O compartilhamento de carros com veículos autônomos pode melhorar as cidades de várias maneiras. Cingapura está assumindo um papel pioneiro, trabalhando com pesquisadores ETH para explorar o potencial da personalização, transporte público eletrificado e automatizado.

O futuro da mobilidade é medido em marcos:em fevereiro deste ano, A subsidiária do Google, Waymo, anunciou que sua frota de carros autônomos percorreu mais de 8 milhões de quilômetros em vias públicas. Isso aconteceu logo após o anúncio do Uber de que havia completado 3 milhões de quilômetros de direção autônoma. Se a indústria conseguir o que quer, então, em breve estaremos compartilhando todas as nossas ruas com veículos controlados por algoritmos em vez de motoristas. Mas esse é um cenário realista? Ou simplesmente uma visão tingida de rosa de um futuro impulsionado pela tecnologia?

Perguntamos a um dos maiores especialistas neste campo, O pesquisador italiano Emilio Frazzoli, Professor de Sistemas Dinâmicos e Controle na ETH Zurich desde outubro de 2016. "Tudo depende do nível de mobilidade autônoma que você tem em mente, "ele responde." Eu diria que levará pelo menos mais 15 anos antes que você possa comprar um carro autônomo de uma concessionária. Mas se você se refere a um tipo limitado de compartilhamento de carro, então já está acontecendo. "Na verdade, este último conceito é uma parte central da própria pesquisa de Frazzoli. Em meados de 2018, a empresa de compartilhamento de caronas Lyft lançou um serviço na Las Vegas Strip que permite a qualquer pessoa reservar uma de uma frota de 30 BMWs por meio de seu aplicativo. Os carros sem motorista são controlados por algoritmos desenvolvidos pela empresa de tecnologia de veículos Aptiv, que adquiriu NuTonomy - a start-up fundada por Frazzoli - em outubro de 2017.

Repensando a mobilidade urbana

Antes de ingressar na ETH, Frazzoli passou dez anos como professor no prestigioso MIT em Boston. Sistemas autônomos - inicialmente aeronaves e drones - foram o foco de seu trabalho desde o início. "O lado técnico disso geralmente era muito bom, mas não estava ajudando muito a resolver os desafios que a sociedade enfrenta. "Em 2009, ele se viu pensando em uma questão fundamental:"Naquela época, o principal argumento para conduzir pesquisas sobre carros autônomos era a ideia de que eles tornariam o tráfego rodoviário mais seguro. "Embora reconhecendo a verdade dessa afirmação, pelo menos a longo prazo, Frazzoli percebeu que havia potencialmente um muito maior, benefício de médio prazo a ser obtido repensando completamente a questão da mobilidade individual para os moradores das cidades.

“O objetivo do meu grupo de pesquisa é uma forma de mobilidade que combine a conveniência de um carro particular com a sustentabilidade do transporte público”. Em outras palavras, uma espécie de Uber, mas sem driver e, portanto, muito mais econômico e disponível. Além disso, graças à eletrificação e ao melhor uso da capacidade, uma solução que oferece consumo de energia e emissões de CO2 significativamente mais baixos. Agora mesmo, as pessoas usam carros particulares, na média, apenas 5 por cento do tempo, o que significa que os carros passam os 95% restantes do tempo parados parados em estacionamentos e garagens ou na rua. Isso não faz sentido em termos de sustentabilidade, desenvolvimento urbano ou eficiência de recursos.

O start-up de Frazzoli, NuTonomy, que desenvolve software de controle para veículos autônomos, começou a traçar planos para testar carros autônomos em Cingapura em 2014. Mais ou menos na mesma época, o professor publicou um artigo no qual investigou como substituir todos os veículos particulares na cidade-estado de 719 quilômetros quadrados por compartilhados, veículos autônomos afetariam os volumes de tráfego. Seus resultados mostraram que as necessidades de mobilidade de toda a população de Cingapura poderiam ser atendidas com cerca de 40 por cento dos veículos (350, 000 em vez de 800, 000).

Um ano depois, O primeiro-ministro Lee Hsien Loong revelou sua visão de um "futuro car-lite" baseado em veículos autônomos, a expansão do transporte público e o incentivo ao tráfego lento, como caminhadas e ciclismo. Com 5,5 milhões de habitantes e densidade populacional de 7, 697 pessoas por quilômetro quadrado - em comparação com o número de 203 da Suíça - Cingapura é mais dependente de transporte eficiente do que qualquer outra grande área metropolitana.

É por isso que Cingapura passou anos tentando reprimir a demanda por carros particulares, impondo altos impostos e cobrando até 70, 000 dólares para os certificados de habilitação exigidos para possuir um veículo. Mais de 10 empresas estão testando seus sistemas em uma instalação de teste de dois hectares na Universidade Tecnológica de Nanyang, na parte oeste da Ilha de Cingapura. E já há planos para operar os primeiros ônibus autônomos fora do horário de pico em três subúrbios da cidade a partir de 2022.

Simulando transformação

Pieter Fourie trabalha em um escritório ensolarado no sexto andar da Torre CREATE, um edifício envolto em folhagem vertical na Universidade Nacional de Cingapura (NUS). Aqui, ele conduz pesquisas nas cidades do futuro em nome do Laboratório de Cidades do Futuro da ETH Zurich. Fourie lidera o projeto Engaging Mobility, que reuniu autoridades governamentais e universidades em um workshop preliminar em julho de 2017. O objetivo era definir as condições básicas necessárias para implementar em toda a cidade, mobilidade sob demanda usando carros e ônibus autônomos.

Os pesquisadores usaram os resultados do workshop para formular questões-chave de pesquisa, tais como:O que fazemos com a oferta atual de vagas de estacionamento se a maioria dos veículos está constantemente na estrada? Precisamos redefinir o layout de nossas estradas? E qual efeito será automatizado, transporte eletrificado tem no transporte público existente, requisitos de energia e segurança?

Fourie explora essas e outras questões semelhantes usando a plataforma de simulação MATSim desenvolvida por um grupo liderado pelo professor Kay Axhausen no Instituto de Planejamento e Sistemas de Transporte da ETH de Zurique. MATSim é baseado em agente, o que significa que a simulação é conduzida pelo comportamento de agentes individuais ao invés de regras abrangentes. "Com base nos dados demográficos mais recentes de Cingapura, estamos modelando uma população sintética que é o mais próxima possível da real, "Fourie diz.

Dentro desta população, cada agente individual exibe um determinado comportamento de mobilidade e tem um destino específico com base em dados de tráfego da vida real. Fourie está agora na fase de consertar as condições subjacentes, incluindo o número de veículos empregados, o tamanho deles, os tempos de espera máximos permitidos para os passageiros, a disponibilidade de lugares de estacionamento e uma variedade de fluxos de tráfego diferentes. Ele então deixa a população sintética solta na simulação por 24 horas. O sistema avalia automaticamente a eficiência com que os agentes individuais foram capazes de chegar aos seus destinos em cada cenário.

Agora mesmo, A equipe de Fourie está programando esse tipo de simulação para a área portuária de Tanjong Pagar, um distrito de cerca de 2 quilômetros quadrados na parte oeste de Cingapura. Este site está sendo convertido de um terminal de contêineres em uma área residencial e comercial. Fourie já simulou mais de 200, 000 viagens envolvendo 60, 000 agentes individuais. Isso incluiu o cálculo do tamanho da frota de veículos autônomos e quantos quilômetros os veículos teriam que percorrer para atingir um nível equivalente de serviço em três diferentes tipologias de ruas.

Os pesquisadores também simularam quatro estratégias diferentes de estacionamento para uma frota de 4, Veículos de 10 e 20 lugares. Os resultados preliminares sugerem que o sistema de transporte é mais eficiente se os veículos compartilhados puderem estacionar na rua quando deixarem de receber pedidos de recolhimento. Isso é válido mesmo que signifique reduzir temporariamente a capacidade da via em uma faixa. As descobertas dos pesquisadores também sugerem que ter menos, mas correspondentemente maior, as estações de embarque e desembarque têm um impacto favorável no fluxo de tráfego, reduzindo os desvios que os carros precisam fazer para recolher os passageiros. As estações também precisam ser grandes o suficiente para acomodar diferentes tamanhos de veículos. Fourie espera ter esse tipo de simulação em funcionamento para toda a ilha já no próximo ano.

Dilemas de tomada de decisão

Apesar desses rápidos desenvolvimentos em Cingapura e dos serviços incipientes que vêm online em Las Vegas, Emilio Frazzoli ainda vê muitos desafios pela frente, especialmente quando se trata de lidar com ambientes caóticos. “Ainda não sabemos exatamente como os veículos autônomos devem se comportar no trânsito, " ele diz, explicando que isso envolve dezenas de dilemas de tomada de decisão que são parte integrante das situações cotidianas do trânsito. Por exemplo, um carro que dirige sozinho deve cruzar uma linha dupla para evitar uma potencial colisão? E se um usuário inocente da estrada for ferido como resultado de uma manobra projetada para salvar um motorista culpado de um acidente fatal? Esses são os tipos de decisões que devem ser definidas durante a programação de algoritmos de controle. Um foco principal da pesquisa atual de Frazzoli é, portanto, os "livros de regras" que devem ser usados ​​para priorizar esses vários critérios de tomada de decisão em algoritmos de controle. No topo da hierarquia estão as regras projetadas para garantir a segurança dos usuários das estradas. Na parte inferior, estão as regras destinadas a aumentar o conforto dos passageiros.

Em um artigo recente, Frazzoli e sua equipe estimaram que seriam necessárias 200 regras em 12 grupos de hierarquia para preparar veículos para todos os cenários possíveis, incluindo regras de baixa prioridade, como não assustar os animais na beira da estrada. Frazzoli sente que chegou a hora de um debate público mais amplo sobre a direção autônoma:"A codificação das regras de segurança e responsabilidade não é algo que devemos simplesmente deixar nas mãos de engenheiros que trabalham para empresas privadas". Em última análise, ele discute, é do interesse de todos incorporar nosso novo, motoristas virtuais no trânsito urbano da maneira mais suave possível - assim como fazemos com novos motoristas humanos, mas com os maiores níveis de segurança, previsibilidade e eficiência que os veículos autônomos oferecem.