúde causados por eles. Ainda não podemos dizer se a exposição prolongada a este cenário (que chamamos de “lasersmog”) apresenta um risco grave ou não, mas entendemos que é uma estratégia promissora para desenvolver um conceito de carro autônomo que não depende da visão ativa para reconhecimento de obstáculos e estradas.

Objetivos

Com base nessas duas diretrizes de estratégia geral colocadas acima, o objetivo do nosso projeto é desenvolver e testar um conceito para um veículo autônomo que:

  • é capaz de navegar em estradas urbanas e não-urbanas normalmente encontradas em países em desenvolvimento, sendo capazes de lidar com estradas de terra, barrancos de terra, buracos grandes, interrupções no pavimento, valas e
  • pode executar essas tarefas de navegação sem ter que depender de métodos de visão ativa, usando para sua percepção visual somente abordagens de câmera múltipla, como a visão estéreo.
03vaLapixResults

Na primeira coluna estão imagens originais obtidas da base KITTI. Na segunda coluna estão alguns de nossos experimentos com Visão Computacional. Na primeira linha o caminho destacado. Na segunda linha o mapa de profundidade da cena. E na terceira linha a análise de movimento da cena.

Sobre o Autor

Thiago Rateke has a Master's degree of Computer Science from Federal University of Santa Catarina (UFSC) (2015). Bachelor's of Computer Science from University of Vale do Itajai (UNIVALI) (2011). With experience in LAPIX - Image Processing and Computer Graphics Lab - laboratory associated with INCoD at Federal University of Santa Catarina; UFSC. Where he conducted research and development in digital image processing. Currently enrolled in the Graduate program at the level of PhD at UFSC with focuses on Autonomous Navigation.