Dirigir um carro é moleza. Ligue o motor, mantenha os olhos abertos, pé no acelerador e pronto. Então porque os carros autônomos estão demorando tanto?
Atualmente, a frota de carros autônomos está cruzando as ruas de Mountain View diariamente — junto com outros veículos em frotas menores de carros customizados que o Google também testa internamente. Mas você vai encontrá-los espalhados por outras partes do mundo também, seja com o Nissan Leaf conhecido como Robot Car em Oxford, no Reino Unido; ou o Volvo XC90s na Suécia, ou quem sabe algo que esteja sendo feito em segredo em Cupertino. Mas seja lá em que parte do mundo eles estejam, todos tem algo em comum: um núcleo computacional potente que um dia permitirá que eles dirijam como humanos — talvez até melhor.
Seres humanos vêm equipados com diversas coisas que são úteis na hora de controlar um carro: temos olhos e ouvidos para sentir o mundo ao nosso redor; um cérebro potente para processar essas entradas; e, para a maior parte de nós, um forte senso de memória que nos permite dirigir por todas as ruas que conhecemos com bastante confiança. Mas há uma enorme diferença entre o modo como nós vemos o mundo e a forma como um computador vê. “Você pode programar um carro para dirigir ao simplesmente definir uma série de regras definidas por órgãos de trânsito”, sugere Katelin Jabbari, da equipe de carros autônomos do Google. “Mas isso não representa 99% do que vemos nas ruas. Com quanta força eu devo frear? Quão rápido devo fazer a curva?” Recriar essas habilidades usando sensores digitais e chips de silício é possível — só não é fácil.
Um carro autônomo precisa de três habilidades básicas para sair dirigindo por aí: em primeiro lugar, ele precisa entender onde está; em segundo, precisa entender qual é a rota mais segura até a próxima localização; e em terceiro, ele precisa saber como se mover até o próximo ponto. Felizmente a tecnologia digital já solucionou essa terceira questão. É fácil motorizar um sistema de direção hidráulica — se você já viu um carro sendo estacionado de maneira autônoma em algum lugar, então já viu isso em ação.
Então o ato físico de dirigir — pressionar pedais e movimentar o volante — sempre será fácil. O problema é fazer o carro dominar essas duas habilidades. Em resumo, isso significa que os computadores devem ser treinados para imitar a forma como o cérebro humano percebe um espaço físico e se move por ele.
O mapa prévio
“Frequentemente me perguntam ‘por que não usar GPS?’”, diz Will Maddern. Ele é um pesquisador do grupo de Robótica Móvel da Universidade de Oxford, que está desenvolvendo o Robot Car. “Essa é na verdade uma questão bastante sensível: a constelação de satélites GPS é uma grande conquista da engenharia.”
O problema é que o GPS tem grandes limitações. Em primeiro lugar, ele não funciona sem uma visão clara do céu — então dentro de túneis, estacionamentos cobertos e até algumas florestas ele não vai servir para muita coisa. Mas o mais importante é que sua resolução está na ordem dos metros — o que certamente não é o suficiente para um carro navegar por ruas de uma cidade, onde alguns centímetros fazem toda a diferença entre a segurança e uma batida.
“Frequentemente usamos GPS para dar o pontapé inicial nos nossos algoritmos de localização”, admite Maddern, “mas nós não apostamos nele para nos dizer onde na rua está o carro.” Em vez disso, carros autônomos aprendem a identificar a posição na rua de uma forma completamente diferente.
