Etikettarkiv: Aptiv

Okategoriserade, Produktplaner

Motionals robotaxi

Fordonstillverkaren Hyundai och fordonsunderleverantören Aptivs samriskföretag Motional har meddelat att deras IONIQ 5 Robotaxi planeras komma ut för robotaxi tjänster år 2023.

Det är alltså ett fordon specifikt tillverkat för robotaxi, och den är baserad på Motionals IONIQ 5. Planen är att kunder ska kunna boka sina resor visa Lyfts app i USA när väl tjänsten lanseras.

Ni kan se bilder på fordonet i källan.

Källa

[1] Hyundai. Hyundai × Motional – Bringing IONIQ 5 robotaxis to the streets from 2023. Länk

Affärsmodeller, Distributionsfordon, Infrastruktur, Samverkan människa - maskin, Tester och demonstrationer

Autonomt leveransfordon på Nordstans tak

Det svenska forskningsprojektet GLAD (Goods delivery under the Last mile with Autonomous Driving vehicles) där RISE, Aptiv, Clean Motion, Combitech och Högskolan i Halmstad undersöker interaktionen mellan autonoma leveransfordon och andra trafikanter har nu utfört tester med fotgängare på Nordstans tak [1].

Projektets fokus är på acceptans och tillit till sådana fordon, men berör också andra aspekter så som den självkörande tekniken, metodik för utvärdering av externa gränssnitt på autonoma fordon, affärsmodeller samt digital och fysisk infrastruktur.

Projektet som är finansierat av Trafikverket påbörjades i mars 2019 och är planerat att avslutas i augusti 2021.

Källa

[1] RISE. News Cision. Test med självkörande fordon och fotgängare på Nordstans tak. 2021-06-30 Länk

Tester och demonstrationer

Motional utan förare i Las Vegas

Motional, som ägs av Hyundai och Aptiv, har sedan ett par månader tillbaka tillstånd att testa automatiserade fordon på allmänna vägar i Nevada utan någon säkerhetsförare bakom ratten. Under februari ska företaget ha använt sig av denna och för första gången genomfört tester utan någon säkerhetsförare [1]. En företagsanställd satt dock kvar i passagerarsätet och kunde stoppa fordonet vid behov, men inga ingripanden har behövts så här långt. Testerna har ägt rum under dagtid i ett bostadsområde i Las Vegas. 

Motional får testa var som helst i Las Vegas, men håller sina fordon till bostadsområden för tillfället. 

Innan testerna gjordes har företagets fordon genomgått en säkerhetsutvärdering av tyska testnings- och certifieringsorganisationen TÜV SÜD.

Egen kommentar

Hittills har bara ett fåtal företag testat automatiserade fordon på allmän väg utan någon säkerhetsförare bakom ratten: Waymo (Phoenix), Cruise (San Francisco), Yandex (Las Vegas), AutoX (Shenzhen).

Personligen tycker jag att det är nyansskillnad på en säkerhetsförare bakom ratten och en företagsanställd i passagerarsätet som kan stoppa fordonet vid behov. Men i vilket fall som helst så är det ändå en viktig milstolpe.

Källor

[1] Hawkins, A.J., The Verge. Motional is now testing fully autonomous vehicles in Las Vegas. 2020-02-22 Länk

Forskningsprojekt, Samverkan människa - maskin

Safer Seminarie: Människor och automatiserade fordon

På ett Safer Thursday Webinar den 19 november presenterades forskning och resultat från två projekt inom området människor och automatiserade fordon.

Den första presentationen gavs av forskaren Alberto Morando från Massachussets Institute of Technology (MIT) som varit med i The Advanced Vehicle Technology (AVT) projektet lett av MITs AgeLab. I konsortiet finns bl.a. Volvo Cars, Veoneer och Aptiv, och i projektet har man fokuserat på att undersöka hur människor använder de förarstödssystem och automatiserade körfunktioner som finns på marknaden idag.

I presentationen fick man veta om en studie [1] inom projektet där bl.a. videodata samlats in från naturligt körbeteende hos förare av Tesla-bilar. Datat bestod av ungefär 33 800 km som körts av 27 olika förare i sina privata Tesla-bilar. Resultaten visar att förarna hade mindre fokus på vägen, dvs. mindre blicktid på vägen, när förarstödssystemet Autopilot var aktiverat. Blicktid i nedre mitten av synfältet ökade med autopilot aktiverat vilket indikerar aktiviteter så som mobiltelefonanvändning. Det visade sig också att förare hade händerna mindre på ratten, och dessutom körde många förare med händerna helt borta från ratten.

Alberto Morando och hans kollegor har också jobbat med modellering av blickbeteende för att kunna prediktera blickbeteende, så som exempelvis när förare inte tittar på vägen. Metoden som används är bayesiansk modellering, och målet är att nu göra en studie inom förarövervakning för riskutvärdering med hjälp av blickmodellering.

Forskaren Emma Tivesten från Volvo Cars Safety Center presenterade resultat från det Vinnova-finansierade projektet Autonomous Driving Effects on Sustainable Transportation (ADEST) som drivits av forskningsplattformen Drive Me och utförts av Volvo Cars och Trafikverket. Presentationen fokuserade på det som gjorts i projektet inom området driver engagement in assisted automation.

Tre studier har gjorts på testbanan AstaZero med hjälp av en Wizard of Oz uppsättning, dvs. att körningen upplevs vara automatiserad men styrs i själva verket av exempelvis en person i baksätet, vilket var fallet i dessa studier. Automationsnivån motsvarade det som Volvo Cars refererar till som ”oövervakad automatiserad körning” (SAE-nivå 4). I studierna varierades tre faktorer: instruktioner om systemets begränsningar, påminnelser om blick på vägen samt händer på ratten, och automatisk broms i sista momentet. I slutet av alla tre studier fanns det ett kritiskt moment där fordonet kör mot ett stillastående objekt [2, 3, 4].

I första studien behövde deltagarna inte ha händerna på ratten. De fick inte påminnelser om att hålla blicken på vägen, och fordonet bromsade automatiskt vid det sista momentet. Resultaten visade att alla deltagare hade blicken borta från vägen i mer än två sekunder, och en tredjedel av deltagarna hade blicken borta från vägen mer än åtta sekunder. Vidare så var tre av 30 deltagare extremt trötta och en av dem somnade under körningen.

I den andra studien fick deltagarna mer instruktioner om fordonets begränsningar, samt påminnelser om att hålla blicken på vägen i två nivåer: visuell och auditiv. Förarna blev instruerade att inte ha händerna på ratten, och det fanns ingen automatisk inbromsning vid det sista momentet. Resultaten visade att påminnelserna om blicken på vägen minskade tiden som deltagarna hade blicken från vägen, men att en tredjedel av förarna ändå krockade i det sista momentet.

I den tredje studien blev hälften av deltagarna instruerade att hålla händerna på ratten. De fick också mer instruktioner om begränsningarna av fordonet, hade ingen automatisk inbromsning vid det sista momentet, samt fick både påminnelser om att hålla blicken på vägen och händerna på ratten. Resultaten visade här att deltagarna krockade i samma utsträckning i det sista momentet som i det andra experimentet. De som krockade hade hög tillit till att fordonet skulle klara den kritiska situationen, eller åtminstone varna föraren vid det kritiska tillfället. De som inte krockade hade en tydligare uppfattning om förarens ansvar och var mer medvetna om fordonets förmågor.

Övergripande slutsatsen från dessa studier är att påminnelser var effektiva men inte tillräckligt för att förhindra krockar i experimentet.

Framöver är planerna att genomföra studier med liknande experimentupplägg fast med lägre automationsnivå. Planen är att göra ett pilotprojekt med villkorad automation [5], samt undersöka förarövervakning med detektion av allvarliga nedsättningar så som extrem trötthet och alkoholpåverkan.

Källa

[1] A. Morando., P. Gershon., B. Mehler., & B. Meyler., AutomotiveUI ’20: 12th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications. Driver-initiated Tesla Autopilot Disengagements in Naturalistic Driving. 2020-09 Länk

[2] Victor, W T., Tivesten, E., Gustavsson, P., Johansson, J., Sangberg, F., & Ljung Aust. M. Human Factors. Automation Expectation Mismatch: Incorrect Prediction Despite Eyes on Threat and Hands on Wheel. 2018-11 Länk [3] Gustavsson, P., Victor, T. W., Johansson, J., Tivesten, E., Johansson, R., & Aust, M. L.Proceedings of the 6th Driver Distraction and Inattention conference, Gothenburg, Sweden. What  were  they  thinking? Subjective experiences associated  with automation expectation mismatch. 2020 18 [4] Tivesten, E., Victor, T. W., Gustavsson P., Johansson J.,  and Ljung Aust, M. (2019) Out-of-the-loop crash prediction: the automation expectation mismatch (AEM) algorithm, in IET Intelligent Transport Systems, vol. 13, no. 8, pp. 1231-1240, 8 2019. Länk [5] Pipkorn, L.; Victor, T. W., Dozza, M., & Tivesten, E. (2020) Driver conflict response during supervised automation: do hands on wheel matter? Transport Research Part F. Länk

Mobilitetstjänster, Personbilar, Tester och demonstrationer

Motional får testa utan säkerhetsförare i Nevada

Hyundais och Aptivs samarbetsbolag Motional har fått tillstånd att få köra på allmänna vägar i Nevada utan förare bakom ratten.

Motional testar för fullt och planerar genomföra tester, med enbart säkerhetsfunktionär i passagerarsätet, på allmänna vägar de kommande månaderna [1].

OmAd har tidigare nämnt Motionals samarbete med transportoperatören Via för robotaxi-tjänst som planeras till första halvåret 2021.

Källa

[1] Wiggers, K., Venture Beat. Motional receives permission to begin testing autonomous vehicles without safety drivers in Nevada. 2020-11-17 Länk

Artificiell intelligens, Simulering

NuScenes än större

Det publikt tillgängliga datasetet NuScenes blir nu än större. Motional, ett samarbete mellan Hyundai och Aptiv, har meddelat att NuScenes nu tillförts 1,4 miljarder annoterade lidarpunkter samt 100 000 annoterade bilder som valts ut för att illustrera svåra trafiksituationer [1].

Kommentar

NuScenes har sedan något år ansetts vara ett ledande dataset. Initiativ för att öppna upp data insamlad från självkörande fordon har sedan dess följts av flera andra aktörer såsom Ford och Waymo.

Källor

[1] Motional. Motional expands groundbreaking nuscenes datasets to enable a safer, smarter autonomous driving industry. 2020-09-02 Länk

Informationssäkerhet, Lagstiftning och regelverk, Marknadsundersökningar, Produktplaner, Teknologi

Detta har hänt under sommaren – Del II

Skrivet av Daban Rizgary och Azra Habibovic

Utsikter och beredskap

Vilket land är mest redo? KPMG har gjort en uppföljning av förra årets Autonomous Vehicles Readiness Index (AVRI). Generellt konstateras det att utvecklingen gått från hype till en mognadsfas, och att det gjorts viktiga framsteg under det gångna året kring bl.a. reglering och storskalig testning. Den här gången har man utökat antalet länder till att inkludera totalt 30 länder. Den totala rankningen leds av Singapore, Nederländerna och Norge. Sverige har hamnat på sjätte plats strax efter USA och Finland som ligger på fjärde respektive femte plats. Detta är en position lägre än året innan. Vår relativt höga placering motiveras framförallt av framgångar i utvecklingen kring tunga fordon samt grundtekniken för automatiserad körning. Kritiken riktas mot långsam utveckling av regelverk samt otillräcklig samverkan mellan aktörer tvärs över olika sektorer. Håller ni med? Länk

Minst 10 år innan självkörande fordon? En grupp på MIT som tillsattes för att undersöka framtidens jobb har publicerat en rapport om autonoma fordon. I rapporten som främst berör jobb och policy nämns det att utbredd spridning av helt självkörande fordon kan förväntas ta minst 10 år. Vidare så nämns det också att övergången till automatiserade fordon inte innebär att jobben för yrkesförare försvinner, då det kommer finnas utrymme för utbildning i t.ex. fjärrkontroll av fordon. Länk1 Länk2

Kundinformation

Otillräckligt med info. En studie från Twente University i Nederländerna undersökte om kunder och bilåterförsäljare får tillräcklig med information om förarstödsystemen (ADAS). Det visade sig bland annat att ca en fjärdedel av de 713 deltagande kunderna inte hade fått någon information alls om ADAS i fordonen vid sina senaste köp. Resultaten visade även att ca 60% av 195 oberoende återförsäljare inte fått tillräcklig med information om ADAS i fordonen de sålt, medan siffran var ca 7% för de 141 officiella återförsäljare till fordonstillverkarna. Forskarna menar att det här resultatet kan bero på att fordonstillverkarnas officiella återförsäljare har en bättre tillgång till informationen än oberoende återförsäljare. Länk1 Länk2

Super Cruise. På tal om kundinformation så har det uppdagats att Cadillacs Super Cruise inte är gratis som många trodde fallet var. Efter tre år gratis provperiod måste kunderna nu betala en avgift för att behålla Super Cruise. Cadillac har dock förlängt provperioden med ett extra år för systemets första kunder vars provperiod höll på att gå ut. Detta eftersom kunderna varit hjälpsamma och med sin återkoppling hjälpt företaget att vidareutveckla systemet. För tillfället är det oklart hur mycket prenumerationen kommer att kosta. Länk Länk

Informationssäkerhet

Mercedes cybersårbarheter. Black Hat-säkerhetskonferensen är den årliga händelsen som påminner mig om hur sårbara uppkopplade fordon kan vara. I år hittade säkerhetsforskare från 360 Group (Sky-Go Team) mer än ett dussin sårbarheter i en Mercedes-Benz E-klassbil som gjorde det möjligt för dem att fjärröppna dörrar och starta motorn. Länk

SafeRide har en lösning? SafeRide Technologies, som utvecklar teknologi för informationssäkerhet, har lanserat en mjukvara som skyddar Ethernet och CAN nätverken i fordon från cyberattacker. Mjukvaran går under namnet Intrusion Detection and Prevention Software (IDPS) och använder sig av AI för att identifiera avvikelser i kommunikationen. Länk

Samarbeten

Subaru förbättrade ADAS.  Subaru har inlett ett samarbete med ett amerikanskt tech företag Xilinx för att vidareutveckla Subarus förarstödsystem EyeSight. Med hjälp av Xilinxs hårdvara ska EyeSight kunna dubbla sensorernas synfält, vilket i sin tur ger förarstödssystemet möjlighet till mer avancerade funktioner så som filbytesstöd och hands-off körning i kötrafik. Dessa förbättringar kommer i förstahand vara tillgängliga för den Japanska marknaden, med planer att sedan utöka till andra länder. Länk

Motional. Fordonskoncernen Hyundai Motor Group och Aptiv har sedan tidigare ett samarbete som nu blivit ett eget bolag med namnet Motional. Det nya bolaget ska utveckla autonoma fordon (nivå 4 enligt SAE skalan) och det är planerat att starta en robotaxi-tjänst år 2022. Planen är också att påbörja försäljning av dessa fordon till allmänheten år 2027. Länk1 Länk2 Länk3 

Utställning om AD. Michigan Science Center och Ford ska tillsammans skapa en utställning för autonoma fordon som gäster kan besöka för att lära sig mer om autonoma fordon. I utställningen ska det bland annat kunna se hur lidarsensorer ser världen. Länk 

Kartor. Universitetet i Luxemburg och startupföretaget Civil Maps har startat ett samarbete. Ett av de första fokusområdena sägs bli att vidareutveckla Civil Maps 3D kartor som är en lösning för ruttplanering i självkörande fordon. Länk 

Canoo + BlackBerry. Startupföretaget Canoo meddelar att de ska samarbeta med mobiltillverkaren BlackBerry. Canoos fordon, som är planerade att lanseras 2021, ska använda BlackBerrys dataplattform QNX Embedded Systems Platform för sina ADAS system. Länk 

Waymo och FCA växlar upp. Waymo och FCA utökar sitt samarbete. Dels så har FCA valt Waymo till exklusiv leverantör av framtida Level 4-självkörande bilar, och dels så kommer Waymo att installera sitt körsystem i FCAs lätta kommersiella fordon för leveranser. I första hand handlar det om skåpbilen Ram Promaster. På sikt kommer Waymos körsystem att installeras i pickups och andra större fordon. Om FCA-koncernen får tillstånd av EU att gå samman med Peugeot/Citroën och bilda den nya biljätten Stellantis kan Waymo bli leverantör också till bilar från Peugeot, Citroën, DS och Opel. På så sätt är detta en extra strategisk satsning av Waymo. Länk

Ford väljer Mobileye. Fords förarstödssystem Co-pilot360 ska utrustas med det israeliska företaget Mobileyes system för datorseende. Det handlar främst om EyeQ3 och EyeQ4 som ska användas i Ford fordonen, där EyeQ4 kommer att utrustas i Fords Mustang Mach-E med Hands-free Active Drive Assist. Länk1 Länk2

Investringar

Wejo, som fokuserar på delning av data från uppkopplade fordon, har fått ett tillskott på  12 miljoner dollar. Rundan leddes av DIP Capital LLP. Den brittiska regeringens Future Fund deltog också. Finansieringen kommer att användas för dess utveckling av lösningen och nya partnerskap. Länk

Claim Genius, som fokuserar på direkt bedömning av fordonsskador med hjälp av artificiell intelligens, har fått ett tillskott på 5,5 miljoner dollar via en finansieringsrunda i serie A som inkluderade investeringar från Malaysia-baserade Financial Link och SIRI Info Solutions. Länk

Sea Machines Robotics, som tillhandhåller lösningar för autonoma fartyg, har fått ett kassatillskott på 15 miljoner dollar i serie B-finansieringsrundan ledd av Accomplice. Bland investerana finns också Brunswick, Eniac VC, Geekdom Fund, LaunchCapital, NextGen Venture Partners och Toyota AI Ventures. Länk

Sibros, som tillhandhåller en plattform för uppkopplade fordon, har fått ett tillskott på 12 miljoner dollar via serie A-finansiering. Rundan leddes av Nexus Venture Partners med deltagande från Moneta Ventures och Twin Ventures. Det unika med Sibros plattform är att den hanterar alla fordonsprogramvarulager och konfigurationer samt samlar in data från sensorer och komponenter samtidigt som den erbjuder fordonstillverkarna att göra egna uppdateringar och analyser. Länk

GenXComm har fått ett tillskott från BMWs riskkapitalbolag BMW iVentures (ospecificerad summa). GenXComm är ett startuppföretag från Texas som utvecklar fotonisk kretsteknologi som sägs förbättra kommunikationshastigheten samtidigt som den förhindrar interferens mellan olika enheter kopplade till nätverket. Detta väntas vara behjälpligt vid 5G uppkoppling av fordon. Länk Länk

Finska Basemark, som utvecklar mjukvara för grafisk rendering, har fått ett tillskott på ca 8 miljoner dollar från ETF Partners. Pengarna kommer att användas till att öka närvaro i automatiserade fordon. Här kan ni se företagets mjukvara kallad Rocksolid Engine. Länk

AImotive, som utvecklar ADAS och självkörande teknologi, har fått ett tillskott på 20 miljoner dollar i sin senaste finansieringsrunda som leddes av Lead Ventures. Utöver Lead Ventures så investerade även Szechenyi Venture i den här rundan. Planerna enligt AImotive är att öppna kontor närmare kund i München och Detroit. Länk

Third Wave, som jobbar med datorseende, robotik och maskininlärning för att automatisera gaffeltruckar, har fått ett tillskott på 15 miljoner dollar i en serie A-finansieringsrunda. Rundan leddes av Innovation Endeavors, och bestod även av investerarna Eclipse Ventures, Homebrew VC, Toyota AI Ventures och Heartland VC. Länk

Bussar, Distributionsfordon, Inspiration, Övriga fordon, Sjöfart

Guldkorn från svensk forskning

Dessa guldkorn är bidrag från våra läsare – stort tack för det, och för all fantastisk forskning och utveckling som ni gör. Keep up the good work!

iQ-Pilot & iQ-Mobility. These are two recently finished projects co-funded by the Strategic vehicle research and innovation programme (FFI). The focus of the projects was development of new technology to realize flexible, energy-efficient transport solutions in cities. Several proof-of-concept prototypes have been developed and demonstrated, including autonomous buses and a smart coordination system for bus fleets. The research results were presented in a webinar earlier this week. These results are the joint efforts of Scania, Ericsson, INIT, Veoneer, Royal Institute of Technology (KTH) and Örebro University. 

Human interaction with autonomous minibuses. Tom Ziemke’s research group at Linköping University, in collaboration with researchers at VTI, will during the autumn start a new research project on people’s interaction with autonomous minibuses on campus. The research will focus on method development and empirical studies of how pedestrians, bicyclists and car drivers interact with the buses. A two-year postdoc position is available via this link (application deadline: August 5). For more information contact Tom Ziemke (tom.ziemke@liu.se).

GLAD – Goods delivery under the Last mile with Autonomous Driving vehicles. Small autonomous electric delivery vehicles (ADV) are expected to transform transportation of goods under the first and last mile. The advantages are increased transportation and energy effectiveness, but it is also important that these vehicles are safe and accepted in society. The aim of the GLAD project is to develop an initial knowledge base on efficiency, safety and human experience of ADVs for the first and last mile delivery of goods in Sweden, and on how to create a balance between these three aspects from a socio-technical perspective. To achieve this, the project will utilize Zbee vehicles that will be adapted in terms of vehicle design and autonomous vehicle behaviour, human-machine interface, teleoperation and vehicle management. The overall goal is to develop knowledge that accelerate introduction of new efficient goods delivery in our society and contributes to meeting the goals of Agenda 2030. This will be assured also by connecting a licentiate candidate to the project. The project is co-funded by Trafikverket and involves RISE, Halmstad University, Aptiv, Combitech and Clean Motion. It started in June 2020 and will run for ca 2 years. For more information contact azra.habibovic@ri.se.

Tactical Decision-Making in Autonomous Driving by Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation. Reinforcement learning (RL) can be used to create a tactical decision-making agent for autonomous driving. However, previous approaches only output decisions and do not provide information about the agent’s confidence in the recommended actions. This paper investigates how a Bayesian RL technique, based on an ensemble of neural networks with additional randomized prior functions (RPF), can be used to estimate the uncertainty of decisions in autonomous driving. A method for classifying whether or not an action should be considered safe is also introduced. The performance of the ensemble RPF method is evaluated by training an agent on a highway driving scenario. It is shown that the trained agent can estimate the uncertainty of its decisions and indicate an unacceptable level when the agent faces a situation that is far from the training distribution. Furthermore, within the training distribution, the ensemble RPF agent outperforms a standard Deep Q-Network agent. In this study, the estimated uncertainty is used to choose safe actions in unknown situations. However, the uncertainty information could also be used to identify situations that should be added to the training process. The paper will be presented at the Intelligent Vehicles Symposium (IV) in October 2020, and a preprint is available on arXiv. The code that was used is also available on GitHub For more information, contact Carl-Johan Hoel (carl-johan.hoel@volvo.com) at Volvo Autonomous solutions. This work was partially supported by the Wallenberg Artificial Intelligence, Autonomous Systems and Software Program (WASP), funded by Knut and Alice Wallenberg Foundation, and partially by Vinnova FFI.

Autonomous Mapping of Unknown Environments Using a UAV. As part of the research conducted within the project LASH-Fire (Eu-Horizon 2020, No.814975), RISE supervised the work of Chalmers students developing an automatic object search for indoor environments using a flying drone. At the core of this system a reinforcement learning (RL) algorithm was implemented for the drone to navigate, detect obstacles, recognize objects and explore the environment. This machine learning (ML) project marks a starting point for further development towards an autonomous identification and surveillance solution in a wide range of study cases where cargo ships, like the ones studied in LASH-Fire, are an ideal target application. A modularized approach was used targeting research areas such as obstacle avoidance, object detection & recognition, simultaneous localization and mapping, etc. The exploration module was specially challenging and will require further work but the project in general was successful in providing a methodology and tools when using flying drones for indoor environments. The Master’s thesis was conducted by Erik Persson and Filip Heikkilä, and is available via this link. For more information contact boris.duran@ri.se

Projektet ESPLANADE, som började 2017 och avslutades sista mars 2020, handlade om hur man visar att ett automatiserat fordon är säkert. Det finns flera problem som måste hanteras för att man ska kunna göra en komplett säkerhetsargumentation. Projektets resultat inkluderar därför nya metoder för säkerhetsargumentation för en ADS, några av dessa är: 

  • En process för säkerhetsanalys samt designprinciper för interaktionen när en människa överlämnar kontrollen över ett fordon till en ADS eller tvärtom. Processen innehåller existerande metoder som sekvensdiagram, orsak-konsekvensanalys och felträd, men applicerade på människa-maskininteraktion istället för enbart tekniska system
  •  Hur man definierar den operativa designdomänen (ODD) för en ADS utgående från önskade användningsfall, vilket innebär en definition av parametrar inom vilka en ADS-funktion är avsedd att fungera, samt strategier för att säkerställa att fordonet håller sig inom sin ODD.
  • En metod (kallad QRN) för riskanalys och framtagande av säkerhetsmål. Till skillnad från vanliga riskanalysmetoder bygger den inte på analys av specifika situationer utan på definition av acceptabel frekvens av incidenter med olika allvarlig konsekvens, och en mappning av incidenter till olika klasser av konsekvenser. Säkerhetsmålen uttrycks så att man säkert hamnar inom acceptabla frekvenser.
  • Ett ramverk för formell och systematisk hantering av säkerhetskrav med en kombination av åtgärder under utveckling och under drift, bland annat baserat på modeller av osäkerhet.
  • Användning av metoden funktionsanalys för att distribuera beslutsfattande på en ADS-arkitektur samt framtagande av säkerhetskrav.
  • Säkerhetskontrakt och komponentbaserad design för att underlätta kompletthetsbevisning i kravnedbrytning, möjliggöra kontinuerlig produktuppdatering, samt kunna uttrycka säkerhetskrav för sensorsystem som inkluderar kamera, radar mm.

En publik rapport och länkar till de flesta av projektets publikationer finns på projekthemsidan.

Prepare Ships Project. Running for 26 months, the H2020 project “Prepare Ships”, funded by the European Global Navigation Satellite System Agency (GSA), was successfully started in December 2019. The 5 consortium partners, coming from 3 European countries have developed a machine learning based future position prediction for ships in order to avoid ship collisions and close quarter situations as well as reducing environmental impact by more advanced decision making. In a RTK (Real Time Kinematic) software solution, it will both exploiting the distinguished features of Galileo signals as well as combining it with other positioning and sensor technologies. It will use the next generation maritime communication techniques VDES and the new suit of IALA Standards (S100) on sea charts. The innovation developed during the project can make more autonomy of navigation feasible by exchanging future positions and allow eased decision making on ships, suitable to become an international game changer for the future of autonomous shipping. The demonstration and testing will be done onboard three different vessels in the Gothenburg archipelago. The project is coordinated by RISE with partners from across Europe, including SAAB, Lantmäteriet, Telko and Anavs. For more information check out our homepage, join our linkedin group or contact Johannes Hüffmeier at RISE (johannes.huffmeier@ri.se).  

How do you ensure safety of autonomous shipping? Today’s risk assessment methods, application of methods and models used in shipping are usually based on humans being directly in charge of ships, VTS, port controls, etc. and may not be sufficient to reflect and evaluate the complexities and inherent risks of introducing further automation and digitalization in the shipping domain. The introduction of smart ships will create traffic situations between manned and unmanned ships where on one hand decisions and actions are based on algorithms and on the other hand by a human operator where a large part of the decision making. Increasing the level of automation implies that the goal-based standards for shipping need to be based on a risk assessment that reflects the expected roadmaps towards more smart ships and so far, research on autonomous transportation has focused on other parts than the effect of introducing and mixing different levels of automation and only very basic standards have been proposed by classification societies, where DNVs standards [DNV, 2018] have two pages in the appendix on basic set-ups for testing and validation. The main objective of the RFAF project financed by Trafikverket is to analyse how autonomous navigation can be proven to be safe. The aim of the project is to perform a simulator-based risk identification for autonomous shipping traffic. Increasing the level of automation implies that the goal-based standards for shipping need to be based on a risk assessment that reflects the expected roadmaps towards autonomy. Based on two use cases, the routes Fredrikshamn-Göteborg and crossing of the Ljusterö fairway, relevant risks are identified based on ship simulations performed by mariners describing especially nautical challenges for more autonomous shipping resulting in a common risk model. The project lasts from January 2020-December 2022. There are 3 project partners with RISE as coordinator. For more information visit the project website or contact Johannes Hüffmeier (johannes.huffmeier@ri.se).

The SWEA-financed (Energimyndigheten) Data-driven Optimised Energy Efficiency of Ships is a national project involving 7 ship owners, 3 companies from the supply chain and RISE, lasting for 16 months. The data analysis of energy consumption is often complex and there are different driving forces for decisions. However, increased data collection can be unprofitable if you do not have methods to analyze the complex systems. Developments within machine learning provides new opportunities to develop both technically and economically powerful tools energy efficiency. Even today, to some extent, economic driving is applied, for example. eco-driving, however, the effect is in many cases limited as decision-making is more complex than the operator / navigator can see. Also, not always available incentives and motivation of individuals to reduce energy use. However, data collection is increasing both quality review and analysis are not performed to the same extent. Using the results of the project’s data collection and analysis, recommendations can be given about which tools which can be developed in a next step, such as: a) nudging, decision support system or autopilot for ECO driving, b) route optimization based on the ship’s accelerations and motions, and c) decision support based on statistics or real-time analysis of data to identify optimal operation (parameters such as sea state, current, speed, load condition, etc.). The objectives of the project are to: a) Achieve reduced energy use on the project’s vessels by 10–35% both at quay and in sea operations, b) Demonstrate potential with machine learning of operational data, and c) Demonstrate the possibility that better operational data may form the basis for the development of generic energy efficiency tools for smaller vessels in commercial traffic. For any details on the project, reach out to Johannes Hüffmeier (johannes.huffmeier@ri.se).

Photonics Private Public Partnership Roadmaps for EU’s next Framework Program Horizon Europé. The area of photonics for automotive applications is a significant area which includes not only photonics sensors for the EU defined topic Mobility and Safety for automated Road Transport. Photonics also plays a role in the path towards the targets of Zero Emission Road Transport, Clean Energy Transition, and the Industrial Battery Value Chain. The work of defining the Strategic Research Agenda (SRA) in the specific area of Photonics with EU industrial partners, universities and research centers is performed through the EU technology platform ”Photonics21”, which is funded by the EU commission. The current roadmap for Photonics was published in the document: “Europe’s age of light! How photonics will power growth and innovation, Strategic Roadmap 2021–2027” The section on Automotive and Transport can be found in section 3.9. The coordinator of the whole Photonics 21 is done by VDI Technologiezentrum GmbH in Düsseldorf, Link. We believe this is important as there are a lot of EU research money at stake. The current recommendation by the European Parliament for the whole Horizon Europe budget 2021 -2017 is €120 Billion. The research funding will be divided among many topics where Climate, Energy, and Mobility is one of the clusters. There is a large Swedish interest in the cluster and cooperation with industry is one important factor in the program. Most, if not all, of the European automotive industry are usually involved in at least selected programs.

Now, based on feedback from the new European Commission, the board of Photonic21 have decided to reshape the roadmap and as a consequence automotive & transport will henceforth be combined with the topics of climate and energy. Besides merging the different topics in one document, this gives us an opportunity to revise the previous document into something that we believe should support our industry even better, considering that the current document was prepared in 2018 and the present situation the industry is facing. We want to ensure that the guiding document capture the specific needs of the automotive industry. The aim of the work is to define the research topics of the Strategic Research Agenda (SRA) which will define the upcoming calls in the Horizon Europe program. 

We now invite comments on the current chapter and roadmap (provided in the link above). Determined by EU commission schedules this work has to be completed on 4 September, why we need your input no later than 24 August 2020. We ask for specific text suggestions and specific roadmap suggestions (compare with p. 140 in the above mentioned Strategic Roadmap). Please forward your suggestions to Jan-Erik Källhammer at jan-erik.kallhammer@veoneer.com. He acted as chair of the group Automotive and Transport in the current roadmap and now act as co-chair of the new group Climate, Energy, and Mobility together with Dr. Heinz Seyringer of V-Research GmbH in Austria. 

Okategoriserade

Aptiv och Hyundai i joint venture

Aptiv och Hyundai meddelar att deras joint venture som tillkännagavs förra året i september nu är bildat. Målet med samarbetet är att kunna kommersialisera en plattform för tillämpningar av autonoma fordon [1].

Ni kan läsa om tillkännagivandet som vi skrev om förra året här. Namnet på det nya företaget kommer att bestämmas i efterhand.

Källa

[1] Aptiv. Aptiv and Hyundai Motor Group Complete Formation of Autonomous Driving Joint Venture. 2020-03-26 Länk

Okategoriserade

Navigants ledarlista

För någon vecka sedan skrev vi om Navigants rankning av beräkningsplattformar för automatiserad körning. Nu har företaget också publicerat sin årliga rapport Automated Driving Leaderboard [1, 2]. 

I den har de rangordnat 18 olika aktörer utifrån deras vision, marknadsstrategi, partners, produktionsstrategi, teknologi, försäljning, marknadsföring och distribution, produktförmåga, produktkvalitet och tillförlitlighet, produktportfölj och uppehållskraft. Rankningen är uppdelad i fyra klasser: ledare (leaders), tävlare (contenders), utmanare (challengers) och efterföljare (followers):

Ledare: Waymo, Ford, Cruise, Baidu och Intel-MobileEye. Jämfört med året innan är Baidu och MobileEye nykomlingar i ledarklassen. 

Tävlare: Aptiv-Hyundai, Volkswagen, Yandex, Zoox, Daimler-Bosch, Toyota, May Mobility, Voyage Auto. En överrsaskning här är Yandex som är med på listan för första gången. 

Utmanare: BMW, Volvo, Renault-Nissan-Mitsubishi, Navya och Tesla.

Efterföljare: Den rutan är tom för i år, precis som året innan.

Överlag konstaterar Navigant att 2019 har var ett utmanande år för automatiserad körning och att många först då börjat förstå vilka utmaningar som de står inför. Flera startuppföretag gick i konkurs, eller blev uppköpta av större aktörer. Mycket handlar fortfarande om att utveckla kärntekniken och livskraftiga affärsmodeller.

Vidare konstaterar Navigant att det inte gjorts några betydande kommersialiseringar under 2019 och att alla fortsätter att använda säkerhetsoperatörer i sina fordon. Trots att några aktörer genomfört körningar utan säkerhetsoperatörer i fordonen väntas inte verkliga mobilitetstjänster dyka upp förrän 2021. Det noteras också att alltfler börjat sikta mot godsleverans. 

Egen kommentar

  • Precis som förra året så är Aurora inte ens med på listan. Man kan undra varför? De är bland få företag som har fått tillstånd att transportera passagerare i Kalifornien.
  • Förra året var Apple med bland ”tävlare”. I år är de inte alls med på listan. Förklaringen är nog enkel – Apple har inte visat något konkret under det senaste året, samtidigt som de sagt upp flera anställda som jobbat inom området. Kan Apple komma att överraska alla?
  • Zenuity är inte heller med. Förra året var deras samarbete med Volvo, Veoneer och Ericsson med på listan som ”tävlare”. Nu har också Volvo hamnat i klassen under som ”utmanare”. Vad har hänt där? 
  • En annan förändring jämfört med förra året är att Uber inte kommit med på listan. Jag tror inte att någon är överraskad där med tanke på alla turer kring dödsolyckan i Arizona.
  • Att Tesla hamnat sist på listan kan också vara något överraskande. Men vi ska inte bortse från alla (döds)olyckor med Autopilot påslagen och all kritik som riktats mot Tesla från bl.a. den amerikanska  haverikommissionen NTSB.

Det kan mycket väl vara så att svaret på dessa frågor finns i rapporten men tyvärr har vi inte tillgång till den. 

Här kan ni läsa om förra årets rankning. 

Källor

[1] Navigant, Navigant Research Leaderboard: Automated Driving Vehicles. 2020-03-16 Länk

[2] Krok, A., CNet. Tesla trails Waymo, Cruise and others in self-driving strategy, study claims. 2020-03-16 Länk