Durante anos, LiDAR, câmeras 3D e sensores de profundidade pareciam tecnologias destinadas apenas a carros autônomos e robôs sofisticados. Agora, parte desse conhecimento está migrando para veículos muito menores. A proposta é curiosa: em vez de retirar completamente o controle das mãos humanas, a tecnologia pode ajudar pessoas a perceber obstáculos, corrigir trajetórias e se movimentar com mais segurança. É uma mudança discreta, mas pode alterar o significado de mobilidade inteligente.
O veículo começa a perceber o que acontece ao redor
A transformação começa pelos sensores. Um LiDAR utiliza pulsos de laser para medir distâncias e construir uma representação tridimensional do ambiente. Câmeras acrescentam informação visual, enquanto sensores ToF calculam profundidade e sistemas ultrassônicos ajudam a identificar obstáculos próximos.
Separadamente, cada tecnologia possui limitações. Juntas, porém, elas podem criar uma percepção muito mais completa. Na robótica, essa combinação é conhecida como fusão sensorial e já vem sendo utilizada em pesquisas voltadas à mobilidade assistida.
Um exemplo recente foi apresentado por pesquisadores da IDSIA e da SUPSI. O protótipo combinou LiDAR e câmera RGB-D em uma cadeira motorizada capaz de realizar tarefas como localização, navegação, acompanhamento de pessoas e desvio de obstáculos.
É justamente essa ideia que começa a aparecer em produtos comerciais. A empresa Strutt, por exemplo, desenvolveu o ev¹c com dois LiDAR, dez sensores ToF, seis sensores ultrassônicos e duas câmeras.
O objetivo não é transformar imediatamente o veículo em um robô que decide tudo sozinho. Em determinados modos, o sistema pode alertar o usuário por meio de vibrações. Em situações assistidas, também pode corrigir discretamente a trajetória ou reduzir a velocidade quando identifica que o espaço disponível não é suficiente.
A diferença parece pequena, mas representa uma mudança importante: a máquina passa a compreender o ambiente para ajudar a pessoa, e não necessariamente para substituí-la.
A ideia mais interessante talvez seja não tirar o controle do usuário
Essa abordagem não surgiu agora. Pesquisadores trabalham há anos com o conceito de shared control, ou controle compartilhado, tentando descobrir quanto uma máquina deve interferir sem retirar do usuário a autonomia sobre seus próprios movimentos.
A lógica é parecida com a evolução dos automóveis modernos. A condução não precisa ser totalmente manual ou totalmente autônoma. Entre os dois extremos existe uma enorme área onde sensores e algoritmos podem assumir pequenas tarefas.
Em uma cadeira ou veículo pessoal, isso pode significar detectar um pedestre, identificar uma porta, evitar uma colisão, manter a trajetória ou perceber um desnível antes que o usuário chegue até ele.
O desafio, entretanto, é ainda maior do que parece. Um veículo pequeno circula em ambientes extremamente próximos e imprevisíveis: pessoas atravessam seu caminho, móveis aparecem a poucos centímetros, calçadas possuem obstáculos e portas podem ser estreitas.
Por isso, criar uma percepção de 360 graus em um equipamento compacto exige combinar muitos sensores sem comprometer tamanho, ergonomia e conforto.
Essa é uma das razões pelas quais a tecnologia herdada dos carros autônomos pode ser tão relevante. O objetivo deixa de ser apenas fazer uma máquina dirigir sozinha e passa a ser dar à mobilidade pessoal uma espécie de percepção artificial do espaço ao redor.
O próximo passo pode acontecer depois que o veículo já estiver na rua
Existe ainda outro elemento interessante nessa evolução: parte das capacidades do veículo pode continuar sendo aprimorada depois que ele chega ao consumidor.
No caso do ev¹c, o processamento relacionado à percepção do ambiente, planejamento de trajetórias e controle acontece localmente, sem depender de uma conexão permanente com a nuvem. O sistema também pode trabalhar com mapas e rotas baseadas em pontos de referência.
Ao mesmo tempo, atualizações de software podem ampliar determinadas funções posteriormente. Isso cria uma lógica semelhante à dos automóveis conectados e de outros dispositivos inteligentes: o hardware permanece, mas suas capacidades podem evoluir.
A Strutt pretende apresentar essa abordagem na IFA 2026, onde também mostrará o ev¹e, uma variante que mantém a arquitetura de quatro motores, mas não utiliza o sistema avançado de percepção evSense.
O produto específico, porém, talvez seja menos importante do que a tendência que ele representa.
Tecnologias desenvolvidas para ensinar carros a interpretar avenidas, obstáculos e outros veículos estão encontrando novos usos em equipamentos destinados à mobilidade cotidiana. E isso abre uma possibilidade interessante: o futuro da autonomia talvez não seja uma máquina que simplesmente assume o controle.
Pode ser uma máquina que enxerga o que a pessoa não consegue perceber a tempo e intervém apenas quando realmente necessário.
É por isso que o próximo capítulo dos carros autônomos pode acabar sendo escrito muito longe das estradas.
