12 nov. 2024
2 minuten
De huidige modellen waarmee zelfrijdende auto’s leren invoegen op de snelweg zijn gebaseerd op de speltheorie, die ervan uitgaat dat mensen altijd streven naar optimaal gedrag om als ‘winnaar’ uit een situatie te komen. Echter, wat blijkt? De mens heeft een hogere prioriteit: niet botsen. En dat kunnen auto’s ook leren.
TU/D-postdoc Olger Siebinga, die in mei cum laude promoveerde op dit onderwerp, heeft een nieuw model ontwikkeld dat meer inzicht biedt in menselijke interacties op de snelweg en kan worden gebruikt om autonome auto’s te verbeteren.
In het wetenschappelijk tijdschrift PNAS Nexus presenteert Siebinga met hoogleraar David Abbink en universitair docent Arkady Zgonnikov het nieuwe interactiemodel, dat is gebaseerd op risicoperceptie en communicatie. “Dit is het eerste model dat menselijke interacties op meerdere niveaus verklaart: van de controle input, zoals hoe mensen gas geven, tot veiligheidsmarges die bestuurders aanhouden in de vorm van de afstand tot andere auto’s, en tenslotte de uiteindelijke beslissingen over wie er als eerste gaat. Daardoor is het model bruikbaarder voor toepassingen zoals autonome voertuigen.”
Het raamwerk komt uit een eerder experiment waarin Siebinga twee proefpersonen tegelijkertijd liet deelnemen aan een vereenvoudigd invoegscenario. Ze konden alleen gas geven of remmen en waren gescheiden door een wand, zodat ze hun gedrag alleen konden baseren op wat ze op een computerscherm zagen. “We zagen dat mensen hun plannen aanpassen op basis van communicatie en risicoperceptie. Ze vormen een beeld van de situatie door de snelheid van een andere auto te interpreteren als communicatie en schatten op basis daarvan een risico. Als dit waargenomen risico te hoog wordt, veranderen bestuurders hun gedrag, bijvoorbeeld door gas te geven of te remmen, om toch tot een veilige uitkomst te komen.”
Menselijk gedrag begrijpen
Door middel van modelleren krijgen we meer inzicht in menselijk gedrag. “Als we beter leren begrijpen wat ten grondslag ligt aan onze beslissingen, kunnen we betere systemen ontwikkelen en autonome voertuigen in staat stellen om op een manier te werken die wij als sociaal acceptabel ervaren”, zegt Siebinga. Dat is namelijk een van de grootste uitdagingen in het geautomatiseerde rijden: hoe zorgen we ervoor dat normale autobestuurders zelfrijdende auto’s begrijpen en vertrouwen? Het nieuwe model van Siebinga draagt hieraan bij en legt de basis voor veilige en geaccepteerde autonome voertuigen. Momenteel werkt hij aan een uitbreiding van dit model, waarin ook het sturen wordt meegenomen.
Anderen lazen ook
