Etikettarkiv: Luxoft

Telematics Valley: AI in Automotive – Reality Check

Årets Telematics Valley-konferens handlade om AI inom fordonsindustrin. Här några korta referat.

The Great Math Gap of AI
Carl Lindberg, AI Innovation Sweden
“Matematik, statistik och datavetenskap = AI”
Observation: många hatar matte i skolan och många är dåliga i matematik. Men för att förstå AI måste du kunna matematik och statistik, vilket krävs för att utveckla AI-team och deras kompetens.

AI essential component for automotive
Shafiq Urréhman, CEVT
AI-utveckling är tidskrävande och kräver mycket arbete med data. Datapreparation och märkning tar 80% av tiden.
Nästa stora steg för AI är att använda kvantdatorer för att öka beräkningskapaciteten.

AI based occupant sensing is the key to unleash a new level of functions
Henrik Lind, Smart Eye
Förarövervakningssystem krävs i fordon från 2023 av EU.

What we know that we don’t know
Mats Nordlund, Zenuity
Nyckelfrågor:
• Vad kommer andra trafikanter att göra?
• Bevisa säkerheten
• Framtida lagar och förordningar
• Träning av neurala nätverk
• Minska kostnader för sensorer
Forskningsområden:
• Prediktion av fotgängares rörelser och interaktion med fordon med hjälp av maskininlärning.
• Positionering och ruttprognoser

Automation
Sasko Cuklev, AB Volvo
Det finns stora vinster med automatiserade fordon för godstrafik:
• Ta bort föraren
• Ökad utnyttjandegrad av fordonen
• Minskat underhåll och reducerad bränsleförbrukning
• Plus säkrare och mer förutsägbara fordon
”Använd automatisering där det gör en stor nytta”
Affärsmodellen håller på att förändras. Numera beställer kunderna inte bara bilar, de önskar transporttjänster från A till B.
Flera piloter med automatiserade fordon pågår, bl.a i.
• Avgränsade områden, kalkstengruva i Norge
• Publika områden, hub till hub, 2 projekt pågår.
Vera är en transportlösning för gruvdrift, hamnar och motorvägar.

Egen kommentar: En bra presentation som visar applikationer för automatisering som inte är långt borta.

Autonomous driving in the Nordics –  Geofenced or SAE L5?
Hari Sentamala, Sensible 4
I närtid kommer autonoma fordon kunna köras inom avgränsade, geofencade områden. En säker autonom transport behöver kunna hantera alla väder- och miljöscenarier, där är vi inte idag. Sensible 4 arbetar med att använda redundans med hjälp av olika sensorer och kombinera och analysera resultaten från alla sensorerna så en säkrare autonom funktion kan fås.
Fälttester med autonoma fordon under vinterförhållanden ovanför polcirkeln har positionsnoggrannhet bättre än 18 cm uppnåtts.

Egen kommentar: En bra presentation med mycket humor. ”När SAE-nivån når 5 ändrar vi företagsnamn till Sensible 5”. Från en teknisk synpunkt ser de sig själva som ett sensormjukvaruföretag som använder många sensorer och uppkoppling i sina lösningar.

The importance of Data Quality and Governance for DAIR (Data and AI Ready)
Sofia Serafimovska, SAM Management Consulting
Affärsaspekter och KPIer är viktiga för att hitta och välja den information som krävs.

Machine Learning vs Software development – Verification & validation challenges
Lars Tornberg, Volvo Cars
Hur göra maskininlärning/AI säkert i verklig drift? Träningen av algoritmen kan inte återspegla alla möjliga scenarier.
Ett koncept är att använda en ”safety cage”. Analysera resultaten och validera modellen om de är trovärdiga. Föremål som modellen inte har tränats för, kan i ”safety cage” analysen tala om att detta är något nytt och resultatet därmed inte är säkerställt.

AI on the dark side of the moon
Peter Nordin, Semcon
Är AI ett hot? Ja! Elon Musk, Bill Gates, Stephan Hawkins tror det. Var försiktig med hur AI används. I första steget används AI för bra saker som att upptäcka cancer. Men redan idag är falska nyheter en verklighet. Psykologi och etik måste ingå i AI-utvecklingen.

Egen kommentar: Förmodligen måste EU och regeringar definiera etiska regler och lagstiftning om AI-lösningar. Peter gör en sammanfattning av science fiction-filmer som kan vara verklighet med AI släppt utan etiska aspekter. Då slutar det vara roligt.

Developing environmental model with ML from the ground truth data and scaling it in the cloud
Ulrich Wurstbauer, Luxoft
AD-validering kräver simulering i en virtual reality-modell ” Varför?

  • Fälttester på väg, 1 000 mil körning och ger nästan ingen data som krrävs för validering.
  • Re-simuleringar med hjälp av sensordata, 100 000 000 mil körning och ger ca 1% av data som krävs för validering
  • Simulator i virtual reality, kan ge 99% av nödvändiga data.

Men simulatorer kräver:

  • Modeller, med fokus på detektion, identifiering och prediktion.
  • Skalbarhet
  • En öppen dataplattform för att samla in, sortera och lagra data.

””Retail vision, applying AD approach for enterprise applications”
Atif Kureishy, ​​Teradata
Data + AI = Bättre svar och beslut.
Förutsäga försäljning med hjälp av människors beteende i butiker och använda information för att ändra butiken eller personalen för att förbättra försäljningen.

Egen kommentar: En känd applikation för AI att förutsäga försäljning eller kundreaktioner av olika marknadsföringsåtgärder.

AI risk, AI safety, AI ethics
Olle Häggström, Chalmers
EU har publicerat AI-dokument med etiska riktlinjer för tillförlitlig AI. Det är det första steget men behöver mer arbete för att vara användbar. Olle ser ett behov av regler för AI-applikationer.

Olles svar på publikens frågor:
Andra AI-områden kan vara att automatisera textilindustrin och föra produktionen närmare slutkunderna.
AI har svårt att ta över jobb med hög efterfrågan på social interaktion eller kreativitet.

”An inspiration map of AI in West Sweden.”
Erik Behm, BRG
AI växer inom transporter och fordonstillverkning. Life science, säkerhetsbranschen och finans växer också snabbt.

”Collaboration enabling driver-vehicle-infrastructure automation”
Edvard Brinck, Ericsson och Ola Boström, Veoneer
Uppgiften att att skapa förtroende för autonom mobilitet. Trafiksäkerhet är ett område som kan utvecklas med hjälp av AI och uppkopplade fordon.
2020 3 miljarder trafikanter, få automatiserade fordon >L2 och 1,4 miljoner dödsolyckor
2025 kommer L2+ att vara vanligt
2050 har samverkande säkerhet etablerats, det finns 6 miljarder trafikanter men dödsolyckorna har minskat till 0,7 miljoner.
Att förutsäga mobilitet för trafikanter är ett MobilityXlab-samarbete mellan Ericsson, Viscando och Veoneer.
Två megatrender är analys i realtid och tjänstefiering.

Egen kommentar: Ökad trafiksäkerhet är en bra användning av AI tillsammans med uppkopplade, samverkande fordon och trafiksystem.

How can AI and fashion help the exposed profession of truck drivers become safer?
Helena Iremo, Scania Group, Erik Tengedal, Imagimob
Uppgradering av säkerhetsvästen med uppkoppling och användning av ljus, intelligenta AI-algoritmer, accelerometer och gyro.

The journey to unleash the value of data with AI!
Robert Valton och Fredrik Moeschlin, AB Volvo
Beskriver arbetet hos Volvo med data och AI.

Develop AI cheaper and faster with collaborations
Hans Salomonsson, EmbeDL
Användning av syntetiskt genererade data för träning av AI.

Peter Kurzwelly, AI-innovation of Sweden.
Det finns en AI online-kurs på svenska. https://www.elementsofai.com/
Gör kursen! En uppföljning är på gång.

Sammanfattning

Det var många intressanta presentationer, och många om ”hur arbeta med AI i dina lösningar”. Min reflektion är att det har varit ännu mer intressant, om man tagit upp vad AI kan lösa och vad andra metoder kan lösa enklare för transportsystem och ta en bättre helhetssyn på ämnet.

Autonomous vehicle interior design and technology symposium 2017

Den 20-22 juni var det dags för årets upplaga av Autonomous Vehicle Interior Design and Technology Symposium som hölls i Stuttgart. Programmet var fullspäckat med talare från olika företag, institut och universitet. En generell slutsats är att det är mycket forskning och utveckling som pågår inom området, men det är få (om ens några alls) som undersöker långtidseffekter av diverse idéer och koncept som tas fram. Detta kan bero på att det är få automatiserade fordon som är ute i trafiken idag, men också på att det för tillfället saknas metoder och mått som lämpar sig för utvärdering av dessa idéer och koncept. En annan generell slutsats är att alltfler börjat uppmärksamma att dagens prototyper av automatiserade fordon  inte är anpassade för samhällets kanske mest behövande grupper: blinda, rörelsehindrade, äldre, barn.

Nedan följer fler detaljer från föredragen som jag deltog på.

Jag var själv en av talarna och mitt föredrag handlade om hur kommunikation av intentioner kan användas för att öka tilliten till automatiserade fordon. Det är ett koncept som länge använts inom robotiken, där huvudidén är att människan och roboten kommer ha lättare att förstå varandras beteenden om båda två kommunicerar sina intentioner på ett tydligt sätt. Att de kan förstå varandras beteenden gör det lättare för dem att förutsäga varandras handlingar vilket i sig leder till att en tydligare och säkrare samverkan – grundförutsättningar för att människor ska känna tillit till robotar. Resultaten från flera av våra studier inom området (CARS, AIMMIT, AVIP, AIR) tyder på att det här tankesättet kan användas för att skapa tillit till automatiserade fordon. Utmaningen ligger dock i att visa ”lagom” mycket information.

John Tighe från JPA Design pratade om design av flygplan och vad vi kan lära oss av denna när det gäller automatiserade vägfordon. Upplevelsen i flygplan är väldigt avskalad och resenärer har liten information om kontexten (t.ex. är fönstren väldigt små). Det är dock tveksamt om en sådan design skulle fungera för vägfordon. I flygbranschen är flygtillverkarna väldigt osynliga – det är andra egenskaper snarare än flygplansmärket som lockar resenärer. Är tillverkarna av vägfordon på väg mot samma öde?

Frederik Diederichs från Fraunhofer presenterade bland annat en simulatorstudie om tiden som det tar för en förare att återta kontrollen från fordonet vid överraskningssituationer när det krävs snabba reaktioner, som exempelvis inbromsning. Slutsatsen är att det krävs minst 2,5 sekunder att påbörja en inbromsning givet att föraren håller händerna på ratten. Han presenterade också en annan simulatorstudie som utgick från antagandet att det är bra om förarna kan sova medan fordonet framförs automatiskt (nivå 4), för då minskar risken att de drabbas av mikrosömn när de blir tvungna att ta över kontrollen och köra själva (ett problem som är vanligt idag). Studien undersökte om förarnas förmåga att ta över kontrollen och manövrera fordonet (hålla avstånd, byta körfält etc.) förändras beroende på om de varit vakna i 1, 7 eller 15 minuter. Analysen av kvantitativa data visade ingen statistiskt signifikant skillnad, men förarna beskrev att de hade sämst upplevelse 1 minut efter att de vaknat och bäst 7 minuter efter att de vaknat. Från det blev slutsatsen att det är bra med power-naps i bilen så länge föraren vaknar mer än 1 minut innan kontrollövertagandet behöver ske. För att kunna tillgodose detta är det viktigt med system som övervakar föraren.

Derek Viita från Strategy Analytics påpekade att gränssnitt och kommunikation från dagens semi-automatiserade funktioner till föraren är generellt sett av dålig kvalitet och tar inte hänsyn till förarnas behov. Några konkreta exempel baserat på fältstudier: funktionerna informerar inte föraren på ett tillförlitligt sätt om systemfel, det är svårt att förstå informationen snabbt, reglagen är utspridda och otydliga, anslutande trafik upptäcks inte alltid i trafikstockningsscenarier.

Hans Roth från Harman belyste vikten av att designen av framtida bilar behöver återspegla den alltmer föränderliga livsstilen hos användarna. Dagens design av hytten kretsar mycket kring föraren, men framöver behöver designers tänka mycket mer på alla som färdas i fordonet och deras behov.

Frank Flemisch från Fraunhofer FKIE och RWTH Aachen pratade om system resiliance, eller systemets förmåga att på ett säkert sätt hantera icke-normala händelser och återhämta sig efter dessa händelser utan att varken den faktiska eller upplevda säkerheten rubbas. När det gäller fordonsautomation är det viktigt att betrakta fordonet och människan som ett system, och att redan kända teorier och modeller som H-metaforen, situationsmedvetenhet, Swiss Cheese-modell om fel integreras i designen.

Meike Jipp från German Aerospace Centre (DLR) gick in på hur beteendet av automatiserade fordon kommer att påverka beteendet hos andra trafikanter runtomkring. Det finns en risk att fordonens beteende inte återspeglar förväntningarna hos andra trafikanter, och detta i sig kan orsaka frustrationer och leda till säkerhetskritiska incidenter. Denna tes bevisades i en simulatorstudie bestående av fyra simulatorer som gjorde att fyra fordon kunde delta i samma trafiksituation. Tre av dem framfördes manuellt medan den fjärde var automatiserad och kunde kommunicera med trafikljus. Om exempelvis det automatiserade fordonet stannade en stund innan trafiksignalen blev röd eller började rulla en stund innan trafiksignalen blev grön, orsakade det häftiga inbromsningar och frustrationer hos de andra förarna i närheten. Frustrationen mätes både subjektivt och med hjälp av automatisk igenkänning av ansiktsuttryck.

Heinz Abel från Continental pratade om vikten av att ha ett holistiskt angreppsätt för att skapa en bra användarupplevelse och god tillit. Multimodal interaktion mellan fordonet och föraren är viktigt för detta, samt att kontrollöverlämningen är anpassad efter förarens tillgänglighet. För detta är det nödvändigt att ha system som övervakar föraren. Det är också viktigt att systemet är transparent och samarbetar med föraren. Som ett exempel på detta visade Heinz ett gränssnitt för kommandobaserad automatiserad körning som möjliggör för föraren att tala om fordonet sina önskemål som att byta körfält och köra om.

Philip van der Borch från Moog pratade om körsimulatorer och hur de kan optimeras för att skapa tillförlitliga resultat. Han lyfte fram påståendet att många har en uppfattning av att rörelsebaserade simulatorer är bättre än statiska och ökar känsla av realism, men så behöver inte fallet vara. En rörelsebaserad simulator med icke-optimerad rörelsefunktion kan ha motsatt effekt.

Olaf Preissner från Luxoft påpekade att förväntningar, reglering och konkurrenspress från andra industrier ställer nya krav på fordonets användarupplevelser. I stället för status och körglädje kommer komfort och tidsbesparing att vara viktiga. Fordonets gränssnitt och användarupplevelse kommer därmed att bli drivkrafter bakom bilvalet. För att åstadkomma rätt användarupplevelse kommer framtidens fordon behöva ha adaptiva gränssnitt som exempelvis anpassas beroende på om fordonet framförs av föraren eller i automatiserat läge, och om föraren är ensam i fordonet eller åker med en passagerare.

Fabian Chowanetz från J.D. Power presenterade en studie om visar att förarna använder stödsystem som förbättrar deras vy runtom bilen. Andra stödsystem som ligger till grund för automatiserad körning används mindre, vilket skulle kunna innebära att det blir svårt att uppnå stor spridning av automatiserade fordon i framtiden. Studien visar dock att de som fått ordentlig genomgång av systemen hos bilhandlaren är mer benägna att använda dem.

Alexander Eriksson från Southampton University underströk att vi generellt sett fokuserar mycket på den genomsnittliga föraren snarare än helheten. Utifrån en rad studier föreslår han istället ett mer inkluderande angreppssätt. Vidare föreslår han att tillåta förarna att själva anpassa tidsramen för övergången från automatiserat till manuellt läge, och att sensorinformation bör användas för att informera föraren oberoende i vilket läge som fordonet framförs.

Christian Purucker från WIVW pratade om förvirring kring aktuellt automationsläge (mode confusion) utifrån några olika studier som utförts, delvis i körsimulatorer och delvis på testbana. Några av vanliga orsaker bakom förvirringen är att användaren tillskriver mänskliga egenskaper till fordonet och tror att fordonet är mer intelligent än vad det är, att användaren ”överför” kunskaper från ett fordon till annat som inte nödvändigtvis har system som fungerar på samma sätt, att det är otydligt när automationsläget ändras, eller att användaren har fel förväntningar på att olika system är sammankopplade.

Christian Schirp från Kostal presenterade ett koncept för kommandobaserad körning (en idé som Continental också presenterat). Genom att tillåta föraren att påverka fordonets taktiska beslut (körfältsbyte och dylikt) kan föraren känna att hon/han deltar i körningen.

Moritz von Grotthuss från Gestigon belyste vikten av att fordonet är medvetet om vad föraren och passagerarna gör, inte minst för att kunna anpassa passiva säkerhetssystem vid behov. Han presenterade ett system som med hjälp av kamerabilder skapar modeller av kroppen. Detta kan sedan användas för att bedöma vilka aktiviteter som personen i fråga är involverad i. Aktivitetsigenkänning verkar vara något som fordonstillverkarna är intresserade av att göra själva.

Tim Smith från ustwo pratade om utmaningar som automationen måste överkomma för att gynna samhällsgrupper som funktionshindrade, blinda och barn. Det måste vara lätt att sig in och ut ur fordonet, vilket inte är fallet med många av dagens prototyper. Många av de blinda vill känna sig vara i kontroll och inte sitta i passagerarsätet. Barn vägrar gå in i en bil utan sina föräldrar. Då blir det svårt att räkna med att visionen om att automatiserade fordon skjutsar våra barn till skolan kommer att förverkligas om vi inte erbjuder dem den tryggheten de behöver.

Cyriel Diels från Coventry University presenterade en studie om skärmplaceringen och dess relation till åksjuka. Studien undersökte effekten av två olika skärmplaceringar: hög (ungefär i höjd med framrutan, bra periferiseende) och låg (ungefär i höjd med instrumentpanelen, begränsat periferiseende). Testdeltagarna fick utföra en sökuppgift på skärmen medan de färdades i bilen på en utvald väg. Resultaten visar att 80% av 18 testdeltagarna uppvisade något symptom på åksjuka. När skärmen var placerad i höjd med framrutan reducerades symptomen med i snitt 35% , vilket tyder på att skärmplaceringen i automatiserade fordon är en viktig designparameter.

Joscha Wasser från Coventry University och HORIBA MIRA presenterade resultat från sin studie om självkörande bussar och pods. Dessa fordon väntas förbättra mobiliteten för dem som inte kan köra själva, t.ex. funktionshindrade. Men designen av dessa fordon är för tillfället inte anpassad till funktionshindrade. Det är exempelvis svårt att kliva på/av på grund av höjden (vilket stämmer med studien som ustwo presenterade). Dessutom har många av dessa fordon tonade rutor som gör det svårt att se in i fordonet, vilket upplevs obehagligt av många potentiella användare.

HMI från Luxoft Holding för Budii

IT-företaget Luxoft Holding offentliggjorde igår under Geneva Motor Show ett gränssnitt som utvecklats för Budii [1].

Budii är en eldriven självkörande konceptbil som utvecklats av schweiziska Rinspeed. Hela cockpiten är utvecklad kring människor och deras behov. Bilen kan lära sig användarens vanor och preferenser. Den kan förstå gester och interagerar med sin omgivning och andra fordon.

Ni kan se Budii och tillhörande gränssnitt här.

Egen kommentar

På förra årets Geneva Motor Show presenterade Rinspeed en annan konceptbil, en ombyggd Tesla. Konceptet kallades XchangE. Mer information om det hittar ni i Nyhetsbrev 55.

Källor

[1] Business Wire, Luxoft Develops Human-Machine Interface (HMI) for Rinspeed Budii Autonomous Electric Vehicle Concept. 2015-03-10. Länk