Nu dat zelfrijdende auto’s steeds meer het straatbeeld bepalen, blijft één essentiële uitdaging overeind: Het kunnen anticiperen op het gedrag van voetgangers. Een baanbrekend onderzoeksproject aan de Universiteit Paderborn zet hierop in door kunstmatige intelligentie te combineren met neurocognitieve inzichten, om zo het vaak onvoorspelbare gedrag van mensen beter te doorgronden en te voorspellen.
Een bal rolt de straat op… en dan?
Stel je voor: een bal rolt de straat op, en vlak daarbij staat een kind op de stoep. Een menselijke bestuurder remt instinctief, omdat hij weet dat het kind kan volgen. Zelfrijdende auto’s missen dat cruciale inzicht: ze kunnen reageren, maar niet anticiperen.
Een interdisciplinair team met visie
Dr.-Ing. Sandra Gausemeier (expert in modelgebaseerde voertuighulptechnieken) en Dr. Tim Lehmann (specialist in menselijk bewegingsgedrag én neurocognitie) bundelen hun krachten. Samen bestuderen ze hoe mensen beslissingen nemen in echte urbane scenario’s – als basis voor AI-algoritmen die gedrag kunnen voorspellen.
Prijswinnend idee met maatschappelijke impact
Voor hun innovatieve aanpak ontvingen de onderzoekers de prestigieuze onderzoeksprijs van Universiteit Paderborn én een subsidie van 150 000 euro. Professor Thomas Tröster omschrijft het project als een potentieel paradigmaverschuivend initiatief in de interactie tussen mensen en autonome systemen.
Meer dan botsingsberekeningen
Het doel is niet enkel reageren op gevaren, maar gedrag proactief voorspellen. Door in realistische omgevingen observaties van menselijk gedrag te koppelen aan AI, kunnen zelfrijdende auto’s anticiperen op factoren zoals afleiding en situational awareness.
Complexe patronen in menselijk gedrag
Voertuigen zijn gebonden aan verkeersregels – voetgangers niet. Daarom wil het team met machine learning complexe bewegingspatronen analyseren en betrouwbaarheid in intentievoorspelling bereiken.
Door technologie gedreven dataverzameling
Testpersonen zullen uitgerust worden met eyetrackers, mobiele EEG’s, multi-sensor systemen en motion-capturing. Zo wordt onderzocht hoe cognitieve processen en omgevingsbelastingen invloed hebben op gedrag. Uiteindelijk moet de AI alleen met camerabeelden intenties herkennen.
Naar veiliger wegen voor iedereen
Professor Tröster ziet in deze aanpak een stap vooruit voor de veiligheid van alle weggebruikers. Verwacht wordt dat de eerste resultaten in begin 2027 beschikbaar zijn.
Met dit baanbrekende project wil Universiteit Paderborn zelfrijdende voertuigen toelaten menselijke subtiliteiten te lezen – niet louter reageren, maar anticiperen. Dat belooft autonome mobiliteit naar een hoger veiligheidsniveau te tillen.
|
New technology for safe self-driving: Using artificial intelligence to predict pedestrian behavior and prevent accidentsNew technology for safe self-driving: using artificial intelligence to predict pedestrian behaviour and prevent accidents Recipient of Paderborn University Research Award A ball rolls into the road, there is a child on the pavement – which would immediately set alarm bells ringing for drivers. The result: they brake because they assume that the child will run into the road. Drivers are similarly able to guess how pedestrians will behave in other potentially dangerous situations. Self-driving vehicles, which will be increasingly dominating our streets, cannot do this. Although current technologies are able to react to critical situations, they do not have the ability to predict behaviour. A new research project is beginning at Pader |
