Como um carro autónomo vê a estrada

Estatisticamente, a parte menos confiável de um carro é... o condutor. Chris Urmson lidera o projeto de carro sem condutor da Google, um dos vários esforços para remover os humanos do lugar do condutor. Chris fala sobre em que fase o seu projeto se encontra, e partilha filmagens fascinantes que mostram como o carro vê a estrada e toma decisões autónomas sobre o que fazer a seguir.

Em 1885, Karl Benz inventou o automóvel.

Mais tarde, nesse ano,
testou-o publicamente

e — é mesmo verdade —
embateu contra um muro!

Desde há 130 anos,

que trabalhamos nessa parte
menos fiável do carro, o condutor.

Tornámos os carros mais fortes.

Colocámos cintos de segurança, "airbags",

e na última década, tentámos
tornar o carro mais inteligente

para resolver esse problema, o condutor.

Hoje, vou falar um pouco sobre a diferença

entre diminuir esse problema com sistemas
de assistência ao condutor

e ter carros totalmente autónomos

e o que eles podem fazer pelo mundo.

Também vou falar um pouco
do nosso carro

e permitir que vejam como ele vê o mundo,
como reage e o que faz,

mas primeiro, vou falar um
pouco sobre o problema.

E é um grande problema:

Morrem 1,2 milhões de pessoas por ano
nas estradas do mundo inteiro.

Só nos EUA, morrem
33 000 pessoas por ano.

Para pôr isso em perspetiva,

é o mesmo que um Boeing 737
cair do céu todos os dias úteis.

É quase inacreditável.

Os carros são-nos vendidos assim,

mas, na verdade, conduzir é assim.

Não há sol, está a chover,

e queremos fazer tudo menos conduzir.

O motivo para isso é:

O trânsito tem vindo a piorar.

Nos EUA, entre 1990 e 2010,

a distância percorrida por
veículos aumentou em 38%.

Aumentámos em 6% o número de estradas,

por isso não e só na nossa mente.

O trânsito está realmente pior
do que era há não muito tempo.

Tudo isto tem um alto custo
para a humanidade.

Se agarrarmos no tempo médio de viagem
nos EUA, que é de cerca de 50 minutos,

e multiplicarmos isso pelos 120 milhões
de trabalhadores que temos,

obtemos cerca de
seis mil milhões de minutos

desperdiçados em viagem todos os dias.

É um grande número,
vamos colocá-lo em perspetiva.

Agarramos nos seis mil milhões de minutos

e dividimo-los pela esperança média
de vida de uma pessoa,

o que resulta em 162 vidas

gastas todos os dias, desperdiçadas,

apenas para ir de do ponto A ao ponto B.

É inacreditável.

Depois, há aqueles
que não têm o privilégio

de ficarem engarrafados no trânsito.

Este é Steve.

É um homem incrivelmente capaz,

mas acontece que é cego.

Isso implica que, em vez duma
viagem de 30 minutos para o trabalho,

demora duas horas a encaixar
pedaços de transportes públicos

ou pede boleia a amigos e família.

Não tem a mesma liberdade
de movimentos que nós temos.

Devíamos fazer algo em relação a isso.

O senso comum diria

para agarrarmos nos sistemas
de assistência ao condutor

e os melhorarmos cada vez mais,

até os transformar em carros autónomos.

Estou aqui para mostrar
que isso é o mesmo que eu dizer

que, se treinar muito os meus saltos,
um dia conseguirei voar.

Na verdade, temos que fazer
algo um pouco diferente.

Então vou dizer-vos
que os carros autónomos

são diferentes dos sistemas de assistência
em três planos diferentes.

Vou começar por vos contar
a nossa experiência.

Em 2013,

fizemos o primeiro teste
de um carro autónomo

em que deixámos pessoas vulgares usá-lo.

Bem, quase vulgares...
eram 100 funcionários da Google,

mas não estavam a trabalhar no projeto.

Demos-lhes o carro e pedimos
que o usassem na sua vida quotidiana.

Mas ainda não era
um verdadeiro carro autónomo.

Tinham que prestar atenção,

porque era um veículo experimental.

Tínhamos feitos muitos testes,
mas ainda podia falhar.

Então demos-lhes duas horas de treino,

Colocámo-los no carro,
deixámos que o usassem,

e as reações deles
foram uma coisa incrível,

para alguém a tentar
pôr um produto no mundo.

Todos disseram que o adoraram.

Tivemos um condutor de um Porsche,
que nos disse, logo no primeiro dia:

"Isto é uma ideia estúpida.
Em que é que estão a pensar?"

Mas no final, disse:
"Eu queria ter um!

"E todos deviam ter um, porque as pessoas
são uns condutores terríveis".

Foi música para os nossos ouvidos,

mas depois começámos a observar
o que as pessoas faziam dentro do carro,

e isso abriu-nos os olhos.

A minha história preferida
é a deste senhor

que olha para o seu telemóvel
e repara que a bateria está fraca.

Então, vira-se para trás no carro
e vasculha na sua mochila,

saca do seu computador portátil,

coloca-o no banco,

vai de novo à mochila

procura, tira o carregador do telemóvel,

desenrola-o, coloca-o no portátil
e liga o telemóvel.

Não tarda, o telemóvel está a carregar.

Faz isto tudo a 100 km/hora,
na autoestrada.

Inacreditável!

Pensámos nisto e dissemos:
"É óbvio, não é?

"Quanto melhor fica a tecnologia,

"menos fiável será o condutor".

Se só tornarmos os carros
cada vez mais inteligentes,

provavelmente não veremos
as vitórias de que precisamos.

Deixem-me falar de algo
um pouco técnico, por momentos.

Na parte inferior deste gráfico

está a frequência com que o carro trava,
quando não devia.

Podemos ignorar a maior parte deste eixo

porque nunca iremos comprar um carro,

que pare de imprevisto,
quando estamos a conduzir na cidade.

O eixo vertical é a frequência
com que o carro trava,

quando deve, para nos ajudar
a evitar um acidente.

Se olharmos aqui para
o canto inferior esquerdo,

este é o carro clássico.

Não trava por nossa conta,
não faz nada inesperado,

mas também não nos livra
de um acidente.

Se quisermos introduzir um sistema
de condução assistida num carro,

com travagem anti-colisão,

vamos introduzir aqui
um conjunto de tecnologias.

Esta é a curva, que terá as suas
propriedades de funcionamento,

mas nunca evitará todos os acidentes,

porque não tem essa capacidade.

Mas vamos escolher
uma zona da curva por aqui.

O sistema talvez evite metade dos acidentes
em que o condutor humano falha.

Isso é incrível, não é?

Acabamos de reduzir para metade
os acidentes na estrada.

Agora há menos 17 000 mortes
por ano nos EUA.

Mas, se queremos um carro autónomo,

precisamos de uma curva
tecnológica deste género.

Precisaremos de mais sensores no veículo,

e escolheremos
um ponto operacional por aqui,

onde, basicamente
não haverá acidentes.

Ainda vão ocorrer, mas com
muito pouca frequência.

Agora, podemos olhar para isto
e podemos discutir

se é algo incremental
e eu responderia "regra dos 80:20".

É muito difícil ultrapassar
aquela nova curva.

Mas vamos analisar de outra
perspetiva, por momentos.

Vamos ver com que frequência é que
a tecnologia tem que fazer a coisa certa.

Este ponto verde aqui é um sistema
de assistência à condução.

Parece que os condutores nos EUA

fazem erros que provocam
um acidente de trânsito

em cada 160 000 km.

Por outro lado, um carro autónomo
provavelmente toma decisões

cerca de 10 vezes por segundo,

numa ordem de grandeza,

que corresponde a cerca
de 1000 decisões em cada 1,6 km.

Portanto, se compararem
a distância entre estas duas coisas,

é cerca de 100 milhões.

Oito ordens de magnitude.

É como comparar a minha
velocidade de corrida

com a velocidade da luz.

Por mais que eu treine,
nunca vou chegar lá perto.

Portanto há aqui um fosso muito grande.

Por fim, há a forma como
o sistema lida com a incerteza.

Este peão aqui vai
atravessar a estrada, ou não?

Não sei dizer, nem nenhum
dos nossos algoritmos.

Se tivermos um sistema
de assistência ao condutor,

significa que não vai reagir,
porque, novamente,

é totalmente inaceitável
que ele acione os travões inesperadamente.

Enquanto que um carro autónomo
deteta o peão e diz:

"Não sei o que é que ele vai fazer,

" vou abrandar, ver melhor, e depois
reagir apropriadamente."

Por isso, pode ser muito mais seguro
do que qualquer sistema de assistência.

Basta de falar sobre as
diferenças entre os dois.

Vamos falar um bocado
sobre como o carro vê o mundo.

Este é o nosso veículo.

Ele começa por perceber
onde está situado,

alinhando um mapa
e os seus dados sensoriais.

Depois colocamos em cima disso
o que ele vê no momento.

Todas as caixas roxas que aqui veem
são outros veículos na estrada,

e a coisa vermelha ali ao lado
é um ciclista,

e, à distância, se olharem bem de perto,

conseguem ver uns cones.

Aí sabemos onde o carro
se encontra no momento,

mas temos que fazer melhor que isso:
temos que prever o que vai acontecer.

Aqui a carrinha no canto superior direito
vai mudar para a faixa da esquerda

porque a estrada
à sua frente está fechada,

portanto terá que se desviar.

Reconhecer essa carrinha é ótimo,

mas precisamos de saber
o que todos estão a pensar,

o que se torna num problema
bastante complicado.

Podemos determinar como
o carro deve responder no momento,

que trajetória deve seguir, com que
velocidade deve abrandar ou acelerar.

Depois, tudo isso se torna
no caminho a seguir:

virar o volante para a esquerda ou direita,
acionar o travão ou o acelerador.

No final do dia são apenas dois números.

Até que ponto pode ser difícil?

Quando começámos, em 2009,

este era o nosso sistema.

Vemos o nosso carro no centro
e as outras caixas na estrada,

a seguir pela autoestrada.

O carro tem que perceber onde está e
a posição aproximada dos outros veículos.

É uma compreensão geométrica do mundo.

Quando começamos a conduzir
em bairros e estradas da cidade,

o problema passa a ter
toda uma nova dificuldade.

Vemos peões a passar à nossa frente,
carros a passar à nossa frente,

em todas as direções,

semáforos, passadeiras.

Em comparação, é um problema
incrivelmente complicado.

Depois, quando se tem
esse problema resolvido,

o veículo tem que conseguir
lidar com as obras.

Aqui estão os cones à esquerda
a obrigá-lo a virar para a direita,

mas não são apenas
as obras isoladas, claro.

Também tem que lidar com outros veículos
que passam por essa zona de obras.

Claro, se alguém quebrar as regras,
a polícia está lá.

O carro tem que perceber que aquela luz
a piscar no topo do carro

significa que não é apenas um carro,
é um carro da polícia.

Da mesma forma,
a caixa laranja deste lado

é um autocarro escolar.

Também temos que o tratar
de forma diferente.

Quando estamos na estrada,
as pessoas têm expetativas:

Assim, quando um ciclista
levanta o braço,

quer dizer que espera
que o carro lhe ceda a passagem

para ele poder mudar de direção.

E quando um policia está na estrada,

o nosso veículo deve perceber
que isso quer dizer parar

e que, quando fazem sinal para avançar,
deve continuar.

A forma de conseguirmos isto
é partilhando informações entre veículos.

Este é o primeiro modelo, mais em bruto.

Quando um veículo vê uma zona de obras

informa os outros veículos
para ficarem na faixa correta

para evitarem dificuldades.

Mas temos uma compreensão
mais profunda disso.

Podemos usar todos os dados
que os carros foram vendo,

as centenas de milhares
de peões, de ciclistas,

e de veículos que lá estiveram

e perceber como é que são

e usar isso para deduzir
o que é que os outros veículos são

e o que é que são os peões.

Ainda mais importante,
podemos obter isso de um modelo

de como prevemos
que eles se desloquem.

Aqui, a caixa amarela é um peão
a atravessar á nossa frente.

Aqui, a caixa azul é um ciclista

e prevemos que ele vai sair
da estrada á sua direita.

Aqui, há um ciclista em sentido oposto

e sabemos que ele vai continuar
ao longo da estrada

Aqui, alguém faz uma viragem á direita,

e daqui a pouco, alguém
vai inverter a marcha á nossa frente.

Podemos prever esse comportamento
e reagir com segurança.

Agora, está tudo a correr bem
para as coisas que vimos,

mas claro, encontramos imensas coisas
que nunca tínhamos visto.

Há uns meses,

os nossos veículos
estavam a percorrer a Mountain View,

e encontrámos isto.

Uma mulher numa cadeira de rodas elétrica,

às voltas, a perseguir um pato na estrada!

(Risos)

Acontece que, em parte alguma,
no código da estrada,

se explica como reagir a isto.

Mas os nossos veículos
foram capazes de gerir isso,

abrandar e seguir em segurança.

Mas não temos que lidar apenas com patos.

Observem este pássaro à nossa frente.

O carro reage a isso.

Aqui, estamos a lidar com um ciclista

como só encontramos em Mountain View.

E claro que temos que
lidar com condutores,

mesmo os mais pequenos.

Olhem para a direita,
alguém salta deste camião.

E agora, olhem para a esquerda,
o carro com caixa verde

decide, no último momento,
que precisa de virar à direita.

Aqui, quando vamos mudar de faixa,
o carro à nossa esquerda

decide que quer fazer o mesmo.

E aqui, vemos um carro
a passar um sinal vermelho

e a continuar o seu caminho.

Do mesmo modo, aqui um ciclista
passa também um sinal vermelho.

E claro, o nosso veículo
responde de forma segura.

Há pessoas, como este homem,
que, não sei como,

por vezes, atravessam a estrada
entre dois carros autónomos.

Temos de perguntar:
" Em que é que estás a pensar?"

(Risos)

Já vos inundei com todas estas coisas,

por isso, vou falar duma
muito rapidamente.

O que vemos aqui,
é a cena do ciclista outra vez.

Na realidade, ainda não vemos o ciclista,

mas o carro vê:
é aquela pequena caixa azul ali.

Isso vem das informações do laser.

Na verdade, não é muito fácil perceber,

por isso vou mudar o ângulo de leitura
e olhar para elas.

Se formos bons a ler dados laser,

podemos ver alguns pontos ali na curva.

Aquela caixa azul é o ciclista.

Quando o nosso sinal está vermelho,

o do ciclista já está amarelo.

Se semicerrarmos os olhos,
podemos ver isso na imagem.

Mas o ciclista vai avançar no cruzamento.

O nosso sinal mudou para verde,
o dele já está vermelho

e podemos prever que a bicicleta
vai atravessar-se à nossa frente.

Infelizmente, os outros condutores
não prestaram muita atenção.

Começaram a avançar
e, felizmente para todos,

este ciclista reage, evita-os

e passa pelo cruzamento.

E agora, cá vamos nós!

Como podem ver, fizemos
progressos muito excitantes.

Nesta altura, estamos convencidos
que esta tecnologia vai entrar no mercado.

Fizemos cinco milhões de km de testes
nos nossos simuladores, todos os dias.

Podem imaginar a experiência
que os nossos veículos têm.

Estamos ansiosos por ver
esta tecnologia na estrada.

Achamos que o caminho correto
é através dos carros autónomos

em vez de carros
com assistência ao condutor.

A urgência é enorme.

Durante o tempo
em que eu fiz esta palestra hoje,

morreram 34 pessoas
nas estradas dos EUA.

Quando é que podemos pôr isto cá fora?

É difícil dizer, porque é
um problema complicado.

Estes são os meus dois filhos.

O meu filho mais velho tem 11 anos.

Dentro de 4 anos e meio,
vai poder obter a carta de condução.

A minha equipa e eu estamos empenhados
em fazer que isso não aconteça!

Obrigado.

(Aplausos)

Chris Anderson: Chris,
tenho uma pergunta para ti.

Chris Urmson: Ok.

CA: Certamente a mente dos vossos carros
é bastante incompreensível.

Neste debate entre assistência ao condutor
e totalmente autónomo...

Há bastante debate sobre isto,
neste momento.

Há empresas como, por exemplo, a Tesla

que estão viradas
para a assistência á condução.

O que estás a dizer e dizer é que
isso vai ser um beco sem saída,

porque não conseguimos continuar

a melhorar esse caminho
e chegar a autónomo

em determinado ponto, e o condutor
vai dizer: " Isto parece seguro",

entra lá para trás,
e acontece algo muito feio.

CU: Certo, é isso mesmo.

Não estou a dizer que os sistemas
de assistência ao condutor

vão deixar de ter um valor incrível.

Podem salvar muitas vidas
entretanto.

mas ver a oportunidade transformadora

e ajudar alguém como o Steve
a dar uma volta,

para chegar ao fim em segurança,

ter a oportunidade de
mudar as nossas cidades

e eliminar essas crateras urbanas
a que chamamos parques de estacionamento,

é a única forma de avançar.

CA: Nós vamos acompanhando
o vosso progresso com enorme interesse.

- Muito obrigado Chris.
- Obrigado.

(Aplausos)