Onderzoek TU/e legt basis voor autonoom rijden op rotondes
De TU Eindhoven heeft een betrouwbaar omgevingsperceptie-systeem voor autonome voertuigen ontwikkeld. Dit systeem is onlangs succesvol getest op rotondes, door Marvin Raaijmakers die recentelijk op dit onderwerp is gepromoveerd. Een rotonde is een veel voorkomend wegelement in en om steden waar nog niet eerder onderzoek naar gedaan is op het gebied van autonoom rijden.
Raaijmakers werkte tijdens zijn promotieonderzoek samen met onderzoekers van Audi AG aan het verbeteren van de techniek om de omgeving van de auto waar te nemen. Dit onderzoek startte met het verbeteren van sensor-gebaseerde waarnemingen. Autonoom rijdende voertuigen gebruiken de data van de sensoren niet alleen om de infrastructuur om zich heen waar te nemen, maar ook om het vervolg van de weg te voorspellen. Tot op heden bepaalde het perceptiesysteem wat de meest aannemelijke hypothese was over hoe de weg verder loopt, waarna de auto hierop acteerde.
Nieuwe methode
Raaijmakers ontwikkelde samen met zijn collega’s een nieuwe methode: de multi-hypothesis road representation. Het idee achter dit model is dat de autonome auto zijn rijgedrag niet baseert op de meest aannemelijke hypothese over hoe de weg verloopt, maar op een collectie van alle plausibele hypotheses, inclusief de mate van zekerheid over deze hypotheses. Hierdoor krijgt de auto een robuuste basis van informatie over de weg waarop hij rijdt, wat zorgt voor een veiligere keuze voor de te volgen positie en route op de weg.
Om over een rotonde te rijden, moet een autonome auto de geometrie van de rotonde kennen ten opzichte van het voertuig zelf. Om dit mogelijk te maken, ontwikkelde Raaijmakers een algoritme voor een perceptiesysteem waarmee het middeneiland van een rotonde bepaald wordt. Het is op dit moment echter nog niet mogelijk om alle elementen die van belang zijn voor autonoom rijden, te kunnen detecteren met sensoren.
Sensordata
Het model van Raaijmakers waarmee sensordata gecombineerd wordt met de gedetailleerde data van een digitale kaart, biedt hier de oplossing voor. Uit verschillende praktijktests is gebleken dat de geometrie van een volledige rotonde met dit model tot op 20 centimeter nauwkeurig wordt berekend.
Een probleem dat ontstaat wanneer een volledig autonoom rijdende auto gebruikmaakt van kaartgegevens, is dat deze gegevens honderd procent correct moeten zijn. En dat blijkt niet altijd het geval te zijn. Toch is er nog niet eerder onderzoek gedaan naar het geautomatiseerd verifiëren van de correctheid van kaartgegevens.
Verificatiemodel kaarten
In zijn proefschrift besteedt Raaijmakers daarom uitgebreid aandacht aan dit onderwerp; allereerst doet hij een voorstel voor voorwaarden aan een dergelijk verificatiemodel voor kaarten. Daarnaast bespreekt hij enkele case studies waarin het verificatiemodel wordt gebruikt. Hoewel het voorgestelde model nog niet tot de gewenste uitkomst leidt, is het wel een belangrijke stap om te komen tot een verificatiemodel voor kaarten.
Het werk van Raaijmakers kan nog niet direct in productie genomen worden. Doordat er vele verschillende soorten en maten rotondes zijn, wordt nog niet elke rotonde helemaal correct herkend door de ontwikkelde techniek. Vervolgonderzoek moet uitwijzen wat hier de oorzaak van is. Toch heeft Raaijmakers als eerste bewezen dat volledig autonoom rijden over rotondes mogelijk is met behulp van een combinatie van sensordata en kaartdata.
