Artificiell intelligens, Mobilitetstjänster, Sensorer

Five.ai siktar på att leverera självkörande fordon i London 2019

Cambridge-entreprenören Five.ai har fått in en investering på 26,8 miljoner pund, där 12,8 miljoner pund är del av statligt stöd, till sitt deltagande i StreetWise-projekt som syftar till att introducera autonoma fordon på Londons vägar redan 2019 [1].

Syftet är i första hand att utveckla ett mjukvarusystem som kan implementeras på befintliga fordon och består av sensorteknik (inklusive LiDAR, radar och ultraljud) som gör det möjligt för fordonet att upptäcka miljön kring det [2].

Den AI-baserade plattformen kommer i ett nästa skede användas för att konkurrera med Uber och andra mobilitetstjänster som har en flotta av autonoma taxibilar.

Genom att även använda befintlig stadsinfrastruktur från CCTV-videoklipp för att få översikt och kombinera detta med datorsimuleringar blir det möjligt att bygga modeller av hur människor beter sig vid olika gatukorsningar i London, säger VD:n Stan Boland.

Källor

[1] Burgress, M., CCTV footage is helping self-driving cars predict the future. Wired. 2017-09-05 Länk

[2] Lunden, I., UK’s FiveAI gets $35M to build a taxi service powered by its own self-driving car platform. TechCrunch. 2017-09-05 Länk

Lagstiftning och regelverk

Uppdaterade riktlinjer från NHTSA

För drygt ett år sedan presenterade den amerikanska säkerhetsorganisationen NHTSA riktlinjer för automatiserade fordon med titeln Federal Automated Vehicles Policy. En reviderad version av dessa publicerades igår under titeln Automated Driving Systems (ADS) 2.0, A Framework For Safety.

Varken de ursprungliga eller de nya riktlinjerna är formella regler. Detta eftersom NHTSA bedömer att det är för tidigt att definiera formella regler. Huvudsyftet med riktlinjerna är att fungera som en vägledning till företag, tillsynsmyndigheter och lagstiftare.

De gamla riktlinjerna bestod av fyra avsnitt. ADS 2.0 är uppdelat i endast två avsnitt: Avsnitt 1: Frivillig vägledning för automatiserade körsystem och Avsnitt 2: Tekniskt stöd till stater, Bästa praxis för lagstiftare om automatiserade körsystem. Det är bland annat avsnitten om NHTSAs utökade mandat som tillståndsgivande myndighet och nuvarande regleringsstrategier som tagits bort. Andra påtagliga skillnader inkluderar följande:

  • Riktlinjerna från förra året gick ut på att alla företag som ville testa automatiserade fordon behövde visa för NHTSA att deras fordon var säkra innan de fick framföras på allmänna vägar. Säkerhetsbedömningen som NHTSA utgick ifrån omfattade 15 områden. Nu har säkerhetsbedömningen kortats ner till 12 områden och företagen behöver inte redovisa för NHTSA vilken säkerhetsbedömning de utfört och hur. Företagen uppmanas dock att offentliggöra deras säkerhetsbedömning så att allmänheten kan känna sig trygg. NHTSA betonar att det handlar om frivillig säkerhetsbedömning (Voluntary Safety Self-Assessment).
  • De 12 områden som företag kan utgå ifrån i sin frivilliga säkerhetsbedömning är:
    • Systemsäkerhet
    • Operativ designdomän
    • Objektdetektering och respons
    • Fall-back
    • Valideringsmetoder
    • Människa-maskin gränssnitt (HMI)
    • Datasäkerhet
    • Krocksäkerhet
    • Säkerhet efter krock
    • Datainspelning
    • Konsumentutbildning och träning
    • Federala, statliga och lokala lagar
  • Följande områden har utelämnats från säkerhetsbedömningen: sekretess, registrering och certifiering samt etiska överväganden (se den gamla listan här). För många av de 12 områdena uppmanas företagen att följa relevanta befintliga standarder i så stor utsträckning som möjligt.
  • De nya riktlinjerna använder en annan terminologi. Begreppet automatiserade körsystem (automated driving system, ADS) används istället för automatiserade fordon (automated vehicles). Detta är i stort sätt i linje med terminologin som rekommenderas av SAE International i deras Taxonomy and Definitions for Terms related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles.
  • Automatiserade system syftar endast till nivå 3, 4 och 5 enligt SAE-klassificeringsskalan. Förra årets riktlinjer täckte alla nivåer.
  • Förra årets riktlinjer innehöll också en modell för hur delstaterna kan upprätta egna regler för automatiserade fordon. Detta har nu ersatts av en uppsättning bästa praxis som tydligare definierar delstaternas och federala tillsynsmyndigheters roll.

En ny uppdatering av ADS väntas nästa år.

Egen kommentar

Min bedömning är att de nya riktlinjerna är betydligt mjukare än dess föregångare. Att allt som står i riktlinjerna är frivilligt betonas (över)tydligt. Själva ordet voluntary används 53 gånger, till skillnad från den gamla versionen där det inte förekommer alls (där står det lite vagt This Guidance is not mandatory). En grovdragen slutsats av detta är att NHTSA lägger allt ansvar på tillverkarna. Detta betraktas av vissa som positivt eftersom det gynnar innovation. Andra ser det som något negativt eftersom det kan äventyra säkerheten.

Något annat som jag lagt märke till är att NHTSA uttryckligen önskar att delstaterna inte ska införliva denna frivilliga vägledning i sina lagar: NHTSA strongly encourages States not to codify this Voluntary Guidance (that is, incorporate it into State statutes) as a legal requirement for any phases of development, testing, or deployment of ADSs. Självklart tog de gamla riktlinjerna upp detta också, men inte lika tydligt. NHTSA uppmanar också delstaterna att skapa bra förutsättningar för alla aktörer. Detta framförallt för att stödja mindre företag som vill utföra tester.

En ytterligare observation är att de nya riktlinjerna är betydligt kortare (jämför 27 med 112 sidor!), och det är vi glada för.

Funktioner, Kooperativa system

Zenuity och Ericsson samverkar

Zenuity och Ericsson kommer att samverka för att utveckla Zenuitys molntjänst, Zenuity Connected Cloud, kopplad till Ericssons IoT Accelerator-plattform, att användas till säkerhetsfunktioner som förarstöd och autonom körning [1].

Funktionerna kommer att bestå av mjukvara i fordonen som samverkar med sensorer och molnbaserade stödfunktioner som förser bilarna med information från andra fordon och från infrastrukturen.

Egen kommentar

Ericsson samverkar på liknande sätt med andra fordonsföretag som t.ex. Volvo Cars, Lync & Co och Scania. Det är troligen så att för att få fullständig säkerhet i alla situationer så räcker det inte med fordon som är autonoma i meningen att de har alla sensorer och all mjukvara ombord, utan det krävs också en samverkan via uppkoppling.

Källor

[1] Ericsson and Zenuity team up for self-driving cars, Ericsson press release 2017-09-07 Länk

Funktionell säkerhet

Teslas Autopilots design bidrog till olycka

Amerikanska haverikommissionen National Traffic Safety Board NTSB har utrett olyckan med en Teslabil i Autopilot-mod i maj 2016, och kommit fram till att systemets design bidragit till olyckan [1]. Detta då systemet i alltför hög grad tillåtit felanvändning, dvs. att föraren kunde köra i autopilotmod i hög fart på en allmän väg utan att ha uppsikt, vilket Tesla i sina rekommendationer sagt att man skulle inte skulle göra. Vid olyckan fanns det10 sekunder att reagera vilket alltså varken föraren eller Autpilotsystemet gjorde.

Enligt NTSB är det inte tillräckligt att bara kontrollera att föraren rör ratten. Sedan olyckan har Tesla uppdaterat mjukvaran så att det inte går att helt släppa uppmärksamheten.

Egen kommentar

NHTSA konstaterade i januari 2017 att det inte var något fel på bilen eller Autopilotsystemet och lade ner utredningen. Men nu har alltså NTSB kommit till en delvis annan slutsats.

Källor

[1] David Shephardson: ’System safeguards’ lacking in Tesla crash on autopilot: NTSB, 2017-09-12 Länk

Lagstiftning och regelverk

USA ett steg närmare storskalig testning?

Förra veckan godkände det amerikanska Representanthuset ett lagförslag kallat SELF-DRIVE Act för att påskynda introduceringen av automatiserade fordon inklusive de utan mänsklig förare [1]. Om förslaget blir lag, skulle en fordonstillverkare kunna få undantagstillstånd för testning av upp till 25 000 fordon under det första året. Antalet fordon skulle ökas successivt under tre år med 50 000 år två, och 100 000 år tre respektive år fyra. Delstaterna skulle fortfarande bestämma regler om registrering, licensiering, ansvar, försäkring och säkerhetsinspektioner, men inte fordonsdesign, konstruktion och prestanda. Dessa skulle bestämmas på federal nivå. Det skulle krävas att fordonen följer de federala riktlinjerna för säkerhet utvecklade av NHTSA (en ny version av dessa kommer att presenteras på torsdag av den amerikanska transportsekreteraren Elaine Chao).

Förslaget går nu till senaten, där en grupp av lagstiftare har arbetat med liknande lagstiftning. Det är först vid ett eventuellt godkännande i senaten som förslaget blir lag. Om det skulle bli så kommer NHTSA få i uppdrag att implementera lagen. De kommer i så fall att behöva få två år på sig att specificera vad varje testningsorganisation måste göra för att få undantagstillstånd. Mer om själva processen kan ni läsa om här.

Egen kommentar

Det här är ett sätt att förhindra att varje enskilt delstat har egen reglering av automatiserade fordon, något som många sett som ett hinder för storskalig spridning av automatiserade fordon. Förslaget välkomnas av flera fordonstillverkare inklusive General Motors och Ford.

Källor

[1] Reuters. U.S. House unanimously approves sweeping self-driving car measure. 2017-09-06 Länk

Okategoriserade

Daimlers Lab1886

Daimler gör om sitt befintliga utvecklingscenter i Sunnyvale i Kalifornien till en inkubator kallad Lab1886 [1]. Syftet är att snabba på innovationer inom framtida mobilitet med hjälp av uppkopplade, automatiserade, delade och eldrivna fordon.

Inom ramen för Lab1886 kommer Daimlers anställda att tävla med sina idéer i en ”Shark Tank” där de mest lovande idéerna kommer att väljas för vidareutveckling inom Daimler eller som separata företag.

Lab1886 kommer att ha kontor i Sunnyvale, Stuttgart, Berlin och Peking.

Källor

[1] San Francisco Chronical. Daimler inaugurates incubator in Silicon Valley. 2017-08-31 Länk

Mobilitetstjänster, Tester och demonstrationer

Lyft i samarbete med Drive.ai

Mobilitetsföretaget Lyft och startuppföretaget Drive.ai har offentliggjort sina planer att utföra en pilot med automatiserade fordon i San Francisco [1]. Det handlar om en mobilitetstjänst som kommer kunna nyttjas av en utvald grupp resenärer. Till att börja med kommer piloten att inkludera ett tiotal fordon av företagen har i sin befintliga fordonsflotta (Lincoln MKZ and Audi A4), men förhoppningen är att antalet fordon ska utökas allteftersom.

Både Lyft och Drive.ai kommer att samla data från piloten.

Starten och längden för piloten liksom andra detaljer är inte kända ännu.

Källor

[1] Davis, A., Wired. Lyft Is Launching a Fleet of Self-Driving Cars in San Francisco. 2017-09-07 Länk

HMI, Samverkan människa - maskin

AI-baserad “ratt”

Jaguar har visat sitt nya ”ratt” baserad på artificiell intelligens för användning i automatiserade fordon år 2030 [1]. Den kallas Sayer och är en bärbar enhet, eller virtuell assistent, som användaren bär med sig och kan använda i olika fordon för att interagera med dem. Användaren kan använda den för att exempelvis boka en bil.

Egen kommentar

Jag måste erkänna att jag har svår att förstå varför någon skulle vilja bära med sig en AI-ratt? Varför inte använda en smarttelefon, smartklocka eller liknande?

Källor

[1] Jaguar Newsroom. “HELLO, MY NAME IS SAYER. I AM THE STEERING WHEEL OF THE FUTURE”. 2017-09-04 Länk

Artificiell intelligens, Elektronik och processorer, Informationssäkerhet, Mobilitetstjänster, Positionering, Sensorer

Israeliska start-ups i DRIVE

Förra nyhetsbrevet hade ett referat från ett amerikanskt start-up-seminarium. Vi fortsätter idag på det inslagna spåret.

Israeliska mobilitets-centret DRIVE i Tel Aviv samlar ett 30-tal start-up-företag verksamma inom framtida mobilitet, varav 10-15 st deltar i centrets acceleratorprogram där de får chans att vidareutveckla sina idéer i samverkan med centrets partnerföretag, bland dem Honda och Volvo Cars. I måndags 4 september var Volvo Cars värd för ett seminarium där 8 av DRIVEs dessa företag visade upp sig. Här är en kort beskrivning av deras produkter.

  • Arbe Robotics utvecklar en högupplöst 4D-radar med 110 graders synfält och 50 Hz frekvens som bland annat kan detektera små rörelser som till exempel ett barn bakom en bil.
  • Caaresys har tagit fram en lågkostnads-sensor som kan detektera och klassificera personer i en bil, samt också t.ex. se om de andas, är stressade, trötta e.d.
  • Cycuro har skapat en molnbaserad plattform för realtids-validering av data för att skyddas från manipulation.
  • Exo Technologies erbjuder GPS med hög noggrannhet till under 15 cm, genom att kontinuerligt beräkna satelliternas verkliga lägen. I vanlig GPS är lägena inte tillräckligt ofta uppdaterade vilket gör att informationen som sänds ut från satelliterna blir felaktig, upp mot 2 m. Ingen ny hårdvara krävs.
  • Fleetonomy har tagit fram en plattform som optimerar rutter för bildelningstjänster.
  • Hailo har utvecklat en processor anpassad för AI med låg kostnad och hög effektivitet.
  • Lynx är en samåkningstjänst som matchar person- och reseprofiler och också innehåller en betalningstjänst.
  • RFISEE har tagit fram en radar med hög upplösning, 3D-kapabilitet och låg kostnad.

utgiven av RISE Research Institutes of Sweden