Kategoriarkiv: Trafiksäkerhet

Drive Me: Automation, olycksrisker och trängsel

Drive Me, som är ett Vinnova och FFI finansierat projekt där Trafikverket och Volvo Cars Corporation varit samarbetspartners, har nu publicerat två rapporter: ADEST och ADFE. Den förstnämnda behandlar frågor kring autonom körning relaterat till hållbara transporter och den sistnämnda belyser frågor kring autonom körning och energieffektivitet [1].

Trafikverkets medverkan är nu avslutad med dessa två publikationer och slutsatserna från deras insats visar på om flera intressanta prognoser. Fyra arbetspaket har ingått i projekten: testprober, trafiksäkerhet, trafikflöde och energieffektivitet. Intressant för undersökningarna i dessa projekt är att man använt naturalistiska testdata från en 30 km lång provsträcka i Göteborg (ringleden) med hastighetsgränser 70km/h och 80km/h. Fordonen som använts begränsades kapacitetsmässigt till att köra automatiserat med övervakning, där automatiserad körning som funktion endast var tillgänglig under vissa trafikförhållanden. Beslutet för att inte använda så kallad oövervakad automation togs av säkerhetsskäl. Notera att trafikförhållandena för undersökningarna var goda och beskrivs som torrt väglag, bra väder och bra väderförhållanden. 

I studierna användes data från verklig körning, data från olyckor och incidenter och trafiksimuleringar.

Några av slutsatserna från projekten är bl.a att en 20% ökning av autonoma fordon på vägarna visas kunna minska olycksrisker men samtidigt försämra trängseln i trafiken. Anledningen till försämring av trängseln är att autonoma fordon är mindre effektiva i att lösa upp köer än mänskliga förare. Det här innebär att trots förbättrad energieffektivitet med autonoma fordon i körningen så ser man samtidigt även en försämring i energiförbrukning genom ökad köer. 

Trots de nackdelar som tas upp i artiklarna så lyder slutsatsen att stora säkerhetsfördelar kan förväntas med ökning av automatiserade fordon. 

Egen kommentar

Det är intressant att man kommer till slutsatsen att fler AV’n leder till försämrade kö-tillstånd i trafiken. Det här togs även upp i artikeln vi skrev om förra veckan från MIT [2], men där man även tog hänsyn till att kollektivtrafiken automatiseras, vilket bör skapa en mer komplicerad uträkning. Sedan är frågan också beroende på till vilken utsträckning folk väljer kollektivtrafik med autonoma fordon, eller autonoma personbilar (utan samåkning) i framtiden.

Källor

[1] Ökad automation minskar olycksrisken men kan öka köerna, Trafikverket 2019-11-27 Länk

[2] MIT Energy Initiative. 2019. Insights into Future Mobility. Cambridge, MA: MIT Energy Initiative Länk

Men… skulle inte AD-bilar redan finnas nu?

För några år sedan lovades det ju högt från många aktörer att de skulle komma med självkörande fordon redan runt 2020 (se allt vi skrivit om produktplaner). Men så verkar det inte bli, istället har höga företrädare för i stort sett alla stora bolag backat och sagt att det är mer komplicerat än man räknat med, att introduktionerna dröjer och när de kommer är de inte så avancerade som man tidigare sagt.

I en artikel i CNBC [1] diskuteras varför det blivit så här. Några skäl som listas:

  • Uppmärksammade olyckor har gjort att aktörerna är försiktigare
  • Oklara lagar och regelverk kring krav på förarlösa fordon gör det svårt att veta när bilarna är tillräckligt säkra
  • Man har insett att det inte räcker med att köra många kilometer för att bevisa säkerheten
  • Det stora samhällsnyttan – ökad trafiksäkerhet – kan kanske till stor del åstadkommas med förarstödssystem (ADAS), till en lägre kostnad.

Källa

[1] Lora Kolodny, Katie Schoolov: Self-driving cars were supposed to be here already — here’s why they aren’t and when they should arrive, CNBC 2019-11-30 Länk

NHTSAs förslag på testprocedurer

NHTSA publicerade den 21 nov ett utkast med nio procedurer som fokuserar på att bedöma ADAS-system på testbana. De vill nu ha kommentarer från allmänheten på dessa procedurer [1].

Testerna i utkastet är olika former av olyckssenarios, där testprocedurerna varierar i hur utvecklade de är. Det som testas är de olika stödsystem som kan finnas i ett fordon med ADAS, som exempelvis döda-vinkelnvarning, nödbroms och parkeringshjälp. 

Egen kommentar

Detta kom efter att NHTSA fick kritik i en hearing den 19 nov på att de misslyckas med att upprätta strikta AV test standarder [1]. Vare sig det finns ett samband mellan arbetet på dessa test procedurer och kritiken de fick i hearingen är svårt att säga då tiden mellan är väldigt kort.

Källor

[1] NHTSA Requests Comment on Draft Test Procedures for Driver Assistance Systems, TTNews 2019-11-22 Länk

Waymos utbildning av blåljuspersonal

Waymo gör ett försök till att utbilda krispersonal för sina självkörande fordon. I en video som företaget offentliggjort finns det instruktioner för hur blåljuspersonal kan identifiera och interagera med ett självkörande Waymo-fordon [1,2]

I videon presenteras övergripande utseende såsom logga och sensorer på fordonet. Den innehåller även instruktioner för hur man ändrar fordonets läge från självkörande till manuell körning, och hur man stänger av strömmen i fordonet.

Waymo har också under sommaren 2017 gjort övningar för sina självkörande bilar kring hur de skall anpassa körbeteendet till uttryckningsfordon i trafiken [4]

I staden Chandler (Arizona) har Waymo även börjat placera ut skyltar för upp-plockningsplatser, likt vanliga skyltar för taxiplatser [3].  

Egen kommentar

Det är ju onekligen ett bra initiativ från Waymo som testar sina bilar i trafiken där krissituationer kan uppstå, men frågan är om krispersonalen så småningom inte borde ha utbildning för de fler och fler olika varianter och märken av självkörande fordon som kommer att testas i trafiken. Går det att lansera mer generiska utbildningsprogram för den här sortens säkerhetsinstruktioner så vore det nog optimalt. 

Källor

[1] Autonomous car tester offers guide to first responders, KDRV 2019-11-22 Länk

[2] Waymo First Responders Training, Youtube 2019-11-21 Länk

[3] Why I Ride with Waymo: Micah. 2019-11-22 Länk

[4] Waymo’s self-driving vans learn how to drive near police cars, CNN 2017-06-30 Länk

Michigans pilotprogram med Mobileye

I ett sexmånaders pilotprogram skall nu flera delstatliga aktörer i Michigan få Mobileye-systemet i sina fordon [1].

Totalt 100 delstatliga fordon kommer att utrustas med Mobileye-systemet i en satsning på trafiksäkerhet och framtida självkörande fordon i Michigan. Även data kring olyckor uttrycks vara intressant, vilket Mobileye-systemet kommer kunna samla in.

Egen kommentar

En sådan här satsning är intressant då Mobileye-systemet är ett ADAS-system och inte ett AD system. Resonemanget uttrycks vara att använda Mobileyes ADAS-system för att bereda vägen för framtida självkörande fordon med hjälp av data som samlas in, men mer troligt är att man huvudsakligen gör en effektiv satsning på trafiksäkerheten. 

Källor

[1] Michigan program adds mobileye collision-avoidance technology to state vehicles, News Byte 2019-11-21 Länk

Kritik mot NHTSA

Vid den uppföljande hearingen i amerikanska senaten efter den preliminära rapporten om Uberolyckan fick trafiksäkerhetsmyndigheten NHTSA mycket kritik för att de inte satt upp tuffare krav på såväl tillverkare som delstater [1]. Inte minst fick man kritik för att man släppt igenom Teslas Autopilot, trots att den uppenbart är osäker. Man jämförde med problemen med Boeing 737 MAX8 som ju släpptes igenom av amerikanska luftfartsmyndigheten genom självcertifiering.

NHTSA försvarade sig med att inte vill sätta standarder för tidigt för att inte hindra innovation.

För själva Uberolyckan så ansågs såväl säkerhetsföraren, Uber – för deras system men främst för deras bristande rutiner -, delstaten Arizona, den förolyckade kvinnan och NHTSA vara ansvariga [2].

Källor:

[1] Lora Kolodny: Tesla and Uber draw scrutiny at Senate hearing on self-driving cars: ‘That’s not safe!’, CNBC 2019-11-20 Länk

[2] Brad Templeton: NTSB Hearing Blames Humans, Software And Policy For Fatal Uber Robocar Crash – But Mostly Humans, Forbes 2019-11-19 Länk

Uppföljning av artikeln om Uber-olyckan

Förra veckan skrev vi en artikel om Uber-dödsolyckan och NTSBs utredning av den. I artikeln skrev vi bland annat att utredningen kommit fram till att ”Ubers mjukvara inte var programmerad att känna igen fotgängare som försöker korsa vägen där det inte finns ett övergångsställe”. 

En av våra läsare hörde av sig med synpunkten att detta inte är i linje med vad utredningen visat. Vi har nu dubbelkollat detta och i den berörda rapporten står det så här:  ”the system design did not include a consideration for jaywalking pedestrians. Instead, the system had initially classified her as an other object which are not assigned goals. As the ADS changed the classification of the pedestrian several times—alternating between vehicle, bicycle, and an other — the system was unable to correctly predict the path of the detected object.”  Vi har också följt upp detta med en specialist med god insikt i utredningen och landat i samma slutsats som vi skrev i förra brevet.

Man måste dock komma ihåg att utredningen omfattar hela 43 dokument och att ingen sammanfattning eller utdrag kan ge en rättfärdig bild av dessa. Dessutom är dessa dokument fortfarande preliminära och de kan komma att justeras efter NTSBs utfrågning som är planerad till den 19 november. Slutdokumenten publiceras alltså senare. 

Förutom den här utredningen så brottas Uber med en annan utmaning: företaget behöver antingen köpa mjukvarulicens från Waymo eller göra omfattande ändringar i sin mjukvara för självkörande fordon [1]. Detta då en oberoende utredning visat att Ubers mjukvara fortfarande innehåller beståndsdelar som före detta Waymo-anställda tagit med sig när de börjat arbeta på Uber. Enligt Uber kan detta komma att begränsa eller fördröja företagets produktion av självkörningsteknologi. 

Källor

[1] Dave, P., Reuters. Uber faces costly choices after expert finds it uses Waymo self-driving tech. 2019-11-11 Länk

Utredningen om Uber olyckan klar

Den amerikanska säkerhetsorganisationen NTSB har nu slutfört utredningen om dödsolyckan som inträffade förra året i mars och som involverade en självkörande Uber-bil och en fotgängare [1]. 

Utredningen visar bland annat att Ubers mjukvara inte var programmerad att känna igen fotgängare som försöker korsa vägen där det inte finns ett övergångsställe, som ju var fallet med den avlidna fotgängaren. 

Bilens radar upptäckte fotgängaren 5,6 sekunder innan kollisionen och 5,2 sekunder innan kollisionen detekterades fotgängaren av bilens lidar. Men mjukvaran lyckades varken förstå att det var en fotgängare, eller att fotgängaren var på väg att korsa vägen. En detaljerad tabell över händelseförloppet finns i rapporten. 

I samband med rapporten analyserades också en rad andra dokument som visar att Ubers självkörande bilar var inblandade i 37 olyckor mellan september 2016 och mars 2018. I 33 av dessa fall krockade andra fordon med de självkörande bilarna.

Kommentar

Som ni kanske minns inleddes ett flertal utredningar efter olyckan liksom en parallell rättsprocess där Uber så småningom friades från ansvar. Men orsaken till olyckan har varit omstridd. Jag har inte granskat NTSBs rapport i detalj men det verkar som att den ger mycket mer information än tidigare utredningar. 

Här kan ni läsa veteranens Brad Templeton reflektioner kring den här oluckan och utredningen. 

Källor

[1] Quach, K., The Register. Remember the Uber self-driving car that killed a woman crossing the street? The AI had no clue about jaywalkers. 2019-11-06 Länk

Hjälp i korsningar

En grupp forskare vid MIT och Toyota har utvecklat en ny modell som hjälper självkörande fordon i korsningar med sikthinder [1].

Modellen använder sin egen osäkerhet för att uppskatta risken för potentiella kollisioner eller andra trafikstörningar vid obevakade korsningar utan stoppskyldighet. Den väger in flera kritiska faktorer, inklusive visuella hinder i närheten, sensorbrus och fel, liksom hastigheten på andra bilar. Baserat på den beräknade risken kan modellen råda bilen att stanna, köra vidare i korsningen eller krypa framåt för att samla in mer data.

Modellen har utvärderats i ungefär 100 försök med fjärrstyrda miniatyrbilar som svängde vid en tät trafikerad korsning med sikthinder på en miniatyr. Dessa experiment involverade helt självkörande bilar och bilar med stödsystem. Resultaten visar att modellen hjälpte bilarna att undvika kollision i 70-100% av fallen. 

Enligt forskarna skiljer sig deras nya modell från liknande modeller som implementerats i samma fjärrstyrda miniatyrbilar som ibland inte kan fullborda en enda körning utan kollision.

Källor

[1] E&T Engineering and Technology. Autonomous vehicles get help to safely navigate tricky crossroads. 2019-11-05 Länk

Skademildrande system

En grupp forskare vid University of Waterloo i Kanada har publicerat sina resultat i en ny vetenskaplig artikel med titel Crash Mitigation in Motion Planning for Autonomous Vehicles [1].

Som det framgår av själva titeln handlar artikeln om reducering av skador i oundvikliga olyckor med automatiserade fordon. De har använt sig av en modell för prediktiv kontroll (Model Predictive Control, MPC). När modellen förutsäger att en olycka är oundviklig aktiveras dess reglersystem som sedan baserat på bland annat kraschens uppskattade allvarlighetsgrad, fordonets dynamik och vägens utformning väljer en trajektoria med minst risk. 

Egen kommentar

Bättre säkerhet är en av de främsta förväntade fördelarna med automatiserade fordon och många tror att de aldrig kommer krocka. Men så är tyvärr inte fallet, förr eller senare kommer även automatiserade fordon att krocka. Då är det nödvändigt att ha system som kan mildra skador i olyckor som inte går att undvika. Men nya frågor kan uppstå när systemen avgör hur en krock ska ske – vilken bil ska man prioritera?

Källor

[1] Wang et al., Crash Mitigation in Motion Planning for Autonomous Vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Länk