Etikettarkiv: SAFER

Okategoriserade

Guldkorn från svensk forskning 2020

Trust in What? Exploring the Interdependency between an Automated Vehicle’s Driving Style and Traffic Situations. As the progression from partial to fully autonomous vehicles (AVs) accelerates, the driver’s role will eventually change from that of active operator to that of passenger. It is argued that this change will lead to improved traffic safety, as well as increased comfort. However, to be able to reap the benefits, drivers must first trust the AV. Research into automation has shown that trust is an important prerequisite to using automation systems, since it plays an important role in creating user acceptance and in generating a positive user experience. Moreover, for the purposes of safe AV operation, it is important that the user’s trust in the automation is appropriate to the actual capabilities of the system. One important aspect that can build user trust is to conveyvehicle capability, something which is commonly communicated via displays located in the cockpit of the vehicle. However, it has also been shown that parameters such as lateral steering also provide the driver with an understanding of the vehicle’s capability. Therefore, driving styles, or how the act of driving an AV should be conducted, may affect a user’s trust. However, little research has been conducted on the impact of driving styles in AVs in everyday traffic situations; that is, situations often encountered in a day-to-day driving context, such as stopping for a pedestrian at a zebra crossing or overtaking a moving vehicle. An experimental study with 18 participants was conducted on a realistic test course using a Wizard of Oz approach. The experiment included seven everyday traffic situations that the participants’ experienced with two different driving styles, Defensive and Aggressive driving style. The results show that characteristics of everyday traffic situations have an effect on the users trust in automated vehicles (AVs). Primarily due to perceived risks (for oneself and others), task difficulties and how the AV conforms to the user’s expectation regarding how the AV should operate in everyday traffic situations. Furthermore, the results also show that there are are interdependencies between situational aspects and how the AV driving behaviour conducts actions. Thus, the AV driving behaviour needs to be designed to operate differently depending on the traffic situation, to enable the user to create an appropriate level of trust, in relation to the actual performance of the AV. Finally, trust results from the information provided by the AV’s behaviour, what it explicitly communicates via displays, and how these factors relate to the driving context. Thus, a systems approach is necessary, in which the interaction between user and automation is key, but without neglecting the equally important contextual aspects. This study was funded by Vinnova, Sweden’s Innovations Agency, under grant number 2014-01411. The study was able to use the facilities and expertise of the full-scale test environment AstaZero through the open research grant, application number A-0025. Here you can find full paper, and for more information contact Fredrick Ekman at Chalmers (fredrick.ekman@chalmers.se) or read his licentiate thesis titled Designing for Appropriate Trust in Automated Vehicles that was publicly presented earlier this year. 

The Day 1 C-ITS Application Green Light Optimal Speed Advisory. Leveraging the growing communication capabilities between vehicles, infrastructure and other road users, applications under the C-ITS umbrella are expected to improve road safety, traffic efficiency and comfort of driving by helping the driver take decisions and adapt to the traffic situation. The Day 1 set of C-ITS applications, as defined by the C-ROADS platform build on mature technologies and are expected to be deployable and provide benefits in the short term, but what scientific evidence is there on their effectiveness and what gaps in knowledge are there? For the C-ITS Day 1 application Green Light Optimal Speed Advisory (GLOSA), these questions were addressed by a systematic mapping study (to our knowledge, the first such study to be published), conducted as part of the Nordic Way 2 project (co-financed by Connecting Europe Facility, CEF project 2016-EU-TM-0051-S), presented at the European Transport Conference 2019 and published in Transportation Research Procedia in 2020. Among the findings where that while there are many published studies evaluating GLOSA, the absolute majority collect data in simulation, focused mainly on observable effects for the equipped vehicle where fuel consumption and travel time were the most prevalent effects examined. Further, there was great variation in the effects observed (for instance, fuel consumption varied from no evident reduction to approximately 70% reduction between studies) providing little consensus in concluding the effectiveness of the GLOSA application. A possible reason for the big effectiveness variation is a lack of well calibrated models used in the simulations scenarios, especially with regard to driver and fellow road user behaviour and precision of traffic light phase shift prognoses. For more information contact Niklas Mellegård at RISE (niklas.mellegard@ri.se).

Making autonomous drive skilled in extreme situations. During 2020 Sentient finalised the development and testing of the S+ Split-μ Control function, that makes autonomous drive safe in the critical situation of braking in an emergency on split friction roads. Compared to traditional ABS, the braking distance could be reduced by up to 37% while maintaining stability. The function is available also for use in manually driven cars to aid the driver perform like expert drivers would in a split-μ situation. Watch this demonstration from the Colmis test track outside of Arjeplog. More information about safety functions developed by Sentient is available at the company’s website.

Ljuddesign som ökar tillit och minskar åksjuka i självkörande bilar. Hur kan ljuddesign höja användarupplevelsen i automatiserade fordon? Denna fråga har Volvo Cars utforskat de senaste två åren tillsammans med RISE och Pole Position Production. Projektet Ljudinteraktion i Intelligenta Bilar har tagit fram helt nya typer av gränssnitt där passageraren får information om bilens kommande beteende, samt vad i trafikmiljön som bilen fokuserar på. Signalerna låter bland annat snarlikt bilens naturliga ljud vid acceleration och fartminskning, men spelas någon sekund innan bilen agerar. Projektets studier har visat att signalerna ökar passagerarnas tillit till bilen, samt minskar åksjuka för en majoritet av passagerarna. I projektets avslutade del implementeras en prototyp av ljudgränssnittet i en Volvobil, vilket gör det möjligt att uppleva ljuden i verklig trafikmiljö. Resultat från projektet kommer presenteras vid ett seminarium hos SAFER i slutet av januari. Hör av er till projektledaren Fredrik Hagman på Volvo Cars för mer info (fredrik.hagman@volvocars.com), eller besök projektets hemsida. Projektet finansieras av Fordonsstrategisk Forskning och Innovation (FFI).

DI-PPP public and private partnership platform for quick and effective implementation of digital transport infrastructure: This pre-study is jointly financed by Drive Sweden and Trafikverket to accelerate the implementation of digital infrastructure in Sweden. The project uses the Trafikverket roadmap on connected and automated road transport system extensively to explore the synergies and to support the service development. The project defines the digital transport infrastructure from a system of systems perspective with the identification of key areas, action points, and expected achievements for the year 2021 – 2025. The project calls for both top-down and bottom-up approaches to build infrastructure that on the one hand enables applications and services fulfilling the mobility needs, and on the other hand, is built on an existing infrastructure with incremental advancement. The project calls for the establishment of a public and private stakeholder partnership platform that is long-term, proactive and progressive, with strong engagement and balanced investments among stakeholders to accelerate the infrastructure implementation. The results have been presented at the Drive Sweden thematic area digital infrastructure, and for more details and reports, please contact Lei Chen at RISE (lei.chen@ri.se).

Project CeViSS. Cloud enhanced Vehicle – intelligent Sensor Sharing (CeViSS) is a joint Drive Sweden project that has run from January to December 2020. The project was financed in part by Vinnova / Drive Sweden with partnership including Carmenta, CEVT, Ericsson, Volvo Cars and Veoneer. The primary goal of the project was to extend the previously established AD Aware Traffic Control cloud with functions to study and demonstrate how the central cloud platform can be used to collect and enhance critical traffic information before safely sharing it between automotive actors. The project successfully demonstrated how data registered by a Veoneer vehicle’s sensors, was collected, analyzed and enhanced in real-time on the central cloud level and then shared with the two project OEM partners; CEVT and Volvo Cars. Their connected cars could then take appropriate action and more precisely mitigate the hazard on their road ahead. The project also showed how the Carmenta Central Traffic Cloud could send instructions to the Veoneer and CEVT cars such as a recommended speed inside geofences (to be used by the Adaptive Cruise Control (ACC)) and search requests to look for specific symbols or texts (e.g., license plate numbers). Tests were also done where the Central Traffic Cloud had direct control of on-board cameras to start sending video when the Veoneer’s test vehicle approached an accident scene. Images or live video from the scene have the potential to give 112 operators and first responders a better understanding of the situation and help dispatch the right resources as well as make a more detailed planning of the rescue operation before arrival. A series of workshops was arranged during the project with representatives from two rescue organisations to get their response on the value of the technology. Both KatastrofMedicinskt Centrum (KMC) and SOS Alarm confirmed that when planning a rescue operation as well as when organizing the work at the scene it is important to collect as much information as possible about the accident area. Images or live video transmitted from a recent accident under strict control have the potential to improve rescue operations. As the sharing of sensor data in such a way have possible privacy concerns, the legal aspects was also investigated. The results of the legal study is documented in a separate report, added as an appendix to this document. The main deliverables from the project were live proof-of-concept trials performed at several occasions with final tests successfully completed at AstaZero test track, October 19, 2020. A film documenting these tests and explaining the project results was produced and a presentation held at a webcasted Drive Sweden event on December 1, 2020 concluded the project. The project has based its work on the cloud-based platform that was created in the project ”AD Aware Traffic Control” and further extended in the project ”AD Aware Traffic Control Emergency vehicles” and the following ”AD Aware Traffic Control – Advanced Cooperative Driver Assistance” project. The project used technology in Drive Sweden Innovation Cloud and its results will be integrated in this innovation platform for future use. For more information contact Kristian Jaldemark at Carmenta (Kristian.Jaldemark@carmenta.com).

Digital Twins Are Not Monozygotic – Replicating ADAS Testing Across Simulators. Testing in simulators is an essential component in cost-efficient and effective ADAS development. Without countless hours on virtual test tracks, arguing that an ADAS is safe for use on public roads will be practically impossible. However, how can we interpret issues that are detected in a simulator? Would they generalize to the real-world environment? Would they even generalize to another simulator? In a joint study with the University of Luxembourg, RISE used search-based software testing to identify safety violations of a pedestrian detection system in TASS/Siemens PreScan and ESI Pro-SiVIC. However, when replicating the same scenario in the other simulator, the researchers found that the results often differed substantially. Consequently, the researchers recommend future V&V plans to include multiple simulators to support robust simulation-based testing. Make sure the ADAS works safely in other simulators before hitting the real-world roads! The paper pre-print is available here, for more information contact Markus Borg at RISE (markus.borg@ri.se).

Nordic initiative for transport of passengers and goods by drone (NDI): The Nordic countries are joining forces to drive the development of drone transports for both goods and passengers. The Nordic Drone Initiative (NDI) will pave the way for new sustainable business models. It can be about air-taxis, autonomous courier services or new tourist concepts. NDI is co-financed by Nordic Innovation through their Nordic Smart Mobility and Connectivity program, led by RISE and consists of 16 partners from four Nordic countries including RISE, Katla Aero, Flypulse, Kista Science City, Mainbase, LFV and Region Östergötland from Sweden; VTT, Bell Rock Advisors, Robots Expert, Business Tampere from Finland; NORCE, Nordic Edge, UAS Norway and Drone Nord from Norway; and Gate21 from Denmark. The project reference group includes Norwegian Avinor ANS and Finnish ANS. The project is welcoming partners and will collaborate with NEA – the Nordic Network for Electric Aviation to jointly plan for short- and long-haul transports with electric aircraft. For collaborations, please contact Tor Skoglund at RISE (tor.skoglund@ri.se).

Testing safety of intelligent connected vehicles in open and mixed road environment (ICV-Safe): This project is a bilateral joint effort to identify safety-critical scenarios and to develop risk assessment and mitigation methods for intelligent connected vehicles (ICVs) by taking advantage of the large-scale open connected test environment in Shanghai. The project will conduct iterative case design, data collection, simulation, and open road test. The results will lay a foundation for the safe introduction of ICVs to minimize safety risks. RISE is coordinating the Swedish part with partners including Chalmers University of Technology, Alkit Communications AB, WSP AB, and FellowBot AB. The Chinese part is coordinated by Tongji University with partners including Research Institute of Highway (RIOH) Ministry of Transport, Chang’an University, Guangzhou O.CN International Technology Co., Ltd, Shanghai SongHong Intelligent Automotive Technology Co., Ltd., and Beijing Tusen Weilai Technology Co., Ltd (TuSimple). Through the project, the partners are also working actively with Swedish actors in China outside the project consortium to explore synergies for further research collaborations and innovation. For more details, please contact Lei Chen at RISE (lei.chen@ri.se).

CTS – Heterogeneous project. This project aims to investigate effects of autonomous vehicle in a mixed traffic environment, i.e., the traffic where automated vehicles share roads with different types of manually-driven vehicles. Effects on traffic flow and safety are the main interests of the project. An example of upcoming activities in the project is a driving simulation study, which is planned during January-February 2021. The study aims to investigate whether there is a behavior adaptation among human drivers when they share roads with automated vehicles. This project is funded by VINNOVA, and it is within the scope of CTS (The China Sweden Research Centre for Traffic Safety), which is an on-going collaboration within SAFER’s research program. Partners on the Swedish consortium includes VTI, Chalmers, Volvo Cars, and Volvo Group; and partners on the Chinese consortium are RIOH, Beijing Jingwei HiRain, Tsinghua University, and Tongji University. Link: Heterogeneous Traffic Groups Cooperative Driving Behaviours Research under Mixed Traffic Condition | SAFER – Vehicle and Traffic Safety Centre at Chalmers (saferresearch.com).

Drivers’ ability to engage in a non-driving related task while in automated driving mode in real traffic. Engaging in non-driving related tasks (NDRTs) while driving can be considered distracting and safety detrimental. However, with the introduction of highly automated driving systems that relieve drivers from driving, more NDRTs will be feasible. In fact, many car manufacturers emphasize that one of the main advantages with automated cars is that it “frees up time” for other activities while on the move. This paper investigates how well drivers are able to engage in an NDRT while in automated driving mode (i.e., SAE Level 4) in real traffic, via a Wizard of Oz platform. The NDRT was designed to be visually and cognitively demanding and require manual interaction. The results show that the drivers’ attention to a great extent shifted from the road ahead towards the NDRT. Participants could perform the NDRT equally well as when in an office (e.g. correct answers, time to completion), showing that the performance did not deteriorate when in the automated vehicle. Yet, many participants indicated that they noted and reacted to environmental changes and sudden changes in vehicle motion. Participants were also surprised by their own ability to, with ease, disconnect from driving. The presented study extends previous research by identifying that drivers to a high extent are able to engage in an NDRT while in automated mode in real traffic. This is promising for future of automated cars ability to “free up time” and enable drivers to engage in non-driving related activities. The study was conducted by Volvo Cars and RISE in collaboration between two FFI funded projects: TIC – Trust to Intelligent Cars and HARMONISE – Safe interaction with different levels of automation. A pre-print of the paper is available here, and for more information contact Jonas Andersson at RISE (jonas.andersson@ri.se). 

Remote Driving Operation (REDO) project. Remote driving operation or teleoperated driving can support deployment, operation, and testing of automated vehicles. With advancement in wireless communication technology, this has recently becomes more feasible. In the REDO project, we are looking at different technical and non-technical aspects related to teleoperated driving, which include 1) interaction with remote operator; 2) feedback mode from vehicle to remote operator; 3) system architecture; and 4) laws and regulations. Demonstration is also planned towards the end of the project. This is a 3-year project funded by VINNOVA. The partners in the project are: VTI, CEVT, Einride, Ericsson, Ictech, KTH, NEVS, and Voysys. Link: REmote Driving Operation – REDO | Vinnova. For more information contact Maytheewat Aramrattana at VTI (maytheewat.aramrattana@vti.se).

Human factors in remote operation of heavy vehicles. Currently, most highly automated vehicles still require the presence of a human safety operator in the vehicle, and it is evident that automated driving without human “fallback” might be distant. On the other hand, having a human operator in the vehicle jeopardizes major anticipated benefits of automated driving – productivity. This is especially evident when it comes to heavy automated vehicles. To bridge this gap, stakeholders are exploring teleoperations technology, which enables highly automated vehicles to be remotely operated if necessary. But remote operation comes with its own challenges, both from technical and human behavior perspectives. In this SAFER co-financed prestudy, Scania and RISE have identified potential safety challenges and research gaps related to human behavior in the context of remote operation of heavy automated vehicles. A general view of the human factors related challenges within the remote operation topic can be summarized by highlighting phenomena such as physical and psychological distancing, screen delays, network latency delays, inefficient interface designs, and human operator’s cognitive limitations. These are not exclusive to one single operational level, or application type, and are often interrelated. A larger body of scientific work can be found related to human factors in remote operation in other domains (e.g., robotics, aerial drones, military). Some of the findings from these domains can have value for the automotive domain, however, generally design requirements are not directly transferable between domains as there are domain specific challenges. An overall conclusion from the prestudy is that human factors in remote operation of highly automated road vehicles have been somewhat neglected by industry and research community. By providing an overall conceptualization of remote operation and its complexity, a theoretical framework, a state of the art overview, and a list of gaps and challenges, the expectation is that this pre-study will stimulate more activities in the area. The recently started FFI-project HAVOC is example of such an activity. The pre study was co-financed by SAFER and conducted by Scania and RISE. Link to final report, for more information contact Azra Habibovic at RISE (azra.habibovic@ri.se).

Task Force – Hygiene procedures in test with research persons. Since the rapid outbreak and continued global spread of the Coronavirus Disease (COVID-19) in 2020, aspects of much of our day-to-day life in society has been impacted – our workplaces are no exception. Due to the novelty of COVID-19 to health officials in Sweden and around the world, standardized guidelines on how to safely proceed with business activities that require the sharing of physical spaces and/or equipment between individuals has yet to be established. In anticipation of this pandemic being an ongoing issue, a task force was assembled to help address this gap. The SAFER task force was comprised of transport industry professionals in Sweden that have a role in conducting research and testing that would currently be deemed to place individuals at risk of contracting the virus if one of the involved actors were to be an active carrier of the virus. Therefore, the goal of this task force was to help establish a set of general guidelines to consider when attempting to mitigate the risk of contagion while performing research or testing activities at our respective corporate facilities. Questions related to “How can experiments involving test persons in vehicles, driving simulators, virtual-reality studios, or similar test facilities continue?”, “What safety procedures should we consider to introduce in order to ensure proper hygiene for the individuals involved?”, “Is it required for drivers to wear a face mask?”, and “How do we implement physical distancing provisions pre- and post-experiment interviews?” were addressed. Partners in the Task Force were VTI (coordinator), Volvo Group Trucks Technology, Autoliv, Veoneer, RISE and Scania. The project was co-financed by SAFER. For more information contact Arne Nåbo at VTI (arne.nabo@vti.se). 

Forskningsprojekt, Teknologi

Israel satsar

Den Israeliska regeringen meddelade i söndags att de kommer satsa motsvarande över 310 miljoner kronor på forskning och utveckling inom teknik och infrastruktur de kommande tre åren [1].

Satsningen fördelas på tre konsortier varav ett kommer fokusera på att utveckla teknik för kontroll och reglersystem för självkörande fordon i stadsmiljö. Detta kommer möjliggöra realtidsintervention och fjärrkontroll av fordon vid behov med hjälp av artificiell intelligens samt mänskliga operatörer.

Detta konsortium kommer inkludera flera olika sorters företag såsom till exempel LiveU (tv- och filmstreaming), mPrest (stridsledningssystem), RGO Robotics (smarta robotar), DriveU (mjukvara för fjärrstyrning), Cognata (simuleringsmjukvara), Israel Aerospace Industries (försvar och flyg), och Elbit Systems (försvarsteknologi) samt forskargrupper från akademien.

Egen kommentar

Utveckling av fjärrkontroll har blivit ett populärt ämne då aktörerna har svårt att förlita sig på den självkörande tekniken helt och hållet. Det har genomförts flera teknikorienterade projekt kring detta i Sverige. Just nu pågår ett projekt kallat REDO där flera aktörer är involverade. I ett annat projekt som precis avslutats har Scania och RISE kartlagt forskningsgap gällande mänskliga faktorer vid fjärrstyrning av tunga självkörande fordon. Resultaten redovisas den 10 juni i ett SAFER-event.

Källa

[1] NoCamels. Israel Innovation Authority Approves $34M Budget for Three R&D Consortiums 2020-06-08 Länk

Distributionsfordon, Lastbilar, Tester och demonstrationer

Einrides fjärroperatör styr två fordon

Einride som utvecklar självkörande distributionsfordon (s.k. poddar) har nu visat upp förmågan att styra två fordon med hjälp av en och samma fjärroperatör [1, 2].

I videoklippet som man kan se här visas hur en fjärroperatör manuellt dockar en lastbil vid lastkajen. Under tiden blir hon tillfrågad att assistera ett annat fordon, och efter avslutad dockning börjar hon styra det andra fordonet. Övergången mellan fordonen och uppgifter ser enkel och smidig ut.

Vi skrev förra månaden här om att Einride anställer fjärroperatörer, och att de föreställer sig i framtiden kunna ha en fjärroperatör per 10 fordon.

Egen kommentar

Det handlar alltså inte om att styra två fordon samtidigt, vilket jag inte ens kan föreställa mig hur det skulle gå till, utan det handlar om att styra ett fordon i taget. Det man egentligen ser som är intressant i videon är hur övergången från kontroll av ett fordon till ett annat går till. Operatörerna sägs även kunna byta mellan varandra i framtiden, och jag antar att det är lösningen på om flera fordon skulle behöva hjälp samtidigt.

När det kommer till fjärrstyrning av fordon så är den mänskliga faktorn en tydlig utmaning, vilket vi också ser i RISE och Scanias pågående förstudie på det temat (finansierad av SAFER). Ni kan läsa kort om förstudien här.

Källa

[1] Einride. Einride showcases one operator, multiple vehicle capability at a customer site. 2020-04-07 Länk

[2] Sawers, P., Venture Beat. Einride demos a single teleoperator taking control of multiple autonomous trucks. 2020-04-07 Länk

Forskningsprojekt, Lastbilar, Personbilar

Nya projekt vid Virginia Tech

Virginia Tech Transportation Institute (VTTI) har ihop med 16 andra aktörer inlett ett nytt projekt med fokus på lastbilar, Automated Trucks and Mixed Fleets [1]. Syftet är att förse lastbilsindustrin, myndigheter och allmänheten med praktiska riktlinjer för integrering av automatiserade körsystem.

Riktlinjerna kommer att omfatta bästa praxis för driftsättning av den nya teknologin, förarutbildning, installation och underhåll, inspektionsförfaranden, försäkring, väginfrastruktur, data och cybersäkerhet. I projektet kommer man framförallt att beakta system för integrering i befintliga fordon. Systemen väntas vara av olika automationsnivå.

Projektet kommer att pågå i fyra år. Det finansieras av U.S. Department of Transportation via Automated Driving System Demonstration Grants program (ca 7,5 miljoner dollar) samt av Virginia Department of Transportation och projektmedlemmar. Totala summan anges inte. 

De involverade aktörerna är: Virginia Department of Transportation, Nebraska Department of Transportation, Pennsylvania Department of Transportation, Tennessee Department of Transportation, West Virginia Division of Highways, Wyoming Department of Transportation, I-95 Corridor Coalition, Pronto, Peloton, Schneider National, Hub Group, National Private Truck Council, Penske Truck Leasing/Penske Logistics, Travelers, MRIGlobal och Commercial Vehicle Safety Alliance.

Parallellt med detta kommer VTTI att bedriva ett annat forskningsprojekt kallat Automated Driving Systems and Public Safety som också fått 7,5 miljoner dollar i finansiering från U.S. Department of Transportation [2]. Där kommer man utforska och demonstrera hur fordon med hög automationsgrad kan implementeras utan att ha negativ påverkan på allmänhetens säkerhet. Som ett konkret exempel anges samverkan mellan sådana fordon och tillsynsmyndigheter som polisen vid olyckor på motorväg. Bland deltagarna nämns Transurban, Virginia Department of Transportation, Global Center for Automotive Performance, ett konsortium av fordonstillverkare samt olika säkerhetsmyndigheter. 

Egen kommentar

Som ni kan se är det en imponerande lista med involverande aktörer i båda projekten, och förhoppningsvis kan de tillsammans snabba på implementering av den nya tekniken. 

Själv har jag stora förhoppningar på lastbilsprojektet, speciellt med tanke på att de fokuserar på eftermarknadslösingar. Som de själva beskriver finns det mycket att vinna på där, både från säkerhets- och från effektiviseringsperspektivet. Givet aktörsammansättningen kommer projektet att titta på både system för enskilda fordon och fordon som kör i kolonn (platoon), och därmed täcka ett brett behovsområde. 

VTTI är onekligen rätt aktör att leda sådana här initiativ. Genom åren har de genomfört flera stora projekt kring lastbilar, däribland Strategic Highway Research Program (SHRP2) där forskarna från SAFER Vehicle and Traffic Safety Centre at Chalmers fick en viktig roll för datainsamling och analys. De har också varit ansvariga för den ökända studien om förarbeteende i personbilar, 100-Car Naturalistic Driving Study. VTTI får årligen forskningssponsring på över 45 miljoner dollar, har en infrastruktur som är värd över 110 miljoner dollar och bedriver forskning med mer än 100 privata och offentliga partners inom transportsektor. 

Källor

[1] VTTI. $7.5 million study to develop operational plan for mixed truck fleets. 2020-03-31 Länk

[2] VTTI. Virginia Tech Transportation Institute awarded grants for automated vehicle research. 2019-09-18 Länk

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 

Forskningsprojekt, Tester och demonstrationer

Uppdaterad handbok om fälttester

FESTA var ett EU-projekt som pågick 2007-2008 och som bland annat publicerade en handbok med bästa praxis från utformning och genomförandet av fältoperativa tester (FOT). I slutet av förra året publicerades den sjunde versionen av FESTA-handbokenmed fokus på testning och utvärdering av uppkopplade och automatiserade fordon. Uppdateringen gjordes inom ramen för projektet CARTRE. 

Handboken ger insikt i processen att planera, förbereda, utföra, analysera och rapportera ett FOT. Dessutom ger den information om aspekter som är särskilt relevanta för en studie av denna omfattning, till exempel administrativa, logistiska, juridiska och etiska frågor.

Egen kommentar

Här är det viktigt att notera att flera svenska aktörer står bakom FESTA-handboken via SAFER.

Kopplat till testning av automatiserade fordon kan ni läsa en intressant artikel med titeln AV Testing Advances Without Standards där man diskuterar vikten av standarder för testning och utvärdering av automatiserade fordon (amerikanskt perspektiv men inte helt irrelevant för oss). 

Källor

[1] How to plan FOTs for automated driving: the 7th Version of the FESTA Handbook, Connected Automated Driving.eu 2019-01-08 Länk

Konferenser, Samverkan människa - maskin, Trafiksäkerhet

Distraktion och ouppmärksamhet

Under veckan hölls International Conference on Driver Distraction and Inattention i Göteborg med SAFER Vehicle and Traffic Safety Centre vid Chalmers som värd. Konferensen hade runt 200 deltagare från olika delar av världen och uppmärksammades av bland andra SVT.

Här kan ni höra SAFERs föreståndare Magnus Granström berätta om konferensen och vikten av forskning kring distraktion och ouppmärksamhet i trafiken, och inte minst i automatiserade fordon (börjar vid 2:21).

Publikationer från konferensen är tillgängliga via konferensens hemsida. Här är titlar på några av studier utförda av svenska forskare:

  • Stress and sleepiness in city bus drivers — an explorative study on real roads within the ADAS&ME project. VTI.
  • What were they thinking? Subjective experiences associated with automation expectation mismatch. Volvo Cars.
  • Using counterfactual simulations to evaluate the impact of drivers’ glance behaviors on safety: A study of between-driver variability. Chalmers, Volvo Cars.
  • Texting while driving with Level 2 automation: A distraction or an opportunity? AB Volvo, Volvo Cars, Semcon, RISE.
  • Driving with kids: distracted and unsafe? Chalmers.
  • Smartphone logging – A new way to gain insight about smartphone usage in traffic. VTI.
  • Bicyclists’ adaptation strategies when receiving text messages in real traffic. VTI, Linköpings universitet.
  • Intra-individual difference in sleepiness and the effect on driving performance – a three-times repeated driving simulator study. VTI.
  • Speedometer monitoring before and after speed warnings and speed zone transitions. Chalmers.
  • What were they thinking? Subjective experiences associated with automation expectation mismatch. Volvo Cars.
  • Do individual differences explain crash involvement in highly-reliable Supervised Autonomous Driving? Volvo Cars.
Konferenser

FFI Trafiksäkerhet och Automatiserade Fordon resultatkonferens 2018

Igår hölls årets resultatkonferens i FFIs delprogram Trafiksäkerhet och Automatiserade Fordon. Här kommer några korta referat.

Utblick från Bryssel

Ingrid Skogsmo från SAFER berättade om vad som hänt senaste året inom EU vad gäller uppkopplade och automatiserade fordon. Man pratar om att implementera lågt hängande frukter, s.k. ”Day 1 technologies” vilket är förarstödssystem som automatbromsning men också ITS-system som koppling fordon-fordon, fordon-infrastruktur etc, där de tekniska lösningarna finns framme.

EUs plan för automatiserade fordon som publicerades i våras visar att man väntar sig vissa  automatiserade fordon på marknaden efter 2020 och helt självkörande först efter 2030.

Ingrid påpekade också vikten av att synas i Bryssel, och att Sverige inte varit så bra på det jämfört med exempelvis Tyskland, Nederländerna och Spanien. Däremot när vi syns så uppskattas vårt arbete och våra åsikter högt.

iQMatic framtidens autonoma transportsystem

Lars Hjort från Scania berättade om iQMaticprojektet, där man studerat automatiserade transporter i avlysta områden som grustag och gruvor. Man har bland annat utvecklat system för uppdrags- och banplanering och bland annat skannat ett underjordiskt vägsystem vilket varit mycket lärorikt. Man har inte använt sig av självlärande algoritmer, för att säkerställa ett konsekvent beteende.

Vid försöken har det framkommit att det är svårt att vara säkerhetsförare, speciellt när systemen för det mesta fungerar som de skall. Det är svårt att hålla sig alert, samtidigt som kraven på reaktionstid är mycket korta, ca 1 sekund, om något går sönder. En annan svårighet är samverkan med det automatiserade fordonet sett utifrån.

Det är lätt att räkna hem en affär på att automatisera fordon i sådana här miljöer, men samtidigt är det mycket arbete som återstår innan det kan gå i vanlig drift.

Harmonise – säker förarinteraktion med olika grad av automation i samma fordon

Emma Johansson från AB Volvo beskrev arbetet med förarinteraktion, som är mer komplex i verkligheten än som det beskrivs i SAE-skalan. Människor tänker och agerar olika i olika situationer och vad som är orsak och verkan när något gått fel är inte så lätt att avgöra. Det kan lätt uppstå ”mode confusion” om vilken mod man egentligen är i: in-the-loop, on-the-loop eller out-of-the-loop. Svårigheten blir extra påtaglig eftersom det finns flera olika system i ett och samma fordon.

Man kan ändå konstatera att människan, som ju ofta i dessa sammanhang sägs orsaka problem, och är bra på att t.ex. prediktera vad andra trafikanter kommer att göra.

Liksom i Scaniastudien visar även denna att det är svårt att övervaka system, speciellt sådana som sällan ger upphov till att man ska göra ett ingrepp. Det räcker inte med signaler utan man behöver också känna vad som händer.

Statusrapport från Drive Me-forskningsplattformen

Marcus Rothoff m.fl. från Volvo Cars föredrog exempel på projektresultat från Drive Me, som är en forskningsplattform med ett 20-tal projekt:

  • Processen för analys av säkerhetseffekter behöver ändras från den traditionella retrospektiva metoder (vad hände och hur åtgärdar vi det) till prediktiva (vad kan hända).
  • Man jobbar med prediktiva olyckförebyggande algoritmer, så att fordonet alltid har stora säkerhetsmarginaler.
  • Man har utvecklat en experimentplattform där försökspersoner upplever att de åker i en förarlös bil men där föraren egentligen sitter dold i baksätet.
  • Det har visat sig att påminnelser om att t.ex. hålla händerna på ratten fungerar för just detta, men påverkar inte förmågan att ta hand om en olyckssituation.
  • Man har simulerat energieffektiviteten vid körning med automatiserade fordon på Drive Me-slingan och kommit fram till att automatisering visserligen kan ge en lugnare och mer energisnål körstil, men att med många sådana fordon som är försiktiga och kräver mer utrymme så kan trängseln öka och därmed och energiåtgången.
  • I projektet Trust Me tittar man på hur man kan bevisa att ett självkörande fordon kan klara alla situationer med föraren out-of-the-loop. Traditionella statistiska metoder räcker inte då det skulle ta allt för lång tid att testa. Positioneringsnoggrannheten är en väsentlig parameter att känna till.

Nuläge och prioriterade insatsområden

Matteo Rizzi från Trafikverket beskrev utvecklingen avseende trafiksäkerhet i Sverige. Vi ligger generellt bra till men kurvorna pekar i flera fall åt fel håll, t.ex. avseende hastighetsöverskridelse och trafikonykterhet. Det är lika många allvarligt skadade cyklister per år som personbilister, de flesta av cyklisterna skadas i singelolyckor.

Aktiv humanmodell för prediktering av mänsklig rörelse

Lotta Jakobsson från VCC berättade om arbetet med att ta fram en skalbar modell av en människa att använda vid utvecklingsarbetet. Med modellen kan man titta på olika typer av åkande, barn, män, kvinnor etc, och sittande på olika sätt etc. och prediktera skador vid en krock. Modellens rörelsemönster vid t.ex. inbromsning och kurvtagning har validerats med frivilliga försökspersoner.

Vehicle Driver Monitoring – Sleepiness and Cognitive Load

Bo Svanberg från VCC föredrog hur man i laboratorieförsök och körsimulator testat olika ”vanliga” förare i olika ”tråkiga” situationer som följts av en kritisk situation. Det visar sig bland annat att man klarar situationer bättre om man varit aktiv, t.ex. kört i en lite svårare trafikmiljö som landsvägskörning.

Till sist höll jag själv en spaning om säkerhet med automatiserade fordon men den lämnar vi därhän.

Presentationsmaterialet kommer att finnas tillgängligt på FFIs hemsida.

Forskningsprojekt, Lastbilar, Övriga fordon

iDolly

Inom ramen för ett nytt forskningsprojekt som heter iDolly kommer AB Volvo, Chalmers (SAFER), VBG, Ellos, Kerry Logistics, Speed Group och Borås Stad att utveckla och testa självkörande lastbilssläp [1].

Planen är att självkörande lastbilssläp ska köra från en omlastningsterminal i Viareds industripark (strax utanför Borås) till de olika företagen i parken. Lastbilssläpen ska transporteras helt utan förare med hjälp av en så kallad dolly som kopplas till främre delen av ett lastbilssläp. Dollyn kommer att utrustas med egen elektrisk motor och med olika typer av sensorer och ett avancerat styrsystem. Detta möjliggör att ekipaget kan köra själv, utan en mänsklig förare.

Lösningen kommer att bygga vidare på resultat från ett tidigare projekt där en dolly använts för att koppla ihop släp för att testa extremt långa, och effektiva, godstransporter.

Testerna beräknas påbörjas under hösten 2019. Projektet avslutas år 2020.

Källor

[1] SAFER. Självkörande lastbilssläp utan förare på allmänna vägar – snart verklighet. 2018-02-27 Länk

Konferenser

Fordonsdynamik för automatiserad körning

Onsdag 31 maj arrangerade svenska fordonsingenjörsföreningen, SVEA, ihop med SAFER och kompetenscentret ECO2 årets seminarium, denna gång med temat fordonsdynamik för automatiserad körning [1]. Här kommer ett kort referat från seminariet.

Malte Rothämel från Scania pratade om behovet av redundans i chassisystemen när föraren inte längre finns redo att ta över, och visade exempel från tunga fordon med en aktiv styrnings-aktivator med dubbla elmotorer, och en bromsaktivator placerad direkt vid bromspedalen – bromssystemet är i övrigt redan redundant.

Per Ola Fuxin och Matthijs Klomp från Volvo Cars föredrog Volvos utveckling avseende förarstödssystem, från tidiga ABS-funktioner via många TBF (TreBokstavsFörkortningar) till dagens Pilot Assist. Målet är att skapa en ”sömlös” körupplevelse, där alla funktioner samspelar optimalt. Pilot Assist är i princip en vidareutveckling från adaptiv farthållare, ACC, där bilen också kan hålla sig i filen i farter upp till 130 km/h – men fortfarande är föraren ansvarig och måste hålla minst en hand på ratten (utom vid kökörning i lågfart). Detta eftersom systemet (ännu) inte kan identifiera alla objekt. Noterbart också att Volvos hybridbilar har ”by-wire”-bromsar och att alla deras framtida bilar också kommer att ha det.

Fredrik Bruzelius från VTI gjorde en översikt av resultaten från Wanna Svedbergs utredning av rättsliga principer med automatiserade fordon som vi skrivit om tidigare. Det är då viktigt att skilja på civilrätt och brottmål. I civilrätt, där man alltså ”stämmer” någon, kan ansvaret ligga på en juridisk person, till exempel en fordonstillverkare. Men i brottmål, där alltså ett brott mot trafiklagstiftningen skett, måste det (i Sverige) vara en fysisk person som är ansvarig. Detta ställer förstås till det för helt självkörande bilar (SAE-nivå 4 och 5). Ett förslag är att skapa en ”kontrollcentral” med operatörer som ger godkännande för start av varje enskild automatiserad körning (se t.ex. GMs gamla reklamfilm).

Peter Nilsson från Volvo GTT och Chalmers redogjorde för sitt projekt där man studerat principerna för hur man ska reglera långa fordonskombinationer vid körning i multipla filer. Långa fordon har ofta problem att byta fil i tät trafik och kan då tvingas till att ”bryta sig in” i nästa fil. Denna situation måste även framtida automatiserade långa lastbilar kunna hantera.

Jim Crawley från Haldex Brakes gjorde en djupdykning i ABS-reglering och visade hur deras nya snabba reglerventil kan både ge kortare bromssträckor men också spara energi och med separata enheter kan ge redundant reglering av avancerade funktioner för t.ex. automatiserade fordon.

Niklas Lundin från Asta Zero berättade om utmaningarna med testning både av aktiva säkerhetsssystem med alla varianter, och automatiserade fordon. De senare innebär en betydligt komplexare testning med tusentals testfall där det i praktiken är omöjligt att testa alla. Grundprincipen är då att genomföra huvuddelen av testerna med modeller som valideras med tester. Niklas nämnde också ett tänkbart cyberhot: om någon planterar falsk kartinformation så kan fordonen svänga av vägen för att de tror att det finns en anslutande väg där. Även sådana situationer måste man kunna säkra med testningen.

Slutligen berättade Lars Drugge från KTH om ITRLs plattformar, RCV och RCV-E1/-E2, som kontinuerligt utvecklas nu även med LIDAR, radar och kamera föru atomatiserad körning.

Totalt sett en givande dag som gick lite mer på djupet än många andra seminarier. (Dessutom tack till Mattias Lidberg som visade vad alla fordonsingenjörer med självaktning alltid måste bära med sig!)

Källor

[1] SVEA FORDON: Seminarie Vehicle Dynamics for Automated Driving Länk