Radar permite que carros detectem perigos em curvas

Um novo sistema de radar, facilmente integrado aos veículos atuais, usa o radar Doppler para rebater ondas de rádio em superfícies como prédios e automóveis estacionados. O sinal do radar atinge a superfície em um ângulo, de modo que seu reflexo rebate como uma bola branca batendo na parede de uma mesa de bilhar. O sinal continua atingindo objetos escondidos na esquina. Parte do sinal do radar volta para os detectores montados no carro, permitindo que o sistema veja objetos ao virar da esquina e diga se eles estão em movimento ou parados.

O sistema permitirá que os carros vejam objetos obstruídos que o LiDAR e os sensores de câmera de hoje não podem registrar; por exemplo, permitir que um veículo autônomo veja em torno de um cruzamento perigoso. Os sensores de radar também são de custo relativamente baixo, especialmente em comparação com os sensores LiDAR, e escalam para produção em massa. O sistema é capaz de distinguir objetos, incluindo carros, ciclistas e pedestres, e medir sua direção e velocidade.

Nos últimos anos, os engenheiros desenvolveram uma variedade de sistemas de sensores que permitem que os carros detectem outros objetos na estrada. Muitos deles contam com LiDAR ou câmeras usando luz visível ou infravermelha próxima; tais sensores que previnem colisões são agora comuns em carros modernos. Mas o sensor óptico é difícil de usar para detectar itens fora da linha de visão do carro. Em pesquisas anteriores, a equipe usou a luz para ver objetos escondidos nos cantos. Mas esses esforços atualmente não são práticos para uso em carros porque exigem lasers de alta potência e estão restritos a curtos alcances.

Ao conduzir essa pesquisa anterior, a equipe investigou a possibilidade de criar um sistema para detectar perigos fora da linha de visão do carro usando radar de imagem em vez de luz visível. A perda de sinal em superfícies lisas é muito menor para sistemas de radar e o radar é uma tecnologia comprovada para rastrear objetos. O desafio é que a resolução espacial do radar – usada para visualizar objetos em curvas, como carros e bicicletas – é relativamente baixa. Os pesquisadores acreditavam que poderiam criar algoritmos para interpretar os dados do radar para permitir que os sensores funcionassem. Os algoritmos são altamente eficientes e se encaixam nos sistemas de hardware automotivo da geração atual.

Para permitir que o sistema distinga objetos, a equipe processou parte do sinal de radar que os radares padrão consideram ruído de fundo em vez de informações utilizáveis. A equipe aplicou técnicas de inteligência artificial para refinar o processamento e ler as imagens. O computador que executava o sistema teve que aprender a reconhecer ciclistas e pedestres a partir de uma quantidade muito escassa de dados.

O sistema atualmente detecta pedestres e ciclistas porque os engenheiros sentiram que esses eram os objetos mais desafiadores devido ao seu tamanho pequeno e forma e movimento variados. O sistema pode ser ajustado para detectar veículos também.

Os pesquisadores planejam seguir a pesquisa em várias direções para aplicações envolvendo radar e refinamentos no processamento de sinais. O sistema tem o potencial de melhorar radicalmente a segurança automotiva. Uma vez que se baseia na tecnologia de sensor de radar existente, deve ser possível preparar o sistema de radar para implantação na próxima geração de automóveis.