Kategoriarkiv: Mjukvara

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

 

NAV Alliance

Volkswagen, Aquantia, Bosch, Continental och Nvidia har skapat en ny allians kallad Networking for Autonomous Vehicles (NAV) Alliance [1].

Målet är att tillsammans adressera komplicerade backend-problem som krävs för att automatiserade fordon ska kunna nå marknaden i stor skala.

Den primära uppgiften är att försöka standardisera dataöverföring med hög bandbredd mellan sensorer och andra enheter i automatiserade fordon. En annan uppgift är att skapa gemensamma förfaranden och krav för system i automatiserade fordon kring säkerhet och övergripande tillförlitlighet, och att utbilda allmänheten om automatiserade fordon – något som behövs för sådana fordon ska bli verklighet.

NAV Alliance hoppas att fler aktörer ansluter.

Källor

[1] Krok, A. CNN. VW, Nvidia, Bosch, others team up to suss out the back end of autonomy. 2018-06-26 Länk

Startups inom automatiserade fordon

Det pratas och skrivs ofta om hur många entreprenörsföretag, startups, det finns inom området automatiserade fordon. Nu har TechCrunch grävt i detta och egentligen bara hittat 12 st oberoende och välfinansierade sådana [1], och kategoriserat dem inom två områden: sensorteknologiföretag och de som utvecklar kompletta teknikplattformar inklusive hårdvara och reglerfunktioner.

Sensorföretag: Nauto Inc, Quanergy Systems, CYNGN, Innoviz Technologies, Autotalks, Oryx Vision. Av dessa är de 3 första hemmahörande i Kalifornien och de 3 sista i Israel.

Teknikplattformsföretag: Zoox, Roadstar.ai, Pony.ai, Aurora, TuSimple, Drive.ai. Av dessa är alla i Kalifornien utom Roadstar.ai som finns i Shenzhen.

Egen kommentar

De som utvecklar sensorer har ofta en lättare väg in till fordonsföretagen då de i princip säljer en komponent vilket kan ske på traditionellt sätt. Teknikplattformsutvecklarna konkurrerar däremot delvis med fordonstillverkarna själva. Å andra sidan börjar allt fler inse att man behöver samarbeta inom området för att över huvudtaget lyckas ta sig till marknaden.

Källor

[1] J Rowley: The well-funded startups driven to own the autonomous vehicle stack, TechCrunch 2017-05-27 Länk

 

Zenuity i strategiskt samarbete med Univrses

Zenuity, som ju ägs av Volvo Cars och Veoneer, har under det senaste året samarbetat med startupföretaget Univrses i Stockholm. Nu har företagen offentliggjort sina planer att förlänga och fördjupa samarbetet under de kommande två åren [1], [2].

I dagsläget samarbetar de kring bildanalys och datorseende som möjliggör för den självkörande bilen att detektera och följa objekt i sin omgivning. Detta inkluderar ”visual odometry”, skalestimering, ”Lidar-SLAM” samt registrering av punktmoln.

Framöver kan fler samarbetsområden bli aktuella, och resultaten väntas vara på plats år 2021 då Zenuity planerar att leverera sina första system på automationsnivå 4 till kunder.

Zenuity har i grova drag delat upp sina planer mot självkörning i fyra steg. Detaljer om detta kan ni läsa om i reportagen som Elektronik-Tidningen gjort med Mohammad Ali (ja, ni läste rätt!) från Zenuity.

Egen kommentar

Personligen tycker jag att det är extra spännande att Zenuity valt att inleda ett strategiskt samarbete med ett svenskt startupföretag. På ett sätt är det kvittens på att vi har världsledande kompetens i Sverige. Dessutom stärker det vårt näringsliv rent ekonomiskt.

Källor

[1] Univrses Pressmeddelande. Stor satsning på självkörande fordon i Stockholm

[2] Zenuity lägger mångmiljonbelopp på Univrses de närmaste två åren. 2018-05-24 Länk

Nvidia kombinerar AI och VR

Under Nvidias årliga konferens GTC som hölls i Kalifornien i slutet av mars presenterade företaget en ny simuleringsplattform som döpts till NVIDIA DRIVE Constellation [1].

Det är en molnbaserad plattform som använder sig av fotorealistisk simulering för att testa självkörande fordon. Att ha ett lager av virtuell verklighet gör att olika användarfall kan illustreras och testas ihop med människor.

Plattformen består i huvudsak av två servrar. Den ena använder sig av företagets simuleringsmjukvara (NVIDIA DRIVE Sim) för att simulera verkliga fordonssensorer som kamera, lidar och radar. Den andra servern innehåller företagets dator för artificiell intelligens (NVIDIA DRIVE Pegasus). Denna processar informationen som simulerats fram av simuleringsmjukvaran, på samma sätt som om den hade kommit från verkliga fordonssensorer.

Förhoppningen är att DRIVE Constellation ska möjliggöra riskfri och snabb storskalig testning. Den kommer att lanseras på marknaden under tredje kvartalet 2018.

Här han ni se hur det hela ser ut.

Källor

[1] Nvidia News. NVIDIA Introduces DRIVE Constellation Simulation System to Safely Drive Autonomous Vehicles Billions of Miles in Virtual Reality. 2018-03-29 Länk

Apollo Scape

Baidu har nu lanserat en öppen databas för automatiserade fordon, Apollo Scape [1]. Enligt företaget är den 10 gånger större än andra motsvarande öppna databaser, inklusive Kitti och CityScapes. Apollo Scape är en del av Apollo, Baidus öppna plattform för automatiserade fordon.

Apollo ger utvecklare tillgång till en komplett uppsättning lösningar och källkod, vilket gör det möjligt för dem att exempelvis konvertera ett konventionellt fordon till självkörande fordon på bara 48 timmar. Apollo Scapes ger dem nu ett dataset som kan användas för sensorutvärdering, simuleringar, vägnätsanalys och dylikt, samt möjliggör träning av självkörande fordon i komplexare miljöer, väder och trafikförhållanden.

Utöver det har Baidu blivit medlem i Berkeley DeepDrive (BDD) Industry Consortium som utforskar spetsteknologier inom maskinellt seende och maskininlärning för fordonsindustrin.

Företagets förhoppning är att bli ”the Android of the auto industry”.

Egen kommentar

Tillgång till data är avgörande för utveckling av automatiserade fordon. Likaså är det viktigt att kunna göra tolkning av data, och det är precis därför som Baidu inleder ett strategiskt samarbete med ett av världsledande konsortium inom djupinlärning.

Källor

[1] Walz, K., FutureCar. Baidu Apollo Releases the World’s Largest Dataset for Self-Driving Cars. 2018-03-14 Länk

Autoliv levererar till Geely

Autoliv har fått i uppdrag att utveckla de första förarstödsystemen till Geelys bilar motsvarande automationsnivå 3 enligt SAE-skalan [1]. Det omfattar elektroniska styrenheter samt mjukvara till avancerade förarstödsystem, radarsystem och kamerasystem med mono- och stereovision. Utvecklingen kommer att ske i samarbete med mjukvaruföretaget Zenuity (Autolivs och Volvo Cars gemensamma satsning).

Då den kinesiska marknaden är stor och sådana här system  precis har börjat komma i fordon är detta en viktig milstolpe för Autoliv.

Källor

[1] Autoliv Press Releases. Autoliv Nominated to Develop and Produce First Level 3 ADAS System for Geely. 2018-03-08 Länk

Ny laserteknik gör det möjligt för autonoma fordon upptäcka hinder runt hörnet

En forskargrupp från Stanford University har utvecklat ett nytt laserbaserat system som gör det möjligt för autonoma bilar att se hinder runt hörnet innan det är inom deras visuella synfält [1].

Systemet gör detta genom att effektivt producera bilder av föremål som är dolda runt ett hörn, vilket gör det möjligt för autonoma fordon att se hinder innan de kommer inom synhållet.

Genom att använda teknologier som t.ex. LIDAR, skickas laserpulser mot en yta och mäter tiden som krävs för att ljuset ska reflekteras – denna data samlas sedan in för att bygga en tredimensionell modell av ytan vilket resulterar i att man kan utveckla bildobjekt som inte är direkt synliga för kameran.

Forskargruppen uppgav också att den reflekterande karaktären av vägskyltar och cykelreflektorer gör deras teknik passar bra för autonoma fordon och tillägger att deras forskningen använder sensorer som liknar dem som redan används i autonoma fordon.

Trots detta meddelade forskargruppen dock att de fortfarande behöver förbättra systemet, så det kan bli bättre på att upptäcka objekt som inte är väldigt reflekterande eller stationära (till exempel barn eller vilda djur) men även att se till det kan användas utomhus under soliga förhållanden.

Källa

[1] Davis,N., New laser technology lets driverless cars see round corners, The Guardian, 2018-03-05 Länk