Etikettarkiv: VTI

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 

Artificiell intelligens, Konferenser, Kooperativa system, Samverkan människa - maskin, Trafiksäkerhet

FFI Trafiksäkerhet och Automatiserade Fordon 2019

I tisdags hölls FFIs delprogram Trafiksäkerhet och Automatiserade Fordon sin årliga resultatkonferens. Programledaren Ulrika Landelius inledde med att berätta om den nya övergripande färdplanen för FFI, kopplad till Agenda 2030-målen. Vidare så pågår det en utvärdering av hela FFI-programmet som ska vara klar i slutet av året.

Därefter visade Rikard Fredriksson från Trafikverket en analys av trafiksäkerhetsindikatorer och dödsolyckor 2018:

  • 2018 ökade antalet omkomna i trafiken med ca 30%. 
  • I stort sett hela ökningen är på statliga vägar. Den största delen av ökningen står bilförarna för, medan cyklisterna dominerar bland de allvarligt skadade. Äldre bilar står för en oproportionellt stor andel av olyckorna. 
  • Som det ser ut just nu kommer Sverige att missa det uppsatta trafiksäkerhetsmålet för 2020 då flera indikatorer pekar åt fel håll. Det är bland annat bättre hastighetsefterlevnad som behöver uppnås liksom nykter trafik samt bättre drift och underhåll av infrastrukturen och bättre användning av cykelhjälm. Dessutom behöver gamla bilar skrotas!
  • En intressant reflektion är att det bör finnas en starkare koppling mellan indikatorer och FFI-portföljen. 

Projektpresentationer från den strategiska cykelsatsningen:

  • Att dela olika världar, Katja Kircher, VTI.Beeendeanalyser i projekten TRACE och ADVanCE visar att cyklister och bilister ställs inför olika utmaningar. Högre komplexitet för cyklister är normalt, och framförallt ändras det snabbare för cyklisterna. Ofta råder det oklarhet om vilka regler som gäller för cyklister. Man kan inte låta bli att undra: Hur kommer det då gå för automatiserade fordon i sådana situationer?
  • Cyclist Collision Avoidance Using Imagery Sensor, Tobias Aderum, Veoneer. Veoneers trackingsystem för att identifiera och autobromsa för cyklister sitter bl.a. i nya Mercedes A-klass. För att vidareutveckla systemet har projektet också försökt att, genom att identifiera hjulens ellipser, räkna fram cykelns tillståndsparametrar och prediktera cyklistens avsikter. Resultaten är inte perfekta men lovande. Behöver vidareutveckling för att kunna hantera exempelvis dåliga väder- och ljusförhållanden. 
  • V2Cyclist: Kan V2X bli en användbar teknik för cyklister? Johan Fagerlönn, RISE. Hjälmprototyper för V2X kopplade till en molntjänst samt användargränssnitt via ljud och vibrationer via en ben-ledare. Prototypen ha utvärderats med ett begränsat antal deltagare med lovande resultat. En reflektion är om smarta hjälmar kan öka användning av hjälmar generellt sett? Och hur upplevs det när man bara får varning från en del fordon men inte alla?

Bengt Pipkorn från Autoliv föredrog humanmodellering: var är vi och vart är vi på väg? Med humanmodeller menas modeller av den mänskliga kroppen. Modellerna kan sedan skalas för att representera olika människor: stora och små, män och kvinnor etc. Några resultat:

  • Nyare bilar ger ökade skaderisker i vissa fall, som hjärnskakning, höftskador. Riskgrupper är kvinnor, äldre, överviktiga. Humanmodellen SAFER THUMS kan idag prediktera risken för vissa frakturer för olika åldrar. För att möjliggöra utveckling av ett mer generellt skyddssystem utvecklas humanmodeller för olika storlekar av åkande. 
  • I framtiden när bilarna blir mer automatiserade och de åkande kan välja olika sittpositioner kommer det att krävas nya metoder för att prediktera skaderisken och nya skyddssystem.
  • Nya sittpositioner i automatiserade fordon som väntas bli farliga: bakåtlutad och bort från främre airbags, bakåtvänd, roterad, sovande.

Johan Svahn från Scania drog därefter projektet ARCHER – Arkitektur och säkerhet för autonoma tunga fordon. ARCHER:s syfte var att utforska problemställningarna kring utveckling av automatiserade tunga fordon. Projektet startade relativt tidigt i utvecklingen av AD vilket gjort att omvärlden hann förändras och det tänkta projektupplägget blev mindre relevant, samtidigt som svårigheterna visade sig vara större än väntat. Projektets fokus hamnade därför istället på förståelse, metoder och principer samt modellering och simulering. Säkerhetsmekanismer, redundanskoncept, gapanalyser, verifieringsstrategier och utvärdering av säkerhetskultur var andra delar som ingick. Arbetet fortsätter delvis inom ramen för PRYSINE-projektet (Programmable systems for intelligence in automation)

Efter Horizon 2020 (H2020) kommer nu nästa stora EU-forskningsprogram Horizon Europe (2021-2028). Mats Rosenquist från AB Volvo berättade om programmet och hela det stora nätverket som finns i EU-sammanhang. Han poängterade att det är viktigt att FFI-projekt används för att skapa argument och driva fram viktiga frågor på EU-nivå. Och fortfarande återstår två utlysningar inom Automated Road Transport 2020!

Trent Victor från Volvo Cars diskuterade sedan hur vi säkrar att under färd lämna tillbaka kontrollen till föraren från ett automatiserat fordon?, ett aktuellt ämne bl.a. med tanke på incidenter och olyckor. Några slutsatser:

  • En studie utförd av Volvo Cars visade att förarna inte reagerar eller reagerar försent när de behöver snabbt ta tillbaka kontrollen från automationen, oavsett om man har händerna på ratten eller inte, om man tittar på vägen eller inte. Det finns helt enkelt begränsningar i människans reaktion- och kognitivförmåga. 
  • Det är stor skillnad på självstyrande fordon och självkörande fordon, vilket inte framgår av SAE-skalan. 
  • Problem uppstår när man byter roll. Är jag tillräckligt bra på att hantera bilen efter att ha fått ta över? Vilket tillstånd är jag i efter att ha varit ur loopen ett tag? Vad händer om den så kallade operativa kördomänen (ODD) plötsligt ändras? Om systemet fallerar? Systemen måste kunna stödja föraren i en mer utdragen överlämningsprocess.
  • En slutsats är att man borde ta fram ett alternativ till SAE-skalan. Nivåerna bör förenklas till: manuell – övervakad körning – ej övervakad körning. 

Slutligen föredrag Lars Hammarstrand från Chalmers projektet COPPLAR – Robust visual localization for self-driving vehicles in every season. För automatiserade fordon är det viktigt att de kan lokalisera sig i omgivningen. Men det är ingen enkel uppgift. De viktigaste utmaningarna här är att kunna utföra lokaliseringen med tillräcklig noggrannhet. En svårighet är att omgivningen ändrar sig såväl över längre tid (sommar-vinter) som kortare (dag-natt) tid och till och med ögonblick (stationära objekt). COPPLAR har använt semantiska annoteringsmetoder i maskininlärning för att sortera ut några av dessa problem.

Och till sist var det ett par öppna frågor som diskuterades:

  • Är det bra eller dåligt att man ser många bekanta ansikten i publiken?
  • Hur ser vi till att resultaten från FFI-projekt kommer till användning i industrin och samhället? Hur mäter man effekten av FFI-projekt?
Forskningsprojekt, Positionering, Samhällspåverkan, Samverkan människa - maskin

Svensk forskning imponerar

Som utlovat så kommer här en sammanställning av relevant svensk forskning. Den är långtifrån heltäckande, dock inte mindre imponerande för det. Den visar på både bredd och djup samt det unika samarbetet som vi har mellan olika aktörer. Stort tack för alla bidrag! // As promised before, here comes a summary of relevant Swedish research. It is far from comprehensive, yet very impressive. It shows both depth and width, and the unique collaborative environment that we have in Sweden. Thanks to all contributors!

Sound design for self-driving cars. The recently started FFI project Sound Interaction in Intelligent Cars explores the role of sound in enhancing user experience during unsupervised autonomous driving. The work focuses on a set of design challenges that could have important effects on people’s willingness to use and buy self-driving cars, including lack of trust in the new technology and increased risk of motion sickness. For instance, the project examines the potential for sound to subtly inform users about upcoming vehicle maneuvers before they actually take place, allowing the users to better anticipate the vehicle’s imminent behavior. In addition to addressing established challenges, the project identifies and examines completely new ways to use sound and meet users’ needs in an environment where they no longer have responsibility as drivers. The work is a collaboration among Volvo Cars, RISE, and the audio production company Pole Position Production and will result in prototypes of complete sound design solutions for self-driving cars. The solutions will be evaluated with users in a VR setting as well as in a real demo car during 2020. For more information contact Fredrik Hagman at Volvo Cars (fredrik.hagman@volvocars.com). 

Adapting new city districts for autonomous vehicles. Halmstad University, together with ten other organisations in seven different countries, has received EU funding for a new research project for the development of smart cities. The project aims to facilitate the planning and development of new city districts so that they are adapted for electric autonomous vehicles. The project is called SUV (Stimulating the Up-take of Shared and Electric Autonomous Vehicles by Local Authorities) and brings together universities, transport organisations and municipalities for a sustainable development of urban environments. Halmstad University will in the project contribute with technologies for connected and collaborative autonomous vehicles. One example of such technology is the communication between vehicles, as well as between vehicles and the infrastructure. The University will also contribute with technical competence in modelling different scenarios with autonomous vehicles. Examples of these scenarios are the traffic flow in cities and how to connect autonomous driving in different environments, such as between a restricted harbour area and the public road network. Varberg municipality is also a project partner. For more information contact Magnus Jonsson (magnus.jonsson@hh.se) at Halmstad University.

System-av-system för effektiv hantering av nödsituationer. HIEM (Holistisk och integrerad nödsituation hantering med hjälp av avancerad teknik och utrustning vid trafikolyckor) är ett Vinnovafinansierat bilateralt projekt med Kina, och SoSER (System av system för effektiva räddningsinsatser och mobilitet i städer) är ett Vinnovafinansierat projekt inom system-av-system för urban mobilitet (SoSSUM). Båda dessa projekt handlar om effektiv hantering av nödsituationer men med olika fokus. I HIEM avser vi utveckla avancerad teknik för hantering av nödsituationer som inkluderar prehospital diagnostik, sjukhusval, navigering av utryckningsfordon, smart infrastrukturanpassning, kontroll av trafikflöden och hantering av trafikstockningar, trådlöskommunikation och systemintegration. I SoSEER fokuserar vi på system-av-system (SoS) och utvecklar SoS metoder för räddningsinsatser, inklusive arkitektur, modellering, simulering och integration.  Tillsammans kommer projekten att leverera ett effektivt system-av-system för räddningsinsatser som förbättrar mobilitet i städer vid trafikolyckor, och bidra till utveckling av framstående kunskapsbas i Sverige och utbildning av specialister inom området system-av-system. Både HEIM och SOSEER involverar fyra forskningsinstanser (Chalmers tekniska högskola: trafikflödesstyrning; RISE: systemintegration; Uppsala universitet: optimal ruttval; och VTI: trafiksäkerhet och nödhantering) och fyra industriaktörer (Medfield Diagnostics AB: utrustning för snabb prehospital diagnostik; H&E Solutions: fordonsutrustning för trådlöskommunikation; WSP AB: Intelligent infrastruktur och tjänsteleverantör; FellowBot AB: platsplanering för nödfordon). Det kinesiska forskarteamet leds av Changjiang Professor Wei Wang som är en av de mest inflytelserika transportforskarna i Kina med över 30 års erfarenhet inom nödhantering. Projekten kommer att pågå i tre år från 2019-04 till 2022-04 och välkomnar intressenter inom räddning och sjukvård att ta kontakt med konsortiet för diskussion och utveckling. För mer information kontakta Xiaobo Qu (xiaobo@chalmers.se) på Chalmers eller Lei Chen (lei.chen@ri.se) på RISE.

Hur upplevs olika körstilar? I slutet av FFI-projektet HaTric (Användargränssnitt för automatiserade fordon) genomförde Design & Human Factors försök på AstaZero med Wizard-of-Oz-bil från Volvo Cars. En Wizard-of-Oz-bil är gjord för att upplevas som helt självkörande, men framförs i verkligheten av en dold testförare i baksätet. Under försöket fick deltagarna uppleva två olika körstilar med fordonet som körde en bana med ett antal vanliga trafiksituationer. Fordonet körde ett varv med en mer offensiv stil och ett varv med en mer defensiv stil. Deltagarna fick skatta tillit i de olika situationerna och de intervjuades om sin uppfattning om hur fordonet uppförde sig och fungerade. Nu har vi analyserat klart resultaten från studien och några intressanta slutsatser är att människors tillit till fordonet påverkas mycket av situationerna, t.ex. om det finns oskyddade trafikanter med i situationen. Det var inte en körstil som upplevdes som mest tillitsskapande i alla situationer, men på det stora hela föredrog deltagarna den mer defensiva stilen. När det gällde deltagarnas förståelse och mentala bild av fordonet så byggde deltagarna tydligt upp en omfattande bild av hur fordonet fungerade och tänkte på baserat den väldigt begränsade input de fick. De tolkade in tekniska funktioner och komponenter, egenskaper, förmågor och till och med personlighet baserat på fordonets körning i de olika situationerna. För mer resultat, håll utkik efter kommande publikationer i Transportation Research Part F och licentiatsseminarier under hösten. Kontaktperson är Lars-Ola Bilgård (lars-ola.bligard@chalmers.se) på Chalmers. 

NPAD (Nätverks-RTK Positionering för Automatiserad Körning) är ett FFI-projekt som löper från maj 2018 till april 2020.Projektets mål är att möjliggöra Nätverks-RTK GNSS-positionering för ett stort antal mobila plattformar genom att tillämpa den standard som utvecklats av 3GPP samt anpassa Lantmäteriets befintliga infrastruktur (SWEPOS). Nätverks-RTK är en GNSS-teknologi som har potential att kunna svara mot krav på kostnad, noggrannhet och tillgänglighet. Denna teknologi bygger på att korrektionsdata från en fast referensstation kan tas emot av GNSS-mottagaren. Dagens distribution av korrektionsdata är inte byggt för en massmarknad av t.ex. automatiserade fordon eller smartphones. 3GPP arbetar nu med standardisering kring hur korrektionsdata skulle kunna distribueras via mobilnätet vilket skulle kunna möjliggöra positionering på cm-nivå för en massmarknad.  Projektet syftar till att sammanställa kravbilden utifrån automatiserade fordon, undersöka hur befintliga system för distribution av korrektionsdata skall anpassas och hur en komplett arkitektur skall se ut för distribution via mobilnätet. En demonstrator skall tas fram för att utföra tester och demonstrera tekniken dels på AstaZero och dels längs utvalda vägsträckor. Testerna skall validera den tekniska lösningen och testa både basstationsbyte och skifte mellan referensstationer.Projektet koordineras av RISE och övriga deltagare är AstaZero, Caliterra, Einride, Ericsson, Lantmäteriet, Scania, AB Volvo och Waysure. För mer information kontakta Stefan Nord (stefan.nord@ri.se) på RISE. 

Positionering på AstaZero. A0REF består av 3st Nätverks-RTK referensstationer monterade på tre olika ställen på testanläggningen AstaZero. Dessa har i samarbete mellan Lantmäteriet, MT och AstaZero placerats på AstaZero för att erbjuda referenspunkter med en noggrannhet på mm-nivå (s.k. ankarpunkter). Dessa kan sedan användas för att mäta in andra objekt på banan eller mätinstrument för att mäta på fordon, t.ex. position och hastighet, med spårbar noggrannhet. För mer information kontakta Stefan Nord (stefan.nord@ri.se) på RISE. 

Implementering av självkörande bilar: Överblick av problem och möjligheter avseende samhälleliga och etiska aspekter är ett projekt vid Institutet för Framtidsstudier i samarbete med KTH, som löper under delar av 2019 och 2020 inom ramen för Trafikverkets forskningsprogram ”Vision Zero Academy”. Som projekttiteln antyder är målet med projektet är att analysera etiska och samhälleliga aspekter avseende implementeringen av självkörande fordon. Projektet syftar å ena sidan att ge en bred överblick över vilka etiska frågor som förtjänar att belysas ytterligare. Å andra sidan kommer projektet bidra till att genomföra två djupare analyser av två sådana frågor. Först kommer vi analysera etiska maskinbeslut med avseende på självkörande fordon. Sedan kommer vi att analysera ansvarsfrågor rörande informationsflöden och människors personliga integritet. För mer information besök projektets websida eller kontakta Björn Lundgren (bjorn.lundgren@iffs.se) på Institutet för Framtidsstudier. 

Human Interaction with Automated Vehicles in Cities. This topic will be addressed in a new EU-project called Supporting the interaction of Humans and Automated vehicles: Preparing for the Environment of Tomorrow (SHAPE-IT) that will start in October 2019 and be coordinated by Chalmers. The main objective of SHAPE-IT is to facilitate safe, acceptable (and, ideally, desirable) integration of user-centred and transparent AVs into tomorrow’s mixed urban traffic environments, using both existing and new research methods, designing advanced interfaces and control strategies. This project spans three complementary facets of AV/human factors research: 1) understanding the behaviour of different road-users (inside and outside AVs) when interacting with AVs, investigating cognitive processes, predictability, trust, acceptance and safe interaction following an initial, and long-term exposure to AVs; 2) researching design strategies for the interfaces used for communication and interaction between AVs and humans (inside and outside AVs), and 3) integrating knowledge on human/AV interactions into models to perform prospective mixed traffic-AV safety assessments. As Artificial Intelligence (AI) is a core technology for AV development, in this project, we will also seek to integrate knowledge of human factors with that of AI in AV development, reducing the gap between human-factors and AI scientists, and AV software developers. Fifteen PhD-students will be performing research in the project (the recruitment is ongoing), together with their academic and industrial supervisors. For more information visit the project website or contact Jonas Bärgman (jonas.bargman@chalmers.se) at Chalmers.

Kunskapsunderlag om uppkopplade, samverkande och automatiserade fordon, farkoster och system. Under våren har Trafikanalys haft regeringens uppdrag att ta fram ett trafikslagsövergripande kunskapsunderlag som belyser utmaningar och möjligheter med uppkopplade, samverkande och automatiserade fordon, farkoster och system. Nu har detta publicerats i en rapport som hittas här. Där konstateras bland annat att utvecklingen kommer att ha störst påverkan på vägtrafiken, dels för att denna delsektor är ekonomisk störst och dels för att nyttorna blir mest påtagliga där. Det finns också risk för negativa effekter, som exempelvis risk för ökad vägtrafik som kan motverka de positiva effekterna och bidra till ett mer utspritt boendemönster och försämra underlaget för kollektivtrafik. Delat resande kommer att bli mycket viktigt för att lyckas begränsa den förväntade trafikökningen i urbana miljöer. Vidare konstateras det att utvecklingen rymmer också en rad potentiella målkonflikter; mellan ett kostnadseffektivt och integrerat transportsystem respektive samhällets sårbarhet för extrema risker, mellan enkel och effektiv datakommunikation respektive datasäkerhet, och mellan en storskalig tillgång till data för verksamhetssamordning respektive integritetsrisker. En rekommendation från studien är att det nationella ansvaret för riskhantering klarläggs och att resurser sätts av. Beaktat de osäkerheter som finns om den framtida utvecklingen konstateras att en bred palett av styrmedel kommer att behöva analyseras inför framtiden. För mer information kontakta Lennart Thörn (lennart.thorn@trafa.se) på Trafikanalys. 

Autobike – självkörande cykel. Syftet med studentprojektet Autobike är att utveckla en självkörande cykel som ska användas i testmiljöer för autonoma bilar. Innan autonoma bilar lanseras på marknaden testas de i testmiljöer för att säkerställa att de fungerar som de ska och till exempel kan väja för en cyklist som dyker upp helt oväntat.  Projektet sker i samverkan mellan Mälardalens högskola, Chalmers, AstaZero, Cycleurope och Volvo Cars. Under hösten och våren har studenterna arbetat med alltifrån val av cykel och utvecklingen av elektroniken, mjukvaran, programmeringen och mekaniken, till implementering av kontrollsystemet och testning av cykeln. Att få cykeln att balansera var inte det enklaste. Utvecklingen fortsätter efter sommaren. Här och här hittas mer information. 

V-Com. It is a precautionary system that communicates safety-critical information between truck drivers and vulnerable road users that was presented by six final year MSc students from Blekinge Institute of Technology and Stanford University together with Volvo Group Connected Solutions and its Silicon Valley based Innovation Lab Hub at this year’s Stanford EXPE – design experience. In Stanford’s capstone project, ME310, which runs from October to June, they move in a Design Thinking process through phases of needfinding, ideation, prototyping and more to arrive at a final detail designed product to display at the final exhibition, the EXPE. V-Com is a system of sensing, computation and communication components that the students mounted as an add-on on a truck. For more information visit this site or contact Jenny Elfsberg (jenny.elfsberg@volvo.com) at Innovation Lab Hub US at Volvo Group. 

Infrastruktur, Samhällspåverkan

Hur påverkas framkomligheten?

Inom pågående EU-projektet CoEXist utforskar VTI och Göteborg stad hur mixen av olika typer av självkörande fordon påverkar framkomligheten i delade miljöer där olika trafikslag behöver samsas om utrymmet [1]. En del av studien fokuserar också på hur framkomligheten påverkas under tiden som staden arbetar med stora infrastrukturförändringar.

CoEXist bygger på tre pelare, varav VTI leder arbetet för de två senare:

  • Utveckling och uppdatering av trafikmodeller.
  • Utveckling av verktyg för att bedöma hur redo vägutformning eller annan infrastruktur är. 
  • Planering inför de kommande förändringarna av infrastrukturen. Åtta befintliga infrastrukturutformningar utvärderas med de uppdaterade trafikmodellerna och det speciellt utvecklade verktyget. 

Våren 2019 kommer forskarna inom CoEXist att ägna sig åt fallstudier, hösten åt analys, sedan återstår några månader åt att färdigställa slutrapporten.

Projektet CoEXist bekostas med 3,5 miljoner euro inom Horizon 2020. Utöver Göteborg stad deltar också städerna Helmond i Nederländerna, Milton Keynes i Storbritannien och Stuttgart i Tyskland. Varje stad har tagit fram två tillämpningsfall, där verkliga problem studeras när det gäller effektivitet och säkerhetsaspekter i trafiken.

Källor

[1] VTI. Så ska automatiserade fordon samsas med övrig trafik. 2019-05- Länk

Funktionell säkerhet, Lastbilar, Mjukvara, Personbilar, Simulering

Open Innovation Lab presenteras

Under veckan hölls ett event för att presentera resultaten av forskningsprojektet Open Innovation Lab (OIL) med parterna RISE Viktoria, VTI, Volvo Cars, AB Volvo, Semcon och HiQ [1] .

Projektets syfte var att utveckla en öppen, licensfri simuleringsplattform, en verktygskedja för att stödja utveckling, test och demonstration av mjukvarukomponenter för fordon, samt att demonstrera öppen innovation baserad på dessa.

Projektet var uppdelat i två huvudaktiviteter för att uppnå detta.

Den första aktiviteten var att utveckla en öppen platform för att skapa simulatorer i vilka mjukvaruutvecklare snabbt kan utveckla, testa och visa upp sina prototyper utan att de måste ha tillgång till dyra licenser eller access till slutna miljöer där denna typ av verktyg finns tillgängliga (t. ex in-house hos OEM:erna).

Den andra aktiviteten syftade till att demonstrera öppen innovation genom att engagera universitetsstudenter att utveckla infotainment applikationer för en Volvobil genom att använda Volvos Android Automotive plattform.

 Under eventet presenterades den i projektet framtagna plattformen och på olika stationer i lokalen demonstrerades med hjälp av simulatorer exempel där prototypfunktioner integrerats med digitala tvillingar av fordon från AB Volvo och Volvo Cars. 

Projektparterna visade också hur arbetsflödet för att installera en simulatormiljö kan se ut och hur man ska göra för att integrera en ny mjukvarufunktion.

 Slutresultatet från projektet finns på projektets hemsida openinnovationlab.se.

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.
Forskningsprojekt

Svensk forskning när den är som bäst

I fotbollsvärlden pratas det den här veckan mycket om ”the Swedish way” – uthållighet, fokus, målmedvetenhet, teamarbete. Här i nyhetsbrevet tänkte vi fortsätta i samma anda och lyfta fram några svenska forskningsprojekt och resultat som oftast uppkommit tack vare just dessa egenskaper hos våra forskare. Stort tack till er alla som tipsat oss om relevant forskning och skickat in era sammanfattningar!

ESPLANADE (esplanade-project.se) är ett FFI-projekt som löper från januari 2017 till december 2019. Målet är förbättrad metodik för att visa att automatiserade fordon är säkra. Projektet fokuserar på fordon med ADS-funktioner (Automated Driving System) på nivå 4 enligt SAE-skalan (ett fordon som kan köra helt utan förarinteraktion under begränsade förutsättningar). Vi vet att sådana funktioner har ett antal karakteristiska skillnader mot traditionella fordonsfunktioner där säkerhetsbevisning sker enligt standarden ISO 26262. En ADS-funktion har full kontroll över fordonet, och en viktig del av säkerheten ligger därför i att systemet kör på ett säkert sätt, dvs tar taktiska beslut som inte försätter fordonet i farliga situationer. Därför behöver vi metoder för att säkerställa att systemet tar taktiskt säkra beslut. Andra problem som projektet arbetar med rör hur man visar att sensorernas prestanda är tillräckliga för uppgiften i varje givet ögonblick, vilka arkitekturmönster som är användbara för en ADS, hur man hanterar säkerhetsbevisning för system med icke-deterministiska algoritmer (AI, machine learning), hur man gör hazardanalys för en ADS med en mycket komplex situationsanalys, säkerhetsbevisning för förarinteraktion, och hur man visar fullständigheten i kravnedbrytning för komplexa system. Projektet koordineras av RISE och övriga deltagare är Aptiv, Comentor, KTH, Qamcom, Semcon, Systemite, Veoneer, Volvo Cars, Volvo AB och Zenuity.

Rullande busskur. Detta är ett FFI-projekt som löper från maj 2018 till oktober 2018 och som syftar till att förstå möjligheter och begränsningar ur ett tekniskt perspektiv när det gäller självkörande småbussar på landsbygden, förstå möjligheter och begränsningarna ur ett beteendeperspektiv, dvs. acceptansen av den tekniska innovationen hos resenärer och allmänheten, hitta lämpliga geografiska områden inom Skellefteå kommun där upplägget skulle kunna testas, samt få en bild av kostnaderna och nyttorna. Målet med studien är att skapa förutsättningar för en framtida ansökan för ett demonstrationsprojekt.

HARMONISE är ett FFI finansierat projekt  med målet att undersöka olika sätt att harmonisera, förenkla, hantera och förbättra hur förare interagerar med tekniska system som automatiserar delar av eller hela den dynamiska körningen i fordonet. Projektet är ett samarbete mellan Volvo AB, Volvo Cars och RISE Viktoria. Projektet kommer att utveckla och testa olika koncept, som stödjer interaktionen mellan förare och fordon på ett multimodalt sätt och utveckla designriktlinjer. Projektet utforskar problematiken när en förare tror att hon/han har mer support (nivå 4) än vad som för tillfället erbjuds.  Nya rön från distribuerad kognition och kroppslig kognition (embodied cognition) utforskas som teoretisk grund. Mer information om projektet hittas här och kontaktperson är Emma Johansson (emma.johansson@volvo.com).

Människor och interaktiva autonoma system. Sam Thellmans forskarstudier i kognitionsvetenskap vid Linköpings universitet (huvudhandledare: Tom Ziemke) undersöker hur människor förstår interaktiva autonoma system, som sociala robotar och självkörande fordon. Avhandlingens syfte är att belysa hur, när och varför människor tillskriver autonoma system intentionella tillstånd, som mål (t.ex. “bilen vill till punkt X“) och övertygelser (t.ex. “bilen har sett fotgängaren”), och hur detta påverkar människors förmåga att interagera med autonoma system. I forskningsarbetets första etapp undersöktes människors tolkningar av beteende hos människolika robotar (Thellman, Silvervarg, & Ziemke, 2017) och självkörande bilar (Petrovych, Thellman, & Ziemke, in press), det senare i samarbete med VTI/Linköping. Relevanta publikationer:

  • Petrovych, V., Thellman, S., & Ziemke, T. (in press). Human Interpretation of Goal-Directed Autonomous Car Behavior. In CogSci 2018: Changing Minds. 40th Annual Meeting of the Cognitive Science Society, Madison, VA. Cognitive Science Society.
  • Thellman, S., Silvervarg, A., & Ziemke, T. (2017). Folk-psychological interpretation of human vs. humanoid robot behavior: exploring the intentional stance toward robots. Frontiers in psychology, 8, 1962.

Optimala manövrar. Victor Fors har i sin licavhandling vid Linköpings universitet tittat på vad som händer när bilen gör en manöver nära gränsen för vad den faktiskt klarar av för att undvika att krascha. Målet på kort sikt är att få en uppfattning om hur optimala manövrar ser ut, och på längre sikt att bygga in insikterna från avhandlingen i ett säkerhetssystem för förarlösa fordon. Avhandlingen går under titel Optimal Braking Patterns and Forces in Autonomous Safety-Critical Maneuvers och ingår i det stora WASP-programmet, Wallenberg Autonomous Systems and Software Program, finansierat av Knut och Alice Wallenbergs stiftelse.  Vid frågor kontakta Victor Fors (victor.fors@liu.se).

NPAD (Network-RTK Positioning for Automated Driving) är ett projekt finansierat av Vinnova FFI som skall utforma ett system för stora volymer automatiserade fordon eller andra mobila plattformar med behov av noggrann positionering. Projektet staratade i maj och kommer pågå till april 2020. Det kommer att genomföras i flera steg där en demonstrator kommer att utformas baserat på krav från både automatiserad körning och andra mobila plattformar. Projektet skall bland annat: a) definiera kraven för positionering för automatiserad körning, b) analysera kraven på ett distributionssystem för korrektionsdata, c) utforma ett referenssystem på AstaZero för utvärdering av mätosäkerhet hos positioneringssystem och d) utföra test och validering av systemet baserat på en automatiserad fordonsapplikation från Einride. Projektpartners är: RISE, AstaZero, Ericsson, Lantmäteriet, AB Volvo, Scania, Einride, Waysure och Caliterra. Kontaktperson är Stefan Nord (stefan.nord@ri.se).

Drivers quickly trust autonomous cars. Successful introduction of autonomous cars requires autonomous technology that users experienced as trustful and useful. The aim of this study conducted by Volvo Cars within the FFI-project Human Expectations and Experiences of Autonomous Driving (HEAD) was to explore if drivers trust a fully autonomous car and if they experience that in-vehicle tasks can be conveniently carried out when in full autonomous mode. The test was conducted on a test track and an autonomous research car was used. The car was capable of handling the test track driving environment with full autonomy. When in full autonomous mode the participants got to engage in individually selected tasks, such as use media display, read, eat, drink and carry out work tasks with their own portable device. The results show that participant trust the autonomous car and they find it convenient to conduct in-vehicle tasks while in full autonomous mode. The study will be presented at the AHFE-conference this summer:

  • Broström, R., Rydström, A., Kopp, C., (in press) Drivers quickly trust autonomous cars. In the 9th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics, July 2018, Orlando, Florida, USA.

Customer perspectives. Intermetra Business & Market Research Group AB conduct studies mainly for the public sector in Sweden, with a focus on passenger transport. Among our most recent studies is a cross industry study on the customer perspective on Mobility as a Service in collaboration with RISE. We are now in the process of finalizing the result on a study on customer perspective on autonomous vehicles. The study has been conducted by a web survey to a representative sample of the Swedish population, with 500+ completed surveys. The study covers questions such as the Swedes knowledge and attitudes towards autonomous vehicles, as well as alternative sources of fuel. The results are expected to be available by the end of July. For more info, contact Markus Lagerqvist (markus@intermetra.se).

CoEXist is a European project (May 2017 – April 2020) which aims at preparing the transition phase during which automated and conventional vehicles will co-exist on cities’ roads. CoEXist aims at enabling mobility stakeholders to get “AV-ready” (Automated Vehicles-ready). To achieve its objective, CoEXist develops a specific framework and both microscopic and macroscopic traffic models that take the introduction of automated vehicles into account. The tools developed in the framework of CoEXist are tested by road authorities in the four project cities: Helmond (NL), Milton Keynes (UK), Gothenburg (SE) and Stuttgart (DE) in order to assess the “AV-readiness” of their local-designed use cases. Swedish partners in the CoEXist project is VTI and the City of Gothenburg. Homepage: https://www.h2020-coexist.eu/. Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) for more information.

SMART. The aim of the SMART project is to enhance and further develop todays state-of-the-art traffic models in order to enable analysis of future traffic systems. The project consists of two PhD projects, one focusing on microscopic traffic simulation and the behaviour of and interaction between conventional and automated vehicles, and one focusing on mesoscopic simulation and fleets of automated vehicles. The project is carried out by VTI, KTH and LiU and is funded by Trafikverket via Centre for Traffic Research (CTR). Contact Johan Olstam (johan.olstam@vti.se) or Wilco Burghout (wilco@kth.se) for more information.

Predicting  driver actions.The largest factor in traffic accidents today are human errors. There are many ways, in which problematic behaviors such as inattention can be mitigated. One of the tools used for this purpose is warning systems. There are situations where a warning system based on information from only one given point in time can provide an insufficient time window for the driver to react. A prediction of future events could be used in order to increase the amount of time between the warning and the dangerous event. This study explores possibilities of using recurrent neural networks with long short-term memory for prediction of eight different driver actions inside of a vehicle, such as glancing and reaching inside of the vehicle among others. These predictions, in turn, could potentially be used to improve a warning system and give a driver more time to react to a given situation. The predictions are based on sequences of actions, which are generated from sequences of images with a convolutional neural network. A dataset, consisting of sequences of images, used in the study was gathered at RISE Viktoria AB. The hyperparameters of the recurrent neural network, such as the number of hidden units and amount of layers, was chosen with Bayesian optimization. An addition of a parallel input of optical flow created from the input images was found to improve the performance of the convolutional neural network. The complete network achieved an average prediction accuracy of 87% for the next frame predictions and 67% after 20 frames. A comparison where the predictions were set to the last element in the input achieved an accuracy of 80% for one frame ahead and 50% after 20 frames. The study is part of Martin Torstensson’s masters’ thesis that was conducted as a part of the research projects DRAMA– Driver and passenger activity mapping (funded by FFI) and AIR– Action Intention Recognition (funded by KK-stiftelsen):

  • Torstensson, M., (in press) Prediction of Driver Actions With Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks. Master Thesis. Chalmers University of Technology, 2018.

Predicting pedestrian behavior. Behavior of pedestrians who are moving or standing still sufficiently close to the street could be one of the most significant indicators about pedestrian’s instant future actions. Being able to recognize the activity of a pedestrian, can reveal significant information about pedestrian’s crossing intentions. Thus, the scope of this study is to investigate ways and methods in order to understand pedestrian´s activity and in particular their motion and head orientation to the traffic. Furthermore, different featuresand methods were examined, used and assessed according to their contribution on distinguishing between different actions. Those were Histogram of Oriented Gradients (HOG), Local Binary Patterns (LBP), Bag of Words and CNNs. All the aforementioned features (HOG, LBP…etc) were extracted by processing still images of pedestrians. In this project, still images extracted from video frames depicting pedestrians walking next to the road or crossing the road are used. The study focuses in three parts, one is to derive the pedestrians action regarding if they are walking or not. The second is to identify the pedestrian´s head orientation in terms of if he/she is looking at the vehicle or not. The final task is to combine these two measures in a classifier that is trained to predict the pedestrian´s crossing intention and action. In addition to the pedestrian’s behavior for estimating the crossing intention, additional features about the local environment were added as input signals for the classifier, for instance, information about the presence of zebra markings in the street, the location of the scene, the weather conditions etc.  Moreover, several Machine Learning techniques were used after extracting the features (HOG, LBP etc…)   both for understanding the behavior of the pedestrian and for predicting the final action. Those were Support Vector Machines, k-nearest neighbor, Decision Trees. The data used in this thesis come from the Joint Attention for Autonomous Driving (JAAD) dataset. This study is done as a part of Dimitris Varytimidis (dimvar16@student.hh.se) masters’ thesis within the research project AIR– Action Intention Recognition (funded by KK-stiftelsen):

  • Varytimidis, D., (in press). Detection and intention prediction of pedestrians in zebra crossing. Master thesis. Halmstad University, 2018.

PRoPART (www.propart-project.eu) is a H2020 project (December 2017-November 2019), funded by the European Global Navigation SatelliteSystem Agency (GSA), focusing on positioning of automated vehicles and advanced driver assistance systems. The main purpose of the project is to develop and enhance an RTK (Real Time Kinematic) software solution by both exploiting the distinguished features of Galileo signals as well as combining it with other positioning and sensor technologies. RTK gives the possibility of cm-level accuracy using correction data from reference stations. The PRoPART partners are RISE, AstaZero, Scania, Waysure, Fraunhofer IIS, Ceit-IK4, Baselabs and Commsignia. Contact person is Stefan Nord (stefan.nord@ri.se).

Forskningsprojekt

VTI testar automation i EU-projektet BRAVE

Skrivet av Eva Åström, VTI

VTI leder en serie tester i  EU-projektet Bridging gaps for the adoption of automated vehicles (BRAVE).  I december genomfördes de första körtesterna på en provbana i Slovenien.

Projektet ska fokusera dels på acceptans bland olika grupper i samhället, dels på teknikutveckling. Målet med EU-projektet är att öka säkerheten med och förbättra acceptansen för automatiserade fordon. Huvudfokus handlar om att ta hänsyn till såväl teknik som människa. Projektgruppen ska utveckla fordonens gränssnitt och förarstödsystem utifrån människors behov samt utveckla tekniken för att upptäcka föremål som kommer i fordonets väg.

– VTI kommer att koordinera och utföra några av testerna som ska genomföras under de tre år som projektet pågår, säger Anders Lindström, forskningschef på VTI.

Tanken är att projektet ska föreslå nya testmetoder och testprotokoll för biltillverkare och dess underleverantörer. Eftersom VTI har bred erfarenhet och avancerad teknisk utrustning kan vi bidra med bland annat tester i körsimulator, simuleringar med oskyddade trafikanter i virtual reality och kunskap när det gäller detektorutveckling, säger Niklas Strand, forskare på VTI.

I projektet BRAVE  deltar elva organisationer, forskningsinstitut och universitet från sju olika länder. Projektet ska vara klart till sommaren 2020. Vill ni veta mer om projektet kontakta  Anders Lindström på VTI, telefon 08- 555 365 09.

Forskningsprojekt, HMI

Rön från svenska forskningsprojekt

För ca 10 dagar sedan hölls en resultatkonferens i forskningsprojekten AIMMIT och HATric. Dessa projekt har involverat flera parter, bland andra Volvo Cars, VTI, Chalmers, Semcon och RISE Viktoria och delfinansierades av FFI. Konferensen bjöd på flera presentationer från studier som gjorts inom dessa projekt. Den hölls på Volvo Cars i Göteborg och drog till sig ca 70 deltagare.

Här är en kort sammanfattning av tre presentationer, fler kommer i nästa nyhetsbrev.

Niklas Strand och Christina Stave från VTI presenterade en studie som utforskat förarnas upplevelser och erfarenheter med Pilot Assist i Volvobilar. Studien är baserad på semi-strukturerade djupintervjuer med förare. Intervjuerna gjordes vid fyra tillfällen: innan förarna fick bilen levererad för att ta reda på deras förväntningar, strax efter att föraren hade hämtat sin nya bil, efter en vecka samt efter ca 3 månader.  Studiens resultat tyder på att förarnas mentala modeller av hur bilen fungerar hade utvecklats med tiden. Däremot hade inte deras förståelse av själva Pilot Assist utvecklats så mycket. Förkunskaper och informationen som köparna får hos återförsäljaren spelar stor roll för hur de använder och upplever systemet.

Pontus Wallgren från Chalmers pratade också om en studie som är baserad på semi-strukturerade intervjuer med bilförare (13 män, 1 kvinna). Studien visar att många hade svårt att föreställa sig vad en automatiserad bil skulle kunna vara och hur den skulle kunna användas. Det fanns dock tydliga skillnader beroende på tidigare erfarenheter. Väldigt få pratade om vad de skulle kunna göra i bilen medan den framförs av automationen. Likaså hade de inga djupa tankar om gränssnittdesign. När deltagarna blev tillfrågade var automatiserade bilar skulle kunna användas konstaterade många av dem att det är framförallt motorväg och landsväg. De hade svårt att föreställa sig hur en automatiserad bil skulle kunna fungera i Tingstadstunneln. Bland fördelarna som lyftes fram var att det var roligt/spännande, säkerhet och miljö. Bland utmaningarna nämndes tekniken, systemförmågan, ansvarsfrågor, mix av olika bilar, ”big brother” och kostnad.

MariAnne Karlsson från Chalmers pratade om utmaningar med att utveckla konceptuella ramverk för design av interaktion i automatiserade fordon. Baserat på bland annat intervjuer med representanter från industrin är en slutsats att det finns två tydliga sidor – säkerhet och upplevelse. I framtiden behöver dessa integreras på ett bättre sätt men det finns ingen enkel väg framåt. En annan observation från studien är att i-et i HMI har olika innebörd inom en och samma grupp. Betyder det interface eller interaktion?

Forskningsprojekt, Personbilar, Tester och demonstrationer

Born to Drive

Förra veckan demonstrerades resultaten från forskningsprojektet Born to Drive, där man tagit fram en lösning där bilar kör själv från tillverkningsbanan till uppställningsplats för transport [1].

Bakgrunden är att bilar rangeras väldigt många gånger, runt 25, från det att de tillverkas till att de når slutkunden. Genom att automatisera hela eller delar av dessa kan logistik-kedjan bli både effektivare och säkrare, när de kan parkeras tätare och personal inte behöver befinna sig bland bilar som kör.

Samtidigt innehåller moderna bilar i princip all teknologi som krävs för att (långsamt) köra själva inom fabriksområdet. Born to Drive bygger helt på mjukvara. Systemet innehåller också en trafikledningsfunktion.

Projektet har genomförts av Actia Nordic, Combitech, Consat, Semcon, Trafikverket, RISE Viktoria, Volvo Cars och VTI.

Källor

[1] Ny forskning skapar förarlös logistikkedja, Pressmeddelande RISE 2017-09-15 Länk