Wie AI zegt, denkt tegenwoordig meteen aan slimme chatbots als ChatGPT of de integratie van Copilot in Windows. Artificiële intelligentie vinden we ook al geruime tijd terug bij zelfrijdende technologie. Welke weg heeft die al afgelegd en hoever staat het met de wetgeving ervan?
Zelfrijdende technologie en artificiële intelligentie (AI) in wagens zijn de meest baanbrekende innovaties in de moderne transportsector. Ze beloven niet alleen de manier waarop we ons verplaatsen compleet te transformeren, maar ook onze economie, samenleving en wetgeving fundamenteel te veranderen. De eerste concepten van zelfrijdende auto’s dateren uit de jaren 20 en 30. Toen al droomden visionairs van voertuigen die automatisch bestuurd konden worden. Maar de technologie om die visie mogelijk te maken, zou pas decennia later beschikbaar zijn. De praktische ontwikkeling van zelfrijdende technologie startte wel al in de jaren 80. We beginnen met een korte geschiedenisles en lichten er twee projecten uit die zelfrijdende technologie mee vorm gegeven hebben.
Navlab
Een van de meest invloedrijke projecten uit het verleden was Navlab van de Carnegie Mellon University (Pittsburgh). Dat was een pioniersprogramma op het gebied van autonome voertuigen, opgestart in de jaren 80. Het Navlab-project werd ontwikkeld door het Robotics Institute van de Carnegie Mellon University (CMU), met als doel het onderzoeken en ontwikkelen van technologieën voor autonome navigatie. Het project introduceerde verschillende nieuwe systemen voor robotica en autonomie en omvatte onder meer de ontwikkeling van sensortechnologieën, zoals lidars en radars, geavanceerde algoritmen voor beeldverwerking en patroonherkenning, en systemen voor routeplanning en obstakelvermijding. Tijdens het project werden er verschillende prototypes gebouwd. Navlab 1 was een gemodificeerde Chevy-bestelwagen, uitgerust met computers en sensoren, die werd gebruikt voor vroege experimenten in autonoom rijden. Die werd opgevolgd door Navlab 2, een verbeterde versie met meer geavanceerde sensoren en verwerkingsmogelijkheden. In latere stadia werden ook andere voertuigen zoals SUV’s en bussen uitgerust met de technologieën die het Navlab-project had voortgebracht. In de jaren 80 en 90 voerden Navlab-voertuigen verschillende succesvolle autonome ritten uit. Een van de meest opmerkelijke was een reis van meer dan 2.800 mijl (ongeveer 4.500 km) over de Verenigde Staten in 1995, waarbij een Navlab-voertuig ongeveer 98 procent van de afstand volledig autonoom reed. Daarnaast heeft het project ook bijgedragen aan de progressie van beeldverwerkings- en machine learning-technieken die later zouden worden toegepast in verschillende domeinen, niet alleen in autonome voertuigen. Het Navlab-project legde de grondslag voor de huidige ontwikkelingen in autonome voertuigen. De technieken en inzichten die tijdens dit project zijn ontwikkeld, worden nog steeds gebruikt en verder ontwikkeld in moderne zelfrijdende auto’s en andere roboticasystemen. Bovendien heeft het project bijgedragen aan het vestigen van de CMU als een leidende instelling in robotica en kunstmatige intelligentie.
Eureka Prometheus Project
In diezelfde periode van de jaren 80 en 90 had Navlab een Europese tegenhanger: het Eureka Prometheus Project. Het was een van de grootste en meest ambitieuze onderzoeksinitiatieven op het gebied van autonome voertuigen en intelligente transportsystemen. Het Prometheus-project (Program for European Traffic with Highest Efficiency and Unprecedented Safety) werd in 1987 gelanceerd onder de Eureka-initiatieven, een pan-Europese organisatie gericht op samenwerking in technologie en innovatie. Het doel was het ontwikkelen van technologieën voor veiliger, efficiënter en milieuvriendelijker wegverkeer. Het project was een grootschalige samenwerking tussen industrie, onderzoeksinstellingen en overheden. Meer dan 40 bedrijven en 20 onderzoeksinstituten uit verschillende Europese landen waren betrokken, met aanzienlijke financiële steun van zowel de industrie als de overheid. Net als Navlab bevorderde Prometheus de ontwikkeling van geavanceerde sensoren zoals camera’s, radars en lidars voor het detecteren van de omgeving. Er werd gewerkt aan voertuig-naar-voertuig- (V2V) en voertuig-naar-infrastructuur (V2I)-communicatie om coöperatieve rijtechnieken mogelijk te maken. Verder werd de technologie van cruise control doorontwikkeld om die adaptief te maken en uit te breiden met automatische snelheidsbeheersing en geautomatiseerde rijstrookondersteuning. Het Prometheus-project omvatte de ontwikkeling van verschillende prototypes van autonome en semiautonome voertuigen. Een van de meest opvallende demonstraties vond plaats in 1994 toen meerdere geautomatiseerde voertuigen een succesvol testtraject reden op snelwegen in Parijs.
Er werden significante stappen gezet in de richting van het automatiseren van snelwegverkeer, inclusief systemen voor automatisch volgen van voertuigen (platooning). Prometheus heeft ook gezorgd voor de verdere ontwikkeling van automatische rijhulpsystemen en de integratie van ADAS-technologieën (advanced driver-assistance system) die later in commerciële voertuigen werden geïntroduceerd, zoals automatische noodremmen en lane-keeping assistance. Het Prometheus-project heeft een grote invloed gehad op de vooruitgang van autonome wagens. Veel van de technologieën en concepten die in het project werden ontwikkeld, vormden de basis voor huidige systemen in moderne voertuigen. Bovendien stimuleerde het project verdere samenwerking en innovatie in de Europese automobielindustrie en academische wereld.
Waymo: pionier van volledige autonomie
Zelfrijdende technologie kwam in een nieuwe stroomversnelling dankzij Waymo, een dochteronderneming van Alphabet Inc. (het moederbedrijf van Google). Die geldt als een absolute pionier in de ontwikkeling van volledig autonome voertuigen. Het begon in 2009 als het Google Self-Driving Car Project. Waymo’s technologie was de eerste die LIDAR, radar, en camera’s liet samenwerken om een nauwkeurige, digitale kaart van de omgeving te creëren. Het techbedrijf rust zijn voertuigen uit met geavanceerde AI-algoritmen die in real time beslissingen kunnen nemen. Waymo heeft in al die jaren miljoenen kilometers afgelegd in zowel gesimuleerde als echte rijomstandigheden, wat hen een schat aan data heeft opgeleverd voor verdere verfijning van hun systemen. Dat heeft ook al geleid tot succesvolle commerciële implementaties, zoals Waymo One, een autonome ritdienst in Phoenix, Arizona. Het bedrijf dit soort diensten op termijn uitbreiden naar andere steden en werkt ook aan autonome vrachtwagens via het project Waymo Via.
Tesla: Autopilot en FSD
Onder leiding van de even gekke als geniale Elon Musk heeft Tesla een unieke, eigenzinnige benadering gekozen van autonoom rijden. Zijn technologie is opgebouwd uit modules, waarmee het zijn zelfrijdende technologie stap voor stap is blijven upgraden. De twee belangrijkste zijn Autopilot en het Full Self-Driving-systeem (FSD). Daarin zit ook het verschil met het Waymo-project, dat zich van in het begin op volledige autonomie richtte. Tesla koos voor de incrementele aanpak waarbij het stapsgewijs Autopilot en FSD van updates voorziet. De gebruikte sensoren zijn dan weer wel gelijkaardig: Tesla’s voertuigen zijn uitgerust met een uitgebreide set camera’s, ultrasone sensoren en radar, allemaal aangestuurd door AI-software. Het Autopilot-systeem biedt momenteel gedeeltelijke autonomie, waarbij functies zoals automatische rijstrookwisselingen, verkeersbewuste cruise control en automatische parkeermogelijkheden worden ondersteund. Tesla’s FSD-systeem, dat wel nog steeds in de bètafase zit, belooft uiteindelijk volledige autonomie, zonder menselijke tussenkomst. Tesla’s benadering heeft ook tot controverses geleid, vooral omdat sommige bestuurders te afhankelijk zijn geworden van de technologie en incidenten hebben veroorzaakt. Tesla benadrukt dat hun huidige systemen nog steeds vereisen dat bestuurders alert blijven en altijd klaar zijn om het stuur over te nemen wanneer de situatie daarom vraagt. Desondanks blijven de verbeteringen en innovaties van Tesla een belangrijke drijvende kracht in de industrie.
Andere Spelers
Naast Waymo en Tesla zijn er tal van andere bedrijven die significante bijdragen geleverd hebben aan de ontwikkeling van zelfrijdende technologie. Denk daarbij aan Apple (dat onlangs wel zijn Apple Car-project in de ijskast stopte), maar ook digitale taxidiensten als Uber, Lyft, en het bedrijf achter de Chinese zoekmachine Baidu. Ook General Motors heeft aanzienlijke investeringen gedaan in autonome technologie via zijn dochteronderneming Cruise. Die richt zich op het ontwikkelen van volledig autonome voertuigen voor ritdiensten in stedelijke gebieden. GM heeft ambitieuze plannen om deze technologie in de nabije toekomst op grote schaal in te zetten.
Ethische kwesties en rechtszaken
Een van de grootste uitdagingen voor de brede adoptie van zelfrijdende technologie is het juridische kader rondom aansprakelijkheid. Bij een ongeval met een autonoom voertuig is het vaak onduidelijk wie verantwoordelijk is: de fabrikant van het voertuig, de ontwikkelaar van de software of de eigenaar van het voertuig. Verschillende rechtszaken, vooral in de Verenigde Staten, hebben deze kwesties in de schijnwerpers geplaatst. In België staat de wetgeving rond zelfrijdende auto’s nog in zijn kinderschoenen, hoewel er stappen worden ondernomen om deze technologie te reguleren. De Belgische overheid heeft enkele proefprojecten goedgekeurd en werkt samen met de Europese Unie om een uniform kader te creëren dat veiligheid en innovatie met elkaar in evenwicht houdt. Wereldwijd lopen de benaderingen uiteen. In de Verenigde Staten varieert de regelgeving sterk per staat. Sommige staten, zoals Californië en Arizona, hebben uitgebreide richtlijnen en regelgeving ingevoerd om de testen en implementatie van zelfrijdende voertuigen vlot mogelijk te maken. Federale instanties zoals de National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) werken aan nationale richtlijnen, maar de harmonisatie van wetten blijft een uitdaging. In Europa werkt de Europese Unie aan een gestandaardiseerd regelgevend kader, terwijl landen zoals Japan en Zuid-Korea ook aanzienlijke vooruitgang boeken. China, een belangrijke speler in deze industrie, heeft zijn eigen regels en standaarden ontwikkeld om innovatie te stimuleren en tegelijkertijd veiligheid te waarborgen.
Grote uitdagingen
De uitdaging stopt duidelijk niet bij het testen van de technologie totdat die op punt staat. De integratie ervan in de maatschappij is afhankelijk van veel meer instanties dan alleen de bouwers ervan, zoals Tesla en Google. Ook doordat de technologie zich blijft ontwikkelen, blijven juridische en ethische vraagstukken centraal staan in de discussie over de toekomst van zelfrijdende auto’s. Ze verzamelen en verwerken ook enorme hoeveelheden data, wat privacykwesties in het leven roept. Regelgevers moeten een evenwichtsoefening maken tussen het waarborgen van de privacy van individuen en het mogelijk maken van voldoende data-analyse om de veiligheid en efficiëntie van zelfrijdende systemen te verbeteren. Tot slot speelt ook ethiek een grote rol bij de ontwikkeling van zelfrijdende voertuigen. AI-algoritmen moeten beslissingen nemen in noodsituaties die ethische gevolgen hebben: vermijdt de automatische piloot een aanrijding met een voetganger, ten koste van een inzittende? Deze dilemma’s zijn onderwerp van intensief debat tussen ingenieurs en beleidsmakers. De komende jaren zullen cruciaal zijn voor de zelfrijdende technologie, nu de ontwikkeling van AI alsmaar sneller gaat. Hoewel de sensortechnologie razendsnel evolueert, hinkt de regelgeving steeds achterop. Eén ding staat vast: zelfrijdende technologie heeft het potentieel om de manier waarop we reizen en leven fundamenteel te transformeren. Het pad naar volledige autonomie is complex en vol onzekerheden, maar de vooruitgang tot nu toe toont aan dat zelfrijdend verkeer de toekomst zal zijn.
