Kategoriarkiv: Konferenser

Workshop med Trafikverket

Förra veckan arrangerade Vägverket en workshop i Stockholm om hur myndigheten bör prioritera det framtida arbetet med autonoma fordonspiloter inom gränserna för tillgänglig statlig finansiering. Två typer av piloter diskuterades: en om att bygga separerade körfält för autonoma fordon och en om landsbygdsförsök med autonoma fordon. Mer än 70 personer som representerade industri, konsultföretag och akademi deltog i workshopen.

Deltagarna var överens om att det var en bra idé att bygga separata körfält för autonoma fordonsförsök eftersom det skulle underlätta utvecklingen av autonoma fordon. Fälten måste separeras både lagligt och fysiskt. Det ansågs viktigt att fokusera på att uppnå fördelar ur ett affärsperspektiv och inte bara på att bygga ett separat körfält. Många idéer diskuterades om hur dessa körfält bör byggas, till exempel om avfarter bör vara på vänster eller höger sida, hastighetsbegränsningar, vägunderhåll och hur man ska hantera olyckor.

Många deltagare framhöll också vikten av att inte bara fokusera på den fysiska väginfrastrukturen utan också att inkludera den digitala infrastrukturen i piloterna. Det noterades att den nationella vägdatabasen måste vidareutvecklas för att uppfylla kraven för autonoma fordon.

Deltagarna var också överens om att det var en bra idé att ha landsbygdspiloter med autonoma fordon. Deltagarna diskuterade ämnen som hur en autonom buss ska bemannas i framtiden och storleken på sådana autonoma bussar. Det ansågs också viktigt att involvera kollektivtrafiken och de lokala kommunerna i piloterna.

Egen kommentar

Workshopen var ett bra exempel på hur triple helix fungerar i Sverige. Många människor deltog i workshopen från olika samhällsområden och interagerade med varandra.

Protokoll från workshopen kommer att publiceras senare av Trafikverket.

Reflektioner från ITS World Congress : Del I

Den här veckan befinner jag mig på ITS World Congress 2019 i Singapore som inleddes igår för 26:e gången i rad. Själv deltar jag för första gången. Det är också första gången som kongressen hålls i Sydostasien. Enligt organisatörerna har kongressen dragit till sig runt 10 000 deltagare. 

Konferensen inleddes igår och här kommer mina första reflektioner.

  • Samverkan mellan automatiserade fordon och mänskliga förare är fortfarande ett populärt ämne. Att döma av presentationerna som ingick i ”Human Factors”-spåret utförs sådana studier framförallt i körsimulatorer. Vad som var intressant för mig är att alla dessa studier är gjorda på motorväg, i enkla trafiksituationer och under fina ljus- och väderförhållanden – något som automationen för motorvägskörning typiskt borde klara av. Frågan är då vad som är värdet av sådana studier? Borde man inte utforska situationer där automationen misstänks kunna fallera?
  • En forskargrupp i Japan har utforskat hur förarens förmåga att hantera kritiska situationer påverkas av ”lång” körning (40 minuter) med ett system som kontrollerar fordonets longitudinella och laterala placering på vägen, motsvarande SAE nivå 2 (ACC+LKA). Med hjälp av förarens ögonbeteende och fysikaliska data kunde de avgöra hur sömnighet påverkar förarnas prestanda i sådana situationer. Varje förare deltog i studien vid tre tillfällen vilket möjliggjorde studier av beteendeförändringar över tid. 
  • Effekten av icke körrelaterade uppgifter på förarens förmåga att ta över kontrollen från bilen har utforskats av en forskargrupp vid Newcastle University. Slutsatsen är att tiden att ta över kontrollen ökade när förarna var involverade i flera icke körrelaterade uppgifter samtidigt jämfört med fallen då de inte utförde någon särskild icke körrelaterad uppgift. Beslut att styra undan blev också försenat vid engagemang i flera icke körrelaterade uppgifter. 
  • EasyMiles självkörande minibussar har testats och/eller införts i över 200 platser i 27 länder. Totalt har företaget 130 fordon ute hos kunder och samarbetspartners. EasyMile har delat upp sin mjukvarustack i två delar: EZ Shield och EZ Drive. I den förstnämnda tillämpas ingen djupinlärning. När det gäller säkerhetsutvärdering och validering av EZ Drive ser man två utmaningar: att förstå träningsdata och att förstå modellen.
  • Algoritmer för artificiell intelligens kan lätt störas, både fysiskt och digitalt. För att kunna hantera eventuella attacker föreslår en grupp forskare från NTU i Singapore en s.k. Affine Disentangled Generative Adversarial Network (ADIS-GAN) metod. Den påstås ha bättre prestanda i termer av att identifiera störningar än motsvarande algoritmer. 
  • För att säkerställa att AI fungerar som tänkt föreslår en grupp forskare från tyska TÜV en kvalitetsäkringsprocess som säkerställer att utvecklingen har utförts på ett korrekt sätt under AIs hela livscykel, inklusive hantering av data. 
  • Myndigheterna i Singapore arbetar efter tre pelare: kollektiv trafik, självkörande fordon och eldrivna fordon. Trots att landet testat självkörande fordon under flera år tror inte myndigheterna att automatiserade fordon kan införas i stor skala på marknaden inom de närmsta åren och innan infrastrukturen är redo. Däremot tror man att Singapore kan bli först att adaptera 5G-tekniken.
  • Några intressanta (och återkommande) ord och begrepp:
    • AI is blackbox
    • Data is blood / fuel for AI
    • Technology neutral solutions
    • Cyber security
    • Safety assessment / assurance
    • Multimodal integrated solutions
    • Definitions written by engineers do not necessarily make sense to general public
    • ITS is also for women

To be continued.

Telematics Valley: AI in Automotive – Reality Check

Årets Telematics Valley-konferens handlade om AI inom fordonsindustrin. Här några korta referat.

The Great Math Gap of AI
Carl Lindberg, AI Innovation Sweden
“Matematik, statistik och datavetenskap = AI”
Observation: många hatar matte i skolan och många är dåliga i matematik. Men för att förstå AI måste du kunna matematik och statistik, vilket krävs för att utveckla AI-team och deras kompetens.

AI essential component for automotive
Shafiq Urréhman, CEVT
AI-utveckling är tidskrävande och kräver mycket arbete med data. Datapreparation och märkning tar 80% av tiden.
Nästa stora steg för AI är att använda kvantdatorer för att öka beräkningskapaciteten.

AI based occupant sensing is the key to unleash a new level of functions
Henrik Lind, Smart Eye
Förarövervakningssystem krävs i fordon från 2023 av EU.

What we know that we don’t know
Mats Nordlund, Zenuity
Nyckelfrågor:
• Vad kommer andra trafikanter att göra?
• Bevisa säkerheten
• Framtida lagar och förordningar
• Träning av neurala nätverk
• Minska kostnader för sensorer
Forskningsområden:
• Prediktion av fotgängares rörelser och interaktion med fordon med hjälp av maskininlärning.
• Positionering och ruttprognoser

Automation
Sasko Cuklev, AB Volvo
Det finns stora vinster med automatiserade fordon för godstrafik:
• Ta bort föraren
• Ökad utnyttjandegrad av fordonen
• Minskat underhåll och reducerad bränsleförbrukning
• Plus säkrare och mer förutsägbara fordon
”Använd automatisering där det gör en stor nytta”
Affärsmodellen håller på att förändras. Numera beställer kunderna inte bara bilar, de önskar transporttjänster från A till B.
Flera piloter med automatiserade fordon pågår, bl.a i.
• Avgränsade områden, kalkstengruva i Norge
• Publika områden, hub till hub, 2 projekt pågår.
Vera är en transportlösning för gruvdrift, hamnar och motorvägar.

Egen kommentar: En bra presentation som visar applikationer för automatisering som inte är långt borta.

Autonomous driving in the Nordics –  Geofenced or SAE L5?
Hari Sentamala, Sensible 4
I närtid kommer autonoma fordon kunna köras inom avgränsade, geofencade områden. En säker autonom transport behöver kunna hantera alla väder- och miljöscenarier, där är vi inte idag. Sensible 4 arbetar med att använda redundans med hjälp av olika sensorer och kombinera och analysera resultaten från alla sensorerna så en säkrare autonom funktion kan fås.
Fälttester med autonoma fordon under vinterförhållanden ovanför polcirkeln har positionsnoggrannhet bättre än 18 cm uppnåtts.

Egen kommentar: En bra presentation med mycket humor. ”När SAE-nivån når 5 ändrar vi företagsnamn till Sensible 5”. Från en teknisk synpunkt ser de sig själva som ett sensormjukvaruföretag som använder många sensorer och uppkoppling i sina lösningar.

The importance of Data Quality and Governance for DAIR (Data and AI Ready)
Sofia Serafimovska, SAM Management Consulting
Affärsaspekter och KPIer är viktiga för att hitta och välja den information som krävs.

Machine Learning vs Software development – Verification & validation challenges
Lars Tornberg, Volvo Cars
Hur göra maskininlärning/AI säkert i verklig drift? Träningen av algoritmen kan inte återspegla alla möjliga scenarier.
Ett koncept är att använda en ”safety cage”. Analysera resultaten och validera modellen om de är trovärdiga. Föremål som modellen inte har tränats för, kan i ”safety cage” analysen tala om att detta är något nytt och resultatet därmed inte är säkerställt.

AI on the dark side of the moon
Peter Nordin, Semcon
Är AI ett hot? Ja! Elon Musk, Bill Gates, Stephan Hawkins tror det. Var försiktig med hur AI används. I första steget används AI för bra saker som att upptäcka cancer. Men redan idag är falska nyheter en verklighet. Psykologi och etik måste ingå i AI-utvecklingen.

Egen kommentar: Förmodligen måste EU och regeringar definiera etiska regler och lagstiftning om AI-lösningar. Peter gör en sammanfattning av science fiction-filmer som kan vara verklighet med AI släppt utan etiska aspekter. Då slutar det vara roligt.

Developing environmental model with ML from the ground truth data and scaling it in the cloud
Ulrich Wurstbauer, Luxoft
AD-validering kräver simulering i en virtual reality-modell ” Varför?

  • Fälttester på väg, 1 000 mil körning och ger nästan ingen data som krrävs för validering.
  • Re-simuleringar med hjälp av sensordata, 100 000 000 mil körning och ger ca 1% av data som krävs för validering
  • Simulator i virtual reality, kan ge 99% av nödvändiga data.

Men simulatorer kräver:

  • Modeller, med fokus på detektion, identifiering och prediktion.
  • Skalbarhet
  • En öppen dataplattform för att samla in, sortera och lagra data.

””Retail vision, applying AD approach for enterprise applications”
Atif Kureishy, ​​Teradata
Data + AI = Bättre svar och beslut.
Förutsäga försäljning med hjälp av människors beteende i butiker och använda information för att ändra butiken eller personalen för att förbättra försäljningen.

Egen kommentar: En känd applikation för AI att förutsäga försäljning eller kundreaktioner av olika marknadsföringsåtgärder.

AI risk, AI safety, AI ethics
Olle Häggström, Chalmers
EU har publicerat AI-dokument med etiska riktlinjer för tillförlitlig AI. Det är det första steget men behöver mer arbete för att vara användbar. Olle ser ett behov av regler för AI-applikationer.

Olles svar på publikens frågor:
Andra AI-områden kan vara att automatisera textilindustrin och föra produktionen närmare slutkunderna.
AI har svårt att ta över jobb med hög efterfrågan på social interaktion eller kreativitet.

”An inspiration map of AI in West Sweden.”
Erik Behm, BRG
AI växer inom transporter och fordonstillverkning. Life science, säkerhetsbranschen och finans växer också snabbt.

”Collaboration enabling driver-vehicle-infrastructure automation”
Edvard Brinck, Ericsson och Ola Boström, Veoneer
Uppgiften att att skapa förtroende för autonom mobilitet. Trafiksäkerhet är ett område som kan utvecklas med hjälp av AI och uppkopplade fordon.
2020 3 miljarder trafikanter, få automatiserade fordon >L2 och 1,4 miljoner dödsolyckor
2025 kommer L2+ att vara vanligt
2050 har samverkande säkerhet etablerats, det finns 6 miljarder trafikanter men dödsolyckorna har minskat till 0,7 miljoner.
Att förutsäga mobilitet för trafikanter är ett MobilityXlab-samarbete mellan Ericsson, Viscando och Veoneer.
Två megatrender är analys i realtid och tjänstefiering.

Egen kommentar: Ökad trafiksäkerhet är en bra användning av AI tillsammans med uppkopplade, samverkande fordon och trafiksystem.

How can AI and fashion help the exposed profession of truck drivers become safer?
Helena Iremo, Scania Group, Erik Tengedal, Imagimob
Uppgradering av säkerhetsvästen med uppkoppling och användning av ljus, intelligenta AI-algoritmer, accelerometer och gyro.

The journey to unleash the value of data with AI!
Robert Valton och Fredrik Moeschlin, AB Volvo
Beskriver arbetet hos Volvo med data och AI.

Develop AI cheaper and faster with collaborations
Hans Salomonsson, EmbeDL
Användning av syntetiskt genererade data för träning av AI.

Peter Kurzwelly, AI-innovation of Sweden.
Det finns en AI online-kurs på svenska. https://www.elementsofai.com/
Gör kursen! En uppföljning är på gång.

Sammanfattning

Det var många intressanta presentationer, och många om ”hur arbeta med AI i dina lösningar”. Min reflektion är att det har varit ännu mer intressant, om man tagit upp vad AI kan lösa och vad andra metoder kan lösa enklare för transportsystem och ta en bättre helhetssyn på ämnet.

FFI Trafiksäkerhet och Automatiserade Fordon 2019

I tisdags hölls FFIs delprogram Trafiksäkerhet och Automatiserade Fordon sin årliga resultatkonferens. Programledaren Ulrika Landelius inledde med att berätta om den nya övergripande färdplanen för FFI, kopplad till Agenda 2030-målen. Vidare så pågår det en utvärdering av hela FFI-programmet som ska vara klar i slutet av året.

Därefter visade Rikard Fredriksson från Trafikverket en analys av trafiksäkerhetsindikatorer och dödsolyckor 2018:

  • 2018 ökade antalet omkomna i trafiken med ca 30%. 
  • I stort sett hela ökningen är på statliga vägar. Den största delen av ökningen står bilförarna för, medan cyklisterna dominerar bland de allvarligt skadade. Äldre bilar står för en oproportionellt stor andel av olyckorna. 
  • Som det ser ut just nu kommer Sverige att missa det uppsatta trafiksäkerhetsmålet för 2020 då flera indikatorer pekar åt fel håll. Det är bland annat bättre hastighetsefterlevnad som behöver uppnås liksom nykter trafik samt bättre drift och underhåll av infrastrukturen och bättre användning av cykelhjälm. Dessutom behöver gamla bilar skrotas!
  • En intressant reflektion är att det bör finnas en starkare koppling mellan indikatorer och FFI-portföljen. 

Projektpresentationer från den strategiska cykelsatsningen:

  • Att dela olika världar, Katja Kircher, VTI.Beeendeanalyser i projekten TRACE och ADVanCE visar att cyklister och bilister ställs inför olika utmaningar. Högre komplexitet för cyklister är normalt, och framförallt ändras det snabbare för cyklisterna. Ofta råder det oklarhet om vilka regler som gäller för cyklister. Man kan inte låta bli att undra: Hur kommer det då gå för automatiserade fordon i sådana situationer?
  • Cyclist Collision Avoidance Using Imagery Sensor, Tobias Aderum, Veoneer. Veoneers trackingsystem för att identifiera och autobromsa för cyklister sitter bl.a. i nya Mercedes A-klass. För att vidareutveckla systemet har projektet också försökt att, genom att identifiera hjulens ellipser, räkna fram cykelns tillståndsparametrar och prediktera cyklistens avsikter. Resultaten är inte perfekta men lovande. Behöver vidareutveckling för att kunna hantera exempelvis dåliga väder- och ljusförhållanden. 
  • V2Cyclist: Kan V2X bli en användbar teknik för cyklister? Johan Fagerlönn, RISE. Hjälmprototyper för V2X kopplade till en molntjänst samt användargränssnitt via ljud och vibrationer via en ben-ledare. Prototypen ha utvärderats med ett begränsat antal deltagare med lovande resultat. En reflektion är om smarta hjälmar kan öka användning av hjälmar generellt sett? Och hur upplevs det när man bara får varning från en del fordon men inte alla?

Bengt Pipkorn från Autoliv föredrog humanmodellering: var är vi och vart är vi på väg? Med humanmodeller menas modeller av den mänskliga kroppen. Modellerna kan sedan skalas för att representera olika människor: stora och små, män och kvinnor etc. Några resultat:

  • Nyare bilar ger ökade skaderisker i vissa fall, som hjärnskakning, höftskador. Riskgrupper är kvinnor, äldre, överviktiga. Humanmodellen SAFER THUMS kan idag prediktera risken för vissa frakturer för olika åldrar. För att möjliggöra utveckling av ett mer generellt skyddssystem utvecklas humanmodeller för olika storlekar av åkande. 
  • I framtiden när bilarna blir mer automatiserade och de åkande kan välja olika sittpositioner kommer det att krävas nya metoder för att prediktera skaderisken och nya skyddssystem.
  • Nya sittpositioner i automatiserade fordon som väntas bli farliga: bakåtlutad och bort från främre airbags, bakåtvänd, roterad, sovande.

Johan Svahn från Scania drog därefter projektet ARCHER – Arkitektur och säkerhet för autonoma tunga fordon. ARCHER:s syfte var att utforska problemställningarna kring utveckling av automatiserade tunga fordon. Projektet startade relativt tidigt i utvecklingen av AD vilket gjort att omvärlden hann förändras och det tänkta projektupplägget blev mindre relevant, samtidigt som svårigheterna visade sig vara större än väntat. Projektets fokus hamnade därför istället på förståelse, metoder och principer samt modellering och simulering. Säkerhetsmekanismer, redundanskoncept, gapanalyser, verifieringsstrategier och utvärdering av säkerhetskultur var andra delar som ingick. Arbetet fortsätter delvis inom ramen för PRYSINE-projektet (Programmable systems for intelligence in automation)

Efter Horizon 2020 (H2020) kommer nu nästa stora EU-forskningsprogram Horizon Europe (2021-2028). Mats Rosenquist från AB Volvo berättade om programmet och hela det stora nätverket som finns i EU-sammanhang. Han poängterade att det är viktigt att FFI-projekt används för att skapa argument och driva fram viktiga frågor på EU-nivå. Och fortfarande återstår två utlysningar inom Automated Road Transport 2020!

Trent Victor från Volvo Cars diskuterade sedan hur vi säkrar att under färd lämna tillbaka kontrollen till föraren från ett automatiserat fordon?, ett aktuellt ämne bl.a. med tanke på incidenter och olyckor. Några slutsatser:

  • En studie utförd av Volvo Cars visade att förarna inte reagerar eller reagerar försent när de behöver snabbt ta tillbaka kontrollen från automationen, oavsett om man har händerna på ratten eller inte, om man tittar på vägen eller inte. Det finns helt enkelt begränsningar i människans reaktion- och kognitivförmåga. 
  • Det är stor skillnad på självstyrande fordon och självkörande fordon, vilket inte framgår av SAE-skalan. 
  • Problem uppstår när man byter roll. Är jag tillräckligt bra på att hantera bilen efter att ha fått ta över? Vilket tillstånd är jag i efter att ha varit ur loopen ett tag? Vad händer om den så kallade operativa kördomänen (ODD) plötsligt ändras? Om systemet fallerar? Systemen måste kunna stödja föraren i en mer utdragen överlämningsprocess.
  • En slutsats är att man borde ta fram ett alternativ till SAE-skalan. Nivåerna bör förenklas till: manuell – övervakad körning – ej övervakad körning. 

Slutligen föredrag Lars Hammarstrand från Chalmers projektet COPPLAR – Robust visual localization for self-driving vehicles in every season. För automatiserade fordon är det viktigt att de kan lokalisera sig i omgivningen. Men det är ingen enkel uppgift. De viktigaste utmaningarna här är att kunna utföra lokaliseringen med tillräcklig noggrannhet. En svårighet är att omgivningen ändrar sig såväl över längre tid (sommar-vinter) som kortare (dag-natt) tid och till och med ögonblick (stationära objekt). COPPLAR har använt semantiska annoteringsmetoder i maskininlärning för att sortera ut några av dessa problem.

Och till sist var det ett par öppna frågor som diskuterades:

  • Är det bra eller dåligt att man ser många bekanta ansikten i publiken?
  • Hur ser vi till att resultaten från FFI-projekt kommer till användning i industrin och samhället? Hur mäter man effekten av FFI-projekt?

Drive Sweden Forum 2019

I går 12 september gick årets Drive Sweden Forum av stapeln med ca 270 deltagare. Drive Sweden är ju ett av 17 strategiska innovationsprogram (SIP) som finansieras av Vinnova, FORMAS och Energimyndigheten. Lindholmen Science Park är värdorganisation med Sofie Vennersten som programledare och Jan Hellåker som ordförande och har mer än 120 partners från 13 länder – 4 nya medlemmar presenterades på konferensen. Programmet blir alltmer internationellt, med samverkan såväl i EU- finansiering som gemensamma projekt. Man har också nu en person i Silicon Valley och har samarbete med Singapore.

Drive Sweden finansierar lite mer banbrytande projekt inom hållbar mobilitet, som exempelvis KOMPIS, LIMA och KRABAT. Man ger också ut nyhetsbrevet Smart Mobility samt har ett antal andra aktiviteter. Man gör nu ett omtag och lanserar en ny struktur, med delarna Society Planning, Digital Infrastructure, Policy Development, Business Models och Public Engagement, med fokus på såväl person- som godstransporter. Man har nu en öppen utlysning Innovationer för ett digitaliserat och automatiserat transportsystem för människor och gods som stänger 5 november.

Här korta sammanfattningar från några av konferensens föredrag.

David Green från Lynk & Co pratade om företagets vision att förändra mobilitet med hjälp av digitalisering för att ge en bättre kundupplevelse. För detta krävs samverkan med externa parter och man har skapat en öppen samverkansplattform colab.lynkco.com.

Ulrik Janusson och Marie Bemler från Scania visade några framtida möjliga scenarios för digitalisering inom godstransporter. Två viktiga parametrar är öppenhet i delning av data och hur mycket klimatfrågan slår igenom.

Hur kan man samverka med allmänheten när man designar framtida mobilitetstjänster och därmed nå en bättre acceptans för till exempel självkörande fordon? Detta har Vaike Fors från Högskolan i Halmstad studerat. En lärdom är att man måste gå bortom att bara titta se ”användare” och ”stadsinvånare” till att se alla som människor med olika behov, kunskaper och värderingar.

Våra kollegor Kent Eric Lång och Håkan Burden från RISE Viktoria berättade om policy-labbprojektet PLATT som tittar på möjliga strategier för att underlätta för självkörande fordon även från nya aktörer. En viktig strategi är att kunna bygga förtroende, trust, istället för tidigare typgodkännande-rutiner. Projektet är snart slut och man söker nu nya initiativ runt policy-utveckling.

Samtidigt måste samhället kunna hantera både att skapa goda näringslivsförutsättningar för ny teknologi och också bibehålla och förbättra säkerheten i trafikmiljön och därmed bygga förtroende, vilket Anna Fridén från KOMET, Kommittén för teknologiskt innovation och etik som den svenska regeringen tillsatt, berättade om.

Stefan Myhrberg från Ericsson talade om digital infrastruktur för automatiserade fordon, där man bland annat etablerat Drive Sweden Innovation Cloud, där Drive Sweden-medlemmar kan lagra och dela data från fordon, infrastruktur, parkeringsplatser, kameror etc. 5G är då en möjliggörare för att tillräckligt snabbt hantera de stora datamängderna som krävs när många enheter blir uppkopplade.

Olof Johansson från Trafikverket visade en ny färdplan för ett uppkopplat och automatiserat vägsystem. Färdplanen har identifierat 20 åtgärder i 4 kluster: Ökad kunskap om automatiseringens effekter (t.ex. tester och demonstrationer), Effektivt utnyttjande av kapacitet (t.ex. MaaS), Hållbart och säkert transportsystem genom digitalisering (t.ex. miljözoner) och Nya planeringsstöd för ökad användbarhet (t.ex. simuleringsmodeller). Nästa steg är att implementera åtgärderna. Suzanne Andersson från Trafikkontoret i Göteborg pratade om några utmaningar som då uppstår för samhällsplanerarna, som att städer utvecklas långsamt och man måste ta hänsyn till kommungränser.

En svårighet är att hitta och välja rätt affärsmodell för nya mobilitetslösningar. Rami Darwish från KTH berättade om ett affärsmodell-labb som man jobbar med inom ITRL ihop med Sustainable Innovation. I en paneldiskussion med Li Höglund från SnappCar, Stina Wärn från Folksam, Ulf Hammarberg från DHL och Mikael Rönnholm från CEVT, ledd av Roland Elander från Sustainable innovation, diskuterades detta. En nyckel är att lyssna till användarna och att vara beredd att göra snabba ändringar. Data från fordon och tjänster är också viktiga informationskällor. Men informationen måste då skyddas från intrång. Även regelverken måste kunna anpassas snabbt, med elsparkcyklar som ett aktuellt exempel. E-handel är ett annat område där affärsmodellerna behöver anpassas att bli både mer hållbara men ändå lönsamma. För industrin behöver affärsmodeller och leverantörskedjor också bli mer öppna att inkludera även lösningar från små entreprenörsföretag. Utvecklingen går både fortare och långsammare, beroende på område, än vad många tror. Man måste alltså jobba både kort- och långsiktigt.

Martin Svensson från AI Innovation of Sweden pratade om AI i det framtida transportsystemet, på komponent-, system- och samhällsnivå. Det finns stora möjligheter men mycket återstår att göra. Mats Nordlund från Zenuityvisade exempel på hur de använder AI och maskininlärning i sin verksamhet.

Joakim Jonsson från Volvo Bussar berättade om arbetet med autonoma stadsbussar som är kopplat till KRABAT-projektet. Man kan inte börja med att köra helt autonomt utan har identifierat 3 möjliga användningsfall: hållplatskörning, busståg och rangering i bussdepå. Se filmen nedan.

Säkerhet och risk

Få ämnen diskuteras lika ofta som säkerheten med automatiserade fordon, och så har det också varit under sommaren. En återkommande fråga är ”Hur vet man att ett automatiserat fordon är tillräckligt säkert, och vad exakt är tillräckligt säkert?” Ironin i det hela är att automationen ju väntas förbättra säkerheten.

Baserat på det som framförts i media är min slutsats att hela branschen börjat tänka om och omvärdera sina säkerhetsstrategier. Detta eftersom man insett att säkerställa säkerheten är mycket mer komplext (och kostsamt) än vad man trott från början. Det visar inte minst alla olyckor som inträffat med automatiserade fordon.

Många menar att det är mer transparens och samarbete som krävs, och att man inte har råd att tävla om säkerhet. För detta har man i Storbritannien skapat ett standardiseringsprogram som bland annat ska skapa riktlinjer för bedömning av säkerhetsnivåer. Enligt EE Times som samtalat med flera säkerhetsexperter och analytiker behöver fordonstillverkare och leverantörer göra följande för att övertyga allmänheten om att automatiserade fordon är säkra: 

  • Ta fram mätvärden för testning
  • Anamma en “safety by design”-process
  • Dela data som samlats in under tester
  • Bygga en återkopplingsloop 
  • Ta fram mer sofistikerade simuleringar på systemnivå

Detta ligger ganska mycket i linje med diskussionerna på årets upplaga av Automated Vehicle Symposium (AVS) 2019 som hölls i mitten av juli i Orlando (ja, det var varmt och fuktigt!).

Flera presentationer där tydde på en förändring i tänkandet om att mäta och säkerställa säkerhet. Det verkar som att man börjat flytta fokus från antal körda kilometer, hur ofta systemet frånkopplas samt antal olyckor, mot en mer nyanserad uppskattning av risk. Detta är positivt tycker jag och tyder på en viss mognad hos de olika aktörerna när det gäller säkerhetstänkandet. Däremot finns det fortfarande många oklarheter och vissa fall rena motsägelser:

  • Vi strävar efter att uppnå en säkerhetsnivå som är ”better than human but not perfection” och ”it means being free of unreasonable risk” konstaterade Chris Urmson från Aurora (tidigare Waymo/Google). På Aurora har man tagit fram en säkerhetsstrategi som omfattar en riskbaserad analys där målet är att uppnå en nivå som är ”better than human but not perfection”. 
  • I tyska projektet Pegasus har man tagit fram ett scenariobaserat ramverk som är tänkt att användas för att verifiera att en viss säkerhetsnivå uppnåtts. Där menar man dock att en ”reference needs to be established”, dvs. man vet inte vilken säkerhetsnivå som man strävar efter exakt. För att komma närmare detta föreslår de användning av drönare för att samla mer information om trafiken. 
  • Volvo Cars strategi är, enligt säkerhetsexperten Trent Victor, att åstadkomma en säkerhetsnivå som matchar mänskliga förare när de presterar som bäst. Alltså referensen är ”attentive, skilled, experienced driver performance”. 
  • På Uber menar man det finns inte ett enskilt sätt att bevisa säkerheten, men ett företag kan skapa argument som visar att “the risk of harm from the system has been reduced to an acceptable level”. Vad som är en acceptabel risknivå framgår dock inte. 

Personligen tycker jag att diskussionen missat att lyfta fram två viktiga aspekter: hur typgodkännadeprocessen behöver anpassas samt rollen av tredjepartsaktörer för säkerhetsbedömningen.

Materialet från vissa presentationer från AVS hittar ni här.

AI in Automotive – Reality check

Telematics Valleys årliga konferens går 1-2 oktober i Volvohallen med temat ”AI in Automotive – Reality check”, med syftet att ta nästa steg i att titta in i hur artificiell intelligens påverkar fordonsindustrin, nu och i framtiden.

Talare från Veoneer, Volvo Cars, AB Volvo, Ericsson, CEVT, Sensible4, EmbeDL m.fl. kommer att diskutera läget för och effekterna av AI idag, hur man kan hantera etikfrågor och hur vi alla kan samverka så att AI ger mervärde åt våra organisationer. Det kommer som vanligt också att bli mycket tid för nätverkande.

Mer information och anmälan via https://www.telematicsvalley.org/conf2019

CVPR 2019

Förra veckan hölls årets upplaga av IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Ni som är intresserade av ämnet men missade konferensen kan se vissa sessioner via den här länken.

Vehicle Electronics & Connected Services 2019 – Del 2

Vi fortsätter vår bevakning av Vehicle Electronics & Connected Services 2019 med några korta referat från 2–3 april.

Dr. Rolf Johansson (Zenuity), Prof Phil Koopman (Carnegie Mellon University) Peter Stavered (CEVT) och Matthieu Worm (Siemens Digital Industries Software) hade en intressant paneldiskussion om hur man kan kombinera verktyg för att verifiera och validera ADAS. Matthieu inledde diskussionen genom att säga att det är bra att outsourca valideringsarbetet medan Rolf ansåg att det fortfarande är ganska dyrt att göra det. Phil sa att det viktigaste är att först tänka på vad man måste bevisa säkert och sedan hitta en simulering som bevisar detta, för att undvika att man spenderar för mycket. Vad man också vet är att människor vill ha mer naturtrogna miljöer än de faktiskt behövs. Det finns också kulturella skillnader att överväga, för japanerna kan det aldrig vara tillräckligt noga, medan européer tenderar att vara mer pragmatiska. Testning på vägar kommer från robotteknik eftersom simuleringen inte var tillräckligt bra förr i tiden (kunde t.ex. inte inkludera friktion etc.). Vad OEM:erna gör nu när de testar i verkligheten är inte testning utan det är felsökning. De har fordon som inte fungerar och sätter dem på vägen för att felsöka fordonet. Den kulturen behöver förändras. Det är möjligt att ha en datasamlingsbil som inte är AD men det finns ingen mening att använda AD för detta. Det kommer också att bli nya olyckstyper som människor inte är ”dumma nog” att göra, för att datasetet kanske inte har all information. AD-bilar behöver förstå beteenden, inte bara kunna identifiera föremål. Det magiska är inte att AD-bilar har snabbare reflexer att bromsa. Äldre människor har långsammare reflexer än yngre människor, men fler yngre människor är involverade i kollisioner. Det handlar om att bli smartare, att inte sätta sig i farliga situationer.

Soheil Bashirinia ESI Group, hade ett intressant presentation om hur man kan använda hybridscenario-generering för AD-utveckling. Han inledde med att säga att i dagsläget finns det ingen certifieringsprocess för AD-utveckling. Många av de testscenarier som används idag är alltför farliga att testa i verkligheten, vilket gör simuleringar väldigt nödvändiga. Han uppmanade också myndigheterna att vara en del av verifieringsprocessen eftersom de måste förlita sig på högprestanda-sensorer. OpenScenario är en standard som kommer att vara viktig för scenarier. ESI har utvecklat verkyget Scenario Editor baserat på OpenScenario. Då ett enda verktyg inte kommer att vara tillräckligt möjliggör OpenScenario samarbeten.

Luca Castignani MSC Software, pratade om varför en realistisk miljö är avgörande för simuleringen. Simuleringar är nyckeln för att gå från att köra bilar till att bara vara resenär. Det paradigmskiftet kan inte göras med försök som endast omfattar körning i verkligheten. Det är avgörande att använda både tester i verkligheten och simulering. Fördelningen mellan tester i verkligheten och simulering behöver förändras, och fler bör dela med sig av sina resultat när man använt simuleringar.

KNECT 365

Kent Eric Lång deltog i konferensen ”Smart Transportation and Mobility” i London 10-11 april [1]. Konferensen lockade internationellt deltagande även om flertalet var från UK och att konferensen hade slagsida mot brittiskt perspektiv.

Kent Eric deltog i en paneldiskussion om ”Reglering av mobilitet”. En av övriga deltagare var Jessica Uguccioni, jurist vid Law Commission som är en myndighet som finns sedan 1965 för att granska att lagar är enkla och moderna. Law Commission har fått uppdraget att granska Storbritanniens regleringsramverk för självkörande fordon [2]. I arbetet har man presenterat ett ”Consultation paper” i november 2018 och skall slutrapportera 2021. Frågeställningarna är lika de vi har i Sverige och utmaningen att vara delaktig i internationella regleringen samtidigt som nationell auktorisering och lokal reglering måste finnas. Nästa rapport, som väntas i höst, kommer att inriktas på självkörande fordon för kollektivtrafik, taxi och samåkning. Den tolkning av förarbegreppet som föreslås i Sverige från SoU 2018:16 har fått blandat mottagande i övriga EU-länder. Frankrike har flest invändningar medan Storbritannien ligger mitt emellan.

Mark Westwood, CTO på Connected Places Catapult talade om att “Navigera på den kritiska linjen till ny verklighet och kommersiell succé”. Han gjorde en summering av ett stort antal försök som genomförts eller pågår i Storbritannien. Hans sammanfattande sina fyra rekommendationer 1. Learn-by-doing – Experimenterande är nyckeln, 2. Tjänster och fordon måste integreras, 3. Samarbete mellan aktörer 4. Bevaka tillämpningar i närliggande områden.

I en paneldiskussion deltog Ben Coulter från London Legacy. Han menade att tillämpningarna måste utvecklas stegvis och inte på ”Kaliforniskt sätt”. Att bygga förtroende tar tid och många försök. Catherine Frairs, Autotrader, refererade undersökningar avseende vilka varumärken som användarna har förtroende för avseende självkörning. Där har de klassiska fordonsföretagen större förtroende. Båda pratade om att erfarenhet är viktigare än hårdvara. E i OEM borde uttolkas ”Experience” istället för Equipment.

Egen kommentar:

Det var många konferensdeltagare som var intresserade av de praktiska arbetssätt vi tillämpar för regelverksinnovation.

Källor:

  1. https://tmt.knect365.com/smart-transportation-mobility/
  2. https://www.lawcom.gov.uk/project/automated-vehicles/