Tecnologia RADAR: Moldando o Futuro dos Veículos Autônomos

Tecnologia RADAR: Moldando o futuro dos veículos autônomos é perfilada pela BTW Media porque evidências publicadas a vinculam a infraestrutura de internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Veículos autônomos são um tipo de carro inteligente que permite que computadores dirijam o veículo automaticamente e com segurança, sem intervenção humana.
• Veículos autônomos dependem de muitos sensores para navegação. Na maioria dos veículos autônomos, a combinação de câmeras, LiDAR e RADAR forma o conjunto principal de sensores que fornecem funcionalidades de imageamento, detecção, telemetria, rastreamento e detecção de localização de direção para uma condução sem contratempos.
• Existem dois tipos de RADAR usados em veículos autônomos: RADAR de pulso e RADAR FMCW.

As montadoras se concentram em muitos sensores para navegação. Câmeras, LiDAR e RADAR trabalham juntos para formar o conjunto principal de sensores que fornecem funcionalidades de imageamento, detecção, telemetria, rastreamento e detecção de localização de direção para uma condução sem contratempos.

A tecnologia RADAR desempenha um papel crucial em veículos autônomos, oferecendo percepção confiável e precisa do ambiente, detecção de longo alcance, redundância, controle de cruzeiro adaptativo e capacidades de prevenção de colisões.

A próspera indústria de veículos autônomos

Veículos autônomos, também conhecidos como carros autônomos, carros sem motorista, carros pilotados por computador, robôs móveis sobre rodas ou robotáxis, são um tipo de carro inteligente que depende de inteligência artificial, computação visual, RADAR, dispositivos de monitoramento e sistemas de posicionamento global para permitir que computadores dirijam o veículo automaticamente e com segurança, sem qualquer ação humana ativa.

Veículos autônomos são um tipo de carro inteligente que permite direção sem motorista através de um sistema computacional, substituindo parcial ou totalmente o motorista humano para navegar do ponto A ao ponto B, evitando perigos na estrada e respondendo às condições de trânsito. Veículos autônomos terão um grande impacto no transporte, no planejamento urbano e na proteção ambiental.

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Os sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) vêm sendo experimentados desde pelo menos os anos 1920. O primeiro sistema ADAS foi o controle de cruzeiro, inventado porRalph Teetorem 1948. O primeiro veículo semiautônomo foi desenvolvido em 1977 peloLaboratório de Engenharia Mecânicade Tsukuba, no Japão. Os carros autônomos do Google obtiveram a primeira licença americana para veículo autônomo em maio de 2012.

O mercado de veículos autônomos está evoluindo rapidamente, impulsionado por avanços tecnológicos, mudanças regulatórias, parcerias industriais e esforços para aumentar a confiança e aceitação dos consumidores. A inovação contínua, a colaboração e a clareza regulatória moldarão o crescimento e a adoção futura da tecnologia de direção autônoma.

Atualmente, a participação de mercado de veículos autônomos ainda é relativamente pequena em comparação com os veículos tradicionais, mas várias empresas estão na vanguarda do desenvolvimento de veículos autônomos e moldando o futuro do transporte. O mercado de veículos autônomos é dinâmico, com novos atores e inovações moldando continuamente seu cenário.

Waymo é amplamente considerado um líder em tecnologia de veículos autônomos. Antigo projeto do Google, a Waymo foca no desenvolvimento de sistemas de direção totalmente autônomos usando uma combinação de sensores, algoritmos de IA e testes extensivos em condições reais. Eles lançaram serviços comerciais de carona autônoma e estão trabalhando para expandir suas capacidades de veículos autônomos em várias plataformas de veículos.

A Tesla também investe pesadamente em tecnologia de direção autônoma. Seu sistema Autopilot oferece recursos avançados de assistência à direção e evolui continuamente para capacidades de direção totalmente autônoma. A Tesla coleta muitos dados de sua frota de veículos para melhorar os algoritmos de IA e aumentar a segurança e autonomia.

Cruise, adquirida pela General Motors (GM), é um grande player na indústria de veículos autônomos. Eles focam no desenvolvimento de veículos totalmente autônomos para serviços de carona e entrega. A Cruise recebeu investimentos e parcerias significativas, posicionando-se como um concorrente chave no mercado de veículos autônomos.

Embora não seja uma montadora tradicional, a NVIDIA é um player chave no fornecimento de soluções de hardware e software de IA para veículos autônomos. Suas plataformas, como a NVIDIA DRIVE, alimentam sistemas de direção autônoma de vários fabricantes e desenvolvedores. A tecnologia da NVIDIA é essencial para melhorar a percepção, tomada de decisão e capacidades computacionais em veículos autônomos.

Uso da tecnologia RADAR em veículos autônomos

A indústria testemunhou a transição de veículos dirigidos por humanos para veículos autônomos ou autopilotados. As montadoras focam em pesquisa e desenvolvimento de tecnologias de sensores, pois veículos autônomos dependem de muitos sensores para navegação.

Graças aos sensores, veículos autônomos não precisam de interação humana durante a direção. Uma ampla gama de sensores é usada em veículos autônomos para construir uma visão confiável. Os sensores ajudam o veículo autônomo a detectar obstáculos ou bloqueios no ambiente de direção e a se mover sem causar acidentes.

Diferentes sensores trabalham juntos para formar um sistema de detecção preciso em veículos autônomos. Na maioria dos veículos autônomos, a combinação de câmeras, LiDAR (detecção e telemetria por luz) e RADAR (detecção e telemetria por ondas de rádio) forma o conjunto principal de sensores que fornecem funcionalidades de imageamento, detecção, telemetria, rastreamento e detecção de localização de direção para uma condução sem contratempos.

Essas funcionalidades de sensores se sobrepõem, o que ajuda a detectar a forma tridimensional, distância e velocidade de objetos próximos.

O princípio de funcionamento do LiDAR e do RADAR é o mesmo. O LiDAR usa feixes de laser (ondas de luz) para determinar a distância entre dois objetos. Em vez das ondas de luz usadas no LiDAR, o RADAR depende de ondas de rádio. O tempo que as ondas de rádio levam para retornar dos obstáculos ao dispositivo é usado para calcular a distância, ângulo e velocidade do obstáculo no ambiente do veículo autônomo.

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O RADAR em veículos autônomos opera nas frequências de 24, 74, 77 e 79 GHz, correspondendo respectivamente a radares de curto alcance (SRR), radares de médio alcance (MRR) e radares de longo alcance (LRR). Cada um tem funções ligeiramente diferentes:

A tecnologia SRR permite monitoramento de pontos cegos, assistência de permanência em faixa e assistência de estacionamento em veículos autônomos.

Sensores MRR são usados quando a detecção de obstáculos está em um alcance de 100 a 150 metros com um ângulo de feixe variando entre 30° e 160°. A tecnologia SRR permite monitoramento de pontos cegos, assistência de permanência em faixa e assistência de estacionamento em veículos autônomos.

Sensores MRR são usados quando a detecção de obstáculos está em um alcance de 100 a 150 metros com um ângulo de feixe variando entre 30° e 160°. O controle automático de distância e a assistência de frenagem são suportados por sensores de radar LRR.

A tecnologia RADAR em veículos autônomos opera com ondas milimétricas e oferece precisão milimétrica. O uso de ondas milimétricas no RADAR de veículos autônomos garante alta resolução na detecção de obstáculos e precisão centimétrica na determinação de posição e movimento. Comparado a outras tecnologias de sensores em veículos autônomos, o RADAR funciona de forma confiável em condições de baixa visibilidade, como tempo nublado, neve, chuva e neblina.

Tipos de RADAR usados em veículos autônomos

Existem dois tipos de RADAR usados em veículos autônomos: RADAR de pulso e RADAR FMCW.

No RADAR de pulso, um pulso é emitido pelo dispositivo e a frequência do sinal permanece constante durante toda a operação. No RADAR FMCW, os pulsos são emitidos continuamente. Os pulsos são modulados ao longo da operação e a frequência varia com a duração da transmissão.

O RADAR FMCW é dominante em veículos autônomos devido à sua alta resolução de alcance e percepção de profundidade. Pesquisas aprofundadas realizadas pelas montadoras continuarão a desenvolver variantes avançadas de RADAR de pulso e FMCW. O software Cadence oferece ferramentas de simulação para desenvolver sistemas RADAR completos não apenas para veículos autônomos, mas também para aplicações aeroespaciais, de defesa e comerciais.