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Carros e infraestrutura trabalham juntos na condução autónoma urbana da Bosch
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Carros e infraestrutura trabalham juntos na condução autónoma urbana da Bosch

Projeto de pesquisa MEC-View apresenta as suas conclusões


  • A Bosch é a líder do consórcio do projeto MEC-View, tendo vindo a trabalhar com parceiros como a Mercedes-Benz, Nokia, Osram, TomTom, IT Designers, a Universidade de Duisburg-Essen, e a Universidade de Ulm.
  • Conectar sensores de infraestrutura tornará a condução autónoma mais seguro e eficiente.
  • Sensores nas iluminação da rua permitem a deteção precoce de objetos, mesmo que ocultos.
  • Segurança rodoviária e fluxo de tráfego melhorados.
  • Nova tecnologia está a ser testada em condições de condução reais em Ulm.

Peões tapados por veículos, ciclistas que passam à frente do carro, autocarros que se aproximam de repente: gerir o tráfego numa cidade pode tornar-se rapidamente uma tarefa difícil. De todas as coisas, a iluminação de rua pode ser aquilo que torna o tráfego urbano mais seguro e fornece aos veículos autónomos uma visão geral da situação do trânsito. Foi este o tema do projeto de pesquisa MEC-View. O projeto exigia que as luzes da rua fossem equipadas com sensores de vídeo e sensores lidar, que usavam tecnologia móvel avançada para fornecer aos veículos informações críticas em tempo real, permitindo detetar obstáculos - sejam outros carros, bicicletas ou peões - de forma rápida e fiável. Após mais de três anos de desenvolvimento, o projeto está pronto para apresentar as suas conclusões. Os parceiros do projeto, que receberam 5,5 milhões de euros de financiamento por parte do Ministério Federal Alemão da Economia e Energia (BMWi), foram a Bosch, líder do consórcio, juntamente com a Mercedes-Benz, Nokia, Osram, TomTom, IT Designers e as universidades de Duisburg-Essen e Ulm. O parceiro associado do projeto foi a cidade de Ulm, que nos últimos três anos tem sido o campo de testes para os sensores nas luzes da rua e para a tecnologia de conectividade. As perceções obtidas no projeto serão agora utilizadas para desenvolver ainda mais a tecnologia automóvel, a condução autónoma e a tecnologia móvel. Além disso, a infraestrutura que o projeto construiu estará agora disponível para ser utilizada por outros projetos de pesquisa.

Bosch Tecnologia Software Lidar

Visão de longo alcance

Atingindo até seis metros de altura, as luzes da rua elevam-se acima do tráfego rodoviário. Elas têm uma visão precisa, por exemplo, do que acontece nos cruzamentos movimentados, e é um conhecimento como esse que os veículos autónomos vão precisar no futuro. Embora os sistemas de sensores de um veículo - câmaras, radares e sensores de lidar - ofereçam uma visão precisa de 360 ​​graus, a visão do solo - somente do veículo - nem sempre é suficiente para que este detete um peão que possa estar a ser ocultado por um camião, um veículo a surgir de uma entrada oculta ou um ciclista que se aproxima por trás e muda de faixa rapidamente. "Como o veículo em si não pode ver através das curvas ou das paredes, usamos os sensores das luzes da rua para ampliar o campo de visão dos sensores", afirma o Dr. Rüdiger Walter Henn, que lidera o projeto MEC-View no consórcio liderado pela Bosch. Os parceiros do projeto desenvolveram o hardware e o software correspondentes para esse fim; o sistema processa as imagens e os sinais dos sensores de infraestrutura, combina-os com mapas digitais de alta resolução (mapas HD) e os transmite ao veículo através do ar. Nesse momento, os dados são combinados com as informações do sensor do veículo para criar uma imagem precisa da situação, incluindo todos os utilizadores relevantes da estrada.

Transmissão de dados sem fios

A avançada tecnologia móvel possibilita a transmissão de latência extremamente baixa das informações do sensor. Enquanto o projeto MEC-View utulizava a tecnologia de comunicações móveis LTE com uma configuração otimizada para esse fim, no novo padrão de comunicações 5G, a transmissão de dados em tempo real é uma função básica. A principal tarefa das comunicações móveis de latência otimizada não é apenas a transmissão sem fio virtualmente instantânea dos dados, mas também o processamento desses dados o mais próximo possível da fonte. Esta tarefa é executada por computadores especiais, conhecidos como servidores de ponta de computação móvel (ou servidores MEC), que são integrados diretamente à rede móvel. Estes combinam os dados do sensor de iluminação pública com os dados dos sensores envolventes de um veículo e mapas digitais altamente precisos. A partir disso, geram um modelo do ambiente envolvente que inclui todas as informações disponíveis sobre a situação atual do tráfego e disponibilizam esse modelo para veículos no espaço em redor. No futuro, instalações como os centros de controlo de tráfego da cidade podem vir a ser equipados com esses servidores, para que consigam compartilhar os dados com todos os veículos, independentemente do fabricante, e com outros utilizadores da estrada.

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Uma incorporação perfeita no tráfego

Em Ulm, os parceiros do projeto testam a interação de protótipos de veículos autónomos e sensores de infraestrutura em condições reais de tráfego desde 2018. Num cruzamento no distrito de Lehr, em Ulm, onde é notória a falta de uma boa visibilidade geral, as luzes da rua estavam equipadas com sensores para ajudar os veículos automatizados a gerir o cruzamento. Os veículos que se aproximam da difícil interseção a partir de uma estrada lateral precisam de entrar na estrada principal. Graças à nova tecnologia desenvolvida, o protótipo autónomo reconhece agora precocemente os utilizadores da estrada e pode adaptar a sua estratégia de condução em conformidade. Como resultado, o veículo identifica lacunas no tráfego na estrada principal e mistura-se perfeitamente, sem parar. Tal desenvolvimento tornará o tráfego urbano não apenas mais seguro, mas também mais fluido. A infraestrutura construída durante o projeto permanecerá em Ulm, onde estará disponível para uso em projetos de pesquisa subsequentes.

Informação adicional: Site do projeto com as conclusões: www.mec-view.de

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