Etikettarkiv: Göteborgs Stad

Artificiell intelligens, Forskningsprojekt, Funktioner, Infrastruktur, Lagstiftning och regelverk, Mobilitetstjänster, Övriga fordon, Positionering, Samhällspåverkan, Samverkan människa - maskin, Sensorer, Trafiksäkerhet

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 users. Driver 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 

Bussar, Tester och demonstrationer

Volvo-buss som kör själv vid depåer

Volvo Bussar, Keolis, Västtrafik, ABB och Göteborgs Stad genomför ett forskningsprojekt om självkörande bussar vid bussdepåer, med syfte att bygga upp kunskap kring tekniken och vad den är kapabel till [1]. De har tagit fram en prototyp och visat den i början av veckan vid Keolis depå i Partille. 

Det handlar om en laddhybridbuss (12 meter lång) som kan köra själv till exemplevis parkeringen, tvätthallen och laddstationen. 

Sammanlagt ägnas närmare 24 timmars arbetstid per dygn åt att hämta och lämna bussar inom depån i Partille [2]. Det är delar av den tiden som man hoppas korta ner med den här typen av lösningar. 

Projektet har bedrivits inom ramen för det Vinnova-finansierade programmet FFI, Fordonsstrategisk forskning och innovation.

Källor

[1] Volvo Buses. VOLVO BUSES DEMONSTRATES ELECTRIC AUTONOMOUS SOLUTION FOR BUS DEPOT. 2019-11-13 Länk

[2] Buss magasinet. I framtidens bussdepå kör bussen sig själv. 2019-11-13 Länk

Forskningsprojekt

Svensk forskning när den är som bäst

I fotbollsvärlden pratas det den här veckan mycket om ”the Swedish way” – uthållighet, fokus, målmedvetenhet, teamarbete. Här i nyhetsbrevet tänkte vi fortsätta i samma anda och lyfta fram några svenska forskningsprojekt och resultat som oftast uppkommit tack vare just dessa egenskaper hos våra forskare. Stort tack till er alla som tipsat oss om relevant forskning och skickat in era sammanfattningar!

ESPLANADE (esplanade-project.se) är ett FFI-projekt som löper från januari 2017 till december 2019. Målet är förbättrad metodik för att visa att automatiserade fordon är säkra. Projektet fokuserar på fordon med ADS-funktioner (Automated Driving System) på nivå 4 enligt SAE-skalan (ett fordon som kan köra helt utan förarinteraktion under begränsade förutsättningar). Vi vet att sådana funktioner har ett antal karakteristiska skillnader mot traditionella fordonsfunktioner där säkerhetsbevisning sker enligt standarden ISO 26262. En ADS-funktion har full kontroll över fordonet, och en viktig del av säkerheten ligger därför i att systemet kör på ett säkert sätt, dvs tar taktiska beslut som inte försätter fordonet i farliga situationer. Därför behöver vi metoder för att säkerställa att systemet tar taktiskt säkra beslut. Andra problem som projektet arbetar med rör hur man visar att sensorernas prestanda är tillräckliga för uppgiften i varje givet ögonblick, vilka arkitekturmönster som är användbara för en ADS, hur man hanterar säkerhetsbevisning för system med icke-deterministiska algoritmer (AI, machine learning), hur man gör hazardanalys för en ADS med en mycket komplex situationsanalys, säkerhetsbevisning för förarinteraktion, och hur man visar fullständigheten i kravnedbrytning för komplexa system. Projektet koordineras av RISE och övriga deltagare är Aptiv, Comentor, KTH, Qamcom, Semcon, Systemite, Veoneer, Volvo Cars, Volvo AB och Zenuity.

Rullande busskur. Detta är ett FFI-projekt som löper från maj 2018 till oktober 2018 och som syftar till att förstå möjligheter och begränsningar ur ett tekniskt perspektiv när det gäller självkörande småbussar på landsbygden, förstå möjligheter och begränsningarna ur ett beteendeperspektiv, dvs. acceptansen av den tekniska innovationen hos resenärer och allmänheten, hitta lämpliga geografiska områden inom Skellefteå kommun där upplägget skulle kunna testas, samt få en bild av kostnaderna och nyttorna. Målet med studien är att skapa förutsättningar för en framtida ansökan för ett demonstrationsprojekt.

HARMONISE är ett FFI finansierat projekt  med målet att undersöka olika sätt att harmonisera, förenkla, hantera och förbättra hur förare interagerar med tekniska system som automatiserar delar av eller hela den dynamiska körningen i fordonet. Projektet är ett samarbete mellan Volvo AB, Volvo Cars och RISE Viktoria. Projektet kommer att utveckla och testa olika koncept, som stödjer interaktionen mellan förare och fordon på ett multimodalt sätt och utveckla designriktlinjer. Projektet utforskar problematiken när en förare tror att hon/han har mer support (nivå 4) än vad som för tillfället erbjuds.  Nya rön från distribuerad kognition och kroppslig kognition (embodied cognition) utforskas som teoretisk grund. Mer information om projektet hittas här och kontaktperson är Emma Johansson (emma.johansson@volvo.com).

Människor och interaktiva autonoma system. Sam Thellmans forskarstudier i kognitionsvetenskap vid Linköpings universitet (huvudhandledare: Tom Ziemke) undersöker hur människor förstår interaktiva autonoma system, som sociala robotar och självkörande fordon. Avhandlingens syfte är att belysa hur, när och varför människor tillskriver autonoma system intentionella tillstånd, som mål (t.ex. “bilen vill till punkt X“) och övertygelser (t.ex. “bilen har sett fotgängaren”), och hur detta påverkar människors förmåga att interagera med autonoma system. I forskningsarbetets första etapp undersöktes människors tolkningar av beteende hos människolika robotar (Thellman, Silvervarg, & Ziemke, 2017) och självkörande bilar (Petrovych, Thellman, & Ziemke, in press), det senare i samarbete med VTI/Linköping. Relevanta publikationer:

  • Petrovych, V., Thellman, S., & Ziemke, T. (in press). Human Interpretation of Goal-Directed Autonomous Car Behavior. In CogSci 2018: Changing Minds. 40th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, Madison, VA. Cognitive Science Society.
  • Thellman, S., Silvervarg, A., & Ziemke, T. (2017). Folk-psychological interpretation of human vs. humanoid robot behavior: exploring the intentional stance toward robots. Frontiers in psychology, 8, 1962.

Optimala manövrar. Victor Fors har i sin licavhandling vid Linköpings universitet tittat på vad som händer när bilen gör en manöver nära gränsen för vad den faktiskt klarar av för att undvika att krascha. Målet på kort sikt är att få en uppfattning om hur optimala manövrar ser ut, och på längre sikt att bygga in insikterna från avhandlingen i ett säkerhetssystem för förarlösa fordon. Avhandlingen går under titel Optimal Braking Patterns and Forces in Autonomous Safety-Critical Maneuvers och ingår i det stora WASP-programmet, Wallenberg Autonomous Systems and Software Program, finansierat av Knut och Alice Wallenbergs stiftelse.  Vid frågor kontakta Victor Fors (victor.fors@liu.se).

NPAD (Network-RTK Positioning for Automated Driving) är ett projekt finansierat av Vinnova FFI som skall utforma ett system för stora volymer automatiserade fordon eller andra mobila plattformar med behov av noggrann positionering. Projektet staratade i maj och kommer pågå till april 2020. Det kommer att genomföras i flera steg där en demonstrator kommer att utformas baserat på krav från både automatiserad körning och andra mobila plattformar. Projektet skall bland annat: a) definiera kraven för positionering för automatiserad körning, b) analysera kraven på ett distributionssystem för korrektionsdata, c) utforma ett referenssystem på AstaZero för utvärdering av mätosäkerhet hos positioneringssystem och d) utföra test och validering av systemet baserat på en automatiserad fordonsapplikation från Einride. Projektpartners är: RISE, AstaZero, Ericsson, Lantmäteriet, AB Volvo, Scania, Einride, Waysure och Caliterra. Kontaktperson är Stefan Nord (stefan.nord@ri.se).

Drivers quickly trust autonomous cars. Successful introduction of autonomous cars requires autonomous technology that users experienced as trustful and useful. The aim of this study conducted by Volvo Cars within the FFI-project Human Expectations and Experiences of Autonomous Driving (HEAD) was to explore if drivers trust a fully autonomous car and if they experience that in-vehicle tasks can be conveniently carried out when in full autonomous mode. The test was conducted on a test track and an autonomous research car was used. The car was capable of handling the test track driving environment with full autonomy. When in full autonomous mode the participants got to engage in individually selected tasks, such as use media display, read, eat, drink and carry out work tasks with their own portable device. The results show that participant trust the autonomous car and they find it convenient to conduct in-vehicle tasks while in full autonomous mode. The study will be presented at the AHFE-conference this summer:

  • Broström, R., Rydström, A., Kopp, C., (in press) Drivers quickly trust autonomous cars. In the 9th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics, July 2018, Orlando, Florida, USA.

Customer perspectives. Intermetra Business & Market Research Group AB conduct studies mainly for the public sector in Sweden, with a focus on passenger transport. Among our most recent studies is a cross industry study on the customer perspective on Mobility as a Service in collaboration with RISE. We are now in the process of finalizing the result on a study on customer perspective on autonomous vehicles. The study has been conducted by a web survey to a representative sample of the Swedish population, with 500+ completed surveys. The study covers questions such as the Swedes knowledge and attitudes towards autonomous vehicles, as well as alternative sources of fuel. The results are expected to be available by the end of July. For more info, contact Markus Lagerqvist (markus@intermetra.se).

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 develops a specific framework and 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. Homepage: https://www.h2020-coexist.eu/. Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) for more information.

SMART. The aim of the SMART project 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. 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.

Predicting  driver actions.The largest factor in traffic accidents today are human errors. There are many ways, in which problematic behaviors such as inattention can be mitigated. One of the tools used for this purpose is warning systems. There are situations where a warning system based on information from only one given point in time can provide an insufficient time window for the driver to react. A prediction of future events could be used in order to increase the amount of time between the warning and the dangerous event. This study explores possibilities of using recurrent neural networks with long short-term memory for prediction of eight different driver actions inside of a vehicle, such as glancing and reaching inside of the vehicle among others. These predictions, in turn, could potentially be used to improve a warning system and give a driver more time to react to a given situation. The predictions are based on sequences of actions, which are generated from sequences of images with a convolutional neural network. A dataset, consisting of sequences of images, used in the study was gathered at RISE Viktoria AB. The hyperparameters of the recurrent neural network, such as the number of hidden units and amount of layers, was chosen with Bayesian optimization. An addition of a parallel input of optical flow created from the input images was found to improve the performance of the convolutional neural network. The complete network achieved an average prediction accuracy of 87% for the next frame predictions and 67% after 20 frames. A comparison where the predictions were set to the last element in the input achieved an accuracy of 80% for one frame ahead and 50% after 20 frames. The study is part of Martin Torstensson’s masters’ thesis that was conducted as a part of the research projects DRAMA– Driver and passenger activity mapping (funded by FFI) and AIR– Action Intention Recognition (funded by KK-stiftelsen):

  • Torstensson, M., (in press) Prediction of Driver Actions With Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks. Master Thesis. Chalmers University of Technology, 2018.

Predicting pedestrian behavior. Behavior of pedestrians who are moving or standing still sufficiently close to the street could be one of the most significant indicators about pedestrian’s instant future actions. Being able to recognize the activity of a pedestrian, can reveal significant information about pedestrian’s crossing intentions. Thus, the scope of this study is to investigate ways and methods in order to understand pedestrian´s activity and in particular their motion and head orientation to the traffic. Furthermore, different featuresand methods were examined, used and assessed according to their contribution on distinguishing between different actions. Those were Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP), Bag of Words and CNNs. All the aforementioned features (HOG, LBP…etc) were extracted by processing still images of pedestrians. In this project, still images extracted from video frames depicting pedestrians walking next to the road or crossing the road are used. The study focuses in three parts, one is to derive the pedestrians action regarding if they are walking or not. The second is to identify the pedestrian´s head orientation in terms of if he/she is looking at the vehicle or not. The final task is to combine these two measures in a classifier that is trained to predict the pedestrian´s crossing intention and action. In addition to the pedestrian’s behavior for estimating the crossing intention, additional features about the local environment were added as input signals for the classifier, for instance, information about the presence of zebra markings in the street, the location of the scene, the weather conditions etc.  Moreover, several Machine Learning techniques were used after extracting the features (HOG, LBP etc…)   both for understanding the behavior of the pedestrian and for predicting the final action. Those were Support Vector Machines, k-nearest neighbor, Decision Trees. The data used in this thesis come from the Joint Attention for Autonomous Driving (JAAD) dataset. This study is done as a part of Dimitris Varytimidis (dimvar16@student.hh.se) masters’ thesis within the research project AIR– Action Intention Recognition (funded by KK-stiftelsen):

  • Varytimidis, D., (in press). Detection and intention prediction of pedestrians in zebra crossing. Master thesis. Halmstad University, 2018.

PRoPART (www.propart-project.eu) is a H2020 project (December 2017-November 2019), funded by the European Global Navigation SatelliteSystem Agency (GSA), focusing on positioning of automated vehicles and advanced driver assistance systems. The main purpose of the project is to develop and enhance 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 PRoPART partners are RISE, AstaZero, Scania, Waysure, Fraunhofer IIS, Ceit-IK4, Baselabs and Commsignia. Contact person is Stefan Nord (stefan.nord@ri.se).

Bussar, Funktioner, Lastbilar

Geofencing på tapeten

För lite mer än ett år sedan fick Trafikverket i uppdrag av regeringen att ta fram förslag för ett geofencing system. Geofencing avser en geografisk zon där inträde, hastighet och bränsleanvändning av uppkopplade fordon styrs digitalt enligt fördefinierade regler, eller utryckt på ett enkelt sätt ett digitalt staket.

I början av veckan visades en lösning för säker utbyte av data mellan fordon och digital infrastruktur som tagits fram i samarbete med Göteborgs stad, Stockholms stad, Scania, Veoneer, Volvo Cars och Volvo Group [1]. Molninfrastrukturen dit data till och från fordonen skickas och behandlas har tagits fram av Ericsson. Lastbilar, bussar och personbilar ingick i demonstrationen där flera  geofencingzoner med olika egenskaper hade byggts på vägarna runt om campusområdet på KTH.

Ett viktigt syfte med demonstrationen var att visa hur geofencing upplevs. Som Ola Boström från Veoneer förklarade: ”Man säger ju inte till sina vänner att man ska gå till ett inhängnat område när man går på Liseberg, men inhägnaden är ju en förutsättning. Vi visade att något så tråkigt klingande som geofencing är en användarupplevelse som dessutom skapar trygghet.”

Detta anses vara ett viktigt utvecklingssteg för att skapa ett uppkopplat transportsystem med digital infrastruktur och gemensamma gränssnitt.  Planen är att förbättra och vidareutveckla lösningen för att på sikt kunna implementera den.

Till hösten väntas Trafikverket presentera en implementeringsplan och hur lösningen ska skalas upp.

Egen kommentar

Den här tekniken kan fungera och underlätta både för individer och samhället givet att den är tålig mot  utomstående intrång. Den förutsätter också  att fordon har GPS eller liknande positionsverktyg installerat för att  fordon ska kunna identifieras och styras. Frågan är om hur stor del av fordonsflottan behöver utrustas för att se effekter i samhället?

Källor

[1] Trafikverket. Svensk kraftsamling med geofencing för säkrare och smartare stadsmiljöer. 2018-05-28 Länk

Forskningsprojekt, Personbilar, Tester och demonstrationer

Autoliv ansluter sig till Drive Me

I slutet av 2013 lanserades Drive Me-projektet med syftet att studera effekter av automatiserad körning i verklig trafik genom att testa 100 bilar på infartsvägarna till Göteborg. Initiativet togs av Volvo Car Group, Trafikverket, Transportstyrelsen, Lindholmen Science Park och Göteborgs Stad med stöd av den svenska regeringen. I början av sommaren anslöt sig Chalmers Tekniska Högskola till projektet för att stärka dess vetenskapliga aspekt [1]. Nu har ytterligare en partner, Autoliv, anslutit sig till projektet [2].

Autoliv har lång erfarenhet av säkerhet i fordon. Företaget har mestadels fokuserat på passiv säkerhet (t.ex. krockkuddar, bilbälten) och är idag en ledande leverantör till fordonstillverkare inom området. Men de har också en hel del forskning och utveckling inom aktiv säkerhet (t.ex. kamerasystem) vilket är en grund för automatiserad körning.

Genom att delta i Drive Me-projektet kommer Autoliv att stärka sitt arbete kring automatiserad körning. Inom ramarna för projektet kommer Autoliv att bidra med både kunskap och ledande forskningsinsatser.

Källor

[1] Chalmers. Chalmers ansluter sig till Drive Me-projektet. 2015-06-18. Länk

[2] Business Wire. Autoliv joins the Drive Me project. 2015-09-30 Länk

 

Tester och demonstrationer

Volvo Personvagnars presskonferens om Drive Me

I torsdags hade Volvo PV en webb-presskonferens där man berättade mer om Drive Me-projektet och också svarade på insända frågor.

Drive Me-projektet syftar till att testa självkörande bilar i verkliga förhållanden, med verkliga förare och med teknologi som är möjlig att sätta i produktion i framtiden. Detta till skillnad från andra demonstrationsprojekt som kör i avgränsade områden med professionella testförare och med mycket avancerade och dyra komponenter.

Med testet kommer man att kunna studera också andra aspekter än de rent tekniska, till exempel samhällsacceptans, och också bygga kunskap och förståelse för verklig användning av självkörande fordon. Projektet sker i samarbete med parterna Göteborgs Kommun, Transportstyrelsen, Trafikverket och Lindholmen Science Park.

Volvo PV ser automatisering som enda sättet att uppnå sin vision om att 2020 ska ingen dödas eller allvarligt skadas i en ny Volvobil. Säkerheten är alltså den viktigaste drivkraften och största nyttan, men också möjligheterna för kunderna att kunna göra annat än att köra – många ser idag tiden för pendling som förlorad tid.

I Drive Me-projektet kommer 100 Volvo XC90-bilar att från 2017 kunna köra på infartsleden runt Göteborg, utan att föraren behöver aktivt köra utan kan istället använda tiden till något annat. Försökspersonerna kommer att väljas bland sådana som representerar Volvos kundgrupper. De måste under körningen vara vakna, nyktra och uppmärksamma för att kunna ta över kontrollen om något problem uppstår.

Erik Coelingh berättade på presskonferensen om vilken teknologi som man kommer att använda. För positionering av fordonet räcker det inte med GPS utan man kommer också att ha detaljerade 3D-kartor som hålls uppdaterade via uppkoppling till ”Volvo-molnet”. Därifrån får bilen också trafikinformation. För att se andra fordon och andra trafikanter kommer man att ha bilmonterade kameror med olika synfältsvinklar, laserskannrar och radarer. För att säkra att inte enskilda fel kan orsaka olyckor kommer man att ha redundans i såväl elektroniksystemet som broms- och styrsystemen.

Några svar på frågor som ställdes var:

  • Utmaningarna just nu är att säkra att systemen fungerar, inte bara vanligtvis utan också vid mer ovanliga situationer, som till exempel när det ligger något tappat föremål på vägen.
  • Informationsutbyte mellan uppkopplade fordon måste i framtiden kunna ske också mellan fordon av olika märken, inte bara mellan fordon av egna märket.
  • Volvo vill inte av konkurrensskäl berätta om hur mycket pengar man satsar på fordonsautomation, men säger att det visserligen är mycket, men också att deras partners också bidrar.
  • Om en av bilarna trots allt hamnar i en olycka kommer man att ha en haverikommission som studerar orsakerna, bland annat genom att titta på insamlade data, för att säkra att det inte händer igen. Ansvaret för olyckan beror på orsaken och kan hamna hos föraren, Volvo, väghållaren eller andra trafikanter.
  • Även om man kommer att använda robusta sensorer så finns det alltid begränsningar och ibland kommer självkörningsfunktionen att stängas av. Under vilka förhållanden som detta sker är en viktig del av studien.
  • För att en väg ska kunna vara godkänd för Drive Me krävs dels att körbanorna är separerade med en barriär, samt att den är en typisk pendlingsväg: motorvägsliknande i stadsområde. Detta för att det ska vara tillräckligt säkert.
  • Volvo satsar på att vara klara till 2017 men är det inte bevisat då att det är tillräckligt säkert under alla förhållanden så kan starten komma att skjutas upp.
  • Lagstiftningen styrs nu av Genévekonventionen som kan behöva uppdateras, men det är viktigt att nå en global överenskommelse.
  • En framtida självkörande Volvo måste vara tillräckligt billig (”affordable”) men kommer kanske att finnas i olika utrustnings- och funktionsnivåer.
  • Utvecklingen mot självkörande fordon kommer inte att gå i ett steg utan komma gradvis och inte så fort som många tror.

Egen kommentar

Presskonferensen visade väl inget direkt som inte varit känt tidigare, men sammanställde och tydliggjorde projektet.

Funktionell säkerhet, Konferenser, Lagstiftning och regelverk, Samhällspåverkan

Automatiserad körning på Transportforum

Den 8-9 januari var det dags för VTIs årliga Transportforum i Linköping som drog flera hundra deltagare. Automatiserade fordon och transportsystem fick en hel del uppmärksamhet. Här är ett referat från de föredrag som jag deltog på.

  • Inledningstalet som hölls av infrastrukturminister Anna Johansson handlade om Framtidens transportsystem för en hållbar samhällsutveckling. Hon påpekade bl.a. att vi i Sverige har en lång tradition av att sätta trafiksäkerheten högt på agendan. Som ett exempel tog hon trepunktsbältet som är en svensk innovation som blivit känd i hela världen och som finns i alla bilar. I framtiden behöver vi identifiera hur vi kan koppla ihop våra nya innovationer med möjligheten till affärer i stora delar av världen med ökad trafiksäkerhet här hemma. Anna undrade också om automatisering är svaret på frågan om ökad trafiksäkerhet och på vilket sätt kan man minska möjligheten till beteenden som leder till dödsolyckor.
  • Anders Eugensson från Volvo Cars berättade om Volvos syn på automatisering. Uppkoppling är en stor drivkraft till den pågående utvecklingen. För nya generationer är det viktigare att vara uppkopplad än att köra. Många tycker dock att bilen bör skärmas av för att öka trafiksäkerheten. Volvo vill istället möjliggöra uppkoppling samtidigt som trafiksäkerheten förbättras. Automatiserad körning är ett sätt att uppnå detta. Inom DriveMe projektet som drar i gång 2017 kommer 100 vanliga förare få möjlighet att köra automatiserade Volvobilar i vanlig trafik (flerfiliga vägar utan mötande trafik och med låg risk för fotgängare). Utöver bättre trafiksäkerhet väntas automatiserad körning adressera andra samhällsutmaningar inklusive bättre infrastrukturanvändning och mindre trafikstockningar, samt möjliggöra ett mer flexibelt transportsystem. Anders tror att vi om 5-6 år kommer ha fordon som tar de första stegen mot automation, men att det kommer dröja längre innan vi har fordon som helt och hållet klarar sig utan någon förare.
  • Neville Stanton från University of Southampton i England pratade på temat The automated automobile: Distributed Cognition in Driving. Människor har en naturlig förmåga att anpassa uppmärksamhetsnivån efter uppgiften som de utför (Malleable Attentional Resources Theory, MART). Om uppgiften kräver mycket uppmärksamhet avsätter vi mycket uppmärksamhet åt denna, och vice versa. Problemet uppstår när en snabb anpassning behövs, dvs. när vi behöver växla från låg till hög uppmärksamhetsnivå. Risken är stor att det här problemet uppstår i automatiserade fordon. Så som utvecklingen ser ut idag kommer förarens roll övergå från att ha manövreringskontroll till att övervaka det automatiserade systemet. Detta leder till ”moment 22”: vi strävar efter att eliminera föraren från alla köruppgifter, men samtidigt kräver vi av föraren att han/hon ska vara uppmärksam och redo att snabbt ta över kontrollen för att det är han/hon som är ansvarig för framförandet av fordonet. För att komma runt problemet bör vi tänka på följande sätt:
    • Automatisera bara det som är nödvändigt att automatisera och när det är nödvändigt.
    • Sträva efter att stödja föraren och inte att ersätta denne.
    • Ett automatiserat system ska vara transparent.
    • En ”pratig” co-pilot är att föredra snarare än en tystlåten auto-pilot.
    • Om det uppstår tekniska problem ska systemet gradvis och smidigt degraderas.
  • En paneldebatt med Birgitta Hermansson (Transportstyrelsen), Suzanne Andersson (Göteborgs stad), Maria Krafft (Folksam), Bengt Svensson (Rikspolisstyrelsen), Magnus Hjälmdahl (VTI) handlade också om automatiserade fordon. Många viktiga frågor adresserades – hur mycket kommer automatiserade fordon att förändra/påverka vårt samhälle, försäkringar, integritet, polisens arbete, lagstiftningen, krav på fordon, förare, infrastrukturen, etc. Ni kan höra hela debatten här (börjar runt 57:00).
  • Niklas Strand från VTI talade på temat Semi-automated versus highly automated driving in critical situations caused by automation failures. Niklas berättade om en simulatorstudie som med 36 förare undersökt effekten av systemfel i två system med olika grad av automation: Adaptive Cruise Control (ACC, hjälper till att hålla en förvald hastighet och tidslucka till framförvarande fordon) och Traffic Jam Assist (TJA, samma funktionalitet som ACC plus styrning i sidled).
    Följande tre systemfel kunde uppstå under körningen: måttligt (60 % av bromskapaciteten), allvarligt (30 % av bromskapaciteten) och fullständigt (0 % av bromskapaciteten).
    Studien visade bl.a. att förarna hade en tendens att köra säkrare när felen uppstod i systemet med lägre grad av automation (ACC). Den visade också att återhämtningen blev svårare vid fel i systemet med högre grad av automation (TJA).
    En länk till Niklas presentation kommer att finnas tillgänglig på VTIs hemsida inom kort (Session 1).
  • Lars Englund från Transportstyrelsen talade på temat Är automatiserade förarstöd lösningen för de som på grund av sjukdom inte får inneha körkort?
    Det finns en rad olika sjukdomar som kan omöjliggöra körkort eller orsaka problem i trafiken:

    • Kroniska sjukdomar (t.ex. nedsatt syn, demens och andra kognitiva problem).
    • Sjukdomar som ger problem i vissa situationer (t.ex. dålig syn i mörker, aggressiva reaktioner, alkoholism, drogberoende).
    • Sjukdomar som ger plötslig inkapacitering (t.ex. plötsligt hjärtstopp, epileptiskt anfall, insomning, medvetslöshet på grund av lågt blodsocker).

    Idag saknas det statistik för hur många trafikolyckor som orsakas av sjukdomar, men tolkat från internationella studier kan det röra sig om 15-20 %. En vanlig ”åtgärd” är att man försöker identifiera dem som har trafikfarliga sjukdomar och återkalla deras körkort (ca 8 000 återkallas årligen).
    Lars påpekade dock att det är särskilt viktigt att de som är sjuka får köra bil, och att det inte handlar bara om de äldre även om de är en viktig grupp.
    Idag försöker man med hjälp av olika medel underlätta bilkörningen för de sjuka (t.ex. anpassa fordon för rörelsehinder, använda ortoser, proteser och prismalinser mot dubbelseende). Förhoppningen är att avancerade förarstödsystem ska underlätta körningen för ännu fler sjukdomsdrabbade. Det är framförallt plötsliga insjukningar som Lars hoppas att sådana system ska kunna adressera i en första omgång. Det är viktigt att studera sådana system och identifiera deras potential för den nämnda målgruppen.

  • Min kollega Maria Nilsson (och jag) talade på temat The human in the autonomous transport system baserat på resultat från två projekt.Det ena projektet heter AIMMIT och adresserar samverkan mellan människan och det automatiserade fordonet som hon transporteras i. Hur skulle det se ut om föraren/passageraren kunde påverka det automatiserade fordonets strategiska beslut, t.ex. tala om för fordonet att köra om framförvarande fordon när detta är möjligt? Interaktionsgränssnittet som togs upp för att exemplifiera detta har utvecklats inom ett studentprojekt på Högskolan i Halmstad.
    Det andra projektet handlar om samverkan mellan automatiserade fordon och fotgängare. Några olika multimodala gränssnitt som förmedlar fordonets intention till fotgängaren visades. Dessa har utvecklats i ett samarbete mellan Viktoria Swedish ICT och Interactive Institute Swedish ICT och kommer att vidareutvecklas inom ett examensarbete.
  • Magnus Hjälmdahl från VTI pratade på temat Truck drivers’ expectations and experience of automated truck platoons. Han presenterade resultat från två projekt, iQFleet och ADEMAS, som handlat om kolonnkörning (platooning) med lastbilar och som utförts i samarbete med Scania. Kolonnkörningen som testats går ut på att lastbilarna kör tätt efter varandra och att föraren i den första lastbilen ansvarar för alla lastbilar i kolonnen. Testerna har utförts både i en körsimulator och i verklig trafik där förarna fick testa kolonnkörning under några månader alterantivt ett år. Kortfattat kan man säga att många av dem var initialt negativa till sådan typ av körning. Många var rädda att förlora sin frihet och yrkesstolthet, var ovilliga att arbeta i grupp samt oroliga för sin säkerhet. Deras inställning blev mer positiv efter de genomförda långtidstesterna.Studien visade också att automatisering av vissa köruppgifter inte nödvändigtvis leder till reducerad kognitiv belastning. En annan indikation är att automatisering ökar tröttheten hos lastbilsförare. Magnus presentation kommer vara tillgänglig på VTIs hemsida inom kort.
  • Annika Larsson från ÅF pratade på temat What is the new normal? Evaluating the effects of (semi-) autonomous vehicles. Annika påpekade att medan vi är vana att utvärdera förarstödsystem i säkerhetskritiska situationer har vi väldigt begränsad kunskap om hur man utvärderar system som stödjer föraren under vanlig körning. Detta är speciellt viktigt om man pratar om system med högre grad av automation.
    Beteendeförändringar och anpassningar över tiden är en annan aspekt som hon lyfte fram. Det är viktigt att utvärdera system med avseende på hur de faktiskt används och inte på om de fungerar så som deras utvecklare tänkt sig.
    Utmaningen ligger i att sådan utvärdering är svår att genomföra innan systemet finns ute på marknaden. Ett sätt att komma runt detta är att utveckla utvärderingsmetoder som fokuserar på hur strategiska och taktiska delar av köruppgiften kan komma att förändras med tiden. Mer om det hela kan ni läsa i Annikas doktorsavhandling med titel Automation and the nature of driving – the effects of adaptive cruise control on drivers’ tactical driving decisions.