As pessoas usam seus olhos e ouvidos para captar situações de trânsito que envolvem perigos potenciais. Para que os veículos autônomos façam a mesma coisa, eles precisam de uma série de sensores. À medida que o número de sensores que eles contêm aumenta, no entanto, também aumenta a quantidade de espaço necessária para encaixá-los - algo que muitas vezes é incompatível com a visão dos projetistas.
Agora, pesquisadores da Fraunhofer-Gesellschaft descobriram um método de integração discreta de certos sensores. Sua solução está nos faróis do veículo, onde eles combinam luz óptica, radar e LiDAR.

Os veículos de hoje são capazes de assumir cada vez mais funções sem exigir a intervenção do motorista. O controle de cruzeiro mantém automaticamente a distância correta do carro da frente, os sistemas de alerta de saída de faixa corrigem o caminho do veículo, se necessário, e a frenagem de emergência é acionada se o motorista for pego de surpresa.

Tudo isso é possível graças a câmeras na área de passageiros e sensores de radar na grade do radiador – e o futuro está marcado para ver os carros fazerem ainda mais sozinhos. Fazer isso acontecer significa usar significativamente mais sensores, mas encher grades deles não é algo que os designers de carros desejam entreter.

Sensores de radar e LiDAR integrados aos faróis

Cinco institutos Fraunhofer, incluindo o Institute for High Frequency Physics and Radar Techniques FHR, uniram forças como parte do projeto Smart Headlight para criar um método de instalação de sensores que economiza espaço e é o mais sutil possível - sem comprometer a função ou atuação.

O objetivo do projeto é desenvolver um farol integrado com sensores para sistemas de assistência ao motorista que permita combinar uma gama de elementos sensores com sistemas de luz adaptáveis. Espera-se que isso melhore a capacidade dos sensores de identificar objetos na estrada – e especialmente outros usuários da estrada, como pedestres. Os sensores LiDAR, por exemplo, podem ser usados ​​em sistemas eletrônicos de assistência à frenagem ou controle de distância.

"Estamos integrando sensores de radar e LiDAR em faróis que já estão lá de qualquer maneira - e, além disso, são as peças que garantem a melhor transmissão possível para sensores ópticos e fontes de luz e são capazes de manter as coisas limpas", diz Tim Freialdenhoven, pesquisador do Fraunhofer FHR. Os sensores LiDAR (Light Detection And Ranging) operam usando um princípio de medição baseado na determinação do tempo entre a emissão de um pulso de laser e a recepção da luz refletida, um método que produz medições de distância excepcionalmente precisas.

A primeira etapa na criação de sensores de faróis envolve o projeto de um sistema LiDAR adequado para integração na tecnologia automotiva. Isso também precisa considerar o fato de que a luz irradiada para a estrada pelo farol não pode ser impedida pelos dois sensores adicionais, mesmo que os LEDs responsáveis ​​​​pela luz estejam localizados bem atrás do farol.

Por esse motivo, os pesquisadores estão posicionando os sensores LiDAR na parte superior e os sensores de radar na parte inferior da carcaça do farol. Ao mesmo tempo, os feixes de ambos os sistemas de sensores precisam seguir o mesmo caminho que a luz do LED – algo que é dificultado pelo fato de todos os feixes envolvidos terem comprimentos de onda diferentes.

A luz visível do farol mede na região de 400 a 750 nanômetros, enquanto os feixes infravermelhos LiDAR variam de 860 a 1.550 nanômetros, próximo ao alcance do visível. Os feixes de radar, por outro lado, têm um comprimento de onda de quatro milímetros. "Esses três comprimentos de onda precisam ser fundidos coaxialmente - ou seja, ao longo do mesmo eixo - e é aí que entra o que chamamos de combinador multiespectral", afirma Freialdenhoven.

Guiar os feixes coaxialmente dessa maneira é crucial para evitar erros de paralaxe, que são complicados de desembaraçar. Além disso, organizar os sensores um ao lado do outro ocuparia significativamente mais espaço do que uma configuração coaxial, então os pesquisadores estão contornando isso usando o que é conhecido como bi-combinadores.

Para combinar a luz LED e a luz LiDAR, esta solução utiliza um espelho dicróico com revestimento especial, que guia os dois feixes de feixes ao longo de um único eixo por meio de reflexão seletiva de comprimento de onda. O mesmo efeito acontece no segundo combinador (embora de forma mais complexa devido aos comprimentos de onda muito diferentes), onde a luz LED, a luz LiDAR e o radar são combinados.

Como os sensores de radar já estão em uso generalizado no setor automotivo, os projetos de dois combinadores devem permitir que os fabricantes continuem usando os sensores existentes sem a necessidade de modificações.

Sistemas de radar:penetrando no nevoeiro

Então, por que combinar sistemas ópticos, LiDAR e radar? "Cada sistema individual tem seus pontos fortes, mas também seus pontos fracos", explica Freialdenhoven.

Os sistemas ópticos, por exemplo, apresentam desempenho limitado em situações de baixa visibilidade, como ambientes com neblina e poeira. Os sistemas de radar, por outro lado, são capazes de lidar com nuvens densas de neblina, mas não são muito bons em categorização:embora sejam capazes de dizer se algo é uma pessoa ou uma árvore, suas habilidades não têm nada em sistemas LiDAR.

"Também estamos trabalhando na fusão de dados de radar e LiDAR - algo que agregará enorme valor, especialmente quando se trata de confiabilidade", diz Freialdenhoven. A equipe já apresentou um pedido de patente e agora está trabalhando duro na criação de um protótipo.

A tecnologia está configurada para criar uma série de opções adicionais para integrar sensores em sistemas de assistência ao motorista. Módulos de luz menores, sensores LiDAR mais compactos e sensores de radar integrados possibilitarão a criação de conceitos multissensor, principalmente com vistas à tecnologia de veículos autônomos, onde os requisitos de projeto estão se tornando mais exigentes e o espaço de instalação é limitado.

Como resultado, os futuros sistemas de direção autônoma poderão não apenas detectar uma pessoa, mas também analisar sua velocidade, a que distância estão e o ângulo em que estão posicionados em relação ao veículo. + Explorar mais

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