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WEBVTT
Kind: captions
Language: pt-BR
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Atualmente, existe muito interesse em robôs
que dirigem, também conhecidos como carros
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autônomos, e essa tecnologia é retratada
na ficção há muito tempo. A origem
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da tecnologia de carros autônomos pode ser
associada a esses dois robos de pesquisa
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da década de 1960.
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À esquerda, temos uma máquina conhecida como
carrinho de Stanford. Este aqui foi construído por
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Hans Moravec. O que esse robô está fazendo é
usar um sistema de visão. De fato, um sistema
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de visão estéreo para reconstruir a natureza
tridimensional do mundo em que está dirigindo.
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Ele usa essas informações para planejar um caminho
e evitar bater em qualquer um desses obstáculos.
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Esta máquina era terrivelmente lenta. Principalmente
determinado pelo poder computacional limitado que
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estava disponível para o problema em 1964.
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O robô à direita também é bastante famoso.
É conhecida como Shakey e foi desenvolvida na SRI
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Internacional no final dos anos 60 e sua carreira
continuou nos anos 70. Esse robô também usou
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o senso de visão para criar um mapa do ambiente
em que estava navegando. Um grande avanço
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na tecnologia de carros autônomos foi o desafio
urbano da DARPA em 2007. Várias equipes competiram
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para construir carros-robôs que tivessem um desempenho
equiparável ao de motoristas humanos. Eles tiveram que
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executar tarefas como mudar para o estacionamento.
Eles tiveram que fazer as coisas certas nos cruzamentos.
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Eles tiveram que demonstrar que podiam fazer
ultrapassagens e tudo isso com segurança e níveis de
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habilidade comparáveis aos de motoristas humanos.
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O vencedor dessa competição foi esse carro-robô
chamado "Boss" desenvolvido pela Carnegie
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Mellon University e podemos ver que ele não se
parece com um carro comum. Está
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cheio de todos os tipos de dispositivos sensoriais
e uma grande parte do carro está cheia de
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equipamentos de computação de alto desempenho.
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Agora que a tecnologia evoluiu muito rapidamente,
até o ano de 2014, os carros do Google parecem
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muito mais elegantes. Na verdade, existe realmente
apenas um sensor que é óbvio quando você olha para o
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carro e esse é o dispositivo conhecido como Velodyne
um digitalizador a laser de varredura no teto
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do carro. A maneira como o carro robô vê seu mundo
é mostrada aqui no que chamamos de imagem em
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nuvem de pontos e isso é gerado pelo scanner
Velodyne que vimos no topo do carro do Google.
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A nuvem de pontos é um amontoado de pontos no espaço
tridimensional e geralmente são codificados
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por cores. Portanto, as cores azul, as cores
frias indicam o plano do solo no qual o robô está
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dirigindo e os pontos acima do plano do solo,
onde pode ser imprudente dirigir
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são de cor verde ou vermelho para os pontos que
estão muito acima do plano do solo.Portanto,
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a partir deste modelo geométrico tridimensional
bastante simples do mundo ao redor do carro, o
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software a bordo do carro é capaz de tomar
uma série de decisões sobre qual direção
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ele deve seguir.
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É capaz de ver outros objetos, talvez seres humanos,
talvez outros carros, talvez sinais de trânsito.
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O software a bordo do veículo deve levar todas
essas informações sensoriais ricas e cria
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um plano e, em seguida, enviar comandos ao
carro para ajustar o volante ou ajustar o
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acelerador ou ajustar o freio.