Zelfrijdende auto herkent objecten beter door Grand Theft Auto

Het videospel Grand Theft Auto is niet bepaald bedoeld om de spelers veilig te leren autorijden, maar voor zelfrijdende auto’s kan het spel wel hiertoe dienen. Hoe vaker een zelfrijdende auto met een bepaald object wordt geconfronteerd, hoe beter het voertuig dit object de daaropvolgende keer namelijk kan herkennen en hier dus veiliger op kan reageren. Dit kan bereikt worden met de realistische beelden uit het videospel Grand Theft Auto.

Omdat zelfrijdende auto’s zijn uitgerust met zelflerende systemen, worden ze steeds beter in het herkennen van objecten als ze die vaker zien. Daarvoor worden nu nog vaak videobeelden uit de echte wereld gebruikt, maar dat is veel meer werk dan het gebruik van virtuele beelden uit het computerspel. In dit computerspel kan ervaring worden opgedaan met heel veel verschillende verkeerssituaties, in verschillende weersomstandigheden en op verschillende momenten van de dag.

“We hebben aangetoond dat synthetische data net zo goed en soms zelfs beter is dan echte data voor de training”, aldus Alizera Shafaei, een promovendus op dit gebied aan de Universiteit van British Columbia, tegen MIT News.

Herkennen objecten

Onderzoekers van Intel en de Duitse universiteit Darmstadt kwamen erachter dat Grand Theft Auto dusdanig realistisch is dat het heel goed gebruikt kan worden om zelfrijdende auto’s veiliger te laten rijden. Bovendien kunnen de labels van het object direct uit de software gehaald worden, waardoor onderzoekers niet per object hoeven aan te geven wat het object is en waar het zich bevindt.

In eerste instantie hebben de onderzoekers 25.000 beelden uit het videospel gebruikt. Hierna zijn deze beelden geïmplementeerd in het computersysteem van een zelfrijdende auto. Dit samen duurde slechts 49 uur. Die software kan door een zelfrijdende auto toegepast worden om objecten in de echte wereld te herkennen.

Dit is veel gemakkelijker en sneller dan dit normaal gebeurt. Gewoonlijk spenderen onderzoekers uren aan het doorspitten van bestaande videobeelden en zij moeten dan met de hand precies aangeven waar het object zich begeeft. Volgens experts van de Universiteit Darmstadt duurt dit per beeld gemiddeld tussen de 60 en 90 minuten. Ter vergelijking, het zou dus bij echte beelden minimaal 25.000 uur hebben geduurd om een vergelijkbaar aantal beelden te implementeren in een zelfrijdende auto.

Videospel

Daarvoor hebben de onderzoekers overigens niet eens de medewerking van Grand Theft Auto nodig gehad. De onderzoekers weten niet wat de broncode van het spel is en hebben niets hoeven aan te passen aan de interne werking van het videospel. De onderzoekers hoefden alleen aan elk apart object een specifieke kleur te geven. Personen zijn bijvoorbeeld altijd donkergroen.

Het is van essentieel belang dat er een kleur wordt toegekend aan de verschillende objecten, want op basis daarvan kunnen zelfrijdende auto’s ontcijferen wat ze zien in de virtuele verkeerssituatie. Overigens zijn de onderzoekers niet van mening dat de beelden van Grand Theft Auto echte videobeelden helemaal kunnen vervangen. Dit is alleen een gemakkelijke aanvulling.