Etikettarkiv: Drive Sweden

Guldkorn från svensk forskning

Det här är svenska guldkorn från er läsare. Tack för ert fantastiska jobb.

Autonoma leveransfordon i interaktion. Inom projektet GLAD (Goods deliveries under the LAst mile with autonomous Driving vehicles) genomfördes under maj månad en användarstudie där en ADV (Automated Delivery Vehicle) utrustad med s.k. eHMI:er (visuella medel som kommunicerar till människor i omgivningen) körde en kortare rutt. Syftet var att utvärdera hur individer uppfattade och förstod eHMI:erna i olika situationer, samt hur de kan utvecklas. Preliminära resultat indikerar att eHMI:erna i sig inte kommunicerade sina specifika budskap, men att de i sina givna sammanhang blev begripliga. Resultaten visade även på tydliga inlärningseffekter, d.v.s. deltagarna lärde sig snabbt eHMI:ernas budskap. Projektet är finansierad av Trafikverket och utförs av RISE, Clean Motion, Aptiv, Combitech och Högskolan i Halmstad. Kontakt: Mikael Söderman, RISE, (mikael.soderman@ri.se)

Förstudie SMART-projektet. Som en del av det EU-finansierade SMART-projektet genomför RISE en förstudie kring förutsättningarna för att komplettera kollektivtrafiken med förarlösa tjänster i Skaraborg. Projektet leds av Destination Läckö/Kinnekulle som är ett kommunalt bolag ägt av Götene och Lidköping. Preliminära resultat visar att det i några av tätorterna finns intressanta systemeffekter värda att studera närmare men att det är svårt att hitta lämpliga lösningar för lite längre avstånd mellan kollektivtrafikens hållplatser och populära utflyktsmål eller uppför Kinnekulles de branta vägar. Det finns också sträckor i området där det antagligen finns en marknad för kommersiella tjänster med manuellt framförda fordon. Kontakt: Håkan Burden, RISE, (hakan.burden@ri.se)

Generering av dimma och väderklassificering. RISE och Veoneer har under våren 2022 genomfört en förstudie ”Dimhöljt” för lära hur dimma kan skapas i klimatkammare. Syftet med den genererade dimman är att testa lidar, t ex för att filtrera bort störningar, för att validera simuleringsmodeller, för att verifiera sensorprestanda eller för att verifiera att en funktion är inom ODD. Det finns i princip tre olika sätt att slå sönder vatten till fina droppar: med vibrationer, med trycksatt vatten eller med tryckluft; man kan även generera dimma genom att kondensera ånga. Dimma är våta aerosoler i storleksordning från våglängden av synligt ljus till en faktor 20-50 ggr större. Projektet har också undersökt hur mätning av dimmans karaktäristik utförs på lämpligt sätt. Mätningar måste bland annat inkludera storleksfördelning av partiklar och mängden vatten i flytande form. Det är viktigt att skapa repeterbart testsystem med dimma. I projektet studerades därtill hur man med en lidar kan klassificera vädertyper såsom dimma, regn, snö, klart väder. Studien baserades på mätningar utomhus och i klimatkammare. De inledande försöken har varit framgångsrika och tanken är att förstudien ”Dimhöljt” följs av en fördjupad ansats. Förstudien delfinansierades av Vinnova/FFI, 2021-02582. Kontakt: Martin Sanfridson, RISE, (martin.sanfridson@ri.se)

Autonoma fordon för blinda, döva och dövblinda. I en nyligen publicerad journalartikel vid namn ”Vibrotactile guidance for trips with autonomous vehicles for persons with blindness, deafblindness, and deafness” presenteras resultat från Drive Sweden projektet ”Guidning till autonoma fordon för blinda, döva och dövblinda”. Studien visar bland annat på vikten av att beakta användarperspektivet för hela resan, inte bara fordonet i sig. Artikeln finns att läsa här. Kontaktperson Jonas Andersson (jonas.andersson@ri.se)

Best student paper på IEEE konferens. Vid konferensen IEEE Intelligent Vehicles Symposium vann doktoranden José Manuel Gaspar Sánchez och industridoktoranden Truls Nyberg från KTH och Scania första pris i kategorin ”Best student paper” med artikeln ”Foresee the Unseen: Sequential Reasoning about Hidden Obstacles for Safe Driving”. I samarbete mellan KTH och Scania har studenterna utarbetat en algoritm för autonoma fordon för att hantera skymda trafikanter på ett säkert och effektivt sätt. Forskningen har finansierats genom Vinnovas center TeCOSA och forskningsprogrammet WASP.
Andra pris i kategorin gick till industridoktoranden Magnus Gyllenhammar vid KTH och Zenseact för artikeln ”Uncertainty Aware Data Driven Precautionary Safety for Automated Driving Systems Considering Perception Failures and Event Exposure”, också den finansierad genom WASP. Kontaktperson Truls Nyberg (truls.nyberg@scania.com)  & Magnus Gyllenhammar (gyllenhammar@zenseact.com). 

Syntetisk data för validering. En vanlig utmaning inom maskininlärning är att ta fram realistisk data både för att träna sina nätverk samt för att validera dem. I dag är en vanlig metod att samla in data i den miljö där nätverket ska appliceras, t.ex. i trafiken, och sedan hoppas att det resulterande datasetet ska vara representativt. Detta är tyvärr sällan fallet eftersom att det är svårt att få med alla tänkbara scenarion. Inom FFI-projektet DIFFUSE utvecklas metoder för att skapa syntetisk data och bilder primärt för valideringssyften. Tanken är att förbättra de maskininlärningsmetoder som i dagsläget bara i begränsad omfattning ger kontroll över vad den resulterande bilden innehåller. Kontaktperson Martin Torstensson (martin.torstensson@ri.se)

Future mobility services in Ride the future-project. Ride the future is a multi-brand pilot where 8 partners join forces in running three autonomous buses along a 4 km route in Linköping’s Valla district. The partners are VTI, Linköping University, Linköping Science Park, Transdev Sweden AB, Östgötatrafiken, Linköpings kommun, Akademiska Hus and RISE. The area includes residential housing, businesses and the campus of Linköping University (LiU). 
Ride the future is furthermore one of the sites in the larger Horizon 2020-project called SHOW (SHared automation Operating models for Worldwide adoption), and a platform for several projects related to future mobility solutions. To date over 20 studies and research projects – completed and ongoing – are related to Ride the Future. A result conference was held 26 April and presented findings about the following topics:

  • Lessons learned from setting up a demonstration site with autonomous shuttle operation; paper (funding: SHOW)
  • Mobility for all – but who is ”all”?  paper (funding: Drive Sweden)
  • 5 feasibility studies (funded by VTI and summarised in here) about
    • Towards a digital twin of campus Valla for co-simulation of road users 
    • Exploring spatio-temporal accessibility in Lambohov: a pre-study. 
    • Data processing and visualization of mobile air quality measurements. 
    • Road surface unevenness and its impact on comfort and vibrations in low speed vehicles
    • Infrastructure needs at bus stops. 
  • The following studies were also presented at the conference. (funding in brackets):
    • Säkerhetsförarens uppmärksamhet och vakenhet (FFI)
    • The digital infrastructure of ELIN’s data collection (SHOW=EU)
    • Automated Vehicles as Social Agents: A Research Agenda (ELLIIT)
    • Cybersecurity of autonomous vehicles (Drive Sweden)
    • Digital guidance in public transport (funding: ERA-net)
    • Children’s perspective on future travels by autonomous bus (SHOW)
    • Autonomous shuttles for all – Experiences from children with intellectual disability (WASP-HS)
    • Game engine simulation of autonomous buses in a student project (LiU)
    • Ljudsignaler i interaktion mellan autonoma bussar och oskyddade trafikanter (LiU)
    • For more information and contact to project leaders, please get in touch with Ingrid Skogsmo (ingrid.skogsmo@vti.se)

Säkerhetskultur för automatiserade fordon. Målet för projektet Säkerhetskultur för automatiserade fordon är att utveckla metoder och verktyg för att kunna hantera säkerhetskulturen i organisationer som konstruerar och implementerar automatiserade fordon och maskiner. Projektet kommer att utforska befintlig säkerhetskultur och nya risker, samt utveckla mätinstrument för säkerhetskultur och pröva hur de kan appliceras på hållbarhet- och jämställdhetskultur. Säkerhetsfokus har länge legat på fordon och förare. Nu behövs organisationens och kundens betydelse lyftas fram. I projektet kommer därför en modell och verktyg utarbetas för att integrera säkerhetskultur i utvecklingsarbetet och för att stötta en lärandeprocess. Modellen utvecklas och utvärderas på två fallstudier från olika domäner, dels autonoma truckar samt automatiserade bussar i projektet Ride the future. En viktig aspekt av projektet är kunskaps och metodiköverföring mellan de olika tillämpningarna och mellan parterna VTI, RISE, Volvo GTT, Combitech och Toyota material handling. Projektet finansieras av Vinnovas FFI-program och genomförs på två år under ledning av VTI. Kontaktperson: Christina Stave (christina.stave@vti.se).

Studie om lastbil-VRU interaktioner inom FFI-projekt. Inom ramarna för FFI-finansierade projektet ”Externa interaktionsprinciper för förtroende och acceptans av tunga autonoma fordon” som bedrivs av Scania, RISE och Högskolan i Halmstad har doktoranden Victor Fabricius och kollegor publicerat en vetenskaplig tidskriftsartikel ”Interactions Between Heavy Trucks and Vulnerable Road Users—A Systematic Review to Inform the Interactive Capabilities of Highly Automated Trucks”. Artikeln syftar till att ge en översikt av den vetenskapliga litteraturen gällande dagens interaktioner mellan tunga lastbilar och oskyddade trafikanter – mer specifikt fotgängare och cyklister. En av insikterna från studien är att en stor del av interaktionen består av implicit kommunikation som till exempel fordons körsätt och rörelsemönster, och att den här typen av kommunikation i framtiden troligtvis kommer utgöra grunden även för interaktioner med automatiserade fordon. En annan insikt från studien är också att explicit kommunikation, i form av exempelvis ljussignaler på lastbilen i syfte att förtydliga lastbilens avsikter och handlingar, kan vara till nytta för interaktionerna. Utformning och nyttan av sådan kommunikation undersöks vidare i projektet som pågår fram till mitten av oktober 2022. Kontaktpersoner: Yanqing Zhang (yanqing.zhang@scania.com) och Daban Rizgary (daban.rizgary@ri.se)

Autonomous vehicle interactions in the hub. Scania, RISE, Boliden and Icemakers are working together in a research project “In the Hub – Samspel mellan operatörer och förarlösa fordon i framtidens transportsystem” funded by FFI. The aim is to investigate how natural interaction technologies can be integrated into autonomous transport systems to facilitate efficient and engaging experience in the hub contexts. An exploratory study have examined the potential of using verbal interaction and augmented reality (AR) to facilitate collaborations between professional human operators and unmanned self-driving heavy vehicles. Concepts that support operators in loading situations were designed and evaluated with forklift operators and rock-loading operators during a video-based study. Overall, the concepts received high scores in perceived efficiency and user experience. The results from the forklift operators supported the idea that more natural and social verbal interaction between operators and unmanned vehicles could lead to increased trust and acceptance compared to using simple voice commands. However, the results from the rock-loading operators showed that extensive use of voice interaction could become disturbing. The exploratory study thus supports the potential of using and further exploring verbal interaction and AR to facilitate human operators’ collaboration with self-driving vehicles, and the proposed concepts provide promising examples of interaction models for further investigation and implementation. The results have been presented in a paper which will be published in the conference “Applied Human Factors and Ergonomics” this year. Contact person: Yanqing Zhang (yanqing.zhang@scania.com) and Johan Fagerlönn (johan.fagerlonn@ri.se)

Heavy Automated Vehicle Operation Center (HAVOC) – Requirements and HMI design is a recently completed FFI-funded research project conducted by RISE and Scania with the following final project summary: Development trends suggest that, in spite of the optimistic announcements made by some stakeholders a few years ago, there are still technological challenges and regulatory constraints making heavy automated vehicles (HAVs) dependent on human control. Indeed, most HAV still require a human safety operator in the vehicle, and automated driving without a human “fallback” might be distant. At the same time, having a human safety operator in the vehicle jeopardises major anticipated benefits of HAVs – transport safety and efficiency. To bridge this gap, stakeholders are exploring remote operation technology, which enables HAV to be remotely operated by a human operator to some extent. The purpose of the HAVOC project was to study operator work and HMI for remote monitoring and control of heavy autonomous vehicles. The aim was to answer the following research questions:

  • What requirements are imposed on people and heavy vehicles for assessment, assistance, and driving?
  • What is required to scale the ratio between the number of operators and the number of monitored vehicles?
  • How should operator work be designed for transitions between assessment, assistance, and driving?
    A simulator was developed in Unity game engine with corresponding 3D-world and operator HMI to enable exploration of remote operation of ten vehicles in parallel. In a user study, 15 participants were invited to work for 1.5 hours and evaluate the system and work in terms of human-automation interaction. Human factors and HMI requirements were elicited for remote assessment, remote assistance, and remote driving operator tasks. The results show the importance of taking a systems perspective in developing and implementing remote operation control centers. See this link for an overview of the study and its results.
  • One of the major takeaways from the user study and the HAVOC project is the importance of a systems perspective in the analysis and design of future remote operation centers. The answer to questions such as “How many operators are needed?, How many vehicles can be monitored and controlled?, What is the best HMI?, What are the most important operator tasks?”  etc., will always rely on the dependencies between multiple human, technical and organizational factors. The ability to deal with the dependencies between factors such as operators’ skills and knowledge, operator tasks and training, HMI, vehicle capabilities, operational context, etc., lies in defining the envisioned work system and deciding what to design for. If a viable business case for remote operation is an operator:vehicle ratio of 1:1, 1:10 or 1:100 will place very different demands on overall human-automation systems design and work organisation. In this project, we have only considered single operator work. In a real application, teamwork between remote operators, traffic planners, and field personnel can be expected, further stressing the socio-technical systems approach. Contact person: Jonas Andersson (Jonas.andersson@ri.se)

Volvo leder projekt i smart city-sammanhang

I ett forskningsprojekt som är finansierat av Drive Sweden ska Trafikverket, Göteborg Stad, och Waycare lett av Volvo Cars testa en molnbaserad smart infrastruktur-teknologi med syfte att kunna förutsäga kollisioner [1].

Waycare som är ett dotterbolag till Rekor har en lösning för smart infrastruktur baserat på navigation, infrastruktur, uppkopplade fordon och väderdata. I projektet ska man integrera Volvos fordon-till-allt (V2X) och fordon-till-fordon (V2V) lösningar till Waycares system.

Pilottesterna i projektet börjar nu i Oktober 2021 och pågår under ett halvår. Projektet är en del i Drive Swedens AI Aware program.

Källa

[1] Rekor. Rekor Subsidiary Waycare collaborates with Volvo Cars for AI-enabled Crash Prediction. 2021-10-11 Länk

Fördelar med förarstöd i bussar

Inom Drive Swedens projekt KRABAT har Volvo bussar tillsammans med Chalmers genomfört en studie av hur chaufförerna upplever ett förarstödsystem som tar över inkörningen till hållplatserna [1]. Systemet reglerar bussens hastighet och styrning för att uppnå en komfortabel inbromsning samt att dörrarna hamnar i rätt position i relation till hållplatsläget.

Chaufförernas upplevelse av systemet har utvärderats av forskare på Chalmers, både genom att filma deras beteende medan systemet var aktivt samt genom intervjuer och enkäter. Överlag var chaufförerna positiva och upplevde att systemet avlastade dem då de kunde fokusera på omgivande trafik och passagerarnas säkerhet. Det finns också indikationer på att ergonomin förbättrades med mindre spänningar i axlar och nacke.

Egen kommentar

Projektet är ett intressant exempel på att smarta funktioner och fordons autonomi inte nödvändigtvis innebär en risk för yrkeschaufförer. Förbättrad ergonomi och mindre kognitiv belastning är faktorer som direkt påverkar arbetsmiljön positivt. Det hade varit intressant att se hur mycket av förarstödssystemet kan återutnyttja existerande sensorer och mjukvara, eller i vilken utsträckning funktionen driver nya kostnader, för att relatera dessa mot vinster såsom lägre sjukfrånvaro och mindre skav på fordon.

Källa

[1] Volvo. BUSSFÖRARE SER MÅNGA FÖRDELAR MED AUTONOMT FÖRARSTÖD. 2021-09-07 Länk

V2X pilot i Storbritannien

Vodafone, Nokia, Chordant, Centre for Connected and Automated Vehicles (CCAV) och Midlands Future Mobility (MFM) har tillsammans utvecklat en molnbaserad plattform för mobilitet som de nu börjat testa i West Midlands-regionen i Storbritannien [1]. 

Det handlar om en öppen plattform som beskrivs som landets första cellulära ”fordon-till-allt” (V2X) system. Den möjliggör att väginformation så som uppdateringar om körfältsavstängningar, hastighetsbegränsningar och trafikincidenter kan visas i real tid i användarens telefon. Tanken är att sådan information i framtiden också ska kunna visas i fordonet. Plattformen använder sig av 4G och 5G cellulär kommunikation och är uppbyggd på så sätt att den tar platsinformation från användarens telefon och aggregerar den med information från andra källor för att skapa en helhetsvy över situationen som sedan distribueras till relevanta trafikanter.

Egen kommentar

För att relatera detta till liknande aktiviteter på hemmaplan kan vi referera till Drive Sweden Innovation Cloud som använts i flera projekt för att demonstrera liknande funktioner och tjänster. 

Källor

[1] Vodafone. Trial of the UK’s first mobile ‘vehicle-to-everything’ road safety system goes live. 2021-06-04 Länk

Resultat från Självkörande landsbygd

Projektet Självkörande landsbygd har precis avslutats [1]. I projektet har man utifrån behoven, tekniken och infrastrukturen, samhällsnyttan samt rollerna och ansvaren tagit fram ett underlag för upphandling av autonoma fordon för användande i kollektivtrafik på landsbygden. Genom intervjuer, workshops och en förfrågan om information (RFI, se Appendix B i rapporten) har projektet undersökt frågan utifrån fyra konkreta områden i Sverige – Lund, Gotland, Eskilstuna och Skellefteå. 

Med en definition av landsbygd baserad på individens mobilitet (sid 11 i rapporten) har studien kommit fram till att Sveriges landsbygd rymmer mindre orter på väg att avfolkas där äldre, barn och de utan körkort hade kunnat få bättre tillgång till samhällelig service med autonoma fordon (sid 37). Studien har också identifierat att flera av landets nya arbetsplatser kommer befinna sig på landsbygden och därmed skapa ett mobilitetsbehov från staden till landet (sid 51). 

För att kunna realisera de identifierade möjligheterna finns ett behov av att framföra fordonen i högre hastigheter samt att de ska kunna hantera mer komplexa trafiksituationer än vad dagens piloter med autonoma fordon i städerna visat (sid 55-57). Samtidigt påpekar studien att man inte ska förvänta sig att investeringarna i autonoma fordon kommer betala sig på en linje, snarare behöver man lyfta blicken och se systemeffekten när stomlinjetrafiken blir mer attraktiv då bussarna går raka vägen istället för via mindre samhällen (sid 25). 

Studien har inte sett några belägg på att den digitala infrastrukturen behöver utvecklas för att möjliggöra försök med autonoma fordon på någon av de undersökta rutterna. Dagens 4G-täckning är fullgod och fordonen borde ha tillgång till tillräckligt bra positioneringsdata för att bedriva verksamheten. Däremot ställs flera frågor om hur ersättningstrafiken organiseras när fordonen inte klarar av vädret, vem som står för säkrare hållplatser och hur chaufförens övriga ansvar realiseras när fordonet är förarlöst. 

Projektet har letts av RISE och genomförts i samarbete med Ramboll, Trafikverket, Lund, Gotland, Eskilstuna och Skellefteå. Projektet har finansierats av VINNOVA via Drive Sweden.

Egen kommentar

Det har varit ett roligt projekt att få vara med i. Mycket för att det finns så många engagerade människor som vill se en annan utveckling för Sveriges landsbygd, men också för att det blev så tydligt att den där mentala bilden med den slingrande grusvägen bara berättar en väldigt liten del av möjligheterna och utmaningarna med mobilitet på landsbygd. Jag blev nog mest överraskad av att Eskilstuna Logistikpark ligger på landsbygden och mest nöjd med diskussionerna vi haft kring hur investeringarna i nya fordon kan motiveras. Eller inte. På vissa platser är det nog rimligare att leta efter andra lösningar tills det går att leverera en hållbar tjänst.

Källor

[1] Burden et al, 2021. Självkörande landsbygd. Länk

Självcertifiering av autonoma fordon

De första fallstudierna inom ramen för Drive Sweden Policy Lab har nu avrapporterats.  För OmADs publik kan särskilt en rapport vara av intresse – Självcertifiering av autonoma fordon [1].

Bakgrunden till rapporten är det växande intresset för autonoma fordon på depåer för att effektivisera arbetet där. Fordonen skulle däremot vara manuellt framförda på väg. På dagen är de typgodkända för vägtrafik med manuell förare (SAE-nivå 0-2) och på natten är de i autonom drift på depån (SAE-nivå 4). Under ett och samma dygn kommer fordonen därför att glida mellan regelverken för inhägnat område (depå) respektive inte inhägnat område (väg), mellan att vara autonoma och inte autonoma. 

Utmaningen är att ett autonomt fordon per definition inte kan vara typgodkänt, så långt har inte UNECE hunnit än. Hade det framförts autonomt på väg hade man kunnat ansöka om ett försök hos Transportstyrelsen och därmed få fordonet godkänt för vägtrafik genom de undantag man anger i ansökan. Men Transportstyrelsen kan inte tillämpa försöksförordningen på fordon inom SAE-nivåerna 0-2. Eftersom fordonet inte är ett typgodkänt fordon när det är autonomt så faller alla undantag som kan göras från maskindirektivet och fordonet är då egentligen en maskin.

Rapportförfattarnas slutsats är att sådana fordon ska självcertifieras genom CE-märkning utifrån maskindirektivet för att anses säkra i autonomt läge inom depån. Och det blir Arbetsmiljöverket som får granska certifieringen om det skulle behövas. Slutsatsen är inte nödvändigtvis representativ för de andra parter som varit med i arbetet men delas av handläggare på respektive myndighet.

Egen kommentar

Vi förutspår att vi kommer att få se mer självcertifiering av autonoma fordon i framtiden. Dels för att det är så den nordamerikanska marknaden arbetar (se OmAD 19 januari 2021), dels för att det möjliggör en snabbare marknadsintroduktion av autonoma fordonskoncept (bl.a. motiveringen bakom den tyska lagändringen som medger viss självcertifiering, se OmAD 19 februari 2021). UNECEs arbete med funktionella krav kommer också kräva mer självcertifiering då varje tillverkare måste visa hur deras lösning är säker och uppfyller specifikationerna.

Med mer självcertifiering kommer också behovet av standardisering öka, både för processer och produkter. När det gäller processer kan det röra sig om hur man certifierar ett fordon, framförallt hur man gör riskanalysen. För produkter kommer standardiserade beskrivningar av teknikens funktionalitet underlätta den egna självcertifieringen då man vet hur man ska beskriva sin produkt, men också hur man kan bygga sin certifiering utifrån de ingående, redan certifierade komponenterna.

Källor

[1] Andersson K., Burden H., Stenberg, S., RISE. Självcertifiering av autonoma bussar. Mars 2021. Länk

Drive Sweden Forum 2021

Den årliga konferensen Drive Sweden Forum ägde rum den 28 januari. På agendan med titeln ”From Innovation to Implementation” fanns en del olika ämnen kopplade till framtida mobilitet, från AI och uppkoppling till smarta städer, lagar och regelverk samt autonoma fordon [1]. Det fanns två segment på konferensen som är särskilt relevanta för vårt nyhetsbrev.

Det första är en beskrivning av Kinas färdplan för autonoma fordon presenterat av Gong Weije, Vice President på China Intelligent & Connected Vehicles Institute (CICV). Kinas Society of Automotive Engineers (SAE) publicerade en roadmap för intelligenta och uppkopplade fordon 2016, och i presentationen diskuterade Gong Weije den nya upplagan som ska publiceras. Färdplanen innehåller bl.a. en uppskattning att passagerarfordon kommer komma ut på marknaden med hög nivå av automation för stadstrafik år 2025 och med full automation för alla operationella domäner år 2030. År 2030 förutsägs också vara året då uppkoppling får en roll för beslutsfattandet hos fordonen, snarare än bara en roll i perception.

Den andra presentationen är en genomgång av läget med fordon med hög automationsnivå presenterat av T. Russell Shields, VD för RoadDB som utvecklar mjukvara för vägdata och lokalisering i autonoma fordon. Presentatören skiljer på fordon med hög automationsnivå avsedda för mobilitetstjänster, och de avsedda för privatpersoner i flera avseenden bl.a. kostnad och kvalité av teknologin, operationella designdomäner, och bredden av målgrupp. Det är just med anpassningen efter flera operationella designdomäner som vi kommer komma vidare med lagstiftning och regelverk enligt Shields. Vidare tog han upp några intressanta frågor: Hur bra behöver ett fordon med hög automationsnivå vara för att samexistera med manuella fordon? Vad händer när det inte finns några manuella förare kvar att lära ifrån? I slutet på presentationen, i en kort frågestund, uttryckte presentatören att han inte är optimistisk gällande robotaxi på grund av utmaningar i att hantera dåligt väder, och han uttryckte även att målsättningen som kom från Kina i den tidigare presentationen var överambitiösa, men att man kommer nå de målen allteftersom.

Ni kan titta på video från hela konferensen här.

Smått och gott

  • Drive Sweden Forum med fokus på framtida mobilitet äger rum den 9 september 2020 och hålls online. Länk
  • Foretellix lanserar en plattform för säkerhetsverifiering av förarstödsystem och system för självkörning. Länk
  • Tyska FEV håller på att ta fram en testmetod för automatiserad körning upp till och med nivå 3 enligt SAE-skalan. De testar bl a ett kökörningssystem (traffic jam chauffeur) i hastigheter upp till 60 km/h som de själva utvecklat. Testerna äger rum runt om Köln på förutbestämda vägar. Länk
  • Monet, som ägs av Toyota och Softbank, har lanserat ett nytt fordonskoncept med förbättrat luftflöde som en Covid-19 åtgärd. Länk
  • Nyfiken på kvantdatorers framtid i fordon? Då får du en översikt här: Länk

Svensk forskning: Framtiden är ljus

MICA. CoEXist. SMART. PLATT. PRoPART. PERCEPTRON. PRELAT. DENSE. Barmark. BRAVE, HATric. Ja, så heter några av projekten som ni har äran att läsa om i årets sista sammanställning av relevant svensk forskning. För varje gång blir jag mer och mer imponerad av vår forskning och forskare. Det är fantastiskt att se hur mycket görs i vårt ”lilla” land, och det här är nog bara en bråkdel av det hela! Vi behöver bara bli bättre på att sprida våra resultat, och jag hoppas att OmAD bidrar till detta. Något annat vi behöver bli bättre på är att koppla samman våra projekt till en helhet och visa hur de leder till positiva samhällsförändringar. Kanske ett lämpligt nyårslöfte?

Stort tack till er alla som bidragit till den här sammanställningen! Det hade inte varit möjligt utan era bidrag och engagemang.

Modeling driver behavior in interactions with other road usersDriver models help improve and evaluate systems for road crash mitigation and avoidance. As systems develop and address increasingly complex scenarios. Driver models also need to be developed to be able to account for the interactions among these road users. Even as we improve driver modeling with control-theory models and actual data-driven implementations, existing driver models fail to sufficiently take interaction among road users into consideration. This paper addresses this insufficiency by proposing a new operational framework to computationally model interactions among road users. For this purpose, we introduce a definition for interaction among road users. The modeling framework is demonstrated by a specific driving scenario: the overtaking of a cyclist when an oncoming vehicle may be present. In this scenario, modeling driver interaction using Unified modeling language within our framework can lead to improved crash mitigation and avoidance through tailored system activation of automated emergency braking. This is a paper that will be presented at TRA-conference next year. The work was partly carried out at SAFER and within the FFI-project Modelling Interaction between Cyclists and Automobiles (MICA). For more information contact Prateek Thalya at Veoneer (prateek.thalya@veoneer.com).

Researchers from Veoneer have also published several other relevant papers, contact Ola Boström (ola.bostrom@veoneer.com) at Veoneer for more information: 

  • Occupant activities and sitting positions in automated vehicles in China and Sweden – The 26th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles (ESV)
  • Passenger Car Safety Beyond ADAS: Defining Remaining Accident Configurations As Future Priorities Conference: The 26th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles (ESV)
  • Intersection AEB Implementation Strategies for Left-Turn Across Path Crashes – Traffic Injury Prevention (ADAS)
  • A Model of Indian Drivers’ Ratings of In-Vehicle Alerts to Pedestrian Encounters on Roads in India, for presentation at the coming Human Factors and Ergonomics Society’s 2019 International Annual Meeting
  • Benefits of intuitive auditory cues for blind spot in supporting personalization; ESV2019
  • Adaptive Transitions for Automation in Cars, Trucks, Busses and Motorcycles; Intelligent Transport Systems (got invited for a journal track after the ITS World Congress)
  • How do oncoming traffic and cyclist lane position influence cyclist overtaking by drivers? – Shown at ICSC and submitted to AAP journal
  • Radar Interference Mitigation for Automated Driving – IEEE Signal processing magazine
  • How do drivers negotiate intersections with pedestrians? Fractional factorial design in an open-source driving simulator – AAP
  • Modelling discomfort: How do drivers feel when cyclists cross their path? – AAP

Driver/passenger activity mapping. FFI funded DRAMA project (2018-2020) addresses knowledge building around activity identification of drivers and passengers in vehicles to improve interaction between them and the vehicle. Mapping and detecting activities at drivers and passengers is important for both UX and traffic safety. With knowledge about activites, the HMI can be adjusted to, the currently most efficient modality. If the vehicle knows the body posture of the passengers safety functions such as airbags, brakes and steering system can be adjusted by the safety systems in the vehicle. The project develops a system that can recognizes individual and interaction activities of driver and passengers in vehicles of high level of automation (SAE3+). The project studies from literature the most relevant activities of driver and/or passenger in highly automated vehicles in terms of safety and comfort. The developed prototype acquires input data from multiple cameras mounted in the cabin of a vehicle and classify the detected activities according to the chosen in-cabin activities of interest. Machine learning algorithms are used to extract timeseries of activity features including: Body poses, head position/eye gaze/face landmark, objects, dense optical flow, and detected activity/interaction. The work is a collaboration between RISE AB and Smart Eye AB. For more information contact Thanh Hai Bui (thanh.bui@ri.se) at RISE, or Henrik Lind (henrik.lind@smarteye.se) at Smart Eye AB.

Mimicking professional bus drivers. Scania and KTH Royal Institute of Technology are currently researching motion planning algorithms for autonomous buses driving in cities. The research has so far discovered that current motion planning approaches, which are suitable for passenger vehicles, are not successful at driving buses in cities. The problem arises due to the large dimensions of buses, but mostly due to the particular chassis configuration, where the wheelbase length is much shorter than the vehicle length, resulting in large vehicle overhangs. The research then focuses on how to use these overhangs to increase the maneuverability of buses driving in cities. The result is a new motion planning approach which allows buses to briefly drive with the overhangs outside of the road and over curbs, in order to drive along narrow roads and sharp turns, while ensuring the safety of the drive. The first results of this work have been recently published in the Intelligent Transportation Systems Conference 2019. The paper can be accessed via IEEE here, or arXiv here, and a video of the results here. This work was partially supported by the Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program (WASP) funded by the Knut and Alice Wallenberg Foundation. For more information contact Rui Oliveira (rui.oliveira@scania.com) from the KTH Royal Institute of Technology.

CoEXist is a European project (May 2017 – April 2020) which aims at preparing the transition phase during which automated and conventional vehicles will co-exist on cities’ roads. CoEXist aims at enabling mobility stakeholders to get “AV-ready” (Automated Vehicles-ready). To achieve its objective, CoEXist have developed an assessment framework including both microscopic and macroscopic traffic models that take the introduction of automated vehicles into account. The tools developed in the framework of CoEXist are tested by road authorities in the four project cities: Helmond (NL), Milton Keynes (UK), Gothenburg (SE) and Stuttgart (DE) in order to assess the “AV-readiness” of their local-designed use cases. Swedish partners in the CoEXist project is VTI and the City of Gothenburg. Preliminary results from the traffic modelling show decreases in traffic performance in an introductory stage with lower penetration rates and AVs with limited capabilities and cautious driving logics while higher penetration rates of more advanced AVs leads to a modal change from public transport to private cars. Final event will be held in Milton Keynes (UK) on 25-26 March 2020, Homepage: https://www.h2020-coexist.eu/. Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) for more information.

SMART. The aim of the SMART project (Simulation and Modelling of Automated Road Transport) is to enhance and further develop todays state-of-the-art traffic models in order to enable analysis of future traffic systems. The project consists of two PhD projects, one focusing on microscopic traffic simulation and the behaviour of and interaction between conventional and automated vehicles, and one focusing on mesoscopic simulation and fleets of automated vehicles for public transport operations. The licentiate thesis Simulation based evaluation of flexible transit was presented by the PhD student David Leffler on June 13th, 2019. The project is carried out by VTI, KTH and LiU and is funded by Trafikverket via Centre for Traffic Research (CTR). Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) or Wilco Burghout (wilco@kth.se) for more information.

PLATT – Policylab för Autonoma Transporttjänster. Inom ramen för DriveSweden (Vinnova) har PLATT har Volvo GTT, Einride, Combitech och RISE bedrivit policyutveckling tillsammans med offentliga och kommersiella aktörer inom transportnäringen. Därigenom har vi identifierat en rad utmaningar som de sökande står inför. Det handlar både om att kunna budgetera för ansökan i form av kostnad och ledtid men också hur man vet vad som ska ingå i en ansökan. Men vi har också sett en rad olika strategier för att hantera den osäkerheten. Dels beprövade strategier som använts både specifikt inom fordonsutvecklingen och generellt inom svensk myndighetsutövning, dels nya strategier som sätter fingret på hur man kan hantera säkerheten vid införande av ny teknologi utan att hämma innovationstakten. Genom att bjuda in brett till projektets aktiviteter har vi också samlat på oss många praktiska tips på hur man som sökande både kan påverka hur lång tid det tar att få igenom en ansökan men också mängden arbete man behöver lägga ner på en framgångsrik ansökan. Tipsen belyser också aspekter som inverkar gynnsamt på hur försöksverksamheten uppfattas av omvärlden, t.ex. räddningstjänsten och allmänheten. Här hittar ni slutrapporten och projektets hemsida. För mer information kontakta Håkan Burden på RISE (hakan.burden@ri.se). 

Driving automation state-of-mind: Using training to instigate rapid mental model development. I takt med att automatiserade funktioner blir alltmer avancerade och vanliga, ökar också kraven på användarens (förarens) förståelse för korrekt användning. Inte förrän den mänskliga föraren helt kan ersättas kommer förarens förståelse av systemen vara en kritiskt komponent i att fordonet (människan tillsammans med de automatiserade systemen) framförs säkert på vägen. Finns det då något sätt att snabb-träna förare i hur man ska använda sådana system? Den nyligen publicerade studien ämnade undersöka just detta. Tidigare forskning inom förarträning och inlärning kombinerades till en tränings-metodik som sedan inkorporerades i ett träningsprogram ämnad att träna noviser i användningen av ett hypotetiskt förarassistanssystem motsvarande SAE Level 2. Resultaten indikerade inte bara att automations-träning av förare är möjlig, utan kanske viktigast av allt att de tränade förarna i betydligt större utsträckning var benägna att ingripa i situationer som krävde det (baserat på systemets begränsningar) jämfört med deras otränade motparter. Studien gjordes inom ramen för FFI-projekt HATrick. För mer information kontakta Martin Krampell (krampell@gmail.com).

PRoPART finalized. After 24 months of work, H2020 project „PRoPART”, funded by the European Global Navigation Satellite System Agency (GSA), was successfully closed. The 7 consortium partners, coming from 4 European countries have developed an RTK (Real Time Kinematic) software solution by both exploiting the distinguished features of Galileo signals as well as combining it with other positioning and sensor technologies. RTK gives the possibility of cm-level accuracy using correction data from reference stations. The innovation developed during the project can be a game changer for the future mass market of autonomous transport. The final demonstration was done in November at AstaZero and here you can see a movie and presentation material. The project was coordinated by RISE with partners from across Europe, including Scania, AstaZero and Waysure. For more information contact Stefan Nord at RISE (stefan.nord@ri.se).  

PERCEPTRON är ett FFI-projekt är ett samarbete mellan Volvokoncernen, Semcon och Chalmers som avslutas nu vid årsskiftet. Målsättningen med PERCEPTRON har varit att ta fram ett koncept för kontinuerlig datadriven utveckling vilket inbegriper infrastruktur för att ta hand om loggad data, design av neurala nätverk, träning och validering. Ett resultat av projektet är tre neurala nätverk att exekvera i fordonet för objektdetektering, detektering av filmarkeringar och vägdetektering. Nätverken har tränats på insamlad och annoterad data för lastbil på svenska vägar. En översiktlig utvärdering av hårdvara och programvara för användande neurala nätverk har också gjorts för att ge vägledning åt utvecklare. För ytterligare information kontakta projektledare Carlos Camacho, Volvokoncernen.

PRELAT är ett FFI-projekt som slutar vid årsskiftet efter fem års samarbete mellan Volvokoncernen och Chalmers. Projektet har arbetat med fully convolutional neural network för fusion av kamera och lidar i syfte att uppnå robust vägdetektion och klassificering av vägmarkeringar för lateral filhållning. Ett tidigt resultat pekar på nyttan av använda lidar för snabb och noggrann vägdetektion. Ett annat resultat från PRELAT är på vilken detaljnivå fusion av kamera och lidar bör utföras. Slutligen är ett tredje resultat hur semi-supervised training kan utformas i syfte att minska mängden kostsam annotering. PRELAT och PERCEPTRON har varit en del av den snabbt expanderande utvecklingen och användningen av neurala nätverk inom fordonsindustrin. Resultaten har bidragit med ökad förståelse och kommer att användas i framtida projekt i Volvokoncernen. För ytterligare information hänvisas till projektledare Martin Sanfridson, Volvokoncernen

Universally designed mobility for increased accessibility to societal functions. A consortium of organisations in West Sweden (Västra Götalandsregion, Västtrafik, RISE, Norconsult Astando AB, with user organisations SRF and DHR) have collaborated on a number of projects with the vision of working towards autonomous and universally designed mobility for increased accessibility to societal functions. A series of projects performed by the consortium have explored the following subjects:

  • Samverkande system för sjukresor och sjukhus (eng. Cooperative systems for medical journeys and hospitals). How a System-of-systems approach can be utilised to bridge accessibility gaps when making service journeys between public transport and hospital departments. (funded by Vinnova FFI)
  • Autonoma skyttelbussar för ökad tillgänglighet till viktiga samhällsfunktioner (eng. Autonomous shuttle busses for increased accessibility to important societal functions). Pre-study for a trial of autonomous shuttle-busses at Sahlgrenska Hospital in Gothenburg. (funded by Västra Götalandsregion kollektivtrafiknämnden)
  • Guidning till autonoma fordon för blinda, döva och dövblinda (eng. Guidance to autonomous vehicles for persons with blindness, deafness and deaf-blindness) Guiding for journeys with autonomous vehicles for people with blindness, deafness and deaf-blindness. (funded by Drive Sweden – Vinnova, Energimyndigheten och Formas)

A combination of methods including design-thinking workshops, user-trials, field studies, service-design methods and innovation processes have been utilised to ensure that user needs have been clearly understood and taken into consideration in design of potential solutions. The studies have resulted in increased understanding of the needs of users with visual impairments in autonomous transport systems and how public authorities can contribute to designing services that reduce barriers to independent travel. A large number of service improvements and solutions have been identified. Methods for using vibro-tactile communication to guide users with visual impairments to public transport have been evaluated. A plan for a one year test of autonomous busses in a hospital environment is undergoing an approval process within the regional authority. The insights gained from these projects have already begun to create value. Many solutions can be applied to existing public transport solutions. However to create future transport solutions which are created with accessibility for all from the outset, the results require more communication for example to vehicle manufacturers, city and public transport planners and more. For more information contact Steve Cook at Norconsult (Steve.Cook@norconsult.com). 

What happens to self-driving cars if the weather turns bad? Current systems offer comfort and safety in good weather. However, they often fail to sense its surroundings in visibility conditions with heavy rain, snow or fog causing the automated systems to stop their support. The DENSE project, under the ECSEL joint undertaking and co-financed by EU and national funding bodies, addresses this key challenge of autonomous driving by developing an environment perception technology that extends the performance of sensors in adverse visibility conditions. The project designs, tests and validates a generic sensor suite that enables driver assistance systems and autonomous driving systems to operate also in adverse weather. The DENSE 24/7 all-weather sensor suite combines Radar, Short-Wave Infrared (SWIR), gated camera sensor, and LIDAR. In addition, a mobile Road State Sensor assesses the road surface conditions. For maximizing efficiency, DENSE implements a high-level fusion platform integration between the individual sensors. DENSE use artificial neural networks to fuse all sensor information at pixel level, leading to an enriched and enhanced multi-spectral image. The system has been integrated in a test vehicle and demonstrated under controlled conditions in a weather chamber and evaluated under real-life conditions in Central and Northern Europe. Project duration is between June 2016-February 2020. There are 15 project partners with Daimler as coordinator. For more information visit the project website or contact Jan-Erik Källhammer at Veoner (jan-erik.kallhammer@veoneer.com).

Projekt Automatiserad vägdrift med kortnamn ”Barmark” har som målsättning att genom automatisering av drift- och underhållsfordon bidra till förbättrad arbetsmiljö, ökad resiliens samt minskade säsongsvariationer vid val av transportslag. Projektet tar fram ett fordon som kör och navigerar självständigt längs en definierad rutt samtidigt som det utför ett arbetsuppdrag och interagerar med omgivningen. Inom projektet sker fordonsanpassning exv. av bromssystem, midja och EHI styrning, utveckling och anpassning av sensorsystem exv. drönarburna radarsystem, ultraljud, GPS/Video samt utveckling och anpassning av webbaserad front-end med loggning av fordon med förare i trafik. Vidare utförs analys av infrastruktur och testscenarier inför projektdemonstrationer som kommer utföras kommande vinter- och sommarsäsong. Projektgruppen utgörs av RISE, Semcon, CIT, Peab, Swevia, Skanska, Svensk Markservice, Trafikverket, Alkit, Teade, AstaZero och Lundberg Hymas, där RISE är koordinator. Projektet pågår 2018-05-01 till 2020-08-30 och finansieras av det strategiska innovationsprogrammet InfraSweden2030, en gemensam satsning av Vinnova, Formas och Energimyndigheten samt av projektpartners. For mer information kontakta Viveca Wallqvist på RISE (viveca.wallqvist@ri.se). 

Användargränssnitt för att upptäcka oskyddade trafikanter I syfte att förbättra tilltro och acceptans för SAE nivå 3. I EU-projektet BRAVE, Bridging gaps for the adoption of Automated VEhicles som koordineras av VTI, Statens väg- och transportforskningsinstitut, bedrivs forskning för att bidra till förbättrad säkerhet och acceptans av automatiserade fordon. I projektet har VTI under hösten genomfört en studie i körsimulatorn Sim IV på Lindholmen i Göteborg. Bakgrunden till studien är att implementering av automatiserade körsystem på SAE nivå 3 i urbana miljöer utgör en utmaning, i det att återkommande och svårförutsägbara interaktioner mellan fordon och oskyddade trafikanter behöver hanteras. För att adressera utmaningen har projektet utvecklat ett koncept för användargränssnittet som håller föraren informerad om närvaron av oskyddade trafikanter i den närliggande omgivningen. Genom att göra denna typ av information tillgänglig för föraren ges hen möjlighet att avsluta uppgifter av sekundär karaktär, såsom att se på film och liknande, och i samarbete med systemet övervaka körningen fram till dess att det är säkert att återgå till sekundära uppgifter. I körsimulatorstudien fick deltagare med och utan erfarenhet av supportfunktioner på SAE nivå 2 köra i en urban miljö samtidigt som dom kunde titta på film. Nivån av information angående oskyddade trafikanter varierades över fyra betingelser: (1.) ingen information, (2.) en varning för att förmå föraren att återta kontroll när en kollision var nära förestående, (3.) en förvarning som meddelade om närvaron av oskyddade trafikanter, samt (4.) kombination av varnings- och förvarningskoncepten. Studiens resultat visar att en strategi för användargränssnittet som integrerar förvarnings- och varningsmeddelandet är den lösning som är att föredra för att förbättra säkerheten, samtidigt som förarens tilltro till systemet förbättras. Vidare visade studien att tidigare erfarenhet av SAE nivå 2 är avgörande för om strategin fungerar eller inte. Resultaten stödjer design av användargränssnitt för automatiserade körfunktioner baserat på behov, preferenser och förmågor hos förare för att säkerställa bättre acceptans och säkerhet. För mer information om projektet kontakta Niklas Strand, Ignacio Solis Marcos eller Ingrid Skogsmo på VTI eller se www.brave-project-eu eller följ projektet på Twitter @BRAVE_H2020 

Data sharing and Control Towers

I onsdags hölls en minikonferens där flera projekt, finansierade via det strategiska innovationsprogrammet Drive Sweden, presenterade sitt arbete och sina resultat inom ämnesområdena datadelning och kontrolltorn. Konferensen drog till sig uppskattningsvis 90 deltagare och hölls på Lindholmen i Göteborg.

En generell slutsats från konferensen är att många aktörer är intresserade av att dela data, och att många aktörer tittar på hur man kan göra detta. Det som saknas är tydliga affärsmodeller – hur ”omvandlar” man data till pengar? Det saknas också tydlighet i hur man tänker göra med trafiksäkerhetsdata – ska sådan data säljas eller ska det vara ett krav att rapportera sådan data kostnadsfritt till någon neutral part som exempelvis myndigheter? 

En viktig fråga som går hand i hand med detta är vilken roll som myndigheter bör ha för den digitala infrastrukturen. På Trafikverket håller man just nu på att identifiera vilken roll som de bör ha, och på konferensen visades en tänkt delningsplattform med data som digitala trafikregler, vägnätsinformation och vägarbeten som Trafikverket skulle kunna tillhandahålla.

En annan slutsats från konferensen är att molnplattformar som Drive Sweden Innovation Cloud utgör en viktig del av den digitala infrastrukturen och är en möjliggörare för framtida mobilitetstjänster och datadelning mellan olika aktörer. Det stimulerar också utveckling av nya tjänster av tredjepartsaktörer. 

Att den här tesen stämmer visades inom ramen för projektet AD Aware där Drive Sweden Innovation Cloud använts för delning av data mellan två fordonstillverkare. Fördelen med denna lösning jämfört med att dela data direkt mellan fordonen är att andra datakällor kan nyttjas i molnet för att fatta mer informerade beslut. Projektet demonstrerade att kooperativa transportlösningar som hazardous location alert och emergency vehicle alert är möjliga med cellulärkommunikation. 

Drive Sweden Innovation Cloud användes också i ett annat projekt där man demonstrerat ett kontrolltorn för övervakning och styrning av självkörande lastbilar med hjälp av 5G-kommunikationslösning. 

För att accelerera implementeringen av den digitala infrastrukturen har Drive Sweden tillsatt ett nytt projekt där man ska ta fram förslag på områden som behöver prioriteras samt ge förslag på konkreta projekt. 

Presentationsmaterialet kommer nog finnas på Drive Swedens websida inom kort.