Kategoriarkiv: Mjukvara

En ny Tesla-olycka

Nu har det inträffat ännu en dödsolycka med en Tesla-bil som körde med Autopilot.

Utredare vid NTSB (National Transport Safety Board) har funnit att båda männen som omkom i Tesla-krascherna använde förarassistentsystemet Autopilot i samband med kollisionerna [1], [2].

Autopilot är ett Level 2 semi-autonomt system, som enligt Society of Automotive Engineers beskrivs som ett system som kombinerar adaptiv farthållare, körfälthållare, självparkering och nu senast möjligheten att automatiskt byta körfält.

Efter den första kraschen under 2016 fick Tesla en chans att adressera så kallade  ”edge cases” (ovanliga scenarion) för att kunna redesigna Autopilot. Tesla sade då att kameran misslyckats med att känna igen den vita lastbilen mot en ljus himmel; US National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) fann i huvudsak att föraren inte var uppmärksam på vägen och gjorde bedömningen att Tesla var oskyldiga.

Det som avslöjas nu är att trots att båda krascherna hade helt olika versioner av förarassisten teknologin (trots att båda kallas Autopilot) ledde de båda versionerna till dödligt utfall. Autopiloten i den första kraschen baserades på teknologi som utvecklats av den israeliska start-upen Mobileye (som sedan förvärvades av Intel). Olyckan var delvis anledningen till att de två företagen avslutade sitt samarbete 2016.

Den andra kraschen nu var med en Model 3 som var utrustad med en andra generationens Autopilot som Tesla utvecklat in-house. NTSB har sagt att föraren körde med Autopilot ca 10 sekunder innan den kraschade in i ett släpfordon. Föraren hade inte händerna på ratten i nästan åtta sekunder före kraschen och nationella utredare undersöker fortfarande fallet.

Säkerhetsexperter har noterat att system med adaptiva farthållare (som Autopilot) förlitar sig mest på radar för att undvika kollisioner. Radar är bra för att upptäcka rörliga objekt men inte stationära. Systemet har också svårt att upptäcka föremål såsom ett fordon som korsar vägen och inte rör sig i bilens färdriktning.

Egen kommentar

Tesla har ännu inte kommenterat kring hur de planerar att åtgärda detta problem. Detta kommer inte som en extra pålaga eftersom det inte bara är en teknisk aspekt som behöver åtgärdas utan också moraliska aspekter som alla som utvecklar denna teknologi behöver adressera [3]. Det finns nämligen inga tydliga parametrar för när ett självförande fordon anses vara tillräckligt säkert för att sättas på vägen. Det man inte heller vet är vilka metoder som ska användas för att bevisa att en självkörande bil är säker nog. Ska man sedan sikta på att ha fordon som kör 10% bättre eller 100% bättre än mänskliga förare?

En studie gjord 2017 av RAND Corporation fann att ju tidigare automatiserade fordon används, desto fler liv kommer man i slutändan att rädda, även om bilarna är bara lite säkrare än bilar som körs av människor. Forskare fann att på lång sikt kan introduktion av bilar som bara är 10% säkrare än en genomsnittliga förare rädda fler liv än att vänta tills fordonen är 75% eller 90% bättre.

Viktigt att notera är att Tesla, oberoende av den senaste händelsen, kommer att strypa Autopilot och Summonfunktionerna i Europa. Detta till följd av det reviderade regelkravet UN/ECE R79. I sin senaste produktuppdatering skriver företaget: ”På grund av nya lokalregleringar har man justerat gränsen för hur mycket ratten får vridas då ”Autosteer” är aktiverat. Det här kan reducera ”Autosteers” förmåga att genomföra skarpa svängar. Därutöver så måste körriktningsvisaren hållas i första spärren (delvis ned eller upp) och filbytet måste inledas inom fem sekunder efter att blinkers satts igång.”

Källor

[1] Hawkins, A.J., Tesla didn’t fix an Autopilot problem for three years, and now another person is dead. The Verge 2019-05-17 Länk

[2] Tesla’s Autopilot system was engaged during fatal Florida crash in March – NTSB. Reuters 2019-05-16 Länk

[3] Stewart, E., Self-driving cars have to be safer than regular cars. The question is how much. Vox 2019-05-17 Länk

Nissan slutar använda lidarteknologi

Nissan har meddelat att de för närvarande bara kommer att använda självkörningsteknologi som bygger på radarsensorer och kameror, och undviker alltså lidar eller ljusbaserade sensorer helt ,på grund av dessas höga kostnader och begränsade möjligheter.

Nissans nya teknologi, som kommer att släppas i Japan senare i år, kommer att använda radar- och sonarsensorer tillsammans med kameror för att kompilera en tredimensionell kartdata för att bilarna ska kunna ”se” sin omgivning. Detta tillkännagavs en månad efter att Elon Musk offentligt sagt att lidarteknologin är för dyr och onödig.

Källa

Tajitsu, N., Nissan spurns lidar tech, siding with Musk. 2019-05-16 Länk

Tesla Autonomy Day

I måndags höll Tesla ett event kallat Autonomy Day där de berättade om flera uppmärksammade nyheter. Till skillnad från tidigare event var detta mycket mer fokuserat på teknologin som man öppet och relativt detaljerat gick igenom, och flera skribenter verkar ha blivit imponerade [1, 2].

Till att börja med har Tesla utvecklat ett eget chip, som ska vara specialanpassat för just Teslas självkörande fordon, till skillnad från t.ex. Nvidias som är mer generellt och som används av många konkurrenter. Teslas chip, som ska tillverkas av Samsung, ska t.ex. vara betydligt snabbare på bildbehandling [1]. Detta nya chip sitter i processorerna i alla Tesla-bilar som tillverkas nu, vilket gör att de hårdvarumässigt redan är klara för att bli helt självkörande, enligt Elon Musk. Nästa år ska man släppa en ny mjukvara för detta vilket gör att det då direkt kan finnas en miljon helt självkörande bilar på marknaden [3]. Och om 2 år kommer nästa generation av chippet.

Vad gäller sensorer så fortsätter Tesla att satsa på radar, kameror, GPS, kartor och kommunikation – men inte lidar. I själva verket anser Elon Musk att de företag som satsar på lidar är dömda till undergång, ”doomed” [4]. Lidarer är dyra och onödiga, säger han. Dessutom drar de mycket energi. För att klara svårare siktförhållanden – där lidar annars har sin styrka – satsar Tesla istället på utveckling av kameror och maskininlärning.

Vad gäller just maskininlärning så har Tesla en fördel i att de låtit alla sina bilar på marknaden (som har tillräckligt med sensorer) sedan flera år samla in data som sedan används för att träna AI-systemet [2]. Man har då också kunna inrikta träningen på speciellt svåra objekt, som t.ex. cyklar på cykelställ på bilar (är det en bil eller en cykel?).

Den kommande mjukvaran kommer också att innehålla funktioner för att låta bilarna – om föraren så önskar – köra mer aggressivt, i vad Elon Musk kallar ”Los Angeles trafikmod” eftersom det krävs en aggressiv körstil för att ta sig fram i trafiken där [5].

Med den nya självkörningsförmågan så möjliggörs också robot-taxi, och Tesla planerar nu för en sådan tjänst, men med en ny affärsmodell. Tanken är nämligen att använda Tesla Model 3-bilar som tidigare leasats till kunder [6]. Kunderna får då ta den största delen av värdeminskningen, och robot-taxitjänstens kunder bryr sig förstås inte om bilarna varit nya eller begagnade. Det innebär också att de som leasat Model 3 inte kommer att ha möjlighet att köpa loss bilarna när leasingperioden är slut.

På frågan om hur mycket Tesla satsar på utvecklingen av självkörning svarar Elon Musk ”det är i princip hela vår kostnadsstruktur”. Han säger också att det är ekonomiskt vansinne att idag köpa en annan bil än en Tesla, för ”om tre år kommer det att vara som att äga en häst” [3].

Här kan ni se en video från eventet (den börjar med en snygg men lååång reklamfilm, själva eventet startar efter 1 timme och 9 min).

Egen kommentar:

Här kändes det verkligen att Tesla har sin bakgrund i elektronikindustrin snarare än i fordonsindustrin – man gör saker som en traditionell biltillverkare nog inte skulle ge sig på.

Filmen innehåller också en bra beskrivning av hur maskininlärning fungerar allmänt och i fordonssammanhang, för oss som inte är insatta i ämnet.

Men min känsla av att se videon är att trots det positiva budskapet så verkar inte Elon Musk riktigt vara i form. Men så är ju Tesla också – återigen – ifrågasatta vad gäller att leverera vad de lovat, nu avseende volymer av Model 3, och också vad gäller själva affären, med lägre intäkter pga sänkta priser och fortsatt höga kostnader. Därför är det extra intressant med den nya affärsmodellen. Men den förutsätter ju att allt finns på plats och robot-taxitjänsten verkligen blir en framgång.

Samtidigt finns det fler moln på Teslas himmel: bland annat en bil i Shanghai som spontant börjat brinna [7]; och en studie som ifrågasätter om Teslas statistik för hur många olyckor de undvikit med sin teknologi verkligen stämmer, då urvalet kanske inte varit representativt [8].

Källor:

[1] Alexandria Sage, Vibhuti Sharma: Tesla says robotaxis coming to U.S. roads next year, slams rivals’ use of Lidar, Reuters 2019-04-22 Länk

[2] Brad Templeton: Tesla Bets Farm On Neural Network Based Autonomy With Impressive Presentation, Forbes 2019-04-22 Länk

[3] Tesla’s self-driving robotaxis will be on US roads by next year, promises Elon Musk, Livemint 2019-04-23 Länk

[4] Matt Burns:
‘Anyone relying on lidar is doomed,’ Elon Musk says, TechCrunch 2019-04-22 Länk

[5] Sean O’Kane: Elon Musk says Tesla will allow aggressive Autopilot mode with ‘slight chance of a fender bender’, The Verge 2019-04-22 Länk

[6] Will Tesla’s Leasing Program Disrupt The Ride-Sharing Market? CleanTechnica 2019-04-21 Länk

[7] Brenda Goh, Yiley Sun: Model S fire video adds to Tesla woes pre-results, Reuters 2019-04-22 Länk

[8] Edward Niedermeyer: MIT Study Showing High ”Functional Vigilance” Among Autopilot Users Comes With Massive Caveats, The Drive 2019-04-10 Länk

Aptiv öppnar upp sin databas

Genom projektet nuScenes by Aptiv kommer Aptiv att öppna upp sin databas från körning i verklig trafik i Boston och Singapore [1]. Det innebär att data från både vänster- och högertrafik finns med.

Databasen består av 1 000 scener som är 20 sekunder långa, med totalt 1,4 miljoner bilder, 390 000 lidarmätningar och 1,4 miljoner annoterade 3D-objekt. Enligt Aptiv kommer den insamlade datan från sex kameror, fem radarenheter och en lidar-enhet på varje fordon vilket ger ett 360-graders synfält runt fordonet.

Målet är att hjälpa andra forskare att utvärdera säkerheten och utveckla algoritmer för automatiserad körning. Hittills ska 1 000 personer och 200 akademiska institutioner ha anmält sig för att få tillgång till data.  

Databasen finns tillgänglig här.

Egen kommentar

Det är spännande att industrin blir alltmer öppen att dela med sig data och andra värdefulla resurser som visualiseringsverktyg. För bara två veckor sedan skrev vi om Volvo Cars E.V.A.-initiativ att dela olycksdata. Ubers AVS och Cruise Automations Worldview är andra exempel på öppna visualiseringsverktyg. 

Källor

[1] Aptiv media. Aptiv Leads Autonomous Vehicle Safety, Releases Industry’s Largest Public Dataset for Autonomous Driving. 2019-03-28 Länk

Open Innovation Lab presenteras

Under veckan hölls ett event för att presentera resultaten av forskningsprojektet Open Innovation Lab (OIL) med parterna RISE Viktoria, VTI, Volvo Cars, AB Volvo, Semcon och HiQ [1] .

Projektets syfte var att utveckla en öppen, licensfri simuleringsplattform, en verktygskedja för att stödja utveckling, test och demonstration av mjukvarukomponenter för fordon, samt att demonstrera öppen innovation baserad på dessa.

Projektet var uppdelat i två huvudaktiviteter för att uppnå detta.

Den första aktiviteten var att utveckla en öppen platform för att skapa simulatorer i vilka mjukvaruutvecklare snabbt kan utveckla, testa och visa upp sina prototyper utan att de måste ha tillgång till dyra licenser eller access till slutna miljöer där denna typ av verktyg finns tillgängliga (t. ex in-house hos OEM:erna).

Den andra aktiviteten syftade till att demonstrera öppen innovation genom att engagera universitetsstudenter att utveckla infotainment applikationer för en Volvobil genom att använda Volvos Android Automotive plattform.

 Under eventet presenterades den i projektet framtagna plattformen och på olika stationer i lokalen demonstrerades med hjälp av simulatorer exempel där prototypfunktioner integrerats med digitala tvillingar av fordon från AB Volvo och Volvo Cars. 

Projektparterna visade också hur arbetsflödet för att installera en simulatormiljö kan se ut och hur man ska göra för att integrera en ny mjukvarufunktion.

 Slutresultatet från projektet finns på projektets hemsida openinnovationlab.se.


Zenuity levererar mjukvara till Polestar 2

Volvo Cars/Veoneer-ägda Zenuity, kanske mest kända för utveckling av mjukvara till självkörande bilar, har nu levererat sin första produktionsmjukvara. Det handlar om förarassistanssystem (ADAS) till VCC-syskonet Polestar och deras nya elbil Polestar 2.

Funktionerna som Zenuity utvecklat ihop med Verner handlar om ”pilot assist” dvs att bilen håller fart, avstånd och i filen, kollisionsförhinder, uppkoppling etc. (har inte exakt info).

”Det visar vår förmåga att bygga och skapa en komplett mjukvarustack för alla framtida kunder”, säger Zenuitys VD Dennis Nobelius.

Egen kommentar

Det är förstås inte så uppseendeväckande att Zenuitys ena ägare väljer teknologi från bolaget. Men det är ändå ett steg på vägen för dem att implementera mjukvaran i produktion.

Källa

[1] Zenuity Pilot Assist ADAS function in Polestar 2, Zenuity 2019-03-05 Länk

Ford utvecklar algoritm för att förutspå trafikolyckor

Ford har kommit med ett sätt att använda Big Data för att hjälpa städer att identifiera platser där det  sannolikt kommer att ske trafikincidenter om inget görs.

Företaget trackade färdrutter och loggade mycket detaljerad kördata från körsessioner som när inbromsning sker, hur kraftig inbromsningen var samt när varningsljus användes. Detta bidrog till att de kunde identifiera när fordonen var nästan med om en olycka. Ford korsrefererade sedan denna information mot befintliga olycksrapporter och utvecklade en algoritm för att beräkna sannolikheten för var framtida incidenter skulle kunna uppstå.

Forskare från Fords Global Data Insight och Analytics-teamet kunde analysera informationen via en interaktiv instrumentbräda. Denna teknologi kan användas i alla typer av vägscenarion, inte bara i städer.

Källa

Ford reveals how big data could help make cities safer. SafeCar News 2018-11-30 Länk

Svenska aktörer samarbetar med Nvidia

Volvo Cars kommer att fördjupa sitt samarbete med chipjätten Nvidia [1]. Samarbetet går ut på att utrusta nästa generation av Volvo-bilar med Nvidias datorsystem Drive AGX Xavier. Den kommer framförallt att användas för mer avancerade och säkrare förarstödssystem.

Dessa bilar väntas vara på marknaden i början av 2020-talet och kommer vara uppbyggda på Scalable Product Architecture 2 (SPA 2) och utrustade med sensorer som möjliggör en 360-graders vy runt bilen. Volvo Cars har inte avslöjat vilka bilmodeller det rör sig om exakt.

Autolivs avknoppning Veoneer har också ett samarbete med Nvidia [2]. I sin nya superdator Zeus som ska möjliggöra automatiserad körning (motsvarande SAE-nivå 4) kommer företaget att använda Drive AGX Xavier. Detta görs ihop med Zenuity, Veoneers och Volvo Cars gemensamma mjukvaruföretag.

Voeneer beskriver Zeus som en ”hjärna” som fogar samman data från kameror, radar och andra sensorer, tolkar situationen och tar nödvändiga åtgärder. Den väntas på marknaden 2021. 

Källor

[1] Volvo Cars Media. Your future Volvo will burst with computing power. 2018-10-10 Länk

[2] Veoneer PR. Veoneer Introduces Autonomous Driving Supercomputer Based on Zenuity Software and NVIDIA Processing Power. 2018-10-10 Länk

Wind Rivers + Hyundai Autron

Mjukvaruföretaget Wind River som inriktat sig på säkerhetskritiska domäner har inlett ett samarbete med Hyundai Autron [1]. Samarbetet går ut på att utveckla ett mjukvaruramverk för att underlätta utveckling av säkra automatiserade och uppkopplade fordon.

Ramverket kommer att köras på Wind Rivers säkerhetscertifierade realtidsoperativsystemet VxWorks och utnyttja avancerad systempartitionering via hypervisorteknologi. Detta kommer att möjliggöra integrering av säkerhetskritiska och icke-säkerhetskritiska funktioner på samma hårdvara utan att äventyra informationssäkerheten. Ett sådant system är både flexibelt och kostnadseffektivt.

Källor

[1] Wind River. Wind River Selected by Hyundai Autron to Develop Safety Platform for Autonomous Vehicles. 2018-08-27 Länk