Etikettarkiv: Trafikverket

Mobility Summit 2022

Telematics Valley höll den årliga Mobility Summit på Lindholmen i Göteborg den 27-28 september. Vi var där den 28e september, lyssnade på presentationer och pratade med folk. Här kommer en sammanfattning från några av de föredrag som hölls.

Victor Trent, Director of Safety Research and Best Practices på Waymo, berättade om företagets hängivenhet till trafiksäkerhetsarbete. Trent presenterade kollisionsdata från drygt 10 miljoner körda kilometer, som visade att Waymos autonoma fordon var involverade i 18 verkliga kollisioner, och 29 simulerade kollisioner där man simulerat vad som hade hänt om inte säkerhetsföraren hade tagit över. Alla 47 incidenter klassificerades som mindre allvarliga (S0 och S1 enligt ISO 26262) och man bedömer också att andra trafikanter var signifikant bidragande till incidenterna genom att antingen inte ha kört säkert eller rentav brutit mot trafikreglerna (läs rapport med siffrorna här). Trent avslutade med att uppmana publiken att resa till Phoenix, ladda ner Waymo-appen och ta sig en tur om man tvekade på Waymos autonoma fordon.

På en paneldiskussion med deltagarna Jon Linden från Ekkono, Laura Quinn från Publicis Sapient och Arash Afsarian från Capgemini Invent diskuterades det hur man skulle kunna använda individualiserade tjänster och data för att göra framtidens mobilitet hållbar. Panelisterna diskuterade om man först behöver definiera syfte och samla en viss typ av data, snarare än att samla allt och sedan hoppas på att det är värdefullt. I slutändan är kunderna människor och problemen som löses är mänskliga problem. det innebär att datan som samlas måste gå till att individualisera tjänster. Samtidigt är detta väldigt svårt då man skjuter mot ett rörligt mål, då vi inte vet vad människor vill ha i framtiden.

Vi fick också höra från Trafikverkets Magnus Palm som berättade om hur de planerar att förbättra transportsystemet med hjälp av fordonsgenererad data. Ett exempel på detta är i AI Aware projektet där man med ett brett samarbete mellan flera aktörer undersökt hur man kan förutsäga olyckor innan de sker, samt att kunna kommunicera till bilförare i syfte att förhindra olyckor. Palm berättade också om två fokusområden som de jobbar med nu. Det ena är att skanna vägar (fordonsgenererad data) för att identifiera riskområden där olyckor kan ske. Det andra initiativet är att hitta mätmetoder och kartlägga luftföroreningar, samt att undersöka lösningar för att begränsa och minska luftföroreningar. Trafikverket fick i uppdrag av regeringen att skapa en nationell plan för transportinfrastruktur som nu blev godkänd av regeringen i Augusti 2022, ni kan läsa mer här. Trafikverket har också publicerat Trender i Transportsystemet som kommer vara en grund till nästa planeringsperiod. Vi passar också på att tipsa om trafikverkets färdplan 2022 som vi skrev om här.

Cindi Lindsborg, Acting Head of Mobility Solutions på Scania, och Rebecka Granqvist, Senior Vice President på Volvo Buses, pratade om Scania och Volvos arbete som görs för att, med hjälp av data, utforska nya affärsmodeller och utveckla nya hållbara tjänster. Båda företagen var måna om att bjuda in aktörer till samarbete.

Drive Sweden Forum 2022

Drive Sweden Forum hölls på Lindholmens Conference Center den 8:e september, där aktuella lösningar och perspektiv gällande trafik och mobilitetslösningar presenterades, med ett stort fokus på automatiserad körning.

Ett återkommande tema var hur tekniken ligger före lagstiftningen, och att flertalet lösningar är redo att både sjösättas och expandera i en produktionsliknande kontext.

Bland de första att presentera var Trafikverket (Roberto Maiorana) och Transportstyrelsen (Jonas Bjelfvenstam) där de klargjorde var deras fokusområden låg för tillfället, vilket innebar fokus på lagstiftning och internationellt samarbete genom EU.

Ett relevant samarbete var gällande ”Regulation (EU) 2022/1426”, som behandlar processer och tekniska specifikationer gällande typgodkänning av ADS (Automated Driving System) hos helt autonoma fordon.

Ericsson genom Stefan Myhrberg presenterade teknik och användningsområden relaterat till Ericsson Innovation Cloud, för vilket det primära användningsområdet är att dela data mellan flera domäner, som kan användas för att åstadkomma tekniska lösningar med stor variation i vad det aktuella tillämpningsområdet kan vara.

Ett exempel på denna variation var deras SMARTHEM lösning, där de visade en brevlåda som var uppkopplad till deras Innovation Cloud, men även data relaterad till fordon som är uppkopplade ska vara tillgänglig att använda för lösningar involverande fordon/trafik.

Stig Persson på Ericsson presenterade även konceptet ”Perception as a Service”, där Innovation Cloud kan användas. Ett exempel som visade hur uppkopplade fordon, trafikljus och trafikanter kan dela data med deras Innovation Cloud, där denna kan användas vid t.ex. en trafikkorsning och för att vidga datan som ett autonomt fordon har tillgång till (s.k extended perception).

Berge genom Carl Berge visade upp sin autonoma leveransrobot HUGO som är till för ”last mile delivery” som har sett användning i en kontext som är nära produktion – roboten hade levererat paket från ett klädföretag i Borås helt autonomt, men hade haft en person som övervakade roboten och gick bredvid p.g.a juridiska skäl. Vi har tidigare skrivit om Hugo b.la här.

En uppdatering gällande Eldsjäl II presenterades av Lennart Persson från Trivector och Fredrik Larsson från Göteborgs Stad, gällande elektriska fordon i framtiden och ett transportsystem utan utsläpp av koldioxid. De hade utfört simuleringar av hur tillgängligheten av fordon (t.ex. autonoma fordon, bil, tåg) påverkar användningen av fordon, givet att fordonen låg i en pick upp drop off (PUDO) zon på 100m. Resultatet var att tillgängligheten av fordon baserat på en PUDO starkt påverkar i vilken utsträckning folk använder fordonen, även vid kombinerade resor dvs. att resan använder mer än en typ av fordon.

Stig Persson från Ericsson visade även upp resultat från deras ”Autonomous Site” projekt och TARA systemet från Volvo Construction Equipment, där Ericssons 5G teknik hade använts tillsammans med Telias Innovation Network. Demonstrationen bestod av en arbetsgrupp på 4 fordon i en produktionsliknande miljö i Eskilstuna där fordonen autonomt åkte mellan olika grushögar. Huvudmålen med TARA projeket är att förbättra produktivitet, minska koldioxidutsläpp och att förbättra säkerheten.

Gällande infrastruktur som krävs i trafiken presenterade Amritpal Singh från Viscando upp resultat från deras projekt ”Intelligent and Self-learning Traffic Control With 3D & AI”, där sensorer hade satts upp i en trafikkorsning i Uppsala som läste av omgivningen för att identifiera motorfordon, cyklister och fotgängare. Sjösättning av en fungerande lösning blev uppskjuten på grund av pandemin, men Viscando har ambitionen att testa detta i framtiden.

Felix Andlauer från SANGO presenterade mobilitetskonceptet NEVS som är ett självkörande fordon med en flexibel insida, d.v.s. att säten kan justeras i ett så kallat ”privacy mode”, ”social mode”, och ”family mode”. Dessa lägen är tänkt att öka acceptansen för ride-sharing hos individer, eftersom en stor anledning till skepticism var just att man behöver åka med personer man inte känner. Privacy mode justerar sätet så att man får mer av en privat sfär och t.ex. kan fokusera på arbete.

Trafikverkets färdplan 2022

Trafikverket har publicerat en ny plan kring vägtransportsystemet i Sverige, och det här årets färdplan fokuserar på digitalisering och data [1, 2].

Färdplanen syftar till att undersöka var i det statliga vägsystemet som nya tekniker och lösningar kan skapa störst nytta utifrån Trafikverkets målområden. Man har formulerat 34 åtgärder inom sju åtgärdskluster.

Det finns även några punkter relaterat till automatiserade fordon:

  • Stöd för flottor av automatiserade fordon.
  • Ökad användning av avancerade förarstödsystem.
  • Motorvägsunderhåll med automatiserade arbetsmaskiner.
  • Automatiserade nattransporter på statligt vägnät.

Ni kan läsa korta versionen av färdplanen här.

Källor

[1] Campanello, S., NyTeknik. Trafikverket: Intelligensen ska sitta i bilen – inte i infrastrukturen. 2022-04-25 Länk

[2] Trafikverket. Via. Färdplan för ett digitaliserat vägtransportsystem 2022. 2022-04-25 Länk

Volvo leder projekt i smart city-sammanhang

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

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

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

Källa

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

Autonomt leveransfordon på Nordstans tak

Det svenska forskningsprojektet GLAD (Goods delivery under the Last mile with Autonomous Driving vehicles) där RISE, Aptiv, Clean Motion, Combitech och Högskolan i Halmstad undersöker interaktionen mellan autonoma leveransfordon och andra trafikanter har nu utfört tester med fotgängare på Nordstans tak [1].

Projektets fokus är på acceptans och tillit till sådana fordon, men berör också andra aspekter så som den självkörande tekniken, metodik för utvärdering av externa gränssnitt på autonoma fordon, affärsmodeller samt digital och fysisk infrastruktur.

Projektet som är finansierat av Trafikverket påbörjades i mars 2019 och är planerat att avslutas i augusti 2021.

Källa

[1] RISE. News Cision. Test med självkörande fordon och fotgängare på Nordstans tak. 2021-06-30 Länk

Resultat från Självkörande landsbygd

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

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

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

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

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

Egen kommentar

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

Källor

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

Safer Seminarie: Människor och automatiserade fordon

På ett Safer Thursday Webinar den 19 november presenterades forskning och resultat från två projekt inom området människor och automatiserade fordon.

Den första presentationen gavs av forskaren Alberto Morando från Massachussets Institute of Technology (MIT) som varit med i The Advanced Vehicle Technology (AVT) projektet lett av MITs AgeLab. I konsortiet finns bl.a. Volvo Cars, Veoneer och Aptiv, och i projektet har man fokuserat på att undersöka hur människor använder de förarstödssystem och automatiserade körfunktioner som finns på marknaden idag.

I presentationen fick man veta om en studie [1] inom projektet där bl.a. videodata samlats in från naturligt körbeteende hos förare av Tesla-bilar. Datat bestod av ungefär 33 800 km som körts av 27 olika förare i sina privata Tesla-bilar. Resultaten visar att förarna hade mindre fokus på vägen, dvs. mindre blicktid på vägen, när förarstödssystemet Autopilot var aktiverat. Blicktid i nedre mitten av synfältet ökade med autopilot aktiverat vilket indikerar aktiviteter så som mobiltelefonanvändning. Det visade sig också att förare hade händerna mindre på ratten, och dessutom körde många förare med händerna helt borta från ratten.

Alberto Morando och hans kollegor har också jobbat med modellering av blickbeteende för att kunna prediktera blickbeteende, så som exempelvis när förare inte tittar på vägen. Metoden som används är bayesiansk modellering, och målet är att nu göra en studie inom förarövervakning för riskutvärdering med hjälp av blickmodellering.

Forskaren Emma Tivesten från Volvo Cars Safety Center presenterade resultat från det Vinnova-finansierade projektet Autonomous Driving Effects on Sustainable Transportation (ADEST) som drivits av forskningsplattformen Drive Me och utförts av Volvo Cars och Trafikverket. Presentationen fokuserade på det som gjorts i projektet inom området driver engagement in assisted automation.

Tre studier har gjorts på testbanan AstaZero med hjälp av en Wizard of Oz uppsättning, dvs. att körningen upplevs vara automatiserad men styrs i själva verket av exempelvis en person i baksätet, vilket var fallet i dessa studier. Automationsnivån motsvarade det som Volvo Cars refererar till som ”oövervakad automatiserad körning” (SAE-nivå 4). I studierna varierades tre faktorer: instruktioner om systemets begränsningar, påminnelser om blick på vägen samt händer på ratten, och automatisk broms i sista momentet. I slutet av alla tre studier fanns det ett kritiskt moment där fordonet kör mot ett stillastående objekt [2, 3, 4].

I första studien behövde deltagarna inte ha händerna på ratten. De fick inte påminnelser om att hålla blicken på vägen, och fordonet bromsade automatiskt vid det sista momentet. Resultaten visade att alla deltagare hade blicken borta från vägen i mer än två sekunder, och en tredjedel av deltagarna hade blicken borta från vägen mer än åtta sekunder. Vidare så var tre av 30 deltagare extremt trötta och en av dem somnade under körningen.

I den andra studien fick deltagarna mer instruktioner om fordonets begränsningar, samt påminnelser om att hålla blicken vägen i två nivåer: visuell och auditiv. Förarna blev instruerade att inte ha händerna på ratten, och det fanns ingen automatisk inbromsning vid det sista momentet. Resultaten visade att påminnelserna om blicken på vägen minskade tiden som deltagarna hade blicken från vägen, men att en tredjedel av förarna ändå krockade i det sista momentet.

I den tredje studien blev hälften av deltagarna instruerade att hålla händerna på ratten. De fick också mer instruktioner om begränsningarna av fordonet, hade ingen automatisk inbromsning vid det sista momentet, samt fick både påminnelser om att hålla blicken på vägen och händerna på ratten. Resultaten visade här att deltagarna krockade i samma utsträckning i det sista momentet som i det andra experimentet. De som krockade hade hög tillit till att fordonet skulle klara den kritiska situationen, eller åtminstone varna föraren vid det kritiska tillfället. De som inte krockade hade en tydligare uppfattning om förarens ansvar och var mer medvetna om fordonets förmågor.

Övergripande slutsatsen från dessa studier är att påminnelser var effektiva men inte tillräckligt för att förhindra krockar i experimentet.

Framöver är planerna att genomföra studier med liknande experimentupplägg fast med lägre automationsnivå. Planen är att göra ett pilotprojekt med villkorad automation [5], samt undersöka förarövervakning med detektion av allvarliga nedsättningar så som extrem trötthet och alkoholpåverkan.

Källa

[1] A. Morando., P. Gershon., B. Mehler., & B. Meyler., AutomotiveUI ’20: 12th International Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications. Driver-initiated Tesla Autopilot Disengagements in Naturalistic Driving. 2020-09 Länk

[2] Victor, W T., Tivesten, E., Gustavsson, P., Johansson, J., Sangberg, F., & Ljung Aust. M. Human Factors. Automation Expectation Mismatch: Incorrect Prediction Despite Eyes on Threat and Hands on Wheel. 2018-11 Länk [3] Gustavsson, P., Victor, T. W., Johansson, J., Tivesten, E., Johansson, R., & Aust, M. L.Proceedings of the 6th Driver Distraction and Inattention conference, Gothenburg, Sweden. What  were  they  thinking? Subjective experiences associated  with automation expectation mismatch. 2020 18 [4] Tivesten, E., Victor, T. W., Gustavsson P., Johansson J.,  and Ljung Aust, M. (2019) Out-of-the-loop crash prediction: the automation expectation mismatch (AEM) algorithm, in IET Intelligent Transport Systems, vol. 13, no. 8, pp. 1231-1240, 8 2019. Länk [5] Pipkorn, L.; Victor, T. W., Dozza, M., & Tivesten, E. (2020) Driver conflict response during supervised automation: do hands on wheel matter? Transport Research Part F. Länk

Självkörande färjor och båtar

Trafikverket Färjerederiet satsar på klimatsmarta vägfärjor med en upphandling på fyra primärt eldrivna färjor till Stockholms skärgård [1].

Dessa färjor kommer åka Ljusteröleden och Vaxholmsleden och har förutom elmotorer även diesel- eller HVO-motorer. Dessutom kommer färjorna utföra lossning, åkning och förtöjning autonomt. Färjorna får plats med 60 bilar.

Upphandlingen pågår fram till 19 mars 2021.

I en annan nyhet har Zeabus, ett norskt företag, utvecklat en självkörande och eldriven färja till Trondheim i Norge [2].

Båten kan transportera upp till 12 personer inklusive cyklar, och skall kunna hämta passagerare från ena sidan av kanalen till den andra genom ett knapptryck från respektive sida.

En tredje nyhet på samma tema är att forskarna från MIT presenterat en ny båtprototyp ämnad för användning i Amsterdam [3]. Båten heter Roboat II, är självkörande och är både tyngre och längre än dess föregångare. Den kan därmed transportera passagerare.

Källor

[1] Kullenberg Rothvall, C., Sjöfartstidningen. Färjerederiet upphandlar fyra nya vägfärjor. 2020-10-21 Länk

[2] Cairns, R., CNN. Norway pioneered electric ferries. Now it’s making them self-driving. 2020-10-23 Länk

[3] Gordon, R., MIT News. Autonomous boats could be your next ride. 2020-10-26 Länk

Guldkorn från svensk forskning

Dessa guldkorn är bidrag från våra läsare – stort tack för det, och för all fantastisk forskning och utveckling som ni gör. Keep up the good work!

iQ-Pilot & iQ-Mobility. These are two recently finished projects co-funded by the Strategic vehicle research and innovation programme (FFI). The focus of the projects was development of new technology to realize flexible, energy-efficient transport solutions in cities. Several proof-of-concept prototypes have been developed and demonstrated, including autonomous buses and a smart coordination system for bus fleets. The research results were presented in a webinar earlier this week. These results are the joint efforts of Scania, Ericsson, INIT, Veoneer, Royal Institute of Technology (KTH) and Örebro University. 

Human interaction with autonomous minibuses. Tom Ziemke’s research group at Linköping University, in collaboration with researchers at VTI, will during the autumn start a new research project on people’s interaction with autonomous minibuses on campus. The research will focus on method development and empirical studies of how pedestrians, bicyclists and car drivers interact with the buses. A two-year postdoc position is available via this link (application deadline: August 5). For more information contact Tom Ziemke (tom.ziemke@liu.se).

GLAD – Goods delivery under the Last mile with Autonomous Driving vehicles. Small autonomous electric delivery vehicles (ADV) are expected to transform transportation of goods under the first and last mile. The advantages are increased transportation and energy effectiveness, but it is also important that these vehicles are safe and accepted in society. The aim of the GLAD project is to develop an initial knowledge base on efficiency, safety and human experience of ADVs for the first and last mile delivery of goods in Sweden, and on how to create a balance between these three aspects from a socio-technical perspective. To achieve this, the project will utilize Zbee vehicles that will be adapted in terms of vehicle design and autonomous vehicle behaviour, human-machine interface, teleoperation and vehicle management. The overall goal is to develop knowledge that accelerate introduction of new efficient goods delivery in our society and contributes to meeting the goals of Agenda 2030. This will be assured also by connecting a licentiate candidate to the project. The project is co-funded by Trafikverket and involves RISE, Halmstad University, Aptiv, Combitech and Clean Motion. It started in June 2020 and will run for ca 2 years. For more information contact azra.habibovic@ri.se.

Tactical Decision-Making in Autonomous Driving by Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation. Reinforcement learning (RL) can be used to create a tactical decision-making agent for autonomous driving. However, previous approaches only output decisions and do not provide information about the agent’s confidence in the recommended actions. This paper investigates how a Bayesian RL technique, based on an ensemble of neural networks with additional randomized prior functions (RPF), can be used to estimate the uncertainty of decisions in autonomous driving. A method for classifying whether or not an action should be considered safe is also introduced. The performance of the ensemble RPF method is evaluated by training an agent on a highway driving scenario. It is shown that the trained agent can estimate the uncertainty of its decisions and indicate an unacceptable level when the agent faces a situation that is far from the training distribution. Furthermore, within the training distribution, the ensemble RPF agent outperforms a standard Deep Q-Network agent. In this study, the estimated uncertainty is used to choose safe actions in unknown situations. However, the uncertainty information could also be used to identify situations that should be added to the training process. The paper will be presented at the Intelligent Vehicles Symposium (IV) in October 2020, and a preprint is available on arXiv. The code that was used is also available on GitHub For more information, contact Carl-Johan Hoel (carl-johan.hoel@volvo.com) at Volvo Autonomous solutions. This work was partially supported by the Wallenberg Artificial Intelligence, Autonomous Systems and Software Program (WASP), funded by Knut and Alice Wallenberg Foundation, and partially by Vinnova FFI.

Autonomous Mapping of Unknown Environments Using a UAV. As part of the research conducted within the project LASH-Fire (Eu-Horizon 2020, No.814975), RISE supervised the work of Chalmers students developing an automatic object search for indoor environments using a flying drone. At the core of this system a reinforcement learning (RL) algorithm was implemented for the drone to navigate, detect obstacles, recognize objects and explore the environment. This machine learning (ML) project marks a starting point for further development towards an autonomous identification and surveillance solution in a wide range of study cases where cargo ships, like the ones studied in LASH-Fire, are an ideal target application. A modularized approach was used targeting research areas such as obstacle avoidance, object detection & recognition, simultaneous localization and mapping, etc. The exploration module was specially challenging and will require further work but the project in general was successful in providing a methodology and tools when using flying drones for indoor environments. The Master’s thesis was conducted by Erik Persson and Filip Heikkilä, and is available via this link. For more information contact boris.duran@ri.se

Projektet ESPLANADE, som började 2017 och avslutades sista mars 2020, handlade om hur man visar att ett automatiserat fordon är säkert. Det finns flera problem som måste hanteras för att man ska kunna göra en komplett säkerhetsargumentation. Projektets resultat inkluderar därför nya metoder för säkerhetsargumentation för en ADS, några av dessa är: 

  • En process för säkerhetsanalys samt designprinciper för interaktionen när en människa överlämnar kontrollen över ett fordon till en ADS eller tvärtom. Processen innehåller existerande metoder som sekvensdiagram, orsak-konsekvensanalys och felträd, men applicerade på människa-maskininteraktion istället för enbart tekniska system
  •  Hur man definierar den operativa designdomänen (ODD) för en ADS utgående från önskade användningsfall, vilket innebär en definition av parametrar inom vilka en ADS-funktion är avsedd att fungera, samt strategier för att säkerställa att fordonet håller sig inom sin ODD.
  • En metod (kallad QRN) för riskanalys och framtagande av säkerhetsmål. Till skillnad från vanliga riskanalysmetoder bygger den inte på analys av specifika situationer utan på definition av acceptabel frekvens av incidenter med olika allvarlig konsekvens, och en mappning av incidenter till olika klasser av konsekvenser. Säkerhetsmålen uttrycks så att man säkert hamnar inom acceptabla frekvenser.
  • Ett ramverk för formell och systematisk hantering av säkerhetskrav med en kombination av åtgärder under utveckling och under drift, bland annat baserat på modeller av osäkerhet.
  • Användning av metoden funktionsanalys för att distribuera beslutsfattande på en ADS-arkitektur samt framtagande av säkerhetskrav.
  • Säkerhetskontrakt och komponentbaserad design för att underlätta kompletthetsbevisning i kravnedbrytning, möjliggöra kontinuerlig produktuppdatering, samt kunna uttrycka säkerhetskrav för sensorsystem som inkluderar kamera, radar mm.

En publik rapport och länkar till de flesta av projektets publikationer finns på projekthemsidan.

Prepare Ships Project. Running for 26 months, the H2020 project “Prepare Ships”, funded by the European Global Navigation Satellite System Agency (GSA), was successfully started in December 2019. The 5 consortium partners, coming from 3 European countries have developed a machine learning based future position prediction for ships in order to avoid ship collisions and close quarter situations as well as reducing environmental impact by more advanced decision making. In a RTK (Real Time Kinematic) software solution, it will both exploiting the distinguished features of Galileo signals as well as combining it with other positioning and sensor technologies. It will use the next generation maritime communication techniques VDES and the new suit of IALA Standards (S100) on sea charts. The innovation developed during the project can make more autonomy of navigation feasible by exchanging future positions and allow eased decision making on ships, suitable to become an international game changer for the future of autonomous shipping. The demonstration and testing will be done onboard three different vessels in the Gothenburg archipelago. The project is coordinated by RISE with partners from across Europe, including SAAB, Lantmäteriet, Telko and Anavs. For more information check out our homepage, join our linkedin group or contact Johannes Hüffmeier at RISE (johannes.huffmeier@ri.se).  

How do you ensure safety of autonomous shipping? Today’s risk assessment methods, application of methods and models used in shipping are usually based on humans being directly in charge of ships, VTS, port controls, etc. and may not be sufficient to reflect and evaluate the complexities and inherent risks of introducing further automation and digitalization in the shipping domain. The introduction of smart ships will create traffic situations between manned and unmanned ships where on one hand decisions and actions are based on algorithms and on the other hand by a human operator where a large part of the decision making. Increasing the level of automation implies that the goal-based standards for shipping need to be based on a risk assessment that reflects the expected roadmaps towards more smart ships and so far, research on autonomous transportation has focused on other parts than the effect of introducing and mixing different levels of automation and only very basic standards have been proposed by classification societies, where DNVs standards [DNV, 2018] have two pages in the appendix on basic set-ups for testing and validation. The main objective of the RFAF project financed by Trafikverket is to analyse how autonomous navigation can be proven to be safe. The aim of the project is to perform a simulator-based risk identification for autonomous shipping traffic. Increasing the level of automation implies that the goal-based standards for shipping need to be based on a risk assessment that reflects the expected roadmaps towards autonomy. Based on two use cases, the routes Fredrikshamn-Göteborg and crossing of the Ljusterö fairway, relevant risks are identified based on ship simulations performed by mariners describing especially nautical challenges for more autonomous shipping resulting in a common risk model. The project lasts from January 2020-December 2022. There are 3 project partners with RISE as coordinator. For more information visit the project website or contact Johannes Hüffmeier (johannes.huffmeier@ri.se).

The SWEA-financed (Energimyndigheten) Data-driven Optimised Energy Efficiency of Ships is a national project involving 7 ship owners, 3 companies from the supply chain and RISE, lasting for 16 months. The data analysis of energy consumption is often complex and there are different driving forces for decisions. However, increased data collection can be unprofitable if you do not have methods to analyze the complex systems. Developments within machine learning provides new opportunities to develop both technically and economically powerful tools energy efficiency. Even today, to some extent, economic driving is applied, for example. eco-driving, however, the effect is in many cases limited as decision-making is more complex than the operator / navigator can see. Also, not always available incentives and motivation of individuals to reduce energy use. However, data collection is increasing both quality review and analysis are not performed to the same extent. Using the results of the project’s data collection and analysis, recommendations can be given about which tools which can be developed in a next step, such as: a) nudging, decision support system or autopilot for ECO driving, b) route optimization based on the ship’s accelerations and motions, and c) decision support based on statistics or real-time analysis of data to identify optimal operation (parameters such as sea state, current, speed, load condition, etc.). The objectives of the project are to: a) Achieve reduced energy use on the project’s vessels by 10–35% both at quay and in sea operations, b) Demonstrate potential with machine learning of operational data, and c) Demonstrate the possibility that better operational data may form the basis for the development of generic energy efficiency tools for smaller vessels in commercial traffic. For any details on the project, reach out to Johannes Hüffmeier (johannes.huffmeier@ri.se).

Photonics Private Public Partnership Roadmaps for EU’s next Framework Program Horizon EuropéThe area of photonics for automotive applications is a significant area which includes not only photonics sensors for the EU defined topic Mobility and Safety for automated Road Transport. Photonics also plays a role in the path towards the targets of Zero Emission Road Transport, Clean Energy Transition, and the Industrial Battery Value Chain. The work of defining the Strategic Research Agenda (SRA) in the specific area of Photonics with EU industrial partners, universities and research centers is performed through the EU technology platform ”Photonics21”, which is funded by the EU commission. The current roadmap for Photonics was published in the document: “Europe’s age of light! How photonics will power growth and innovation, Strategic Roadmap 2021–2027” The section on Automotive and Transport can be found in section 3.9. The coordinator of the whole Photonics 21 is done by VDI Technologiezentrum GmbH in Düsseldorf, Link. We believe this is important as there are a lot of EU research money at stake. The current recommendation by the European Parliament for the whole Horizon Europe budget 2021 -2017 is €120 Billion. The research funding will be divided among many topics where Climate, Energy, and Mobility is one of the clusters. There is a large Swedish interest in the cluster and cooperation with industry is one important factor in the program. Most, if not all, of the European automotive industry are usually involved in at least selected programs.

Now, based on feedback from the new European Commission, the board of Photonic21 have decided to reshape the roadmap and as a consequence automotive & transport will henceforth be combined with the topics of climate and energy. Besides merging the different topics in one document, this gives us an opportunity to revise the previous document into something that we believe should support our industry even better, considering that the current document was prepared in 2018 and the present situation the industry is facing. We want to ensure that the guiding document capture the specific needs of the automotive industry. The aim of the work is to define the research topics of the Strategic Research Agenda (SRA) which will define the upcoming calls in the Horizon Europe program. 

We now invite comments on the current chapter and roadmap (provided in the link above). Determined by EU commission schedules this work has to be completed on 4 September, why we need your input no later than 24 August 2020. We ask for specific text suggestions and specific roadmap suggestions (compare with p. 140 in the above mentioned Strategic Roadmap). Please forward your suggestions to Jan-Erik Källhammer at jan-erik.kallhammer@veoneer.com. He acted as chair of the group Automotive and Transport in the current roadmap and now act as co-chair of the new group Climate, Energy, and Mobility together with Dr. Heinz Seyringer of V-Research GmbH in Austria. 

Resultatkonferens Trafikverket 2020

Trafikverket höll sin årliga resultatkonferens via webben det här året. I resultatkonferensen fick vi se några siffror från trafiksäkerhetsrapporten som Trafikverket, Transportstyrelsen och VTI sammanställt. Slutsatserna och siffrorna presenterades av trafiksäkerhetsanalytikerna Per Hurtig och Peter Larsson. Trafikverkets måldirektörer Maria Krafft och Jonas Eliasson ledde konferensen, och vi fick även höra ifrån infrastrukturministern Thomas Eneroth, Trafikverkets generaldirektör Lena Erixon, och Sofia Wieselfors och Melissa Frödin från Regeringskansliet.

Från ett övergripande perspektiv kan man sammanfatta resultaten som positiva gällande det viktigaste utfallet nämligen antal omkomna i trafiken, men samtidigt tyder de indikatorer som man använder för att förklara resultat så som antal omkomna i trafiken inte på några större förändringar ifrån tidigare år. Indikatorer syftar på till exempel nykter trafik, användning av cykelhjälm, hastigheter och säkra personbilar. Av nio mätbara indikatorer så är sju inte i linje för målen 2019.

Antal döda i trafiken för 2019 är 223 individer, till skillnads från 324 för 2018. Den största minskningen av omkomna ser man för dödsolyckor i personbilar som minskat med 40% jämfört med 2018. Dessvärre, så har antal omkomna i olyckor där tunga lastbilar är inblandade ökat de senaste två åren. Antal allvarligt skadade i trafiken exklusive gående fallolyckor är 3800 individer, till skillnads från 4200 för 2018. Cyklister är fortfarande speciellt utsatta i trafiken och står för hälften av fallen för allvarligt skadade i trafiken. Kategorin övrigt har också haft ökat antal olyckor 2019, och det är mer specifikt olyckor med elsparkcyklar som för 2019 var 150 fall.

Nytt etappmål för 2020-2030 presenterades: en halvering av antal omkomna i vägtrafik, sjöfart, luftfart och bantrafik. För bantrafik syftar halveringen även till att inkludera suicider, men inte för de andra trafikslagen. Nytt här är att målet inte bara syftar på vägtrafiken, utan även de andra trafikslagen. Antal allvarligt skadade inom varje trafikslag ska minska med 25%.

Egen kommentar

En signifikant del av konferensen spenderades på att prata kring det positiva utfallet för antal omkomna 2019, utan större förändring i indikatorerna som ska förklara sådana utfall. En förklaring till detta enligt Trafikverket är att olika indikatorer väger olika mycket. De indikatorer som väger tyngst för just ”risk för död” är hastighetsefterlevnad, säkra fordon, mittseparering och nykterhet, och tre av dem visar ändå bra resultat.

I diskussionen om dessa indikatorer pratade konferensledarna om att hastighetsefterlevnad inte är så bra, d.v.s. vi kör fortare än hastighetsgränserna. Den intressanta frågan blir därmed hur vi kan ändra normen och vårt körbeteende i Sverige när det kommer till hastighetsefterlevnad. Är förarstödssystem och självkörande fordon en lösning?

Vikten av sådan teknik lyftes i alla fall under konferensen som ett fokusområde för bättre utfall i trafiken.

Ni kan titta på hela konferensen här.