Toyota maakt een ommekeer in autonome auto's

Toyota besteedt jaarlijks 10 miljard dollar aan onderzoek, meer dan enige andere autofabrikant behalve Volkswagen. Dat betaalt voor eindeloze stapsgewijze verbeteringen in alles, van lithiumbatterijen tot het ontwerp van veiligheidsgordels, maar dergelijke aanpassingen zijn misschien niet meer genoeg als Toyota 's werelds bestverkochte auto's wil blijven.

Bekijk de rest van het pakket

• 50 slimste bedrijven

De ontwikkeling van autonome voertuigen dreigt nu de essentie van autorijden te veranderen. In de race om die technologie te ontwikkelen, blijft Toyota achter bij verschillende van zijn collega-autofabrikanten en starters in Silicon Valley, zoals Google en Tesla Motors. Het is mogelijk dat over een generatie vanaf nu alles, van rijbaanontwerp tot certificering van bestuurders, radicaal zal worden hervormd door de alomtegenwoordigheid van semi- of volledig autonome voertuigen, en autofabrikanten zonder de vereiste technologie zullen net zo in gevaar zijn als de verkopers van zilverhalogenidefilm in het tijdperk van de digitale selfie.

Dit verhaal maakte deel uit van ons nummer van juli 2016

• Zie de rest van het nummer
• Abonneren

De 60-jarige CEO van Toyota, Akio Toyoda, is vastbesloten om de verloren tijd in te halen en geeft $ 1 miljard uit voor een nieuw Toyota Research Institute met kantoren in Michigan, Silicon Valley en Cambridge, Massachusetts, dat zich zal concentreren op autonome auto's en robotica . Hij heeft Gill Pratt, een toponderzoeker op het gebied van robotica, aangetrokken om het instituut te leiden, waardoor hij de bevoegdheid heeft om honderden ingenieurs en wetenschappers in dienst te nemen. Tegelijkertijd gaat Toyota partnerschappen aan met Stanford, de Universiteit van Michigan en MIT om de mogelijkheden van auto's te heroverwegen, ook al kan het tien jaar of langer duren voordat provocerende nieuwe benaderingen in de showrooms van dealers verschijnen.

Het is duidelijk dat Toyota, zoals de meeste gevestigde autofabrikanten, niet alles doet om de inspanningen van Google om volledig autonome voertuigen te bouwen te evenaren. In plaats daarvan voorziet Toyota de controle over het delen van bestuurders en software voor de komende jaren. Pratt is voorstander van beschermengeltechnologie die in een oogwenk de beste ontwijkingsstrategieën kan vinden als er problemen opdoemen.

Evenzo testen kunstmatige-intelligentieonderzoekers van Stanford die met Toyota samenwerken naar binnen gerichte camera's die kunnen helpen de alertheid van bestuurders te beoordelen. Als bestuurders slaperig worden of niet meer op de weg letten, kunnen geautomatiseerde veiligheidssystemen helpen de auto veilig te houden en de bestuurder een duwtje in de rug geven om weer aan het werk te gaan.

Hoe slim kunnen auto's worden naarmate auto's steeds meer taken op zich nemen? Fei-Fei Li, een Stanford-professor in computerwetenschappen die aan het hoofd staat van de $ 25 miljoen alliantie van haar afdeling met Toyota, zegt dat haar team een ​​breed scala aan AI-technieken toepast op rijgerelateerde uitdagingen. Zoals ze opgewekt toegeeft, kan ons werk relevant zijn voor de auto's van 2018, of 2028, of ergens daar tussenin.

In de Teammate-auto. Toyota en zijn onderzoekspartners proberen autorijden veiliger en aangenamer te maken, maar er moeten enorme uitdagingen op het gebied van kunstmatige intelligentie worden opgelost.

Eén interessegebied: defensief rijden. Is het mogelijk om de software van een auto te leren anticiperen op problemen die kunnen ontstaan ​​uit een verduisterde zijstraat, een wiebelende fiets of een boze automobilist die op een gevaarlijke manier van rijstrook verandert? Teams van Stanford-onderzoekers testen benaderingen. Een initiatief, geleid door John Duchi, een assistent-professor statistiek en elektrotechniek, begint met bekende gevaren, zoals grillige fietsers, en probeert vervolgens voorspellingssoftware te bouwen die slimme beslissingen kan nemen in vergelijkbare situaties. Een ander team, onder leiding van Li, vertrouwt op 3D-visie en patroonherkenning om risicogroepen te identificeren. Deze omvatten voetgangers die naar smartphoneschermen staren of spelende kinderen in de buurt van een berm. Zet een menselijke bestuurder achter het stuur en het is gemakkelijk om een ​​alerte voetganger te onderscheiden van een slecht afgeleide. Vraag software en sensoren om even kritisch te zijn, en het is een heel moeilijk onderzoeksprobleem, zegt Li.

Een paar jaar geleden ontwikkelde Li software die bijna feilloos objecten op foto's kon identificeren, zelfs als ze zich in vreemde poses of voor verwarrende achtergronden bevonden. Nu bouwt ze voort op die technieken om rijbaanfoto's te analyseren. Haar doel: ervoor zorgen dat de software van een auto het verschil kan detecteren tussen een voetganger op de stoep die oogcontact maakt met bestuurders en een voetganger die naar muziek luistert via oordopjes en naar beneden staart op een smartphone.

Li's groep creëert ook manieren waarop zelfrijdende auto's informatie zo onmiddellijk mogelijk kunnen delen. Op snelwegen moet het bijvoorbeeld mogelijk zijn om de afstand tussen auto's veilig te verkleinen, zodat het verkeer vlotter kan doorstromen, zolang voertuigen achterin een konvooi op de hoogte kunnen worden gehouden van eventuele verrassingen die de voorste auto al heeft opgemerkt. Zelfs in het stadsverkeer zouden ongevallen kunnen worden vermeden als auto's onmiddellijk met elkaar zouden kunnen communiceren over gevaren die voor het ene voertuig onzichtbaar zijn, maar vanuit een ander perspectief gemakkelijk herkenbaar.

Gegevens ophalen

In 2012, toen Google Toyota's testte die het had aangepast om zelf te rijden, wees de autofabrikant een aanbod van Google om mee te werken aan de technologie af omdat het terughoudend was om fabricagekennis te delen. Google heeft in plaats daarvan stappen ondernomen in de richting van een alliantie met Ford. Zelfs in 2014 zei CEO Toyoda dat hij niet geneigd was om autonome technologie serieus te nemen totdat een zelfrijdende auto de beste mensen zou kunnen verslaan in een 24-uurs test op een Duits topcircuit.

Toyota test een Teammate Concept-auto die tegen 2020 alleen op de snelweg kan rijden.

Inmiddels hebben Google en verschillende autofabrikanten grote voorraden video- en sensorgegevens opgebouwd door jarenlang zelfrijdende auto's te testen en modellen te verkopen met enkele autonome functies, zoals waarschuwingen bij het verlaten van de rijstrook en dodehoekdetectie. Doordat ze minder informatie in hun machine learning-systemen hoeven te verwerken, zouden de softwareonderzoekers van Toyota in het nadeel kunnen zijn.

Zowel Pratt als Li hebben autobedrijven opgeroepen om gegevens van autonome voertuigen te delen in de overtuiging dat gebundelde kennis alle concurrenten zal helpen sneller vooruitgang te boeken en het vertrouwen van het publiek te winnen. Zelfrijdende auto's kunnen immers veel veiliger zijn. Elk jaar vinden er in de Verenigde Staten meer dan zes miljoen auto-ongelukken plaats, waarbij ongeveer 33.000 mensen omkomen. Maar liefst 90 procent van die ongevallen is te herleiden tot menselijke fouten. Toch is het onwaarschijnlijk dat bedrijven met veel data de controle willen opgeven over hun eigen zwaarbevochten kennis die hen - althans voorlopig - een concurrentievoordeel biedt.

Raj Rajkumar, mededirecteur van het autonoom rijdende laboratorium van General Motors/Carnegie Mellon, plaatst GM, Nissan en de Duitse Grote Drie (Daimler, VW/Audi en BMW) in de hogere echelon van wereldwijde autobedrijven die op weg zijn naar een zekere mate van autonoom rijden. Toyota lijkt achter te blijven, zegt hij. Maar met de oprichting van zijn onderzoeksinstituut zou het snel een inhaalslag kunnen maken. Een van Pratts eerste aanwervingen bij het instituut was een voormalig Google-robotica-directeur, James Kuffner, als Chief Technology Officer.

In de universitaire partnerschappen is Toyota niet het enige autobedrijf dat hiervan zou kunnen profiteren; andere fabrikanten zullen uiteindelijk gepubliceerde bevindingen kunnen raadplegen, zegt Li. Maar terwijl de stukjes bij elkaar komen, zal Toyota genieten van speciale toegang en samenwerking. En de lange acceptatiecurve van autotechnologie kan Toyota de tijd geven die het nodig heeft. Er liggen nog veel gevechten in het verschiet bij het verkrijgen van goedkeuring door de regelgevende instanties en klantloyaliteit, ongeacht wiens vroege technologie het meest veelbelovend is. De geschiedenis toont aan dat baanbrekende technologieën zoals airbags en geavanceerde transmissies na hun marktdebuut 20 jaar kunnen duren voordat ze massaal worden geaccepteerd.

Toyota denkt ook sneller te gaan nu zijn baas zijn eerdere twijfels heeft verworpen. In mei drong de CEO er bij al zijn medewerkers op aan om de ingrijpende verandering in verband met geautomatiseerd rijden en robotica te omarmen. Dergelijke nieuwe technologieën zullen net zo ingrijpend zijn voor het bedrijf, beloofde Toyoda, evenals het besluit van zijn eigen grootvader in 1930 om een ​​auto-afdeling op te richten binnen wat toen een kleine weefgetouwmakerij was.
bedrijf.

zich verstoppen