A programação de algoritmos éticos para a condução autónoma não trata todos os obstáculos da mesma forma, estabelecendo uma hierarquia rigorosa que separa os intervenientes no tráfego em duas categorias fundamentais: os utentes protegidos e os desprotegidos. Esta distinção, recomendada por comités de ética internacionais, é a base para garantir que o sistema não apenas evite colisões, mas que distribua o risco de forma justa, priorizando sempre a integridade física dos elementos mais frágeis do ecossistema rodoviário.
No modelo de planeamento de trajetórias desenvolvido por investigadores, a categoria dos utentes protegidos engloba os veículos motorizados, como automóveis e camiões, que oferecem uma barreira física de segurança aos seus ocupantes. Em contrapartida, os utentes desprotegidos — frequentemente designados como Vulnerable Road Users (VRU) — incluem peões e ciclistas, que estão expostos a danos severos em caso de impacto direto. Esta classificação é integrada no cálculo de dano estimado (H), que utiliza uma escala de 0 a 1 para mapear a gravidade das lesões pessoais previsíveis.
Para operacionalizar esta distinção, o software utiliza regressões logísticas alimentadas por bases de dados de sinistralidade real, como o sistema CRSS da NHTSA. O algoritmo analisa variáveis físicas constantes, como a massa do objeto e a área de impacto, cruzando-as com dados em tempo real, como a velocidade e o ângulo de colisão. Desta forma, a máquina consegue prever que um impacto contra um peão resultará num valor de dano muito próximo do máximo (1), enquanto uma colisão entre dois veículos protegidos poderá resultar em danos maioritariamente materiais ou lesões menos graves.
Além da física do impacto, o modelo introduz o Princípio da Responsabilidade para reforçar esta proteção. Algoritmicamente, é atribuída uma parcela de responsabilidade basal aos veículos motorizados pelo simples facto de introduzirem um risco maior na via devido à sua massa e velocidade. Sem os veículos motorizados, a mortalidade rodoviária seria praticamente nula, pelo que o sistema impõe aos “protegidos” o dever ético de zelar pelos “desprotegidos”. Quando confrontado com uma situação de risco, o veículo autónomo aplica o Princípio de Maximin, que o obriga a selecionar a manobra que minimize o pior cenário possível para o utente em situação de maior desvantagem, mesmo que isso implique um risco ligeiramente superior para o próprio veículo autónomo.
Fonte Principal: An Ethical Trajectory Planning Algorithm for Autonomous Vehicles – ArXiv