Geautomatiseerde voertuigen op de openbare weg

Huidige uitdagingen zelfrijdende voertuigen

De grootschalige implementatie van autonoom rijden wordt echter nog steeds belemmerd door grote uitdagingen op het gebied van veiligheid, betrouwbaarheid en regelgeving.

Voordat zelfrijdende voertuigen op grote schaal kunnen worden ingevoerd, is het essentieel om ervoor te zorgen dat ze volledig betrouwbaar zijn en alle mogelijke wegscenario's aankunnen.

Onze visie

Door de ontwikkeling van componenten en architecturen die prioriteit geven aan veiligheid door ontwerp, is het ons doel om de algehele veiligheid van het hele voertuig te verbeteren.

Het is van cruciaal belang om gebruik te maken van alle beschikbare informatie die een voertuig kan verzamelen over zijn rijomgeving en interne toestand, inclusief betrouwbaarheidsschattingen, om de veiligheid van zelfrijdende voertuigen te verbeteren.

Onze oplossingen

Betrouwbare lokalisatie

De vooruitgang van geautomatiseerd rijden is afhankelijk van betrouwbare lokalisatie, die kan worden bereikt door het gebruik van meerdere nieuwe sensor inputs, geavanceerde sensorsignaalfusietechnieken en online schatting van de integriteit van de lokalisatie. TNO biedt bewezen technologiebouwstenen die verder gaan dan de state-of-the-art en die de mogelijkheden van zelfrijdende systemen verbeteren om nauwkeurig de positie in de wegomgeving te bepalen, waardoor de algehele veiligheid en betrouwbaarheid verbeteren.

Contextbewuste padplanning

Het beheersen van de complexiteit van de omgeving voor autonome rijsystemen vereist een schaalbare en betrouwbare methodologie voor het specificeren van voertuiggedrag en de vertaling naar padplanning, waarbij rekening wordt gehouden met alle contextuele factoren. TNO ontwikkelt een methode die om kan gaan met de combinatorische uitdagingen door gebruik te maken van redeneertechnieken uit de kunstmatige intelligentie. Deze techniek stelt voertuigen in staat om effectief met diverse scenario’s om te gaan en in realtime weloverwogen beslissingen te nemen.

Kwaliteit en security van digitale infrastructuur

Externe gegevens, zoals kaartinformatie, waarschuwingen voor wegwerkzaamheden of de status van verkeerslichten, zijn essentieel voor veilig automatisch rijden. Om deze informatie te gebruiken in veiligheidskritische beslissingen is het cruciaal om de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de gegevens te beoordelen.

TNO is actief op het gebied van cyberveiligheid en vertrouwen binnen de auto-industrie door samen te werken met partners in de hele toeleveringsketen om effectieve oplossingen te ontwikkelen. Daarnaast onderzoekt TNO oplossingen om de nauwkeurigheid van informatie uit de digitale infrastructuur te verifiëren en te verbeteren.

Wegconditie inschatten

Mensen hebben een natuurlijk vermogen om gladde wegomstandigheden te detecteren en zich daaraan aan te passen, wat een uitdaging kan vormen voor geautomatiseerde voertuigen om dit na te bootsen. Bij TNO richten we ons op de ontwikkeling van geavanceerde data-analysesystemen en algoritmen die veranderingen in de toestand van het wegdek kunnen detecteren. Ons doel is om geautomatiseerde voertuigen in staat te stellen op de juiste manier op deze omstandigheden te reageren, de controle te behouden en de veiligheid op de weg te garanderen.