Um dos grandes desafios dos fabricantes de carros autônomos hoje é fazer com que suas câmeras identifiquem tudo o que estiver por perto com alta precisão - para que, claro, eles não atropelem uma pessoa e também não batam em outro veículo ou obstáculo. Agora, uma nova tecnologia pode permitir que os computadores “enxerguem” melhor as esquinas.
Desenvolvida por uma equipe do Laboratório de Inteligência Artificial e Ciências da Computação (Computer Science and Artificial Laboratory) do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (Massachusetts Institute of Technology - MIT), as CornerCameras permitem observar o movimento de objetos ao redor de cantos a partir dos reflexos da luz no chão.
A olho nu fica difícil perceber as nuances, contudo, ao sobrepor imagens unidimensionais do material captado, o sistema consegue, por exemplo, calcular a posição e a velocidade de duas pessoas. Ao mesclar múltiplos modelos, é possível chegar a um mapa bidimensional, que funciona em tempo real.
Imagem de vídeo que explica o funcionamento do sistema. Reprodução
Aplicações
Entre as grandes vantagens das CornerCameras estão o fato que elas funcionam tanto em ambientes internos quanto externos e em condições de pouca luz, como em climas chuvosos. Além disso, não requerem lasers ou outros tipos de aparatos que possam encarecer muito todo o processo.
Ainda que os estudos tenham como foco os carros autônomos, o sistema pode ser usado também em veículos pilotados por humanos, com alertas capazes de detectar alguém correndo pelas ruas, por exemplo.
A maior limitação por enquanto é, obviamente, lugares com total ou grande ausência de luz, como em uma estrada em um campo aberto noturno. Outras coisas que poderiam causar problemas no funcionamento são mudanças constantes na iluminação, o que poderia ser ilustrado como nuvens se alternando em frente ao sol.
Mesmo assim, os pesquisadores estão otimistas, já que essas barreiras podem ser resolvidas com ajustes. E o relativo baixo preço para a implementação pode fazer com que a novidade chegue ao mercado antes do que muita gente espera.
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