- Hoe staat het met de zelfrijdende auto?
- WaveSense onthult grondpenetrerende radar
- Waymo’s auto’s gebruiken machine learning om in sneeuw te navigeren
- Met de nieuwe sensor van MIT kunnen autonome voertuigen door mist en stof zien
- De Gacha-shuttlebus gebruikt KI en slimme tech om in alle weersomstandigheden te kunnen rijden
Autonome voertuigen worden al jaren gezien als de toekomst van het transport. Een van de belangrijkste redenen waarom grote bedrijven autonome voertuigen zijn gaan ontwikkelen is om de verkeersveiligheid te verbeteren. En de beste manier om dat te doen is het menselijke element te elimineren.
NHTSA National Center for Statistics & Analytics schat dat menselijke fouten verantwoordelijk zijn voor 94 procent van de dodelijke verkeersongevallen in de VS
Elk jaar overlijden duizenden mensen aan de gevolgen van verkeersongevallen. Factoren als gladde wegen, gaten in de weg of slecht weer worden vaak als oorzaak genoemd, maar de meeste dodelijke verkeersongelukken gebeuren door menselijke fouten. Sterker nog, het Amerikaanse National Center for Statistics and Analysis schat dat menselijke fouten verantwoordelijk zijn voor 94 procent van de verkeersdoden in de Verenigde Staten. De algemene consensus is dan ook dat autonome voertuigen de meeste, zo niet alle, verkeersongelukken zouden kunnen voorkomen.
Volgens het Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) zouden zelfs de meest elementaire functies, zoals een waarschuwing bij onopzettelijke overschrijding van een doorgetrokken of onderbroken streep, het risico op dodelijke ongevallen met maar liefst 86 procent kunnen terugdringen.De concurrentie op het gebied van zelfrijdende systemen is in de afgelopen jaren behoorlijk geïntensiveerd en steeds meer nieuwe startups, ride-sharingbedrijven en techreuzen betreden de markt. Bovendien lijkt ook elke grote autofabrikant een zelfrijdende auto op de markt te willen brengen. Volgens een recent rapport van Allied Market Research is de wereldwijde autonome automarkt in 2026 naar verwachting maar liefst $557 miljard waard. Maar ondanks alle hype is er nog steeds geen autonoom voertuig op de markt dat alle rijtaken volledig zelfstandig kan uitvoeren. Waarom is dat?
Hoe staat het met de zelfrijdende auto?
In een interview uit 2018 zegt Tesla CEO Elon Musk dat ze tegen 2019 een volledig zelfrijdende auto op de weg zouden hebben. Maar dit bleek toch makkelijker gezegd dan gedaan, want we zitten inmiddels in 2019 en er is nog geen enkele indicatie dat deze belofte zal uitkomen. Sterker nog, er is geen enkele autofabrikant die dit binnenkort voor elkaar lijkt te krijgen.
De IIHS heeft onlangs een uitgebreide test uitgevoerd met geavanceerde rijhulpsystemen – met functies als adaptive cruise control en active lane keeping – in auto’s van onder andere BMW, Mercedes, Volvo en Tesla. Tijdens de test werden de prestaties van de systemen in verschillende situaties – zoals het naderen van stilstaande voertuigen en het rijden over heuvels en bochten – geëvalueerd, en de resultaten waren teleurstellend. Hoewel geen van de auto’s tijdens de test crashte, maakten ze wel allemaal een aantal fouten, variërend van overdreven voorzichtig remmen tot het overschrijden van rijstroken. De IIHS concludeerde hieruit dat de technologie nog steeds niet klaar is om menselijke bestuurders volledig te vervangen. “Geen van deze voertuigen is in staat om veilig zelfstandig te rijden”, aldus David Zuby, hoofdonderzoeker van IIHS. “Een autonoom voertuig dat altijd en overal zelfstandig kan rijden koop je nog niet bij je plaatselijke autodealer en dat is voorlopig ook nog niet het geval. We zijn er nog niet”.
Geloof het of niet, maar het weer behoort tot een van de belangrijkste obstakels die volledig autonome voertuigen in de weg staan. Het (steeds veranderende) weer vormt verschillende uiteenlopende uitdagingen voor autonome voertuigen. Zelfrijdende auto’s worden meestal getest in gebieden met beperkte of stabiele weersomstandigheden, zoals bijvoorbeeld de hete en droge woestijn van Arizona, zonder rekening te houden met hoe deze voertuigen zich in wisselende weersomstandigheden zouden gedragen. Mist, hevige regen en sneeuw maken camera’s bijvoorbeeld vaak volledig onbruikbaar. Bovendien ziet lidar sneeuwvlokken en regendruppels vaak als vaste objecten. Zelfs GPS-tech laat vaak nog veel te wensen over en is in bepaalde gebieden soms langzaam en onstabiel. Ook met radar zijn nog verschillende problemen. Zo hebben sommige systemen moeite met onderscheid maken tussen verschillende soorten obstakels. Kortom, om veilig te zijn op de weg, moet een zelfrijdende auto ook onder ongunstige (weers)omstandigheden goed kunnen functioneren en er zijn al verschillende bedrijven die eraan werken om dit mogelijk te maken. Een zelfrijdend voertuig moet de beschikking hebben over een combinatie van de best mogelijke informatie uit alle systemen die het aan boord heeft. Dit wordt door ingenieurs in de zelfrijdende autoindustrie ook wel ‘sensorfusie’ genoemd, het samenvoegen van verschillende datatypen. Door gegevens van verschillende sensoren bij elkaar te voegen ontstaat er een betrouwbaarder beeld van de omgeving dan wat afzonderlijke sensoren kunnen schetsen.
WaveSense onthult grondpenetrerende radar
De in Massachusetts gevestigde startup WaveSense heeft onlangs de lancering van ‘s werelds eerste grondpenetrerende radar (GPR) voor zelfrijdende voertuigen aangekondigd. Deze speciale radar kan de navigatie en veiligheid op allerlei soorten wegen aanzienlijk verbeteren door ervoor te zorgen dat het voertuig te allen tijde op de rijbaan blijft. WaveSense gebruikt de grondpenetrerende radar om een elektromagnetische puls te verzenden tot 3 meter onder de grond. Vervolgens meet het systeem de reflecties van objecten als rotsen, pijpen en wortels en veranderingen in bodemeigenschappen waardoor het ondergrondse lagen zeer nauwkeurige in kaart kan brengen. WaveSense scant de grond onder het rijdende voertuig ongeveer 126 keer per seconde en vergelijkt de gegevens vervolgens met de ingebouwde beelddatabase, zodat het de positie van het voertuig tot enkele centimeters exact kan bepalen. Volgens het bedrijf hebben de tests aangetoond dat de technologie accuraat en betrouwbaar is bij standaardsnelheden op de snelweg (tot 105 kilometer per uur), zelfs ’s nachts en tijdens sneeuwstormen. In vergelijking met oppervlaktekaarten zijn ondergrondse kaarten nauwkeuriger en betrouwbaarder. Ondergrondse data is namelijk relatief statisch en wordt niet of nauwelijks door veranderingen in het landschap boven de grond beïnvloed. Dit betekent bovendien dat de kaarten niet zo vaak geüpdatet hoeven te worden.
Deze technologie is echter niet bedoeld als vervanging van andere technologieën waarop autonome auto’s momenteel vertrouwen, maar is ontworpen om samen te werken met GPS, camera’s, lidar en radars, waardoor het voertuig een schat aan informatie krijgt waarmee het zijn exacte positie te allen tijde kan bepalen, ongeacht de omstandigheden buiten. “De ontwikkelingen van autonome systemen leiden tot een enorme transformatie in transport en mobiliteit wereldwijd”, zegt Tarik Bolat, CEO van WaveSense. “Maar voordat er een brede adoptie van zelfrijdende voertuigen kan plaatsvinden, moeten factoren als navigatievermogen en betrouwbaarheid aanzienlijk verbeteren. De technologie van WaveSense maakt radicale verbeteringen mogelijk in de veiligheid van zelfrijdende voertuigen – onder wat voor omstandigheden ook – en biedt de betrouwbaarheid die onze sector moet uitstralen om het vertrouwen van het publiek te winnen”.
De technologie werd oorspronkelijk in het MIT Lincoln Laboratory ontwikkeld voor het Amerikaanse leger. In 2013 werd het voor het eerst ingezet in Afghanistan, waar het werd gebruikt om militaire voertuigen te helpen bij het vermijden van landmijnen. WaveSense is erin geslaagd om de technologie voor de particuliere sector aan te passen door de hardware compacter te maken. Deze bestaat nu uit een box met elektronica van ongeveer 150x60x7 cm. Het bedrijf hoopt echter dat het er binnenkort in slaagt om de unit nog verder te verkleinen en de prijs te verlagen naar $100.
Waymo’s auto’s gebruiken machine learning om in sneeuw te navigeren
Waymo, algemeen beschouwd als leider op het gebied van zelfrijdende technologie, heeft onlangs tijdens een recente Google I/O-keynote laten zien hoe het bedrijf kunstmatige intelligentie en machine learning-technologieën wil inzetten om zijn zelfrijdende auto’s veilig te laten navigeren in winterse weersomstandigheden. Waymo wil gebruikmaken van machine learning om sneeuw ‘weg te filteren’ zodat de auto precies kan zien wat er op de weg gebeurt, zelfs als er andere voertuigen langs de kant van de weg staan geparkeerd. Uit de videopresentatie blijkt niet duidelijk of de auto’s de rijstroken ook echt kunnen zien, maar de tech kan de auto’s hoe dan ook helpen botsingen te voorkomen en hun passagiers veilig naar hun bestemming brengen.
“We streven ernaar om iedereen overal – en onder alle weersomstandigheden – toegang te bieden tot zelfrijdende technologie”, schrijft Dmitri Dolgov, Waymo’s CTO en VP van engineering. “Vanwege het beperkte zicht is rijden in hevige regen- of sneeuwbuien niet alleen voor menselijke bestuurders maar ook voor zelfrijdende auto’s een zware opgave. Regendruppels en sneeuwvlokken kunnen in de sensordata van zelfrijdende auto’s veel ruis veroorzaken. Dankzij machine learning kunnen we deze ruis eruit filteren en voetgangers, voertuigen en dergelijke op de juiste manier identificeren”.
Met de nieuwe sensor van MIT kunnen autonome voertuigen door mist en stof zien
MIT-onderzoekers hebben een chip ontwikkeld die signalen op subterahertz-golflengten kan gebruiken om voorwerpen te detecteren en zelfrijdende auto’s te helpen door mist en stof te navigeren. Terwijl de op infrarood gebaseerde lidarsystemen in dergelijke omstandigheden niet zo goed presteren, kunnen subterahertz-golflengten (die zich tussen microgolf- en infraroodstraling op het elektromagnetische spectrum bevinden) in mist en stofwolken makkelijk worden gedetecteerd. Het systeem werkt door een beginsignaal door een zender te sturen en de absorptie en reflectie van de terugkaatsende subterahertz-golflengten vervolgens met een ontvanger te meten. Daarna wordt het signaal naar een processor gestuurd, die het beeld van het object opnieuw creëert.
“Een belangrijke motivatie voor dit werk is het creëren van betere ‘elektronische ogen’ voor autonome voertuigen en drones”, zegt co-auteur Ruonan Han, universitair hoofddocent elektrotechniek en informatica. “Onze goedkope, on-chip subterahertz-sensoren zullen fungeren als aanvulling in omstandigheden waarin lidar niet optimaal werkt”. Omdat de apparatuur voor het produceren van een sterk signaal in het verleden nogal groot en duur was, heeft niemand eerder geprobeerd subterahertz-sensoren in een auto te implementeren. De MIT-onderzoekers zijn er echter in geslaagd om een sensor te ontwikkelen die op een chip past en bovendien gevoelig genoeg is voor het genereren van belangrijke informatie, zelfs als er sprake is van significante signaalruis. Het uitgangssignaal kan, naast het berekenen van de afstand tot het object, ook worden gebruikt om afbeeldingen van hoge resolutie te maken, wat voor autonome voertuigen van cruciaal belang zal zijn.
De Gacha-shuttlebus gebruikt KI en smart-tech om in alle weersomstandigheden te kunnen rijden
Het in Finland gevestigde Sensible 4, een bedrijf dat systemen voor voertuigautomatisering ontwikkelt, heeft onlangs de krachten gebundeld met de Japanse retailer MUJI. Zij bouwden samen de Gacha, de eerste autonome shuttlebus ter wereld die onder alle weersomstandigheden kan rijden. In deze unieke samenwerking levert Sensible 4 de technologie die nodig is voor navigatie, positionering en obstakeldetectie en neemt MUJI het ontwerp van het voertuig voor zijn rekening. De Gacha wordt uitgerust met vier lidar-zenders, acht radarzenders, uiterst nauwkeurige GPS en 360 graden cameravisie. Deze apparatuur zorgt ervoor dat het voertuig het hele jaar door autonoom kan rijden, ongeacht de weersomstandigheden. De Gacha heeft een capaciteit van tien zit- en zes staanplaatsen en rijdt maximaal 40 kilometer per uur.
Bovendien beschikt het voertuig over vierwielaandrijving, een elektrische aandrijflijn, snel opladen en een maximaal bereik van 96 kilometer. De Gacha heeft een enigszins ongebruikelijke, afgeronde vorm, zonder duidelijke voor- of achterkant. De bus is rondom door LEDs verlicht en de zitplaatsen volgen de contouren van het voertuig. “Het is de bedoeling dat deze voertuigen deel gaan uitmaken van de dagelijkse transportserviceketen. Autonome voertuigen kunnen niet mainstream worden totdat bewezen is dat de technologie in alle klimaten en weersomstandigheden veilig werkt”, zegt Harri Santamala, de CEO van Sensible 4. De testritten van de Gacha gaan in de eerste helft van 2019 in drie Finse steden van start, te beginnen met Helsinki. Naar verwachting zal de eerste Gacha-vloot in 2020 worden uitgerold en de twee bedrijven hopen dat de dienst tegen 2021 voor het publiek beschikbaar is.
Zelfrijdende auto’s hebben de afgelopen jaren een enorme ontwikkeling doorgemaakt, maar er is er nog geen voertuig dat veilig volledig autonoom kan functioneren. Een van de grootste resterende obstakels is het weer. Camera’s en lidar laten het tijdens weersomstandigheden als mist, zware regen en sneeuw afweten en radars hebben moeite om onderscheid te maken tussen verschillende objecten. Bovendien zijn GPS-verbindingen in sommige gebieden traag en onstabiel. Gelukkig wordt de technologie die oplossingen biedt voor deze uitdagingen al ontwikkeld. Een aantal bedrijven komt met innovatieve oplossingen die de komst van volledig autonome voertuigen zullen versnellen. Het is op dit moment geen kwestie meer van of de droom van volledig autonome voertuigen op onze wegen werkelijkheid zal worden, maar wanneer. Watch this space!
