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O futuro com os automóveis robotizados 
(Cidades Inteligentes) 
Considerações a favor do seu uso. 
Francisco Eduardo dos Anjos RA 3800614 
Gerson Roberto da Silva RA 3800701
1 - Introdução: 
Carro robótico, carro sem motorista ou veículo autônomo são nomes dados a um tipo de veículo de transporte, de passageiros ou 
bens, dotado de um sistema de controle computacional que integra um conjunto de sensores e atuadores com a função de, a partir de uma 
missão inicial (local para onde ir) estabelecida pelo usuário, navegar de forma autônoma e segura sobre a superfície terrestr e (Ozguner et al., 
2007; Gonçalves, 2011).O processo de navegação combina diversas etapas automatizadas para obter dados do ambiente, determinar a posição 
do veículo, evitar a colisão com outros elementos do ambiente e executar ações ótimas em direção à missão propost a. 
Carros robóticos são originados de dois segmentos específicos: os Sistemas Inteligentes de Transportes (Intelligent Transportation Systems – 
TS) e a Robótica Móvel. Diferentemente de outros tipos de veículos autônomos (como os veículos não -tripulados terrestres e veículos 
utilizados para tarefas específicas em ambientes controlados), um carro robótico possui como principais requisitos: 
- Servir para transporte de seres humanos e de bens; 
- Possuir capacidade de navegação em larga escala (no tamanho mínimo de uma cidade); 
- Ser capaz de sensoriar, processar e responder a eventos dinâmicos e estáticos do ambiente em um tempo adequado de forma similar ou 
superior ao desempenho desenvolvido por condução humana. 
- Desta forma, o projeto de um carro robótico demanda requisitos de projeto que ofereçam alta confiabilidade, redundância e segurança 
conservadora (Benenson, 2009). Carros robóticos podem ser originados de veículos originalmente desenvolvidos sob esta proposta ou pela 
integração de sensores, atuadores e sistema de controle a um veículo não-robótico.
A nomenclatura, em um primeiro momento, parece referenciar apenas a automação de condução em automóveis, cuja definição de acordo 
com o Código Brasileiro de Trânsito (CTB) é “veículo automotor destinado ao transporte de até oito passageiros excluído o motorista” (Brasil, 
1997). No entanto, a definição de carro robótico está associada ao processo de autonomia de controle da condução, independentemente do tipo 
de veículo e da tecnologia empregada neste processo, o que permite que outros tipos de veículos possam aderir à nomenclatura de carro 
robótico. Entre veículos que possam ser automatizados incluem-se os veículos motorizados de duas e três rodas, os veículos de transporte 
de carga, os veículos de transporte de passageiros de alta lotação (acima de oito pessoas desconsiderando -se o motorista) e os veículos de 
transporte de alta carga (todos aqueles com peso maior do que três toneladas e meia), conforme citados no artigo 96 do CTB (Brasil, 1997). 
Com o intuito de abranger os diferentes tipos de veículos que possam ser transformados em carros robót icos. 
Veículos autônomos ainda não estão disponíveis para o público geral até o ano de 2013, porém as pesquisas neste segmento apontam para o 
que deve ser o futuro das tecnologias associadas aos veículos de transporte terrestres (autônomos e semiautônomos) . Desta forma, este artigo 
apresenta uma revisão dos principais, das justificativas, dos problemas e do histórico das principais pesquisas envolvidas na construção desses 
veículos. 
Você gostaria de viver em uma cidade com a qual pode interagir? Uma cidade que age como um organismo vivo e que pode responder a suas 
necessidades. 
Em todo o mundo essas cidades já estão sendo construídas, de Masdar, em Abu Dhabi, até Songdo, na Coreia do Sul. Agora, a cidade caótica 
mais próxima de você pode estar na fila para uma reformulação. 
No futuro, tudo na cidade ─ do sistema elétrico, passando pelos esgotos até as estradas, edifícios e carros ─ estará conectado à rede. Edifícios 
apagarão as luzes por você, carros auto conduzidos encontrarão sozinhos a vaga de estacionamento e até as lixeiras serão inteligentes.
Mas quem irá monitorar e controlar os sensores que estarão cada vez mais em cada prédio, poste e cano da cidade? É esse o fut uro que 
realmente queremos? 
Empresas de tecnologia como a IBM, a Siemens, a Microsoft, a Intel e a Cisco estão ocupadas vendendo seus programas para resolver uma 
série de problemas das cidades, desde vazamentos de água até a poluição do ar e os engarrafamentos. Em Cingapura, em Estocolmo e na 
Califórnia, a IBM coleta dados sobre o trânsito e os processa com algoritmos para prever onde acontecerão os engarrafamentos uma hora antes 
que eles comecem. 
No Rio de Janeiro, a empresa construiu uma sala de controle no estilo da Nasa, onde diversas telas reúnem dados de sensores e câmeras 
localizadas em toda a cidade. No total, a IBM tem cerca de 2,5 mil projetos de cidades inteligentes no mundo e, inclusive, registrou a expressão 
"smarter cities" (cidades mais inteligentes, em tradução livre). 
Mas essas empresas também são alvo de críticas pela forma como conduzem essa reestruturação das cidades. 
"Algumas pessoas querem ajustar uma cidade como se faz com um carro de corrida, mas estão deixando os cidadãos fora do proces so", diz 
Anthony Townsend, diretor do Instituto do Futuro e autor do livro Smart Cities: Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia 
("Cidades inteligentes: grandes dados, hackers cívicos e a busca por uma nova utopia", em tradução livre).
2 - REVISÃO: 
HISTÓRICO DOS VEICULOS AUTONOMOS. 
O evento pioneiro para as pesquisas em automação de veículos é situado no ano de 1939, com a realização da Feira Mundial de Nova Iorque, 
nos Estados Unidos da América (EUA). Nesta feira, a exposição Futurama, patrocinada pela empresa General Motors Corporation (GM) e 
projetada por Norman Melancton Bel Geddes, demonstrava como seria o mundo em vinte anos (isto é, até os anos de 1959-1960), sendo 
exibido um protótipo de sistema de rodovias Automatizado, onde as estradas corrigiriam as falhas de condução humanas, impedindo ações 
que não pudessem ser realizadas. A possibilidade de criação das estradas foi discutida por Geddes e o então presidente dos EUA, Franklin 
Delano Roosevelt, porém não houve continuidade da proposta e nos anos de 1940, os esforços de pesquisa dos grandes fabricantes de 
automóveis foram direcionados para produção militar na Segunda Grande Guerra Mundial (Life, 1939; Geddes, 1940; Wetmore, 2003). 
Com o término da Segunda Grande Guerra Mundial, diversas tecnologias desenvolvidas para fins militares (como o radar) foram adaptadas 
para automatizar e aumentar os recursos de navegação em veículos diversos. Na década de 1950, as empresas GM e a Radio Corporation of 
America (RCA) iniciaram, em conjunto, o desenvolvimento de tecnologias que aperfeiçoassem e automatizassem a condução de carros: 
o primeiro produto, em 1953, foi o modelo em escala de um sistema rodoviário automatizado para testes e, no mesmo ano, foi iniciada a 
produção de uma série de três carros-conceito, chamados Firebird, para demonstração de novas tecnologias desenvolvidas. Desta série 
de carros-conceito, o Firebird II foi apresentado como um projeto de carro tecnológico que incluía um sistema de condução automática na 
qual um fio enterrado na estrada enviaria sinais para o veículo e um sistema de comunicação via rádio com torres de controle (Temple, 2006). 
O veículo, no entanto, não aplicava realmente a condução autônoma. A primeira demonstração de condução automatizada ocorreria apenas
em 1958: esta condução utilizava um cabo elétrico enterrado no solo, cuja corrente alternada era percebida por bobinas magnéticas localizadas 
na parte frontal do veículo (Wetmore, 2003). 
Em 1964, a GM patrocinou uma nova Feira Mundial em Nova Iorque e apresentou uma Atualização de sua visão de futuro para o sistema de 
transporte. Nesta visão, uma torre de controle operaria a direção, freios e velocidade de cada veículo em uma pista automática e grupos de 
carros se moveriam em intervalos iguais (Wetmore, 2003). Até os anos de 1980, não houve alterações significativas nas pesquisas em 
automação da condução. Nesta década, um conjunto de engenheiros da GM produziu um relatório para a Federal Highway Administration em 
que exploraram as possibilidades e benefícios de um sistema automatizado de vias. Este relatório permitiu a formação em 1986 de uma 
iniciativa chamada de “Mobilidade 2000” com o objetivo de iniciar um plano de adoção de sistemas inteligentes de transporte. Baseado na 
iniciativa, o Departamento de Transportes dos EUA (DOT) formou a Intelligent Vehicle-Highway Systems America (IVHS America), cujo 
nome foi modificado posteriormente para Intelligent Transportation Systems America ( ITS America) (Gage, 1995; Wetmore, 2003; Sussman, 
2005). 
Atualmente, os Sistemas Inteligentes de Transportes desenvolvem recursos e tecnologias segmentadas em duas grandes áreas gerais: os 
sistemas de gerenciamento de viagens (Advanced Traffic Management Systems - ATMS) e sistemas avançados de informação ao motorista 
(Advanced Traveller Information Systems - ATIS) (Sussman 2005). Ambos os sistemas estão intimamente ligados com as tecnologias 
necessárias para o desenvolvimento desses veículos. 
Autonomia em Robótica Móvel designa a capacidade de um robô interagir com o ambiente e realizar suas ações com seus próprios recursos, 
sem a necessidade de intervenção humana. No final dos anos de 1960 apareceram os primeiros esforços para prover autonomia par a robôs 
capazes de movimento sobre superfície: entre 1966 e 1972 foi desenvolvido o robô Shakey pelo Centro de Inteligência Artificial do Instituto
de Pesquisa de Stanford (SRI) sob financiamento da Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). Shakey era uma plataforma 
robótica sobre rodas, equipada com uma câmera de TV estéreo, um telêmetro (instrumento para medir distâncias em tempo real), sensores 
ultrassônicos e sensores de toque, enviando dados por radiofrequência para um computador mainframe. O computador recebia os dados 
captados pelos sensores, realizando o planejamento de rota e de ações necessárias a serem realizadas no ambiente, reenviando ao veículo as 
instruções necessárias para navegação. Na época, Shakey foi considerado um fracasso já que nunca conseguiu atingir a plena autonomia. 
Porém estabeleceu as bases que serviram para o desenvolvimento das pesquisas futuras em navegação autônoma (Nilsson, 1969; 1984; Gage, 
1995). 
Robôs Móveis Autônomos 
Muir (1988, apud SILVA 2008) define um robô móvel como “um robô capaz de se locomover sobre uma superfície somente através da atuação 
de rodas montadas no robô e em contato com a superfície”. As rodas permitem um deslocamento relativo entre o seu eixo e a superfície sobre 
o qual se espera ter um único ponto de contato com rolamento puro. Segundo Silva (2008) um robô móvel atual possui sensores como câmera 
(visão), infravermelho, sonar, tato, toque, sistemas de navegação inercial, etc. Estes sensores auxiliam o robô na percepção do ambiente 
possuindo certo grau de “conhecimento” sobre o meio em que atua, possuem sistemas de controle muitas vezes tão sofisticados que apoiam 
na capacidade de decisão permitindo que se cumpra uma tarefa de forma parcial ou totalmente autônoma. 
De acordo com Silva Oliveira (2008) na presença de tais sensores permite ao robô fazer uso da interação com o meio, auxiliando na percepção 
e até mesmo permitindo construir o modelo do local onde está inserido, juntamente com os movimentos desenvolvidos, facilitando na tomada 
de decisão de ações pertinente a tarefa. Segundo Jácobo (2001) a estratégia de decisão e percepção pode ser considerada de três formas:
- Estratégia reativa: o comportamento do robô depende dos estímulos gerados pela reação provenientes da leitura dos sensores no ambiente; 
- Estratégia deliberada: as informações do ambiente são previamente processadas e a tarefa e o comportamento do robô são da mesma forma, 
previamente determinadas; 
- Estratégia híbrida: junção das estratégias anteriores. 
Carros autônomos no Brasil 
As tecnologias para esse novo mundo já podem ser vistas como mostram as experiências de São Carlos e de mais duas universidades brasileiras, 
as federais do Espírito Santo (Ufes) e de Minas Gerais (UFMG). A equipe paulista é composta por dois professores, além de Wolf, e 15 alunos 
de mestrado e doutorado, e conta com um mecânico responsável pela adaptação do carro. Eles desenvolveram o sistema de controle, com 
software de comando, e criaram uma inovação que deve ser patenteada assim que terminar o desenvolvimento. 
É um motor elétrico na barra de direção que se acopla e magnetiza o mecanismo fazendo o carro movimentar o volante de acordo com os 
comandos dos computadores, que são dois. O primeiro está instalado no porta-malas, com grande capacidade de processamento e formato 
industrial capaz de suportar vibrações e altas temperaturas. Ele recebe as informações dos sensores externos, como os lasers, câmeras e um 
sistema de GPS muito avançado que indica a posição do veículo num mapa em uma tela ao lado do motorista. Esse processador indica o que 
o carro deve fazer conforme as informações recebidas e repassa para outro computador, esse de menor porte, instalado no porta-luvas. 
“O menor tem a função de controlar o hardware do veículo, como, por exemplo, girar o volante a 10 graus, acelerar ou frear”, diz Wolf. O 
freio possui um mecanismo chamado de atuador linear que age sobre um pistão para acioná-lo conforme mensagem dos computadores de 
bordo. Esse sistema é uma contribuição do grupo de pesquisa de veículos autônomos da UFMG. O câmbio é automatizado de fábrica e troca
as marchas conforme a necessidade do motor do carro. “Também desenvolvemos e ainda não implantamos um sistema que engata a ré 
conforme o software de controle do veículo.” 
Como a segurança é fundamental, a qualquer momento o motorista pode tomar o comando do carro apertando um botão no painel que desliga 
todos os sistemas eletrônicos que não sejam os convencionais do veículo. Com isso, o condutor volta a ser o comandante. No modo autônomo, 
os olhos do motorista são substituídos por lasers e câmeras que funcionam em 360°, da mesma forma da usada no sistema Google Street View 
em que é possível identificar cada local num mapa com tudo ao redor em localidades previamente filmadas por um carro da empresa. São dois 
lasers, um na frente e outro no teto. Os dois também em 360°emitem 700 mil pontos de luz por segundo para mapear tudo o que está ao redor 
numa distância de 50 metros de raio, medindo quão perto estão outros carros, postes, pessoas, cachorros, as guias e qualquer outro obstáculo, 
sempre informando o ângulo e a altura em relação ao veículo. “É um laser invisível a olho nu que não traz prejuízos à saúde humana”, diz 
Wolf. A câmera estéreo, com duas lentes, opera com o laser instalado na frente do carro e estima a profundidade das coisas ao redor, além de 
interpretar e informar as faixas de trânsito. “Nesse ponto estamos no meio do desenvolvimento, por enquanto o carro trafega nas faixas da 
pista, mas logo conseguiremos que ele identifique se elas são contínuas ou duplas, além de reconhecer as faixas de pedestres.” O trajeto do 
carro é preestabelecido no mapa mostrado no monitor, mas durante o percurso é possível o ocupante mudar esse caminho por qualquer motivo. 
No futuro, as informações das condições de tráfego poderão determinar as mudanças de forma autônoma de acordo com os comunicados que 
veículo receber da companhia de trânsito ou da administradora da rodovia. As imagens no monitor também mostram os obstáculos e as pessoas 
ao redor do veículo. 
“Até onde sabemos esse é o primeiro teste de um carro autônomo com todas as autorizações em vias públicas da América Latina”, diz Wolf, 
que não tem financiamento ou parceria com nenhuma indústria de autopeças ou automobilística. “Com o financiamento da FAPESP e do
CNPq compramos o carro por R$ 50 mil em 2010 e todos os equipamentos principais como lasers e câmeras foram importados. Os lasers 
custaram R$ 110 mil, e a câmera 360° mais R$ 40 mil sem o imposto de importação porque são aparelhos para pesquisa comprados via CNPq”, 
diz Wolf. 
“Mas ainda temos um longo caminho porque o nosso carro ainda não faz ultrapassagens e a velocidade é limitada a 40 quilômetros por 
hora(km/h) por questão de segurança”, diz. Os estudos vão se aprofundar com a interação com um grupo da Universidade do Estado de Ohio 
(OSU), nos Estados Unidos, por meio de um projeto dentro de um acordo de cooperação firmado entre a FAPESP e a universidade norte-americana. 
“O grupo de Ohio é mais voltado para a engenharia elétrica e menos para a computação como o nosso. Eles têm mais de 15 anos 
de experiência e estão mais avançados na parte de controle e de instrumentação, mas nós estamos na frente na interpretação e processamento 
das imagens captadas por câmeras e sensores”, diz. O modelo de construção do carro CARINA II da USP São Carlos pode ser visto na Figura 
1.
Figura 1 Modelo esquemático dos dispositivos instalados no CARINA II da USP – São Carlos.
Tabela 1: Histórico de estudo sobre veículos autônomos. 
Nome do 
Veículo 
Grupos de pesquisa Ano Velocidade de navegação em modo Autônomo 
Shakey Shakey SRI (EUA) 1966-1972 
Veículo nteligente 
Universidade de Tsukuba (Japão) 
1977 Velocidade máxima de 30 km/h 
VaMoRs Universität der Bundeswehr München (Alemanha) 
1985 Velocidade máxima de 100 km/h 
PVS Nissan e Fujitsu (Japão) 1987 
1987 Velocidade máxima de 60 km/h 
VaMP Universität der Bundeswehr München (Alemanha) 
1994 Velocidade máxima de 130 km/h 
VaMoRs-P Universität der Bundeswehr München (Alemanha) 
1995 Velocidade máxima de 160 km/h 
ARGO Universidade de Parma (Itália) 
1997-2001 Velocidade máxima de 123 km/h 
ALV 
DARPA 1980 Velocidade máxima entre 3 km/h (1985) a 21 km/h (1987) 
NavLab 
Laboratório de Navegação Universidade Carnegie 
Mellon 
1984- 
atualmente 
Velocidade máxima entre (NavLab1) 32 km/ a 144 km/h (NavLab 5) 
Stanley 
Universidade de Stanford 2005 Velocidade limitada a 80 km/h devido às Exigências do DARPA Grand 
Challenge 
Boss Universidade Carnegie Mellon e GM 2007 Velocidade média de 22 km/h 
CaRINA Universidade de São Paulo 2008 - atual Velocidade média de 40 Km/h 
Driverless Car Google USA 2010 - atual Velocidade média de 80 km/h
3 - Argumentação. 
As principais motivações para utilização de veiculos autônomos encarado como uma futura realidade, considerando veículos com um nível já 
avançado de autonomia [Thrun, 2006]. Estas são: 
Salvar vidas: Atualmente, uma das maiores causas de morte no mundo são acidentes de trânsito. De acordo com um levantamento do Ministério 
da Saúde, morreram no Brasil em consequência desses acidentes 32.753 pessoas em 2002, e 35.753 pessoas em 2005 [FolhaOnline, 2007]. 
Ao considerarmos o uso de carros autônomos, esses números seriam drasticamente reduzidos, tendo em vista que as principais causas dos 
acidentes estão relacionadas ao consumo excessivo de bebidas alcoólicas e alta velocidade. 
Reduzir gastos: Em 2006, a internação de 123.061 vítimas de acidentes no SUS (Sistema Único de Saúde) custaram R$ 118 milhões. A maioria 
das internações ocorreu por atropelamentos (41.517), seguida pelos acidentes com motociclistas (34.767). Seria possível reduzir 
significativamente estes gastos, visto que um carro autônomo dificilmente cometeria um atropelamento [Thrun, 2006]. 
Tornar as pessoas mais produtivas: Nas grandes cidades as pessoas gastam em média 1,5 horas no trânsito diariamente. Considerando uma 
jornada de trabalho de 8 horas, o tempo gasto no trânsito representa 18% do horário de trabalho. Nesse tempo as pessoas poderiam dormir, 
trabalhar, enviar mensagens, enfim, realizar tarefas mais produtivas, uma vez que não teriam de prestar atenção na direção do carro. 
Melhorar a qualidade de vida de pessoas em idade avançada: As mesmas não teriam que conduzir o veículo ou depender de transporte público 
ou privado para se deslocarem em uma cidade ou realizarem uma viagem.
Aumentar a capacidade de tráfego nas vias expressas e rodovias: Em diversas metrópoles brasileiras, o tráfego de automóveis j á excede a 
capacidade para a qual foram projetadas, resultando em trânsito lento nas vias principais. Segundo Thrun [Thrun, 2006], a utilização de 
veículos autônomos poderia aumentar a capacidade dessas vias em cerca de 100%, considerando que os mesmos utilizariam melhor o espaço 
da pista, mantendo menor distância dos carros vizinhos. 
Considerando-se motivações de curto e médio prazo para o desenvolvimento deste trabalho, pode-se também destacar benefícios trazidos pelo 
mesmo em um contexto mais atual. Segundo [Silva, 2009], o desenvolvimento de veículos autônomos tem sido explorado em diversas 
universidades e empresas automobilísticas no mundo. Apesar da lenta convergência dos esforços realizados nesta área de pesquisa em direção 
a uma eventual produção em massa de veículos autônomos, os estudos e progressos realizados proporcionam avanços no setor automobilí stico 
no que se refere, principalmente, a aspectos ergonômicos e segurança. 
Em [Santos et al., 2008], Santos e colaboradores preveem ainda, como contribuição à segurança dos passageiros, a concepção de sistemas 
capazes de detectar situações de perigo e alertar o condutor. Também pode ser proporcionado ao motorista maior conforto, a partir do 
desenvolvimento de sistemas de localização do veículo facilitando a condução do mesmo, e também acessibilidade, por meio de soluções para 
usuários com necessidades especiais. 
Na Tabela 2.1 e 2.2 abaixo é possível ver o número de óbitos que ocorreram em acidentes de transito no Brasil no período de 1 980 a 2011.
4 - CONSIDERAÇÕES FINAIS 
Ainda que a pesquisa em veículos autônomos terrestres de transporte seja um campo de pesquisa em ampla expansão e a literatura científica 
apresente justificativas diversas para seu desenvolvimento, problemas preeminentes devem ser tratados para garantir a sua ado ção de forma 
controlada. Dentro do contexto apresentado, veículos autônomos ainda podem exigir a supervisão humana na maior parte dos casos (o que 
não os torna plenamente autônomos), ainda que diversos eventos mais simples possam ser executados de forma automatizada (como 
estacionamento automático, controle automático de direção e velocidade em congestionamentos, etc.) o que já tem sido aplicado pelas diversas 
montadoras em seus veículos mais recentes. Esta automatização parcial já permite cumprir parte das principais motivações para condução 
autônoma como reduzir acidentes, melhorar a performance de navegação e tornar o trânsito mais inteligente. 
No entanto, esta visão ainda mantém o controle global e a responsabilidade legal sob administração do condutor, obrigando a este atender às 
mesmas exigências atualmente requisitadas de um condutor de veículo comum, além de exigir que o condutor de um VAT possua 
conhecimento especializado sobre como operar os componentes computacionais do veículo, o que pode aumentar (e não diminuir) o processo 
de treinamento de condução veicular. 
As principais pesquisas em veículos autônomos têm enfatizado a instrumentação do veículo para que a autonomia de controle seja plenamente 
independente do ambiente. Esta abordagem é realizada porque a instrumentação da via para torna-la mais inteligente e integrada aos veiculos 
podem ser complexas e de elevado custo financeiro e tecnológico. No entanto, sempre que possível, a instrumentação da via de transportes é 
recomendada pois pode oferecer recursos de processamento compartilhados que permitam minimizar os componentes e processamento a serem 
realizados localmente pelo veículo.
Estes recursos caminhão em direção a criação da cidades Smarts que incluem desde a geração automática de rotas, posicionamento preciso, 
controle remoto da infraestrutura sobre o veículo em ambientes controlados (por exemplo, estacionamentos, rodovias, etc.), entre diversos 
outros elementos. A criação de cidades Smarts, assim, pode permitir a construção de veículos autônomos mais simples em termos 
complexidade computacional e atender ao princípio da autonomia no controle do veículo. 
A evolução das tecnologias em geral é uma via de mão única onde podemos apenas ingressar nela nunca podendo fazer o caminho c ontrário, 
dizer que se é contra a adoção de carros e cidades inteligentes é impossível, porém não será uma tarefa fácil para muitas cidades ou até mesmo 
países em desenvolvimento a se adequarem ao requisitos de sua implantação, são de elevado custo e requerem um diferenciado tipo de usuário. 
Nós brasileiros nos alegramos e entusiasmamos com reportagens como a do Projeto CARINA, onde vemos que esta realidade não está tão 
longe de nós, porem cabe lembrar que vivemos em um pais com déficit educacional, onde ainda o acesso ao ensino superior são para poucos, 
pessoas em nossas cidades vivem na pobreza extrema, onde o transito mata pessoas como uma guerra. Para os brasileiros talvez ainda demore 
um pouco mais para vermos a ascensão destas tecnologias afinal uma parte importante da cidades do futuro são as cidade que precisamos 
construir para o presente e que ainda não construímos.
Referências Bibliográficas 
Artigos que foram as principais referências deste trabalho: 
Projeto Carina - Carro robótico inteligente para Navegação autônoma (n° 2011/10660-2); Modalidade linha regular de auxílio a 
Projeto de Pesquisa; Coord. Denis Fernando Wolf – USP; Investimento: R$ 55.753,20 (FAPESP - SP) 
Sabbagh, Vitor Brandão. Desenvolvimento de um Sistema de Controle para um Veículo Autônomo – 2009. 
Projeto final de curso, UFMG Belo Horizonte - Brasil. 
Demais Referencias: 
Benenson, R. (2009). Perception pour véhicule urbain sans conducteur: Conception et implementation. 2009. 
218 f. Docteur de l’École des Mines de Paris. Paris Tech: Paris, France. 
BERTO, Marciel Francisco. Aplicação da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Etno controle de Sensores de temperatura na atuação 
de robôs móveis. 2007. Disponível em: 
<http://www.unip.br/ensino/pos_graduacao/strictosensu/eng_producao/download/eng_marcielfranciscoberto.swf>. 
Brasil (1997). Código Brasileiro de Trânsito. Lei 9503 de 23 de Setembro de 1997: 
Institui o Código de Trânsito Brasileiro, Casa Civil, Brasília, DF 
Gage, D.W. (1995) UGV History 101: A Brief History of Unmanned Ground Vehicle (UGV) Development Efforts. 
In:Unmanned Systems Magazine. v. 13, n. 3. 
Gonçalves, L. F. S. (2011) - Desenvolvimento de Navegação Autônoma por GNSS. 2011. 
192f. Dissertação (Mestrado em Engenharia). Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo, São Paulo.
JÁCOBO, Júlio Emílio Alvarez. Desenvolvimento de um Robô Autônomo Móvel Versátil utilizando Arquitetura Subsumption. 2001. 
Dissertação de Mestrado (Engenharia Mecânica). Disponível em: 
<http://www.fem.unicamp.br/~lva/pdf/Pablo/TeseJustoEmilioAlvarez2001.pdf>. 
SILVA OLIVEIRA, Fábio Alves. Desenvolvimento de um robô autônomo que desvia de obstáculo - 2008. Disponível em: 
<http://www.fabiocompany.com.br/tecnologia/wp-content/uploads/2011/02/PROJETO.pdf> 
Silva, T. M. (2009). Controle automático do mecanismo de frenagem de um veículo não tripulado. Projeto Final de Curso. 
Belo Horizonte, Brasil. 
Sussman, J.M. (2005). Perspectives on Intelligent Transportation. 
Springer, New York, NY, USA. 
Thrun, S. (2006). Winning the darpa grand challenge. Google TechTalks. 
Thrun, S., Montemerlo, M., Dahlkamp, H., Stavens, D., Aron, A., Diebel, J., Fong, P., Gale, J., Halpenny, M., Hoffmann, G., Lau, K., Oakley, 
C., Palatucci, M., Pratt, V., Stang, P., Strohband, S., Dupont, C., Jendrossek, L.-E., Koelen, C., Markey, C., Rummel, C., van Niekerk, J., 
Jensen, E., Alessandrini, P., Bradski, G., Davies, B., Ettinger, S., Kaehler, A., Nefian, A., and Mahoney, P. (2006). Stanley: The 
robot that won the darpa grand challenge. Journal of Field Robotics, 23(9):661–692. Special Issue on the DARPA Grand Challenge. 
Wetmore, J. (2003). Driving the Dream: The History and Motivations behind Sixty Years of Automated 
Highway Systems in America. Automotive History Review. Summer, 2003. pp. 4- 19.

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  • 1. O futuro com os automóveis robotizados (Cidades Inteligentes) Considerações a favor do seu uso. Francisco Eduardo dos Anjos RA 3800614 Gerson Roberto da Silva RA 3800701
  • 2. 1 - Introdução: Carro robótico, carro sem motorista ou veículo autônomo são nomes dados a um tipo de veículo de transporte, de passageiros ou bens, dotado de um sistema de controle computacional que integra um conjunto de sensores e atuadores com a função de, a partir de uma missão inicial (local para onde ir) estabelecida pelo usuário, navegar de forma autônoma e segura sobre a superfície terrestr e (Ozguner et al., 2007; Gonçalves, 2011).O processo de navegação combina diversas etapas automatizadas para obter dados do ambiente, determinar a posição do veículo, evitar a colisão com outros elementos do ambiente e executar ações ótimas em direção à missão propost a. Carros robóticos são originados de dois segmentos específicos: os Sistemas Inteligentes de Transportes (Intelligent Transportation Systems – TS) e a Robótica Móvel. Diferentemente de outros tipos de veículos autônomos (como os veículos não -tripulados terrestres e veículos utilizados para tarefas específicas em ambientes controlados), um carro robótico possui como principais requisitos: - Servir para transporte de seres humanos e de bens; - Possuir capacidade de navegação em larga escala (no tamanho mínimo de uma cidade); - Ser capaz de sensoriar, processar e responder a eventos dinâmicos e estáticos do ambiente em um tempo adequado de forma similar ou superior ao desempenho desenvolvido por condução humana. - Desta forma, o projeto de um carro robótico demanda requisitos de projeto que ofereçam alta confiabilidade, redundância e segurança conservadora (Benenson, 2009). Carros robóticos podem ser originados de veículos originalmente desenvolvidos sob esta proposta ou pela integração de sensores, atuadores e sistema de controle a um veículo não-robótico.
  • 3. A nomenclatura, em um primeiro momento, parece referenciar apenas a automação de condução em automóveis, cuja definição de acordo com o Código Brasileiro de Trânsito (CTB) é “veículo automotor destinado ao transporte de até oito passageiros excluído o motorista” (Brasil, 1997). No entanto, a definição de carro robótico está associada ao processo de autonomia de controle da condução, independentemente do tipo de veículo e da tecnologia empregada neste processo, o que permite que outros tipos de veículos possam aderir à nomenclatura de carro robótico. Entre veículos que possam ser automatizados incluem-se os veículos motorizados de duas e três rodas, os veículos de transporte de carga, os veículos de transporte de passageiros de alta lotação (acima de oito pessoas desconsiderando -se o motorista) e os veículos de transporte de alta carga (todos aqueles com peso maior do que três toneladas e meia), conforme citados no artigo 96 do CTB (Brasil, 1997). Com o intuito de abranger os diferentes tipos de veículos que possam ser transformados em carros robót icos. Veículos autônomos ainda não estão disponíveis para o público geral até o ano de 2013, porém as pesquisas neste segmento apontam para o que deve ser o futuro das tecnologias associadas aos veículos de transporte terrestres (autônomos e semiautônomos) . Desta forma, este artigo apresenta uma revisão dos principais, das justificativas, dos problemas e do histórico das principais pesquisas envolvidas na construção desses veículos. Você gostaria de viver em uma cidade com a qual pode interagir? Uma cidade que age como um organismo vivo e que pode responder a suas necessidades. Em todo o mundo essas cidades já estão sendo construídas, de Masdar, em Abu Dhabi, até Songdo, na Coreia do Sul. Agora, a cidade caótica mais próxima de você pode estar na fila para uma reformulação. No futuro, tudo na cidade ─ do sistema elétrico, passando pelos esgotos até as estradas, edifícios e carros ─ estará conectado à rede. Edifícios apagarão as luzes por você, carros auto conduzidos encontrarão sozinhos a vaga de estacionamento e até as lixeiras serão inteligentes.
  • 4. Mas quem irá monitorar e controlar os sensores que estarão cada vez mais em cada prédio, poste e cano da cidade? É esse o fut uro que realmente queremos? Empresas de tecnologia como a IBM, a Siemens, a Microsoft, a Intel e a Cisco estão ocupadas vendendo seus programas para resolver uma série de problemas das cidades, desde vazamentos de água até a poluição do ar e os engarrafamentos. Em Cingapura, em Estocolmo e na Califórnia, a IBM coleta dados sobre o trânsito e os processa com algoritmos para prever onde acontecerão os engarrafamentos uma hora antes que eles comecem. No Rio de Janeiro, a empresa construiu uma sala de controle no estilo da Nasa, onde diversas telas reúnem dados de sensores e câmeras localizadas em toda a cidade. No total, a IBM tem cerca de 2,5 mil projetos de cidades inteligentes no mundo e, inclusive, registrou a expressão "smarter cities" (cidades mais inteligentes, em tradução livre). Mas essas empresas também são alvo de críticas pela forma como conduzem essa reestruturação das cidades. "Algumas pessoas querem ajustar uma cidade como se faz com um carro de corrida, mas estão deixando os cidadãos fora do proces so", diz Anthony Townsend, diretor do Instituto do Futuro e autor do livro Smart Cities: Big Data, Civic Hackers, and the Quest for a New Utopia ("Cidades inteligentes: grandes dados, hackers cívicos e a busca por uma nova utopia", em tradução livre).
  • 5. 2 - REVISÃO: HISTÓRICO DOS VEICULOS AUTONOMOS. O evento pioneiro para as pesquisas em automação de veículos é situado no ano de 1939, com a realização da Feira Mundial de Nova Iorque, nos Estados Unidos da América (EUA). Nesta feira, a exposição Futurama, patrocinada pela empresa General Motors Corporation (GM) e projetada por Norman Melancton Bel Geddes, demonstrava como seria o mundo em vinte anos (isto é, até os anos de 1959-1960), sendo exibido um protótipo de sistema de rodovias Automatizado, onde as estradas corrigiriam as falhas de condução humanas, impedindo ações que não pudessem ser realizadas. A possibilidade de criação das estradas foi discutida por Geddes e o então presidente dos EUA, Franklin Delano Roosevelt, porém não houve continuidade da proposta e nos anos de 1940, os esforços de pesquisa dos grandes fabricantes de automóveis foram direcionados para produção militar na Segunda Grande Guerra Mundial (Life, 1939; Geddes, 1940; Wetmore, 2003). Com o término da Segunda Grande Guerra Mundial, diversas tecnologias desenvolvidas para fins militares (como o radar) foram adaptadas para automatizar e aumentar os recursos de navegação em veículos diversos. Na década de 1950, as empresas GM e a Radio Corporation of America (RCA) iniciaram, em conjunto, o desenvolvimento de tecnologias que aperfeiçoassem e automatizassem a condução de carros: o primeiro produto, em 1953, foi o modelo em escala de um sistema rodoviário automatizado para testes e, no mesmo ano, foi iniciada a produção de uma série de três carros-conceito, chamados Firebird, para demonstração de novas tecnologias desenvolvidas. Desta série de carros-conceito, o Firebird II foi apresentado como um projeto de carro tecnológico que incluía um sistema de condução automática na qual um fio enterrado na estrada enviaria sinais para o veículo e um sistema de comunicação via rádio com torres de controle (Temple, 2006). O veículo, no entanto, não aplicava realmente a condução autônoma. A primeira demonstração de condução automatizada ocorreria apenas
  • 6. em 1958: esta condução utilizava um cabo elétrico enterrado no solo, cuja corrente alternada era percebida por bobinas magnéticas localizadas na parte frontal do veículo (Wetmore, 2003). Em 1964, a GM patrocinou uma nova Feira Mundial em Nova Iorque e apresentou uma Atualização de sua visão de futuro para o sistema de transporte. Nesta visão, uma torre de controle operaria a direção, freios e velocidade de cada veículo em uma pista automática e grupos de carros se moveriam em intervalos iguais (Wetmore, 2003). Até os anos de 1980, não houve alterações significativas nas pesquisas em automação da condução. Nesta década, um conjunto de engenheiros da GM produziu um relatório para a Federal Highway Administration em que exploraram as possibilidades e benefícios de um sistema automatizado de vias. Este relatório permitiu a formação em 1986 de uma iniciativa chamada de “Mobilidade 2000” com o objetivo de iniciar um plano de adoção de sistemas inteligentes de transporte. Baseado na iniciativa, o Departamento de Transportes dos EUA (DOT) formou a Intelligent Vehicle-Highway Systems America (IVHS America), cujo nome foi modificado posteriormente para Intelligent Transportation Systems America ( ITS America) (Gage, 1995; Wetmore, 2003; Sussman, 2005). Atualmente, os Sistemas Inteligentes de Transportes desenvolvem recursos e tecnologias segmentadas em duas grandes áreas gerais: os sistemas de gerenciamento de viagens (Advanced Traffic Management Systems - ATMS) e sistemas avançados de informação ao motorista (Advanced Traveller Information Systems - ATIS) (Sussman 2005). Ambos os sistemas estão intimamente ligados com as tecnologias necessárias para o desenvolvimento desses veículos. Autonomia em Robótica Móvel designa a capacidade de um robô interagir com o ambiente e realizar suas ações com seus próprios recursos, sem a necessidade de intervenção humana. No final dos anos de 1960 apareceram os primeiros esforços para prover autonomia par a robôs capazes de movimento sobre superfície: entre 1966 e 1972 foi desenvolvido o robô Shakey pelo Centro de Inteligência Artificial do Instituto
  • 7. de Pesquisa de Stanford (SRI) sob financiamento da Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). Shakey era uma plataforma robótica sobre rodas, equipada com uma câmera de TV estéreo, um telêmetro (instrumento para medir distâncias em tempo real), sensores ultrassônicos e sensores de toque, enviando dados por radiofrequência para um computador mainframe. O computador recebia os dados captados pelos sensores, realizando o planejamento de rota e de ações necessárias a serem realizadas no ambiente, reenviando ao veículo as instruções necessárias para navegação. Na época, Shakey foi considerado um fracasso já que nunca conseguiu atingir a plena autonomia. Porém estabeleceu as bases que serviram para o desenvolvimento das pesquisas futuras em navegação autônoma (Nilsson, 1969; 1984; Gage, 1995). Robôs Móveis Autônomos Muir (1988, apud SILVA 2008) define um robô móvel como “um robô capaz de se locomover sobre uma superfície somente através da atuação de rodas montadas no robô e em contato com a superfície”. As rodas permitem um deslocamento relativo entre o seu eixo e a superfície sobre o qual se espera ter um único ponto de contato com rolamento puro. Segundo Silva (2008) um robô móvel atual possui sensores como câmera (visão), infravermelho, sonar, tato, toque, sistemas de navegação inercial, etc. Estes sensores auxiliam o robô na percepção do ambiente possuindo certo grau de “conhecimento” sobre o meio em que atua, possuem sistemas de controle muitas vezes tão sofisticados que apoiam na capacidade de decisão permitindo que se cumpra uma tarefa de forma parcial ou totalmente autônoma. De acordo com Silva Oliveira (2008) na presença de tais sensores permite ao robô fazer uso da interação com o meio, auxiliando na percepção e até mesmo permitindo construir o modelo do local onde está inserido, juntamente com os movimentos desenvolvidos, facilitando na tomada de decisão de ações pertinente a tarefa. Segundo Jácobo (2001) a estratégia de decisão e percepção pode ser considerada de três formas:
  • 8. - Estratégia reativa: o comportamento do robô depende dos estímulos gerados pela reação provenientes da leitura dos sensores no ambiente; - Estratégia deliberada: as informações do ambiente são previamente processadas e a tarefa e o comportamento do robô são da mesma forma, previamente determinadas; - Estratégia híbrida: junção das estratégias anteriores. Carros autônomos no Brasil As tecnologias para esse novo mundo já podem ser vistas como mostram as experiências de São Carlos e de mais duas universidades brasileiras, as federais do Espírito Santo (Ufes) e de Minas Gerais (UFMG). A equipe paulista é composta por dois professores, além de Wolf, e 15 alunos de mestrado e doutorado, e conta com um mecânico responsável pela adaptação do carro. Eles desenvolveram o sistema de controle, com software de comando, e criaram uma inovação que deve ser patenteada assim que terminar o desenvolvimento. É um motor elétrico na barra de direção que se acopla e magnetiza o mecanismo fazendo o carro movimentar o volante de acordo com os comandos dos computadores, que são dois. O primeiro está instalado no porta-malas, com grande capacidade de processamento e formato industrial capaz de suportar vibrações e altas temperaturas. Ele recebe as informações dos sensores externos, como os lasers, câmeras e um sistema de GPS muito avançado que indica a posição do veículo num mapa em uma tela ao lado do motorista. Esse processador indica o que o carro deve fazer conforme as informações recebidas e repassa para outro computador, esse de menor porte, instalado no porta-luvas. “O menor tem a função de controlar o hardware do veículo, como, por exemplo, girar o volante a 10 graus, acelerar ou frear”, diz Wolf. O freio possui um mecanismo chamado de atuador linear que age sobre um pistão para acioná-lo conforme mensagem dos computadores de bordo. Esse sistema é uma contribuição do grupo de pesquisa de veículos autônomos da UFMG. O câmbio é automatizado de fábrica e troca
  • 9. as marchas conforme a necessidade do motor do carro. “Também desenvolvemos e ainda não implantamos um sistema que engata a ré conforme o software de controle do veículo.” Como a segurança é fundamental, a qualquer momento o motorista pode tomar o comando do carro apertando um botão no painel que desliga todos os sistemas eletrônicos que não sejam os convencionais do veículo. Com isso, o condutor volta a ser o comandante. No modo autônomo, os olhos do motorista são substituídos por lasers e câmeras que funcionam em 360°, da mesma forma da usada no sistema Google Street View em que é possível identificar cada local num mapa com tudo ao redor em localidades previamente filmadas por um carro da empresa. São dois lasers, um na frente e outro no teto. Os dois também em 360°emitem 700 mil pontos de luz por segundo para mapear tudo o que está ao redor numa distância de 50 metros de raio, medindo quão perto estão outros carros, postes, pessoas, cachorros, as guias e qualquer outro obstáculo, sempre informando o ângulo e a altura em relação ao veículo. “É um laser invisível a olho nu que não traz prejuízos à saúde humana”, diz Wolf. A câmera estéreo, com duas lentes, opera com o laser instalado na frente do carro e estima a profundidade das coisas ao redor, além de interpretar e informar as faixas de trânsito. “Nesse ponto estamos no meio do desenvolvimento, por enquanto o carro trafega nas faixas da pista, mas logo conseguiremos que ele identifique se elas são contínuas ou duplas, além de reconhecer as faixas de pedestres.” O trajeto do carro é preestabelecido no mapa mostrado no monitor, mas durante o percurso é possível o ocupante mudar esse caminho por qualquer motivo. No futuro, as informações das condições de tráfego poderão determinar as mudanças de forma autônoma de acordo com os comunicados que veículo receber da companhia de trânsito ou da administradora da rodovia. As imagens no monitor também mostram os obstáculos e as pessoas ao redor do veículo. “Até onde sabemos esse é o primeiro teste de um carro autônomo com todas as autorizações em vias públicas da América Latina”, diz Wolf, que não tem financiamento ou parceria com nenhuma indústria de autopeças ou automobilística. “Com o financiamento da FAPESP e do
  • 10. CNPq compramos o carro por R$ 50 mil em 2010 e todos os equipamentos principais como lasers e câmeras foram importados. Os lasers custaram R$ 110 mil, e a câmera 360° mais R$ 40 mil sem o imposto de importação porque são aparelhos para pesquisa comprados via CNPq”, diz Wolf. “Mas ainda temos um longo caminho porque o nosso carro ainda não faz ultrapassagens e a velocidade é limitada a 40 quilômetros por hora(km/h) por questão de segurança”, diz. Os estudos vão se aprofundar com a interação com um grupo da Universidade do Estado de Ohio (OSU), nos Estados Unidos, por meio de um projeto dentro de um acordo de cooperação firmado entre a FAPESP e a universidade norte-americana. “O grupo de Ohio é mais voltado para a engenharia elétrica e menos para a computação como o nosso. Eles têm mais de 15 anos de experiência e estão mais avançados na parte de controle e de instrumentação, mas nós estamos na frente na interpretação e processamento das imagens captadas por câmeras e sensores”, diz. O modelo de construção do carro CARINA II da USP São Carlos pode ser visto na Figura 1.
  • 11. Figura 1 Modelo esquemático dos dispositivos instalados no CARINA II da USP – São Carlos.
  • 12. Tabela 1: Histórico de estudo sobre veículos autônomos. Nome do Veículo Grupos de pesquisa Ano Velocidade de navegação em modo Autônomo Shakey Shakey SRI (EUA) 1966-1972 Veículo nteligente Universidade de Tsukuba (Japão) 1977 Velocidade máxima de 30 km/h VaMoRs Universität der Bundeswehr München (Alemanha) 1985 Velocidade máxima de 100 km/h PVS Nissan e Fujitsu (Japão) 1987 1987 Velocidade máxima de 60 km/h VaMP Universität der Bundeswehr München (Alemanha) 1994 Velocidade máxima de 130 km/h VaMoRs-P Universität der Bundeswehr München (Alemanha) 1995 Velocidade máxima de 160 km/h ARGO Universidade de Parma (Itália) 1997-2001 Velocidade máxima de 123 km/h ALV DARPA 1980 Velocidade máxima entre 3 km/h (1985) a 21 km/h (1987) NavLab Laboratório de Navegação Universidade Carnegie Mellon 1984- atualmente Velocidade máxima entre (NavLab1) 32 km/ a 144 km/h (NavLab 5) Stanley Universidade de Stanford 2005 Velocidade limitada a 80 km/h devido às Exigências do DARPA Grand Challenge Boss Universidade Carnegie Mellon e GM 2007 Velocidade média de 22 km/h CaRINA Universidade de São Paulo 2008 - atual Velocidade média de 40 Km/h Driverless Car Google USA 2010 - atual Velocidade média de 80 km/h
  • 13. 3 - Argumentação. As principais motivações para utilização de veiculos autônomos encarado como uma futura realidade, considerando veículos com um nível já avançado de autonomia [Thrun, 2006]. Estas são: Salvar vidas: Atualmente, uma das maiores causas de morte no mundo são acidentes de trânsito. De acordo com um levantamento do Ministério da Saúde, morreram no Brasil em consequência desses acidentes 32.753 pessoas em 2002, e 35.753 pessoas em 2005 [FolhaOnline, 2007]. Ao considerarmos o uso de carros autônomos, esses números seriam drasticamente reduzidos, tendo em vista que as principais causas dos acidentes estão relacionadas ao consumo excessivo de bebidas alcoólicas e alta velocidade. Reduzir gastos: Em 2006, a internação de 123.061 vítimas de acidentes no SUS (Sistema Único de Saúde) custaram R$ 118 milhões. A maioria das internações ocorreu por atropelamentos (41.517), seguida pelos acidentes com motociclistas (34.767). Seria possível reduzir significativamente estes gastos, visto que um carro autônomo dificilmente cometeria um atropelamento [Thrun, 2006]. Tornar as pessoas mais produtivas: Nas grandes cidades as pessoas gastam em média 1,5 horas no trânsito diariamente. Considerando uma jornada de trabalho de 8 horas, o tempo gasto no trânsito representa 18% do horário de trabalho. Nesse tempo as pessoas poderiam dormir, trabalhar, enviar mensagens, enfim, realizar tarefas mais produtivas, uma vez que não teriam de prestar atenção na direção do carro. Melhorar a qualidade de vida de pessoas em idade avançada: As mesmas não teriam que conduzir o veículo ou depender de transporte público ou privado para se deslocarem em uma cidade ou realizarem uma viagem.
  • 14. Aumentar a capacidade de tráfego nas vias expressas e rodovias: Em diversas metrópoles brasileiras, o tráfego de automóveis j á excede a capacidade para a qual foram projetadas, resultando em trânsito lento nas vias principais. Segundo Thrun [Thrun, 2006], a utilização de veículos autônomos poderia aumentar a capacidade dessas vias em cerca de 100%, considerando que os mesmos utilizariam melhor o espaço da pista, mantendo menor distância dos carros vizinhos. Considerando-se motivações de curto e médio prazo para o desenvolvimento deste trabalho, pode-se também destacar benefícios trazidos pelo mesmo em um contexto mais atual. Segundo [Silva, 2009], o desenvolvimento de veículos autônomos tem sido explorado em diversas universidades e empresas automobilísticas no mundo. Apesar da lenta convergência dos esforços realizados nesta área de pesquisa em direção a uma eventual produção em massa de veículos autônomos, os estudos e progressos realizados proporcionam avanços no setor automobilí stico no que se refere, principalmente, a aspectos ergonômicos e segurança. Em [Santos et al., 2008], Santos e colaboradores preveem ainda, como contribuição à segurança dos passageiros, a concepção de sistemas capazes de detectar situações de perigo e alertar o condutor. Também pode ser proporcionado ao motorista maior conforto, a partir do desenvolvimento de sistemas de localização do veículo facilitando a condução do mesmo, e também acessibilidade, por meio de soluções para usuários com necessidades especiais. Na Tabela 2.1 e 2.2 abaixo é possível ver o número de óbitos que ocorreram em acidentes de transito no Brasil no período de 1 980 a 2011.
  • 15.
  • 16. 4 - CONSIDERAÇÕES FINAIS Ainda que a pesquisa em veículos autônomos terrestres de transporte seja um campo de pesquisa em ampla expansão e a literatura científica apresente justificativas diversas para seu desenvolvimento, problemas preeminentes devem ser tratados para garantir a sua ado ção de forma controlada. Dentro do contexto apresentado, veículos autônomos ainda podem exigir a supervisão humana na maior parte dos casos (o que não os torna plenamente autônomos), ainda que diversos eventos mais simples possam ser executados de forma automatizada (como estacionamento automático, controle automático de direção e velocidade em congestionamentos, etc.) o que já tem sido aplicado pelas diversas montadoras em seus veículos mais recentes. Esta automatização parcial já permite cumprir parte das principais motivações para condução autônoma como reduzir acidentes, melhorar a performance de navegação e tornar o trânsito mais inteligente. No entanto, esta visão ainda mantém o controle global e a responsabilidade legal sob administração do condutor, obrigando a este atender às mesmas exigências atualmente requisitadas de um condutor de veículo comum, além de exigir que o condutor de um VAT possua conhecimento especializado sobre como operar os componentes computacionais do veículo, o que pode aumentar (e não diminuir) o processo de treinamento de condução veicular. As principais pesquisas em veículos autônomos têm enfatizado a instrumentação do veículo para que a autonomia de controle seja plenamente independente do ambiente. Esta abordagem é realizada porque a instrumentação da via para torna-la mais inteligente e integrada aos veiculos podem ser complexas e de elevado custo financeiro e tecnológico. No entanto, sempre que possível, a instrumentação da via de transportes é recomendada pois pode oferecer recursos de processamento compartilhados que permitam minimizar os componentes e processamento a serem realizados localmente pelo veículo.
  • 17. Estes recursos caminhão em direção a criação da cidades Smarts que incluem desde a geração automática de rotas, posicionamento preciso, controle remoto da infraestrutura sobre o veículo em ambientes controlados (por exemplo, estacionamentos, rodovias, etc.), entre diversos outros elementos. A criação de cidades Smarts, assim, pode permitir a construção de veículos autônomos mais simples em termos complexidade computacional e atender ao princípio da autonomia no controle do veículo. A evolução das tecnologias em geral é uma via de mão única onde podemos apenas ingressar nela nunca podendo fazer o caminho c ontrário, dizer que se é contra a adoção de carros e cidades inteligentes é impossível, porém não será uma tarefa fácil para muitas cidades ou até mesmo países em desenvolvimento a se adequarem ao requisitos de sua implantação, são de elevado custo e requerem um diferenciado tipo de usuário. Nós brasileiros nos alegramos e entusiasmamos com reportagens como a do Projeto CARINA, onde vemos que esta realidade não está tão longe de nós, porem cabe lembrar que vivemos em um pais com déficit educacional, onde ainda o acesso ao ensino superior são para poucos, pessoas em nossas cidades vivem na pobreza extrema, onde o transito mata pessoas como uma guerra. Para os brasileiros talvez ainda demore um pouco mais para vermos a ascensão destas tecnologias afinal uma parte importante da cidades do futuro são as cidade que precisamos construir para o presente e que ainda não construímos.
  • 18. Referências Bibliográficas Artigos que foram as principais referências deste trabalho: Projeto Carina - Carro robótico inteligente para Navegação autônoma (n° 2011/10660-2); Modalidade linha regular de auxílio a Projeto de Pesquisa; Coord. Denis Fernando Wolf – USP; Investimento: R$ 55.753,20 (FAPESP - SP) Sabbagh, Vitor Brandão. Desenvolvimento de um Sistema de Controle para um Veículo Autônomo – 2009. Projeto final de curso, UFMG Belo Horizonte - Brasil. Demais Referencias: Benenson, R. (2009). Perception pour véhicule urbain sans conducteur: Conception et implementation. 2009. 218 f. Docteur de l’École des Mines de Paris. Paris Tech: Paris, France. BERTO, Marciel Francisco. Aplicação da Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Etno controle de Sensores de temperatura na atuação de robôs móveis. 2007. Disponível em: <http://www.unip.br/ensino/pos_graduacao/strictosensu/eng_producao/download/eng_marcielfranciscoberto.swf>. Brasil (1997). Código Brasileiro de Trânsito. Lei 9503 de 23 de Setembro de 1997: Institui o Código de Trânsito Brasileiro, Casa Civil, Brasília, DF Gage, D.W. (1995) UGV History 101: A Brief History of Unmanned Ground Vehicle (UGV) Development Efforts. In:Unmanned Systems Magazine. v. 13, n. 3. Gonçalves, L. F. S. (2011) - Desenvolvimento de Navegação Autônoma por GNSS. 2011. 192f. Dissertação (Mestrado em Engenharia). Escola Politécnica da Universidade de São Paulo, Universidade de São Paulo, São Paulo.
  • 19. JÁCOBO, Júlio Emílio Alvarez. Desenvolvimento de um Robô Autônomo Móvel Versátil utilizando Arquitetura Subsumption. 2001. Dissertação de Mestrado (Engenharia Mecânica). Disponível em: <http://www.fem.unicamp.br/~lva/pdf/Pablo/TeseJustoEmilioAlvarez2001.pdf>. SILVA OLIVEIRA, Fábio Alves. Desenvolvimento de um robô autônomo que desvia de obstáculo - 2008. Disponível em: <http://www.fabiocompany.com.br/tecnologia/wp-content/uploads/2011/02/PROJETO.pdf> Silva, T. M. (2009). Controle automático do mecanismo de frenagem de um veículo não tripulado. Projeto Final de Curso. Belo Horizonte, Brasil. Sussman, J.M. (2005). Perspectives on Intelligent Transportation. Springer, New York, NY, USA. Thrun, S. (2006). Winning the darpa grand challenge. Google TechTalks. Thrun, S., Montemerlo, M., Dahlkamp, H., Stavens, D., Aron, A., Diebel, J., Fong, P., Gale, J., Halpenny, M., Hoffmann, G., Lau, K., Oakley, C., Palatucci, M., Pratt, V., Stang, P., Strohband, S., Dupont, C., Jendrossek, L.-E., Koelen, C., Markey, C., Rummel, C., van Niekerk, J., Jensen, E., Alessandrini, P., Bradski, G., Davies, B., Ettinger, S., Kaehler, A., Nefian, A., and Mahoney, P. (2006). Stanley: The robot that won the darpa grand challenge. Journal of Field Robotics, 23(9):661–692. Special Issue on the DARPA Grand Challenge. Wetmore, J. (2003). Driving the Dream: The History and Motivations behind Sixty Years of Automated Highway Systems in America. Automotive History Review. Summer, 2003. pp. 4- 19.