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A Ford é a primeira fabricante a testar veículos autônomos em áreas de inverno rigoroso, incluindo neve, um grande passo dentro do seu plano de levar a direção totalmente autônoma para milhões de consumidores em todo o mundo, como mostra o vídeo neste link. Diferentemente de outras empresas automotivas e de tecnologia que testaram veículos autônomos apenas em ambientes secos, geralmente ensolarados, a montadora acredita que o futuro da direção autônoma não pode depender de condições ideais.

“Uma coisa é o carro dirigir sozinho em um clima perfeito, e outra fazer isso quando os sensores não enxergam a pista porque está coberta de neve”, diz Jim McBride, líder técnico de veículos autônomos da Ford. “O clima não é perfeito, por isso estamos testando os veículos autônomos em condições extremas e de neve, onde vive uma grande parcela da população mundial”.

Os testes de inverno da Ford são feitos em Michigan, incluindo a Mcity – uma cidade simulada com cerca de 130 mil metros quadrados localizada na Universidade de Michigan. Segundo o especialista, veículos totalmente autônomos não podem depender do GPS, que tem precisão de apenas alguns metros, insuficiente para identificar a posição do veículo. Ele destaca que é essencial para o veículo autônomo saber a sua localização precisa, não só na cidade ou na estrada, mas também na sua faixa de rodagem, onde uma variação de alguns centímetros faz uma grande diferença.

Radar

A Ford utiliza o radar LiDAR, que diz ser mais confiável que o GPS e pode  determinar a posição do Fusion Hybrid na pista com uma precisão de centímetros. Ele emite pulsos curtos de laser e permite ao veículo criar uma imagem 3D de alta definição, em tempo real, do ambiente ao redor.

Em um clima ideal, o LiDAR coleta informações importantes e metadados – informações sobre os próprios dados – do ambiente, identificando objetos próximos e usando interpretações para definir o melhor caminho.

Mas em locais com neve ou tráfego intenso, o LiDAR e outros sensores, como câmeras, não conseguem ver a pista. Isso também acontece quando as lentes estão cobertas de neve ou sujeira. Especialistas da Ford e da Universidade de Michigan aceitaram enfrentar esse desafio, buscando uma solução para o veículo autônomo enxergar uma pista coberta de neve.

Como funciona

Para navegar em pistas cobertas de neve, os veículos autônomos da Ford são equipados com mapas 3D completos, de alta resolução, com informações da pista e do que está sobre ela, como marcações e sinais, geografia, pontos de referência e topografia.

“Os mapas desenvolvidos por outras empresas nem sempre funcionam em locais cobertos de neve”, diz Ryan Eustice, professor de Engenharia da Universidade de Michigan. “Os mapas que criamos com a Ford têm informações sobre o ambiente em 3D e permitem que o veículo se localize mesmo com neve cobrindo o chão”.

O veículo autônomo cria os mapas rodando no ambiente de teste com tempo bom, usando tecnologias que registram automaticamente placas de trânsito, árvores e prédios. Quando o veículo não pode ver o chão, ele detecta pontos de referência para se posicionar no mapa e dirigir com sucesso nessas condições.

Pioneirismo

Os testes começaram da Ford há cerca de uma década, com a primeira geração de veículos autônomos da marca, uma F-250 Super Duty equipada com LiDAR. A segunda geração, um Fusion Hybrid com radares LiDAR mais avançados, foi lançada em 2013.

No meio do ano passado, o programa de veículos totalmente autônomos da Ford passou da fase de pesquisa para a de engenharia avançada – a segunda das três etapas antes do início de produção. No início deste mês, a Ford anunciou um novo passo, triplicando para 30 unidades a sua frota de veículos autônomos de testes, a maior da indústria.

Esses veículos autônomos de terceira geração continuam a ter como base o Fusion Hybrid, trazendo os primeiros radares LiDAR capazes de lidar com diferentes cenários e alcance ampliado para cerca de 200 metros. O programa faz parte do Ford Smart Mobility, plano da Ford para atingir um novo nível em conectividade, mobilidade, veículos autônomos, experiência do consumidor e análise de dados.

Da redação