Alla inlägg av Daban Rizgary

Finansiering LeddarTech, TTTech Auto och Morai

140 miljoner USD till LeddarTech. Den tyska lidartillverkaren LeddarTech har meddelat att de stängt sin serie-D-finansieringsrunda med 140 miljoner USD, varav 116 miljoner är finansiering och 24 miljoner är lån (debt facilities). Finansieringsrundan leddes av FS Investors och bland investerarna fanns också Investissement Québec, BDC Capital, Go Capital, m.fl. Pengarna uppges gå till vidareutveckling och kommersialisering av LeddarTechs datorseende-lösningar. Länk

250 miljoner euro till TTTech Auto. Det österrikiska mjukvaruföretaget TTTech Auto, som utvecklar mjukvaruplattform för automatiserad körning, har meddelat om en investering på 250 miljoner euro från teknikföretaget Aptiv och fordonstillverkaren Audi. Pengarna kommer b.la gå till vidareutveckling av deras mjukvaruplattform MotionWise. Länk

20 miljoner USD till Morai. Det sydkoreanska företaget Morai som utvecklar simuleringsteknologi för autonoma fordon har stängt en serie-B finansieringsrunda på 20 miljoner USD. Bland investerarna fanns Hyundai Motor Group, Korea Investment Partners, Korea Development Bank (KDB), Kakao Ventures m.fl. Företaget specialiserar sig på teknologi som möjliggör molnbaserad simulation samt teknologi som automatiskt konverterar högdefinierade kartor ifrån verkligheten till digitala motsvarigheter (digital twin) av miljön. Länk

Automatisk nödbroms är sämre i mörker

Den oberoende organisationen Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) har undersökt hur väl automatisk nödbroms (Automatic Emergency Braking – AEB) fungerar för att undvika kollisioner med fotgängare under olika förutsättningar. AEB fotgängarsystem visade sig vara mindre effektiv i mörker [1].

Forskarna undersökte 1500 olycksrapporter från polisen där fordon med årsmodell 2017-2020 ifrån olika fordonstillverkare fanns med. Man jämförde fordon med och utan AEB fotgängarsystem (som i övrigt var likadana) och korrigerade för strålkastarkvalitet och förares demografi. Forskarna tittade även, i den del av urvalet med 650 olyckor där sådan information inkluderats, på olyckans allvarlighetsgrad, ljusförutsättningarna, hastighetsgräns och om fordonet svängde.

Resultaten visade att fordon utrustade med AEB fotgängarsystem minskade risken för fotgängarolyckor i alla allvarlighetsgrader med 27%, samt 30% för skadeolyckor i allmänhet. Ifrån den del av urvalet där mer information fanns avläste man att AEB fotgängarsystem minskade risken för fotgängarolyckor med 32% och 33% i dagsljus respektive artificellt upplysta platser under gryning, skymning och natt. För olyckor som skett i mörker hittade man ingen skillnad mellan fordon med och utan AEB fotgängarsystem.

För hastighetsgränser mindre än ca 40 km/h fann man att risken för fotgängarolyckor minskade med 32% när fordon var utrustade med AEB fotgängarsystem. Motsvarande minskning i risk för hastigheter under 55 km/h var 34%. För hastigheter över 80 km/h, samt vid fall där fordonet svängde, fann man ingen skillnad mellan fordon med och utan AEB fotgängarsystem.

Till följd av dessa resultat så utvecklar nu IIHS ett nytt segment för sina utvärderingar i vilket fordon med AEB fotgängarsystem kommer testas i mörker.

Källor

[1] IIHS. Pedestrian crash avoidance systems cut crashes — but not in the dark. 2022-02-03 Länk

[2] Patel, J., Future Car. IIHS Study Finds Pedestrian Avoidance Systems Aren’t Effective at Night. 2022-02-06 Länk

Annotell får in 24 miljoner USD

Det svenska startup företaget Annotell som specialiserar sig på mjukvara för utvärdering av perceptionsystem meddelar att de fått finansiering på 24 miljoner USD i en serie-A finansieringsrunda [1].

Datorseende är en central del av automatiserad körning då det möjliggör för det tekniska körsystem att uppfatta omgivningen. Utvecklare av självkörande teknologi kan testa sina perceptionsystem med Annotells mjukvara för att få insikter i systemets begränsningar.

Det estniska företaget Metaplanet ledde finansieringen, och bland investerarna fanns även svenska investmentbolagen Ernström & Co och Sessan AB.

Källa

[1] Lunden, I., Tech Crunch. Annotell raises $24M for tech that tests autonomous vehicle perception systems to improve how they work. 2022-02-03 Länk

Austroads kartlägger infrastrukturella åtgärder för AD

Organisationen Austroads som representerar transportmyndigheter i Australien och Nya Zeeland har publicerat en rapport om minimikrav på fysisk infrastruktur för autonom körning. Man undersöker exempelvis den ekonomiska nyttan av att implementera zoner på motorvägen där autonoma fordon kan på ett säkert sätt stanna vid behov [1].

I rapporten beskrivs arbetet som syftat till att identifiera investeringsmöjligheter för att förändra infrastrukturen från att vara ämnad för mänskliga förare till att vara ämnad för uppkopplade autonoma fordon. Man har tagit fram rekommendationer utefter tidshorisont och gjort ekonomiska bedömningar.

På kort sikt, inom fem år, föreslås b.la att förtydliga trafikskyltar och trafikljus, samt att förtydliga linjemarkeringar på vägarna. På medellång- och långsikt (2025-2035 respektive efter 2035) rekommenderar man en övergång från att investera i infrastruktur för delautomation (partial automation) till att investera i infrastruktur för helautomation genom exempelvis stoppzoner på motorvägar och förstärkning av broar och vägar inför kolonnkörning (platooning).

Ni kan läsa hela rapporten här.

Egen kommentar

Austroads är i rapporten noga med att säga att rekommendationerna och uträkningarna reflekterar nuvarande kunskaper och de föreslår själva att de uppdaterar sina rekommendationer efter förändringar i marknaden. Det här är en central utmaning för lagstiftning och infrastrukturella investeringar som är långsamma processer och då utvecklingen är svår att förutsäga blir det till att skjuta mot ett rörligt, framtida, mål.

Källor

[1] Austroads. Minimum Physical Infrastructure Standard for the Operation of Automated Driving. 2022-01-25 Länk

[2] Waterworth, D., CleanTechnica. Australia Prepares For Automated Driving. 2022-02-03 Länk

Testning av robotaxi i Abu Dhabi

Teknikföretaget G42s dotterbolag vid namn Bayanat ifrån Förenade Arabemiraten har avslutat första fasen av sina robotaxipiloter på Yas Island i Abu Dhabi [1].

Vi skrev för inte så länge sedan om att UAE förbereder för AD-testning och det visar sig att Bayanat kom igång redan i slutet av samma månad. Testningen gjordes med hjälp av teknologi ifrån den kinesiska utvecklaren av autonoma fordon WeRide och pågick under drygt en månads tid. Passagerare kunde boka sin resa via en app och åka mellan nio destinationer på en 20 km lång sträcka. I bilen fanns en säkerhetsförare som kunde agera om det behövdes. De ska ha kört i hastigheter upp till 65 km/h och rest över 16 600 km med autonom körning under testningen.

Nu planerar Bayanat för nästa fas av testningen som sker i mitten av år 2022 med fler fordon i flottan och på fler ställen i Abu Dhabi.

Källa

[1] Nair, D., The National News. UAE’s first driverless taxi completes initial trial phase. 2022-01-31 Länk

Slutrapport om framtida lagstiftning för automatiserad körning i UK

Skriven av Jenny Lundahl

Law Commission of England and Wales och Scottish Law Commission har haft i uppdrag att genomföra ett treårigt projekt för att utveckla Storbritanniens regelverk för automatiserade fordon och deras användning. Projektet har innefattat tre offentliga samrådsrundor och hundratals möten med olika intressenter. Nyligen publicerade arbetsgruppen sin slutrapport [1, 2].

Några huvudpunkter från rapporten inbegriper:

  • Det går en klar skiljelinje mellan automatiserad körning och förarstödjande funktioner. En teknik kan inte vara ”lite” självkörande – det är fråga om antingen/eller. För att ett fordon ska anses självkörande måste det vara säkert även utan en människa som övervakar körningen. Fordonet måste kunna känna igen situationer som det inte kan hantera och begära att en förare/operatör tar över. Åtgärder mot vilseledande marknadsföring rekommenderas för att hindra att förarstödjande funktioner marknadsförs som självkörande. Det bör även sättas en säkerhetsstandard som automatiserade fordons säkerhet kan mätas mot.
  • En godkännande- och auktoriseringsprocess i två steg – utifrån befintliga internationella och nationella godkännandeprocesser med tillägg för ett nytt andra steg för att auktorisera fordonet för automatiserad körning på brittiska vägar.
  • Ett tillsynssystem rekommenderas för att säkerställa att automatiserade fordon under hela sin driftstid fortsätter att vara säkra och följer trafikreglerna.
  • Förändrade ansvarsförhållanden. När automatiserad körning aktiveras i fordonet går personen i förarsätet inte längre att betrakta som förare och ansvarar inte för hur fordonet kör. I stället ska organisationen som står bakom det automatiserade fordonet drabbas av sanktioner om något går fel.

I rapporten rekommenderas en indelning i två kategorier av automatiserade körfunktioner och olika ansvarsroller kopplade till dessa.

Den ena kategorin kräver en fysisk förare under någon del av resan. Använ­daren är en förare när fordonet körs manuellt men en ”user-in-charge” (UIC) (ungefär ”ansvarig användare” på svenska) när auto­­matiserad körning har aktiverats. Personen behöver inte övervaka körningen utan får ägna sig åt annat under tiden. Han eller hon måste dock vara beredd att ta över körningen om fordonet begär det. Den ansvariga användaren ska inte kunna lagföras för brott som rör hur fordonet kör, t.ex. fortkörning eller körning mot rött, såvida inte åtgärder har vidtagits för att åsidosätta systemet eller en övergångsbegäran har ignorerats. Ett ansvar kvarstår för annat, såsom att teckna trafikförsäkring, kontrollera lasten och se till att barn använder säkerhetsbälte. Eftersom den ansvariga användaren kan bli uppmanad att köra måste han eller hon vara behörig och lämplig för det.

Vissa funktioner ska dock kunna auktoriseras för användning utan en ansvarig användare, s.k. ”no user-in-charge” (NUIC) funktioner. För NUIC-funktioner krävs en licensierad operatör – en ”NUIC-operatör” – som ansvarar för att övervaka resan. Det handlar inte om att övervaka körmiljön utan om att svara på larm från fordon som stöter på problem, går sönder eller blir inblandade i en kollision. Operatören ansvarar även för bl.a. underhåll, för­säk­ringar, installation av säkerhetskritiska uppdateringar och rapport­er­ing av olyckor.

Det rekommenderas också att det införs en ny juridisk aktör för att ta ansvar för fordonet – en ”Authorised Self-Driving Entity” (ASDE). Det är den som lägger fram fordonet för auktorisation och visar att det uppfyller ställda krav. Det kan vara t.ex. tillverkaren eller en mjukvaruutvecklare. Aktören måste ha gott rykte och tillräckliga ekonomiska resurser för att bl.a. kunna upp­datera programvara, organi­sera en eventuell återkallelse och betala eventuella böter/avgifter. Aktören kan bl.a. drabbas av administrativa sanktioner om fordonet överträder trafikreglerna.

Det finns en övergripande tanke hos arbets­gruppen om att främja en säkerhetskultur genom att lära sig av negativa erfarenheter i stället för att skuldbelägga. Tyngd­punkten bör vara att lösa frågor genom lagstiftningsåtgärder för framtiden. För att kunna garantera säkerheten är det dock väsentligt att korrekt information lämnas i godkännande- och auktoriseringsprocessen. Därför rekommenderas införandet av nya brott som tar sikte på om en ASDE eller NUIC-operatör utelämnar eller lämnar vilse­ledande säkerhets­relevant information i den processen.

Det är nu upp till de brittiska, skotska och walesiska regeringarna att bestämma om rekommendationerna i rapporten ska ligga till grund för framtida lagstiftning.

Egen kommentar

Rekommendationerna i det brittiska lagstiftningsinitiativet har många likheter med förslagen till svensk lagstiftning i Vägen till självkörande fordon – introduktion (SOU 2018:16) och Ansvarsfrågan vid automatiserad körning samt nya regler i syfte att främja en ökad användning av geostaket (Ds 2021:28). Där föreslås ett tredelat ansvarssystem för förare, ägare och tillverkare.

Personen som aktiverar automatiserad körning (”förare i beredskap” i Ds 2021:28) ska som utgångspunkt inte ansvara för körningen, men personen måste vara beredd att ta över körningen om körsystemet begär det (samma krav som för en UIC i den brittiska rapporten) eller vidta andra åtgärder av betydelse för trafiksäkerheten som det automatiserade körsystemet begär (i den brittiska rapporten föreslås att NUIC-operatören ska ha ett sådant ansvar).

Föraren i beredskap ansvarar även för uppgifter som systemet (ännu) inte kan utföra, t.ex. att fordonet är rätt lastat och att barn har rätt skyddsutrustning. Fordonets ägare ska trafikförsäkra fordonet och ansvarar för att trafikregler följs under automatiserad körning. Vid eventuella trafikförseelser tas en sanktionsavgift ut av ägaren, om inte förseelsen berott på ett fel i körsystemet utanför ägarens kontroll. Tillverkare med flera ansvarar för att fordon och deras system är säkra d.v.s de har produktsäkerhetsansvar och produktansvar.

Källor

[1] UK Law Commision. Automated Vehicles. 2022-01-26 Länk

[2] Wakefield, J., BBC. Major legal changes needed for driverless car era. 2022-01-26 Länk

Bosch och Cariad i samarbete

Bosch har berättat om ett samarbete med Volkswagendotterbolaget Cariad. Samarbetet ska påskynda storskalig produktion av fordon automatiserade upp till graden ’villkorad automation’ (nivå 3 enligt SAE-skalan) för fordonsmärken inom Volkswagen Group [1].

I samarbetet kommer de att utveckla en mjukvaruplattform som planeras att införas i samtliga fordon under Volkswagen Group.

Källa

[1] Bosch. Automated driving: Bosch and Volkswagen Group subsidiary Cariad agree on extensive partnership. 2022-01-25 Länk

Förklara AI med AI – Studie från MIT

Forskare ifrån Massachusetts Institute of Technology (MIT) har gjort en studie där deltagare får interagera med AI system för att lära sig om AI systemets styrkor och svagheter, vilket kan främja gott samarbete mellan människor och AI exempelvis i automatiserade fordon [1].

I studien fick deltagare en text med en fråga och svaret till frågan. Deltagarna fick sedan välja om de ville svara själva eller låta AI systemet svara på frågan. Efter valet, så fick deltagarna se det korrekta svaret tillsammans med AI-systemets svar samt en förklaring av AI-systemets resonemang. Deltagarna fick också ytterligare förklaring till varför AI- systemet svarade rätt eller fel i form av exempel. Dessa förklarande exempel togs fram av ett annat AI som specialiserades på att hitta pedagogiska exempel för deltagaren. Med kunskapen om hur AI systemet resonerat, och med förklarande exempel, kunde deltagarna skriva ner regler kring AI systemets brister efter varje fråga.

Forskarna delade upp deltagarna i tre grupper. Första gruppen fick genomgå hela upplägget inklusive förklaringar och förklarande exempel. Andra gruppen fick inte se de förklarande exemplen. Tredje fick ingen hjälp men de fick se AI-systemets svar i förväg.

Resultaten visade att de som fick genomgå hela upplägget presterade lika bra som de som fick svaret i förväg, vilket forskarna tolkade som att de hade lärt sig att simulera AI systemets svar lika väl som om de hade sett det. Det visade sig också att hälften av de som fick träning formulerade korrekta regler för AI systemet och hade också högst antal rätt svar på frågorna, bättre än de som fick se AI systemet svar i förväg. Tolkningen här var att inlärning har en stor påverkan när den lyckas.

Egen kommentar

Kan vi få en ökad transparens mellan människa och maskin när det kommer till förarstödsystem och automatiserade fordon så kan vi förhoppningsvis se en ökad acceptans och användning av sådana system. Den här studien visar på att man kan nyttja AI för att förklara AI, vilket jag tycker är väldigt intressant.

Källa

[1] Zewe, A., MIT News. When should someone trust an AI assistant’s predictions? 2022-01-19 Länk

Mitsubishi och Cartkens autonoma leveranser

Skriven av Martin Torstensson

I ett samarbete mellan Mitsubishi Electric och Cartken som utvecklar små autonoma leveransfordon ska tester påbörjas [1].

Tanken är att en beställning sker via en app och fordonet levererar till en specifik avhämtningsplats. Testerna kommer äga rum i och strax utanför Aeon mall Tokoname i Japan och förväntas utökas både med hänseende till antalet fordon samt produkter som levereras. Fordonen ska vara utrustade med fjärrstyrningsteknologi om det skulle uppstå problem med de autonoma funktionerna.

Källa

[1] Bellan, R., Tech Crunch. Mitsubishi partners with Cartken to break into the robotic delivery world. 2022-01-20 Länk

Lidarnyheter

Luminars samarbete med Mercedes-Benz. Lidartillverkaren Luminar, som detta år b.la utvecklar lidarer till Volvo, har nu gått in i ett samarbete med Mercedes-Benz. Den tyska fordonstillverkaren ska köpa andelar i Luminar till ett värde av ca 20,2 miljoner USD och planerar att använda Luminars lidar i framtida fordon. Luminar tillverkar lidarer till ett gäng andra fordon- och AV-tillverkare inklusive som till exempel Audi, Toyota Research Institute, Mobileye, SAIC och Pony.ai. Länk

Lansering av lidarsimulator. Det amerikanska företaget dSPACE som utvecklar simulerings- och valideringsverktyg har i ett samarbete med den tyska lidartillverkaren LeddarTech lanserat ett simuleringsverktyg för lidarer. Verktyget som de kallar för LeddarEcho ska göra det möjligt att testa och utvärdera lidarkoncept i en simuleringsmiljö vilket innebär att man inte behöver utrusta hårdvara i fordon för testning. Länk1 Länk2