Veículos autônomos tem olhos – câmeras, LIDARradar. Mas ouvidos? É isso que os pesquisadores Fraunhofer Instituto para Mídia digital Tecnologia Braia de Oldenburg para Audição, Fala e Tecnologia de Áudio em Alemanha estão construindo com o CARAÇÃO DE AUDIÇÃO. A idéia é equipar veículos com externo microfones e ai para detectar, localizar e classificar sons ambientais, com o objetivo de ajudar os carros a reagir aos riscos que não podem ver. Por enquanto, isso significa abordar veículos de emergência – e eventualmente pedestresum pneu perfurado, ou freios que fracassaram.
“Trata -se de dar outro sentido ao carro, para que possa entender o mundo acústico ao seu redor”, diz Moritz Brandesum gerente de projeto do carro auditivo.
Em março de 2025, os pesquisadores da Fraunhofer IDMT dirigiram um protótipo de carro auditivo a 1.500 quilômetros de Oldenburg para um campo de provas no norte Suécia. Brandes diz que a viagem testou o sistema em sujeira, neve, lama, sal da estrada e temperaturas congelantes.
Como construir um carro que ouve
A equipe tinha algumas perguntas importantes para responder: e se as caixas de microfone ficarem sujas ou geadas? Como isso afeta a localização e classificação? Os testes mostraram que o desempenho degradou menos do que o esperado quando os módulos foram limpos e secos. A equipe também confirmou que os microfones podem sobreviver a uma lavagem de carro.
Cada módulo de microfone externo (EMM) contém três microfones em um pacote de 15 centímetros de largura. Montado na parte traseira do carro – onde o ruído do vento é mais baixo – eles capturam som, digitalizam -o, convertem -o em espectrogramas e passam para um Rede neural convolucional baseada na região (RCNN) treinado para detecção de eventos de áudio.
Se o RCNN classificar um sinal de áudio como uma sirene, o resultado será cruzado com o veículo câmeras: Existe uma luz piscando azul à vista? A combinação de “sentidos” como este aumenta a confiabilidade do veículo, reduzindo as possibilities de falsos positivos. Os sinais de áudio estão localizados através feamformingembora Fraunhofer se recusasse a fornecer detalhes sobre a técnica.
Todo o processamento ocorre a bordo para minimizar a latência. Isso também “elimina preocupações sobre o que aconteceria em uma área com pobre Web conectividade ou muita interferência do ruído (radiofrequência) ”, diz Brandes. A carga de trabalho, acrescenta, pode ser tratada por um moderno Raspberry Pi.
Segundo Manufacturers, os primeiros benchmarks para o sistema de carros auditivos incluem a detecção de sirenes a até 400 metros de distância em condições silenciosas e de baixa velocidade. Esse número, diz ele, encolhe para menos de 100 metros nas velocidades da rodovia devido ao ruído do vento e da estrada. Alertas são acionados em cerca de 2 segundos – tempo suficiente para motoristas ou sistemas autônomos para reagir.
Esse monitor funciona como um painel de controle e um painel, permitindo que o motorista ative a “audição” do veículo.Fraunhofer idmt
A história de ouvir carros
As raízes do carro auditivo se estendem mais de uma década. “Trabalhamos para fazer os carros ouvirem desde 2014”, diz Brandes. As primeiras experiências foram modestas: detectar um prego em um pneu por sua batida rítmica na calçada ou abrindo o porta -malas through comando de voz.
Alguns anos depois, o suporte de um fornecedor de nível 1 (uma empresa que fornece sistemas completos ou componentes principais, como transmissões, sistemas de frenagem, bateriasou Sistemas avançados de assistência ao motorista (Adass) diretamente para fabricantes de automóveis) Empurrou o trabalho para o desenvolvimento de grau automotivo, emblem acompanhado por uma grande montadora. Com Adoção de VE Rising, as montadoras começaram a ver por que os ouvidos importavam tanto quanto os olhos.
“Um humano ouve uma sirene e reage – mesmo antes de ver de onde vem o som. Um veículo autônomo deve fazer o mesmo se for coexistir conosco com segurança.” – Eoin King, Universidade de Galway Sound Lab
Brandes lembra um momento de narrativa: sentado em uma pista de teste, dentro de um Veículo elétrico Isso foi bem isolado contra o ruído da estradaele não ouviu uma sirene de emergência até que o veículo estivesse quase sobre ele. “Isso foi um grande ‘ah-ha!’ O momento que mostrou o quão importante o carro auditivo se tornaria à medida que a adoção de EV aumentou ”, diz ele.
Eoin Kingum professor de engenharia mecânica no Universidade de Galway em Irlandavê o salto da física para a IA como transformadora.
“Minha equipe adotou uma abordagem muito baseada em física”, diz ele, lembrando-se dele 2020 Trabalho nesta área de pesquisa no Universidade de Hartford em Connecticut. “Analisamos a direção da chegada – medindo atrasos entre microfones para triangular onde está um som. Essa demonstrou viabilidade. Mas hoje, hoje, Ai pode levar isso muito mais longe. A escuta da máquina é realmente o divisor de águas. ”
A física ainda importa, King acrescenta: “É quase como a IA informada pela física. As abordagens tradicionais mostram o que é possível. Agora, aprendizado de máquina Os sistemas podem generalizar muito melhor em todos os ambientes. ”
O futuro do áudio em veículos autônomos
Apesar do progresso, King, que dirige o Galway Sound LabPesquisa em acústicaruído e vibração, são cautelosos.
“Em cinco anos, vejo isso sendo nicho”, diz ele. “Leva tempo para as tecnologias se tornarem padrão. Avisos de departamento de pista Também eram nicho uma vez – mas agora eles estão em toda parte. A tecnologia auditiva chegará lá, mas passo a passo. ” A implantação de curto prazo provavelmente aparecerá em veículos premium ou frotas autônomas, com a adoção em massa mais longe.
King não mede palavras sobre por que a percepção do áudio é importante: os veículos autônomos devem coexistir com os seres humanos. “Um humano ouve uma sirene e reage – mesmo antes de ver de onde vem o som. Um veículo autônomo tem que fazer o mesmo se for coexistir conosco com segurança”, diz ele.
A visão de King são veículos com consciência multissensorial – câmeras e lidar para visão, microfones para audição, talvez até sensores de vibração para Monitoramento da superfície da estrada. “Cheiro”, ele brinca, “pode ser um passo longe demais”.
O teste de estrada sueco de Fraunhofer mostrou que a durabilidade não é um grande obstáculo. King aponta para outra área de preocupação: alarmes falsos.
“Se você treina um carro para parar quando ouve alguém gritando ‘ajuda’, o que acontece quando as crianças fazem isso como uma brincadeira?” Ele pergunta. “Temos que testar esses sistemas completamente antes de colocá -los na estrada. Isso não é eletrônica de consumoonde, Se o chatgpt lhe dar a resposta erradavocê pode apenas reformular a pergunta – a vida das pessoas está em jogo. ”
O custo é menos um problema: os microfones são baratos e robustos. O verdadeiro desafio é garantir Algoritmos Pode entender as paisagens sonoras da cidade barulhenta cheias de chifres, caminhões de lixo e construção.
Fraunhofer está agora refinando algoritmos com conjuntos de dados mais amplos, incluindo sirenes do Estados UnidosAlemanha, e Dinamarca. Enquanto isso, o laboratório de King está melhorando a detecção de som em contextos internos, que podem ser reaproveitados para carros.
Alguns cenários-como um carro auditivo que detecta o motor de um corredor de luz vermelha que acelera antes de ser visível-pode estar muitos anos, mas King insiste que o princípio sustenta: “Com os dados certos, em teoria é possível. O desafio é obter esses dados e treinamento para ele”.
Brandes e King concordam que nenhum sentido é suficiente. Câmeras, radar, lidar – e agora microfones – devem trabalhar juntos. “Os veículos autônomos que dependem apenas da visão são limitados à linha de visão”, diz King. “A adição de acústica acrescenta outro grau de segurança.”
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