Onderwerp: Gegevens voor automatische besturing....

In de Economist een leuk artikel over the autonomous car.
De firma Here (kaartenmaker, vroeger van Nokia, recent gekocht door BMW, Audi en Daimler/Mercedes samen) vertelt hoeveel en hoe vaak ze data verzamelen om auto's autonoom te kunnen laten rijden.
GPS met zijn 5 meter beste nauwkeurigheid is niet goed genoeg.
Ze rijden dus met een heleboel auto's met meetinstrumenten de wereld rond, elk weggetje één keer per jaar (is de bedoeling).

Die auto meet:
- elke 6 meter (1 autolengte) een 360-gradenfoto van 96 megapixel
- elke seconde 10 keer latitude, longitude en hoogte
- elke seconde 100 keer de yaw, pitch en roll van de auto zelf

Elke dag levert elk van de auto's 100 gigabyte aan data op.
En dat gaat dan allemaal een 3D HD kaart in.... zodat de stuurautomaat en de rem er iets moois mee kunnen gaan doen.

Vooral die 100 Hz sampling van de bewegingen, dat is iets dat voor een boot interessant is. Die 360-gradenfoto's van water zijn vast minder nuttig, behalve in betonde waters en kanalen etc.

De baas van de afdeling is Vice President of Reality Capture! Da's pas een jobtitle.

Weet je daar nog wat meer over, of heb je er alleen maar even aan geroken?

artikel: www.economist.com/news/science...onomous-cars-reality

De R en de T, zitten wel heel dicht naast elkaar, niet?

Interessant artikel maar of ik zoiets op mijn bootje zou willen hebben? Nee, dank u.

Albert 45 schreef :
Vooral als je net een nieuwe pomp in de wasmachine hebt gezet.

Dat moet je dus ook niet doen als hij centrifugeert.

Baasklusje schreef :

100Hz lijkt me voor een boot een beetje overdreven, maar tot 20 Hz is via NMEA2000 geen probleem. Maar wat had je willen doen met die informatie?

Lijkt mij nog steeds wel interessant om een stuurautomaat-algorithme te bedenken wat afgekeken is van een goede stuurman. Dan dien je óók de andere gegevens en vooral roerstand te loggen.
Een goede stuurman kijkt natuurlijk vooruit, opzij, achteruit, voelt in z'n gezicht en hoort met z'n oren wat voor verstoringen er aan komen. Die snelle metingen zijn allemaal een stuk later - de romp/tuig zélf is al in beweging gezet. Desalniettemin zou het best eens interessant zijn te onderzoeken hoe een goede stuurman te modelleren valt in deze ruizige omstandigheden.

Koezt schreef :
Het was een vlijmscherpe rand van het achterpaneel. Dat is ongetwijfeld gestanst uit een halve mm dik gegalvaniseerd ijzer. Randen scherp als een mes....

Nachtvlinder schreef :

Voor een piloot totaal niet interessant, het enige wat de piloot wil is een correcte heading, voor het sturen komt het erop aan slim te zijn in zo min mogelijk corrigeren, dus een leer functie om met zo weinig mogelijk correcties de boel weer op koers te krijgen en niet als een gek continue te reageren.

henkvd schreef :
Rate-informatie doet veel meer dan alleen heading. Roerstand en attitude informatie worden ook gebruikt (zie RM EVO serie)

...maar de vraag is volgens mij hoe een domme piloot slimmer te maken.

Een ervaren stuurman vaart harder dan wat voor autopilot dan ook. Goede stuurautomaten (NKE schijnt voor te lopen) komen in de buurt, brengen en houden boten in een surf etc. Hoe doen ze dat en welke informatie denk je nodig te hebben om het nóg beter te doen?

Ik ben dus benieuwd of er statistisch of dynamisch verbanden te zien zijn tussen deze vroege informatie en de manier waarop een ervaren stuurman reageert. Een domme automaat doet dat pas als er een headingfout is ontstaan - feedback ofwel te laat. Input van een ratecompass is nét iets eerder. Als die golf die je boot opzij gaat drukken je boot eerst een stukje optilt dan heeft déze informatie dus een voorspellende waarde.

Dat is ongeveer waar ik op doelde.

patronen leren, daar gaat het om. dat gaat alleen als de piloot zg adaptive, is slim dus.



voorbeeld, wind schuin achter inkomend, deining idem dito, bij achter inkomende golf raken we van koers af, helemaal normaal, in het volgende golf dal komen weer aardig op koers, als we niets zouden doen best redelijk naar de goede koers, een kleine correctie is vaak al weer voldoende, om op koers te komen tot de cyclus zich herhaald. het patroon zal na enige tijd bekend zijn en de koers correctie ook.

Zouden we vanaf het omhoog komen van de kont al beginnen met corrigeren, dan is dat allemaal overbodige inspanning en lijdt het ook niet tot op koers houden, en een enorme inspanning die alleen lijdt tot enorme stress in het hele stuur circuit.

Een domme piloot zal dus nooit slim kunnen worden, dat heeft hij vanaf zijn geboorte gewoon niet mee gekregen.

Je hebt gelijk dat de gemiddelde automaat die in staat is om patronen te herkennen dit doet om de regelaktie te minimaliseren. Dat is prima ivm energieverbruik, slijtage etc.

Ik kan me voorstellen dat die adaptive methoden een laagdoorlaat filter shapen die de gebruikte error minder gevoelig maken voor de frequenties in die patronen. Dat is een verbeterde vorm van een dode band (waarbij een automaat blind is voor bv de eerste 5 graden error)

Waar ik op doel zijn kleine, meetbare signalen, de early indicators die éérder zijn dan de heading (of zelfs rate) en daarmee een voorspellende waarde hebben. Dat kan nog steeds samengaan met een stuk patroonherkenning. Plastisch uitgedrukt: een automaat weet dan eerder wanneer er een verstoring op het geidentificeerde patroon plaats vindt en kan eerder ingrijpen. Dat heeft niets met nerveus sturen temaken, maar met slim (vroegtijdig) sturen. Denk aan een auto die je door een bocht stuurt. Je corrigeert niet pas wanneer een voorwiel de rand van de weg raakt; je stuurt (omdat je vooruit kunt kijken) éérder. Doordat je eerder corrigeert, corrigeer je gemiddeld minder en kun je een meer vloeiende bocht maken.

Die kont die opgetild wordt vind ik een interessant voorbeeld... Stel dat je met een flinke bakstagwind over BB aan het zeilen bent. Ik weet uit ervaring dat, als m'n kont opgetild wordt, ik een kans krijg om mijn boot in een surf te brengen. Als ik zelf stuur dan doe ik dat door de helmstok naar SB te trekken. Vóórdat de boot van koers wijzigt dus. Doe ik niets dan ga ik én langzamer (geen surf in ieder geval) én rolt en giert de boot door de golf die er 2 s. later onderdoor loopt.

In feite zijn die golven óók patronen (net zoals de heading). Het gaat er om wat voor nuttigs een automaat (of een goede stuurman) daar mee zou kunnen doen. Daavoor moet je ze a) meten en b) weten wat je er wel en niet mee kunt (afkijken bij een goede stuurman!)

Dan zit je op de goede weg, maar de slimheid komt niet alleen van de input, de slimheid moet in het apparaat zitten en daar ontbreekt het bij een domme piloot aan en dat bouw je er niet omheen door inputs toe te voegen.
Zoals je zelf al opmerkt patronen herkennen en daar met zo min mogelijk moeite, voorspellend op corrigeren dat is de truc, omdat het patroon in geleerd is door het te herkennen van de voorgaande stuur cyclussen.

Heb ik het over het tweaken van bestaande automaten dan?

Maar we zijn het eens.

Wat denk je dat de RM EVO's doen met hun 9-assige sensor?

Voor het grootste gedeelte zorgen voor een zo goed mogelijke heading info, de gebruikte heading sensor blijft nml een fluxgate compass en de beperkingen daarvan wil je zo goed mogelijk compenseren.
Je probeert de kwaliteit hiermee van een gyro compass zo goed mogelijk te benaderen.
Door een goede heading referentie kan je het zelf lerend gedeelte pas gaan toepassen.

En als je iets verder denkt dan je al weet?

Interessant draadje.

In een onregelmatige zeegang is m.i. geen patroonherkenning mogelijk. De stuurman of automaat zal moeten reageren op de actuele en onregelmatige verstoringen. Is de boot op een gegeven koers van zich zelf al koersstabiel, dan kan met een lage gain roercorrecties worden gegeven. Is dat niet zo, dan kun je afwegen of je probeert met grote correcties de koers zo goed mogelijk te houden, of met kleine correcties wat meer tijdelijke koersafwijking te accepteren. Roercorrectie geeft meer weerstand en kost ook snelheid.
Een interessant boek over dit onderwerp is "Robot op zee" van Pieter Adriaans.

Jan

Go west schreef :
computers winnen al jaren met schaken, sinds een paar jaar jeopardy, en sinds recent ook het onmogelijke Go.
Een bootje sturen op basis van patronen en verstoringen is a flute of a cent. Als een auto het kan......

henkvd schreef : Daar gaat het toch helemaal niet om. We zijn toch zeilers. We willen toch dat de automaat bij een zekere zeiltrim zo goed mogelijk presteerd in de golf-en windcondities die zich voordoen. Die goede heading referentie is veel meer dan gegevens uit een compass.

Baasklusje schreef : Ik vermoed dat jij de automaat vooral op de motor gebruikt. Dan klopt dat denk ik wel.

Zou het niet leuk zijn om analoog aan de "radar" die tegenwoordig in auto's zit om de cruisecontrol te sturen wij ook zoiets krijgen?
Een kleine radardome van 500gram op 2 meter hoogte die ongeveer 50meter rondom kijkt en golfpatronen analyseert? Misschien kan het wel met een camera waarvan de beelde worden geanalyseerd. Ik laat mijn automaat het liefst altijd sturen, maar met echt grote golven wil ik het toch soms nog wel een overnemen. Dàt zou dan met radertje of camera verholpen kunnen worden.

Dat vind ik nou interessante out-of-the-box gedachten! Past goed in dit draadje.

Hoe de huidige automaten het doen weten we nu wel. Ongeveer.

Ben wel benieuwd waarom de geroemde NKE automaten het beter doen dan de meer commodity merken?

Noballast schreef :
Ik heb een simpele fluxgate en een windsensor als enige aansturing voor de Raymarine Sailpilot (Type 1 op kwadrant).

Als ik zelf stuur gaan we 10 tot 20 % sneller dus zeilend nooit de automaat erop.
Maar daar gaat het niet om, het gaat erom of het zou kunnen.
Zeilers maken dezelfde fout als schakers, automobilisten en GO-spelers: ze denken dat ze iets kunnen wat computers nooit gaan leren.....

Een historische quote van de heer Daimler, de uitvinder van de auto:

“There will never be a mass market for motor cars because there is a limit to the number of chauffeurs available”
Gottlieb Daimler

Doet mij denken aan een leraar die ik ooit had, hij gaf inderdaad meet en regeltechniek, die zijn jullie zijn altijd te laat omdat jullie nadenken, je moet voordenken.

Dat is nu net wat HERE doet. Zij rijden op een weg voordat jij er komt en dat weet je dus wat er komt. En echte slimme of charmante oplossing vind ik dit overigens net echt. Je voertuig wordt met deze aanpak niet echt autonoom, je kan alleen daar rijden waar HERE ooit al geweest is.

Bij het zeilen zou je dus inderdaad met een radar oid de golven en de windveranderingen die op je af komen moet waarnemen. Dan zou je automaat beter moeten kunnen sturen dan dat je ooit op het handje zou kunnen.

Maar of zeilen dan nog leuk is...

Ik ga liever met de trein dan met de auto maar niet omdat het zo leuk is om niet op het verkeer te hoeven letten maar omdat ik dan een boek kan lezen.

Ik zou ook afstappen met het denken in de klassieke regeltachniek. Feedback is per definitie te laat (het is als een auto besturen terwijl je in de achteruitkijkspiegel kijkt).

Model predictive control, al of niet met state estimators is een stap in de goede richting.

Maar waarom geen combinatie van fuzzy logic, gevoed door informatie uit een expert systeem? Zeker wanneer BK 20% harder vaart "op de hand" en niet goed uit kan leggen waarom -zal BK natuurlijk wél kunnen uitleggen - dan geeft dit aanleiding om geen regelalgorithmes in harde, vastliggende relaties te gebruiken, maar gebruik te maken van meer menselijke regels. "Als de omstandigheden zus en zo zijn dan doe ik dit, maar als de omstandigheden net iets anders zijn dan werkt iets anders juist beter".

Is een vak apart die fuzzy logic, ooit een gebruikt in combinatie met een rigoreus model om cementovens te regelen. Operator interviews was een cruciale stap daar...