Kategoriarkiv: Forskningsprojekt

V2X för påfarter

Inom det brittiska projektet AutopleX (Autonomous Cars Negotiating Complex Environments Using V2X), som letts av Jaguar Land Rover Limited, har forskare undersökt nyttjande av smart infrastruktur för att hjälpa autonoma fordon med anslutning till motorväg [1].

Tanken är att sensorer i infrastrukturen kan komplettera sensorerna i fordonet och ge fordonet en bättrad lägesbild i påfarter. I demonstrationen utrustades påfarten med 3 radarer och teknologi för kommunikation till fordonet.

Projektet har finansierats med 3 miljoner USD och avslutades nu i september.

Det finns en video som visar demonstrationen här.

Egen kommentar

Påfarter kan vara utmanande för autonoma fordon, eftersom man beroende på utformningen av påfarten kan få väldigt begränsad sikt, och begränsad tid på sig att utföra anslutningsmanövern som i sig består av flera deluppgifter: matcha hastigheten av trafiken som är på motorvägen, hitta en lucka, kommunicera till de andra trafikanterna att man vill in, och slutligen ansluta.

Källa

[1] Dyson, L., Traffic Technology Today. VIDEO: Roadside radar and video tested to assist CAV merging onto freeways. 2022-11-23 Länk

Krockstatistik med AV

Forskare ifrån Cleveland State University, Texas A&M Transportation Institute, och University of Washington Tacoma har undersökt skillnaden mellan krockolyckor med och utan inblandning av autonoma fordon [1].

Forskarna har utgått ifrån krockstatistik ifrån San Fransisco där det rapporterats om olyckor från autonoma fordon till California Department of Motor Vehicles sedan 2014. Efter att ha sållat i olycksrapporterna bestämde man sig för att undersöka olyckor mellan 2017-2020: 127 med autonoma fordon, där det autonoma systemet var aktiverat, och 865 olyckor med manuella fordon.

Man analyserade även faktorerna: typ av kollision, vägtyp, typ av vägsegment, om olyckan skett nära övervakad eller oövervakad korsning, antal filer, och hastighetsgränser.

Resultaten från analysen visade bland annat att autonoma fordon var 43% mer benägna att involveras i kollisioner bakifrån (eng: rear-end collision), 16% mindre benägna att involveras i en sidokrock och 27% mindre benägna att involveras i andra typer av krockar, jämfört med manuellt drivna fordon.

Källa

[1] Novat, N., Kidando, E., Kutela, B., Kitali, A., Journal of Safety Research. A comparative study of collision types between automated and conventional vehicles using Bayesian probabilistic inferences. 2022-11-10 Länk

Hjälp oss sammanställa svensk forskning

Nu är det åter dags att sammanställa relevant svensk forskning – och vi behöver din hjälp!

Har du några nyligen avslutade, pågående eller planerade studier och projekt som rör automatiserade transporter som du vill dela med våra andra läsare? Skriv i så fall en kort sammanfattning (3-10 meningar) på engelska eller svenska och skicka den till daban.rizgary@ri.se senast den 8e december 2021.

Vi är intresserade av alla relevanta ämnen, från processorer till sensorer, algoritmer, HMI, mobilitetstjänster, utvärderingsmetoder och verktyg, designmetoder, koncept, samhällseffekter, trafikreglering och lagstiftning. Ja, allt mellan himmel och jord!

Det kan vara en sammanfattning av en specifik studie eller dina samlade insikter utifrån din forskning och utveckling inom ett visst område. Om möjligt, inkludera länkar till relevanta källor (artiklar, webbsidor, filmer). Glöm inte att nämna forskningens finansiärer!

Här är några exempel på hur en sådan sammanfattning kan se ut.

Kan autonoma fordon minska trängsel?

Det planeras för en studie i den amerikanska delstaten Nashville där man kommer studera autonoma fordons effekt på trafikflöde [1].

Konsortiet består av Vanderbilt University, Nissan, Toyota, General Motors, Tennessee Department of Transportation och fler universitet. I studien kommer man driftsätta 100 autonoma fordon på en drygt 6,5 km sträcka på I-24 motorvägen mellan kl 05:00 och 10:30. Motorvägssträckan är utrustad med 300 högupplösta kameror, en varje 180 meter.

Syftet med studien är att se ifall autonoma fordon kan minska ineffektivitet orsakat i trafiken av mänskliga förare, samt om man kan förbättra den genomsnittliga bränsleförbrukningen jämfört med manuellt framförda fordon.

Källa

[1] Johnson, W., Teslarati. World’s largest autonomous vehicle test to be conducted in Nashville. 2022-11-11 Länk

Metod för attack mot AV

Forskare från University of Florida och University of Michigan i USA samt från University of Electro-communications i Japan har publicerat resultat från en studie där man med hjälp av laser lyckats störa ett automatiserat fordons perception [1, 2].

I den vetenskapliga artikeln presenteras en metod för attack vid namn Physical Removal Attacks (PRA) där forskarna demonstrerar 92,7% framgång i att radera 90% av ett objekt i LiDAR-sensorns synfält. Förenklat kan man säga att metoden går ut på att använda laser för att skapa reflektioner som gör att LiDAR-sensorn blir blind för objekt i omgivningen.

Metoden demonstrerades mot fordon i rörelse med olika hastigheter, med en attackerande agent drygt 4,5 meter ifrån den utsatta bilen. Man lyckades attackerna både mot statiska objekt och fotgängare som var i rörelse.

Forskarna presenterade också metoder för att försvara sig mot attacker av den här typen.

Källor

[1] University of Florida News. Laser attack blinds autonomous vehicles, deleting pedestrians and confusing cars. 2022-11-02 Länk

[2] Vetenskapliga artikeln. Länk

EU-projekt pilotar AD-lastbil

I EU-projektet MODI kommer förarlösa lastbilar testköras på allmän väg mellan Rotterdam i Nederländerna och Moss i Norge [1].

Projektet kommer fokusera på att utvärdera autonoma godstransporter i sent utvecklingsskede d.v.s nära kommersialisering och utan säkerhetsförare. Man kommer utföra fem piloter, varav en del av transporterna passerar nationtionsgränser mellan Nederländerna, Tyskland, Danmark och Norge.

Projektet har blivit finansierade med 23 miljoner euro från Horizon Europe och leds av ITS Norway. Ytterligare 28 partners finns i konsortiet.

Källa

[1] Sintef. SINTEF is participating in a record-breaking project in automated freight transport. 2022-10-03 Länk

Mobility Summit 2022

Telematics Valley höll den årliga Mobility Summit på Lindholmen i Göteborg den 27-28 september. Vi var där den 28e september, lyssnade på presentationer och pratade med folk. Här kommer en sammanfattning från några av de föredrag som hölls.

Victor Trent, Director of Safety Research and Best Practices på Waymo, berättade om företagets hängivenhet till trafiksäkerhetsarbete. Trent presenterade kollisionsdata från drygt 10 miljoner körda kilometer, som visade att Waymos autonoma fordon var involverade i 18 verkliga kollisioner, och 29 simulerade kollisioner där man simulerat vad som hade hänt om inte säkerhetsföraren hade tagit över. Alla 47 incidenter klassificerades som mindre allvarliga (S0 och S1 enligt ISO 26262) och man bedömer också att andra trafikanter var signifikant bidragande till incidenterna genom att antingen inte ha kört säkert eller rentav brutit mot trafikreglerna (läs rapport med siffrorna här). Trent avslutade med att uppmana publiken att resa till Phoenix, ladda ner Waymo-appen och ta sig en tur om man tvekade på Waymos autonoma fordon.

På en paneldiskussion med deltagarna Jon Linden från Ekkono, Laura Quinn från Publicis Sapient och Arash Afsarian från Capgemini Invent diskuterades det hur man skulle kunna använda individualiserade tjänster och data för att göra framtidens mobilitet hållbar. Panelisterna diskuterade om man först behöver definiera syfte och samla en viss typ av data, snarare än att samla allt och sedan hoppas på att det är värdefullt. I slutändan är kunderna människor och problemen som löses är mänskliga problem. det innebär att datan som samlas måste gå till att individualisera tjänster. Samtidigt är detta väldigt svårt då man skjuter mot ett rörligt mål, då vi inte vet vad människor vill ha i framtiden.

Vi fick också höra från Trafikverkets Magnus Palm som berättade om hur de planerar att förbättra transportsystemet med hjälp av fordonsgenererad data. Ett exempel på detta är i AI Aware projektet där man med ett brett samarbete mellan flera aktörer undersökt hur man kan förutsäga olyckor innan de sker, samt att kunna kommunicera till bilförare i syfte att förhindra olyckor. Palm berättade också om två fokusområden som de jobbar med nu. Det ena är att skanna vägar (fordonsgenererad data) för att identifiera riskområden där olyckor kan ske. Det andra initiativet är att hitta mätmetoder och kartlägga luftföroreningar, samt att undersöka lösningar för att begränsa och minska luftföroreningar. Trafikverket fick i uppdrag av regeringen att skapa en nationell plan för transportinfrastruktur som nu blev godkänd av regeringen i Augusti 2022, ni kan läsa mer här. Trafikverket har också publicerat Trender i Transportsystemet som kommer vara en grund till nästa planeringsperiod. Vi passar också på att tipsa om trafikverkets färdplan 2022 som vi skrev om här.

Cindi Lindsborg, Acting Head of Mobility Solutions på Scania, och Rebecka Granqvist, Senior Vice President på Volvo Buses, pratade om Scania och Volvos arbete som görs för att, med hjälp av data, utforska nya affärsmodeller och utveckla nya hållbara tjänster. Båda företagen var måna om att bjuda in aktörer till samarbete.

USA utlyser 500 miljoner

Det program för federala bidrag som godkändes i USA förra året kommer igång den här månaden vilket innebär att det kommer satsas 100 miljoner USD per år, under fem år, på framtidens transporter [1].

Programmet heter Strengthening Mobility and Revolutionizing Transportation (SMART) och ingick i infrastrukturlagen som amerikanska presidenten Joe Biden skrev under förra året. Målet med satsningen är att finansiera projekt inom exempelvis automatiserade fordon, smarta städer, och drönarteknologi.

De federala medlen utlyses av Department of Transportation i två steg, där det första steget består av planering och prototypande som de utvalda ansökande kommer få ca 2 miljoner USD för. Sedan väljs vinnare ut från det tidigare steget, som får 15 miljoner USD för sina projekt.

Källa

[1] Lucia, B., Route Fifty. Feds Prepare to Open New $500M Program for Transportation Tech. 2022-09-16 Länk

Piloter av leveransrobotar

I ett amerikanskt projekt som undersökt automatiserad transport i form av små leveransrobotar har man bedömt att fordonen har en bit kvar i utvecklingen innan kommersiell driftsättning i USA [1].

Projektet, vid namn Knight Autonomous Vehicle Initiative, är finansierat av John S. and James L. Knight Foundation med 5,25 miljoner USD. Projektparter är Urbanism Next Center från University of Oregon, Cityfi, Miami-Dade County och städerna Detroit, Pittsburgh, och San José. Tillsammans med företaget Kiwibot, som utvecklar små leveransrobotar, har man utfört piloter i Miami-Dade County, Detroit, Pittsburgh och San José.

I rapporten sammanfattas fem huvudsakliga lärdomar från piloterna, här är några:

  • Evenemang och demonstrationer var bästa sättet att engagera allmänheten.
  • Piloter bör testa leveranser av icke-tidskritiska varor p.g.a att tekniken inte är tillräckligt tillförlitlig ännu.
  • Kontroll över fordonen på mer lokal nivå (stadsnivå) är att föredra framför statsnivå med tanke på hur avgörande infrastrukturen i dagens läge är för lyckade robotleveranser.

Vidare så bedömer forskarna att infrastrukturen behöver ha:

  • Oavbruten asfalterad trottoar.
  • Oblockerade trottoarer och trottoarramper.
  • Tillräckligt breda trottoarer.
  • Övergångsställen som inte kräver knapptryckning för övergång.
  • Slät gångbana.
  • Uppkoppling för teleoperation.
  • Välfungerande markbrunnar.

Ni kan läsa hela rapporten här.

Källa

[1] Muller, J., Axios. Delivery robots aren’t quite ready to roll. 2022-09-06 Länk

Guldkorn från svensk forskning

Det här är svenska guldkorn från er läsare. Tack för ert fantastiska jobb.

Autonoma leveransfordon i interaktion. Inom projektet GLAD (Goods deliveries under the LAst mile with autonomous Driving vehicles) genomfördes under maj månad en användarstudie där en ADV (Automated Delivery Vehicle) utrustad med s.k. eHMI:er (visuella medel som kommunicerar till människor i omgivningen) körde en kortare rutt. Syftet var att utvärdera hur individer uppfattade och förstod eHMI:erna i olika situationer, samt hur de kan utvecklas. Preliminära resultat indikerar att eHMI:erna i sig inte kommunicerade sina specifika budskap, men att de i sina givna sammanhang blev begripliga. Resultaten visade även på tydliga inlärningseffekter, d.v.s. deltagarna lärde sig snabbt eHMI:ernas budskap. Projektet är finansierad av Trafikverket och utförs av RISE, Clean Motion, Aptiv, Combitech och Högskolan i Halmstad. Kontakt: Mikael Söderman, RISE, (mikael.soderman@ri.se)

Förstudie SMART-projektet. Som en del av det EU-finansierade SMART-projektet genomför RISE en förstudie kring förutsättningarna för att komplettera kollektivtrafiken med förarlösa tjänster i Skaraborg. Projektet leds av Destination Läckö/Kinnekulle som är ett kommunalt bolag ägt av Götene och Lidköping. Preliminära resultat visar att det i några av tätorterna finns intressanta systemeffekter värda att studera närmare men att det är svårt att hitta lämpliga lösningar för lite längre avstånd mellan kollektivtrafikens hållplatser och populära utflyktsmål eller uppför Kinnekulles de branta vägar. Det finns också sträckor i området där det antagligen finns en marknad för kommersiella tjänster med manuellt framförda fordon. Kontakt: Håkan Burden, RISE, (hakan.burden@ri.se)

Generering av dimma och väderklassificering. RISE och Veoneer har under våren 2022 genomfört en förstudie ”Dimhöljt” för lära hur dimma kan skapas i klimatkammare. Syftet med den genererade dimman är att testa lidar, t ex för att filtrera bort störningar, för att validera simuleringsmodeller, för att verifiera sensorprestanda eller för att verifiera att en funktion är inom ODD. Det finns i princip tre olika sätt att slå sönder vatten till fina droppar: med vibrationer, med trycksatt vatten eller med tryckluft; man kan även generera dimma genom att kondensera ånga. Dimma är våta aerosoler i storleksordning från våglängden av synligt ljus till en faktor 20-50 ggr större. Projektet har också undersökt hur mätning av dimmans karaktäristik utförs på lämpligt sätt. Mätningar måste bland annat inkludera storleksfördelning av partiklar och mängden vatten i flytande form. Det är viktigt att skapa repeterbart testsystem med dimma. I projektet studerades därtill hur man med en lidar kan klassificera vädertyper såsom dimma, regn, snö, klart väder. Studien baserades på mätningar utomhus och i klimatkammare. De inledande försöken har varit framgångsrika och tanken är att förstudien ”Dimhöljt” följs av en fördjupad ansats. Förstudien delfinansierades av Vinnova/FFI, 2021-02582. Kontakt: Martin Sanfridson, RISE, (martin.sanfridson@ri.se)

Autonoma fordon för blinda, döva och dövblinda. I en nyligen publicerad journalartikel vid namn ”Vibrotactile guidance for trips with autonomous vehicles for persons with blindness, deafblindness, and deafness” presenteras resultat från Drive Sweden projektet ”Guidning till autonoma fordon för blinda, döva och dövblinda”. Studien visar bland annat på vikten av att beakta användarperspektivet för hela resan, inte bara fordonet i sig. Artikeln finns att läsa här. Kontaktperson Jonas Andersson (jonas.andersson@ri.se)

Best student paper på IEEE konferens. Vid konferensen IEEE Intelligent Vehicles Symposium vann doktoranden José Manuel Gaspar Sánchez och industridoktoranden Truls Nyberg från KTH och Scania första pris i kategorin ”Best student paper” med artikeln ”Foresee the Unseen: Sequential Reasoning about Hidden Obstacles for Safe Driving”. I samarbete mellan KTH och Scania har studenterna utarbetat en algoritm för autonoma fordon för att hantera skymda trafikanter på ett säkert och effektivt sätt. Forskningen har finansierats genom Vinnovas center TeCOSA och forskningsprogrammet WASP.
Andra pris i kategorin gick till industridoktoranden Magnus Gyllenhammar vid KTH och Zenseact för artikeln ”Uncertainty Aware Data Driven Precautionary Safety for Automated Driving Systems Considering Perception Failures and Event Exposure”, också den finansierad genom WASP. Kontaktperson Truls Nyberg (truls.nyberg@scania.com)  & Magnus Gyllenhammar (gyllenhammar@zenseact.com). 

Syntetisk data för validering. En vanlig utmaning inom maskininlärning är att ta fram realistisk data både för att träna sina nätverk samt för att validera dem. I dag är en vanlig metod att samla in data i den miljö där nätverket ska appliceras, t.ex. i trafiken, och sedan hoppas att det resulterande datasetet ska vara representativt. Detta är tyvärr sällan fallet eftersom att det är svårt att få med alla tänkbara scenarion. Inom FFI-projektet DIFFUSE utvecklas metoder för att skapa syntetisk data och bilder primärt för valideringssyften. Tanken är att förbättra de maskininlärningsmetoder som i dagsläget bara i begränsad omfattning ger kontroll över vad den resulterande bilden innehåller. Kontaktperson Martin Torstensson (martin.torstensson@ri.se)

Future mobility services in Ride the future-project. Ride the future is a multi-brand pilot where 8 partners join forces in running three autonomous buses along a 4 km route in Linköping’s Valla district. The partners are VTI, Linköping University, Linköping Science Park, Transdev Sweden AB, Östgötatrafiken, Linköpings kommun, Akademiska Hus and RISE. The area includes residential housing, businesses and the campus of Linköping University (LiU). 
Ride the future is furthermore one of the sites in the larger Horizon 2020-project called SHOW (SHared automation Operating models for Worldwide adoption), and a platform for several projects related to future mobility solutions. To date over 20 studies and research projects – completed and ongoing – are related to Ride the Future. A result conference was held 26 April and presented findings about the following topics:

  • Lessons learned from setting up a demonstration site with autonomous shuttle operation; paper (funding: SHOW)
  • Mobility for all – but who is ”all”?  paper (funding: Drive Sweden)
  • 5 feasibility studies (funded by VTI and summarised in here) about
    • Towards a digital twin of campus Valla for co-simulation of road users 
    • Exploring spatio-temporal accessibility in Lambohov: a pre-study. 
    • Data processing and visualization of mobile air quality measurements. 
    • Road surface unevenness and its impact on comfort and vibrations in low speed vehicles
    • Infrastructure needs at bus stops. 
  • The following studies were also presented at the conference. (funding in brackets):
    • Säkerhetsförarens uppmärksamhet och vakenhet (FFI)
    • The digital infrastructure of ELIN’s data collection (SHOW=EU)
    • Automated Vehicles as Social Agents: A Research Agenda (ELLIIT)
    • Cybersecurity of autonomous vehicles (Drive Sweden)
    • Digital guidance in public transport (funding: ERA-net)
    • Children’s perspective on future travels by autonomous bus (SHOW)
    • Autonomous shuttles for all – Experiences from children with intellectual disability (WASP-HS)
    • Game engine simulation of autonomous buses in a student project (LiU)
    • Ljudsignaler i interaktion mellan autonoma bussar och oskyddade trafikanter (LiU)
    • For more information and contact to project leaders, please get in touch with Ingrid Skogsmo (ingrid.skogsmo@vti.se)

Säkerhetskultur för automatiserade fordon. Målet för projektet Säkerhetskultur för automatiserade fordon är att utveckla metoder och verktyg för att kunna hantera säkerhetskulturen i organisationer som konstruerar och implementerar automatiserade fordon och maskiner. Projektet kommer att utforska befintlig säkerhetskultur och nya risker, samt utveckla mätinstrument för säkerhetskultur och pröva hur de kan appliceras på hållbarhet- och jämställdhetskultur. Säkerhetsfokus har länge legat på fordon och förare. Nu behövs organisationens och kundens betydelse lyftas fram. I projektet kommer därför en modell och verktyg utarbetas för att integrera säkerhetskultur i utvecklingsarbetet och för att stötta en lärandeprocess. Modellen utvecklas och utvärderas på två fallstudier från olika domäner, dels autonoma truckar samt automatiserade bussar i projektet Ride the future. En viktig aspekt av projektet är kunskaps och metodiköverföring mellan de olika tillämpningarna och mellan parterna VTI, RISE, Volvo GTT, Combitech och Toyota material handling. Projektet finansieras av Vinnovas FFI-program och genomförs på två år under ledning av VTI. Kontaktperson: Christina Stave (christina.stave@vti.se).

Studie om lastbil-VRU interaktioner inom FFI-projekt. Inom ramarna för FFI-finansierade projektet ”Externa interaktionsprinciper för förtroende och acceptans av tunga autonoma fordon” som bedrivs av Scania, RISE och Högskolan i Halmstad har doktoranden Victor Fabricius och kollegor publicerat en vetenskaplig tidskriftsartikel ”Interactions Between Heavy Trucks and Vulnerable Road Users—A Systematic Review to Inform the Interactive Capabilities of Highly Automated Trucks”. Artikeln syftar till att ge en översikt av den vetenskapliga litteraturen gällande dagens interaktioner mellan tunga lastbilar och oskyddade trafikanter – mer specifikt fotgängare och cyklister. En av insikterna från studien är att en stor del av interaktionen består av implicit kommunikation som till exempel fordons körsätt och rörelsemönster, och att den här typen av kommunikation i framtiden troligtvis kommer utgöra grunden även för interaktioner med automatiserade fordon. En annan insikt från studien är också att explicit kommunikation, i form av exempelvis ljussignaler på lastbilen i syfte att förtydliga lastbilens avsikter och handlingar, kan vara till nytta för interaktionerna. Utformning och nyttan av sådan kommunikation undersöks vidare i projektet som pågår fram till mitten av oktober 2022. Kontaktpersoner: Yanqing Zhang (yanqing.zhang@scania.com) och Daban Rizgary (daban.rizgary@ri.se)

Autonomous vehicle interactions in the hub. Scania, RISE, Boliden and Icemakers are working together in a research project “In the Hub – Samspel mellan operatörer och förarlösa fordon i framtidens transportsystem” funded by FFI. The aim is to investigate how natural interaction technologies can be integrated into autonomous transport systems to facilitate efficient and engaging experience in the hub contexts. An exploratory study have examined the potential of using verbal interaction and augmented reality (AR) to facilitate collaborations between professional human operators and unmanned self-driving heavy vehicles. Concepts that support operators in loading situations were designed and evaluated with forklift operators and rock-loading operators during a video-based study. Overall, the concepts received high scores in perceived efficiency and user experience. The results from the forklift operators supported the idea that more natural and social verbal interaction between operators and unmanned vehicles could lead to increased trust and acceptance compared to using simple voice commands. However, the results from the rock-loading operators showed that extensive use of voice interaction could become disturbing. The exploratory study thus supports the potential of using and further exploring verbal interaction and AR to facilitate human operators’ collaboration with self-driving vehicles, and the proposed concepts provide promising examples of interaction models for further investigation and implementation. The results have been presented in a paper which will be published in the conference “Applied Human Factors and Ergonomics” this year. Contact person: Yanqing Zhang (yanqing.zhang@scania.com) and Johan Fagerlönn (johan.fagerlonn@ri.se)

Heavy Automated Vehicle Operation Center (HAVOC) – Requirements and HMI design is a recently completed FFI-funded research project conducted by RISE and Scania with the following final project summary: Development trends suggest that, in spite of the optimistic announcements made by some stakeholders a few years ago, there are still technological challenges and regulatory constraints making heavy automated vehicles (HAVs) dependent on human control. Indeed, most HAV still require a human safety operator in the vehicle, and automated driving without a human “fallback” might be distant. At the same time, having a human safety operator in the vehicle jeopardises major anticipated benefits of HAVs – transport safety and efficiency. To bridge this gap, stakeholders are exploring remote operation technology, which enables HAV to be remotely operated by a human operator to some extent. The purpose of the HAVOC project was to study operator work and HMI for remote monitoring and control of heavy autonomous vehicles. The aim was to answer the following research questions:

  • What requirements are imposed on people and heavy vehicles for assessment, assistance, and driving?
  • What is required to scale the ratio between the number of operators and the number of monitored vehicles?
  • How should operator work be designed for transitions between assessment, assistance, and driving?
    A simulator was developed in Unity game engine with corresponding 3D-world and operator HMI to enable exploration of remote operation of ten vehicles in parallel. In a user study, 15 participants were invited to work for 1.5 hours and evaluate the system and work in terms of human-automation interaction. Human factors and HMI requirements were elicited for remote assessment, remote assistance, and remote driving operator tasks. The results show the importance of taking a systems perspective in developing and implementing remote operation control centers. See this link for an overview of the study and its results.
  • One of the major takeaways from the user study and the HAVOC project is the importance of a systems perspective in the analysis and design of future remote operation centers. The answer to questions such as “How many operators are needed?, How many vehicles can be monitored and controlled?, What is the best HMI?, What are the most important operator tasks?”  etc., will always rely on the dependencies between multiple human, technical and organizational factors. The ability to deal with the dependencies between factors such as operators’ skills and knowledge, operator tasks and training, HMI, vehicle capabilities, operational context, etc., lies in defining the envisioned work system and deciding what to design for. If a viable business case for remote operation is an operator:vehicle ratio of 1:1, 1:10 or 1:100 will place very different demands on overall human-automation systems design and work organisation. In this project, we have only considered single operator work. In a real application, teamwork between remote operators, traffic planners, and field personnel can be expected, further stressing the socio-technical systems approach. Contact person: Jonas Andersson (Jonas.andersson@ri.se)