Slimme auto’s redden nog steeds niet de voetgangers

In 2024 werden7.080 voetgangers gedood en meer dan 71.000 gewond op Amerikaanse wegen.Het aantal fietsdoden bereikte het hoogste niveau sinds ten minste 1980. Het totale aantal verkeersdoden daalde voor het eerst sinds 2020 onder de 40.000.Maar bijna alle vooruitgang was ten gunste van de inzittenden van voertuigen.Voetgangers en fietsers sterven nog steeds in bijna-historische aantallen.

Die kloof is het verhaal.Bestuurdersassistentiefuncties hebben het aantal dodelijke ongevallen van inzittenden in de afgelopen decade meetbaar verlaagd.Ze hebben hetzelfde niet gedaan voor kwetsbare weggebruikers, en de reden hiervoor ligt in de lijn van het zicht, niet in het gedrag van de bestuurder.Een op een voertuig gemonteerde sensor is beperkt door de geometrie van het chassis.De plaatsen waar voetgangers en fietsers het meest risico lopen, zijn precies de plaatsen waar de onboard-sensoren structureel het zwakst zijn.Geblokkeerde kruispunten.Midden-op-de-blok-oversteekplaatsen.Blinde hoeken.Schoolzones waar een kind tussen geparkeerde auto’s door loopt.Die beperking geldt evenzeer voor een menselijke bestuurder die door een voorruit kijkt, een automatisch remsysteem dat een naar voren gerichte radar leest, en elk toekomstig autonoom systeem dat we op een voertuig plaatsen.

Gedurende het grootste deel van de afgelopen decade is de hele discussie over verbonden voertuigen, autonome mobiliteit en stedelijke robotica een Vehicle-to-Everything (V2X)-gesprek geweest.Het idee is dat het voertuig communiceert met andere voertuigen, met wegapparatuur, met de telefoons van voetgangers en met het netwerk.Grotere sensorsuites, betere modellen, meer onboard-computing, meer redundantie — alles is gericht op het voertuig zelf.Die kadering heeft echte vooruitgang opgeleverd.Het heeft ook een plafond opgelegd aan wat voertuig-georiënteerde perceptie voor voetgangers en fietsers kan doen.

De volgende fase van dit werk heeft een andere vorm.Noem het Infrastructure-to-Everything, of I2X.Het kruispunt, de corridor en de omliggende infrastructuur percipiëren en voorspellen namens alles wat erdoorheen beweegt.I2X is het moeilijkste deel van het probleem.Het is ook waar de veiligheidszaak eindelijk wordt gesloten.

V2X heeft een veiligheidsplafond, en we zijn dat nu aan het bereiken

De voertuig-georiënteerde benadering is op een manier legibel geweest voor investeerders, autofabrikanten en regelgevers die de infrastructuur niet hebben.Vooruitgang kan worden gemeten in sensortellingen, modelparameters en uitschakelingsfrequenties.Het past netjes in een dia.De V2X-stack is dienovereenkomstig volwassen.Cellulaire V2X-standaarden zijn echt, wegkantuneenheden zijn geïmplementeerd in tientallen corridors, en grote automobiel- en technologiebedrijven steken serieus kapitaal in coöperatieve perceptieplatforms.

Dat kapitaal heeft echte winst opgeleverd, opnieuw voornamelijk voor de inzittenden van voertuigen.Het heeft de kloof voor kwetsbare weggebruikers niet gesloten, en de onderzoekscommunity is steeds duidelijker over waarom.Eenrecent empirisch onderzoek naar V2X-coöperatieve perceptiesystemenidentificeert zes terugkerende foutpatronen in single-agent autonome systemen, waarvan de meeste zijn geworteld in dezelfde beperking:een voertuig kan niet percipiëren buiten zijn gezichtsveld.Blokkeerde kruispunten, niet in het zicht van het kruispunt, weersverslechtering, randgevallen die niet in de trainingsdata verschenen.Afzonderlijk onderzoek dat zich richt op de veiligheid van kwetsbare weggebruikerskomt tot dezelfde conclusie vanuit een andere hoek:localisatie van voetgangers en fietsers is de foutmodus die voertuigmontage sensoren structureel slecht zijn in het oplossen.

Meer LiDAR helpt.Meer radar helpt.Beter modellen helpen.Niets van dit alles verandert de onderliggende geometrie.Een op een voertuig gemonteerde sensor zal altijd beperkingen hebben in het gezichtsveld, en het gezichtsveld wordt erger naarmate de stedelijke dichtheid toeneemt.De plaatsen waar we autonomie het veiligst nodig hebben, zijn precies de plaatsen waar voertuig-georiënteerde perceptie structureel het zwakst is.

I2X keert de polariteit om

Infrastructure-to-Everything begint met een andere premisse.De weg, het kruispunt, de corridor en de laadsteiger zijn geen passieve oppervlakken die wachten om te worden waargenomen.Ze worden actieve intelligentielaag die percipiëren, interpreteren en naar buiten uitzenden.Een voertuig dat een geblokkeerd kruispunt nadert, hoeft niet zelf om de hoek te kijken met zijn eigen sensoren.De hoek ziet voor hem.Een bezorgingsrobot die op een voetpad werkt, hoeft niet te anticiperen op de voetganger achter een geparkeerde vrachtwagen.De lichtpaal weet al dat de voetganger daar is.

Dit is de kant van het probleem dat we bij Surge aan het bouwen zijn.Onze implementaties zijn LiDAR-only edge-perceptieknopen gemonteerd op bestaande stedelijke infrastructuur:lichtpalen, signaalhoofden en daken.Geen camera’s, geen afbeeldingen en geen persoonlijk identificeerbare gegevens vastgelegd op het moment van detectie.We noemen de positionering “Anoniem door fysica”, omdat LiDAR beweging en geometrie vastlegt, niet gezichten, nummerborden of identiteit.De uitvoer is een real-time stroom van locatie, snelheid en traject.Deze stroom is nuttig voor een stedelijke verkeersingenieur, een autonoom voertuigstack, een logistieke router en een veiligheidsresearcher, allemaal vanaf één sensorafdruk.

Twee ontwerpkeuzes zijn van belang voor de veiligheidszaak.De eerste is dat infrastructuurperceptie multi-tenant is van nature.Een op een voertuig gemonteerde sensorsuite is point-to-point en dient één klant tegelijk.Een LiDAR-knooppunt op een lichtpaal dient elk voertuig, elke drone en elke voetgangersveiligheidsapplicatie die de gegevens nodig heeft, gelijktijdig.De economie ziet er meer uit als een celtoren dan als een olieput.De tweede is dat corridor-niveau-dekking belangrijker is dan kruispuntsniveau-dekking.Geïsoleerde knooppunten zijn nuttig.Netwerkcorridors zijn verdedigbaar, omdat voetgangersveiligheid, autonome voertuigtraining en noodgevallen allemaal afhankelijk zijn van continuïteit, niet van momentopnamen.

Real-time perceptie is de vloer.

De diepere kans ligt niet in de real-time laag.Real-time perceptie lost de voor de hand liggende veiligheidszaken op, en dat alleen is al waardevol.De diepere ontgrendeling komt wanneer AI-modellen trainen op continue infrastructuurgegevens over maanden en jaren in plaats van episodische momentopnamen die voertuigen vastleggen.

Voertuiggegevens zijn van nature schaars en discontinu.Een auto passeert een kruispunt een paar keer per dag op zijn hoogst.Het ziet een snede.Een infrastructuurknooppunt kijkt naar hetzelfde kruispunt 24 uur per dag, elke dag, gedurende jaren.Het ziet de volledige verdeling.Deze plek door de spits, stormen, bouw, uitval, evenementen en seizoensverschuivingen.Dat is een fundamenteel andere soort trainingsgegevens, en het produceert een fundamenteel andere soort model.

Naarmate deze gegevens zich ophopen, wordt het systeem minder reactief en meer voorspellend.Het looppatroon van iemand die op het punt staat om van de stoeprand af te stappen zonder te kijken.Het vertragingprofiel van een voertuig dat op het punt staat om een rood licht te nemen.De convergentiegeometrie die een bijna-ongeluk tussen een draaiende bus en een fiets in de fietsstrook voorafgaat.Dit zijn signaalvoorlopers.Ze zijn statistisch waarneembaar.Ze bestaan niet in ongevalsrapporten omdat ze geen ongevallen zijn.Ze zijn signaalvoorlopers en komen orders van grootte vaker voor dan ongevallen zelf.Ongelukken zijn statistisch schaars.Bijna-ongelukken zijn overvloedig.Infrastructuursystemen observeren de signaalvoorlopers die ongevalsdatabase nooit vastlegt.Een voertuig dat door een kruispunt rijdt, zal ze nooit in grote aantallen zien.Infrastructuur die op het kruispunt woont, ziet ze constant.

Dat is de werkelijke veiligheidsontgrendeling.De belofte van verbonden mobiliteit is altijd geweest dat we konden ingrijpen voordat een ongeval plaatsvond, niet erna.Onboard-sensoren plus reactieve voertuig-naar-alles-communicatie brengen je een deel van de weg.Een voorspellende laag getraind op continue, multi-modale, infrastructuur-residente gegevens is wat je de rest van de weg brengt.Dezelfde logica, incidenteel, geldt voor de energiekant, waar bedrijven als HEVO laten zien dat volledig autonome vloten infrastructuur nodig hebben om energie te leveren, evenals perceptie.Anders domein, zelfde conclusie:de wereld moet werk doen dat het voertuig alleen niet kan doen.

Een zenuwstelsel voor de stedelijke omgeving

Wanneer je een stap terug doet van elke enkele implementatie, is dit werk eigenlijk iets aan het bouwen dat steden nog nooit hebben gehad:een zenuwstelsel.Steden hebben al beton, staal, energienetwerken en glasvezel.Wat ze missen, is een laag die waarneemt, onthoudt en voorspelt in real-time over de fysieke omgeving.

I2X is die laag.Een LiDAR-knooppunt op een lichtpaal functioneert als een sensorische neuron.Edge-computing gedraagt zich als een lokale reflex, snel genoeg om te handelen zonder te wachten op gecentraliseerde systemen.Na verloop van tijd bouwt een netwerk van knooppunten institutioneel geheugen op stedelijke schaal:hoe kruispunten zich gedragen, waar bijna-ongelukken optreden, hoe stromen veranderen tijdens stormen, uitval, bouw of noodgevallen.

De toepassingen volgen natuurlijk.Een voetgangersveiligheidsalarm in een schoolzone is een reflex.Een verkeerssignaal aanpassing op basis van waargenomen stroom is een geleerd antwoord.Een voorspellende routeringsaanbeveling voor een noodgevoertuig is afhankelijk van zowel waarneming als geheugen.Logistiek, noodgevallenbeheer, klimaatbestendigheid en autonome voertuigtraining worden allemaal gemakkelijker wanneer de stad zijn eigen operaties continu kan observeren en leren.Het punt is niet om meer camera’s of dashboards toe te voegen.Het punt is om de stedelijke omgeving de mogelijkheid te geven die het altijd heeft gemist:de mogelijkheid om waar te nemen, te onthouden en te reageren in real-time.

Infrastructuur verandert de economie van autonomie

Wanneer de intelligentielaag van het voertuig naar de infrastructuur migreert, verschuiven de economie van autonomie en stedelijke operaties op drie belangrijke manieren.

Ten eerste heeft de kostencurve van onboard-voertuighardware eindelijk een plek om naartoe te gaan.Vandaag de dag wordt elke autonome voertuig gevraagd om het hele perceptieprobleem en het grootste deel van het veiligheidsprobleem op zijn chassis te dragen.Dat is waarom de materiaallijst voor een autonoom voertuig eruitziet zoals het doet.Wanneer infrastructuur perceptie over de laatste honderd meter levert en voorspelling erbovenop, wordt het voertuig lichter, goedkoper en gemakkelijker te certificeren.Dezelfde logica geldt voor drones, voetpadrobots en elke andere autonome vormfactor die wacht tot zijn eenheidseconomie wordt gesloten.

Ten tweede breidt het adresbaar marktgebied voor elke enkele infrastructuurimplementatie aanzienlijk uit.Een LiDAR-knooppunt op een lichtpaal dat een stedelijk verkeersengineerteam, een nationale logistieke drager, een autonome shuttle-operator, een veiligheidsresearcher en een verzekeringsonderzoeker dient, is een fundamenteel ander actief dan een sensor die één huurder dient.Gedeelde infrastructuur compoundt op een manier die punt-oplossingen niet doen.

Ten derde wordt het financieringsverhaal legibel voor het institutionele kapitaal dat historisch havens, torens, glasvezel en nutsbedrijven heeft gefinancierd.Tussen ons door brengen we operationeel leiderschap in verbonden-infrastructuurimplementatie en meer dan twee decennia aan infrastructuurfondsfinanciering bij bedrijven zoals Integrated Roadways, Black & Veatch en Diode Ventures.Het patroon is vertrouwd.Zodra een activaklasse meerdere, gecontracteerde, langetermijninkomstenstroom produceert vanuit één fysieke voetafdruk, daalt de kosten van kapitaal, wordt de duur verlengd en versnelt de bouw.Dat is het moment waar we naartoe gaan met intelligente infrastructuur.Het kapitaal wachtte op legibiliteit, niet op de technologie.

De weg leert terugdenken

De harde sterftecijfers zullen niet materieel veranderen totdat we stoppen met het vragen van het voertuig om al het werk te doen.Het decennium van voertuig-georiënteerde investeringen produceerde standaarden, implementaties en echte winst voor de inzittenden van voertuigen.Het verplaatste de naald niet voor de mensen die het meest worden blootgesteld aan de gevolgen van voertuigen die het verkeerd doen, en de structurele reden is ingebouwd in de geometrie van het probleem.

Het volgende hoofdstuk is infrastructuur-uit.Wegen die percipiëren.Kruispunten die voorspellen.Corridors die leren en tussenbeide komen voordat ongevallen optreden.Voeg later de energiekant toe, op dezelfde fysieke voetafdruk, en je hebt de ondergrond voor autonomie als systeem in plaats van product.Nog belangrijker, je hebt infrastructuur die steden kunnen gebruiken voor alles wat ze de afgelopen twintig jaar hebben geprobeerd op te lossen.

V2X leerde voertuigen praten.I2X is de stad die leert voelen, terugdenken en dan vooruitdenken.