Självkörande fordon kräver nya arbetssätt
- Vi kan inte längre se ett fordon som färdigt när det rullar ut från fabriken. Eftersom självkörande fordons nya, mer avancerade funktioner måste kunna tolka sin omvärld och ta rätt beslut vid varje situation som uppkommer är det en utmaning att se till att produkten både är säker och ger bra prestanda, till exempel att den klarar olika trafik- eller väderförhållanden, säger Fredrik Warg, projektledare och senior forskare på Rise och fortsätter:
- För att ge bästa kundvärde under hela produktens livstid måste den kunna uppdateras för att gradvis förbättra prestanda allteftersom vi lär oss mer, till exempel hur man ska kunna köra säkert under olika driftsförhållanden, eller om omvärldsförhållandena förändras, till exempel nya trafikregler tillkommer.
Att arbeta med agil utveckling och kontinuerliga uppdateringar av komplexa säkerhetskritiska funktioner ställer höga krav och innebär att arbetssätten inom fordonsindustrin behöver förändras, menar han.
- Agil utveckling är vedertaget i många andra fall, men när det gäller säkerhetskritiska funktioner tillkommer uppgiften att visa att produkten fortfarande är säker för varje uppdatering man släpper. Där saknas det fortfarande metoder som fungerar tillräckligt bra för fordonsfunktioner med hög nivå av automation, menar Fredrik Warg.
Projektnamnet SALIENCE4CAV står för Safety lifecycle enabling continuous deployment for connected automated vehicles.
Det delfinansieras av Vinnova som en del av samverkansprogrammet FFI – fordonsstrategisk forskning och innovation och pågår mellan januari 2021 och juni 2023.
Projektparter är Agreat, Comentor, Epiroc, KTH, Qamcom, Rise, Semcon, Veoneer och Zenseact.
