Kategoriarkiv: Forskningsprojekt

Påminnelse: HJÄLP OSS att främja svensk forskning

Vår ambition är att inför årets sista nyhetsbrev göra en sammanställning av relevant svensk forskning – och vi behöver din hjälp.

Har du några nyligen avslutade, pågående eller planerade studier och projekt som rör automatiserade transporter och 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 azra.habibovic@ri.se senast den 13 december.

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).

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

Hjälp oss att främja svensk forskning

Vår ambition är att inför årets sista nyhetsbrev göra en sammanställning av relevant svensk forskning – och vi behöver din hjälp.

Har du några nyligen avslutade, pågående eller planerade studier och projekt som rör automatiserade transporter och 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 azra.habibovic@ri.se senast den 13 december.

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).

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

Detektion av dolda objekt

Detektion av objekt som är dolda exempelvis bakom gatuhörn är en utmaning som fordonsbranschen brottats med länge. I en studie utförd vid MIT har man föreslagit en ny algoritm som utifrån videodata detekterar dolda rörliga objekt [1].

Den nya algoritmen som går under namnet ShadowCam detekterar skuggorna av dolda objekt och klassificerar dessa objekt som ”dynamiska” eller ”statiska”. Den genomsnittliga klassificeringsnoggrannheten på simulerade data är ca 80% och på verkliga data ca 70%.

ShadowCam-algoritmen och datasetet som innehåller simulerade och verkliga finns att tillgå under öppen källkodslicens.

Källor

[1] Naser et al., 2018. ShadowCam: Real-Time Detection Of Moving Obstacles Behind A Corner For Autonomous Vehicles. 21st IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems, 4-7 November, 2018 Länk

Brittiskt universitet startar projekt för att förbereda europeiska städer för autonoma transporter

Loughborough University i Storbritannien kommer att leda EU-projektet Levitate (Societal Level Impacts of Connected and Automated Vehicles), vars syfte är att förbereda europeiska städer för introduktion av uppkopplade och autonoma transporter.

Projektet kommer att undersöka hur städer, kommuner, regioner och länder kan utveckla nya system för att tillgodose den kommande introduktionen av självkörande bussar, taxibilar och fraktfordon.

Projektets mål är att ta fram ny kunskap med vetenskaplig grund som gör det möjligt för städer och regioner att fatta policybeslut. Levitate kommer också att ta fram algoritmer och metoder för att utvärdera samhällseffekter av uppkopplade och autonoma fordon för att identifiera när dessa ger maximal samhällsnytta.

Forskarna kommer att arbeta med tillsammans med nio akademiska och forskningsinstitutioner från hela Europa, Australien, Kina och USA, samt Transport för Greater Manchester (TfGM) och staden Wien. Städer som stöttar projektet inkluderar London, Barcelona, Paris, Stuttgart, Berlin, Amsterdam och Göteborg.

Projektet börjar den 1 december i år.

Källa

[1] Thomas,P., Preparing Europe for a driverless future: Loughborough University leads project to smooth the transition to fully connected and autonomous transport. Linkedin 2018-11-28 Länk

Smart Eye i samarbete med Geely

Svenska företaget Smart Eye, som bland annat gjort sig känt för sitt kamerasystem som kan mäta och beräkna vart en förare tittar, har inlett ett samarbete med Geely [1]. Samarbetet går ut på att  tillsammans utveckla nya säkerhetssystem för bilar med hjälp av Smart Eyes AI-drivna förarmonitorteknik (Driver Monitoring Systems, DMS).

Målet är att utveckla tekniken till den grad att den kan integreras i delvis automatiserade bilar som ska börja tillverkas nästa år.

Egen kommentar

Smart Eye har redan minst tre andra samarbeten med icke-namngivna fordonstillverkare, vilket tyder på vikten av att veta var en förare tittar. Detta är också ett ämne som utforskas av Smart Eye och RISE i ett pågående forskningsprojekt kallat DRAMA – Driver and passenger activity mapping (finansieras av FFI). Där är fokus på att identifiera och kartlägga förarens och passagerarnas aktiviteter.

Källor

[1] Smart Eye Press. Geely och Smart Eye samarbetar för att göra semi-autonoma bilar 2019. 2018-08-31 Länk

Svensk forskning när den är som bäst

I fotbollsvärlden pratas det den här veckan mycket om ”the Swedish way” – uthållighet, fokus, målmedvetenhet, teamarbete. Här i nyhetsbrevet tänkte vi fortsätta i samma anda och lyfta fram några svenska forskningsprojekt och resultat som oftast uppkommit tack vare just dessa egenskaper hos våra forskare. Stort tack till er alla som tipsat oss om relevant forskning och skickat in era sammanfattningar!

ESPLANADE (esplanade-project.se) är ett FFI-projekt som löper från januari 2017 till december 2019. Målet är förbättrad metodik för att visa att automatiserade fordon är säkra. Projektet fokuserar på fordon med ADS-funktioner (Automated Driving System) på nivå 4 enligt SAE-skalan (ett fordon som kan köra helt utan förarinteraktion under begränsade förutsättningar). Vi vet att sådana funktioner har ett antal karakteristiska skillnader mot traditionella fordonsfunktioner där säkerhetsbevisning sker enligt standarden ISO 26262. En ADS-funktion har full kontroll över fordonet, och en viktig del av säkerheten ligger därför i att systemet kör på ett säkert sätt, dvs tar taktiska beslut som inte försätter fordonet i farliga situationer. Därför behöver vi metoder för att säkerställa att systemet tar taktiskt säkra beslut. Andra problem som projektet arbetar med rör hur man visar att sensorernas prestanda är tillräckliga för uppgiften i varje givet ögonblick, vilka arkitekturmönster som är användbara för en ADS, hur man hanterar säkerhetsbevisning för system med icke-deterministiska algoritmer (AI, machine learning), hur man gör hazardanalys för en ADS med en mycket komplex situationsanalys, säkerhetsbevisning för förarinteraktion, och hur man visar fullständigheten i kravnedbrytning för komplexa system. Projektet koordineras av RISE och övriga deltagare är Aptiv, Comentor, KTH, Qamcom, Semcon, Systemite, Veoneer, Volvo Cars, Volvo AB och Zenuity.

Rullande busskur. Detta är ett FFI-projekt som löper från maj 2018 till oktober 2018 och som syftar till att förstå möjligheter och begränsningar ur ett tekniskt perspektiv när det gäller självkörande småbussar på landsbygden, förstå möjligheter och begränsningarna ur ett beteendeperspektiv, dvs. acceptansen av den tekniska innovationen hos resenärer och allmänheten, hitta lämpliga geografiska områden inom Skellefteå kommun där upplägget skulle kunna testas, samt få en bild av kostnaderna och nyttorna. Målet med studien är att skapa förutsättningar för en framtida ansökan för ett demonstrationsprojekt.

HARMONISE är ett FFI finansierat projekt  med målet att undersöka olika sätt att harmonisera, förenkla, hantera och förbättra hur förare interagerar med tekniska system som automatiserar delar av eller hela den dynamiska körningen i fordonet. Projektet är ett samarbete mellan Volvo AB, Volvo Cars och RISE Viktoria. Projektet kommer att utveckla och testa olika koncept, som stödjer interaktionen mellan förare och fordon på ett multimodalt sätt och utveckla designriktlinjer. Projektet utforskar problematiken när en förare tror att hon/han har mer support (nivå 4) än vad som för tillfället erbjuds.  Nya rön från distribuerad kognition och kroppslig kognition (embodied cognition) utforskas som teoretisk grund. Mer information om projektet hittas här och kontaktperson är Emma Johansson (emma.johansson@volvo.com).

Människor och interaktiva autonoma system. Sam Thellmans forskarstudier i kognitionsvetenskap vid Linköpings universitet (huvudhandledare: Tom Ziemke) undersöker hur människor förstår interaktiva autonoma system, som sociala robotar och självkörande fordon. Avhandlingens syfte är att belysa hur, när och varför människor tillskriver autonoma system intentionella tillstånd, som mål (t.ex. “bilen vill till punkt X“) och övertygelser (t.ex. “bilen har sett fotgängaren”), och hur detta påverkar människors förmåga att interagera med autonoma system. I forskningsarbetets första etapp undersöktes människors tolkningar av beteende hos människolika robotar (Thellman, Silvervarg, & Ziemke, 2017) och självkörande bilar (Petrovych, Thellman, & Ziemke, in press), det senare i samarbete med VTI/Linköping. Relevanta publikationer:

  • Petrovych, V., Thellman, S., & Ziemke, T. (in press). Human Interpretation of Goal-Directed Autonomous Car Behavior. In CogSci 2018: Changing Minds. 40th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, Madison, VA. Cognitive Science Society.
  • Thellman, S., Silvervarg, A., & Ziemke, T. (2017). Folk-psychological interpretation of human vs. humanoid robot behavior: exploring the intentional stance toward robots. Frontiers in psychology, 8, 1962.

Optimala manövrar. Victor Fors har i sin licavhandling vid Linköpings universitet tittat på vad som händer när bilen gör en manöver nära gränsen för vad den faktiskt klarar av för att undvika att krascha. Målet på kort sikt är att få en uppfattning om hur optimala manövrar ser ut, och på längre sikt att bygga in insikterna från avhandlingen i ett säkerhetssystem för förarlösa fordon. Avhandlingen går under titel Optimal Braking Patterns and Forces in Autonomous Safety-Critical Maneuvers och ingår i det stora WASP-programmet, Wallenberg Autonomous Systems and Software Program, finansierat av Knut och Alice Wallenbergs stiftelse.  Vid frågor kontakta Victor Fors (victor.fors@liu.se).

NPAD (Network-RTK Positioning for Automated Driving) är ett projekt finansierat av Vinnova FFI som skall utforma ett system för stora volymer automatiserade fordon eller andra mobila plattformar med behov av noggrann positionering. Projektet staratade i maj och kommer pågå till april 2020. Det kommer att genomföras i flera steg där en demonstrator kommer att utformas baserat på krav från både automatiserad körning och andra mobila plattformar. Projektet skall bland annat: a) definiera kraven för positionering för automatiserad körning, b) analysera kraven på ett distributionssystem för korrektionsdata, c) utforma ett referenssystem på AstaZero för utvärdering av mätosäkerhet hos positioneringssystem och d) utföra test och validering av systemet baserat på en automatiserad fordonsapplikation från Einride. Projektpartners är: RISE, AstaZero, Ericsson, Lantmäteriet, AB Volvo, Scania, Einride, Waysure och Caliterra. Kontaktperson är Stefan Nord (stefan.nord@ri.se).

Drivers quickly trust autonomous cars. Successful introduction of autonomous cars requires autonomous technology that users experienced as trustful and useful. The aim of this study conducted by Volvo Cars within the FFI-project Human Expectations and Experiences of Autonomous Driving (HEAD) was to explore if drivers trust a fully autonomous car and if they experience that in-vehicle tasks can be conveniently carried out when in full autonomous mode. The test was conducted on a test track and an autonomous research car was used. The car was capable of handling the test track driving environment with full autonomy. When in full autonomous mode the participants got to engage in individually selected tasks, such as use media display, read, eat, drink and carry out work tasks with their own portable device. The results show that participant trust the autonomous car and they find it convenient to conduct in-vehicle tasks while in full autonomous mode. The study will be presented at the AHFE-conference this summer:

  • Broström, R., Rydström, A., Kopp, C., (in press) Drivers quickly trust autonomous cars. In the 9th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics, July 2018, Orlando, Florida, USA.

Customer perspectives. Intermetra Business & Market Research Group AB conduct studies mainly for the public sector in Sweden, with a focus on passenger transport. Among our most recent studies is a cross industry study on the customer perspective on Mobility as a Service in collaboration with RISE. We are now in the process of finalizing the result on a study on customer perspective on autonomous vehicles. The study has been conducted by a web survey to a representative sample of the Swedish population, with 500+ completed surveys. The study covers questions such as the Swedes knowledge and attitudes towards autonomous vehicles, as well as alternative sources of fuel. The results are expected to be available by the end of July. For more info, contact Markus Lagerqvist (markus@intermetra.se).

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 develops a specific framework and 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. Homepage: https://www.h2020-coexist.eu/. Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) for more information.

SMART. The aim of the SMART project 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. 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.

Predicting  driver actions.The largest factor in traffic accidents today are human errors. There are many ways, in which problematic behaviors such as inattention can be mitigated. One of the tools used for this purpose is warning systems. There are situations where a warning system based on information from only one given point in time can provide an insufficient time window for the driver to react. A prediction of future events could be used in order to increase the amount of time between the warning and the dangerous event. This study explores possibilities of using recurrent neural networks with long short-term memory for prediction of eight different driver actions inside of a vehicle, such as glancing and reaching inside of the vehicle among others. These predictions, in turn, could potentially be used to improve a warning system and give a driver more time to react to a given situation. The predictions are based on sequences of actions, which are generated from sequences of images with a convolutional neural network. A dataset, consisting of sequences of images, used in the study was gathered at RISE Viktoria AB. The hyperparameters of the recurrent neural network, such as the number of hidden units and amount of layers, was chosen with Bayesian optimization. An addition of a parallel input of optical flow created from the input images was found to improve the performance of the convolutional neural network. The complete network achieved an average prediction accuracy of 87% for the next frame predictions and 67% after 20 frames. A comparison where the predictions were set to the last element in the input achieved an accuracy of 80% for one frame ahead and 50% after 20 frames. The study is part of Martin Torstensson’s masters’ thesis that was conducted as a part of the research projects DRAMA– Driver and passenger activity mapping (funded by FFI) and AIR– Action Intention Recognition (funded by KK-stiftelsen):

  • Torstensson, M., (in press) Prediction of Driver Actions With Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks. Master Thesis. Chalmers University of Technology, 2018.

Predicting pedestrian behavior. Behavior of pedestrians who are moving or standing still sufficiently close to the street could be one of the most significant indicators about pedestrian’s instant future actions. Being able to recognize the activity of a pedestrian, can reveal significant information about pedestrian’s crossing intentions. Thus, the scope of this study is to investigate ways and methods in order to understand pedestrian´s activity and in particular their motion and head orientation to the traffic. Furthermore, different featuresand methods were examined, used and assessed according to their contribution on distinguishing between different actions. Those were Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP), Bag of Words and CNNs. All the aforementioned features (HOG, LBP…etc) were extracted by processing still images of pedestrians. In this project, still images extracted from video frames depicting pedestrians walking next to the road or crossing the road are used. The study focuses in three parts, one is to derive the pedestrians action regarding if they are walking or not. The second is to identify the pedestrian´s head orientation in terms of if he/she is looking at the vehicle or not. The final task is to combine these two measures in a classifier that is trained to predict the pedestrian´s crossing intention and action. In addition to the pedestrian’s behavior for estimating the crossing intention, additional features about the local environment were added as input signals for the classifier, for instance, information about the presence of zebra markings in the street, the location of the scene, the weather conditions etc.  Moreover, several Machine Learning techniques were used after extracting the features (HOG, LBP etc…)   both for understanding the behavior of the pedestrian and for predicting the final action. Those were Support Vector Machines, k-nearest neighbor, Decision Trees. The data used in this thesis come from the Joint Attention for Autonomous Driving (JAAD) dataset. This study is done as a part of Dimitris Varytimidis (dimvar16@student.hh.se) masters’ thesis within the research project AIR– Action Intention Recognition (funded by KK-stiftelsen):

  • Varytimidis, D., (in press). Detection and intention prediction of pedestrians in zebra crossing. Master thesis. Halmstad University, 2018.

PRoPART (www.propart-project.eu) is a H2020 project (December 2017-November 2019), funded by the European Global Navigation SatelliteSystem Agency (GSA), focusing on positioning of automated vehicles and advanced driver assistance systems. The main purpose of the project is to develop and enhance 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 PRoPART partners are RISE, AstaZero, Scania, Waysure, Fraunhofer IIS, Ceit-IK4, Baselabs and Commsignia. Contact person is Stefan Nord (stefan.nord@ri.se).

AVENUE

Autonomous Vehicles to Evolve to a New Urban Experience (AVENUE) är ett nytt europeiskt forsknings- och innovationsprojekt [1].

Projektet kommer att förbereda den tekniska, ekonomiska och regelmässiga integrationen av automatiserade fordon i stadsmiljöer. Målet är att utveckla, testa och validera tjänster involverande automatiserade fordon integrerade i dagens kollektivtrafik.

AVENUE leds av University of Geneva och involverar 16 aktörer. Budgeten ligger på ca 22 miljoner euro, varav 16 miljoner kommer från EU.  Projektet kommer att pågå i fyra år.

Källor

[1] University of Geneva. European cities soon to be ready for autonomous vehicles. 2018-05-15 Länk

DRIVEN visar fordon som kan prata med varandra

Det brittiska projektet DRIVEN har nu demonstrerat en flotta med två automatiserade bilar som kan utbyta information med varandra [1].

Demonstrationen ägde rum på en väg i Oxford vid Culham Science Centre. Den involverade en Ford Fusion och en Ford Mondeo och använder sig av Oxboticas kontrollsystem kallat Selenium och Cesiums mjukvara för styrning av fordonsflottor för att navigera runt i omgivningen (nivå 4 enligt SAE).

Testerna på allmänna vägar kommer att fortsätta under våren och sommaren. I slutet av sommaren kommer flottan att utökas och testningen att intensifieras och breddas till att omfatta bland annat låghastighetskörning i stadsmiljöer och långdistanskörning på motorvägar.

Målet är att år 2019 möjliggöra end-to-end resor från Oxford till London.

Källor

[1] Nominet. NEW DRIVERLESS CARS MILESTONE ACHIEVED AS DRIVEN SHOWS OFF VEHICLES INTERACTING FOR FIRST TIME. 2018-04-19 Länk

iDolly

Inom ramen för ett nytt forskningsprojekt som heter iDolly kommer AB Volvo, Chalmers (SAFER), VBG, Ellos, Kerry Logistics, Speed Group och Borås Stad att utveckla och testa självkörande lastbilssläp [1].

Planen är att självkörande lastbilssläp ska köra från en omlastningsterminal i Viareds industripark (strax utanför Borås) till de olika företagen i parken. Lastbilssläpen ska transporteras helt utan förare med hjälp av en så kallad dolly som kopplas till främre delen av ett lastbilssläp. Dollyn kommer att utrustas med egen elektrisk motor och med olika typer av sensorer och ett avancerat styrsystem. Detta möjliggör att ekipaget kan köra själv, utan en mänsklig förare.

Lösningen kommer att bygga vidare på resultat från ett tidigare projekt där en dolly använts för att koppla ihop släp för att testa extremt långa, och effektiva, godstransporter.

Testerna beräknas påbörjas under hösten 2019. Projektet avslutas år 2020.

Källor

[1] SAFER. Självkörande lastbilssläp utan förare på allmänna vägar – snart verklighet. 2018-02-27 Länk

Förare litar mest på lugna system

Amerikanska institutet IIHS har genomfört en studie där förare fick tycka till om några olika förastödssystem som finns på marknaden idag efter att ha använt dem några dagar [1].

Resultaten visar att förarna uppskattar bäst system som de uppfattar gör långsammare, mjuka, gradvisa förändringar och som konsekvent hittar andra fordon på vägen. Sämst tyckte man om aktiv filhållning som styr på ett annat sätt än de själva skulle göra.

Samtidigt startar nu brittiska forskningsprojektet HumanDrive, som ska just studera hur fordon bör bete sig för att ge passagerarna rätt känsla och upplevelse [2]. I projektet kommer man att bygga en autonom bil som har ett människolikt, naturligt beteende anpassad för olika typer av resor.

Egen kommentar

Föraracceptans blir ett allt viktigare område och det gäller för konstruktörer av förarstödsystem och även framtida automatiserade fordon att skapa system som ger bilarna ett förtroendegivande beteende, vilket ofta är likt det mänskliga.

Källor

[1] IIHS: Drivers prefer automated systems that operate smoothly, Safe Car News 208-02-15 Länk

[2] ITS to lead human-centred design and evaluation of automated vehicle behaviour in a new Innovate UK project: HumanDrive, Institute for Transport Studies Länk