Alla inlägg av Azra Habibovic

Personbilar, Produktplaner

Cruise Origin

Igår lanserade GM-ägda Cruise Automation sitt självkörande fordon som de döpt till Origin [1]. 

Fordonet är eldrivet och självkörande utan någon ratt och gas- eller bromspedaler. Storleksmässigt är det ungefär som en vanlig SUV. Det har två rader säten vända mot varandra med plats för sex personer. Passagerarna kan få information via två digitala skärmar placerade ovanpå säten och de har också några knappar att tillgå för bland annat start av resan och hjälpanrop.

För att bättre klara av trånga utrymmen och för att åstadkomma bättre cyklist- och fotgängarsäkerhet är Origin utrustat med skjutdörrar. Det har också krockkuddar för bättre passagerarsäkerhet. Origin är utrustat med sensorer och system som möjliggör självkörning både dag- och nattid. Det verkar också som att fordonet kan framföras i två riktningar utan att behöva vända om. 

Origin är resultaten av ett treårigt samarbete mellan General Motors (GM), Cruise och Honda och påstås vara produktionsredo. Det kommer att tillverkas av GM men för tillfället är det okänt när produktionen väntas komma igång. Planen är att Origin ska påbörja sin resa i San Francisco inom ramen för Cruises framtida mobilitetstjänster.

Egen kommentar

Utseendemässigt påminner Origin om Navyas Autonom Cab som lanserades för ett par år sedan samt om Canoos Canoo och Volkswagens Microbus.

I den här artikeln kan ni läsa Cruise vision med det nya fordonet. Där pratar de om att Origin kommer att vara tillgänglig 24/7 och inte stå parkerad, och att det kommer innebära färre bilar på San Franciscos gator. För mig är ”ekvationen” otydlig men hoppas att de har rätt. 

Källor

[1] Johnson, K., Venturebeat. GM’s Cruise rolls out Origin, an autonomous electric vehicle with no steering wheel. 2019-01-21 Länk

Elektronik och processorer

Zenuity + Hewlett Packard

Zenuity har inlett ett samarbete med datorjätten Hewlett Packard Enterprise, HPE [1].

HPEs främsta roll kommer att vara att förse Zenuity med den infrastrukturella biten avseende artificiell intelligens och beräkning. Det är bland annat HPCs system HPE Apollo, servrarna HPE ProLiant, lagringslösningen Lustre samt den övergripande hanteringen HPE Pointnext som kommer att användas.

Detta kommer möjliggöra för Zenuity att samla in, lagra, organisera och analysera data från bolagets testfordon och mjukvaruutvecklingshubar.

Lösningen väntas vara redo för användning under sommaren 2020. Detta kommer inledningsvis ske i Sverige med planer för global distribution i en snar framtid.

Företagen har inte angett några ekonomiska detaljer.

Källor

[1] Zenuity. Zenuity and Hewlett Packard Enterprise join forces to develop next generation autonomous driving cars. 2020-01-21 Länk

Produktplaner

Lyft och Magna avslutar samarbetet

För ungefär två år sedan inledde Lyft och Magna ett samarbete kring självkörande fordon (SAE nivå 4). Dessutom valde Magna att investera 200 miljoner dollar i Lyft. Nu väljer företagen att avsluta sitt partnerskap [1]. 

Magna planerar att fokusera på förarstödssystem istället för självkörande teknik. Detta eftersom företaget gjort en omprioritering och kommit fram till att det kommer dröja tills man kan sälja självkörande teknik i stor skala. Efterfrågan för förarstödssystem väntas däremot växa ordentligt fram till 2025.

Egen kommentar

Detta är ganska mycket i linje om det vi skrev om i vår spaning för 2020: förarstödssytemen kommer bli mer centrala och flera fordonstillverkare har antytt att det är det de kommer att prioritera. På så sätt är Magnas drag inte helt överraskande.

Källor

[1] Klaymna, B. Reuters. Auto parts maker Magna expects lower 2020 sales, scraps Lyft partnership. 2020-01-16 Länk

Personbilar, Trafiksäkerhet

Tesla på tapeten

Under de senaste veckorna har Tesla varit ett hett diskussionsämne av lite olika anledningar. 

Det har inträffat tre olyckor i USA (en med Model S och två med Model 3). Två av dem var med dödlig utgång där tre personer miste liv. Det är oklart om Autopilot var aktiverad vid någon av dessa tillfällen, men säkerhetsorganisationen NHTSA misstänker det och har inlett en utredning av respektive olycka. [1, 2]

Efter flera rapporter om att Tesla-bilar accelererat plötsligt har nu NHTSA tagit emot en begäran om att inleda en formell utredning av Teslas fordon (modellår 2012-2019). I anmälan begärs också att Tesla återkallar en halv miljon bilar. NHTSA kommer att inleda en teknisk granskning av begäran och beroende på utgången så kan den antingen avslås eller formellt utredas. Tesla tillbakavisar dessa anklagelser och menar att anmälan gjorts av en person med avsikt att minska värdet på Tesla-aktier för att därmed göra en personlig vinning på detta. [3, 4]

Då och då framträder veteranen Bob Lutz och kommenterar bilvärlden. Hittills har han haft en del negativa kommenterar om Tesla och ska bland annat ha sagt att företaget är på väg i graven. Men i sitt senaste uttalande är han mycket mer positiv och menar att företaget äntligen sköts som det borde. För bara två år sedan trodde han att Model 3 skulle aldrig kunna gå med vinst men nu har nu ändrat sig om detta. Dessutom tycker han att Elon Musk skärpt sig: The encouraging thing to me about Tesla is from Elon there is less talk, less bluster. Lutzs uttalanden kan ha påverkats av Teslas överraskande bra resultatrapport för Q3 2019 som lett till aktier gått upp i pris samt gjort företaget värt mer en Ford och GM tillsammans. [5]

Sist men inte minst har Tesla utlovat ett nytt ljudbasert externt fordonsgränssnitt så att fordon kan ”prata” med omgivande trafikanter [6].

Källor

[1] Krisher, T. , AP. 3 crashes, 3 deaths raise questions about Tesla’s Autopilot. 2020-01-03 Länk

[2] AP. NHTSA is investigating a Tesla crash in California that killed 2 people. 2020-01-02 Länk

[3] Shepardson, D., Autonews. NHTSA to review petition seeking defect probe into 500,000 Tesla vehicles. 2020-01-17 Länk

[4] Korosec, K, TechCrunch. Tesla calls claims of unintended acceleration in NHTSA petition ‘completely false’. 2020-01-20 Länk

[5] Autonews. Lutz changes tune about Tesla and Musk. 2020-01-13 Länk

[6] Porton, J., The Verge. Elon Musk: ‘Teslas will soon talk to people if you want. This is real’. 2020-01-13 Länk

Okategoriserade

Nyhetsbrev 511: Ny dekad, nästan ny redaktion

För nyhetsbrevet OmAD blev det inte bara ett nytt år och decennium utan också förnyelse i redaktionen! Som ni kunnat läsa i förra årets sista nyhetsbrev gick OmAD-redaktören Johan Wedlin i pension och Azra Habibovic fick ta över facklan. Vi passade också på att utöka vår redaktion med två nya skribenter – vi välkomnar Daban Rizgary och Tor Skoglund till redaktionen! 

Ja, det blev en hel del organisatoriska nyheter men vi satsar på att leverera minst lika värdefulla och intressanta nyhetsbrev som under alla tidigare år. Vi ser också fram emot en fortsatt bra dialog med er så tveka inte att ta kontakt med oss när ni har kommentarer, frågor, funderingar och tips!

Med detta önskar vi er alla ett spännande och självkörande år.

Azra, Mahdere, Cristofer, Kent Eric, Daban och Tor

Artificiell intelligens, Bussar, Elektronik och processorer, Inspiration, Lagstiftning och regelverk, Lastbilar, Personbilar, Tester och demonstrationer, Trafiksäkerhet

Ett ”upp till bevis” år

I början av förra året försökte jag skåda det nya året och då skrev jag bland annat att 2019 skulle bli ”sanningens år” och ”slutet för irrationell entusiasm”. Detta är så klart svårt att mäta men det vi kunnat se i vår dagliga bevakning är att tonläget dämpats betydligt, både i media och i officiella uttalanden från relevanta aktörer. Flera aktörer har reviderat sina planer och riktat om sina satsningar. Jag ser inte detta som något negativt utan som ett naturligt steg i utvecklingen, och något som vi kan komma att se ännu mer av under 2020. Många har lovat att lansera fordon och mobilitetstjänster med SAE-automationsnivå 3 eller 4 år 2021, men alla kommer inte kunna komma i mål och kommer nog behöva revidera sina planer. 

En annan trend som jag förutsåg för 2019 var att förarstödsystem (ADAS) skulle få mer uppmärksamhet, och det fick de också. Flera aktörer inklusive Nvidia och Mobileye började prata om sofistikerade förarstödsfunktioner, det de kallar ”Level 2+”. Vad det betyder exakt är oklart, speciellt eftersom det saknas en sådan nivå i SAEs klassificeringsschema. Jag tror att ADAS kommer ta ännu mer central roll under 2020 och nya funktioner kommer introduceras på marknaden. Man kommer alltså att fokusera på det som kan spara liv idag i väntan på att tekniken för automatiserad körning ska bli mer mogen. Fördelen med att introducera mer sofistikerade ADAS-funktioner är att användarna blir mer bekanta med tekniken som möjliggör automatiserad körning, och på det viset kommer de inte bli främmande för automatiserad körning när den blir tillgänglig. 

Jag antydde också att SAE-klassificeringen skulle tappa sin relevans under 2019 och att man istället skulle börja prata mer om funktionernas faktiska förmåga, speciellt i kommunikation med användare. Jag tror faktiskt inte att detta har hänt ännu, SAE-klassificeringen används lika mycket och som jag nämnde ovan så har den även nyanserats med en ”Level 2+”. Däremot har diskussionen om att språkbruket behöver ändras och flera amerikanska organisationer har gått samman och föreslagit en gemensam namnlista för förarstödsfunktioner (ADAS). Förhoppningen är att det kommer leda till en harmonisering av ADAS-benämningar i praktiken, men jag är inte helt övertygad att det blir så. Framförallt eftersom problemet är mycket invecklat och skulle kräva en stor omställning hos respektive fordonstillverkare, inte minst i deras marknadsföring.

AI-hysterin blev stor under 2019 och den lär inte avta under 2020. Det är framförallt AI för kartläggning av föraraktiviteter och status som kommer vara i fokus, inte minst kopplat till det nya regelverket om trötthetsvarnandesystem i fordon på EU-vägar som väntas träda ikraft om två år. Smartare AI kräver dock starkare och energieffektiva processorer och en hel del av utvecklingen kommer att vara fokuserad kring detta. 

Jag önskar att jag kunde säga att datadelning har slagit igenom under 2019. Men så är inte fallet. Jag ger dock inte upp här och hoppas att datadelning mellan aktörer blir mer påtaglig under det kommande året. Delning av data i realtid är problematisk av olika anledningar men jag hoppas att man åtminstone kan hitta former för delning av aggregerade data i efterhand. Det skulle gynna verifiering och validering av olika funktioner.

Verifiering och validering kommer att vara A och O under det nya året. Jag tror att fler aktörer kommer att utöka sina testflottor och fler lär börja testa sina fordon med användare. Svårt att inte nämna Waymo i det här sammanhanget som mest sannolikt kommer att börja testa sin mobilitetstjänst utan säkerhetsförare bakom ratten även i Kalifornien. Waymo är ju på väg till Europa och här kommer vi nog se betydligt fler aktiviteter. 

Vad det gäller självkörande minibussar (skyttlar) hade jag hoppats på att de vid det här laget skulle ha blivit kommersiella i större utsträckning. Utvecklingen i området har på ett sätt stagnerat och många frågar sig om det finns någon framtid för sådana fordon? Jag tror att tekniken måste bli betydligt bättre för att kunna uppnå spridning och ”våga” ta bort säkerhetsföraren från hytten, och där kan det hända saker under 2020. Framförallt i Japan på grund av de stundande Olympiska spelen. 

Vad det gäller regelverket har vi inte sett några betydliga förändringar under 2019, varken internationellt eller nationellt. Jag hade hoppats på att vi i Sverige skulle få höra mer om lagförslaget som togs fram av i samband med Vägen till självkörande fordon, och man kan inte låta bli att undra varför? 

Hittills har diskussionen om automatiserade fordon handlat mycket om säkerhet. Under 2020 tror jag att energieffektivitet kommer betonas i större utsträckning. Detta framförallt kopplat till godsleverans under den första och sista milen i tätbebyggda områden och den snabba utvecklingen av självkörande (små) leveransfordon som framförs i låga hastigheter. Att implementering av lätta kommersiella fordon godkänts i Kalifornien gör området extra hett.

För 2019 förutsåg jag många nya (otippade) samarbeten och allianser, och så blev fallet. Genom att dela på utvecklingskostnader hoppas aktörerna accelerera innovationen och säkerställa konkurrenskraft. Under det nya året kommer vi säkert se fler betydelsefulla allianser.  Till skillnad från många tidigare samarbeten som varit av marknadsföringskaraktär är dessa nya samarbeten mer allvarliga och väntas leverera resultat både på kort och lång sikt. Så om 2019 var ”sanningens år” så är 2020 ett ”upp till bevis år”! 

Sist men inte minst så tror jag att vi under det nya året lär se några ”överraskningar” från Tesla och Apple. Och självklart kommer vi höra ett och annat om 5G.

Bussar, Mobilitetstjänster, Tester och demonstrationer

Project Qatar Mobility

Volkswagen AG och Qatar Investment Authority (QIA) har ingått ett avtal om samarbete kring autonoma och gröna transporter som kallas Project Qatar Mobility [1]. I praktiken innebär det att de tillsammans ska arbeta mot att integrera en flotta av självkörande bussar (SAE Level 4) i Dohas kollektivtrafik till år 2022, lagom till världsmästerskapet i fotboll. 

Målet är att utveckla hela det transportsystem som krävs för en kommersiell tjänst, från eldrivna självkörande bussar till regelverk, fysisk infrastruktur och mjukvarusystem för samåkning. 

Till att börja med är planen att lansera 35 självkörande skyttelbussar av typen ID.BUZZ AD från Volkswagen Commercial Vehicles och 10 bussar från Scania. ID.BUZZ AD kommer att transportera upp till fyra passagerare åt gången på semidefinierade rutter i stadsdelen Westbay. Scanias bussar kommer att användas för att transportera större grupper. 

För att möjliggöra detta samarbetar fyra företag från Volkswagen Group: Volkswagen Commercial Vehicles, Scania, MOIA och AID-Autonomous Intelligent Driving (som är dotterbolag till Audi). 

Kontrollerade tester av bussarna väntas börja 2020 och fältförsök kan börja så tidigt som 2021. Planen är att Project Qatar Mobility ska pågå till slutet av 2022.

Vi önskar Scania och VW lycka till!

Egen kommentar

Det är extra spännande att man ämnar testa och implementera stora självkörande bussar. Hittills har vi sett många demonstrationer av mindre skyttelbussar, men inte alls lika många demonstrationer med större bussar.

Det är oklart vad som menas exakt med semidefinierade rutter (eng. ”semi-fixed routes” ). Återstår att se.

Källor

[1] Volkswagen Newsroom. ‘Project Qatar Mobility’: Self-driving shuttles set to take Doha’s local public transport to the next level in 2022. 2019-12-14 Länk

Elektronik och processorer, Infrastruktur, Kommunikation, Kooperativa system, Sensorer

Sensorer och smarta städer

Lidarföretaget Quanergy System och Geely har ingått ett strategiskt arbete som går ut på att tillsammans utveckla och kommersialisera lösningar för smarta städer och automatiserade fordon [1]. Detta efter att Quanergys lidarbaserade trafikhanteringssystem installerats vid korsningar över Hangzhou Bay Area i Kina. Systemet integrerar företagets M8 lidar och QORTEX DTC-programvara som använder algoritmer för 3D-perception för att upptäcka och spåra fordon och fotgängare. Geelys intelligenta fordon får information från systemet genom 5G trådlösa kommunikationsnätverk. 

Sensorföretaget Aeva har lanserat en 4D lidar on-chip [2]. Den är förhållandevis liten och påstås vara energisnål. Den har en detektionsprestanda på över 300 meter för lågreflekterande objekt och förmåga att mäta omedelbar hastighet för varje punkt. Det tänkta applikationsområdet är automatiserade fordon och priset väntar bli under 500 dollar när lidarn börjat produceras i stor skala.

Sensorföretaget Draper har också tagit fram en ny lidar on-chip [3]. Det är en högupplöst solid-state lidar som detekterar objekt på 50 meter. Enligt företaget har det utvecklat en vågledare med verifierade förluster under 1 dB/cm och MEMS optiska switch med livstider som överskrider 10 miljarder cykler.

Men det är inte bara lidar som man satsar på. Paris-baserade startupföretaget Outsight har fått en investering på 18 miljoner euro för att utveckla 3D-sensorkameror för smarta städer och självkörande bilar [4].

Källor

[1] Quanergy., Quanergy and Geely Establish Strategic Partnership for Smart City and Autonomous Vehicle Initiatives. 2019-12-10 Länk

[2] New Mobility. Aeva reveals first 4D LiDAR on chip for Autonomous Driving. 2019-12-12 Länk

[3] Draper. Draper Unveils LiDAR with MEMS Beamsteering Technology for Autonomous Vehicles. 2019-12-12 Länk

[4] Tickre, C., EU-startups. Paris-based Outsight raises €18 million to develop first 3D Sensor camera for cars, drones, airports and more. 2019-12-11 Länk

Artificiell intelligens, Forskningsprojekt, Funktioner, Infrastruktur, Lagstiftning och regelverk, Mobilitetstjänster, Övriga fordon, Positionering, Samhällspåverkan, Samverkan människa - maskin, Sensorer, Trafiksäkerhet

Svensk forskning: Framtiden är ljus

MICA. CoEXist. SMART. PLATT. PRoPART. PERCEPTRON. PRELAT. DENSE. Barmark. BRAVE, HATric. Ja, så heter några av projekten som ni har äran att läsa om i årets sista sammanställning av relevant svensk forskning. För varje gång blir jag mer och mer imponerad av vår forskning och forskare. Det är fantastiskt att se hur mycket görs i vårt ”lilla” land, och det här är nog bara en bråkdel av det hela! Vi behöver bara bli bättre på att sprida våra resultat, och jag hoppas att OmAD bidrar till detta. Något annat vi behöver bli bättre på är att koppla samman våra projekt till en helhet och visa hur de leder till positiva samhällsförändringar. Kanske ett lämpligt nyårslöfte?

Stort tack till er alla som bidragit till den här sammanställningen! Det hade inte varit möjligt utan era bidrag och engagemang.

Modeling driver behavior in interactions with other road users. Driver models help improve and evaluate systems for road crash mitigation and avoidance. As systems develop and address increasingly complex scenarios. Driver models also need to be developed to be able to account for the interactions among these road users. Even as we improve driver modeling with control-theory models and actual data-driven implementations, existing driver models fail to sufficiently take interaction among road users into consideration. This paper addresses this insufficiency by proposing a new operational framework to computationally model interactions among road users. For this purpose, we introduce a definition for interaction among road users. The modeling framework is demonstrated by a specific driving scenario: the overtaking of a cyclist when an oncoming vehicle may be present. In this scenario, modeling driver interaction using Unified modeling language within our framework can lead to improved crash mitigation and avoidance through tailored system activation of automated emergency braking. This is a paper that will be presented at TRA-conference next year. The work was partly carried out at SAFER and within the FFI-project Modelling Interaction between Cyclists and Automobiles (MICA). For more information contact Prateek Thalya at Veoneer (prateek.thalya@veoneer.com).

Researchers from Veoneer have also published several other relevant papers, contact Ola Boström (ola.bostrom@veoneer.com) at Veoneer for more information: 

  • Occupant activities and sitting positions in automated vehicles in China and Sweden – The 26th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles (ESV)
  • Passenger Car Safety Beyond ADAS: Defining Remaining Accident Configurations As Future Priorities Conference: The 26th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles (ESV)
  • Intersection AEB Implementation Strategies for Left-Turn Across Path Crashes – Traffic Injury Prevention (ADAS)
  • A Model of Indian Drivers’ Ratings of In-Vehicle Alerts to Pedestrian Encounters on Roads in India, for presentation at the coming Human Factors and Ergonomics Society’s 2019 International Annual Meeting
  • Benefits of intuitive auditory cues for blind spot in supporting personalization; ESV2019
  • Adaptive Transitions for Automation in Cars, Trucks, Busses and Motorcycles; Intelligent Transport Systems (got invited for a journal track after the ITS World Congress)
  • How do oncoming traffic and cyclist lane position influence cyclist overtaking by drivers? – Shown at ICSC and submitted to AAP journal
  • Radar Interference Mitigation for Automated Driving – IEEE Signal processing magazine
  • How do drivers negotiate intersections with pedestrians? Fractional factorial design in an open-source driving simulator – AAP
  • Modelling discomfort: How do drivers feel when cyclists cross their path? – AAP

Driver/passenger activity mapping. FFI funded DRAMA project (2018-2020) addresses knowledge building around activity identification of drivers and passengers in vehicles to improve interaction between them and the vehicle. Mapping and detecting activities at drivers and passengers is important for both UX and traffic safety. With knowledge about activites, the HMI can be adjusted to, the currently most efficient modality. If the vehicle knows the body posture of the passengers safety functions such as airbags, brakes and steering system can be adjusted by the safety systems in the vehicle. The project develops a system that can recognizes individual and interaction activities of driver and passengers in vehicles of high level of automation (SAE3+). The project studies from literature the most relevant activities of driver and/or passenger in highly automated vehicles in terms of safety and comfort. The developed prototype acquires input data from multiple cameras mounted in the cabin of a vehicle and classify the detected activities according to the chosen in-cabin activities of interest. Machine learning algorithms are used to extract timeseries of activity features including: Body poses, head position/eye gaze/face landmark, objects, dense optical flow, and detected activity/interaction. The work is a collaboration between RISE AB and Smart Eye AB. For more information contact Thanh Hai Bui (thanh.bui@ri.se) at RISE, or Henrik Lind (henrik.lind@smarteye.se) at Smart Eye AB.

Mimicking professional bus drivers. Scania and KTH Royal Institute of Technology are currently researching motion planning algorithms for autonomous buses driving in cities. The research has so far discovered that current motion planning approaches, which are suitable for passenger vehicles, are not successful at driving buses in cities. The problem arises due to the large dimensions of buses, but mostly due to the particular chassis configuration, where the wheelbase length is much shorter than the vehicle length, resulting in large vehicle overhangs. The research then focuses on how to use these overhangs to increase the maneuverability of buses driving in cities. The result is a new motion planning approach which allows buses to briefly drive with the overhangs outside of the road and over curbs, in order to drive along narrow roads and sharp turns, while ensuring the safety of the drive. The first results of this work have been recently published in the Intelligent Transportation Systems Conference 2019. The paper can be accessed via IEEE here, or arXiv here, and a video of the results here. This work was partially supported by the Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP) funded by the Knut and Alice Wallenberg Foundation. For more information contact Rui Oliveira (rui.oliveira@scania.com) from the KTH Royal Institute of Technology.

CoEXist is a European project (May 2017 – April 2020) which aims at preparing the transition phase during which automated and conventional vehicles will co-exist on cities’ roads. CoEXist aims at enabling mobility stakeholders to get “AV-ready” (Automated Vehicles-ready). To achieve its objective, CoEXist have developed an assessment framework including both microscopic and macroscopic traffic models that take the introduction of automated vehicles into account. The tools developed in the framework of CoEXist are tested by road authorities in the four project cities: Helmond (NL), Milton Keynes (UK), Gothenburg (SE) and Stuttgart (DE) in order to assess the “AV-readiness” of their local-designed use cases. Swedish partners in the CoEXist project is VTI and the City of Gothenburg. Preliminary results from the traffic modelling show decreases in traffic performance in an introductory stage with lower penetration rates and AVs with limited capabilities and cautious driving logics while higher penetration rates of more advanced AVs leads to a modal change from public transport to private cars. Final event will be held in Milton Keynes (UK) on 25-26 March 2020, Homepage: https://www.h2020-coexist.eu/. Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) for more information.

SMART. The aim of the SMART project (Simulation and Modelling of Automated Road Transport) is to enhance and further develop todays state-of-the-art traffic models in order to enable analysis of future traffic systems. The project consists of two PhD projects, one focusing on microscopic traffic simulation and the behaviour of and interaction between conventional and automated vehicles, and one focusing on mesoscopic simulation and fleets of automated vehicles for public transport operations. The licentiate thesis Simulation based evaluation of flexible transit was presented by the PhD student David Leffler on June 13th, 2019. The project is carried out by VTI, KTH and LiU and is funded by Trafikverket via Centre for Traffic Research (CTR). Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) or Wilco Burghout (wilco@kth.se) for more information.

PLATT – Policylab för Autonoma Transporttjänster. Inom ramen för DriveSweden (Vinnova) har PLATT har Volvo GTT, Einride, Combitech och RISE bedrivit policyutveckling tillsammans med offentliga och kommersiella aktörer inom transportnäringen. Därigenom har vi identifierat en rad utmaningar som de sökande står inför. Det handlar både om att kunna budgetera för ansökan i form av kostnad och ledtid men också hur man vet vad som ska ingå i en ansökan. Men vi har också sett en rad olika strategier för att hantera den osäkerheten. Dels beprövade strategier som använts både specifikt inom fordonsutvecklingen och generellt inom svensk myndighetsutövning, dels nya strategier som sätter fingret på hur man kan hantera säkerheten vid införande av ny teknologi utan att hämma innovationstakten. Genom att bjuda in brett till projektets aktiviteter har vi också samlat på oss många praktiska tips på hur man som sökande både kan påverka hur lång tid det tar att få igenom en ansökan men också mängden arbete man behöver lägga ner på en framgångsrik ansökan. Tipsen belyser också aspekter som inverkar gynnsamt på hur försöksverksamheten uppfattas av omvärlden, t.ex. räddningstjänsten och allmänheten. Här hittar ni slutrapporten och projektets hemsida. För mer information kontakta Håkan Burden på RISE (hakan.burden@ri.se). 

Driving automation state-of-mind: Using training to instigate rapid mental model development. I takt med att automatiserade funktioner blir alltmer avancerade och vanliga, ökar också kraven på användarens (förarens) förståelse för korrekt användning. Inte förrän den mänskliga föraren helt kan ersättas kommer förarens förståelse av systemen vara en kritiskt komponent i att fordonet (människan tillsammans med de automatiserade systemen) framförs säkert på vägen. Finns det då något sätt att snabb-träna förare i hur man ska använda sådana system? Den nyligen publicerade studien ämnade undersöka just detta. Tidigare forskning inom förarträning och inlärning kombinerades till en tränings-metodik som sedan inkorporerades i ett träningsprogram ämnad att träna noviser i användningen av ett hypotetiskt förarassistanssystem motsvarande SAE Level 2. Resultaten indikerade inte bara att automations-träning av förare är möjlig, utan kanske viktigast av allt att de tränade förarna i betydligt större utsträckning var benägna att ingripa i situationer som krävde det (baserat på systemets begränsningar) jämfört med deras otränade motparter. Studien gjordes inom ramen för FFI-projekt HATrick. För mer information kontakta Martin Krampell (krampell@gmail.com).

PRoPART finalized. After 24 months of work, H2020 project „PRoPART”, funded by the European Global Navigation Satellite System Agency (GSA), was successfully closed. The 7 consortium partners, coming from 4 European countries have developed an RTK (Real Time Kinematic) software solution by both exploiting the distinguished features of Galileo signals as well as combining it with other positioning and sensor technologies. RTK gives the possibility of cm-level accuracy using correction data from reference stations. The innovation developed during the project can be a game changer for the future mass market of autonomous transport. The final demonstration was done in November at AstaZero and here you can see a movie and presentation material. The project was coordinated by RISE with partners from across Europe, including Scania, AstaZero and Waysure. For more information contact Stefan Nord at RISE (stefan.nord@ri.se).  

PERCEPTRON är ett FFI-projekt är ett samarbete mellan Volvokoncernen, Semcon och Chalmers som avslutas nu vid årsskiftet. Målsättningen med PERCEPTRON har varit att ta fram ett koncept för kontinuerlig datadriven utveckling vilket inbegriper infrastruktur för att ta hand om loggad data, design av neurala nätverk, träning och validering. Ett resultat av projektet är tre neurala nätverk att exekvera i fordonet för objektdetektering, detektering av filmarkeringar och vägdetektering. Nätverken har tränats på insamlad och annoterad data för lastbil på svenska vägar. En översiktlig utvärdering av hårdvara och programvara för användande neurala nätverk har också gjorts för att ge vägledning åt utvecklare. För ytterligare information kontakta projektledare Carlos Camacho, Volvokoncernen.

PRELAT är ett FFI-projekt som slutar vid årsskiftet efter fem års samarbete mellan Volvokoncernen och Chalmers. Projektet har arbetat med fully convolutional neural network för fusion av kamera och lidar i syfte att uppnå robust vägdetektion och klassificering av vägmarkeringar för lateral filhållning. Ett tidigt resultat pekar på nyttan av använda lidar för snabb och noggrann vägdetektion. Ett annat resultat från PRELAT är på vilken detaljnivå fusion av kamera och lidar bör utföras. Slutligen är ett tredje resultat hur semi-supervised training kan utformas i syfte att minska mängden kostsam annotering. PRELAT och PERCEPTRON har varit en del av den snabbt expanderande utvecklingen och användningen av neurala nätverk inom fordonsindustrin. Resultaten har bidragit med ökad förståelse och kommer att användas i framtida projekt i Volvokoncernen. För ytterligare information hänvisas till projektledare Martin Sanfridson, Volvokoncernen

Universally designed mobility for increased accessibility to societal functions. A consortium of organisations in West Sweden (Västra Götalandsregion, Västtrafik, RISE, Norconsult Astando AB, with user organisations SRF and DHR) have collaborated on a number of projects with the vision of working towards autonomous and universally designed mobility for increased accessibility to societal functions. A series of projects performed by the consortium have explored the following subjects:

  • Samverkande system för sjukresor och sjukhus (eng. Cooperative systems for medical journeys and hospitals). How a System-of-systems approach can be utilised to bridge accessibility gaps when making service journeys between public transport and hospital departments. (funded by Vinnova FFI)
  • Autonoma skyttelbussar för ökad tillgänglighet till viktiga samhällsfunktioner (eng. Autonomous shuttle busses for increased accessibility to important societal functions). Pre-study for a trial of autonomous shuttle-busses at Sahlgrenska Hospital in Gothenburg. (funded by Västra Götalandsregion kollektivtrafiknämnden)
  • Guidning till autonoma fordon för blinda, döva och dövblinda (eng. Guidance to autonomous vehicles for persons with blindness, deafness and deaf-blindness) Guiding for journeys with autonomous vehicles for people with blindness, deafness and deaf-blindness. (funded by Drive Sweden – Vinnova, Energimyndigheten och Formas)

A combination of methods including design-thinking workshops, user-trials, field studies, service-design methods and innovation processes have been utilised to ensure that user needs have been clearly understood and taken into consideration in design of potential solutions. The studies have resulted in increased understanding of the needs of users with visual impairments in autonomous transport systems and how public authorities can contribute to designing services that reduce barriers to independent travel. A large number of service improvements and solutions have been identified. Methods for using vibro-tactile communication to guide users with visual impairments to public transport have been evaluated. A plan for a one year test of autonomous busses in a hospital environment is undergoing an approval process within the regional authority. The insights gained from these projects have already begun to create value. Many solutions can be applied to existing public transport solutions. However to create future transport solutions which are created with accessibility for all from the outset, the results require more communication for example to vehicle manufacturers, city and public transport planners and more. For more information contact Steve Cook at Norconsult (Steve.Cook@norconsult.com). 

What happens to self-driving cars if the weather turns bad? Current systems offer comfort and safety in good weather. However, they often fail to sense its surroundings in visibility conditions with heavy rain, snow or fog causing the automated systems to stop their support. The DENSE project, under the ECSEL joint undertaking and co-financed by EU and national funding bodies, addresses this key challenge of autonomous driving by developing an environment perception technology that extends the performance of sensors in adverse visibility conditions. The project designs, tests and validates a generic sensor suite that enables driver assistance systems and autonomous driving systems to operate also in adverse weather. The DENSE 24/7 all-weather sensor suite combines Radar, Short-Wave Infrared (SWIR), gated camera sensor, and LIDAR. In addition, a mobile Road State Sensor assesses the road surface conditions. For maximizing efficiency, DENSE implements a high-level fusion platform integration between the individual sensors. DENSE use artificial neural networks to fuse all sensor information at pixel level, leading to an enriched and enhanced multi-spectral image. The system has been integrated in a test vehicle and demonstrated under controlled conditions in a weather chamber and evaluated under real-life conditions in Central and Northern Europe. Project duration is between June 2016-February 2020. There are 15 project partners with Daimler as coordinator. For more information visit the project website or contact Jan-Erik Källhammer at Veoner (jan-erik.kallhammer@veoneer.com).

Projekt Automatiserad vägdrift med kortnamn ”Barmark” har som målsättning att genom automatisering av drift- och underhållsfordon bidra till förbättrad arbetsmiljö, ökad resiliens samt minskade säsongsvariationer vid val av transportslag. Projektet tar fram ett fordon som kör och navigerar självständigt längs en definierad rutt samtidigt som det utför ett arbetsuppdrag och interagerar med omgivningen. Inom projektet sker fordonsanpassning exv. av bromssystem, midja och EHI styrning, utveckling och anpassning av sensorsystem exv. drönarburna radarsystem, ultraljud, GPS/Video samt utveckling och anpassning av webbaserad front-end med loggning av fordon med förare i trafik. Vidare utförs analys av infrastruktur och testscenarier inför projektdemonstrationer som kommer utföras kommande vinter- och sommarsäsong. Projektgruppen utgörs av RISE, Semcon, CIT, Peab, Swevia, Skanska, Svensk Markservice, Trafikverket, Alkit, Teade, AstaZero och Lundberg Hymas, där RISE är koordinator. Projektet pågår 2018-05-01 till 2020-08-30 och finansieras av det strategiska innovationsprogrammet InfraSweden2030, en gemensam satsning av Vinnova, Formas och Energimyndigheten samt av projektpartners. For mer information kontakta Viveca Wallqvist på RISE (viveca.wallqvist@ri.se). 

Användargränssnitt för att upptäcka oskyddade trafikanter I syfte att förbättra tilltro och acceptans för SAE nivå 3. I EU-projektet BRAVE, Bridging gaps for the adoption of Automated VEhicles som koordineras av VTI, Statens väg- och transportforskningsinstitut, bedrivs forskning för att bidra till förbättrad säkerhet och acceptans av automatiserade fordon. I projektet har VTI under hösten genomfört en studie i körsimulatorn Sim IV på Lindholmen i Göteborg. Bakgrunden till studien är att implementering av automatiserade körsystem på SAE nivå 3 i urbana miljöer utgör en utmaning, i det att återkommande och svårförutsägbara interaktioner mellan fordon och oskyddade trafikanter behöver hanteras. För att adressera utmaningen har projektet utvecklat ett koncept för användargränssnittet som håller föraren informerad om närvaron av oskyddade trafikanter i den närliggande omgivningen. Genom att göra denna typ av information tillgänglig för föraren ges hen möjlighet att avsluta uppgifter av sekundär karaktär, såsom att se på film och liknande, och i samarbete med systemet övervaka körningen fram till dess att det är säkert att återgå till sekundära uppgifter. I körsimulatorstudien fick deltagare med och utan erfarenhet av supportfunktioner på SAE nivå 2 köra i en urban miljö samtidigt som dom kunde titta på film. Nivån av information angående oskyddade trafikanter varierades över fyra betingelser: (1.) ingen information, (2.) en varning för att förmå föraren att återta kontroll när en kollision var nära förestående, (3.) en förvarning som meddelade om närvaron av oskyddade trafikanter, samt (4.) kombination av varnings- och förvarningskoncepten. Studiens resultat visar att en strategi för användargränssnittet som integrerar förvarnings- och varningsmeddelandet är den lösning som är att föredra för att förbättra säkerheten, samtidigt som förarens tilltro till systemet förbättras. Vidare visade studien att tidigare erfarenhet av SAE nivå 2 är avgörande för om strategin fungerar eller inte. Resultaten stödjer design av användargränssnitt för automatiserade körfunktioner baserat på behov, preferenser och förmågor hos förare för att säkerställa bättre acceptans och säkerhet. För mer information om projektet kontakta Niklas Strand, Ignacio Solis Marcos eller Ingrid Skogsmo på VTI eller se www.brave-project-eu eller följ projektet på Twitter @BRAVE_H2020