Skal jeg køre, eller skal jeg vige? Det er i sandhed et af de helt basale spørgsmål i trafikken, som gør sig gældende i alt lige fra sammenfletningen på motorvejen til døren ind til metrotoget. Svaret på det spørgsmål finder menneskelige trafikanter for det meste hurtigt frem til intuitivt, fordi det bygger på sociale interaktioner trænet fra det øjeblik, vi lærer at gå.    

Men selvkørende biler, som allerede er virkelighed flere steder i verden, kæmper stadig med at navigere i det komplekse sociale spil, der finder sted i trafikken. Det viser ny forskning lavet på Datalogisk Institut på Københavns Universitet.

Forskerne har analyseret en række videoer af selvkørende biler i forskellige situationer i trafikken uploadet af brugere på YouTube. Resultaterne viser, at de selvkørende biler har særligt svært ved at forstå, hvornår de skal vige, og hvornår de skal køre, så trafikken bare glider.

”At kunne begå sig i trafikken bygger på langt mere end bare trafikregler. Sociale interaktioner som fx kropssprog spiller en stor rolle, når vi signalerer til hinanden i trafikken. Og her er de selvkørende biler bare ikke godt nok programmeret endnu. Derfor har de svært ved altid at forstå, hvornår de skal stoppe, og hvornår nogen stopper for dem, og det kan være både irriterende og farligt,” siger professor Barry Alan Brown, der de sidste fem år har studeret de selvkørende bilers indtog på vejene.

Undskyld, det er en selvkørende bil!
Virksomheder som Waymo og Cruise har lanceret en taxa-service med selvkørende biler, der kører rundt i områder af USA. Tesla har ligeledes udrullet deres FSD-model (full self driving) til omkring 100.000 frivillige billister i USA og Canada, og medierne bugner med historier om de selvkørende biler, og hvor godt de fungerer.

Men ifølge Barry Brown og hans forskerhold er deres faktiske præstationer på vejene en velbevaret forretningshemmelighed, som meget få har indsigt i. Derfor har forskerne dybdeanalyseret 18 timer timers videomateriale fra YouTube filmet af civile entusiaster, som tester bilerne fra bagsædet.

Et af videoeksemplerne viser en familie på fire, der står ved fortovskanten på en villavej i USA. Der er ingen fodgængerovergang, men familien vil gerne krydse vejen. Da den selvkørende bil nærmer sig, sætter den farten ned, hvilket får de to voksne i familien til at vifte med hænderne som tegn til, at bilen bare skal køre forbi. Men i stedet for standser den selvkørende bil lige ud for dem og holder stille i 11 sekunder.

Da familien så begynder at gå over vejen, sætter bilen igen i bevægelse og får dem til at springe tilbage på fortovet, hvorefter personen på bagsædet ruller vinduet ned og råber: ”Undskyld, selvkørende bil!”.

”Situationen ligner det primære problem, vi fandt i vores analyse og demonstrerer de selvkørende bilers manglende evne til at forstå de sociale interaktioner i trafikken. Den selvkørende bil standser for ikke at ramme fodgængerne, men ender med at være ved at køre ind i dem alligevel, fordi den ikke forstår signalerne. Det kan ikke alene skabe forvirring og spildtid i trafikken, men også decideret farlige situationer,” siger Barry Brown.

Tåget kørsel i San Francisco
I San Francisco, tech-byen over dem alle, kan de selvkørende bilers performance bedømmes på nært hold. Her er de førerløse biler nemlig sluppet løs i flere områder af byen i form af bl.a. busser og taxaer, som forsøger at navigere i de bakkede gader blandt mennesker og andre naturfænomener. Og det har ifølge forskeren skabt en hel del modstand mod robotbilerne:

”De selvkørende biler skaber jævnligt trafikpropper og problemer i trafikken i San Francisco, fordi de reagerer uhensigtsmæssigt på andre trafikanter. For nylig skrev byens medier også om et større trafikalt kaos skabt af de selvkørende biler på grund af tåge. Tågen fik de selvkørende biler til at overreagere, standse og blokere trafikken, selvom tåge ellers er meget normalt i byen,” fortæller Barry Brown.

Robotbilerne har været undervejs i 10 år, og branchen bag dem har brugt over 40 milliarder kroner på at skubbe udviklingen fremad. Alligevel har resultatet ifølge Barry Brown indtil nu været biler, der stadig kører med mange fejl, sænker de andre bilister og forstyrrer den glatte trafikstrøm.

Hvorfor tror du, det er så svært at programmere selvkørende biler at forstå sociale interaktioner i trafikken?

”Jeg tror, at en del af svaret er, ​​at vi tager det sociale element for givet. Vi tænker ikke over det, når vi sætter os ind i en bil og kører - vi gør det bare automatisk. Men når det så kommer til at designe systemerne, skal man beskrive alt det, vi tager for givet og bringe det ind i designet,” siger forskeren og fortsætter:

”Bilindustrien kunne lære af at have en mere sociologisk tilgang. Forståelse af de sociale interaktioner, der er en del af trafikken, bør bruges til at designe selvkørende bilers interaktioner med andre trafikanter, på samme måde som forskning har hjulpet med at forbedre anvendeligheden af ​​mobiltelefoner og teknologi mere bredt," slutter han.

Fakta om studiet:

• Forskerne analyserede 18 timers videooptagelser af selvkørende biler fra 70 forskellige YouTube-videoer.
• Ved hjælp af forskellige videoanalyseteknikker studerede forskerne videosekvenserne i dybden i stedet for at lave en bredere overfladisk analyse.
• Studiet hedder: "The Halting Problem: Video analysis of self-driving cars in traffic" er netop blevet præsenteret på 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, hvor den vandt konferencens bedste papirpris.
• Undersøgelsen er udført af Barry Brown fra Københavns Universitet og Stockholms Universitet, Mathias Broth fra Linköpings Universitet og Erik Vinkhuyzen fra Kings College, London.