Zelfrijdende auto rijdt autonoom zonder gedetailleerde kaart

Amerikaanse wetenschappers ontwikkelen een systeem voor zelfrijdende auto's dat met een minimale wegenkaart zelfstandig over wegen kan navigeren. De kaart past op een flashdrive.

Zelfrijdende auto's vergen gedetailleerde digitale kaarten die niet alleen wegen maar ook gebouwen, verkeersborden en andere zaken in de omgeving heel nauwkeurig in kaart hebben gebracht. Dergelijke HD-kaarten vergen een enorme opslagcapaciteit en moeten vervolgens ook regelmatig updates krijgen. Een kaart van een stad is dan al snel gigabytes groot en een heel land zou enorme snelle verbindingen en mega servers vergen. 

Daarom hebben wetenschappers van de Amerikaanse MIT-universiteit een systeem ontwikkeld dat met een minimale wegenkaart van de wereld, die op een flashdrive past, toch de weg over het wegennet kan vinden. 

Zoals een mens

Het MIT MapLite-systeem hoeft geen gedetailleerde informatie te weten, zoals de afstand naar de trottoirrand, de lijnen op de weg, bomen en gebouwen. Het systeem kijkt op de minimalistische wegenkaart en zet op de weg steeds waypoints, punten waar het grofweg naar toe wil rijden. Sensoren in en op de auto kijken min of meer zoals een menselijke bestuurder dat zou doen, hoe het veilig op de weg naar dat punt toe kan rijden.

Hoewel de eerste testen zich beperkten tot verkeersluwe plattelandswegen in een aangepaste Toyota Prius met onder andere Lidar, een laser-radar die de omgeving scant en andere sensoren, zeggen de wetenschappers dat het concept geschikt kan zijn voor zelfrijdende voertuigen die onafhankelijk zijn van zeer gedetailleerde kaarten. De Prius was in staat om onverharde landwegen om en nabij 30 meter van te voren te herkennen.

Machine-learning corrigeert fouten

Overigens is het niet voor het eerst dat er zelfrijdende voertuigsystemen ontwikkeld worden die minder afhankelijk zijn van gedetailleerde kaarten. Die systemen zijn daarentegen geheel afhankelijk van machine-learning gebaseerd op neurale netwerken. De MIT-wetenschappers zien dergelijke systemen als zwarte dozen waarvan niet bekend is hoe ze eigenlijk werken. Zit er een fout in, dan kan het dan ook niet corrigeren.

Hoewel MIT's MapLite-systeem ook gebruikt maakt van machine-learning om er achter te komen welke weg het is, is het 'pad vinden' gebaseerd op modellen. Blijkt het niet te werken, dan kunnen ze de fouten alsnog corrigeren.

De wetenschappers hebben nog een lange weg te gaan voordat dit systeem goed genoeg is om als toekomstige chauffeur te dienen. De wegen op kaartsystemen zijn al bereden en via tests geverifieerd als veilig om te rijden. MIT MapLite moet ook goed werken met wegen die nog niet geregistreerd zijn.