AUTONOM NÆRINGSTRANSPORT PÅ VEI - RASKERE, BEDRE OG RIMELIGERE

Like dokumenter
INFRASTRUKTUR OG SENSORTEKNOLOGI FOR SELVKJØRENDE BILER MÅ SPILLE PÅ LAG

SELVKJØRENDE BILER FREMTIDEN ER HER NESTEN!

SELVKJØRENDE BILER OG BUSSER VIL DETTE FUNGERE?

Menneske og maskin-mennesklige begrensinger og kjøretøyteknologi. Dr. Gunnar D. Jenssen, Seniorforsker/Prosjektleder SINTEF ARENDALSUKA 2017

TRANSPORTLØSNINGER FOR FREMTIDEN

AUTOMATISERING AV TRANSPORTSYSTEMET i et historisk perspektiv

SAMVIRKENDE Samvirkende systemer C-ITS og transportutfordringer SYSTEMER (C-ITS) Terje Reitaas SINTEF. Terje Reitaas. Name Place Month 2016

Høring - Forslag til ny lov om utprøving av selvkjørende kjøretøy på veg Levert: :03 Svartype:

Teknologiperspektiver

muligheter og utfordringer?

SATSINGER INNEN TRANSPORT. Roar Norvik Forskningssjef SINTEF

ITS Arena Fagseminar. Fremtidens vegtransport med samvirkende ITS i fokus

TEKNOLOGITRENDER SOM PÅVIRKER TRANSPORTSEKTOREN. Mats Carlin

Teknologidagene Neste NTP - trender som påvirker forskning og utvikling i årene som kommer.

ITS, IoT, Big Data og personvern

Framtidens vegtransport med samvirkende ITS. Løper teknologien fra myndighetene? Har Statens vegvesen skjønt sin rolle?

Forskningsrådet Transport 21 hva skjer nå?

Forsknings- og innovasjonsbehov i vegsektoren

Rapport. Automatisert kjøring på veg. Konsept, terminologi og klassifisering av automatiseringsnivå. Forfatter:

Erik Olsen, Statens vegvesen - ITS Seksjonen Samvirkende ITS systemer / C-ITS

ITS i Statens vegvesen. Finn H. Amundsen «ITS på veg mot 2020» 23. august 2011

Insight: mobilitet, person- og varetransport. Oslo, 10. oktober 2018 Frode Kjos, Director Smart Transport

ITS for trafikksikre biler og førere

Vegvesenets oppdaterte ITS-Strategi skaper nye muligheter - mer om NonStop-prosjektet. SINTEF, Terje Moen NonStop, ITS konferansen

ITS gir nye muligheter for kryssløsninger og trafikkavvikling

ITS Intelligente Transport Systemer og Tjenester

Trafikkteknisk senter

E8 Borealis, en ITS pilot

ITS Arena. Innovasjonsbasert forretningsutvikling.

Transport Samfunnsutfordringer og kunnskapsbehov. Samfunnsutfordringer som krever nye løsninger. Øke verdiskapningen i næringslivet

14 år med norsk forskning på transportsikkerhet? Finn H Amundsen, tidligere styreleder for RISIT

SESJON 3. Stein Helge Mundal Sjefingeniør. Statens vegvesen

ITS-stasjonen. Kooperative systemer og utvikling av leverandørmarkedet. 24. april 2012

Effektive verdikjeder:

Hva gjør Statens vegvesen fremover innen ITS

6. Forskning og utvikling i bilbransjen

Grønn anleggssektor. Tekna Kursdagene januar Berit Laanke Forskningssjef SINTEF Byggforsk

Digitaliseringsledelse betydning og viktige erfaringer. Smartgridkonferansen september 2017, Trondheim Eirik Andreassen

Risikostyring og digitalisering i transportsektoren

Kjøretøyteknologi og førerstøttesystemer

ITS Erfaringer, nytte og fremtidig anvendelse

Regional transportplan. Regionråd Desember Liss Mirjam Stray Rambo

Saga Systems Connected Vehicle

Teknologi og digitalisering i transportsektoren

Trafikksikkerhet med ITS Kjøretøybaserte sikkerhetssystemer

Smarte løsninger i samferdsel, med bruk av Intelligente transportsystemer (ITS)

Trafikksikkerhetsdag Evenes kommune Katrine Kvanli, Trafikksikkerhetskoordinator Vegavdeling Midtre Hålogaland, Statens vegvesen

GOFER. GodstranportFremkommelighet på Egnede Ruter. Eirik Skjetne. SMARTRANS seminar GOFER. Vegdirektoratet Teknologiavdelingen Trondheim

Autonome kjøretøy

Midt-Norge kommunerevisorforening. inviterer til. Nyttårsmøte januar 2018 på Clarion Hotell & Congress, Trondheim

Målrettet, troverdig og effektiv bruk av ITS - på veg mot et bedre samfunn

ITS-rådet. Ivar Christiansen/Børre Skiaker. ITS Konferansen 2013

GOFER. Godstransportfremkommelighet på egnede ruter

Borealis. Intelligent highway ITS på lavtrafikkerte veger. Workshop Tromsø,

Høring - forslag til ny lov om utprøving av selvkjørende kjøretøy på veg

Mer vei og bane for pengene

MELD. ST. 33 ( ) NASJONAL TRANSPORTPLAN

Fra nasjonalt - til kommunalt trafikksikkerhetsarbeid. Kommunalt trafikksikkerhetsarbeid, Tromsø oktober 2018 Harald Heieraas

Vår digitale hverdag Hva betyr det for risikostyringen i vår bransje, og meg, rådgiveren?

Hvilken rolle har det offentlige i fremtidens mobilitet?

Nasjonal tiltaksplan for trafikksikkerhet på veg

Fremtidens energisystem

Godsmagi. Ny teknologi gir nye løsninger for godstransport

Smartere Transport i Oslo-regionen

Deling av data gir gevinster for samfunnet

Forskning på teknologiutvikling i transportsektoren , Oslo

NTP Plangrunnlag fra Avinor, Jernbaneverket, Kystverket og Statens vegvesen. NTP godsstrategi Else-Marie Marskar

Autonome kjøretøy og maskiner - Hva trenger de av data, og hvordan får de det?

Arbeid med IKT-anskaffelser. Nytt Sykehus i Drammen

BÆREKRAFTIG MOBILITET I OSLO BY NVTF 10.MARS 2015 HELGE JENSEN

Digitalisering i Forsikring Sprinklerkonferansen Gardermoen, 14. mars 2018 Tor Erik Silset, Direktør Eiendom & Ansvar Norden, Gjensidige

Toril Presttun Gods i by Tekna 8. april 2014

ITS Workshop HiÅ: Smart Samferdsel

Aktiv planlegging Haugesund 15.juni 2017 Harald Heieraas, seniorrådgiver Trygg Trafikk

Varedistribusjon i Oslo sentrum om 10 år Oslo kommune i samarbeid med bransjene

Bypakkeutfordringen - Trondheim

Smartgridkonferansen 2016

Forskningsseminar: Høgskolen i Ålesund: Fra Smart Grid, til Smarte Regioner

Dialogmøte om samferdselsutvikling

M{ZD{ _14R1_MAZ6_V10_COVERS.indd /07/ :05:18

Muliggjørende teknologier "Teknologibad" Manufacturing

Kan Statens vegvesen bidra til effektiv og miljøvennlig bylogistikk? Toril Presttun, Vegdirektoratet

SJØ OG LAND HAND I HAND TEKNOLOGIKONFERANSEN Beate Kvamstad-Lervold, Forskningssjef, SINTEF Ocean

Personvern i smarte samfunn

ITS Handlingsplan for Statens vegvesen

Trender En bransje i endring!

FOU OG BÆREKRAFTIG SAMFERDSELSINFRASTRUKTUR. Hanne Rønneberg, Konserndirektør SINTEF EntreprenørdagenTrondheim 31.mai 2018

GODSSTRATEGI FOR TRØNDELAG. Bjørn-Arve Raanes

Kunstig intelligens i forsikring

Fremtidens transportsystemer

SESJON 2. Karl Magne Nilssen Prosjektleder Borealisprosjektet. Statens vegvesen

GRØNN VERDISKAPING: MOBILITET

Kommunikasjon og autonome farkoster. Lars Landmark SEMINAR Maritim Kommunikasjon SINTEF, 15. februar 2017

PERSONVERN I C-ITS

ITS på veg mot 2020 Etatsprogram og implementering Presentasjon Forskningskonferansen Teknologiavdelingen Anders Godal Holt

Vinterdrift. Fremtidig satsning

Bildeling, nye forretningsmodeller og mobilitet som en tjeneste (MaaS)

NTP Plangrunnlag fra Avinor, Jernbaneverket, Kystverket og Statens vegvesen. NTP godsstrategi Else-Marie Marskar

Teknologidagene. Trondheim oktober.

Smart, effektiv og grønn

Transkript:

AUTONOM NÆRINGSTRANSPORT PÅ VEI - RASKERE, BEDRE OG RIMELIGERE Terje Moen, seniorrådgiver Transport & Logistikk 2017, Clarion Hotel & Congress Oslo Airport, 24. oktober 2017 Bakgrunnsbilde: thecoolist.com

Innhold Introduksjon Trender og drivere Automatisering av vegtransporten, selvkjørende biler/kjøretøy SAE J3016, konsept, terminologi og klassifiseringen av automatisering Utviklingen Forskningsutfordringer

3

Trender og drivere Politiske føringer ITS-direktivet Amsterdamerklæringen Lovverket NTP... TeM 2017 Automatisering av kjøretøy/farkoster Sensorer Programvare Fjernoppdatering... Elektrifisering Fordeler Batterikost Fornybar energi... Digitalisering IoT Regnekraft AI Big Data 4G, 5G (ITS-G5)... Samfunn og næringsliv Delingsøkonomien Nye forretningsmodeller Mobility as a Service...

AUTOMATISERING AV VEGTRANSPORTEN, SELVKJØRENDE BILER/KJØRETØY

Fordeler knyttet til selvkjørende kjøretøy Selvkjørende biler vil ikke gjøre menneskelige feil som for eksempel å ta høy risiko Færre drepte og hardt skadde i trafikken Mer effektiv trafikkavvikling Bedre utnyttelse av landarealet Bedre mobilitet - for alle Mer effektiv og billigere godstransport Store gevinster for miljø og klima.

Utfordringer knyttet til selvkjørende kjøretøy Bevisstgjøring, brukeraksept og tillit Sikkerhet og personvern Lovgivning og systemsikkerhet Konkurranse med person,- og varetransport Integrere selvkjørende vogntog med terminaler Nye typer ulykker vil oppstå når teknologien feiler Å etablere en smart "virtuell sjåfør" Å etablere gode sensorsystemer som fungerer under alle forhold.

SAE J3016 Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles På norsk: Konsept, terminologi og klassifiseringen av systemer for automatisert kjøring med motorkjøretøyer på veg

Føreren overvåker kjøreomgivelsene Automatikken overvåker kjøreomgivelsene Automatisering Fører Føreren har kontinuerlig kontroll over styring og hastighet Ingen systemer i bilen er aktivert for å gripe inn Føreren har kontinuerlig kontroll over styring eller hastighet Den andre delen av kjøreoppgaven er automatisert Føreren må overvåke kjøringen og må være forberedt på å gripe inn Bilen har kontroll over styring og hastighet under forutbestemte betingelser Føreren må ikke overvåke kjøringen hele tiden, men må alltid være forberedt på å kunne ta over kjøringen Bilen har kontroll over styring og hastighet under forutbestemte betingelser. Systemet kjenner sine begrensninger og ber føreren overta innenfor en tilstrekkelig tidsmargin når det trengs Fører trengs ikke under forutbestemte betingelser Bilen har full kontroll under forutbestemte betingelser Bilen har full kontroll til enhver tid på hele kjøreturen. Bilen trenger ingen fører TeM 2017 Graden av automatisering Nivå 0 Ingen automatisering Nivå 1 Førerstøtte Nivå 2 Delvis automatisering Nivå 3 Betinget automatisering Nivå 4 Høy automatisering Nivå 5 Full automatisering

SAE J3016, Dynamic Driving Task (DDT) På norsk: Kjøreprosessen Ruteplanlegging Detektering og håndtering av objekter og hendelser Kjøreprosessen Sidevegs kontroll av kjøretøyet Kontroll av kjøretøyets fart Kjøretøyets bevegelse Operasjonelle funksjoner Grunnleggende kjøretøykontroll Løpende planlegging og gjennomføring for å unngå uønskede objekter og hendelser Taktiske funksjoner TeM 2017 Valg av rute i forhold til ankomsttid Strategiske funksjoner

Utfordringer rundt automatisering TeM 2017 Graden av automatisering Ingen automatisering Førerstøtte Delvis automatisering Betinget automatisering Høy automatisering Full automatisering

Fører ytelse Førerbelastning og -ytelse Optimal førerbelastning TeM 2017 lav høy lav Fører belastning høy The Yerkes Dodson law

Føreren overvåker kjøreomgivelsene Automatikken overvåker kjøreomgivelsene Automatisering Fører Føreren har kontinuerlig kontroll over styring og hastighet Ingen systemer i bilen er aktivert for å gripe inn Føreren har kontinuerlig kontroll over styring eller hastighet Den andre delen av kjøreoppgaven er automatisert Føreren må overvåke kjøringen og må være forberedt på å gripe inn Bilen har kontroll over styring og hastighet under forutbestemte betingelser Føreren må ikke overvåke kjøringen hele tiden, men må alltid være forberedt på å kunne ta over kjøringen Bilen har kontroll over styring og hastighet under forutbestemte betingelser. Systemet kjenner sine begrensninger og ber føreren overta innenfor en tilstrekkelig tidsmargin når det trengs Fører trengs ikke under forutbestemte betingelser Bilen har full kontroll under forutbestemte betingelser Bilen har full kontroll til enhver tid på hele kjøreturen. Bilen trenger ingen fører TeM 2017 Graden av automatisering Nivå 0 Ingen automatisering Nivå 1 Førerstøtte Nivå 2 Delvis automatisering Nivå 3 Betinget automatisering Nivå 4 Høy automatisering Nivå 5 Full automatisering

Dilemmasonen, Google patent 4. februar 2016: Kort om patentet og hva det er ment å løse: Teknologi for å kunne bestemme av hvorvidt et selvkjørende kjøretøy skal stanse på gult trafikklys eller ikke Det å alltid bremse for alle gule lys behøver ikke være en god beslutning, da det har vist seg å føre til ulykker Dersom det er andre biler som følger tett bak et autonomt kjøretøy, forventer ikke disse en stans dersom det er tid nok til å kunne passere på gult

SAE J3016, Operational Design Domain (ODD) På norsk: Funksjonelt virkeområde De spesifikke forholdene som det selvkjørende kjøretøyet er konstruert for å fungere under Kan beskrives av blant annet Geografisk begrensninger Type veg Omgivelser inkl vær og føre Trafikkforhold Hastighetsbegrensning Tidsmessig begrensning

UTVIKLINGEN

To utviklingsretninger Lastebiler konstruert for SAE nivå 4 Bilde: Einride Lastebiler som "går gradene" fra SAE nivå 0 til 4 Bilde: Henrik Sandsjö, Chalmers University of Technology

Selvkjørende biler i kombinasjon med C-ITS, løsningen på mange av dagens utfordringer i transportsystemet Ulykker Klima/miljø Køer Kostnader Klassiske tiltak Nye løsninger I dag C-ITS: Cooperative Intelligent Transport Systems Tid

C-ITS: Samvirkende systemer og selvkjørende biler

Integrering med terminaler Kjøretøyet må "snakke med" det ulike systemene på en terminal, eksempler: Automated Gate Operating System ( GOS ) Systemer for docking av kjøretøy ved terminal Systemer for lasting og lossing, f.eks. AGVer Standardisering 20

AGVer, erfaring fra sykehus. Systemene må kommunisere! Bilde: St. Olavs Hospital, Trondheim

Risikobilde ved automatisering Ulykker forhindret av automatisering Dagens ulykkesmengde men Ulykker automatiserte forårsaket systemer av automatisering lærer av sine feil

FORSKNINGSUTFORDRINGER

Forskningsutfordringer Posisjonerings- og kommunikasjonsteknologi Kunstig intelligens og maskinlæring Dataprosessering og håndtering av store datamengder Integrering med andre transportmodi, terminaler Deling av data for effektiv logistikkhåndtering Økonomi og forretningsmodeller Evalueringsmodeller og analyseverktøy Effektvurderinger og endringer i trafikantatferd Brukeraksept, systemforståelse og tillit Sikkerhet og personvern Lovgivning og systemsikkerhet Etikk

Forskningsprosjektet SAREPTA Finansiert av Norges Forskningsråds program Transport 2025 Forskerprosjekt ledet av SINTEF med NTNU som partner Varighet 2017-2020 Hovedfokus på veg- og sjøtransport, men henter inn kunnskap fra jernbane og luft der det finnes og er relevant 1. Identifisere risiko og risikonivå 2. Beskrive infrastrukturens sårbarheter og trusler 3. Etablere tekniske, menneskelige og operasjonelle barrierer for å redusere systemrisikoen i automatiserte systemer 4. Organisatoriske og menneskelige faktorer, samt regulatoriske tiltak for å redusere risiko

SAREPTA: sikkerhetsbarrierer Forebyggende Korrigerende

Teknologi for et bedre samfunn terje.moen@sintef.no