Nieuw systeem voorspelt persoonlijkheid van autobestuurders
Een team van MIT en TU Delft heeft een nieuw systeem ontwikkeld dat autobestuurders classificeert als egoïstisch of altruïstisch. Dit kan mogelijk helpen om zelfrijdende auto’s beter te laten navigeren. De wetenschappers publiceren hier deze week over in de Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
De zelfrijdende auto komt eraan. Maar met al zijn gevoelige sensoren en verfijnde mogelijkheden voor dataverwerking ontbreekt het zelfs de meest innovatieve auto aan iets wat (bijna) iedere 16-jarige met een scooterrijbewijs wel heeft: sociaal bewustzijn. De autonome technologieën zijn weliswaar aanzienlijk verbeterd, maar uiteindelijk beschouwen ze de verkeersdeelnemers om hen heen nog altijd slechts als obstakels in de vorm van enen en nullen, en niet als mensen met eigen intenties, motivaties en persoonlijkheden.
Een team van MIT en de TU Delft heeft onderzocht of zelfrijdende auto’s zo kunnen worden geprogrammeerd dat ze de sociale persoonlijkheid van andere bestuurders kunnen classificeren, opdat ze beter kunnen voorspellen wat andere auto’s gaan doen en dus veiliger met hen aan het verkeer kunnen deelnemen.
De onderzoekers hebben instrumenten uit de sociale psychologie geïntegreerd om rijgedrag te classificeren volgens de mate van egoïsme of altruïsme van individuele bestuurders. TU Delft onderzoeker dr. Javier Alonso-Mora (voorheen werkzaam bij MIT) en een van de auteurs van de publicatie: ‘Dit werk maakt het mogelijk voor autonome voertuigen om na te denken over de intenties van andere verkeersdeelnemers en over de consequenties van de eigen acties.’
Meer specifiek maken de wetenschappers gebruiken van Social Value Orientation (SVO), ofwel de mate waarin iemand zelfzuchtig (‘egoïstisch’) dan wel onbaatzuchtig of coöperatief (‘pro-sociaal’) is. Het systeem maakt per bestuurder een schatting van de SVO om in real time routes voor zelfrijdende auto’s te berekenen. Alonso-Mora: ‘Het meenemen van SVO bij de planning zal niet alleen autonome voertuigen slimmer maken maar zal ook tot verbeteringen leiden bij de interactie van robots met andere robots en met mensen.'
Door het algoritme te testen op de taken ‘invoegen’ en ‘onbeveiligd links afslaan’ heeft het team laten zien dat hiermee het gedrag van andere auto’s 25 procent beter voorspelbaar wordt. De auto wist bijvoorbeeld dat hij moest wachten met links afslaan wanneer de naderende tegenligger een meer ‘egoïstische’ bestuurder was, terwijl hij sneller afsloeg als de andere auto ‘pro-sociaal’ was.
Hoewel het systeem nog niet robuust genoeg is om in echt verkeer te worden geïmplementeerd, levert het al enkele interessante toepassingen op, en niet alleen voor auto’s die zichzelf besturen. Stel, je bent aan het rijden en plotseling duikt er een auto op vanuit je blinde hoek. Dan zou het systeem een waarschuwing in je achteruitkijkspiegel kunnen geven dat die auto een agressieve bestuurder heeft, zodat je je gedrag daarop kunt aanpassen. Ook zou het zelfrijdende auto’s kunnen leren om meer ‘menselijk’ gedrag te vertonen dat gemakkelijker te begrijpen is voor andere bestuurders.
De zelfrijdende auto komt eraan. Maar met al zijn gevoelige sensoren en verfijnde mogelijkheden voor dataverwerking ontbreekt het zelfs de meest innovatieve auto aan iets wat (bijna) iedere 16-jarige met een scooterrijbewijs wel heeft: sociaal bewustzijn. De autonome technologieën zijn weliswaar aanzienlijk verbeterd, maar uiteindelijk beschouwen ze de verkeersdeelnemers om hen heen nog altijd slechts als obstakels in de vorm van enen en nullen, en niet als mensen met eigen intenties, motivaties en persoonlijkheden.
Een team van MIT en de TU Delft heeft onderzocht of zelfrijdende auto’s zo kunnen worden geprogrammeerd dat ze de sociale persoonlijkheid van andere bestuurders kunnen classificeren, opdat ze beter kunnen voorspellen wat andere auto’s gaan doen en dus veiliger met hen aan het verkeer kunnen deelnemen.
De onderzoekers hebben instrumenten uit de sociale psychologie geïntegreerd om rijgedrag te classificeren volgens de mate van egoïsme of altruïsme van individuele bestuurders. TU Delft onderzoeker dr. Javier Alonso-Mora (voorheen werkzaam bij MIT) en een van de auteurs van de publicatie: ‘Dit werk maakt het mogelijk voor autonome voertuigen om na te denken over de intenties van andere verkeersdeelnemers en over de consequenties van de eigen acties.’
Meer specifiek maken de wetenschappers gebruiken van Social Value Orientation (SVO), ofwel de mate waarin iemand zelfzuchtig (‘egoïstisch’) dan wel onbaatzuchtig of coöperatief (‘pro-sociaal’) is. Het systeem maakt per bestuurder een schatting van de SVO om in real time routes voor zelfrijdende auto’s te berekenen. Alonso-Mora: ‘Het meenemen van SVO bij de planning zal niet alleen autonome voertuigen slimmer maken maar zal ook tot verbeteringen leiden bij de interactie van robots met andere robots en met mensen.'
Door het algoritme te testen op de taken ‘invoegen’ en ‘onbeveiligd links afslaan’ heeft het team laten zien dat hiermee het gedrag van andere auto’s 25 procent beter voorspelbaar wordt. De auto wist bijvoorbeeld dat hij moest wachten met links afslaan wanneer de naderende tegenligger een meer ‘egoïstische’ bestuurder was, terwijl hij sneller afsloeg als de andere auto ‘pro-sociaal’ was.
Hoewel het systeem nog niet robuust genoeg is om in echt verkeer te worden geïmplementeerd, levert het al enkele interessante toepassingen op, en niet alleen voor auto’s die zichzelf besturen. Stel, je bent aan het rijden en plotseling duikt er een auto op vanuit je blinde hoek. Dan zou het systeem een waarschuwing in je achteruitkijkspiegel kunnen geven dat die auto een agressieve bestuurder heeft, zodat je je gedrag daarop kunt aanpassen. Ook zou het zelfrijdende auto’s kunnen leren om meer ‘menselijk’ gedrag te vertonen dat gemakkelijker te begrijpen is voor andere bestuurders.
Geen opmerkingen: