Slim parkeren volgens Audi

audi-q2-deep-learning-concept-1

•Zelflerend karakter basis voor zelfstandig inparkeren
•Audi Q2 deep learning concept schaalmodel in Barcelona te zien
Tijdens één van de belangrijkste conferenties op het gebied van kunstmatige intelligentie – de ‘Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems’ (NIPS) – toont Audi zijn expertise op het gebied van machinaal leren en de zelflerende auto. Van 5 t/m 10 december 2016 laat de autofabrikant in Barcelona aan de hand van een schaalmodel zien hoe een auto zelfstandig slimme parkeerstrategieën ontwikkelt.

Zelflerende systemen zijn cruciaal voor autonoom rijdende auto’s. Om die reden heeft Audi al heel wat kennis vergaard met betrekking tot machinaal leren. Het merk beschikt tijdens de NIPS-conferentie in Barcelona als enige autofabrikant over een eigen stand en een demonstratiemodel. Een 1:8 schaalmodel – de ‘Audi Q2 deep learning concept’ – demonstreert daar een slim parkeerproces. Op een stuk beursvloer van 3 x 3 meter zoekt het model autonoom naar een parkeerplek, die zich telkens op een andere positie bevindt, om zichzelf vervolgens in het parkeervak te manoeuvreren.

Ultrasone sensoren
De sensortechnologie van de miniatuur-Audi Q2 bestaat uit twee monocamera’s, die respectievelijk naar voren en naar achteren gericht zijn, en tien ultrasone sensoren die aan de voor-, achter- en zijkanten van het model zijn geplaatst. Een on-board computer zet de vergaarde data om in commando’s voor de besturing en de elektromotor. Het model bepaalt allereerst zijn positie ten opzichte van het parkeervak. Zodra deze positie bekend is, wordt berekend hoe het model veilig naar zijn bestemming kan rijden en inparkeren.

Trial-and-error
Het parkeervermogen van de modelauto berust op de technologie van het zogenaamde ‘deep reinforcement learning’. Met andere woorden: het systeem leert van zijn fouten. Eerst kiest de auto willekeurig zijn rijrichting, vervolgens worden met behulp van een algoritme de benodigde wijzigingen vastgesteld, waardoor de parkeerstrategie continu wordt verfijnd. Uiteindelijk kan het systeem zodoende zelfs in lastige situaties autonoom zijn weg vinden.

De Audi Q2 deep learning concept is ontwikkeld door Audi Electronics Venture (AEV), een dochteronderneming van Audi AG. De komende tijd zullen de ontwikkelaars het zoeken naar parkeerplekken geschikt gaan maken voor toepassing in ‘echte’ auto’s.

Gerelateerde artikelen

Audi voelt nieuwe RS 5 aan de tand in Marokko

Audi heeft de nieuwe RS 5 in Marokko aan een intensieve praktijktest onderworpen. Daar bewees de RS 5 zijn potentie op zowel het Circuit de

Lees verder »

Porsche legt uit: Wat zijn Porsche Ceramic Composite Brakes en hoe werken ze?

Porsche Ceramic Composite Brakes (PCCB) zijn ontwikkeld om bestuurders de allerbeste remkracht te bieden. Lees hier hoe ze werken en waarom Porsche remtechnologie voor de

Lees verder »

Onderhoud dat slijtage verraadt voordat je het hoort

Slijtage kondigt zich zelden netjes aan met een duidelijk geluid. Meestal zie je het in kleine signalen: net wat meer speling, een andere weerstand, een

Lees verder »