A General Motors está determinada em preparar o caminho para um futuro em que os carros autónomos façam mais sentido e acha que para tudo correr bem estes veÃculos não podem irritar os outros condutores. Ou seja quer evitar algo conhecido por frustração dos utentes da estrada. Assim a GM está determinada em perceber se os automóveis autónomos a geram e como podem eventualmente evitá-la.
GM quer evitar que os carros autónomos irritem os condutores!
Um pedido de patente denominado “método automatizado para detetar a frustração dos utentes na estrada devido ao comportamento de condução de um veÃculo autónomo” descreve a forma como os automóveis autónomos da GM (ou quaisquer veÃculos autónomos, se outra pessoa licenciar a tecnologia) podem determinar se as suas manobras causam frustração aos outros condutores.
A General começa por dizer que, na maioria das ocasiões, os carros autónomos reagem da mesma forma que os condutores humanos. Especialmente quando tentam “evitar percursos perigosos ou difÃceis. Ou então realizar outras tarefas de navegação e encaminhamento”. A empresa diz que atualmente não há forma de determinar o impacto dos carros autónomos nos outros condutores.
Como sabe os condutores podem expressar a sua frustração de muitas formas. Começam com o já mencionado dedo do meio, continuam com as buzinadelas excessivas e terminam com outros gestos com as mãos, expressões faciais ou travagens. Ninguém gosta destas reações agressivas e violentas, mas a GM afirma que, se um automóvel autónomo as detetar, pode tentar determinar a manobra que as provocou e, eventualmente, encontrar uma forma de evitar que o gatilho ocorra.
Se se perguntar como é que um veÃculo autónomo será capaz de detetar a frustração dos utentes da estrada, tudo se resume ao hardware já disponÃvel num automóvel tão avançado. Um automóvel autónomo está equipado com um exército de câmaras e sensores. Assim pode utilizar todos estes sistemas para recolher informações, incluindo imagens de outros condutores, e executar análises de dados complexas para compreender o que acontece nos mesmos.
Um caso prático
Imagine que está prestes a atravessar uma rua quando um veÃculo autónomo se aproxima. Embora o carro devesse normalmente abrandar e acabar por parar suavemente, um obstáculo na estrada poderia forçá-lo a efetuar uma manobra repentina, conduzindo a uma travagem brusca, fazendo com que o peão acreditasse que o veÃculo não iria parar. Na maioria das vezes, o peão reagiria com raiva e, utilizando as suas câmaras, o automóvel com condução autónoma pode detetar qualquer gesto potencial.
Os dados são enviados para um servidor, onde um sistema de processamento complexo analisa o comportamento do veÃculo autónomo na estrada. Entretanto determina a manobra que desencadeou a reação de raiva. Da próxima vez que o mesmo ou outro veÃculo autónomo utilizar o mesmo percurso, os dados permitir-lhe-ão agir com mais cautela, evitando o risco de uma travagem brusca e, por conseguinte, prevenindo a frustração dos peões.
A aprendizagem automática e a inteligência artificial podem ajudar a treinar os automóveis autónomos. Isto para se comportarem na estrada de uma forma que não frustre os outros condutores e utentes da estrada. A General Motors afirma que estes automóveis acabariam por ser capazes de detetar, ler e processar vários sinais, incluindo a linguagem corporal, pelo que não se limitariam apenas ao omnipresente dedo do meio.
A General Motors explica que este sistema pode ser utilizado para recolher e processar dados em tempo real. Como tal um veÃculo de condução autónoma seria capaz de detetar um utente da estrada agressivo quase instantaneamente. A melhor parte é que os dados podem circular entre vários veÃculos. Assim se mais veÃculos autónomos utilizarem o mesmo percurso, podem aprender a comportar-se de forma a reduzir o seu impacto no trânsito.
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