Utilização de Sensores Ultrassônicos em Veículos Inteligentes e Aplicação do Método da Grade de Ocupação

Os sensores ultrassônicos são dispositivos amplamente empregados na robótica e com diversas
aplicações. Seu princípio se baseia na diferença temporal entre a emissão e o recebimento de
uma onda sonora, após colidir com um objeto. Conhecendo o tempo e a velocidade do som, é
possível obter a distância do sensor em relação ao objeto. No contexto de veículos inteligentes,
os sensores de distância são essenciais para o controle da posição do veículo em relação aos
obstáculos presentes no meio, impedindo sua colisão e proporcionando a execução da trajetória
de maneira mais precisa. O uso desses sensores fez-se necessário no desenvolvimento de um
veículo inteligente de escala reduzida pelo Núcleo de Estudos do Laboratório de Mobilidade
Terrestre (NLMT). No total, foram posicionados 12 módulos de sensor ultrassônico ao redor do
veículo, e o recebimento dos dados foi permitido pelo uso de plataformas Arduino e Raspberry
Pi. Dois modelos de sensores ultrassônicos foram escolhidos, sendo oito sensores menos
precisos e de menor alcance posicionados nas laterais e quatro na parte frontal, mais robustos. A
coleta e o processamento de valores dos sensores ultrassônicos foram realizados por meio da
plataforma Arduino e microcontrolador ATMEGA328. A partir desse ponto, esses valores foram
integrados no microcomputador Raspberry Pi 3 para o controle do esterçamento e freio do
veículo. Uma primeira aplicação de tratamento foi realizada apenas considerando a presença
discreta de um obstáculo. Por meio de uma interface de simulação robótica, os dados dos
sensores em tempo real foram igualmente plotados. No entanto, o tratamento dessas
informações para que seja possível auxiliar nos comandos do veículo ainda não foi
implementado. Visando a obtenção de dados mais precisos, será realizado o estudo e aplicação
do método da grade de ocupação, o qual define uma função probabilística para a existência de
um objeto em um determinado espaço, com base na análise sensorial e posição do veículo.
Dessa forma, o ambiente será discretizado em células, as quais compõem uma matriz 2D como
representação do ambiente.