A Velodyne Acoustics era uma fabricante do Vale do Silício de subwoofers de alta fidelidade e equipamentos de home theater quando o fundador David Hall e seu irmão Bruce inscreveram um veículo no DARPA Grand Challenge de 2005 como Team DAD — Digital Audio Drive. Trabalhando no veículo de corrida, eles esbarraram no mesmo obstáculo de todas as equipes: os scanners lidar disponíveis no mercado observavam uma única linha de visão fixa, e a orientação centrada em câmeras não conseguia medir distância de forma confiável. O sensor, e não o software, era o gargalo.
A resposta de Hall foi mecânica. Ele construiu um conjunto de 64 lasers em um cabeçote que girava centenas de vezes por minuto, cobrindo um campo horizontal de 360 graus, com cada feixe reportando a distância por tempo de voo. O sensor Velodyne produzia cerca de um milhão de pontos de dados por segundo, contra aproximadamente 5.000 dos sistemas anteriores. A Velodyne não correu com veículo próprio em 2007; vendeu o HDL-64 a dez dos participantes do Urban Challenge, e cinco das seis equipes que terminaram — incluindo os vencedores — dirigiram com ele.
O sensor derivado tornou-se o olho padrão da era da direção autônoma. Chris Urmson, líder técnico do projeto do Google, chamou o laser Velodyne de 64 feixes montado no teto de "o coração do nosso sistema" quando os protótipos Prius ultrapassaram 190.000 milhas autônomas; o Smithsonian incluiu um protótipo em sua coleção de robótica. Frotas de mapeamento móvel da Nokia Here, Bing Maps, TomTom e Baidu usaram o menor HDL-32E, e em 2016 a Ford e a Baidu investiram US$ 150 milhões para escalar a produção.
A fragilidade dessa posição ficou evidente mais tarde: a Waymo cortou os custos do lidar em cerca de 90 por cento ao trazer o sensor para dentro de casa, e a própria Velodyne abriu o capital por meio de uma SPAC em 2020 antes de se fundir com a Ouster em 2023. Mas toda pilha de lidar interna do setor ainda descreve o mundo da forma como o cabeçote giratório de Hall o mostrou pela primeira vez — como uma nuvem de pontos viva de 360 graus.
Gire 64 lasers; veja tudo, o tempo todo
A cobertura, e não a qualidade do feixe, era a restrição; girar 64 feixes multiplicou a taxa de dados em 200 vezes sem depender de nenhum espelho de varredura.
Mover o sensor pela cena transformou o tempo em campo de visão — cada quadro devolvia a rua inteira, de modo que o software podia planejar com base em um mapa completo.
Uma loja de áudio de consumo entendia de conjuntos giratórios e vibração, então o protótipo custou o dinheiro de uma corrida amadora enquanto os empreiteiros de defesa ainda escreviam propostas.
Vender para dez equipes de corrida ao mesmo tempo, incluindo rivais, fez de um sensor não comprovado o padrão de fato em um único ciclo de competição.
Quando a cobertura é o gargalo, mude o que se move: gire o sensor inteiro e deixe a mecânica fazer o trabalho. Vender o avanço para todas as equipes rivais ao mesmo tempo o tornou padrão instantaneamente.
O projeto giratório multifeixe definiu a percepção de veículos autônomos por uma década: os protótipos Prius do Google acumularam mais de 190.000 milhas autônomas com o HDL-64E até 2011, e frotas de mapeamento no mundo todo adotaram o HDL-32E. A Ford e a Baidu investiram US$ 150 milhões em 2016, mas os custos despencaram à medida que a Waymo e outras empresas passaram a fabricar lidar internamente — cerca de 90 por cento de redução de custo até 2017 — e a Velodyne abriu o capital via SPAC em 2020, depois se fundindo com a Ouster em 2023. A nuvem de pontos de 360 graus continua sendo a representação padrão sobre a qual todos os concorrentes constroem.
CONFIRA AS EVIDÊNCIAS
As fontes
- Engines of change Government Computer News (Internet Archive snapshot) · web.archive.org ·
- How Google's Self-Driving Car Works IEEE Spectrum · spectrum.ieee.org ·
- Ford, Baidu bet $150M on Velodyne laser radar USA Today · usatoday.com ·
- Google's Waymo invests in LIDAR technology, cuts costs by 90 percent Ars Technica · arstechnica.com ·
- Static Calibration and Analysis of the Velodyne HDL-64E S2 for High Accuracy Mobile Scanning Remote Sensing (MDPI) · doi.org