Etikettarkiv: Qamcom

Kommunikation

Två nya svenska projekt

SALIENCE4CAV. Safety lifecycle enabling continuous deployment for connected automated vehicles (SALIENCE4CAV) är ett nytt FFI-finansierat projekt kring metoder som stödjer smidig utveckling av säkerhetskritiska system i uppkopplade och automatiserade fordon. Projektets mål är att ta fram metoder för säkerhetsbevisning som passar i en iterativ utvecklingsprocess med kontinuerliga uppdateringar. Projektet leds av RISE med Agreat, Comentor, Epiroc, KTH, Qamcom, Semcon, Veoneer och Zenseact som partners. Projektet kommer att pågå i 2.5 år. Länk

5G Ride – Connected Control Tower. Under 2020 demonstrerades självkörande skyttlar i Stockholm inom ramen för projektet 5G Ride. Nu har projektet fått fortsatt finansiering från Vinnova via Drive Sweden för utveckling av ett fjärrkontrollcenter som stöd till självkörande fordon. Projektet leds av Urban ICT Arena som är en del av Kista Science City AB med Ericsson, Intel, Keolis, T-Engineering, Telia, KTH, Stockholms stad och Region Stockholm som partners. Projektet kommer att pågå till slutet av 2021. 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).

Konferenser

Elektronik i Fordon 2014

Konferensen Elektronik i Fordon hölls för 10 året 8-9 april i Nya Ullevis konferenscentrum, i år med ca 285 deltagare. Konferensen vänder sig huvudsakligen till näringslivet och är alltså inte så vetenskapligt eller akademiskt inriktad, även om några av presentatörerna kom från universitet.

Konferensens första dag var gemensam medan den andra var uppdelad på 4 spår: Drivlina & Transmission, Elektronik & Arkitektur, Säkerhet och Tunga Fordon. Automatiserade och självkörande fordon togs upp i många presentationer i flera av spåren. Själv deltog jag i Säkerhetsspåret och lite i Tunga Fordon.

Se även på konferensens hemsida www.elektronikifordon.se.

Anders Kullgren från Folksam visade statistik för hur olika elektroniska skyddssystem haft effekt på trafiksäkerheten.

Nästa stora steg blir autonom körning, troligen med början i separata körfält. Det har potential till stora säkerhetsvinster men ställer krav på anpassning av infrastrukturen.

Transportstyrelsen håller på att titta på lagkravs- och ansvarsfrågor.

Jonas Ekmark från Volvo Personvagnar berättade om samarbetsprojektet Drive Me, som ju ska placera 100 självkörande bilar i Göteborg 2017.

Jonas tog också upp problematiken med de olika försök till klassificeringsnivåer för autonom körning som finns, dels i att de är flera standarder, dels i att de alla försöker reducera en komplex verklighet till en enkel linjär skala.

Han tog också upp såväl möjligheter som svårigheter med självkörande bilar, som t.ex. positioneringsnoggrannheten där GPS inte är tillräckligt bra.

Vad gäller återlämnande av kontroll till föraren så måste systemet designas så att det kan klara sig även om föraren inte tar kontrollen. Tiden för överlämnande blir därmed inte en så viktig fråga.

Johanna Vännström, fordonsergonom på Scania, berättade om deras arbete med automationsdesign med föraren i fokus. Scania har utvecklat en metod för att utveckla och bedöma autonoma system, kallat MODAS.

Vid automatisering går förarens roll från att vara såväl operativ, taktisk och strategisk, till att istället bli strategisk, övervakande och ”resilient” (ska klara att ta över om och när systemet brister).

Anders Almevad, projektledare för samarbetsprojektet Non Hit Car and Truck på Volvo Personvagnar, berättade om projektet och vilka erfarenheter man dragit.

Projektet har bland annat tittat mycket på sensor fusion, men även tagit fram en patentsökt manövergenerator som kan hitta ”flyktvägar” och undvika kollisioner. Tanken är att gå vidare och utveckla manövergeneratorn för självkörande fordon.

Ari Soltani från Qamcom berättade om radarteknologi som möjliggörare för självkörande fordon. Sådana måste vara robusta och ha hög noggrannhet för att kunna även fånga upp det som föraren idag kan uppfatta och tolka.

Trenderna inom radarteknologin går mot högre frekvenser, minskad storlek, bättre signalbehandling och lägre pris. De högre frekvenserna leder bland annat till ökad störningskänslighet och att man kan få fler reflektioner från varje objekt, som då måste analyseras för att se vilka som hör till samma objekt.

Pär Degerman från Scania höll slutligen en presentation om automatisering för ökad trafiksäkerhet. Ett problem är att införandet av ny teknologi leder till dyrare fordon, vilket gör att man på vissa marknader får en låg penetration och inte får de trafiksäkerhetseffekter man eftersträvar. Om man kan standardutrusta fordonen blir så klart effekten bättre, vilket ju EU-lagkravet om automatbromsning för tunga fordon syftar till.

Självkörande fordon ger möjlighet för förarna att göra annat under tråkiga stunder. För yrkesförare kan det handla om att göra annat arbete som att ha kontakt med kunder eller göra administration.

Utmaningar för automation är anpassning av lagar och regelverk, ansvarsfrågor, teknologin i sig och acceptans, inte bara av användarna utan också av omgivningen. Elsystemen kommer att behöva uppgraderas för att hantera både den ökade informationsmängden och säkrad kraftförsörjning.

Konferenser

Innovation Bazaar om automatiserade fordon

I början av veckan höll Vehicle ICT Arena sin tredje Innovation Bazaar, den här gången med titeln Automated Vehicles – Opportunity for Software Companies. Basaren hölls på Lindholmen Science Park i Göteborg och drog till sig ca 200 deltagare. Basaren bjöd på 8 presentationer och en utställning där ett tiotal företag fick demonstrera sina intressen, tjänster och produkter gällande bland annat automatiserade fordon. Här är en sammanfattning av presentationerna.

Jonas Ekmark från Volvo Cars berättade om det nya samarbetsprojektet DriveMe som går ut på att testa 100 automatiserade bilar i verklig trafik på en utvald vägsträcka i Göteborg. Sträckan är ca 50 km lång, har en hastighetsbegränsning på minst 70 km/h, och innehåller inga komplexa korsningar, trafikljus eller rondeller. Målet är att ha en blandning av förare så att man kan studera hur olika förare samverkar med automatiserade fordon. Utöver detta så kommer projektet att möjliggöra studier kring infrastrukturförändringar (exempelvis om körfält och parkeringshus kan designas på annorlunda sätt). Just nu är projektet i en planeringsfas där man försöker definiera en rad olika delprojekt.

Ali Soltani från Qamcom pratade om radarsystem och de förändringar som behövs för att möta kundernas behov på ett priseffektivt sätt. Han påpekade att det långsiktiga målet är att ha en plug-in lösning, vilket är en stor utmaning.

Christian Berger berättade om Chalmers deltagande på Carolo Cup i Tyskland som är en tävling för autonoma bilminiatyrer utvecklade av studenter. Genom att utveckla sådana bilar lär sig studenterna om projektledning, requirement change management och hardware/software integration. Förra året vann Chalmers första priset. Årets tävling går av stapeln nästa vecka och Chalmers deltar med två lag. Vi håller tummarna!

Predrag Pucar från NIRA Dynamics berättade om företagets framgångssaga och hur man använder mjukvara för att ersätta hårdvara och därmed reducera kostnader för sina kunder. Han påpekade också hur lagstiftningen som kräver en viss funktionalitet kan leda till nya mjukvarulösningar. Tire pressure indicator (TPI) som NIRA utvecklat togs upp som ett exempel. Eftersom Predrag har erfarenhet från flygindustrin gjorde han en jämförelse med bilindustrin. Slutsatsen blev att den största skillnaden ligger i connectivity – till skillnad från bilförare har piloter hela tiden koll på var andra flygplan befinner sig och vad de andra piloterna ser. Dessutom sker uppdatering av (icke-kritisk) mjukvara mycket snabbare i flygindustrin.

Petter Hörling från Volvo Cars berättade om hur företaget arbetar på ett systematiskt sätt för att uppnå en bra användarupplevelse. Man måste utgå från användaren och hans/hennes behov både innan, under och efter körningen. Petter offentliggjorde sedan vilka tre lag gått vidare i innovationstävlingen kring interfacedesign.

David Styrborn från AB Volvo mjukvaruinköp berättade om hur man kan skapa nya funktioner genom att kombinera mjuk- och hårdvarukomponenter istället för att köpa kompletta system. Volvo Dynamic Steering, VDS, är ett framgångsrikt exempel på vad man kan åstadkomma med detta (och som f.ö. fått stort mediagenomslag genom videon The Epic Split). David påpekade också att det skapas nya utmaningar när man gör detta eftersom processerna ännu inte hunnit anpassa sig till fullo.

Martin Lidén från Volvo Cars berättade om trenden mot att separera mjuk- och hårdvara och hur man får anpassa sina processer för detta, speciellt vad det gäller infotainment och liknande system. Martin gav exempel på fler olika affärsmodeller som Volvo Cars tillämpar. Företaget vill inte låsa sig fast vid en bestämd affärsmodell utan har en praktisk och handlingsorienterad strategi.

Jag var också där och gav en global överblick av pågående aktiviteter relaterade till automatiserade fordon.

På www.lindholmen.se/vehicle kommer konferensdokumentationen att finnas.