Etikettarkiv: Viscando

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.

5G Ride projektet löper vidare

Det svenska forskningsprojektet Future 5G Ride (tidigare 5G Ride) har fått ny finansiering på 31 miljoner kronor för att fortsätta forskning och utveckling på uppkopplade och autonoma fordon med hjälp av 5G [1].

Projektet som är delfinansierat av Vinnovas FFI-program leds av Kista Science City och Keolis, och genomförs tillsammans med Telia, Ericsson, KTH, T-engineering, Intel, Scania och Viscando. Viscando är ett nytt tillskott i konsortiet och erbjuder ytterligare en datakälla i form av infrastruktursensorer som mäter trafikanters positioner och banor.

T-engineering står för testfordonen som får en mängd olika datakällor att handskas med och ta beslut utifrån. Man nyttjar också ett trafiktorn för att undersöka fjärrkontroll av fordonet över 5G-uppkoppling.

Egen kommentar

Det här projektet har många viktiga pusselbitar i det som kan komma utgöra framtidens mobilitet. Det ska bli spännande att följa.

Källa

[1] News Cision: Kista Sciency City AB. Mångmiljonsatsningen på framtidens kollektivtrafik fortsätter. 2021-12-13 Länk

Telematics Valley: AI in Automotive – Reality Check

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Men simulatorer kräver:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Sammanfattning

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