Uppdaterat stödsystem från Toyota

Toyota lanserar ett nytt koncept med en kombination av sitt parkeringsstöd och uppdaterat förarstödssystem. Systemet kräver, till skillnad från GM:s Super Cruise,  fortfarande händer på ratten men klarar en rad uppgifter så som körfältsbyten, omkörningar och vävning/anpassning till andra bilister. Systemet ska även kunna utnyttja information om bland annat inbromsningar som skickas mellan fordon [1] .

Till skillnad från till exempel Tesla så understryks att systemet är menat som just stöd och konceptet har troligen bland annat därför fått det något mer ödmjuka namnet Mobility Teammate [2].

Konceptet introduceras i Lexus och Mirai nu i april. Systemet visas i detta klipp.

Källor

[1] Toyota. Toyota Launches LS and Mirai Equipped with ”Advanced Drive” that Enables Drivers and Cars to Drive Together in Japan. 2021-04-08 Länk

[2] Szymkowski, S., CNet. Lexus LS 500h launches ’Teammate’ advanced driver-assist technology 2021-04-09 Länk

Förtydligande om SAE nivåer

Förra veckan skrev vi en artikel om utmaningar med automatiserad körning motsvarande SAE-nivå 3 som framförts av Amnon Shashua och Shai Shalev-Shwartz från Mobileye. I den framgår det att kontrollöverlämning mellan mänsklig förare och automatiserade körsystem kan ske även för SAE-nivå 5. En läsare reagerade på det, vilket fick oss att tro att det kan finnas fler med samma funderingar. Därav ett litet förtydligande.

Vi kan börja med att konstatera att SAE-skalan är och förblir en förenkling av något som är väldigt komplext, vilket gör att den blir ibland svår att begripa och tillämpa i verkligheten. För visst kan man tro att det är konstigt att ett fordon som är utrustat med SAE-nivå 5 och som klarar av alla förhållanden överlämnar kontrollen till en mänsklig förare? Enligt SAE-standarden kan det mycket väl vara möjligt. Så här står det i standarden där ADS står för Automated Driving System och DDT står för Dynamic Driving Task: 

At levels 4 and 5, the ADS must be capable of performing the DDT fallback and achieving a minimal risk condition. Level 4 and 5 ADS-equipped vehicles that are designed to also accommodate operation by a driver (whether conventional or remote) may allow a user to perform the DDT fallback if s/he chooses to do so. However, a level 4 or 5 ADS need not be designed to allow a user to perform DDT fallback and, indeed, may be designed to disallow it in order to reduce crash risk.

Utryckt på ett annat sätt: Nivå 5-fordon kan vara utrustade även med reglage så att föraren, om han/hon vill, kan ta över och köra manuellt – men det får inte vara tvingande och systemet kan vara designat för att ta över kontrollen så att det som systemet bestämmer går före förarens input.

Safety Pool Scenario Database

University of Warwick och Deepen AI har skapat en öppen databas kallad Safety Pool Scenario Database [1, 2]. Den innehåller över 100 000 syntetiskt genererade scenarier för testning och validering av automatiserad körning i olika trafikmiljöer och under olika förhållanden. 

Enligt skaparna själva är det världens största databas för dessa ändamål och som är öppen för allmänheten. Något annat som är unikt för Safety Pool är att den bygger på data som användarna själva bidragit med och som sedan använts för att generera snarlika syntetiska scenarier. 

Det här initiativet är ett systerinitiativ till World Economic Forum Safe Drive Initiative vars mål är att designa och leverera ett globalt policyramverk för säkerhetsutvärdering av automatiserade körsystem.

Egen kommentar

På tal om data så kan ni här se en något mindre databas med lidardata insamlat av KTH kallat Open KTH.

Källor

[1] Sousa, N., Testing Simulation. World’s largest public scenario database for testing and assuring safe Autonomous Vehicle deployment. 2021-04-04 Länk

[2] Tempelton, B., Forbes. Safety Pool Announces 100,000 Self-Driving Test Scenarios Ready For Download 2021-03-31 Länk

Vem gör vad?

Tekniksprången och de säkerhetsutmaningar som fordonsindustrin står inför har lockat fram ett otal unika samarbeten. För att underlätta skapandet av gemensamma (säkerhets-)mål för hela fordonsindustrin har nu samarbetsorganet The Autonomous, startat av det österrikiska teknikbolaget TTTech Auto, tillsammans med stiftelsen World Economic Forum kartlagt allianser, koalitioner, standardiseringsorgan, och partnerskap [1].

Äntligen kan du som läsare nu snabbt kolla upp skillnaden mellan säkerhetsinitiativen AVSC och SaFAD!

Rapporten kan laddas ned här.

Källa

[1] Baidac, J., The Autonomous and the World Economic Forum publish guidance for industry decision-makers. 2021-04-06 Länk

Tyskt projekt för AD mobilitetslösning

Ett nyligen påbörjat projekt i Tyskland med en budget på 10,9 miljoner Euro ska utveckla en mobilitetstjänst med självkörande skyttelbussar för invånarna i Kelheim [1].

Projektet är finansierat av German Federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure (BMVI) och leds på pappret av Tysklands Federal Agency for Administrative Tasks (BAV). Konsultbolaget P3 Group leder projektet i praktiken och i konsortiet finns även Kelheimdistriktet, The Department of Traffic System Planning and Traffic Telematics ifrån Universitet i Berlin, trafikföretaget Via, teknologiföretaget EasyMile och testningsföretaget TÜV Rheinland.

Målet med projektet är att utveckla en mobilitetslösning baserat på EasyMiles självkörande och eldrivna skyttelbussar EZ10 som ska klara av alla väderförhållanden och som ska integreras med den existerande kollektivtrafiken.

Projektet kommer pågå till slutet av 2023.

Källor

[1] Easymile. Nearly €11 million for South of Germany to Become Center of Autonomous Mobility. 2021-03-29 Länk

[2] Stone, T., Traffic Technology Today. South Germany to become a center for autonomous mobility. 2021-04-05 Länk

AUTOBUS slutseminarium

Som ni säkert vet har det gjorts några piloter med självkörande skyttelbussar i Norge och Transportøkonomisk institutt (TOI), Lunds universitet, Vias Institute i Belgien och TU Delft i Nederländerna har tillsammans genomfört ett forskningsprojekt kallat Autobus som handlar om hur andra trafikanter samverkar med sådana fordon. Projektet har pågått sedan 2018 och har finansierats av norska forskningsrådet. 

Den 28 april 2021 kommer Autobus och dess slutresultat att presenteras på ett onlineseminarium. Ni hittar programmet och länken till seminariet här. Mer information om projektet finns att tillgå här

Så här vill AVSC kvantifiera säkerheten

Automated Vehicle Safety Consortium (AVSC) har publicerat riktlinjer kring metoder och mått för säkerhetsutvärdering av automatiserade körsystem motsvarande SAE-nivå 4 och 5 [1]. Riktlinjerna grundar sig i bäst praxis inom området och är huvudsakligen ämnade för systemutvecklare och tillverkare. Definitionerna som används är till stor del baserade på existerande SAE- och ISO-standarder. 

Konsortiet betonar vikten av s.k. evidensbaserad säkerhetsutvärdering av automatiserade körsystem. För att kunna testas och lanseras på allmänna vägar behöver sådana system vara säkra, och för att motivera att deras system är säkra behöver tillverkarna kunna vissa i siffror att systemen uppnått en acceptabel säkerhetsnivå. För detta föreslår AVSC en femstegsprocess:

  • Specificera säkerhetsmål (exempelvis reducera antalet olyckor),
  • Definiera säkerhetsmått, både de som mäter säkerheten på ett direkt sätt (exempelvis påverkan på antalet av olyckor) och indirekt sätt (exempelvis förmågan att anpassa hastigheten till kontexten).,
  • Beskriv operationell designdomän (ODD),
  • Applicera givna analysmetoder,
  • Utvärdera prestandan.

Vidare så definierar konsortiet en rad mått och metoder för respektive steg i processen. I grova drag så förespråkar de att använda den mänskliga föraren som referenspunkt så långt det går. 

AVSC har ett tiotal partners inklusive Aurora, Motional, GM, Lyft, Daimler, Volkswagen, Ford och SAE. 

Egen kommentar

Ni som arbetar med säkerhet kommer nog känna igen det mesta och på så sätt är dessa riktlinjer inte så revolutionerande. Det är dock bra att ha allt samlat på ett ställe och framförallt tycker jag att det är positivt att så många aktörer enats om kvantifierbara mått. Det här är ett område som behöver utvecklas och standardiseras, och AVSCs riktlinjer är ett bra bidrag (även om man inte nödvändigtvis håller med om allt som förslås där).

Källor

[1] AVSC. AVSC Best Practice for Metrics and Methods for Assessing Safety Performance of Automated Driving Systems (ADS). Mars 2021. Länk

Krav på nivå 3 från Mobileye

I en samförfattad artikel av den verkställande direktören på Mobileye, Amnon Shashua, och den utvecklingsansvarige på Mobileye, Prof. Shai Shalev-Shwartz, diskuteras automationsnivå 3 (enligt SAE skalan) och några förslag på krav presenteras [1].

Enligt standarden J3016 från Society of Automotive Engineers (SAE) som berör automationsnivåer skiljer sig nivå 3-5 från nivå 0-2 på så sätt att 3-5 skall kunna utföra alla köruppgifter (Dynamic Driving Task: DDT) inom given designdomän (Operational Design Domain: ODD). Vidare så skall personen i förarsätet kunna ta över kontrollen av köruppgifterna omedelbart i automationsnivå 0-2 medan övertagandet av kontroll för nivå 3-5 inte sker omedelbart.

Mobileye författarna gör här en poäng kring att man i automationsnivå 3 inte kan anta ett mindre sofistikerat självkörande system än automationsnivå 4 och 5 eftersom vad som helst kan hända under den tid som personen i förarsätet har på sig att ta tillbaka kontrollen, då överföringen inte sker omedelbart. Med andra ord så kan ett automationsnivå 3 system inte endast vara designat att hantera sin ODD, utan bör klara DDT även utanför sitt ODD.

En annan del av artikeln berör det som de kallar för ”Black Swans” vilket innebär att ett system exempelvis kan göra perceptuella missar som på förhand inte går att veta om systemet kommer att göra. Man kan dock få ut en statistisk uppskattning på sådana fel där måttet ”Mean-Time-Between-Failures” (MTBF) ger en genomsnittstid för systemet innan det gör ett ”Black Swan” fel. Författarnas förslag här är att MTBF inte får vara lägre än siffror ifrån olycksstatistik med mänskliga förare för automationsnivå 3-5.

Egen kommentar

Kopplat till det här ämnet kan ni också läsa en nyligen publicerad artikel från den internationella forskargruppen HF-IRADS kallat Can the human driver be made responsible when automation is unable to handle the situation? Där lyfter fram de liknande oro som Mobileye, till och med för avancerade förarstödssytem som idag klassas som SAE-nivå 2.

Källa

[1] Amnon Shashua. Medium. On Black Swans, Failures-by-Design, and Safety of Automated Driving Systems. 2021-03-14 Länk

Vietnams första självkörande prototyp

Vietnamesiska Phenikaa Group har introducerat en prototyp på Vietnams första självkörande fordon [1].

Fordonet ser ut att vara en skyttelbuss och den sägs ha självkörande egenskaper enligt automationsnivå 4 (SAE skalan).

Phenikaa Group säger att de inte har avsikter att bli en fordonstillverkare utan syftar snarare till att lära sig mer om självkörande fordon.

Källa

[1] VNA. Vietnam +. Vietnam’s first autonomous vehicle debuts. 2021-03-29 Länk

Nytt samarbete mellan Volvo och Aurora

Volvo Groups affärsenhet Autonomous Solutions har gått in i ett samarbete med det amerikanska företaget Aurora för att skapa en mobilitetslösning i Nordamerika [1].

I samarbetet som skall sträcka sig över flera år skall initialt fokus ligga på att Auroras självkörande system vid namn Aurora Driver ska integreras med Volvos lastbilar.

Avsikten är att tillsammans skapa en hub-till-hub mobilitetslösning.

Källa

[1] AB Volvo. Volvo partners with Aurora to accelerate the deployment of autonomous transport solutions. 2021-03-30 Länk

utgiven av RISE Research Institutes of Sweden