Artificiële intelligentie helpt autonome wagens door moeilijke weersomstandigheden

Artificiële intelligentie kan autonome voertuigen de mogelijkheid bieden om veiliger en betrouwbaarder te navigeren, vooral bij ongunstige weersomstandigheden en op locaties waar geen toegang tot navigatie-netwerken beschikbaar is. Dat blijkt uit een onderzoek van wetenschappers aan de Oxford University in Engeland en de Bogazici University in Turkije.

“Autonome voertuigen blijken bij uitdagende weersomstandigheden vaak bijzonder veel moeilijkheden te ervaren om een nauwkeurige positionering te kunnen realiseren”, beklemtoont onderzoeksleider Yasin Almalioglu.

Kleinschalig

“Door deze problemen is de inzet van zelfrijdende wagens tot nu toe grotendeels tot een aantal relatief kleinschalige proeven beperkt gebleven”, stipt Almalioglu aan. “Onder meer omstandigheden zoals regen of sneeuw kunnen ertoe leiden dat een autonoom voertuig zichzelf voor een bocht op een verkeerde rijstrook positioneert of door een onnauwkeurige berekening op een kruispunt te laat tot stilstand komt.”

Om dit probleem op te lossen, ontwikkelden de wetenschappers met deep learning een nieuw model dat het voertuig aanleert om de eigen bewegingen nauwkeuriger te omschrijven. Dit is een cruciaal onderdeel van het aandrijfsysteem van autonome voertuigen, waarbij de bewegende positie van de auto wordt ingeschat ten opzichte van objecten die vanuit de wagen zelf worden waargenomen.

Het Brits-Turkse onderzoek besliste om de gedetailleerde informatie uit visuele sensoren, die door ongunstige omstandigheden kunnen worden verstoord, met gegevens van weerbestendige bronnen – zoals radar – te combineren.

Daarbij werden ook variabele omstandigheden – zoals afwisselende niveaus van zichtbaarheid, helderheid en neerslag – gehanteerd. Deze gegevens werden gebruikt voor de ontwikkeling van de algoritmes die de geometrie van de locatie dienden te reconstrueren en de positie van de auto op basis van de nieuwe gegevens moesten berekenen.

Veiligheid

Onder verschillende testsituaties konden de onderzoekers naar eigen zeggen aantonen dat het model bij alle weersomstandigheden – inclusief regen, mist en sneeuw en bij dag en nacht – robuuste prestaties liet optekenen.

Het team verwacht dat de conclusies van de studie de autonome voertuigen kunnen helpen om onder alle weersomstandigheden een stap dichter bij een veilige en soepele activiteit te komen. Dit moet er volgens hen uiteindelijk ook toe leiden dat autonome voertuigen in de maatschappij een breder gebruik zullen kunnen laten optekenen.

“Het vermogen om een precieze positionering te garanderen, biedt een basis voor een aantal cruciale functionaliteiten van de autonome voertuigen”, voeren de wetenschappers aan. “Een optimale positionering laat de voertuigen toe een goede bewegingsplanning op te stellen, toekomstige situaties te voorspellen, een situationeel bewustzijn te ontplooien en aanrijdingen te voorkomen.”

“Deze studie biedt een bijkomende oplossing voor het software-arsenaal van autonome voertuigen. Een correcte inschatting van de precieze locatie van autonome voertuigen is een cruciale mijlpaal voor de garanties op betrouwbaar autonoom rijden onder uitdagende omstandigheden.”

“Deze studie wijst op de efficiëntie inzet van de complementaire eigenschappen die de verschillende sensoren kunnen aanreiken om autonome voertuigen bij hun navigatie in moeilijke dagelijkse scenario’s optimaal te ondersteunen.”

Meer
Markten
Mijn Volglijst
Markten
BEL20