Por que carros 100% autônomos ainda estão longe de chegarem ao mercado

Atualmente um bom número de modelos de diferentes marcas possuem a possibilidade de se dirigirem sozinhos sob algumas circunstâncias. Todos estão, no momento, reduzidos a apenas compreensão do tráfego em estradas, mantendo a velocidade e o sentido da via, entretanto exigindo que o motorista esteja ciente de como o veículo está trafegando.

Porém, a Tesla está agora tentando dar o próximo passo, lançando um sistema mais avançado de "direção totalmente autônoma" que promete navegação automática, parada nos semáforos e muito mais.

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No momento, temos seis níveis de tecnologia de veículos autônomos: do nível 0 (um veículo tradicional, sem automação) ao nível 5 (um veículo que pode fazer qualquer coisa que um humano faça). No mercado atualmente, temos sistemas nível 1 (que presta pequenas assistências ao motorista, como manter o carro na faixa ou gerenciar sua velocidade) e nível 2 (automação parcial, como direção e controle de velocidade). Estes dois níveis exigem atenção total do motorista, como já dito.

Mas, além deles, temos também os veículos de nível 3, que têm mais autonomia e podem tomar algumas decisões por conta própria. Porém, ainda assim o motorista deve permanecer alerta e assumir o controle a qualquer momento - e o perigo está aí. Nos últimos anos, veículos nível 2 e nível 3 têm sido envolvidos em acidentes exatamente por desatenção dos proprietários, que acabam relaxando ao volante.

No nível 4, o veículo é 100% autônomo, mas só pode guiar sozinho em áreas pré-selecionadas ou cumprindo um itinerário (como o Waymo, da Google, atualmente em testes). Apenas no nível 5 o veículo é verdadeiramente autônomo e pode ir a qualquer lugar a qualquer momento como um humano. A transição do nível 4 para o 5 é a parte mais complicada.

Mas não só pela grande e óbvia barreira do desenvolvimento tecnológico. A legislação rodoviária nas mais diversas cidades do mundo, assim como a aceitação popular, ainda são enormes obstáculos.

Os softwares de aprendizado de veículos autônomos são baseados em algoritmos de aprendizado de máquinas e redes neurais que imitam o cérebro humano. Eles são treinados para reconhecer e classificar objetos usando exemplos de milhões de vídeos e imagens de direção do mundo real. A dificuldade reside no fato de que os veículos também precisam interagir, compreender e reagir a como tudo à sua volta se comporta, sempre tomando a melhor atitude.

Por outro lado, como aferir os sistemas? Como aprová-los? No momento, a própria indústria tem se autorregulado, porém há sempre o risco de algo ir para as ruas antes de estar 100% pronto e testado.

Na Austrália, por exemplo, as leis atuais não apoiam a implantação comercial e a operação de veículos autônomos.

Por isso, apesar das movimentações no momento, a indústria ainda está só no início do embate dentro deste mercado. Ainda é necessário preparar a base do transporte autônomo individual em cidades - algo que mesmo em países desenvolvidos ainda está longe de ser uma realidade.