Autonoom rijdende voertuigen gebruiken sensordata niet alleen om de infrastructuur om zich heen waar te nemen, maar ook om het vervolg van de weg te voorspellen.
Marvin Raaijmakers werkte tijdens zijn promotieonderzoek aan de TU/e in Eindhoven samen met onderzoekers van Audi AG aan het verbeteren van de techniek om de omgeving van de auto waar te nemen. Zijn proefschrift is getiteld ‘Towards environment perception for highly automated driving: with a case study on roundabouts’. Het onderzoek startte met het verbeteren van sensor-gebaseerde waarnemingen. Naar rotondes was nog niet eerder onderzoek naar gedaan. Om over een rotonde te rijden, moet een autonome auto de geometrie van de rotonde kennen ten opzichte van het voertuig zelf. Om dit mogelijk te maken, ontwikkelde Raaijmakers een algoritme voor een perceptiesysteem waarmee het middeneiland van een rotonde wordt bepaald.
Het is op dit moment nog niet mogelijk om alle elementen die van belang zijn voor autonoom rijden te kunnen detecteren met sensoren. Wanneer men echter sensordata combineert met de gedetailleerde data van een digitale kaart, blijkt dat de geometrie van een volledige rotonde tot op 20 centimeter nauwkeurig wordt berekend. Een nieuwe uitdaging doemt echter vrijwel direct op; de gebruikte kaartgegevens moeten actueel, betrouwbaar en compleet zijn. Raaijmakers doet in zijn proefschrift een voorstel voor voorwaarden die zouden moeten worden gesteld aan een verificatiemodel voor kaarten. Ook bespreekt hij enkele proeven waarin zo’n verificatiemodel wordt gebruikt. De uitkomsten van het werk van Raaijmakers levert niet zomaar een kant-en-klaar off-the-shelf product op. Niet elke rotonde wordt al helemaal correct herkend door de ontwikkelde techniek. Vervolgonderzoek moet uitwijzen wat hier de oorzaak van is. Toch heeft Raaijmakers aangetoond dat volledig autonoom rijden over rotondes mogelijk is met behulp van een combinatie van sensordata en kaartdata.
