De weg naar een volledig zelfrijdende auto

Sjoerd: Welkom bij HAN Changemakers, de podcast van de HAN University of Applied Sciences over slimme, schone en sociale oplossingen voor de wereld van morgen. In deze aflevering duiken we in de wereld van zelfrijdende auto's. 

MUZIEK: Leader Changemakers-podcast 

Sjoerd: De technologie achter deze voertuigen maakt de afgelopen jaren enorme sprongen .In de Amerikaanse stad San Francisco kun je bijvoorbeeld al een zelfrijdende taxi bestellen. Een auto vol sensoren die je zonder chauffeur van A naar B brengt. Wat daar kan, kan dat hier ook Kun jij binnenkort in een autonoom voertuig over de Nederlandse wegen toeren? Hoe dat precies zit, hoor je in deze aflevering. Mijn naam is Sjoerd en ik ben op bezoek bij de HAN University of Applied Sciences in Arnhem. Hier oefent een studententeam voor de NXP Cup. Dat is een wedstrijd waarvoor studenten kleine zelfrijdende voertuigen ontwikkelen. Ik ga even een aantal vragen stellen aan Michelle. Om even te kijken wat ze hier aan het doen zijn. 

Michelle: We zijn nu bezig met het testen van onze Pixel Racer. Hij gaat nog uit de baan op sommige plekken. 

Sjoerd: Wacht even, de Pixel Racer, wat is dat? 

Michelle: De Pixel Racer is onze autonoom bestuurde auto. Oftewel, hij rijdt zonder dat we sturen. Dus hij stuurt zelf. We zijn dus nu on the spot aan het testen en hij gaat nog goed. Maar nu, ja... En hij vliegt uit de baan. 

Sjoerd: Maar het is nog een test toch? Dus ik neem aan dat jullie even aan het kijken zijn van: Wat gebeurt er nu mee en hoe kunnen we dat oplossen? 

Michelle: Precies, halverwege april is de race bij NXP in Eindhoven. 

Sjoerd: Ja, want jullie oefenen voor de NXP Cup. Wat houdt die Cup precies in? 

Michelle: Het is een Cup georganiseerd door NXP en zij bepalen eigenlijk een circuit. Dan moeten de auto's, die worden ontwikkeld, worden ontworpen door allerlei soort teams. Niet echt wereldwijd, iets groter dan Europa. Dan moeten ze over de baan rijden, zeg maar. Zonder dat er wordt gestuurd. 

Sjoerd: En jullie zijn goed in dat programmeerwerk, want jullie studeren Embedded Systems Engineering. Heb ik dat goed? 

Michelle: Ja, dat klopt. Wij studeren Embedded Systems. Daar komt dus een hoop programmeerwerk bij kijken. 

Sjoerd: Wat zijn nu nog voor jullie de grootste drempels om te overwinnen? 

Michelle: Nou, hij vliegt nu op het moment nog uit de baan. Hij gaat wel een stuk beter, maar bepaalde haakse bochten, dat is nog erg lastig. En we moeten ervoor zorgen dat hij sneller over de baan kan rijden, ik denk dat dat ook nog wel een uitdaging gaat vormen. 

Sjoerd: Ja, dan loop ik even een stukje verder. En daar staat Thijs. Thijs heeft al een keer aan deze wedstrijd meegedaan. 

Thijs: Ja, dat klopt. Ik heb pas voor mijn afstudeerproject bij de HAN, heb ik dit project eigenlijk opgebouwd. Wij zijn begonnen om studenten bekend te maken met het rijden van een autonomische auto. En ja, dat heb ik als afstudeerproject gedaan. 

Sjoerd: Jij hebt dus ook al meegedaan aan die cup. Wat waren je ervaringen? 

Thijs: Ja, dat waren wel leuke ervaringen. De NXP Cup was wel mooi om te zien hoe verschillende studenten van andere opleidingen langskwamen en hoe je echt inderdaad aan zo'n professionele wedstrijd meedoet. Want het is toch anders dan op school. En daar zie je inderdaad wel mooie technieken en ook erg slimme studenten langskomen met mooie oplossingen voor dit. 

Sjoerd: Hé, je hebt niet alleen meegedaan aan de NXP Cup, volgens mij werk jij zelfs bij NXP tegenwoordig. Klopt dat? 

Thijs: Ja, dat klopt. Ik werk nu zes jaar bij NXP. Ik ben naar het bedrijf toe gegaan omdat ik geïnteresseerd was in testengineering. En daar ben ik inderdaad begonnen. Dus dat was wel mooi: van een competitie naar het bedrijf toe te gaan. 

Sjoerd: Interessant. Dankjewel. Ik ga naar de studio. Daar zitten twee gasten op mij te wachten die mij meer gaan vertellen over autonoom rijden. 

Sjoerd: Nou, we zijn inmiddels aangeschoven in de studio en zitten hier met twee gasten. De eerste gast is Hugo Arends, docent op de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen. Je hebt een achtergrond als software-ingenieur. Klopt dat? 

Hugo: Ja, dat klopt. Ik ben docent bij de opleiding Embedded Systems Engineering. Ik heb zelf software-engineering gestudeerd. 

Sjoerd: En ik zit hier met Doeco Terpstra, kwaliteitsmanager bij NXP. Doeco, wat doet een kwaliteitsmanager? 

Doeco: Ik ben verantwoordelijk om te zorgen dat producten die naar alle kanten gaan, naar automobielen en naar mobielen, dat die goed zijn. Als ze een keer niet goed zijn, en dat gebeurt eens in de miljoen keer of zoiets, dan gaan wij echt heel diep om te snappen waarom ze niet goed zijn, om te voorkomen dat dat weer fout gaat. 

Sjoerd: En over wat voor producten hebben we het dan? Want je werkt bij NXP. Wat doet NXP? 

Doeco: NXP maakt halfgeleiders, chips noemen ze ook wel in de volksmond. En die komen in heel veel systemen terug. Automotive is rond de 70% van de omzet van NXP. De gemiddelde auto heeft rond de 1.000 chips. Een elektrische auto gaat al snel richting de 3000. 

Sjoerd: 3.000 chips? 

Doeco: 3.000 chips per elke elektrische auto. Er is geen auto ter wereld die van de lopende band afloopt waar geen NXP chip in zit. Wel tientallen. 

Sjoerd: Automobielen, dat is waar we het vandaag vooral over gaan hebben. Ik ben net ook op bezoek geweest bij de HAN, bij een aantal studenten die zijn bezig geweest met een zelfrijdende auto voor de NXP Cup. Waarom is deze wedstrijd belangrijk voor NXP? 

Doeco: NXP vindt het heel belangrijk om heel vroeg alle gave ontwikkelingen die er gebeuren zo vroeg mogelijk studenten mee in aanraking te laten komen. We doen dat op lagere scholen, we doen dat op hogescholen, we doen dat op universiteiten. En het is belangrijk om naamsbekendheid voor NXP, maar vooral ook technologiebekendheid. De wereld is aan het veranderen richting zelfrijdende auto's, richting energietransitie. Het is belangrijk om studenten met die nieuwe ontwikkelingen waar wij mee bezig zijn zo vroeg mogelijk in aanraking te laten komen. 

Sjoerd: Hoe keek jij daarnaar, Hugo? Waarom zijn jullie aangehaakt bij deze cup? 

Hugo: Omdat precies wat Doeco aangeeft, deze technologie heel goed aansluit bij de focusgebieden van de HAN. De focusgebieden van de HAN zijn slim, schoon en sociaal. De problemen waar we als maatschappij voor komen te staan vragen om innoverende oplossingen. Innoverende oplossingen in de vorm van systemen bijvoorbeeld, die slim zijn en die zich bekend zijn met de omgeving om zich hee Dus die sensoren hebben, actuatoren hebben om met die omgeving te interacteren. Daarom is dit een heel mooi voorbeeld van een systeem dat nog redelijk, zeg maar, in een gecontroleerde omgeving werkzaam is, om met studenten met die slimme technologie in aanraking te komen. 

Sjoerd: Ik kan me voorstellen, je hebt ook niet gewoon in een keer een zelfrijdende auto. Van domme auto naar slimme auto, daar zitten allerlei stappen in. Want je hebt nu ook allerlei autonome functies in normale auto's. 

Doeco: Ja, dat klopt ja. Dus de gang naar volledig autonome auto’s gaat eigenlijk in vijf stappen. Van stap nul naar stap vijf. Stap nul is helemaal niks. En stap vijf is de fase waarin je in een auto kunt zitten en je eigenlijk omdraaien. Dan doet die alles zelf en je draait je om en je zit met je gezin of met je andere reizigers zit je te kaarten of te telefoneren of naar buiten te kijken. Daartussenin zitten een aantal fases waar je eigenlijk steeds meer je handen van het stuur kunt halen. En steeds minder zelf met het rijden bezig zijn of met de controle bezig zijn. Nou, we zitten nu, ik weet niet wat voor auto's jullie rijden, maar we zitten nu rond stap twee. Dat betekent dat je zo nu en dan je handen van het stuur mag halen, maar als chauffeur nog wel eigenlijk van je wordt gevraagd dat je alle controle houdt. En zeker op spannende momenten zegt de auto nu de handen weer aan het stuur. 

Sjoerd: In welke fase zit jij, Hugo? Je bent op de fiets gekomen, maar heb jij een auto thuis? 

Hugo: Ja, ik heb een auto. 

Sjoerd: Kan die al dingen zelf? 

Hugo: Nee, die kan nog geen dingen zelf. 

Sjoerd: Ik zit even te denken wat die van mij kan. Ik kan niet mijn handen van het stuur halen. Hij stuurt me wel af en toe terug als ik over de lijn heen ga dan heb ik zo'n rukje aan mijn stuur. 

Doeco: Ja, dat is fase één. 

Sjoerd: Dat is fase één. Maar ik vind het ook wel iets geks hebben of zo. Want ik ben natuurlijk opgegroeid in een tijd dat ik echt alles zelf moest doen. En gewoon het feit dat die auto iets doet waar ik niet voor heb gekozen, dat voelt best wel eng. 

Doeco: Ja, ik kan me voorstellen dat dat eng voelt. Omdat je eigenlijk moet overgeven aan een systeem waarin je moet gaan leren vertrouwen, maar dat leren vertrouwen, dat betekent ook loslaten. Letterlijk het stuur leren loslaten. En dat moeten we met z'n allen gaan een goed gevoel nog bij krijgen. En dat heeft gewoon tijd nodig. In de afgelopen jaren is er heel veel mee geëxperimenteerd door hele grote bedrijven, maar helaas is dat ook wel eens misgegaan. Dus we hebben met z'n allen denk ik gezien dat de tijd nodig is om vertrouwen te krijgen. Zodat we inderdaad straks in fase vijf belanden. En eigenlijk misschien wel een auto krijgen zonder stuur en zonder pedalen. Dat alles gewoon voor ons gebeurt. 

Sjoerd: Dat we niet eens meer de optie hebben om zelf zo'n auto te besturen. 

Doeco: Nou sterker nog, je vraagt of dat eng is. Een paar generaties na ons gaan ze ons aankijken en zeggen: "Reden jullie zelf een auto?" Dat is eng. Met 130 kilometer per uur. En dan zelf sturen. Dat is eng. Dat gaat echt in een paar generaties gaat dat gevoel omdraaien. 

Sjoerd: Want in potentie is die technologie veel veiliger dan de mens achter het stuur. 

Doeco: Veel veiliger. 

Sjoerd: Ik rijd blijkbaar in een fase 1één auto, dus ik denk dat het nog wel even duurt voordat ik een fase vijf auto op de oprit heb staan. Maar als ik naar andere landen kijk dan lijkt het wel wat sneller te gaan dan in Nederland. Bijvoorbeeld in Amerika heb je al zelfrijdende taxi’s rondrijden. 

Doeco: Ja, dat klopt ja. Dat is echt wel heel apart om daar een keer in te zitten. 

Sjoerd: Heb je erin gezeten? 

Doeco: Volgende week. 

Sjoerd: Volgende week? 

Doeco: Volgende week ben ik in Amerika en dan heb ik met iemand afgesproken dat te doen. Ik mag het met mijn Nederlandse app niet doen. Je moet echt Amerikaan zijn. Maar dan ga ik wel met zwetende handjes even inzitten, want er zit echt geen chauffeur in. Dus het is een taxi en die brengt je keurig van A naar B.  

Sjoerd: En dat werkt met een app. Gewoon als een soort Uber. Je bestelt hem. Je gaat ergens op de stoep staan. De komt auto voorrijden. Je stapt in en die brengt je naar de plek van bestemming. 

Doeco: Ja. 

Sjoerd: Interessant. En waar ga je dan op letten als je dat ritje gaat maken volgende week? Wat is de meest boeiende technologie in zo'n auto waar je als NXP medewerker warm van wordt? 

Doeco: Ik denk de eerste keer, geloof me, ga ik letten of het ding nergens tegenaan rijdt. En dat hebben we allemaal. Maar verder ga ik kijken vooral hoe de interactie, dat is het spannende van die zelfrijdende auto's, die moet interactie hebben met alles. Die moet alles zien. Voetgangers, stoplichten, die moet alles in de gaten houden. En dat vind ik heel spannend om te zien hoe zo'n auto dat doet. 

Sjoerd: Zou jij erin stappen, Hugo? 

Hugo: Jazeker. 

Sjoerd: Dat is een snelle jazeker. 

Hugo: Ik hou van die technologie en ik heb er heel veel vertrouwen in. Maar ja, zoals Doeco zegt, er is ook nog een lange weg te gaan. 

Sjoerd: Ja, want ik heb ook een beetje als vooronderzoek voor deze podcast ook wat filmpjes gekeken over die zelfrijdende taxi’s. Het gaat ook nog wel eens mis. Ik heb ze ook in een kluitje op een kruispunt zien staan ergens en het hele verkeer was vastgelopen. 

Doeco: Ja, toen was de verbinding naar de netwerken weggevallen. En dan weten ze niet wat ze moeten doen. Blijkbaar zoeken ze elkaar dan op en gaan ergens op een hangplek staan. 

Hugo: Ik heb dat ook gezien. Dat was een heel raar effect. 

Sjoerd: Ja, maar wat zegt dat over de toekomst, zo'n glitch? Want is het ook niet een risico als we alles zelfrijdend maken en als mensen de controle niet meer hebben? Is dat niet een risico voor die fase vijf straks? Dat we straks krijgen een netwerkstoring of er gaat iets mis en we kunnen het als mens niet meer oplossen? 

Hugo: Nou ja, ik denk dat we de technologie zo moeten inrichten dat we de technologie zo moeten inrichten dat we altijd een fallback scenario hebben. Dus dat kan een bestuurder zijn, maar een systeem kan ook uit meerdere systemen bestaan. Dus niet uit één systeem, maar ook nog een back-up systeem en daar nog weer een back-up systeem voor. Dus we gaan gewoon hele veilige redundante systemen krijgen die als het ene deelsysteem uitvalt, het overgenomen wordt door iets anders. Maar slimme auto's zijn inderdaad ook auto's die niet alleen slim zijn uit zichzelf, maar ook auto's die slim zijn omdat ze met elkaar in verbinding staan. Dus dat misschien wel een slimme auto niet alleen communiceert met een heel netwerk van auto's, maar ook wel met het wegdek misschien. En dat de auto op die manier weet van nou, ik ben nu hier en ik moet daar naartoe, dus ik moet nu alvast voor gaan sorteren en niet op het allerlaatste moment wachten. 

Sjoerd: Om nog even terug te grijpen op die fases. Nu fase één, we willen naar fase vijf. Wat zijn dan de grootste drempels die we moeten overwinnen om bij die magische fase vijf te komen? 

Doeco: Nou, een heel stuk. En ik doelde daar al een beetje op met de verschillen tussen hier en Amerika en China zit in regulering. Regulering komt met kennis en ontwikkeling. Dat gaat hand in hand. En daar loopt Europa wel een beetje achter, maar dus regulering is belangrijk. Verder, en dat is ook een focuspunt van NXP, het moet allemaal veilig. Veilig heeft twee kanten eraan. De fysieke veiligheid, maar ook de security zoals wij dat noemen. Als je rijdende systemen hebt, dan wil je niet dat je auto gehackt wordt. Of wat je net zei, dat het netwerk wegvalt en wat gebeurt er dan? Al die dingen moeten ontwikkeld worden. Verder is AI wel een topic, want zo'n rijdende auto, zo'n zelfrijdende auto is één grote AI machine. Die continu alles voor jou waarneemt en interpreteert en dan zegt van dit gaan we ermee doen. Er zit heel veel ontwikkeling nog in wat echt geperfectioneerd moet worden. 

Sjoerd: Met welke ontwikkelingen zijn jullie bezig, Hugo? Als je dit zo hoort. Bijvoorbeeld dat AI stuk, is dat iets waar jullie op richten? 

Hugo: Ja, precies. Beeldbewerking, dus het binnenhalen van informatie, maar dan specifiek voor camera's. Er zijn veel meer sensoren, lidar en radar. In ons onderwijs, of in mijn onderwijs, zijn we vooral gericht op camerabeelden. 

Sjoerd: Lidar zei je, wat is dat? 

Hugo: Dat is een specifiek type sensor, die op basis van licht eigenlijk werkt. Waarbij je de objecten in je omgeving kunt waarnemen. Dus dan weet je precies waar een auto zit, of waar een vrachtwagen zit, of waar een motor om je heen zit. Maar dat werkt nooit op basis van één sensor. Dat werkt altijd op basis van meerdere en verschillende types sensoren. De camera is daar dus ook één van. Die gebruiken we in ons onderwijs, ook in de NXP-Cup. Om bewust te worden van de omgevingen om je heen. En om dan te bepalen met wat voor soort objecten je te maken hebt in je omgeving, daar gebruiken we beeldbewerkingsalgoritmes voor. Eén van die algoritmes zijn kunstmatige intelligentiealgoritmes, machine learning en deep learning, om te bepalen van, wat zie ik nou? 

Sjoerd: Kun je die termen even uitleggen, voor de luisteraar? 

Hugo: Ja, dat zijn algoritmen om op basis van geleerde of getrainde modellen beslissingen te kunnen nemen. Dus op basis van eerder aangeboden beelden kunnen we zo'n model trainen om dan later nieuwe beelden aan dat model aan te bieden. En dan kan het model herkennen: "Oh, dit heb ik eerder gezien. Dit is een fiets, dit is een vrachtwagen." En dan weet het model precies: "Oké, dus dan moet ik nu op basis van die informatie die en die beslissing nemen." 

Sjoerd: Ja, precies. Dit is ook niet te doen, kan ik me voorstellen, om alles in te programmeren in een slimme auto, om het zo maar te zeggen. Maar die moet dus ook leren. Die moet dingen leren herkennen. Die moet heel veel input hebben. En op een gegeven moment patronen gaan herkennen. 

Hugo: Precies, precies. Dat maakt dit ook zo moeilijk. Omdat de omstandigheden waarin auto's rijden altijd anders zijn. Soms is het een mooie zonnige dag en rij je in het bos. Dan is het keiharde regen met heel veel verkeer om je heen. Dat maakt dit zo'n heel erg lastig vakgebied om goede, robuuste beslissingen te nemen. 

Doeco: Ik heb een voorbeeld gezien van een auto die was getraind qua software. Dit was van onze beroemde Amerikaanse variant. Om een rood stoplicht te herkennen. Dat is wel zinvol, hè? En vervolgens was er een keer een auto en die bleef gewoon staan. Omdat net naast het stoplicht was een muurschildering met een rode vlek en voor de auto software was het onmogelijk om die te onderscheiden van een stoplicht. Dus hij bleef keurig staan. Tot iemand handmatig weer gas gaf. En zegt: "Dit klopt niet en nu moet ik door.” Dat soort dingen dat heeft met het leren van zo'n auto te maken. En dat moet steeds perfecter. En dan kom je dit soort voorbeelden tegen. 

Sjoerd: Ja, interessant. Want daar leert zo’n auto dan ook weer van? Van: "Oh, dit was geen rood stoplicht. Dus ik moet mijn patroonherkenning aanpassen." 

Doeco: Daar zou zo'n auto weer van moeten leren, ja. Uiteindelijk. 

Hugo: En dat is ook een van de dingen. We krijgen niet alleen straks zelfsturende auto’s, maar ook zelflerende auto’s. Dat is er eigenlijk nog niet. 

Sjoerd: We hebben het net ook gehad over het netwerk. Je zit straks in de auto en die heeft allerlei sensoren en camera’s en noem maar op. Maar Hugo, je zei net ook, auto’s zijn straks onderdeel van een netwerk. Dus die kunnen met elkaar communiceren, weten wat een andere auto gaat doen, kan daar weer op anticiperen. Is dat ook iets waar jullie op de HAN mee bezig zijn, daar systemen voor te ontwikkelen? 

Hugo: Ja, dat gebeurt in onze onderzoekslectoraten. Daar zijn we ook volop bezig om autonome voertuigen slim te maken, voertuigen slim te maken zodat ze autonoom kunnen rijden. Dus ja, dat gebeurt. 

Sjoerd: Studenten werken hier aan omdat het een trend is die gaande is. Als zij straks in de automotive business gaan werken, krijgen ze hier mee te maken. Waarom is het vanuit maatschappelijke blik belangrijk om te werken aan zelfrijdend vervoer? Waarom is het een belangrijke ontwikkeling? 

Hugo: Ik denk dat het kan een aantal oplossingen kan bieden voor maatschappelijke problemen, misschien wel problemen die te maken hebben met de vergrijzing, hoe gaan we straks mensen die op leeftijd zijn op veilige manier vervoeren? Dat zijn allemaal vraagstukken waarbij meer geautomatiseerd vervoer zou kunnen bijdragen aan de oplossing.  

Sjoerd: Ja, je noemt veilig van A naar B. We hebben het net sowieso al gehad over veiligheid. Dus eigenlijk is het voor ons allemaal beter om in een zelfrijdende auto te zitten uiteindelijk.  

Hugo: Ja, denk het wel. We hebben alleen wel een hele ethische discussie te gaan. Want er zijn ook mensen die dat misschien niet willen en die er van overtuigd moeten worden dat dat toch wel een hele goede stap is om veiliger, misschien sneller van A naar B te gaan. We kunnen op een heleboel verschillende manieren gaan optimaliseren als we meer controle hebben over hoe die voertuigen zich over de weg bewegen. Maar ook op het gebied van energievoorziening. We kunnen ook optimaliseren om zo energiezuinig mogelijk of met zo min mogelijk verbruik van A naar B te gaan. 

Sjoerd: Je had het net ook al over de efficiëntie. Als alle auto’s in een netwerk zitten en ze weten van elkaar wat ze doen, kun je neem ik aan veel energie-efficiënter door het verkeer bewegen. Er hoeft niet plotseling geremd of plotseling opgetrokken te worden.  

Hugo: Ja, bijvoorbeeld. Of je kunt beter even tien minuutjes wachten, dat weet de auto dan. Omdat je anders toch tien minuten in de file staat. 

Sjoerd: Zie jij die voorbeelden ook, Doeco? 

Doeco: Ja, absoluut. Wat jullie beschrijven zijn een aantal elementen wat je kunt verwachten over 25, 30 jaar. Dan ziet het vervoer er totaal anders uit. Het concept dat je een oprit hebt waar één of twee auto’s op staan die flink wat benzine verbruiken, bestaat dan niet meer. Mogelijk zelfs het hebben van een eigen vervoersmiddel als een auto bestaat dan niet meer. 

Sjoerd: Wat gaat er dan gebeuren? Neem ons eens mee naar de toekomst, 30 jaar vooruit. 

Doeco: Ik kan me voorstellen dat het op afroep gaat. Je roept iets op, we hadden het over die zelfrijdende taxi. En er komt iets voorrijden en daar ga je. Je ziet nu al in grote steden al dat het onhoudbaar wordt om een eigen auto voor je deur te hebben. Als je dan toch vervoer wil hebben, dat flexibel, makkelijk en goed voor het milieu is, dan moet je daarin ontwikkelen. 

Sjoerd: Die blik in de toekomst lijkt me een mooie afsluiting voor dit gesprek. Hugo en Doeco, hartelijk bedankt. En beste luisteraar, bedankt voor het luisteren naar HAN Changemakers, een podcast waarin we op zoek gaan naar slimme, schone en sociale oplossingen voor de wereld van morgen. Mis geen enkele aflevering en abonneer je op de podcast in je favoriete podcastapp.