Pesquisadores projetam carros autônomos capazes de detectar sons

O projeto Hearing Car busca equipar esses veículos com microfones externos capazes de detectar, localizar e classificar sons do ambiente, permitindo que os carros identifiquem perigos que não estão visíveis. Inicialmente, o foco é detectar veículos de emergência, com planos futuros de identificar pedestres, pneus furados ou falhas nos freios.

Em testes, o sistema foi avaliado em condições adversas, como sujeira, neve, lama, sal nas estradas e temperaturas abaixo de zero, demonstrando que seu desempenho degrada menos do que o esperado após limpeza e secagem dos módulos. Os microfones resistem inclusive a lavagens completas de carro.

Cada módulo externo de microfone contém três microfones em um pacote de 15 centímetros de largura e é montado na traseira do veículo, onde o ruído do vento é menor. Os sons captados são digitalizados, convertidos em espectrogramas e enviados a uma rede neural convolucional baseada em regiões (RCNN) treinada para detecção de eventos sonoros.

Quando a RCNN identifica, por exemplo, uma sirene, a detecção é verificada pelas câmeras do veículo, confirmando sinais visuais, como luzes piscando, o que aumenta a confiabilidade do sistema e reduz falsos positivos.

Todo o processamento é feito a bordo, minimizando a latência e eliminando dependência de conectividade ou interferências de rádio. A carga de processamento pode ser suportada por um Raspberry Pi moderno.

Segundo Brandes, os testes iniciais indicam que o Hearing Car consegue detectar sirenes a até 400 metros em condições silenciosas e baixa velocidade, embora esse alcance caia para menos de 100 metros em rodovias devido ao ruído do vento e da estrada. Os alertas são acionados em cerca de 2 segundos, tempo suficiente para que motoristas ou sistemas autônomos reajam.

O principal desafio agora é garantir que os algoritmos interpretem corretamente ambientes urbanos complexos, com buzinas, caminhões e obras.