Hoe kunnen mensen en machines beter met elkaar interacteren? Naarmate de ontwikkeling van autonome voertuigen steeds verder gaat wordt deze vraag ook belangrijker. Het Nederlandse bedrijf robotTUNER ontwikkelt technologie om robots en mensen veilig samen te laten werken in dezelfde omgeving. Op dit moment is robotTUNER vooral gericht op het automatiseren van openbaar vervoer, maar de ambitie is in de toekomst om ook in andere situaties, bijvoorbeeld het begeleiden van kwetsbare personen in het verkeer, die interactie in goede banen te opleiden.
“De belangrijkste uitdaging in het zorgen voor veilige interactie is het zorgen voor goede objectdetectie, zodat mensen ook echt gezien worden door de voertuigen”, zegt CEO Andrea Poelstra. “Daar hebben wij goede oplossingen voor ontwikkeld. Je ziet dat robots vaak nog gescheiden werken van mensen, maar naarmate de adoptie van robots verder gaat wordt samenwerken steeds belangrijker.”
Ze legt uit: “robotTUNER is vier jaar geleden opgericht met als doel om robots het gedrag van mensen aan te leren. Ik heb met mijn mede-oprichter ervaring opgedaan met menselijk gedrag door trainingen die we geven in ons andere bedrijf. Die data over menselijk gedrag gebruiken we door het te verwerken in software die je kunt inzetten in automatisering met robots. Uiteindelijk kunnen robots dan veilig opereren tussen mensen.”
Gedrag
“Uniek is dat wij niet uitgaan van scenario-gebaseerd testen, maar van onderzoek naar menselijk gedrag.” Ze trekt hierin een historische parallel: “Eerst had je paard en wagen, waar later de auto bij is gekomen, Die gingen eerst een tijdje samen, tot de auto overbleef. Wij zitten met auto’s en autonome voertuigen in een vergelijkbare transitieperiode. Het is dus belangrijk dat een autonoom voertuig zich kan gedragen als een chauffeur, en tegelijk kan anticiperen op menselijk gedrag van andere weggebruikers. Ook op fabrieksterreinen waar robots opereren hebben zij te maken met onvoorspelbaar menselijk gedrag.”
Op dit moment test robotTUNER de software in een tot Multi Purpose Vehicle (MPV) omgebouwde Renault Twizy. “Hiermee heb je al de zekerheid dat het een veilig en gecertificeerd voertuig is dat voldoet aan alle eisen. We ontwikkelenOpen Source software, zodat we onze kennis breed kunnen delen. Op die manier hoeft niet iedereen hetzelfde te doen, en kunnen we versnellen op het gebied van mens-robot interactie.”
Veiligheid
“Wat centraal staat is veiligheid. Honderd procent veiligheid bestaat natuurlijk niet, maar je kunt er wel naar streven het zo veilig mogelijk te maken. Hoe kun je menselijk gedrag voorspellen, zodat een robot beter functioneert? Daar zijn we vrij ver mee. Neem bijvoorbeeld een inhaalmanoeuvre voor een bocht. Daarbij moet je beslissen of je het wel of niet doet, en je moet dus ook zorgen dat de robot over alle benodigde informatie beschikt om de veiligste beslissing te nemen. Daarom objectiveren we de omgeving voorspellen wat er in de toekomst kan gaan gebeuren op basis van de huidige situatie”
Aan de kant van de input heeft robotTUNER veel data over gedrag van chauffeurs. “We hebben informatie over rijstijlen, van allerlei soorten chauffeurs zoals bestuurders van voorrangsvoertuigen. En wanneer je weet wat gedrag is van een goede chauffeur kun je dat een robot aanleren. Daarvoor werken we onder meer samen met de technische universiteiten Delft en Twente en Veilig Verkeer Nederland en de ANWB. Daarmee nemen we ook onze maatschappelijke verantwoordelijkheid.”
Digital Twin
Het verwerken van de data doet robotTUNER in de vorm van een Digital Twin, waarmee alles wat aan de robot wordt toegevoegd eerst virtueel wordt getest voor het actief wordt in de fysieke wereld. “Dat komt de veiligheid ten goede. Het voorspellend vermogen wordt beter, en je kunt met en digital twin al veel ongelukken uitsluiten.”. Uniek is dat we de Digital Twin ook gebruiken om de robot in de praktijksituatie remote aan te sturen en te monitoren.
Adoptie van autonome voertuigen heeft veel te maken met regelgeving, dus een tijdlijn aangeven is lastig. ‘Maar ik denk wel dat het huidige personeelstekort en de wens om repeterende taken te verminderen de adoptie van robots, waaronder autonome voertuigen, stimuleert. Het voertuig dat wij maken is zowel geschikt voor lagere snelheden in complexe situaties, als voor hogere snelheden. Na de zomer gaan we experimenteren met een 18 meter bus op de remises van RET en Qbuzz. We laten de bus zonder chauffeur manoeuvreren op lage snelheid. De bus gaat zichzelf ook laden en wassen.”
