SISTEMA INTELIGENTE E SISTEMA DE CONFIGURAÇÃO PARA VEÍCULO DE TRANSPORTE AUTÔNOMO, IMPLEMENTO RODOVIÁRIO E MÉTODO DE IDENTIFICAÇÃO PARA O VEÍCULO DE TRANSPORTE

Campo da Invenção

[0001] A presente invenção descreve um sistema para veículo autônomo de transporte de carga que executa configurações de controle com base em dados estáticos relacionados a um implemento rodoviário. A presente invenção se situa nos campos da engenharia mecânica, engenharia da computação, engenharia de dados e engenharia robótica, voltada para a área de veículos autônomos.

Antecedentes da Invenção

[0002] Sistemas embarcados em veículos necessitam de diversas informações para funcionamento e controle de componentes do veículo, visando promover soluções de mobilidade com desempenho e conforto elevados, além de proporcionar redução de acidentes e prejuízos humanos e materiais. Em veículos autônomos, as informações devem ser ainda mais precisas, com objetivo de viabilizar o uso destes veículos, em diferentes níveis de automação, que atenda a legislações locais.

[0003] Os veículos autônomos são, normalmente, providos de uma pluralidade de sensores, radares e câmeras dispostos em diferentes partes do veículo que identificam obstáculos em tempo real e coletam parâmetros de operação do veículo, bem como por meio de sistemas de mapeamento de rota que identificam o caminho sendo ou a ser trafegado. Além disso, são utilizados sistemas que controlam o veículo por meio de inteligência artificial, que processa um intenso fluxo de dados obtidos pelos sensores.

[0004] A partir disso, o avanço de veículos autônomo propõe cinco níveis de automação. Nível 1 para veículos que possuem alguma assistência de direção. Nível 2 permite a não intervenção humana durante alguns segundos, sendo que o veículo trafega em vias específicas. Nível 3 solicita intervenção humana quando necessário. Nível 4 passa a responsabilidade da direção do condutor para o veículo, sendo o uso limitado a rodovias. Nível 5, sendo o nível máximo de automação, onde intervenção humana é dispensável independentemente do tipo de via, na qual o veículo trafega.

[0005] No segmento de transporte de cargas, alguns veículos autônomos vêm sendo desenvolvidos e utilizados de modo a possibilitar que a carga seja transportada sem (ou com mínima) ação de um motorista conforme um dos cinco níveis de automação. Em muitos destes casos, os veículos autônomos utilizam implementos rodoviários acoplados em veículos tratores, formando uma Combinação de Veículo de Carga (CVC).

[0006] Para esta aplicação de CVCs, tem-se verificado que os veículos autônomos para transporte de carga do estado da técnica necessitam utilizar sistemas de sensoriamento complexos embarcados nos próprios implementos rodoviários, de modo que estes sensores do implemento são responsáveis por enviar dados para o controlador do veículo trator. Com isso, o controlador é configurado para processar uma enorme quantidade de dados referentes à dinâmica veicular, por exemplo, velocidade, aceleração, inclinação, frenagem, georreferenciamento, entre outros, tanto do próprio veículo quanto do implemento. Além disso, o fluxo de dados é realizado de forma contínua ou em tempo real. Assim, estes sistemas do estado da técnica inviabilizam que implementos rodoviários antigos (ou seja, que não possuam este sensoriamento naturalmente) sejam utilizados, além de complicar tecnicamente e encarecer o produto final. Nestes tipos de soluções, onde há uma dinamicidade dos dados, o controlador precisa realizar a leitura em tempo real dos sensores do implemento, principalmente, no momento de iniciar a sua rota.

[0007] Outro tipo de solução verificada no estado da técnica é a utilização de bancos de dados que armazenam que trajetos ou percursos que o veículo trator deve seguir. Esta solução, contudo, limita o espaço de percursos, uma vez que são mais empregados em pátios de logística, e o veículo trator autônomo fica restrito ao limitado espaço de percursos.

[0008] Na busca pelo estado da técnica em literaturas científica e patentária, foram encontrados os seguintes documentos que tratam sobre o tema:

[0009] O documento US2019118814 revela um veículo trator autônomo dotado de um sistema de controle, e um conjunto de sensores como câmeras, sensores LiDAR, sensores de proximidade, sensores infravermelhos, sensor sonar, etc., sendo os sensores posicionados no veículo trator autônomo e no implemento acoplado ao veículo trator, visando substituir luzes que indicam dimensões do veículo para uma manobra mais segura. Para isso, o sistema de controle calcula e/ou gera comandos de freio, aceleração e direção, além de planejar trajetórias para deslocamento do trator-implemento com base nos sinais provenientes do conjunto de sensores. Com isso, o sistema de controle do US20191 18814 é configurado com base nos dados dinâmicos lidos pelos sensores, necessitando que o controle comece um trajeto identificando todos os dados do implemento e, computando em tempo real, as melhores maneiras de se operar o veículo.

[0010] O documento US2021339771 apresenta um método e aparato para controlar um veículo comercial autônomo, sendo capaz de controlar o veículo com base nas informações captadas por sensores como câmera, radar e LiDAR. A informação captada inclui posição, clima, velocidade, falha interna, além de medidas de aceleração e verificação se um reboque está acoplado. Quando o reboque está acoplado, calcula-se especificação do reboque com base em informação obtidas por sensores, sendo que as especificações calculadas são comprimento, volume, peso, tipo e formato. A partir dessas informações, calcula- se correções e um nível para que um condutor interfira ou não na condução do mesmo. No entanto, para obter as correções e controle do veículo, o método de US2021339771 necessita do cálculo baseadas nas informações da dinâmica veicular, lidas continuamente pelos sensores. [0011] O documento BR1 12020017031 apresenta sistemas diversos para operações em pátios logísticos como centros de distribuição e portos, controlando, por meios de sensores, um veículo trator que executa operações como carregamento, manobra, acoplamento, identificação de um reboque, assistência de ré e deslocamentos entre estacionamentos devidamente demarcados. Para identificação e acoplamento, um adesivo com tecnologia RFID ou ARTag, colocado no reboque, disponibiliza informações como número e tipo do reboque para uma guarita, além de posições de um conector para acoplamento do reboque. No entanto, o controle do veículo trator de BR1 12020017031 é baseado em dados lidos por uma pluralidade de sensores que leem dados sobre a dinâmica do veículo, sendo o controle do veículo trator desprovido de uma identificação do reboque. Além disso, o controle se limita aos níveis de automação 1 e 2, restringindo o espaço para trajeto do veículo trator e as operações dentro do espaço. Ademais, os meios de identificação propostos no BR1 12020017031 se limitam às localizações dos conectores de acoplamento, para que o veículo consiga identificar o local certo para se acoplar com o reboque.

[0012] O documento US2019364406 revela um sistema para comunicação sem fio entre um veículo trator e reboque através do acoplamento quinta roda-pino rei. O sistema permite a troca de dados e/ou instruções entre o veículo e o reboque quando os transceptores estiverem em uma distância operacional de até 1 metro por meio de transceptores associados à quinta roda do veículo trator e transceptores associados ao pino rei do reboque. Assim, os transceptores transmitem dados como dados de identificação do reboque, dados do reboque como peso do eixo e velocidade da roda, comando para uma câmera traseira do reboque, comandos para controle do reboque, como iluminação, dados de imagens obtidas pela câmera traseira, etc. No entanto, os dados, obtidos pelos transceptores de US2019364406, são utilizados para controlar o veículo trator para um nível 1 de automação, como um assistente de direção.

[0013] O documento BR 1 12019018301 -9 apresenta um dolly autônomo ou semi-autônomo, sendo que um dolly é um veículo trator desprovido de uma cabine de motorista, porém dotado de sistemas de direção e acoplamento para tracionar um ou mais semirreboques, formando uma CVC. Cada um dos veículos de BR 1 12019018301 -9, formando a CVC, possui um dispositivo de acoplamento automático, uma unidade de controle que determina a velocidade e posição por meio de sensores, um sistema de georreferenciamento, um recurso de comunicação entre os veículos da CVC, além de um sensor de ângulo de articulação. Por meio das informações como velocidade relativa entre os veículos, o dolly autônomo realiza acoplamento/desacoplamento automático conforme condições da via, mesmo com a CVC em movimento.

[0014] A partir disso, carece o estado da técnica de sistemas que identifiquem um veículo tracionado para um veículo trator, de forma mais simples, dispensando o uso de uma pluralidade de sensores atrelada ao intenso fluxo de dados enviados continuamente ou em tempo real sobre a dinâmica veicular. Nesse sentido, busca-se desenvolver, sistemas que controlam veículos para os diferentes níveis de automação, viabilizando o tráfego de veículos autônomos de transporte de carga, independentemente do tipo de via e trajeto. [0015] Assim, do que se depreende da literatura pesquisada, não foram encontrados documentos antecipando ou sugerindo os ensinamentos da presente invenção, de forma que a solução aqui proposta possui novidade e atividade inventiva frente ao estado da técnica.

Sumário da Invenção

[0016] Dessa forma, a presente invenção resolve os problemas do estado da técnica a partir de um sistema para veículo autônomo de transporte de carga, que identifica um veículo tracionado para um veículo trator autônomo por meio de um alvo contendo dados estáticos do veículo tracionado, de modo que a identificação permite com que haja uma configuração do controle do veículo trator a partir dos dados estáticos que são relativos ao veículo tracionado. Assim, a presente invenção simplifica o controle de veículos autônomos de transporte de carga, promovendo o uso de veículos em quaisquer vias e trajetos para diferentes níveis de automação, além de proporcionar segurança e dirigibilidade do veículo de transporte autônomo.

[0017] Para tanto, o sistema da presente invenção permite que um veículo trator leia dados de um implemento rodoviário, realize a identificação das características do implemento através destes dados, acople-se de forma mecânico-eletrónica ao implemento e, com base nos dados estáticos do implemento lidos, o controlador/processador embarcado no veículo trator realiza etapas de tomada de decisão tanto em tempo real quanto definidas previamente, para definir a melhor rota para deslocamento do veículo trator e/ou do acoplamento trator + implemento. Adicionalmente, o processador considera dados de dinâmica veicular, georreferenciamento e dados de rodovia previamente obtidos e/ou coletados para contribuição nas tomadas de decisão da rota.

[0018] Assim, em um primeiro objeto, a presente invenção apresenta um sistema inteligente para veículo autônomo de transporte de carga, sendo que o veículo autônomo compreende um veículo tracionado (3) e um veículo trator autônomo (4), em que, o sistema inteligente proporciona pelo menos a identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4), sendo que o sistema inteligente compreende um alvo (1 ) compreendendo ao menos um dado estático (2) do veículo tracionado (3); e um processador (5) que executa ao menos uma configuração de controle do veículo trator (4), a partir dos dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ).

[0019] Em um segundo objeto, a presente invenção apresenta um sistema de configuração para veículo autônomo de transporte de carga, em que, o veículo autônomo compreende um veículo tracionado (3) e um veículo trator autônomo (4) dotado de um processador (5) embarcado, sendo que o sistema de configuração compreende um alvo (1 ) compreendendo ao menos um dado estático (2) do veículo tracionado (3); e uma memória de dados (6) comunicante com o processador (5); em que, o processador (5), a partir dos dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ), executa ao menos uma configuração de controle armazenada na memória de dados (6).

[0020] Em um terceiro objeto, a presente invenção apresenta um implemento rodoviário (3) compreendendo sistema de identificação do implemento rodoviário (3) para um veículo trator (4), sendo que o implemento rodoviário (3) compreende um alvo (1 ) relacionado a ao menos um dado estático (2) do implemento rodoviário (3), em que, o alvo (1 ) é capaz de interagir com ao menos um dispositivo de leitura do veículo trator (4), e, ainda, o dado estático (2) é relacionado a ao menos uma configuração de controle do veículo trator (4).

[0021] É também um objeto da presente invenção um método de identificação para veículo autônomo de transporte de carga, sendo que o veículo autônomo compreende um veículo tracionado (3) e um veículo trator autônomo (4) com um processador (5) embarcado, em que, se proporciona pelo menos a identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4), sendo que o método compreende as etapas de detecção de um evento para inicialização da identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4); identificação do veículo tracionado (3) a partir de leitura de ao menos um dado estático (2) do veículo tracionado (3); e execução de ao menos uma configuração de controle do veículo trator (4) por meio do processador (5), a partir dos dados estáticos (2) do veículo tracionado (3).

[0022] Estes e outros objetos da invenção serão imediatamente valorizados pelos versados na arte e serão descritos detalhadamente a seguir.

Breve Descrição das Figuras

[0023] São apresentadas as seguintes figuras:

[0024] A figura 1 ilustra um esquema do sistema inteligente para veículo autônomo de transporte de carga da presente invenção, que executa configurações de controle do veículo trator (4), a partir de dados estáticos (2) do veículo tracionado (3).

[0025] A figura 2 ilustra um esquema para o sistema inteligente da presente invenção, em que, a memória (6), sendo associada a um local remoto, armazena configurações de controle.

[0026] A figura 3 ilustra um esquema para o sistema inteligente da presente invenção, em que, a memória (6) é associada ao próprio veículo tracionado (3).

[0027] A figura 4 ilustra um esquema de um sistema de configuração, identificando o implemento rodoviário (3) para o dolly (4).

[0028] A figura 5 ilustra um esquema para o sistema inteligente que proporciona identificação de ao menos dois implementos (3) para o veículo trator (4)

[0029] A figura 6 demonstra um conceito de identificação da presente invenção, representado por um processador (5) que executa configurações de controle do veículo trator (4), a partir de dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 )-

[0030] A figura 7 mostra um fluxograma de etapas, ilustrando uma concretização do método de identificação para veículo autônomo de transporte de carga.

[0031] A figura 8 mostra uma concretização de um cenário de operação do trator autônomo (4) da presente invenção transportando um implemento (3) de um ponto a outro, em que ilustra as tomadas de decisão realizadas pelo processador (5) ao longo das rotas (100), (101 ) e (102), em vista da presença de um pedestre (12).

[0032] A figura 9 mostra uma concretização de um cenário de operação do trator autônomo (4) da presente invenção transportando um implemento (3) de um ponto a outro, em que ilustra as tomadas de decisão realizadas pelo processador (5) ao longo das rotas (103), (104) e (105), onde na rota (103) o trator autônomo (4) necessita voltar e passar por outro caminho em vista da presença de um obstáculo estático (13) no caminho.

[0033] A figura 10 mostra uma concretização de um cenário de operação do trator autônomo (4) da presente invenção transportando um implemento (3) de um ponto a outro, em que ilustra as tomadas de decisão realizadas pelo processador (5) ao longo das rotas (106), (107) e (108), onde nas rotas (106) e (107) o trator autônomo (4) desvia de obstáculos estáticos (13) presentes no caminho.

[0034] A figura 11 ilustra concretizações veículos tratores autônomos (4) da invenção para acoplamento a um implemento rodoviário (3).

[0035] A figura 12 mostra uma vista de uma concretização do veículo trator autônomo (4) para rodagens em pista.

[0036] A figura 13 mostra uma aplicação do sistema da presente invenção para uma manobra de acoplamento veículo trator autônomo (4) ao implemento (3).

[0037] A figura 14 mostra concretizações de alvos (1 ) dispostos em uma região dianteira do implemento rodoviário (3).

[0038] A figura 15 mostra uma concretização de um aparelho de levantamento automático de pés de apoio.

[0039] O conjunto de figuras 16 mostra uma concretização de um processador (5) que executa configurações de controle do veículo trator autônomo (4). A figura 16a mostra uma concretização de uma arquitetura de controle que executa algoritmos de controle. A figura 16b mostra a arquitetura de controle compreendendo módulos de automação e uma unidade de medida inercial (IMU).

[0040] A figura 17 mostra concretizações de câmeras para visão computacional para leitura do alvo (1 ).

[0041] As figuras 18 mostram uma concretização de um sensor LiDAR, que lê e complementa com dados para controle do veículo trator (4). A figura 18a mostra uma concretização do LiDAR fixado no veículo autônomo de transporte de carga. A figura 18b representa uma simulação com uso do LiDAR.

[0042] A figura 19 mostra um teste do veículo trator autônomo (4) em rodagens.

[0043] As figuras 20 mostram testes realizados em uma pista. A figura 20a mostra um teste para controle de direção do veículo trator (4). A figura 20b mostra um teste de detecção de faixas na pista.

[0044] As figuras 21 mostram testes de operações via controle remoto. A figura 21 a mostra um teste realizado em bancada. A figura 21 b mostra um teste do veículo trator (4) controlado por meio do controle remoto.

[0045] A figura 22 mostra testes realizados em pista, utilizando uma câmera que identifica veículos na pista.

[0046] A figura 23 mostra um modelamento dinâmico e cinemático para um teste do sistema da presente invenção.

[0047] A figura 24 mostra um carregamento sobre o modelamento da dinâmico e cinemático apresentado na figura 23.

[0048] As figuras 25a a 25d mostram gráficos obtidos em simulações do modelamento da dinâmico e cinemático. As figuras 25a e 25b mostram a velocidade em função do raio de giro para a CVC, sendo um raio de giro mínimo. A figura 25c mostra a aceleração lateral do veículo trator (4) em função da velocidade do veículo trator (4), sendo o veículo trator (4) um buggy, comparando quando este buggy está desacoplado e quando está acoplado ao implemento rodoviário (3), sendo este implemento (3) um semirreboque (SR). A figura 25d mostra a velocidade em função do ângulo de rolagem do veículo trator (4), realizando a mesma comparação do gráfico na figura 24c.

[0049] A figura 26 ilustra um modelamento das suspensões da CVC.

[0050] As figuras 27 mostram simulações de manobras de acoplamento e de estacionamento. A figura 27a mostra um comparativo entre um caminho preliminar e um caminho ótimo do veículo trator (4). A figura 27b mostra gráficos de dados relativos ao caminho percorrido pelo veículo trator (4).

[0051] As figuram 28 mostram uma simulação do sistema da presente invenção, utilizando o sensor LiDAR. Com isso, o sistema configura um mapeamento em tempo real mostrado na figura 28a, a partir de um mapeamento previamente definido mostrado na figura 28b.

[0052] As figuras 29 mostram uma concretização de identificação do veículo tracionado (3) por meio da leitura de dados estáticos provenientes do alvo (1 ). A figura 28a mostra um teste da manobra de acoplamento. A figura 28b mostra cálculo de um ângulo entre o veículo tracionado (3) e o veículo trator (4).

Descrição Detalhada da Invenção

[0053] Veículos em geral possuem ao menos uma unidade de controle do veículo (VCU), como um cérebro do veículo que executa comandos com base em dados e operações. Com isso, tais dados determinam configurações de controle para execução dos comandos por meio da VCU. Em se tratando de veículos autônomos, esta unidade de controle é provida com um núcleo de processamento, embarcado na unidade ou operando em comunicação, para possibilitar a leitura e processamento das informações para as tomadas de decisão quanto aos comandos operacionais do veículo. No âmbito da presente invenção, é proposta uma configuração baseada em dados estáticos, ou iniciais, que são relacionadas ao implemento rodoviário, de tal modo que esta configuração é implementada ou acessada pela unidade de controle do veículo, independentemente do nível de automação. Para fins da presente invenção, o veículo autônomo deve ser interpretado como um veículo dentro de quaisquer níveis de automação, ou seja, podendo ser considerados veículos que ainda possuem intervenção humana (de variadas naturezas) até veículos que operam de maneira inteiramente autônoma.

[0054] Para tanto, em um primeiro objeto, a presente invenção apresenta um sistema inteligente para veículo autônomo de transporte de carga, sendo que o veículo autônomo compreende um veículo tracionado (3) e um veículo trator autônomo (4), em que, o sistema inteligente proporciona pelo menos a identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4), sendo que o sistema inteligente compreende um alvo (1 ) compreendendo ao menos um dado estático (2) do veículo tracionado (3); e um processador (5) que executa ao menos uma configuração de controle do veículo trator (4), a partir dos dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ). [0055] Para fins de exemplificação, o “veículo trator” (4) é qualquer veículo, independentemente do nível de automação, que traciona um veículo de carga, formando uma CVC pelo acoplamento do veículo tracionado (3) ao veículo trator (4). Em uma concretização, o veículo trator (4) é um dolly autônomo para transporte de carga. Em outra concretização, o veículo trator (4) é um caminhão autônomo.

[0056] Ainda, para fins de exemplificação, o “veículo tracionado” (3) é um implemento rodoviário ou implemento, sendo um reboque ou um semirreboque. Para fins da presente invenção, a CVC é formada pelo acoplamento entre o veículo trator (4) e ao menos um veículo tracionado (3).

[0057] Assim, tanto para o acoplamento quanto para movimento dos veículos acoplados, faz-se necessária a identificação do veículo tracionado (3) ao veículo trator (4) ou do veículo trator (4) ao veículo tracionado (3), de modo que a VCU recebe os dados para controle do veículo autônomo.

[0058] Em uma concretização, o veículo trator (4) possui um processador (5) embarcado, que executa configurações de controle do veículo trator (4). Em uma concretização, o processador (5) é uma VCU. O processador (5) é provido com ao menos um algoritmo de controle autônomo do veículo trator (4), sendo o algoritmo formado por comandos, rotinas, sub-rotinas, tomadas de decisão etc., para a operação do veículo autônomo em si. Ou seja, o processador (5) executa comandos do algoritmo de controle autônomo para atuadores operarem, de forma automática, operações como aceleração ou desaceleração, direção, frenagem, acoplamento etc. Para fins de exemplificação, e no âmbito da invenção, o algoritmo de controle pode ser considerado a partir dos ensinamentos do estado da técnica, que propõe diferentes soluções, complementares ou não, para algoritmos da natureza de controle de veículos autônomos.

[0059] No contexto da invenção, é proposto que o processador (5) execute, ao menos, uma configuração de controle, onde as referidas configurações de controle são executadas com base em ao menos um dado estático (2).

[0060] Para fins da presente invenção, o dado estático (2) é um dado definido previamente e que possui uma relação com ao menos uma informação, característica e/ou parâmetro do veículo tracionado (3), diferentemente de dados dinâmicos que possuem variações significativas devido a variações de dados lidos pelos inúmeros sensores. Estes dados estáticos (2) são definidos previamente por um operador ou máquina com redes neurais, a partir de características/parâmetros do veículo tracionado (3), podendo ser alterados pelo operador, máquina ou comandos automáticos pré-definidos, previamente ao seu uso/leitura pelo processador (5), à medida que haja alguma alteração nas características/parâmetros do veículo tracionado (3). Para fins de exemplificação, estas alterações nas características/parâmetros do veículo tracionado (3) se referem a mudanças de status, por exemplo, status de carregamento do veículo. Em uma concretização, os dados estáticos (2) são constantes em um determinado intervalo de tempo, durante um movimento e/ou antes do movimento dos veículos trator (3) ou tracionado (4), ou até que tenha desencadeado algum evento.

[0061] A partir dos dados estáticos (2), para execução do algoritmo de controle autônomo, o processador (5) considera ao menos uma configuração de controle. Para fins da presente invenção, a configuração de controle é um conjunto de configurações, um conjunto de comandos, uma ou mais rotinas ou sub-rotinas, que alimentam o algoritmo de controle autônomo, de modo que estas configurações de controle são diretamente relacionadas ao veículo tracionado (3). As configurações de controle são estipuladas com base em características e/ou parâmetros do veículo tracionado (3), sendo previamente definidas por um operador, programador ou máquina provida de uma rede neural. Para fins de exemplificação, sem limitação ao escopo da invenção, as configurações de controle são definidas com base em características/parâmetros estáticos/ quas/-estáticos (ou previamente conhecidos) do veículo tracionado (3), como dimensões, modelos, status de carregamento, número de eixos, se possui sensores ou não, se é provido com power train eletrificado, etc. A partir destas características/parâmetros, as configurações de controle podem ser diferentes umas das outras. Em uma concretização, cada configuração de controle é ligada a ao menos um algoritmo de controle autônomo.

[0062] Em uma concretização, a configuração de controle é uma pré- configuração ou uma sub-rotina para o algoritmo de controle principal do veículo. Ou seja, a configuração de controle é um pre-setup inicial para o algoritmo de controle do veículo trator (4). Em uma concretização, o pre-setup é uma listagem de parâmetros relacionados à condução do veículo tracionado (3).

[0063] Dessa forma, algoritmo de controle autônomo acessa a configuração de controle para se iniciar ou executar os comandos operacionais do veículo autônomo. Em uma concretização em que a configuração de controle é um pre-setup, o algoritmo acessa o pre-setup antes de um movimento de um dos veículos tracionado (3) ou trator (4). Em uma concretização em que os veículos estão desacoplados, o acesso do algoritmo ocorre antes de um movimento do veículo trator (4). Em uma concretização em que o veículo tracionado (3) está acoplado ao veículo trator (4) formando a CVC, o acesso do algoritmo ocorre antes de um movimento da CVC. Nessas concretizações, os acessos têm por objetivo verificar as configurações de controle para o movimento do veículo tracionado (3) por parte do veículo trator (4).

[0064] Em uma concretização, a partir dos dados estáticos (2) do veículo tracionado (3) como dimensões, modelo, status de carregamento, número de eixos, se possui sensores ou não, se é provido com power train eletrificado, uma combinação desses dados estáticos (2) é relacionada a uma configuração de controle, de modo que dados estáticos (2) distintos geram combinações relacionadas a distintas configurações de controle. Em uma concretização, as configurações de controle correspondem a parâmetros de potência, frenagem, aceleração, autonomia em função de ao menos um dado. Com isso, cada configuração de controle é executada por um respectivo algoritmo de controle autônomo. [0065] Em uma concretização, a configuração de controle descreve requisitos a serem verificados pelo algoritmo de controle. Em uma concretização, os requisitos da configuração de configuração de controle são relacionados à operação de aceleração ou desaceleração, direção, frenagem, acoplamento etc. Para fins da presente invenção, as verificações dos requisitos permitem condições de compatibilidade entre os veículos tracionado (3) e trator (4). Portanto, as configurações de controle são um pre-setup para a dinâmica veicular do veículo autônomo de transporte de carga. Ainda, as configurações de controle fornecem ao algoritmo de controle uma autorização de GO/NO-GO, promovendo confiabilidade da dinâmica veicular para o veículo autônomo. Em uma concretização, a autorização de GO/NO-GO é fornecida antes de um movimento de um dos veículos tracionado (4) ou trator (4), antes de um acoplamento entre os veículos, isto é, antes de uma operação do controle autônomo.

[0066] Para a presente invenção, os dados utilizados são dados estáticos (2) relacionados ao veículo tracionado (3), sendo que os dados estáticos (2) estão atrelados a ao menos um alvo (1 ). Em uma concretização, o alvo (1 ) é um elemento passivo. Em uma concretização, o alvo (1 ) é um elemento que emite sinais eletromagnéticos quando estimulado, e.g. eletromagneticamente. Em uma concretização, o alvo (1 ) é legível, de forma remota, para um dispositivo. Em uma concretização, o alvo (1 ) se comunica por meio de conexões físicas.

[0067] Em uma concretização, o alvo (1 ) com dados estáticos (2) do veículo tracionado (3) compreende um código legível pelo veículo trator (3) que informa ao sistema inteligente da presente invenção os dados estáticos (2) do veículo tracionado (3). Em uma concretização, o código é legível por meio de, por exemplo e não limitativo, RFID, QR Code, ArUco, código de barras, NFC, Bluetooth®, etc. Para tais concretizações, os dados estáticos (2) são atribuídos, coletados ou definidos previamente, porém sendo passíveis de atualização em prévia ou em tempo real. Em uma concretização, os dados estáticos (2) são atualizados quando ocorre uma variação prevista, como alteração no status de carregamento, número de eixos etc.

[0068] Com relação ao posicionamento, o alvo (1 ) é relacionado ao veículo tracionado (3). Em uma concretização, o alvo (1 ) é posicionado no próprio veículo tracionado (3), em ao menos uma posição na estrutura do veículo tracionado (3). Em uma concretização adicional, o alvo (1 ) é disposto em um ponto de proximidade do dito veículo tracionado (3). Em uma concretização, o ponto de proximidade é localizado externamente ao veículo tracionado (3). Nessa concretização, os pontos estão em um local próximo e/ou ao lado do veículo tracionado (3).

[0069] A partir disso, a configuração de controle é relativa a ao menos um dado estático (2), ou seja, a configuração de controle é função de dados estáticos (2), de modo que a configuração de controle é parametrizada pelos dados estáticos (2). Ema uma concretização, o processador (5) executa uma configuração de controle determinada pelos dados estáticos (2).

[0070] Adicionalmente, uma memória de dados (6) armazena ao menos uma configuração de controle. Além disso, em uma concretização, a memória (6) contém dados estáticos (2) e configurações de controle, em que, a memória (6) é comunicante com o processador (5) do veículo trator (4). Em uma concretização adicional, a memória (6) é comunicante com o alvo (1 ), armazenando os dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ).

[0071] Em uma concretização, a memória (6) é associada ao veículo tracionado (3), sendo a memória (6) um componente conectado ao veículo tracionado (3). Em uma concretização, a memória (6) é associada ao veículo trator (4), formando uma conexão direta com o processador (5). Em uma concretização, a memória de dados (6) é associada ao alvo (1 ), formando um único componente ou componentes conectados. Em uma concretização, a memória de dados (6) é associada a um local remoto comunicante com o processador (5), sendo o local remoto um servidor ou uma nuvem de dados. Em uma concretização, a memória de dados (6) é associada a uma combinação entre os mesmos.

[0072] Em uma concretização em que a memória (6) é um componente do veículo tracionado (3), sendo que a memória (6) armazena configurações de controle para pronta execução das configurações de controle pelo processador (5) embarcado no veículo trator (4). Em uma outra concretização, a memória (6) armazena configurações de controle e dados estáticos (2), de modo que o processador (5) escolhe a configuração de controle a ser executada conforme os dados estáticos (2) do veículo tracionado (3). Em uma outra concretização, a memória (6) armazena os dados estáticos (2) relativos ao veículo tracionado (3).

[0073] Em uma concretização, o dado estático (2) é um dado de grandeza física. Para fins de exemplificação, o dado de grandeza física é dimensões estruturais do veículo tracionado (3) como largura máxima, comprimento máximo, altura do conector para acoplamento e capacidade máxima de carga.

[0074] Em uma concretização, o dado estático (2) é um dado de informação de catálogo. Para fins de exemplificação, um dado de informação de catálogo corresponde ao modelo frigorífico, tanque, porta-contêineres, cegonheira, sider, graneleiro, fueiro, basculante, entre outros modelos; à eficiência energética; à emissão de poluentes; aos tipos de carga possíveis para transporte; ao número de eixos; periodicidade para manutenções; à autonomia; à existência sensores aplicados; ao uso de power train eletrificado etc.

[0075] Em uma concretização, o dado estático (2) corresponde a uma configuração de controle. Em uma concretização, o dado estático (2) é uma combinação entre os mesmos. Com isso, o alvo (1 ) fornece os dados estáticos (2) para identificação do veículo tracionado para o veículo trator (4), de forma que o processador (5) executa as configurações de controle apropriadas conforme os dados estáticos (2) fornecidos.

[0076] Além disso, em outra concretização, os dados estáticos (2) são denotados como dados quasí-estáticos, onde possuem variações previstas. Neste contexto, os dados quas/-estáticos (2) são dotados de variações conhecidas previamente, por exemplo, a variação prevista é relativa ao status de carregamento do veículo, ou seja, os dados estáticos podem carregar a informação de se o veículo tracionado (3) está ou não carregado. Com isso, o sistema inteligente executa configurações de controle a partir do valor do peso da carga previamente definido, não necessitando o uso de uma balança embarcada no veículo autônomo de transporte de carga. Em outro exemplo, os dados quasí-estáticos carregam a informação da quantidade de eixos que estão em operação no veículo tracionado (3), sendo esta informação previamente definida.

[0077] Em um segundo objeto, a presente invenção apresenta um sistema de configuração para veículo autônomo de transporte de carga, em que, o veículo autônomo compreende um veículo tracionado (3) e um veículo trator autônomo (4) dotado de um processador (5) embarcado, sendo que o sistema de configuração compreende um alvo (1 ) compreendendo ao menos um dado estático (2) do veículo tracionado (3); e uma memória de dados (6) comunicante com o processador (5); em que, o processador (5), a partir dos dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ), executa ao menos uma configuração de controle armazenada na memória de dados (6).

[0078] Em uma concretização, o sistema de configuração da invenção é aplicado a um veículo de transporte de carga desprovido de um sistema de sensoriamento para controle do veículo. Com isso, a invenção permite que o veículo se torne autônomo sob um dos cinco níveis de automação. Em uma concretização, o veículo de transporte de carga é provido de um sistema de sensoriamento, de modo que o sistema de configuração proporciona identificação de veículos tracionados (3) para promover confiabilidade da dinâmica veicular em autônomos. Para fins deste segundo objeto, o veículo tracionado (3) é denominado como um implemento rodoviário (3) e o veículo trator (4), como trator autônomo (4).

[0079] Para isso, o sistema de configuração possui um detector que permite identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4). Em uma concretização, quando um veículo trator (4) se aproxima do veículo tracionado (3), o detector identifica um alvo (1 ) associado ao veículo tracionado (3), em que, o alvo (1 ) contém configurações de controle e/ou dados estáticos (2) do veículo tracionado (3).

[0080] Em uma concretização, o detector estimula o alvo (1 ) por meio de sinais eletromagnéticos. Em uma concretização, o detector lê o alvo (1 ). Em uma concretização o detector compreende um leitor de códigos capaz de ler e identificar, de forma sem fio, ao menos um alvo (1 ) com dados estáticos (2) do veículo tracionado (3). Para essas concretizações, o detector é uma câmera; um leitor de radiofrequência; um dispositivo de emparelhamento; cabeamento de comunicação CAN, entre outras formas que iniciam a comunicação em um determinado instante.

[0081] Com isso, em uma concretização, o alvo (1 ) é legível por meio de, por exemplo e não limitativo, RFID, QR Code, ArUco, código de barras, NFC, Bluetooth®, etc. Em uma concretização adicional, o alvo (1 ) com dados estáticos (2) é conectado com uma base de dados atualizável que permite inserir, remover e/ou atualizar informações sobre o veículo tracionado (3).

[0082] Assim, quando a comunicação entre o veículo tracionado (3) e o veículo trator (4) é estabelecida, o detector obtém os dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ) e os envia para uma memória de dados (6).

[0083] Adicionalmente, a memória (6) armazena ao menos uma configuração de controle a ser executada pelo processador (5) embarcado no veículo trator (4). Em uma concretização, a memória (6) é um componente conectado ao veículo trator (4). Em uma concretização, a memória (6) é conectada ao veículo tracionado (3), armazenando configurações de controle relacionadas ao veículo tracionado (3). Em uma outra concretização, a memória (6) é uma nuvem de dados, como um servidor localizado remotamente.

[0084] Em uma concretização, os dados de implemento rodoviário (3) compreendem quaisquer dados que caracterizam o implemento (3), como por exemplo, ao menos um entre: modelo do implemento (3); dimensão do implemento (3), capacidade de carga; tipo de carga transportada; status de carregamento, número de eixos, se possui sensores ou não, se é provido com power train eletrificado; e/ou uma combinação dos anteriores. Nesse sentido, para fins de exemplificação, o processador (5) é capaz de tomar decisões de rota ao verificar dados da dimensão e modelo do implemento (3), além do tipo de carga transportada.

[0085] Em uma concretização, os dados de dimensão do implemento (3) compreendem a configuração estrutural de comprimento e largura do implemento (3). Em uma concretização, os dados de capacidade de carga e dados de tipo de carga transportada compreendem a quantidade de peso que o implemento (3) é capaz de transportar e qual tipo de carga pode ser transportada de acordo com o modelo do implemento (3).

[0086] Em uma concretização, o processador (5) embarcado no trator autônomo (4) define ao menos uma rota a ser trafegada com base em, adicionalmente, dados de dinâmica veicular. Em uma concretização, os dados de dinâmica veicular compreendem dados obtidos em tempo real por sensores e/ou previamente obtidos durante a operação do trator autônomo (4) + implemento rodoviário (3), formando a CVC, em que os dados de dinâmica incluem, por exemplo e não limitativo, estabilidade da CVC na pista, velocidade da CVC, aderência da CVC ao pavimento, movimento vertical do chassi do implemento durante operação, peso da carga transportada pelo implemento, condição dos freios da CVC, etc., ou seja, os dados de dinâmica veicular compreendem dados provenientes da operação de eixos, amortecedores, suspensão, molas, rodas, chassi, freios, etc.

[0087] Desta forma, os dados de dinâmica veicular contribuem para que o processador (5) realize tomadas de decisões em tempo real para definição da melhor rota a ser percorrida e/ou para definição de rotas alternativas, de modo a permitir uma operação segura da CVC.

[0088] De forma redundante, visando incrementar a segurança durante a operação da CVC, o trator autônomo (4) realiza a leitura de um alvo (1 ) com dados estáticos (2) do implemento rodoviário (3) e, a partir dos dados de implemento rodoviário (3) lidos, define ao menos uma rota a ser trafegada por meio do processador (5). Assim, de forma complementar ou em caso de falha dos sensores que leem a dinâmica veicular, o alvo (1 ) da invenção fornece identificação do implemento rodoviário (3) pelos dados estáticos (2) para execução de configurações de controle do trator autônomo (4), a partir dos dados estáticos (2).

[0089] Em uma concretização, o processador (5) compreende um algoritmo de controle capaz de receber dados provenientes do implemento rodoviário (3) e/ou do trator autônomo (4), processar os referidos dados e realizar tomadas de decisões de operação da rota a ser trafegada e/ou no tráfego em tempo real para transporte de carga de um ponto a outro. Para fins de exemplificação, o processador (5) é dotado de ferramentas matemáticas e/ou sistemas lógicos que embarcam tomadas de decisões a partir dos parâmetros e limiares pré-estabelecidos como um pre-setup. Em uma concretização, a tomada de decisão é baseada em um pre-setup ou uma autorização de GO/NO-GO, definidos a partir das configurações de controle.

[0090] Em uma concretização, o processador (5) do trator autônomo (4) define ao menos uma rota a ser trafegada com base em, adicionalmente, dados de georreferenciamento.

[0091] Em uma concretização, os dados de georreferenciamento compreendem dados de mapeamento de uma rota a ser trafegada pelo trator autônomo (4) ou pela CVC, que são obtidos previamente de um banco de dados atualizável e/ou obtidos em tempo real por meio de sistemas de localização, como por exemplo, GPS.

[0092] Em uma concretização, o processador (5) recebe os referidos dados, sejam de georreferenciamento, e gera uma rota a ser trafegada pelo trator autônomo (10) ou pela CVC, em que a rota gerada também considera os dados de implemento rodoviário lidos pelo trator autônomo (10), que definem se um determinado tipo de implemento pode trafegar em uma determinada rota.

[0093] Desta forma, os dados de georreferenciamento contribuem para que o processador (5) realize tomadas de decisões em tempo real para definir a rota a ser percorrida e/ou para definir rotas alternativas.

[0094] Em uma concretização, o processador (5) do trator autônomo (4) define ao menos uma rota a ser trafegada com base em, adicionalmente, dados de rodovia.

[0095] Em uma concretização, os dados de rodovia compreendem dados obtidos em tempo real e/ou previamente obtidos por meio de ao menos um conjunto de sensores de deslocamento posicionado em uma região externa do trator autônomo (4) e/ou do implemento rodoviário (3). Em uma concretização, os referidos dados de rodovia incluem, por exemplo, dados de obstáculos da rodovia, condições da rodovia, detecção de pedestres atravessando a via, etc., que são detectados pelos ditos sensores.

[0096] Em uma concretização, o trator autônomo (4) compreende ao menos um conjunto de sensores de deslocamento posicionado em ao menos uma região externa do dito trator (4). Em uma concretização, os sensores de deslocamento identificam, por exemplo, obstáculos, condições de terreno, o trânsito da via, etc., e permitem que o trator (4) tenha operação autônoma.

[0097] Ademais, sejam dados estáticos (2), dados de dinâmica veicular ou da rodovia, tais dados são lidos também por componentes da rodovia. Em uma concretização, o referido componente é fixado na rodovia. Com isso, cada veículo autônomo de transporte passando pela rodovia é identificado ao ler o componente da rodovia. Em uma concretização, o referido componente é um elemento passivo que emite sinais eletromagnéticos, quando estimulado e.g. eletromagneticamente. Em uma concretização, o referido componente é um olho-de-gato inteligente, disposto ao longo da rodovia para leitura de alvos (1 ) de CVCs passando pela rodovia.

[0098] Em um terceiro objeto, a presente invenção apresenta um implemento rodoviário (3) compreendendo sistema de identificação do implemento rodoviário (3) para um veículo trator (4), sendo que o implemento rodoviário (3) compreende um alvo (1 ) relacionado a ao menos um dado estático (2) do implemento rodoviário (3), em que, o alvo (1 ) é capaz de interagir com ao menos um dispositivo de leitura do veículo trator (4), e, ainda, o dado estático (2) é relacionado a ao menos uma configuração de controle do veículo trator (4). [0099] No setor de fabricação de implementos (3), cada fabricante detém pleno conhecimento sobre quais informações são suficientes, e em muitas vezes, necessárias para tracionar um implemento (3). Nesse contexto, a presente invenção possibilita identificação do implemento (3) para o veículo trator (4) que executa configurações de controle a partir da dita identificação. [0100] Para isso, um alvo (1 ), relativo ao implemento (3), contém dados estáticos (2). Em uma concretização, o dado estático é um dado de grandeza física; um dado de informação de catálogo; uma configuração de controle; e/ou uma combinação entre os mesmos. Em uma concretização o dado estático (2), relativo ao implemento (3), corresponde a dimensões, modelos, status de carregamento, número de eixos, se possui sensores ou não, se é provido com power train eletrificado, etc.

[0101] Assim, em uma concretização, a identificação do implemento (3) é uma pre-setup para o controle autônomo do veículo trator (4). Em uma concretização, o pre-setup corresponde a uma autorização de GO/NO-GO para condução do implemento (3) pelo veículo trator (4), promovendo confiabilidade da dinâmica veicular da CVC, independentemente do nível de automação.

[0102] Adicionalmente, em uma concretização, o dado estático (2) compreende dados de identificação ou reconhecimento do implemento (3), conforme descrito anteriormente, e ao menos um algoritmo de controle autônomo para o veículo trator (4). Com isso, após a leitura ou interação do veículo trator (4) com o alvo (1 ), o implemento (3) realiza a transferência de todo o algoritmo de controle do veículo trator (4), de modo que toda a operação do veículo trator (4) é definida previamente e enviada pelo implemento (3). Neste contexto, a inteligência da CVC é atrelada ao próprio implemento (3), de modo que o software de controle do veículo trator (4) é descarregado pelo implemento (3) a partir de suas características/parâmetros pré-definidos, sendo estes últimos conforme definidos anteriormente.

[0103] Ainda, é um objeto da presente invenção um dolly autônomo (4) compreendendo sistema de identificação de um implemento rodoviário (3), sendo que o dolly autônomo (4) compreende um processador (5) provido de ao menos um algoritmo de controle autônomo do veículo trator (4), em que, o processador (5) executa ao menos uma configuração de controle do dolly autônomo (4), a partir de ao menos um dado estático (2) do implemento rodoviário (3), sendo o dado estático (2) proveniente de um alvo (1 ); e o algoritmo de controle autônomo considerando a configuração de controle.

[0104] Em uma concretização, o dolly autônomo (4) é qualquer veículo que possibilite ser acoplado em um implemento rodoviário (3), por exemplo, um trator autônomo e/ou veículo trator desprovido de sistemas de sensoriamento, em que o acoplamento entre o dolly autônomo (4) e ao menos um implemento rodoviário (3) forma uma Combinação de Veículos de Carga (CVC).

[0105] Em uma concretização, o dolly autônomo (4) da presente invenção é capaz de ler, de forma sem fio, ao menos um alvo (1 ) com dados estáticos (2) do implemento rodoviário (3) e identificar as características do implemento (3) a ser transportado. Em uma concretização, o alvo (1 ) compreende, por exemplo e não limitativo, RFID, QR Code, ArUco, código de barras, NFC, Bluetooth ®, etc. [0106] Em uma concretização, um processador (5) embarcado no dolly autônomo (4) recebe os dados estáticos (2) do implemento (3) atrelados ao alvo (1 ) e gera ao menos uma rota a ser trafegada pelo trator autônomo (4) e/ou pela CVC. Em uma concretização, o processador (5) é capaz de receber dados provenientes do implemento rodoviário (3) e/ou do dolly autônomo (4), processar os referidos dados e realizar tomadas de decisões de operação da rota a ser trafegada e/ou no tráfego em tempo real.

[0107] Em uma concretização, os dados provenientes do implemento rodoviário (3) e/ou do dolly autônomo (4) compreendem ao menos um entre: dados de implemento; dados de georreferenciamento, dados de rodovia; e/ou uma combinação entre os anteriores.

[0108] Em uma concretização, os dados de implemento compreendem quaisquer dados que caracterizam o implemento (3), como por exemplo, ao menos um entre: modelo do implemento; dimensão do implemento, capacidade de carga; tipo de carga transportada; dinâmica do implemento; status de carregamento, número de eixos, se possui sensores ou não, se é provido com power train eletrificado, etc.

[0109] Em uma concretização, os dados de georreferenciamento compreendem dados de mapeamento de uma rota a ser trafegada pelo dolly autônomo (4) ou pela CVC, que são obtidos previamente de um banco de dados atualizável e/ou obtidos em tempo real por meio de sistemas de localização, como por exemplo, GPS.

[0110] Em uma concretização, os dados de rodovia compreendem dados obtidos em tempo real por meio de sensores de deslocamento posicionados no dolly autônomo (4) e/ou no implemento rodoviário (3) e/ou dados obtidos de um banco de dados. Em uma concretização, os referidos dados de rodovia incluem, por exemplo, dados de obstáculos da rodovia, condições da rodovia, detecção de pedestres atravessando a via, etc., que são detectados pelos ditos sensores. [0111] É também um objeto da presente invenção um método de identificação para veículo autônomo de transporte de carga, sendo que o veículo autônomo compreende um veículo tracionado (3) e um veículo trator autônomo (4) com um processador (5) embarcado, em que, se proporciona pelo menos a identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4), sendo que o método compreende as etapas de detecção de um evento para inicialização da identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4); identificação do veículo tracionado (3) a partir de leitura de ao menos um dado estático (2) do veículo tracionado (3); e execução de ao menos uma configuração de controle do veículo trator (4) por meio do processador (5), a partir dos dados estáticos (2) do veículo tracionado (3). [0112] Para o método da presente invenção, o processador (5) embarcado no veículo trator (4) executa configurações de controle, a partir de dados. Para fins da presente invenção, os dados são dados relativos ao veículo tracionado (3), de forma que o método da invenção identifica o veículo tracionado (3) para o veículo trator (4).

[0113] Para isso, o método possui a etapa de detecção de um evento para inicialização da identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4). O referido evento é definido por um momento em que pode ser iniciada a identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4), sendo por exemplo, uma aproximação física entre os veículos, uma autorização provinda de um operador, resolução suficiente para leitura por meio de câmera, etc. Em uma concretização, o evento provê acesso do veículo trator (4) a dados estáticos (2) do veículo tracionado (3) e/ou fornece os dados estáticos (2) do veículo tracionado (3) ao veículo trator (4). Em uma concretização, o evento inicia a comunicação entre veículo tracionado (3) e veículo trator (3), a partir da identificação de uma conexão, comunicação ou resolução suficiente de dados para se iniciar a identificação do veículo tracionado (3) para o veículo trator (4). [0114] Em uma concretização, a detecção do evento é realizada por meio de um leitor, sendo uma câmera de visão computacional para leitura dos dados estáticos (2). Em uma concretização, a detecção é realizada por meio de um dispositivo que estimula eletromagneticamente o alvo (1 ) para fornecimento dos dados estáticos (2). Em uma concretização de fornecimento dos dados estáticos (2), os dados estáticos são atrelados a um dispositivo com tecnologia RFID, de modo que o evento se relaciona ao momento em que há excitação eletromagnética suficiente para se iniciar a transmissão dos dados. Em uma concretização de fornecimento dos dados estáticos (2), a detecção é realizada por conexões, via cabeamento ou via remota, após o acoplamento entre o veículo tracionado (3) e o veículo trator (4). Para isso, a detecção ocorre quando o veículo trator (4) está se aproximando do veículo tracionado (3) e atinge um ponto para estabelecimento da comunicação entre os veículos. Ainda, em uma concretização, o alvo (1 ) com dados estáticos (2) do veículo tracionado (3) é posicionado no próprio veículo tracionado (3) e/ou em um local próximo ao veículo tracionado (3).

[0115] A partir disso, o método da invenção realiza a leitura dos dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ). Em uma concretização, a etapa de leitura de um alvo (1 ) com dados estáticos (2) é realizada por uma ferramenta de identificação do veículo trator (4). Em uma concretização, a ferramenta de identificação realiza a leitura do alvo (1 ) com dados do veículo tracionado (3) e a dita leitura permite a identificação das características do implemento (3), de modo que os dados são recebidos por um processador (5).

[0116] Por meio da dita leitura, o veículo trator (4) identifica o veículo tracionado (4) a partir dos dados estáticos (2) atrelados ao alvo (1 ). Em uma concretização, o dado estático (2) é um dado de grandeza física, para fins de exemplificação sem limitar o escopo da invenção, dimensões máximas do veículo tracionado (3), altura do conector para acoplamento e capacidade máxima de carga. Ainda, em uma concretização, o dado estático (2) é uma informação de catálogo relacionada ao modelo do veículo tracionado (3), tipos de carga, número de eixos, periodicidade para manutenções; autonomia, se possui sensores ou não, se é provido com power train eletrificado, entre outros. Assim, o alvo (1 ) compõe uma listagem de dados estáticos (2), incluindo configurações de controle. Para isso, os dados estáticos (2) são predefinidos, podendo sofrer variações conhecidas previamente.

[0117] Ainda, o método da invenção possui uma etapa adicional de armazenamento dos dados estáticos (2) em uma memória de dados (6). Em uma concretização, a memória (6) armazena ao menos uma configuração de controle a ser executada por meio do processador (5). Em uma concretização, a memória (6) armazena dados criptografados, que somente podem ser lidos por predeterminados processadores (5). Ou seja, o método da invenção também realiza identificação do veículo trator (4) para o veículo tracionado (3).

[0118] A partir da identificação do veículo tracionado (3), o método da invenção implementa a execução de configurações de controle por meio do processador (5) embarcado no veículo trator (4). Em uma concretização, cada configuração de controle é função de ao menos um dado estático (2). Em uma concretização, o processador (5) escolhe a configuração de controle com base nos dados estáticos (2). Ou seja, as configurações de controle são estipuladas com base em características e/ou parâmetros do veículo tracionado (3), sendo previamente definidas por um operador, programador ou máquina provida de uma rede neural. Com isso, as configurações de controle alimentam algoritmos de controle autônomo.

[0119] Adicionalmente, a dita execução da configuração de controle é uma execução de uma pré-configuração de controle. Em uma concretização, a execução da configuração de controle ocorre antes de um movimento inicial de um dos veículos tracionado (3) ou trator (4). Em uma concretização, quando os veículos estão acoplados, a dita execução ocorre antes de um movimento da CVC. Em uma concretização, quando os veículos estão desacoplados, a dita execução prepara o acoplamento do veículo trator (4) ao veículo tracionado (3). Em uma concretização, quando os veículos estão desacoplados a dita execução verifica se o veículo trator (4) é capaz de conduzir o veículo tracionado (3).

[0120] Com isso, a pré-configuração verifica condições de compatibilidade com relação à dinâmica veicular entre os veículos tracionado (3) e trator (4). Assim, as configurações de controle são um pre-setup para a dinâmica veicular do veículo autônomo de transporte de carga. Dessa forma, a execução do pre- setup é uma preparação para execução do algoritmo de controle autônomo. Em uma concretização, a execução do pre-setup corresponde a uma autorização de GO/NO-GO para condução do veículo tracionado (3) pelo veículo trator (4).

[0121 ] Dessa forma, o método da invenção possui uma etapa de execução de um algoritmo de controle autônomo do veículo trator (4), considerando a execução da configuração de controle. A execução dos algoritmos de controle autônomo envia comandos para atuadores relacionados à dinâmica veicular, para fins de exemplificação, operação de eixos, amortecedores, suspensão, molas, rodas, chassi, freios, etc., da CVC. Assim, em tempo real ou de forma contínua, sensores leem dados dinâmicos para alimentar o algoritmo de controle autônomo. De forma mais simples e econômica em termos de fluxo de dados, a presente invenção possibilita que as configurações de controle sejam executadas, alimentando o algoritmo de controle, como um pre-setup da dinâmica veicular com base nos dados estáticos (2).

[0122] Por consequência, com base nos dados de veículo tracionado (3) lidos pelo veículo trator (4), a invenção permite que o processador (5) gere ao menos uma rota a ser percorrida pela CVC, onde o processador (5) define a rota que o veículo tracionado (3) pode trafegar e/ou a rota que tenha as melhores condições de tráfego para o tipo do veículo tracionado (3), como um implemento rodoviário (3).

[0123] Em uma concretização, a etapa de acoplamento mecânico- eletrónico permite que os elementos separados da CVC (trator e implemento) operem como um “veículo único” e não como dois veículos individuais, de modo que o processador (5) considera os dados estáticos (2) e a dinâmica veicular da CVC para gerar as rotas a serem trafegadas.

[0124] Adicionalmente, em uma concretização, os dados de dinâmica veicular compreendem dados obtidos em tempo real e/ou previamente obtidos durante a operação do veículo trator (4) + implemento rodoviário (3) (CVC), em que os dados de dinâmica incluem, por exemplo e não limitativo, estabilidade da CVC na pista, velocidade da CVC, aderência da CVC ao pavimento, movimento vertical do chassi do implemento durante operação, peso da carga transportada pelo implemento, condições dos freios, etc.

[0125] Em uma concretização, o processador (5) recebe dados de dinâmica veicular em tempo real e/ou obtêm de um banco de dados durante a operação da CVC e realiza etapas de tomadas de decisão em tempo real para definir a melhor rota para tráfego da CVC.

[0126] Em uma concretização, o método da invenção compreende uma etapa adicional de identificação, pelo veículo autônomo, de dados de rodovia que contribuem para definição de ao menos uma rota a ser trafegada.

[0127] Em uma concretização, os dados de rodovia compreendem dados coletados em tempo real por meio de sensores de deslocamento posicionados no veículo trator (4) e/ou no implemento rodoviário (3) e/ou previamente obtidos de um banco de dados. Em uma concretização, os referidos dados de rodovia incluem, por exemplo, dados de obstáculos da rodovia, condições da rodovia, detecção de pedestres atravessando a via, etc., que são detectados pelos ditos sensores.

[0128] Em uma concretização, o método da invenção compreende uma etapa adicional de identificação, pelo veículo autônomo, de dados de georreferenciamento que contribuem para definição de ao menos uma rota a ser trafegada.

[0129] Em uma concretização, os dados de georreferenciamento compreendem dados de mapeamento de uma rota a ser trafegada pelo veículo trator (4) e/ou pela CVC, que são obtidos previamente de um banco de dados atualizável e/ou obtidos em tempo real por meio de sistemas de localização, como por exemplo, GPS.

[0130] Em uma concretização, o processador (5) recebe dados de georreferenciamento e realiza uma etapa de geração de ao menos uma rota a ser trafegada.

[0131] Em uma concretização, a rota é recalculada pelo processador (5) com base nos dados estáticos (2), dados de dinâmica veicular, dados de rodovia e nos dados de georreferenciamento captados em tempo real durante a operação da CVC e/ou previamente obtidos de um banco de dados, de modo a gerar a melhor rota e/ou rota alternativa a ser trafegada pela CVC e/ou pelo trator autônomo (10).

[0132] Adicionalmente, em uma outra concretização, os dados de dinâmica veicular, dados de rodovia, dados de georreferenciamento são obtidos por meio de componentes fixos na rodovia. Dessa forma, a presente invenção otimiza ainda mais o fluxo de dados e processamento de veículos autônomos. [0133] Nesse sentido, a presente invenção identifica um veículo tracionado para um veículo trator autônomo, fornecendo configurações de controle a serem executadas pelo veículo autônomo a partir de dados estáticos. Assim, pela redução de dados e pela pré-configuração de controle, a presente invenção permite que a dinâmica veicular de autônomos seja segura e confiável para aplicação de diferentes níveis de automação em quaisquer vias e trajetos. [0134] Para melhor entendimento e esclarecimento da presente invenção, são apresentados os seguintes exemplos, onde os exemplos aqui mostrados têm o intuito somente de exemplificar algumas das inúmeras maneiras de se realizar a invenção, contudo sem limitar, o escopo da mesma.

Exemplo 1 - Dados estáticos

[0135] Os dados estáticos (2) deste exemplo demonstram parâmetros que são utilizados em configurações de controle para veículos autônomos, independentemente do nível de automação. Ou seja, os dados estáticos (2) definem uma configuração de controle ou um setup, de modo que um dado estático (2) com um conteúdo distinto se refere a uma configuração de controle distinta. Portanto, os referidos setups de controle são funções dos próprios dados de estáticos (2).

[0136] Assim, para identificação de um implemento rodoviário (3) para um veículo trator (4), o conteúdo do dado estático (2) é constante, uma vez que possui relação direta com o implemento (3):

[0137] i. modelo: modelo frigorífico, tanque, porta-contêineres, cegonheira, sider, graneleiro, fueiro, basculante, entre outros modelos;

[0138] ii. dimensões: largura máxima, comprimento máximo e capacidade máxima de carga;

[0139] iii. presença de itens de eletrificação: bateria, power train;

[0140] iv. parâmetros de eixos: número de eixos, distância entre eixos;

[0141] v. parâmetros de acoplamento: altura do conector para acoplamento, distância entre pino-rei e frontal, distância entre pino-rei e pés de apoio;

[0142] vi. tipo de carga: seca; úmida, química, inflamável, etc;

[0143] vii. uso de sensores; e/ou

[0144] viii. presença de carga: status de carregamento e distribuição do carregamento.

[0145] Dessa forma, o implemento (3) fornece os seus referidos dados (2) para a execução do setup de controle. Assim, o setup de controle descreve requisitos para operações do veículo autônomo: aceleração ou desaceleração, direção, frenagem, potência, acoplamento etc., de modo que este setup pode ser complementar ao próprio algoritmo de controle do veículo trator (4).

[0146] De outra forma, os dados estáticos (2) incluem as próprias configurações de controle definidas a partir dos dados do implemento (3). Como exemplo, os requisitos são relativos a limites e a parâmetros mínimos para execução de determinada operação:

[0147] i. manobras em curvas: aceleração lateral e velocidade limites;

[0148] ii. manobra de estacionamento: ângulo de rolagem limite; e

[0149] iii. acoplamento: informações de pé de apoio, se é automático e se está em posição recolhida.

[0150] Assim, a condução do implemento (3) pelo veículo trator (4) depende do atendimento aos requisitos da configuração de controle, sendo um presetup/ autorização para movimento de um dos veículos tratores (4) ou implemento (3).

Exemplo 2 - Sistema para veículo autônomo

[0151] A partir da identificação do implemento (3) fornecida pelos dados estáticos (2), o processador (5) embarcado no veículo trator (4) executa as configurações de controle (ou setup fornecido pelo implemento). Previamente a etapa de execução do setup, alguns modelos de processador (5) performam uma etapa de verificação de condições e parâmetros de compatibilidade, a partir das informações do implemento (3), que determinam se o veículo trator (4) é apropriado para condução do implemento (3). Um fluxograma exemplificativo desta operação é representado pela figura 6, ilustrando a execução da configuração de controle no processador (5), a partir dos dados estáticos (2) provenientes do alvo (1 ) associado ao implemento (3).

[0152] As figuras de 1 a 4 mostram leiautes para o sistema da presente invenção, de modo que o alvo (1 ) é posicionado no implemento (3), transmitindo dados estáticos (2) para o veículo trator (4). Ainda, um detector (7) é associado ao veículo trator (4) para identificar o alvo (1 ) em um determinado instante de aproximação do veículo trator (4) ao implemento (3) ao detectar um evento. O evento é detectado, quando o detector (7) identifica um dispositivo com tecnologia remota como RFID, um código bidimensional como um QR Code ou ArUco. Além disso o detector (7) identifica um acoplamento entre os veículos ou conexão física via comunicação CAN. Para o exemplo, o detector (7) é uma câmera posicionada na quinta roda do veículo trator (4). O referido detector (7) é comunicante com o processador (5) sendo capaz de informar ao processador

(5) a ocorrência do evento, ou seja, o momento em que os dados são transmitidos pelo implemento ou lidos pelo trator (4).

[0153] Adicionalmente, o sistema é provido com uma memória de dados

(6) que armazena ao menos uma configuração de controle/seíup. As diferentes variantes configuracionais são descritas a seguir, porém sem limitar que outras configurações possam ser implementadas.

[0154] A figura 1 mostra o implemento (3) sendo provido com o alvo (1 ), de modo que ao ser lido pelo dispositivo de detecção (7) do veículo trator (4), transfere dados (2) relativos às características físicas do próprio implemento, sendo por exemplo, apenas o modelo ou uma identificação previamente cadastrada do implemento (3), como um número que o identifica. A partir disso, o dado (2) é recebido e interpretado pelo processador (5) que, a partir do modelo ou identificação do implemento (3), acessa a memória (6) e busca qual é o setup associado ao modelo ou identificação do implemento. Com base nisso, o processador (5) lê o setup armazenado na memória (6) e o executa complementarmente ou em substituição ao algoritmo de controle do trator autônomo (4). Da mesma forma, a figura 4 mostra um veículo trator (4) sendo um dolly, operando com as mesmas configurações descritas acima.

[0155] A figura 2 mostra um arranjo similar àquele apresentado na figura 1 , porém com a memória (6) sendo vinculada a um servidor remoto ou nuvem. Neste caso, o processador (5) lê os dados do modelo/identificação do implemento (3) e, por meio de uma conexão, busca no servidor remoto ou na nuvem o setup associado ao dado lido. Após isso, é realizado o download deste setup e, na sequência, o setup é executado pelo processador (5).

[0156] Já a figura 3 mostra o implemento (3), diferentemente das configurações anteriores, sendo provido com a memória (6). Neste contexto, a memória (6) é provida com um setup de controle relativo exclusivamente ao implemento (3) onde a memória (6) está embarcada. O setup é previamente definido conforme as características/parâmetros do próprio implemento (3). Com base nisso, o próprio implemento (3) já fornece ao veículo trator (4) o setup para ser executado no processador (5).

[0157] Além disso, para execução de determinadas operações autônomas, o implemento (3) também é dotado de uma VCU e eletrônica embarcada. Assim, os níveis 4 e 5 são atendidos pelo implemento (3), bem como, os níveis 1 , 2 e 3 para uma assistência de uma das operações como levantamento automático dos pés de apoio; ajuste de altura entre pino-rei e quinta-roda; verificação de obstáculos como veículos/pedestres em uma região traseira do implemento (3).

Exemplo 3 - CVC

[0158] A formação de uma CVC é dada pelo acoplamento de um ou mais implementos rodoviários (3) ao veículo trator (4), ou seja, o implemento rodoviário (3) é uma carreta, bitrem, bitrenzão, rodotrem, etc. A figura 5 mostra um primeiro implemento (3.1 ) e um segundo implemento (3.2) acoplados entre si, formando um bitrem para o exemplo. Os implementos (3.1 e 3.2) não necessariamente são iguais, sendo que os implementos (3.1 e 3.2) são dotados, respectivamente, de um primeiro alvo (1.1 ) e de um segundo alvo (1.2). Assim, o veículo trator (4) executa configurações de controle a partir de dados estáticos (2) do primeiro implemento (3.1 ) e do segundo implemento (3.2), sendo os dados estáticos (2) provenientes dos respectivos alvos (1.1 e 1.2). Ou seja, as configurações de controle do veículo trator (4) são funções de uma combinação dos dados estáticos (2) do primeiro implemento (3.1 ) e do segundo implemento (3-2).

[0159] Para isso, de um modo, os dados estáticos (2) são transmitidos ao veículo trator (4) separadamente a partir do primeiro alvo (1.1 ) e a partir do segundo alvo (1 .2).

[0160] De outro modo, o primeiro implemento (3.1 ) recebe os dados estáticos (2) do segundo implemento (1.2) provenientes do segundo alvo (1.2). Com isso, os dados estáticos (2) compreendem uma combinação de dados tanto do primeiro implemento (3.1 ) quanto do segundo implemento (3.2). Assim, uma vez que ao menos um dos implementos da CVC possui os dados estáticos (2) de todos os implementos da CVC, as configurações de controle são executadas pelo processador (5) como presetup ou autorização de movimento da CVC.

[0161] Ou seja, a partir da identificação da CVC, a inteligência pode ser embarcada no veículo trator (4) ou no implemento (3). No caso de ser embarcada no trator (4), o processador (5) recebe as informações do setup para complementar o algoritmo de controle do próprio trator (4). De outra forma, com a inteligência embarcada em um dos implementos (3), os dados (2) de identificação dos implementos possuem, também, o algoritmo de controle para o trator (4), de modo com que o processador (5) lê os dados e faz um download do programa enviado por um dos implementos (3).

[0162] Alternativamente, na construção de CVC como bitrem, bitrenzão, rodotrem ou similares conceitualmente, o primeiro implemento (3.1 ) é dotado de inteligência, ou seja, com um processador (5) de controle embarcado nele, além de componentes de tração/motorização (e.g., motor elétrico, eixo elétrico, bateria, etc). Com isso, o primeiro implemento (3.1 ) é capaz de servir como o veículo trator para o segundo implemento (3.2) e eventuais outros que sejam acoplados. Assim, o primeiro implemento (3.1 ), também dotado de um alvo (1 ) com dados estáticos (2) relativos ao próprio primeiro implemento (3.1 ), é capaz de ler os dados (2) de identificação do segundo implemento (3.2) para, assim, iniciar o trajeto conforme definido anteriormente no contexto do veículo trator. Além disso, o primeiro implemento (3.1 ) pode, também, operar como um implemento rodoviário, ora descrito anteriormente, se acoplando a um veículo trator (4) independente, possibilitando uma flexibilidade de operações.

Exemplo 4 - Método de identificação para veículo autônomo

[0163] Uma das aplicações do método do exemplo é para veículo autônomo de transporte de carga, proporcionando identificação do implemento (3) para o veículo trator (4).

[0164] Na medida em que um veículo trator (4) se aproxima de um implemento rodoviário (3), um evento é detectado por meio de uma forma de interação entre o veículo trator (4) e o implemento (3). Assim, o evento é estabelecido por meio de um momento em que pode ser iniciada a identificação do implemento (3) para o veículo trator (4). Para isso, as formas de interação são baseadas em vias remotas com uso de tecnologia RFID, em uma autorização de um operador, em uma leitura de um código. Alternativamente, as formas de interação são através do acoplamento ou conexão por comunicação CAN.

[0165] Com isso, o evento é definido por:

[0166] i. uma tag RFID no implemento (3), de tal modo que o evento se refere à aproximação para leitura do RFID, onde o campo eletromagnético emitido por um leitor do trator (4) estimula/excita a tag RFID para se iniciar a comunicação/interação fornecido pelo envio de dados do implemento (3) para o trator;

[0167] ii. um acoplamento, uma conexão física via cabeamento CAN ou uma conexão wireless, em que a comunicação é iniciada quando o acoplamento/conexão fica estável para transmissão de dados do implemento (3) para o trator;

[0168] iii. uma leitura de código bidimensional (QR Code e ArUco), sendo que a comunicação/interação é iniciada quando a leitura do código atinge uma resolução suficiente

[0169] iv. um reconhecimento de visão computacional por meio de uma câmera no trator (e.g. na 5 ^â roda), onde esta câmera identifica uma distância considerável para acionamento da comunicação;

[0170] v. uma leitura de um código ou de um tag RFID do trator (4), de modo que um leitor posicionado no implemento (3) estimula/lê a tag/código do trator (4);

[0171] vi) um pareamento entre trator (4) e implemento (3), identificando que o trator (4) está próximo por meio de tecnologia de aproximação o, e.g., Bluetooth®, para início da comunicação quando o trator (4) e implemento (3) estiverem pareados;

[0172] vii) Dentre outras possibilidades.

[0173] A partir da detecção do evento, os dados estáticos (2) atrelados ao alvo (1 ) são lidos, permitindo a execução da configuração de controle com base nos dados estáticos (2) lidos. Ainda, os dados estáticos (2) possuem configurações de controle prontas para execução, otimizando custos computacionais ao reduzir processamento de dados.

[0174] Por fim, sendo a configuração de controle um pre-setup ou mesmo uma autorização para condução do implemento (3), algoritmos de controle autônomo acessam o pre-setup para realização de operações de controle autônomo sob um dos cincos níveis de automação.

Exemplo 5 - Dolly

[0175] Neste exemplo, foi desenvolvido um dolly autônomo (4) capaz de identificar ao menos um implemento rodoviário (3) e transportá-lo de um ponto a outro com base em uma pluralidade de dados, como dados de implemento rodoviário - que incluem dados referentes às características do implemento (3) e dados de dinâmica veicular dados de georreferenciamento - que incluem dados de mapeamento de uma rota a ser trafegada e dados de rodovia - que incluem dados obtidos por meio de sensores de deslocamento posicionados no dolly autônomo (10) e/ou no implemento rodoviário (1 1 ).

[0176] O dolly (4) desenvolvido é capaz de identificar as características do implemento (3) por meio da leitura sem fio de um código com dados de implemento rodoviário disposto no implemento (3) ou fora deste. O referido código com dados de implemento compreende dados que caracterizam o implemento (3), como por exemplo, modelo do implemento; dimensão do implemento, capacidade de carga; tipo de carga transportada; dinâmica do implemento, etc.

[0177] O dolly (4) possui um processador (5) provido com um algoritmo de controle capaz de receber dados provenientes do implemento (3) e/ou do dolly autônomo (4) - dados de implemento, dados de georreferenciamento e/ou dados de rodovia -, processar os referidos dados e realizar tomadas de decisões de operação da rota a ser trafegada e/ou durante o tráfego em tempo real da CVC de um ponto a outro ou para deslocamento do dolly (4).

[0178] Desta forma, a partir da leitura e identificação do implemento (3) e da captação de dados em tempo real, incluindo dados da dinâmica da CVC na rota trafegada, o processador (5) é capaz de gerar uma melhor rota a ser trafegada e realizar tomadas de decisões de operação na rota a ser trafegada e durante o tráfego em tempo real.

[0179] O processador (5), então, realiza o tratamento dos dados coletados e repassados por dispositivos sensores dispostos na CVC (dolly + implemento), como câmera, LiDAR, radar. Esses dados são utilizados como entrada em redes neurais profundas, treinadas para detectar objetos de interesse estáticos ou móveis, tais como sinalizações verticais e horizontais, semáforos, pedestres, veículos, etc. Ainda, o processador (5) estima a localização desses objetos nos mapas e detecta os seus estados relevantes, como por exemplo, semáforo verde ou vermelho, faixa de pedestres vazia ou ocupada, etc.

[0180] Os dados de georreferenciamento são obtidos a partir de um subsistema de mapeamento, que constrói mapas de ocupação e de refletividade, nos quais cada célula representa a presença de obstáculos ou a característica da superfície do ambiente ao redor da CVC ou dolly (4). Este subsistema opera tanto no modo offline, criando mapas estáticos que são armazenados para uso posterior, como também no modo online, em que os mapas são criados instantaneamente, considerando as informações dinâmicas do ambiente.

[0181] No modo offline, o algoritmo do processador (5) estima simultaneamente o estado do veículo (localização e orientação) e os valores de cada célula dos mapas, a partir da fusão dos dados coletados por múltiplos dispositivos sensores (LiDAR, radar, GPS, IMU, odometria) durante a operação manual da CVC ao longo da região que se deseja mapear.

[0182] No modo online, o subsistema de mapeamento recebe como entrada os dados coletados instantaneamente pelos dispositivos sensores e atualiza os valores das células dos mapas previamente criados.

[0183] Os dados de rodovia são obtidos por meio de um subsistema de localização, que estima o estado da CVC ou dolly (4) (localização e orientação) em relação aos mapas. Partindo-se de um estado inicial conhecido, em cada estimação subsequente, o subsistema recebe como entrada o último estado conhecido da CVC ou dolly (4), os mapas estáticos da região e os dados coletados instantaneamente pelos dispositivos sensores (LiDAR, radar, IMU, odometria). Em seguida, o subsistema cria um mapa local dinâmico e estima o estado atual da CVC ou dolly (4), fazendo a correspondência desse mapa local dinâmico com os mapas estáticos previamente criados, usando um algoritmo de filtro de partículas.

[0184] Desta forma, todos os dados captados em tempo real e/ou previamente obtidos são enviados ao processador (5), de modo que um subsistema de planejamento de rota do processador (5) determina a rota e os caminhos ótimos a serem seguidos pelo dolly (10) ou CVC, mesmo que haja múltiplas rotas e caminhos alternativos para se atingir um destino desejado.

[0185] Nesse sentido, o subsistema de planejamento de rota recebe como entrada o estado atual do veículo (localização e orientação), o estado desejado no destino, os mapas da região e o conjunto de rotas e caminhos conhecidos. Uma rota é composta por vários trechos e interseções. Cada trecho corresponde a um conjunto de caminhos, que são compostos por sequências de estados do veículo, numa região de interesse. A distância entre dois pontos subsequentes de um caminho é de aproximadamente 0,5 m, onde o dito subsistema deve utilizar um algoritmo de busca.

[0186] Deste modo, o processador (5), a partir de um subsistema de tomada de decisão, toma decisões considerando o cenário atual da CVC: o estado atual (localização, orientação e velocidade), os mapas da região, o caminho atual e todas as situações especiais de trânsito na região, como por exemplo, indicação de parada obrigatória, indicação de limite de velocidade, faixa de pedestres, semáforo, lombada, cancela, etc.

[0187] Em função de cada situação encontrada no cenário atual, o subsistema de tomada de decisão escolhe um ponto ao longo do caminho e estabelece uma meta de estado a ser atingida neste ponto. Ainda, este subsistema é responsável pelo comportamento adequado da CVC em conformidade com as regras de trânsito, como por exemplo, ao tomar ciência da existência de um semáforo com a luz vermelha acesa em determinado ponto do caminho, o subsistema deve ajustar a meta de velocidade do veículo para zero, poucos metros antes da localização do semáforo no mapa.

[0188] Ademais, o processador (5), através de um subsistema de controle, calcula os comandos que são enviados a um sistema de atuação dos mecanismos de aceleração, frenagem e direção do veículo, empregando uma abordagem Proporcional Integral Derivativa (PID). Ainda, este subsistema deve receber como entrada a trajetória planejada para a CVC ou dolly (4) e os dados coletados instantaneamente pelos dispositivos sensores. Em seguida, o subsistema de controle calcula uma medida de erro que indica o quão distante está o estado atual do veículo em relação àquele da trajetória planejada. A referida medida de erro é usada para calcular os comandos que são enviados ao sistema de atuação, a fim de compensar e minimizar esse erro.

[0189] A figura 8 mostra um cenário indoor de operação do dolly (4) desenvolvido neste exemplo. Em uma rota (100), o dolly (4) parte de um ponto (A) com destino ao ponto (B) sem nenhum implemento acoplado, seguindo o caminho da rota (100). Ao chegar no ponto (B), o dolly (4) se acopla no implemento (3), assumindo uma nova configuração (dolly + implemento) e deste ponto em diante, o veículo segue em sua nova configuração pela rota (101 ) com destino ao ponto (C). Durante o trajeto pela rota (101 ), o dolly (4) é capaz de desviar do pedestre (12) Ao chegar no ponto (C), o dolly (4) desacopla e estaciona o implemento (3) e, em seguida, o dolly (4) segue pela rota (102) com destino ao ponto (A).

[0190] A figura 9 mostra o mesmo cenário da Figura 8, com o dolly (4) realizando trajetos diferentes. Na figura 9, o dolly (4) parte de um ponto (A) sem carga e se desloca pela rota (103), quando se depara com um obstáculo estático (13). O processador (5) identifica o obstáculo (13) e gera uma nova rota para deslocamento do dolly (4) e, assim, o dolly (4) retorna e segue por um caminho alternativo gerado pelo processador (5) até o ponto (C). No ponto (C), o dolly (4) é acoplado ao implemento (3) e segue através da rota (104) até o ponto (B). No ponto (B), o implemento (3) é desacoplado e o dolly (4) retorna ao ponto (A) pela rota (105). Nas rotas (103) e (105), o dolly (4) segue sem carga adicional. Apenas no segmento (104) o dolly (4) se movimenta com carga acoplada.

[0191] A figura 10 mostra os mesmos cenários das Figuras 8 e 9, com o dolly (4) realizando trajetos diferentes. O dolly (4) parte do ponto (A) e, através da rota (106), segue até o implemento (3) localizado no ponto (B). No caminho (106) que liga os pontos (A) e (B), há um obstáculo estático (13) que interrompe parcialmente a pista. O dolly (4), sem carga, desvia do obstáculo estático (13) e segue o caminho para chegar ao ponto (B).

[0192] Ainda na figura 10, no ponto (B), o dolly (4) acopla no implemento (3) e se desloca em direção ao ponto (C) através da rota (107). No caminho da rota (107), novamente há um obstáculo estático (13) interrompendo parcialmente a pista. Deste modo, o veículo composto por dolly (4) + implemento (3) desvia do obstáculo (13) e segue até o ponto (C). No ponto (C), o dolly (4) desacopla e estaciona o implemento (3) e segue pela rota (108) até o ponto (A) sem nenhuma carga adicional ou obstáculo em seu caminho. Uma vez alcançado o ponto (C), o dolly (4) libera o implemento (3) e segue pelo caminho de retorno até o ponto (A) cumprindo a rota (108).

[0193] Nestes contextos, adicionalmente, há uma aplicação em que a pista ou via é provida de componentes que interagem com o sistema inteligente do dolly, onde o processador (5) do dolly, por meio de periféricos, interage com esses componentes e utiliza os dados lidos para as operações. Esses componentes podem ser ativos ou passivos. Ao interagir com os componentes na pista, o processador (5) do dolly utiliza os dados lidos para uma localização mais específica, por exemplo, dentro das faixas ou demarcações na pista. Estes dados são utilizados de maneira complementar àqueles lidos pelos demais sensores do dolly (4).

[0194] Estes componentes de pista são descritos em pedido de patente co-pendente do mesmo depositante, de título “Componente Passivo para Interação com um Veículo e Método de Interação entre Veículo e o Componente Passivo", sendo este incorporado ao presente pedido por referência. De maneira exemplificative, estes componentes são tags de RFID dispostas nas faixas e demarcações da pista. Desta maneira, o dolly (4) é provido com um leitor de tags RFID compatível com as tags dispostas na pista e, à medida que se aproxima das tags, o dolly (4) recebe os dados e o processador (5) realiza a leitura. Com base nestes dados, o processador (5) é capaz de calcular a posição dentro da faixa ou demarcações. Ainda como exemplificado no pedido co-pendente deste depositante, o referido componente é um olho-de-gato sendo provido com uma tag de RFID. Exemplo 6 - Testes

[0195] O veículo trator (4) é um veículo dotado de uma quinta roda para acoplamento a um implemento rodoviário (3). A figura 1 1 mostra diferentes leiautes de veículos tratores (4), possuindo uma cabine de motorista ou não. O leiaute de dolly é utilizado para os testes descritos com efeitos de validação da presente invenção.

[0196] A figura 12 mostra um dolly (4) para os testes realizados em pista para rodagens.

[0197] A figura 13 mostra o sistema inteligente da presente invenção que detecta um evento ao ler o alvo (1 ), identificando o implemento (3) para o dolly (4) por meio dos dados estáticos (2) atrelados ao alvo (1 ). Com isso, o sistema permite diferentes operações autônomos independentemente do nível de automação. Ainda, a figura 13 representa a operação correspondente ao acoplamento do dolly (4) ao implemento (3).

[0198] Assim, na medida em que o dolly (4) se aproxima do implemento (3), os alvos (1 ), dispostos na dianteira do implemento (3), ficam mais nítidos conforme mostrado na figura 14.

[0199] A figura 15 mostra um aparelho que realiza o levantamento dos pés de apoio do implemento (3), sendo que o aparelho não necessariamente é automático. Mesmo assim, um dado estático (2) do implemento se refere a uma posição do pé de apoio entre recolhida e estendida.

[0200] Para isso, o dolly (4) é provido de uma arquitetura de controle, incluindo um processador sendo uma VCU conforme mostrado na figura 16a. Adicionalmente, arquitetura compreende uma unidade (ECU) para controle remoto, além de dispositivos adicionais como receptor de segurança e controle do pé de apoio (RTU). Além disso, a arquitetura também contém placas de vídeo, controlador do LiDAR, IMU (Unidade de Medida Inercial) , GPS e ECU da direção conforme mostrado na figura 16b.

[0201] A arquitetura é alimentada por dados provenientes de sensores e detectores que leem os dados. Para o exemplo, os dados lidos são dados estáticos (2), dados da rodovia e dados dinâmicos, contribuindo para segurança formada por uma redundância de dados. Assim, o dolly (4) do exemplo é provido de câmeras mostradas na figura 17 e sensores LiDAR mostrados na figura 18a. [0202] A partir da leitura dos sensores, conforme mostrado na figura 18b, o processador (5) monta um mapeamento dos arredores do dolly (4). Para isso, a câmera detecta um campo de visão do dolly (4) conforme mostrado na figura 19.

[0203] A figura 20a ilustra componentes do controle de direção autônoma para aplicação no dolly (4). Para o controle de direção, o sistema inteligente do dolly (4) também utiliza dados da pista ilustrados na figura 20b, onde são detectadas as faixas da pista.

[0204] De outra forma, o dolly (4) mostrado na figura 21 b é operado por um controle remoto mostrado na figura 21 a. Assim, a presente invenção possibilita que um gestor de frotas realize operações via controle remoto sobre o dolly (4), otimizando transporte de carga. Além disso, o acoplamento e levantamento dos pés de apoio são realizados via controle remoto.

[0205] Ainda, para identificação de veículos, como uma CVC ou veículo trator, um sistema de reconhecimento calcula uma probabilidade sobre a identificação do veículo a partir da leitura de câmera com visão computacional conforme mostrado na figura 22. Assim o sistema de reconhecimento classifica os veículos em categorias com a respectiva probabilidade: caminhão (truck), ônibus (bus) e carro (car).

[0206] Para os testes, foi considerado o modelamento dinâmico e cinemático para veículo de transporte autônomo formado pelo dolly (4) acoplado ao implemento (3) conforme mostrado na figura 23. A figura 24 mostra um carregamento disposto sobre implemento (3).

[0207] Como exemplo, o dado estático (2) é uma constante em função de um dado dinâmico. A figura 25a mostra um gráfico do raio de giro mínimo em função da velocidade da CVC. Assim, uma configuração de controle corresponde ao setup da velocidade relacionada ao raio de giro mínimo. Adicionalmente, o raio de giro é relacionado a um outro dado estático (2): centro de gravidade (CG) do implemento (3) e/ou da combinação. Com isso, a partir de uma combinação entre dados estáticos (2) de raio de giro mínimo e CG distintos, obtém-se um setup diferente conforme mostrado na figura 25b, apresentando um segundo setup da velocidade em função do raio de giro mínimo.

[0208] Analogamente, a figura 25c mostra um gráfico da aceleração lateral do dolly (4), sendo um buggy, em função da velocidade para um teste em círculo de raio R igual a 30m, comparando as acelerações laterais do buggy sozinho com o buggy (4) e um semirreboque (SR) acoplados.

[0209] A figura 25d mostra um gráfico do ângulo de rolagem do buggy (4) em função da velocidade do buggy (4) e do buggy (4) com o semirreboque acoplado.

[0210] Assim, quando o veículo trator (4) identifica que o implemento (3) possui um determinado CG relacionado ao modelo de implemento e ao tipo de carregamento, além de outros parâmetros do implemento (3), o(s) setup(s) de controle são executados pelo algoritmo do veículo trator (4) que considera os parâmetros de aceleração lateral limite, limite de velocidade em curvas e raio de giro mínimo. Assim esses setups guiam as ações de controle do veículo trator (4) evitando ultrapassar os limites de dinâmica veicular, como velocidade e ângulo de rolagem, definidos previamente. Dessa forma, as figuras 25a a 25d exemplificam como os dados estáticos definem configurações de controle em veículos autônomos, promovendo segurança e confiabilidade para uso do veículo independentemente do nível de automação.

[0211] Ainda, a figura 26 mostra um modelamento da suspensão para o implemento (3) e um gráfico da força em função do deslocamento da suspensão. Com isso, as configurações de controle determinam comportamento dinâmico.

[0212] A figura 27a representa uma manobra de estacionamento realizada em 20 passos para um caso de manobra dificultada para uma CVC formada por um caminhão (4) acoplado a um semirreboque (3). Com isso, um modelamento considera quatro estados e duas entradas do modelo, obtendo os gráficos da figura 27b.

[0213] Os estados são:

[0214] i. x - posição x no mapa local, considerando como referência o centro do eixo traseiro do semirreboque

[0215] ii. y (posição y no mapa local, considerando como referência o centro do eixo traseiro do reboque);

[0216] iii. 0 (ângulo de Ziead/ng/orientação do semirreboque, sendo nulo na posição leste com crescimento no sentido anti-horário); e

[0217] iv. p (orientação do caminhão em relação ao semirreboque, sendo nula quando estão alinhados).

[0218] Além disso, as entradas são

[0219] i. a (ângulo de direção do caminhão); e

[0220] ii. v (velocidade longitudinal do caminhão).

[0221] Ainda, a figuras 28 mostram um mapeamento de teste, utilizando o sensor LiDAR com base na técnica SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Com isso, o LiDAR traça um mapa online de um ambiente a fim de obter uma rota, considerando desvios de obstáculos. Ainda, um mapa offline do ambiente é também utilizado, de modo que os dois mapas são cruzados com objetivo de simplificar a coleta de dados.

[0222] Ademais, um teste foi realizado para detecção do alvo (1 ) e identificação do implemento rodoviário (3). A figura 29a ilustra a leitura de dados estáticos (2) atrelados a um código bidimensional composto por um ArUco (1 ). Assim, são identificados dois dados estáticos (3) do implemento rodoviário (3): posição relativa sendo um ângulo de +4 ² entre o implemento (3) e o dolly (4), além do modelo do implemento (3) sendo um semirreboque (SR) sider.

[0223] A figura 29b ilustra a leitura do dado estático (2) com relação a um outro ângulo entre o implemento (3) e o dolly (4), sendo de + 51 ,8 ^s . Os sinais de “+” e que antecedem o valor do ângulo, correspondem a um respectivo lado em que o implemento (3) se encontra em relação ao dolly (4).

[0224] Os versados na arte valorizarão os conhecimentos aqui apresentados e poderão reproduzir a invenção nas modalidades apresentadas e em outras variantes e alternativas, abrangidas pelo escopo das reivindicações a seguir.