Artificiell intelligens, Inspiration

Kommer en robot att bli din framtida chef?

Historiskt sett har teknologiska framsteg haft stor påverkan på hur vi organiserar oss på våra jobb. I en artikel spås det hur AI kan komma att drastiskt intensifiera vårt sätt att jobba med några exempel från t.ex. Amazon [1].

Tidigare har det vart mycket fokus på att kunna optimera produktiviteten av fabriksarbetare. Utvecklingen av billiga sensorer, nätverk och maskininlärning möjliggör nu samma nivå av detaljerad övervakning av produktiviteten bland tjänstemän.

Källa

[1] Dizieza, J., How hard will the robota make us work?, The Verge 2020-02-27 Länk

Fordon, Trafiksäkerhet

Avaktiveringsrapport från DMV

Kaliforniens Department of Motor Vehicles (DMV) har publicerat sin årliga rapport kring hur många gånger som självkörande fordon har behövt överlämna kontrollen till säkerhetsföraren [1]. Rapporten gäller körningar från 2019.

Den här gången har siffrorna redovisats av totalt 64 aktörer med tillstånd för testning i Kalifornien. Det visar sig att Baidu, Waymo och Cruise haft minst antal avaktiverigar per körd kilometer, medans Mercedes-Benz, BMW och Toyota var bland de med flest avaktiveringar per körd kilometer [2]. Här kan ni se flera illustrationer med exakta siffror från respektive företag.

Toppsiffrorna i den här rapporten är högre än toppsifforna från förra årets rapport som gällde körningar från 2018 [2].

Egen kommentar

Flera aktörer inklusive Waymo och Cruise är skeptiska till betydelsen av avaktiveringssiffror och antalet körda mil som ett mått på prestanda. Här kan ni läsa Waymos senaste uttalande om detta.

Källa

[1] DMV. California’s annual disengagement report. 2020-02-26 Länk

[2] Hyatt, K., Road Show. Toyota had the most autonomous vehicle disengagements, 27,000% more than Baidu Apollo. 2020-02-26 Länk

Trafiksäkerhet

NTSBs utredning av dödsolyckan i Kalifornien

Den amerikanska haverikommissionen NTSB har slutfört utredningen av dödsolyckan som skedde i mars 2018 i en Tesla Model X på en motorväg i Mountain View i Kalifornien [1, 2]. 

Förarstödssystemet Autopilot hade aktiverats av föraren ungefär 19 minuter innan bilen körde in i en barriär i 114 km/h där hastighetsbegränsningen var 104 km/h. Systemet ska ha feltolkat väglinjer på motorvägen. 

Föraren uppmanades vid flera tillfällen att vidröra ratten, men han lydde inte uppmaningarna. Vidare så visar utredningen att föraren hade ett spel igång på sin telefon och under sex sekunder innan olyckan hade han inte händerna på ratten trots varningarna. 

Totalt har NTSB identifierat sju säkerhetsproblem relaterat till olyckan:

  • Förardistraktion
  • Bristande monitorering av förarens engagemang
  • Bristande riskbedömning för systemets driftsförhållanden (Operational Design Domain, ODD)
  • Begränsningar i kollisionsundvikande system
  • Otillräcklig federal övervakning av system som möjliggör delvis automatiserad körning
  • Otillräckliga krav för händelseinspelning vid användning av automatiserade körsystem
  • Bristfällig motorvägsinfrastruktur

Baserat på utredningen har NTSB förnyat sina tidigare rekommendationer samt publicerat nio nya rekommendationer som berör flera organisationer, inklusive Tesla, NHTSA och Apple. 

Enligt NTSB kunde olyckan ha undvikts ifall Autopilot designats på ett sätt så att förare inte kan inbilla sig att fordonet är helt självkörande. NTSB utfärdade säkerhetsrekommendationer angående detta 2017 och drar slutsatsen att Tesla inte följt dessa.

NTSB är också kritiska till säkerhetsorganisationen NHTSA för den otillräckliga översikten av Autopilot. Enligt NTSB borde NHTSA ha gjort mer för att skydda förare.

Apple kritiseras för att de inte utvecklat bättre system för att hindra förare från att använda mobilen i bilen.

En slutrapport från olyckan väntas inom ett par veckor. Här kan ni hitta ett tiotal olika rapporter och dokument från utredningen. 

Källor

[1] NTSB News. Tesla Crash Investigation Yields 9 NTSB Safety Recommendations. 2020-02-25

[2] NTSB. Automation and data summary factual report.

Bussar, Fordon, Okategoriserade, Trafiksäkerhet

EasyMile hindras köra passagerare i USA

Efter en olycka, där en passagerare fallit av sätet vid ett nödstopp, hindrar nu den amerikanska trafiksäkerhetsmyndigheten NHTSA skyttelföretaget EasyMile från att köra passagerare [1]. Förbudet gäller 16 skyttlar i tio amerikanska delstater.

Skyttlarna får enligt EasyMile fortfarande rulla på allmän väg under utredningsperioden, fast då med enbart säkerhetsförare.

Passageraren rapporteras fått lindriga skador och klagat på smärta i knä och ben [2].

Egen kommentar

Skyttelpassagerare är idag inte fastspända och kan färdas stående. Detta trots att skyttlarna i vissa situationer är programmerade till att tvärnita. Idag begränsas därför dessa fordon ofta till en maxhastighet på 20 km/h. En så låg maxhastighet begränsar nyttan men verkar ändå inte räcka för att undvika skador på passagerare.

Källa

[1] U.S. agency slams brakes on self-driving EasyMile shuttles after passenger injury. 2020-02-25 Länk

[2] EasyMile Autonomous Shuttle Operations Paused in U.S. After Minor Incident in Ohio. 2020-02-27 Länk

Tester och demonstrationer

Porsches lösning för verkstäder

Porsche har i ett samarbete med Kopernikus Automotive nyligen demonstrerat en lösning för självkörande fordon i verkstäder [1]. Fordonet kör helt autonomt från parkeringsplatsen till lyftplattformen och tillbaka. Mekanikerna använder en surfplatta för att manövrera fordonet till rätt position i verkstaden.

Den självkörande lösningen är baserad på ett AI som tränats baserat på verkstadsmiljön. Lösningen använder sig därmed inte av lika mycket sensordata, och är därför också en billigare lösning än de självkörande lösningarna som utvecklas för att köra i verklig trafik.

En sådan lösning kan komma till god nytta för att effektivisera och minska kostnader i reparationsverkstäder, och kan även nyttjas i andra tillämpningsområden.

Källa

[1] Porsche Newsroom. Porsche demonstrates autonomous driving in the workshop. 2020-02-25 Länk

Mobilitetstjänster, Tester och demonstrationer

Pony.ai får stor finansiering från Toyota

Pony.AI som fokuserar på mobilitetstjänster med självkörande teknologi får nu en investering på 400 miljoner dollar från Toyota [1].

Toyota och Pony.AI ingick ett samarbete förra året och den här finansieringen visar på ett fortsatt samarbete där Pony.AIs teknologi kan kombineras med Toyotas fordon.

Pony.AI har demonstrerat sin mobilitetstjänst med självkörande fordon både i Kina och i Kalifornien. Senaste nytt är att företaget fått tillstånd att transportera vanliga resenärer inom ramen för pilotprogrammet i Fremont i Kalifornien. Där låter man en grupp stadsanställda pendla i Pony.AIs självkörande fordon [2].

Källa

[1] Pony.AI. Pony.ai Raises $400 Million from Toyota to Accelerate Autonomous Driving Development. 2020-02-25 Länk

[2] Lekach, S., Mashable. Chinese company gives California workers free rides in self-driving robotaxis. 2020-02-26 Länk

Fordon, Funktionell säkerhet, Personbilar, Sensorer

AutonomouStuff och TÜV SÜD i sammarbete

AutonomousStuff har i samarbete med tyska TÜV SÜD utvecklat ett säkerhetskoncept för sitt PACmod 3.0 drive-by-wire system [1]. Detta med syfte att accelerera godkännandeprocessen för forskningsplattformen Lexus RX450h Automated Research Development Platform.

Med PACMod 3.0-systemet inaktiverat i Lexus-plattformen blir fordonet lagligt att framföras på allmän väg. Vill man dock använda plattformen på allmänna vägar med systemet aktiverat måste man ansöka om ett tillstånd från tyska myndigheter.  Att TÜV SÜD gjort en säkerhetsutvärdering av systemet är en förutsättning för att kunna ansöka om tillståndet. Detta väntas påskynda godkännandeprocessen för AutonomousStuffs kunder Tyskland, och på längre sikt i hela Europa.

Källa

[1] Tatum, H., Cision. Hexagon | AutonomouStuff and TÜV SÜD collaborate for safer autonomous research. 2020-02-25 Länk

Fordon, Kartor, Kommunikation, Produktplaner

Kinas strategi för smarta fordon

Flera kinesiska departement har enats om en gemensam strategi, Strategies for Innovative Development of Intelligent Vehicles, med målet att påskynda utvecklingen av smarta fordon [1, 3].

Av strategin framgår det att Kina planerar att utveckla klart sitt system för smarta fordon någon gång mellan år 2035 och 2050.

Utöver de traditionella fokusområdena som nyckelteknologier, piloter, standardisering, cybersäkerhet och rättsligt ramverk, har strategin stort fokus på digital infrastruktur. Där betonas bland annat vikten av 5G och V2X-kombinationen för planering och implementering av intelligent väginfrastruktur samt vikten av att utveckla fordonsnätverk som täcker de flesta scenarier, att utveckla nationella positioneringstjänster med hög precision, att utveckla nationell väg GIS-system samt att utveckla nationella plattformar för trafikstyrning via molnlösningar.

År 2025 väntar man storskalig produktion av fordon med villkorad automation (SAE-nivå 3) och kommersiell tillämpning av fordon med hög automationsnivå (SAE-nivå 4) inom specifika områden.

Fram till 2025 väntas också betydande framsteg i landet inom uppkoppling och uppbyggandet av digitalinfrastruktur för smarta städer. LTE-V2X-baserade nätverket väntas stödja kommunikation i flera regioner medans 5G-V2X-nätverket väntas finnas i vissa städer och motorvägar.

Egen kommentar

Med den nya strategin kan man säga att Kina fördröjer storskalig implementation av fordon med självkörande kapabilitet eftersom orginalmålet var satt till slutet av 2020 [2].

Det som målet innefattade var så kallad SAE 3 automation där fordon skall i vissa förhållanden kunna hantera körningen självständigt, men med en förare bakom ratten som kan ta över i oväntade situationer. Att Kina fördröjer målet har att göra med en missbedömning av utmaningarna med att göra teknologin säker nog för storskalig användning.

Källa

[1] Gasgoo. China wishes to consummate intelligent vehicle system with Chinese standard by 2050. 2020-02-24 Länk

[2] Shen, J., Technode. China delays self-driving deployment goal to 2025. 2020-02-24 Länk

[3] Länk Originaldokumentet på kinesiska som vi tagit del via vår kinesisktalande kollega.

Elektronik och processorer

Topplista med beräkningsplattformar

Navigant Research har publicerat sin årliga rapport Leaderboard: Automated Vehicle Compute Platforms där de rangordnat 10 företag som tillverkar beräkningsplattformar [1]. 

Rangordningen är baserad på ett tiotal parametrar: vision, marknadsstrategi, partners, produktionsstrategi, teknologi, försäljning, marknadsföring och distribution, produktförmåga, produktkvalitet och tillförlitlighet, produktportfölj och uppehållskraft. 

Resultaten blev: NVIDIA, Intel-Mobileye, Qualcomm Technologies, Xilinx, Waymo LLC, Tesla, NXP Semiconductors, Renesas Electronics Corporation, Apple Inc., AImotive. 

Egen kommentar

Vi har inte tillgång till hela rapporten och det är svårt att säga hur Navigants metodik ser ut och vad rankningen baseras på exakt (t.ex. vilken indata som används).

Här kan ni läsa om Navigants liknande rankning från 2019 som är något bredare och omfattar 20 aktörer som arbetar med automatiserad körning. 

Källor

[1] Navigant Research. Navigant Research Leaderboard: Automated Vehicle Compute Platforms. Länk

Mobilitetstjänster, Personbilar

Självkörande taxi och lågutnyttjade tåglinjer

En forskargrupp från Schweiz har undersökt om tåglinjer på landsbygden med låg utnyttjandegrad skulle kunna ersättas med självkörande taxi. De har tittat på detta utifrån operativa aspekter som kostnad och tillgänglighet. 

Studien är baserad på en simulering där självkörande taxi framförs i ett vägnätverk med hänsyn till trängsel och moderna samordningsstrategier för hur fordonen skickas ut och fördelas i nätverket. Som konkreta exempel används fyra lågutnyttjade tåglinjer på landsbygden i Schweiz. 

Resultaten visar att självkörande taxi skulle reducera både restid och kostnad för tre av dessa tåglinjer. I det fjärde fallet skulle även manuellt framförd taxi ge bättre tillgänglighet till reducerad kostnad.

Forskarnas slutsats från resultaten tyder på att centralt samordnade självkörande taxibilar kan vara ett attraktivt alternativ för landsbygden.

Källor

Sieber, L., et al., 2020. Transportation Research Part A: Policy and Practice. Improved public transportation in rural areas with self-driving cars: A study on the operation of Swiss train lines. Länk

utgiven av RISE Research Institutes of Sweden