GM desenvolve inteligência colectiva para câmaras dos automóveis
Um pedido de patente da General Motors e da Universidade do Michigan descreve um sistema que combinaria dados de câmaras, radar, lidar e localização de vários automóveis num mapa rodoviário partilhado. O objectivo é reduzir ângulos mortos e mostrar aos veículos perigos que os seus próprios sensores ainda não conseguem detectar.
Os automóveis poderiam beneficiar dos sensores uns dos outros.
O pedido de patente US 20260133049 A1 tem o título “Collaborative Perception System for Creating a Bird’s Eye View Cooperative Perception Map”. Foi publicado em 14 de Maio de 2026, com o University of Michigan System e a GM Global Technology Operations LLC identificados como requerentes.
A ideia parece simples. Fazê-la funcionar é a parte difícil. Um automóvel deixaria de depender apenas das suas próprias câmaras e sensores. Em vez disso, os dados recolhidos por vários veículos seriam processados num formato de vista aérea e combinados por computadores centrais num único mapa de percepção partilhado.
Um sistema deste tipo poderia ajudar em situações em que um condutor ou um sistema de assistência não consegue ver directamente um perigo. Um camião de grandes dimensões, por exemplo, poderia esconder um automóvel ou um peão em aproximação num cruzamento. Se outro veículo conectado já visse o perigo, o sistema poderia transmitir essa informação.
O mapa regressaria aos automóveis.
Os veículos recolheriam informação através de câmaras, radar, lidar e sensores de posicionamento. Esses dados seguiriam para um sistema baseado na nuvem, onde seriam sincronizados e transformados numa imagem tridimensional da situação de trânsito. A imagem final poderia depois ser enviada para os ecrãs dos veículos ou para as unidades de controlo dos sistemas de assistência à condução.
A descrição da patente também menciona a recuperação de dados em falta, atenção cruzada e mapas de atenção temporal. Em termos mais simples, o sistema teria de juntar informação incompleta proveniente de diferentes automóveis e convertê-la numa imagem suficientemente fiável para ser útil.
O valor prático estaria nos ângulos mortos, nos peões e no estacionamento.
O sistema da GM poderia dar a um condutor ou a um sistema de condução automatizada informação sobre objectos fora do alcance dos sensores do próprio veículo. Poderiam estar em causa automóveis escondidos atrás de obstáculos, peões a surgir de zonas tapadas ou lugares de estacionamento livres nas proximidades.
Segundo o pedido de patente, a informação partilhada ficaria limitada a uma área de cerca de 50 a 75 metros em redor do automóvel. Isso permitiria reduzir o volume de dados e aliviar a carga sobre os sistemas informáticos dos veículos.
Uma patente não é uma funcionalidade de produção.
A GM ainda não fala de uma funcionalidade pronta para chegar aos automóveis de exposição. Por agora, trata-se de um pedido de patente. Levar um sistema deste tipo ao mercado exigiria ligações de dados rápidas, normas comuns de troca de dados e regras muito claras sobre que informação os automóveis podem partilhar.
Esse último ponto não é secundário para a GM. Em 2025, a Comissão Federal do Comércio dos EUA acusou a GM e a OnStar de partilharem dados de localização e de comportamento de condução dos condutores sem consentimento suficiente. Ao abrigo do acordo, a empresa ficou proibida durante cinco anos de transmitir esses dados a empresas de informação ao consumidor.
A ideia de percepção colectiva da GM pode, portanto, ser tecnicamente promissora, mas o seu sucesso dependerá tanto da confiança como dos algoritmos. Um dia, os automóveis poderão ver para lá das esquinas uns pelos outros. O condutor continuará a precisar de saber exactamente quem pode ver os dados e o que tenciona fazer com eles.
