Niet alleen de meereizende mobiele telefoons en navigatiesystemen leveren interessante verkeerskundige informatie op, maar ook de sensoren en schakelaars van het voertuig zélf. Om ervaring op te doen met deze voertuigdata zijn Rijkswaterstaat, NDW en enkele provincies onlangs een praktijkproef gestart.
Er gebeurt nog maar weinig onopgemerkt in de auto. Of het nu gaat om het al dan niet automatisch inschakelen van de mistlampen of de ruitenwissers, om de rem-, schakel- en stuurhandelingen of om traction control – het gaat allemaal via en langs de computersystemen in het voertuig.
Het ontsluiten en verzamelen van deze sensor- en schakeldata zou wegbeheerders een heel interessante inkijkje in de verkeerssituatie ter plaatse kunnen bieden. Ga maar na: het inschakelen van de ruitenwissers duidt op regen, de mistlampen staan voor mist, het aanslaan van traction control betekent dat het ter plaatse glad is, abrupte stuurbewegingen dat er rommel op de weg ligt enzovoort. In combinatie met de gebruikelijke floating car data als positie en snelheid zijn voertuigdata daarmee een potentiële goudmijn.
De praktijkproef Voertuigdata
Nu is het technisch niet zo ingewikkeld om voertuigdata te ontsluiten – sommige autofabrikanten doen niet anders – maar met de validatie en het (veilige) gebruik ervan is nog weinig ervaring opgedaan. Begin 2017 zijn Rijkswaterstaat en NDW daarom de praktijkproef Voertuigdata gestart, onder de vleugel van het Programma Smart Mobility van Rijkswaterstaat. Er wordt in de proef nauw samengewerkt met de provincies Overijssel, Groningen en Noord-Holland.
Voor deze proef zijn twintig dienstvoertuigen van de betrokken wegbeheerders uitgerust met ‘uitleeskastjes’. Deze lezen de zogenaamde CAN-bus van de voertuigen uit en verzenden de data via 3G/4G naar een centrale server.
In maart 2017 zijn de proeven gestart. In het eerste deel is de scope nog beperkt tot een technische toets van de keten en een onderzoek naar de bruikbaarheid van enkele van de data-elementen. Het gaat dan om basale vragen als: Hoe maak je onderscheid tussen het in- en uitschakelen van een mistlamp? Welk gedrag vertonen de sensoren in auto’s? Wanneer sturen ze data uit en waarom?
Op basis van de eerste inzichten wordt een grotere pilot met meer auto’s gepland voor de tweede helft van 2017.
Privacy is belangrijk
Eén heel belangrijk aspect van het gebruik van voertuigdata is de privacy. Met het oog op de wetgeving mogen de gegevens niet herleidbaar zijn naar individuele weggebruikers. Een belangrijk doel van de praktijkproef Voertuigdata is dan ook om te onderzoeken hoe de ontsluiting van voertuigdata ‘privacyveilig’ kan worden georganiseerd. Hierbij zijn hoog aangeschreven experts van de Radboud Universiteit, Universiteit van Amsterdam en TNO betrokken.
Belangrijk om te weten: de gebruikte kastjes kunnen alleen gegevens lezen en werken niet in omgekeerde richting. Het is dus technisch onmogelijk dat wegbeheerders (of kwaadwillende hackers) via de kastjes ‘opdrachten’ aan de auto geven.
De stip op de horizon
Dankzij de praktijkproef Voertuigdata zijn de betrokken wegbeheerders in staat ervaring op te doen en de juiste vervolgstappen te maken. Er liggen namelijk verschillende keuzes voor de verdere uitbreiding van de vloot: meer dienstvoertuigen uitrusten met lezers, het betrekken van private vloten van bedrijven of de data rechtstreeks als dienst inkopen van aanbieders.
Het uiteindelijke doel is grootschalige uitrol, inclusief de ontwikkeling van de nodige algoritmes. Voor een landelijk dekkend beeld zouden, gemakshalve uitgaande van dezelfde vereisten als bij FCD, circa 1 miljoen van de in totaal 7 miljoen beschikbare auto’s in Nederland mee moeten doen.
____
De auteurs
Edoardo Felici is projectmanager bij NDW.
Laurens Schrijnen is adviseur Smart Mobility bij Rijkswaterstaat.
