A perceção de obstáculos refere-se à capacidade de um sistema, geralmente baseado em inteligência artificial ou robótica, de detetar, identificar e localizar objetos físicos que possam impedir o movimento ou a ação de uma entidade autónoma (veículo, robô, drone, etc.). Esta perceção baseia-se na análise de dados recolhidos por vários sensores (câmaras, lidares, radares, ultrassons) e envolve o processamento em tempo real de informação complexa para possibilitar uma tomada de decisão adequada. Distingue-se de outras tecnologias de visão pelo seu objetivo específico: garantir segurança e autonomia em ambientes dinâmicos e, por vezes, imprevisíveis.
Casos de uso e exemplos de aplicação
A perceção de obstáculos é crucial na condução autónoma, permitindo que veículos detetem peões, outros veículos ou objetos na estrada e ajustem a sua trajetória. Na indústria, é utilizada por robôs móveis para navegação em armazéns ou linhas de produção. Drones usam esta tecnologia para evitar colisões durante voos em ambientes urbanos ou naturais.
Principais ferramentas, bibliotecas, frameworks
As principais ferramentas para perceção de obstáculos incluem OpenCV (processamento de imagens), ROS (Robot Operating System), TensorFlow e PyTorch (aprendizagem profunda), bem como soluções especializadas como NVIDIA Isaac ou Apollo da Baidu para veículos autónomos. Frameworks para processamento de dados de sensores como PCL (Point Cloud Library) para dados de lidar também são fundamentais.
Desenvolvimentos recentes e tendências
Tendências recentes incluem a integração do deep learning para maior robustez em condições variadas (meteorologia, iluminação), o uso de sensores multimodais para fusão de diferentes fontes de informação e a otimização do processamento embarcado para resposta em tempo real. A emergência de modelos auto-supervisionados e a generalização da perceção 3D estão a conduzir a sistemas cada vez mais seguros e adaptativos.