Rijgedrag minder ‘robotachtig’ dankzij nieuw model

Onderzoekers van de TU Delft hebben nu een nieuw model ontwikkeld dat rijgedrag beschrijft aan de hand van één onderliggend menselijk principe: het beheersen van het risico onder een drempelwaarde. Dit model kan menselijk gedrag nauwkeurig voorspellen tijdens een breed scala aan rijtaken. Na verloop van tijd zou het model kunnen worden gebruikt in intelligente auto’s om ze minder robotachtig te laten voelen. Het onderzoek van promovendus Sarvesh Kolekar en zijn begeleiders Joost de Winter en David Abbink wordt gepubliceerd in Nature Communications op dinsdag 29 september 2020.

Risicodrempel

Het rijgedrag wordt meestal beschreven met modellen die een optimaal pad voorspellen. Maar dit is niet hoe mensen eigenlijk rijden. “Je past je rijgedrag niet altijd aan om één optimaal pad te volgen”, zegt onderzoeker Sarvesh Kolekar van de afdeling Cognitive Robotics. “Mensen rijden bijvoorbeeld niet continu in het midden van hun rijstrook: zolang ze binnen de acceptabele rijstrookgrenzen blijven, vinden ze het prima.”

Modellen die een optimaal pad voorspellen, zijn niet alleen populair in onderzoek, maar ook in voertuigtoepassingen. “De huidige generatie intelligente auto’s rijdt heel netjes. Ze zoeken continu naar het veiligste pad: één pad met de juiste snelheid. Dat leidt tot een ‘robotachtige’ rijstijl”, zegt Kolekar. “Om een ​​beter begrip te krijgen van het menselijk rijgedrag, hebben we geprobeerd een nieuw model te ontwikkelen dat de drempel voor menselijk risico als uitgangspunt gebruikte.”

Risico van de bestuurder

Om grip te krijgen op dit concept heeft Kolekar het zogeheten Driver’s Risk Field (DRF) geïntroduceerd. Dit is een steeds veranderend tweedimensionaal veld rond de auto dat aangeeft hoe hoog de bestuurder het risico op elk punt acht. Kolekar bedacht deze risicobeoordelingen in eerder onderzoek. In het DRF wordt dan rekening gehouden met de ernst van de gevolgen van het betreffende risico. Het hebben van bijvoorbeeld een klif aan één kant van de weggrens is veel gevaarlijker dan gras.

“De DRF werd geïnspireerd door een concept uit de psychologie, lang geleden (in 1938) naar voren gebracht door Gibson en Crooks. Deze auteurs beweerden dat automobilisten als het ware het risicoveld om hen heen ‘voelen’ en hun verkeersmanoeuvres baseren. op deze percepties. ” Kolekar slaagde erin om van deze theorie een computeralgoritme te maken.

Voorspellingen

Kolekar testte het model vervolgens in zeven scenario’s, inclusief inhalen en het ontwijken van een obstakel. “We hebben de voorspellingen van het model vergeleken met experimentele gegevens over menselijk rijgedrag uit de literatuur. Gelukkig is er al veel informatie beschikbaar. Het bleek dat ons model maar een kleine hoeveelheid data nodig heeft om de onderliggende gegevens te ‘achterhalen’. menselijk rijgedrag en zou zelfs redelijk menselijk gedrag kunnen voorspellen in nooit eerder vertoonde scenario’s. Rijgedrag rolt dus min of meer automatisch uit; het is ‘emergent’. ”

Deze elegante beschrijving van menselijk rijgedrag heeft een enorme voorspellende en generaliserende waarde. Behalve de academische waarde kan het model ook worden gebruikt in intelligente auto’s. “Als intelligente auto’s rekening zouden houden met echt menselijk rijgedrag, zouden ze een grotere kans hebben om geaccepteerd te worden. De auto zou zich minder als een robot gedragen.”