Les groupes TotalEnergies et Daimler Truck ont signé un accord pour participer à la décarbonation du transport routier de marchandises au sein de l'Union européenne en développant une filière et un écosystème de poids lourds roulant à l'hydrogène via des piles à combustible et des moteurs électriques. Daimler Truck assurera ainsi à ses clients la capacité de recharger les réservoirs de leurs camions dans un réseau de stations construit et alimenté par TotalEnergies.

Apple a officiellement annoncé avoir recruté Christopher "CJ" Moore, l'ancien responsable du programme Autopilot chez Tesla. Il sera en charge du développement de la fameuse voiture autonome made in Cupertino.

Les deuxièmes Assises nationales de l'automobile ont pris fin ce mercredi 3 novembre 2021 sur le circuit des 24 heures du Mans. Au menu des débats, la transition énergétique, pour nos voitures comme pour les bolides du sport automobile, et les dernières avancées du véhicule autonome. Avant une conclusion menée par Jean-Dominique Senard, patron de Renault.

L'entreprise Cruise, filiale de General Motors, se rapproche de la conduite entièrement autonome avec ses taxis-robots en circulation !

The Korea Automotive Technology Institute, or Katech, has agreed to work together with the UK-based automotive consultancy firm Horiba Mira on the early commercialization of autonomous vehicles, the agency said Friday. Katech Director Heo Nam-yong and Horiba Mira's Chief Commercial Officer Roisin Hopkins agreed to pursue joint research and development on future vehicle technologies, signing a partnership agre...

Waymo is bringing its autonomous vehicles to New York City where they will begin mapping and collecting data about the city's notoriously congested streets.

Autonomous truck software firm Embark Trucks goes public via SPAC merger but stock falls - SiliconANGLE

Neural Propulsion Systems (NPS), a developer of autonomous sensing platforms, announced that Dr. Lawrence Burns is joining as an Executive Advisor. Dr. Burns is the former Corporate Vice President of Research & Development and Planning at General Motors (earlier post). He has also advised numerous companies—including Google Self-Driving Cars/Waymo for...

/PRNewswire/ -- StradVision, a leader in computer vision technology for Autonomous Vehicles and ADAS systems, is demonstrating its latest technologies on-site...

L'entreprise japonaise a annoncé un plan d'investissement massif de plusieurs milliards de dollars dans des technologies d'avenir.

Waymo va cartographier la ville de New York avec ses véhicules autonomes    Siècle Digital

Evocargo et RTA vont tester des camions autonomes à hydrogène    H2-mobile

[...] Le concepteur chinois de systèmes avancés d'aide à la conduite Momenta n'en finit plus de se capitaliser. Après une levée de 500 millions de dollars en mars auprès de Toyota, SAIC Motors, Daimler et Bosch, puis l'annonce d'un investissement de 300 millions de dollar [...]

Hyundai's autonomous electric flying taxi will make its first passenger flight in 2028, with the Korean car maker announcing an entire new brand that will

Parution du guide "Le stationnement vélo en 6 points clés"Le ministère de la transition écologique, en lien avec les associations de promotion du vélo et les associations de collectivités propose un guide pour le déploiement du stationnement vélo en gare.Pour tripler l'usage du vélo dans les déplacements du quotidien d'ici 2024 (et passer de 3 à 9 % de la part modale), il est primordial de développer l'intermodalité vélo-train, en luttant notamment contre le vol des vélos : cela passe par le déploiement du stationnement sécurisé en gare.

Jean-Baptiste Djebbari, ministre délégué chargé des Transports, et Agnès Pannier-Runacher, ministre déléguée chargée de l'Industrie, ont réuni ce jour les acteurs de la filière logistique à l'occasion du deuxième Comité Interministériel de la logistique, qui s'est tenu ce jeudi 21 octobre sur le campus d'Euralogistic à Hénin-Beaumont (62), un an après son installation.

L'évolution de la ségrégation résidentielle en France de 1968 à 2017 Ce projet a été réalisé par France Stratégie dans le cadre de ses travaux sur l'évolution de la ségrégation résidentielle en France.Ce module de datavisualisation se décline sous forme de cartes qui permettent de suivre l'évolution, entre 1968 et 2017, de la composition sociodémographique des différents quartiers des 55 unités urbaines françaises de plus de 100 000 habitants.

L'article 29 du projet de loi de finances pour 2022 (PLF 2022), présenté le 22 septembre en Conseil des ministres, renforce les incitations fiscales à l'utilisation d'énergies renouvelables (EnR) dans les transports à compter du 1er janvier 2023. À cet effet, il fait évoluer les paramètres de la taxe incitative relative à l'incorporation d'énergies renouvelables dans les transports (Tiruert). Les députés ont adopté ce vendredi 12 novembre un amendement du gouvernement au projet de...

La loi n° 2021-1104 du 22 août 2021 portant la lutte contre le dérèglement climatique et le renforcement de la résilience face à ses effets, dite "loi climat", a pour objectif de réduire les émissions de gaz à effet de serre de 40 % d'ici 2030, notamment en prenant en compte certaines des propositions de la Convention citoyenne pour le climat. Une bonne partie du texte est consacrée à la transition écologique du transport de marchandises. Barbara Pompili, ministre de la Transition écologique nous a accordé un entretien exceptionnel pour expliquer les enjeux du texte qui inquiète le secteur.

Londres a décidé d'étendre le périmètre dans lequel les véhicules les plus anciens et polluants doivent s'acquitter d'une taxe pour circuler. Pour les poids lourds et autocars, il leur faudra payer 100 livres (116 euros) par jour. Les taxis sont, eux, exemptés.

La logistique urbaine a déjà fait l'objet de nombreux travaux et initiatives. Ce rapport cherche à en donner une vision d'ensemble et à les traduire en propositions d'actions pérennes et concrètes. Il vise notamment la levée des blocages relevant des acteurs publics qui pénalisent l'engagement des acteurs dans des dynamiques plus durables.Tous les acteurs convergent sur l'ambition de concilier efficacités économique et écologique au service du développement local. Ils soulignent pour cela l'importance :d'approches coopératives public/privé. Les opérateurs privés, traditionnels ou start-ups, possèdent en effet un rôle majeur, déjà observable au travers des nombreuses initiatives menées dans les territoires. de communications positives autour de l'utilité économique et sociale essentielle des mobilités urbaines de marchandises, généralement dévalorisées par rapport à celles des personnes.La logistique urbaine mérite une vision large voire "systémique" pour prendre en compte à la fois stocks et flux, amont et aval, infrastructures et services. Un ensemble d'actions pragmatiques doit être mené, pas à pas, adapté aux diversités tant locales que sectorielles des opérations. Dans l'articulation de cet ensemble d'actions, le rôle des collectivités locales est central. Il leur appartient de définir les objectifs politiques, les méthodes et les étapes, et adapter les bonnes pratiques publiques aux réalités de leurs territoires avec des acteurs économiques.Les travaux de la mission visent à donner des repères issus de nombreux travaux académiques et initiatives locales et compléter les boîtes à outils qui permettraient des interventions plus efficaces. A ce titre, prioritairement :Accompagner l'engagement des collectivités par la mise en place d'une organisation leur permettant d'échanger, de former des compétences, de promouvoir les meilleures pratiques et de faire évoluer le corpus réglementaire en lien avec l'Etat. Faciliter l'acquisition et l'exploitation de données sur la logistique urbaine, à trois niveaux : la mise en transparence des données publiques (aires et horaires de livraisons) ; la formation d'observatoires nationaux et locaux de la logistique urbaine organisés autour de structures déjà existantes ; selon des modalités à définir et expérimenter, le partage de données privées intégrant l'ensemble des acteurs. Donner aux espaces logistiques urbains (entrepôts, points relais, etc.) une place plus importante, éventuellement prescriptive, dans les documents d'aménagement et d'urbanisme à toutes les échelles. Faciliter la transition vers des flottes de véhicules plus propres, qui se doit d'être en même temps ambitieuse et réaliste. Mettre à disposition des collectivités des nouveaux outils de gestion du stationnement pour les livraisons en leur offrant la capacité, par voie législative, de dépénaliser les aires de livraison et ainsi harmoniser les contrôles et faciliter les expérimentations.

Paris Présentation des appels à projets 2022 sur le transport maritime et fluvial Ministère de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'innovation, le mardi 30 novembre à 11:00 Ministère de l'Enseignement supérieur,de la Recherche et de l'innovation 2021-11-30 Ministère de l'Enseignement supérieur,de la Recherche et de l'innovation mardi 30 novembre 2021

Quel avenir pour la logistique urbaine ? Dans leur rapport remis le 21 octobre aux ministres Jean-Baptiste Djebbari et Agnès Pannier-Runacher, l'ancienne ministre et actuelle présidente de France Logistique, Anne-Marie Idrac, le maire adjoint de Toulouse Jean-Jacques Bolzan et la présidente du port de Strasbourg Anne-Marie Jean mettent en avant 32 propositions pour développer des Continue reading The post Un rapport sur la logistique urbaine propose de donner un rôle central au GART appeared first on Ville, Rail et Transports .

Hyundai Motor Company marked its steady climb in Interbrand's Best Global Brands 2021 Rankings, placing 35th overall, up one notch from 2020. According to Interbrand's comprehensive assessment, Hyunda

Il n'y a pas que Tesla à susciter l'engouement des investisseurs et surtout des spéculateurs à Wall Street. Rivian, un constructeur américain de pick-up, SUV et autres camionnettes électriques qui vient seulement de livrer il y a deux mois ses 150 premiers véhicules, a vu sa valorisation boursière dépasser le 10 novembre, jour de son introduction en Bourse, 90 milliards de dollars!

La Chine suit un programme pilote : 11 villes seront équipées de stations d'échange de batteries pour véhicules légers et lourds électriques.

Les motos électriques se positionnent comme étant le futur de la mobilité. Elles ne cessent d'innover et de proposer des nouvelles fonctionnalités. Alors qu'aucune moto électrique n'existaient sur le marché il y a 20 ans, aujourd'hui on en trouve un grand nombre et les moyens mis en œuvre pour produire le véhicule de demain sont [...]

Cruise commence à déployer son service de robots taxis, sans opérateur de sécurité, à San Francisco. Pour l'instant, seuls ses employés et quelques personnes sélectionnées en amont peuvent utiliser ce service. Il est gratuit pour le moment puisque la filiale de General Motors n'a pas encore demandé l'autorisation pour le commercialiser.

Et si vous alliez au restaurant ou faire vos courses en voiture autonome? C'est ce que pourront bientôt tester les employés de la technopole Sophia Antipolis. Si cela fait des années que la Technopole planche sur la voiture de demain dans le cadre du projet ENA (Expérimentation de Navettes Autonomes), géré par l'université Gustave Eiffel de Paris, c'est la première fois que ce véhicule autonome sera " testé au milieu de la circulation quotidienne ".

Cette année, les transports en commun français devraient encaisser une nouvelle chute de recettes d'environ 680 millions, dont une grosse moitié pour l'Ile-de-France. Présidente de l'UTP, Marie-Ange Debon anticipe un retour à la normale vers 2022.

Une majorité de Tourangeaux prennent leur voiture pour aller de leur domicile à leur travail. Pourtant, très peu partagent leur trajet avec d'autres personnes. Tours Métropole lance donc une réflexion pour inciter davantage au covoiturage;

La logistique urbaine, et notamment la problématique du dernier kilomètre, fait actuellement l'objet de plusieurs expérimentations incluant des véhicules autonomes. Après Montpellier, Troyes se lance dans l'aventure avec un modèle appelé à s'insérer dans le flux de la circulation.

Le rail-route est le principal levier du développement du fret ferroviaire, selon le Groupement national des transports combinés. Les pouvoirs publics semblent du même avis, si l'on se fie au...

Avec la crise sanitaire et le télétravail, les usagers des transports en commun ont diminué leurs déplacements. Pour développer les mobilités tout en les décarbonant, le développement des plateformes digitales de MaaS facilitera le passage d'un mode de transport à l'autre. Ce qui va impacter l'urbanisme.

Première en France, la RATP, associé au spécialiste de l'IoT Lacroix, a fait rouler un bus autonome en conditions réelles de circulation.

Le plan d'investissement pour le fret ferroviaire prévoit 250 millions d'euros pour les installations terminales, 160 M€ pour la modernisation des voies de service et installations de tri des wagons, 250 M€ pour des évolutions de gabarit, 50 M€ pour le développement d'axes accueillant des trains lourds et longs, 205 M€ pour la modernisation des petites lignes de fret et 85 M€ pour la numérisation du fret.

Verified Market Research® a récemment publié une nouvelle étude sur le marché Trains autonomes avec des données statistiques dans des tableaux, des camemberts, des graphiques et des figures pour fournir une meilleure compréhension du marché. Le rapport sur le scénario de développement actuel et les tendances émergentes du marché. Le rapport de recherche fournit une évaluation complète du marché et offre une perspective prospective concernant les tendances du marché, les facteurs de croissance, les faits et les données de marché validées par l'industrie. L'étude de recherche offre une estimation précise des prévisions du marché Trains autonomes jusqu'en 2028. Le rapport comprend également une analyse complète du paysage concurrentiel avec un profil complet des principaux concurrents.

Se battre, tous les jours. Ces derniers temps, des tests importants en matière de train autonome ont été entrepris, avec succès comme sur une très courte section à Hambourg. Si le train intelligent est l'avenir, cela ne signifie pas qu'il faut faire l'impasse sur la modernisation de l'infrastructure et la construction des lignes nouvelles. Au cours des cinq dernières décennies, les chemins de fer du monde entier ont subi d'importantes réductions budgétaires de la part des gouvernements, ce qui a limité leur capacité à investir dans les infrastructures ou à maintenir des normes de service élevées. La concurrence féroce de la route, qui a l'avantage de la livraison porte-à-porte, a rajouté davantage de peine.

Deux jours avant la publication de ses résultats semestriels, Alstom (+1,05% à 31,71 euros) est venu apporter une bonne nouvelle aux investisseurs. Le contrat égyptien annoncé en juin dernier par Bruno Le Maire a été signé. Il prévoit la fourniture par Alstom de 55 trains de 9 voitures Metropolis et un contrat de maintenance de 8 ans. Au total, le contrat atteint la coquette somme de 876 millions d'euros. Cette commande vise à moderniser la ligne 1 du métro du Caire, un projet financé par le gouvernement français.

Le coût de la rénovation des lignes de desserte fine du territoire pourrait être allégé en prolongement du lancement du projet ARTT. L'économie réalisée pourrait être comprise entre 30 et 40 % par rapport aux conditions actuelles. Cette nouvelle approche de la régénération des voies pourrait, cependant, ne voir le jour que d'ici sept ans. 

Adif, Algeciras y Aragón firman el protocolo para lanzar la autopista ferroviaria en 2024 - Aragón Digital

Afin que les systèmes ferroviaires soient pleinement harmonisés et interopérables dans l'UE d'ici au 1er janvier 2026, la Commission cherche à mettre progressivement fin aux règles nationales exigeant des signaux indiquant la queue du train autres que deux plaques réfléchissantes sur les trains de marchandises. Cette initiative modifie les règles de l'UE relatives à la suppression progressive de ces signaux indiquant la queue du train, conformément à la spécification technique d'interopérabilité relative au sous-système "Exploitation et gestion du trafic" du système ferroviaire (STI OPE) actuellement en vigueur, tout en garantissant l'harmonisation au sein de l'UE avant la date butoir susmentionnée.

Métros automatiques : un challenge financier, organisationnel et technique A Rennes, l'an prochain, la ligne B entre en service. Elle concrétise un saut d'importance dans l'épopée des métros automatiques : nouveau mode de guidage, nouveaux automatismes, et nouveau matériel roulant. Avec discernement, Rennes a choisi, pour l'extension de son réseau, le nec plus ultra de Continue reading

Depuis deux ans, les constructeurs du ferroviaire, Alstom en tête, et les entreprises sous-traitantes cherchent à mieux travailler ensemble. Le dispositif consiste à regrouper des PME sur un projet précis tout en les accompagnant pour améliorer leur performance industrielle. Devant le succès, l'initiative va essaimer dans toute la France avec dix-huit grappes prévues d'ici à trois ans.

La Société du Grand Paris a attribué à Chantiers Modernes Construction (Vinci Construction) la construction de plusieurs bâtiments techniques...

Très répandu en Scandinavie, le " Low Entry " fait désormais des émules en France aussi. Ce concept singulier allie les avantages de l'autobus pour l'accessibilité à ceux de l'autocar pour la simplicité de la chaîne cinématique et le confort routier. Moins cher qu'un véhicule dérivé d'un modèle urbain, il pourrait à terme devenir incontournable. Continue reading The post Boom des mobilités interurbaines. Le pari du bus Low Entry appeared first on Ville, Rail et Transports .

La stratégie nationale pour le fret ferroviaire a été présentée mi-septembre par le gouvernement. Basée sur l'aide des pouvoirs publics et des engagements des professionnels, elle suscite de nouveaux espoirs. C'est un énième plan de sauvetage pour le fret mais il semble mieux répondre, cette fois, aux attentes du secteur. Ce plan, " Nouvelle stratégie nationale Continue reading The post Faut-il croire aux promesses du fret ferroviaire ? appeared first on Ville, Rail et Transports .

Initialement attendu fin 2025, le train devant relier en une vingtaine de minutes l'aéroport de CDG et la gare de Paris Est ne roulera pas avant la fin 2026, a indiqué jeudi Ile-de-France Mobilités (IDFM). L'exécutif a fait part de son choix lors d'un comité de pilotage de l' "axe nord " – le faisceau de voies Continue reading The post L'ouverture de CDG Express reportée à fin 2026 appeared first on Ville, Rail et Transports .

Trois ans après avoir franchi le cap symbolique des 1 000 kilomètres de lignes en service dans le monde, les métros automatiques sont portés par une dynamique de croissance. Selon l'UITP, l'extension de ces réseaux devrait se poursuivre et la barrière des 2 000 kilomètres pourrait être dépassée d'ici 2023. Face au défi des déplacements quotidiens d'une Continue reading The post L'accélération planétaire des métros automatiques appeared first on Ville, Rail et Transports .

Après des mois de tractations, la Chambre des représentants a voté en faveur du plan d'investissements de 1.200 milliards de dollars, pour rénover les infrastructures, déjà approuvé par le Sénat. Néanmoins, Joe Biden n'est pas parvenu a obtenir de vote pour son plan d'investissements de 1.750 milliards de dollars, dans les domaines social et écologique. Un vote est désormais espéré avant fin novembre.

Les meilleurs spécialistes en intelligence artificielle planchent sur la gestion des flux de véhicules en ville, mais ils ne font souvent que déplacer le problème. Limiter l'accès des voitures aux centres urbains reste pour l'heure la meilleure solution pour empêcher les bouchons.

(English version here.) Ce rapport examine la quantité, le type et la répartition des infrastructures de recharge qui seront nécessaires pour soutenir la transition électrique des flottes de voitures particulières, de taxis, de véhicules de transport avec chauffeurs (VTC) et de véhicules utilitaires légers jusqu'en 2035 afin de mettre la France sur la voie de 100% des ventes

Le projet de routes électriques serait-il la solution pour palier le problème des batteries sur les utilitaires et les camions électriques ? Un poids lourd de 40 tonnes est équipé de 4 à 5 tonnes de batteries électriques (1 200 kWh) pour parcourir 700 kilomètres. Le concept de route électrique permettrait de réduire par "3 voire 4 le poids des batteries.

Terranet AB , developers of advanced driver-assistance software that specifically addresses safety and comfort through precise, fast, and intelligent sensor... November 12, 2021

Pilotée par Hynamics, une filiale d'EDF, la station Auxhygen est le plus grand site de production et distribution d'hydrogène renouvelable de France. Bus, camions et trains s'y approvisionneront.

Le verdissement des solutions de mobilités est aujourd'hui un axe prioritaire des stratégies européennes de décarbonation. L'hydrogène en tête.

Hydrogen-integrated transportation and power systems (HTPS will become an important way to achieve the goal of carbon neutrality. As an important coupling unit of HTPS, the business mechanism of hydrogen fueling stations (HFS is an important starting point for improving system economy and promotion value. This paper proposed an interaction mechanism between HFS and HTPS and hydrogen and fuel cell EVs (HFEVs in smart cities for HFS pricing strategies. First, we construct the framework of the HTPS interaction mechanism based on the basic combination of HTPS. Then, the interactive model of HTPS is constructed, including the scheduling model of HTPS, the pricing model of HFS and the response model of HFEVs. Finally, an HTPS system is constructed based on the improved IEEE 33-node power distribution system for simulation and analysis. The results show that the interaction mechanism and pricing strategy can improve the economics of HTPS and HFS, the operating cost of HTPS has been reduced by approximately 5.57%, the operating income of HFS has increased by approximately 4.17%.

The Green Hydrogen Catapult, a coalition of green hydrogen leaders, convened with the support of the UN High Level Champions for Climate Action and hosted ...

À la fin du mois dernier, Tesla a signalé un problème avec son logiciel de conduite autonome à la National Highway Trafic Safety Administration (NHTSA). Le problème concerne officiellement près de 12 000 véhicules. Le moment du rappel est vraiment mal choisi pour l'entreprise. Cela pourrait même représenter un tournant dans les relations tendues entre Tesla […]

Human safety is one of the most critical factors when a new technology is introduced to the everyday use. It was no different in the case of Autonomous .....

The driving assistance system is going to be true shortly. Therefore, developing a robust sub-component system, such as crosswalk detection, is necessary to support the drivers and prevent accidents....

Durant quatre ans, le projet L3Pilot a permis d'établir une bibliothèque commune de scénarios pour le développement des véhicules autonomes.

Sous le coup d'une enquête sur son Autopilot, Tesla retire la dernière version bêta de son système de conduite 100 % autonome en raison de problèmes logiciels moins de 24 heures après son lancement.

L'Ifpen va pouvoir tester les piles à combustible à hydrogène pour les bus et camions grâce à son nouveau banc d'essais.

A growing number of research attempts have been made to enhance our knowledge about the characteristics of the potential early Autonomous Vehicle (AV)…

This study examined the relationship between social cohesion and the perceived interest in, the usefulness of, and the ease of use of an instructor-based driver assistance system in a sample of older adults. With the aging of the population, the use of ...

Systems and methods for automatically identifying and ascertaining an estimated amount of damage at a location by utilizing one or more autonomous vehicles, e.g., "drone" devices, to autonomously capture data of the location and utilizing Artificial Intelligence (AI) logic modules to analyze the captured data and construct a 3-D model of the location.

The present invention relates to the guidance of autonomous vehicles and in particular, relates to guiding an autonomous vehicle along a roadway by means of active devices with a system which works during normal and inclement weather as well as under any luminous conditions. These active devices are embedded in the passive and/or active road details such as traffic signs, traffic lights, warning lights etc. These active devices provide data relating to road conditions, speed, road layout etc. as well as other information such as availability of parking spaces. Accordingly, through networks of sensors and devices the autonomous vehicle can obtain road details in real-time in any weather, illumination, visibility etc.

High definition maps for autonomous vehicles are very high resolution and detailed, and hence require storage of a great deal of data. A vehicle computing system provides multi-layered caching makes this data usable in a system that requires very low latency on every operation. The system determines which routes are most likely to be driven in the near future by the car, and ensures that the route is cached on the vehicle before beginning the route. The system provides efficient formats for moving map data from server to car and for managing the on-car disk. The system further provides real-time accessibility of nearby map data as the car moves, while providing data access at optimal speeds.

In one embodiment, a system identifies a road to be navigated by an ADV, the road being captured by one or more point clouds from one or more LIDAR sensors. The system extracts road marking information of the identified road from the point clouds, the road marking information describing one or more road markings of the identified road. The system partitions the road into one or more road partitions based on the road markings. The system generates a point cloud map based on the road partitions, where the point cloud map is utilized to perceive a driving environment surrounding the ADV.

A method, computer program product, and computing system for receiving situational data from an infrastructure system; processing the situational data to identify one or more AV-impacting conditions; generating AV instructions based, at least in part, upon the one or more AV-impacting conditions; and providing the AV instructions to one or more autonomous vehicles.

Described herein are various systems and processes for predictive operating assistance of vehicles. The systems and techniques described herein may be applicable to vehicles such as vehicles operated by a driver, semi-autonomous vehicles, and/or autonomous vehicles. The assistance techniques described herein may be predictive. That is, the techniques allow for the prediction of non-optimal or dangerous operating conditions before the vehicle control is compromised. Accordingly, a warning may be provided and/or operation of the vehicle may be changed based on the predictive assistance determinations. In certain embodiments, the techniques described herein may provide warnings to a driver, may detect faults within the vehicle, may aid in route planning, may detect obstacles proximate to the vehicle, and/or may aid in the operation of the vehicle.

A method and system for improving performance of a fleet of autonomous vehicles against malicious trickery. Said improving comprises training of artificial neural net component of self-driving vehicle computer to reliably identify roadside/roadway trickery.

A method of controlling one or more robotic devices, such as autonomous vehicles using neural networks, to perform a task. A first neural network determines information about environmental conditions relating to the task. Second neural network 206 and the information about the environmental conditions are used to help control the one or more robotic devices when carrying out the task. The information may include a logical state describing the environmental conditions. The second neural network may determine actions to help control the devices when carried out. The environmental conditions may include unexpected events. The neural networks may generate one or more loss values using which they are trained. The environmental conditions may be determined based on sensor data obtained by environmental sensors 214 such as cameras, navigation sensors, GPS sensors, RADAR sensors, LIDAR sensors, or inertial sensors.

Aspects of the disclosure relate to testing predictions of an autonomous vehicle relating to another vehicle or object in a roadway. For instance, one or more processors 120 may plan to maneuver a first vehicle 100 autonomously to complete an action and predict that a second vehicle 680, 780, 880 will take a responsive action. The first vehicle is maneuvered towards completing the action in a way that would allow the first vehicle to cancel completing the action without causing a collision between the first vehicle and the second vehicle, and in order to indicate to the second vehicle or a driver of the second vehicle that the first vehicle is attempting to complete the action. Thereafter, when the first vehicle is determined to be able to take the action, the action is completed by controlling the first vehicle autonomously using the determination of whether the second vehicle begins to take the particular responsive action.

A method of on-vehicle active learning for training a perception network of an autonomous vehicle is provided. The method includes steps of: an on-vehicle active learning device, (a) if a driving video and sensing information are acquired from a camera and sensors on an autonomous vehicle, inputting frames of the driving video and the sensing information into a scene code assigning module to generate scene codes including information on scenes in the frames and on driving events; and (b) at least one of selecting a part of the frames, whose object detection information satisfies a condition, as specific frames by using the scene codes and the object detection information and selecting a part of the frames, matching a training policy, as the specific frames by using the scene codes and the object detection information, and storing the specific frames and specific scene codes in a frame storing part.

No abstract available

No abstract available

The invention relates to a computer-implemented method (600) of training a machine learnable function, such as an image classifier or image feature extractor. When applying such machine learnable functions in autonomous driving and similar application areas, generalizability is important. To improve generalizability, the machine learnable function is rewarded for responding predictably at a layer of the machine learnable function to a set of differences between input observations. This is done by means of a regularization objective included in the objective function used to train the machine learnable function. The regularization objective rewards a mutual statistical dependence between representations of input observations at the given layer, given a difference label indicating a difference between the input observations.

The present application discloses a perception data detection method and apparatus, which relate to the field of autonomous driving and vehicle-road collaboration in the field of intelligent transportation. The specific implementation scheme is: acquiring labeled data and perception data, where the labeled data includes a labeled position and a labeled type of at least one first obstacle, and the perception data includes a perception position and a perception type of at least one second obstacle; performing, according to a negative sample in the labeled data, rough filtering on the second obstacle in the perception data to obtain a third obstacle remaining after the rough filtering, where the negative sample is a non-physical obstacle; determining a matching relationship between the third obstacle and the negative sample, and determining the negative sample having the matching relationship with the third obstacle as a target obstacle; and determining, according to the number of the target obstacle and the number of the first obstacle, a detection result of the perception data. According to the negative sample in the labeled data, the detection result of the perception data is determined, which can effectively ensure the comprehensiveness of the detection.

In various examples, systems and methods are disclosed that preserve rich, detail-centric information from a real-world image by augmenting the real-world image with simulated objects to train a machine learning model to detect objects in an input image. The machine learning model may be trained, in deployment, to detect objects and determine bounding shapes to encapsulate detected objects. The machine learning model may further be trained to determine the type of road object encountered, calculate hazard ratings, and calculate confidence percentages. In deployment, detection of a road object, determination of a corresponding bounding shape, identification of road object type, and/or calculation of a hazard rating by the machine learning model may be used as an aid for determining next steps regarding the surrounding environment—e.g., navigating around the road debris, driving over the road debris, or coming to a complete stop—in a variety of autonomous machine applications.

A method for training a model for generating simulation data for training an autonomous driving agent, comprising: analyzing real data, collected from a driving environment, to identify a plurality of environment classes, a plurality of moving agent classes, and a plurality of movement pattern classes; generating a training environment, according to one environment class; and in at least one training iteration: generating, by a simulation generation model, a simulated driving environment according to the training environment and according to a plurality of generated training agents, each associated with one of the plurality of agent classes and one of the plurality of movement pattern classes; collecting simulated driving data from the simulated environment; and modifying at least one model parameter of the simulation generation model to minimize a difference between a simulation statistical fingerprint, computed using the simulated driving data, and a real statistical fingerprint, computed using the real data.

Mobility monitoring in urban environments provides valuable insights into pedestrian and vehicle movement. Understanding the causes and effects of cha…

With the rapid development of 5G, intelligent vehicles have gradually entered the market. Obstacle detection is a very important part in the realization of intelligent vehicle. Millimeter wave radar is an important perceptron for vehicle obstacle detection. In order to avoid the problem that millimeter wave is seriously blocked by metal objects, and to meet the vehicle road cooperation mechanism, an active obstacle detection method based on millimeter wave radar base station is proposed, which greatly improves the detection range of radar The obstacle detection can realize the sensing and detection of more than 200 meters, and the position information of the small ball model can be clearly seen through the two-dimensional imaging of radar echo data obtained by simulation. Through the communication between the base station and the intelligent car and the car signal processing system, the obstacle detection function can be realized.

In order to improve vehicle control safety in intelligent and connected environments, a fuzzy drive control strategy is proposed. Through the fusion of vehicle driving data, an early warning level model was established, and the fuzzy control method was used to obtain the appropriate torque command under the vehicle condition; torque optimization processing was performed according to the different corresponding vehicle following characteristics. The control strategy was tested and verified on an established platform. Based on the experimental results, compared with the traditional drive strategy in one-way front and rear following scenarios, the vehicle avoided excessive opening and closing of the accelerator pedal when the distance between vehicles was close, maintained the correct distance in the following situation, and had better dynamic response when the distance between vehicles was large, indicating that the proposed drive strategy had a better real-time and security performance.

With the rapid development of Artificial Intelligent algorithms on Computer Vision, 2D object detection has greatly succeeded and been applied in various industrial products. In the past several years, the accuracy of 2D object detection has been dramatically ...

Vehicle automation, along with vehicle electrification and shared mobility, may transform the existing transportation if they are handled properly. However, they may create unintended consequences if the current market dominance of fossil fuel and privately-owned vehicles persists, and travel patterns and transportation policies remain unchanged. The extent of these potential benefits and unintended consequences depends on the expected AV adoption process, people's preferred vehicle powertrain, and AV-related policy and infrastructural support. …

The COVID-19 pandemic has hastened the adoption of autonomous vehicles (AVs) to minimise human-to-human contact. Yet, prior investigations suggest that AVs are accident-prone when they behave differently from humans. It is necessary to design an autonomous vehicle system (AVS) that can take human behaviour into account. This study capitalises on the wealth of data from traffic accidents caused by humans and discovers association rules to improve AVSs. Findings show that fatal accidents likely co-occur with "right near", "head on" or "lane side swipe" scenarios. They provide important implications for designing traffic scenarios that are critical for training an AVS.

Downloadable! Full automation Autonomous Vehicle technology (AV), is announced as possible, and safe, in the future. Widespread deployment would deliver sharp reductions in accidents and parking needs, two boons for society, particularly in cities. AV's role in total travel, hence congestion, energy and emissions is ambiguous, possibly negative. Relieving drivers from driving, better serving those unable to drive, will strain the system. Unless shared AVs reduce vehicle ownership (difficult, uncertain), increase sharing and do not tempt people away from Public Transportation – calling for planning, taxing and subsidizing. Otherwise, less cost, more convenience might double traffic.

The quickly rising development of autonomous vehicle technology and increase of (semi-) autonomous vehicles on the road leads to an increased demand for more sophisticated human–machine-cooperation approaches to improve trust and acceptance of these new systems. In this work, we investigate the feeling of discomfort of human passengers while driving autonomously and the automatic detection of this discomfort with several model approaches, using the combination of different data sources. Based on a driving simulator study, we analyzed the discomfort reports of 50 participants for autonomous inner city driving. We found that perceived discomfort depends on the driving scenario (with discomfort generally peaking in complex situations) and on the passenger (resulting in interindividual differences in reported discomfort extend and duration). Further, we describe three different model approaches on how to predict the passenger discomfort using data from the vehicle's sensors as well as physiological and behavioral data from the passenger. The model's precision varies greatly across the approaches, the best approach having a precision of up to 80%. All of our presented model approaches use combinations of linear models and are thus fast, transparent, and safe. Lastly, we analyzed these models using the SHAP method, which enables explaining the models' discomfort predictions. These explanations are used to infer the importance of our collected features and to create a scenario-based discomfort analysis. Our work demonstrates a novel approach on passenger state modelling with simple, safe, and transparent models and with explainable model predictions, which can be used to adapt the vehicles' actions to the needs of the passenger.

Drivers' take-over intention is important for the design of the automated driving systems and affects the safety of automated driving. This study explored the influence factors on drivers' take-over intention during conditionally automated ...

There should be a complex driving environment formed by manned and unmanned vehicles with highly uncertain and dynamic interaction when autonomous vehicles enter actual traffic flow. Autonomous vehicles need to detect and analyze the movement of surrounding vehicles to make safe driving decisions. This paper proposes a Clustering Convolution-LSTM (CC-LSTM) vehicle trajectory prediction model which is made up two modules: Clustering module and Convolution-LSTM (C-LSTM) module. In order to find spatial-temporal features in vehicles trajectory, a clustering algorithm is proposed. Input data are constructed with temporal information by choosing the optimal history trajectory length. The convolution LSTM network layer extracts the spatial features of the trajectory and then make the trajectory prediction. Two modules are trained by different features data and combined. Simulation shows that the CC-LSTM prediction model with surrounding vehicle interaction information and selected features can meet the real-time and accuracy requirements of prediction.

Semi-autonomous transportation systems are an intermediate step towards full automation of transportation systems. They use and benefit from the techn…

There should be a complex driving environment formed by manned and unmanned vehicles with highly uncertain and dynamic interaction when autonomous vehicles enter actual traffic flow. Autonomous vehicles need to detect and analyze the movement of surrounding vehicles to make safe driving decisions. This paper proposes a Clustering Convolution-LSTM (CC-LSTM) vehicle trajectory prediction model which is made up two modules: Clustering module and Convolution-LSTM (C-LSTM) module. In order to find spatial-temporal features in vehicles trajectory, a clustering algorithm is proposed. Input data are constructed with temporal information by choosing the optimal history trajectory length. The convolution LSTM network layer extracts the spatial features of the trajectory and then make the trajectory prediction. Two modules are trained by different features data and combined. Simulation shows that the CC-LSTM prediction model with surrounding vehicle interaction information and selected features can meet the real-time and accuracy requirements of prediction.

Camera and LIDAR are both important sensor modalities for real-world applications, especially autonomous driving. The sensors provide complementary information and make sensor fusion possible. However, the progress of early-fusion for both modalities is very slow due to the limitations of viewpoint misalignment, feature misalignment and data volume alignment, so that its performance is also very low. In this work, we propose a novel fusion pipeline: an early-fusion method of range image and RGB image to enhance 3D object detection. It takes full advantage of LIDAR’s range view, point view, bird’s eye view, and RGB view of the camera: First, it uses a large-scale 2D detection data set to pre-train a 2D detection network for extracting high-level semantic features from the RGB image; Second, it uses a specially designed 2D convolution network to extract high-level geometric features from the range image; Third, it fuses the semantic and geometric features through the point view of point clouds; Finally, the point view is transferred to bird’s eye view for 3D object detection. Both the range image and the RGB image are front views, so the multi-modal features are more matched. Experiments show that the proposed method has large improvements on the method of using only the point cloud, and outperforms the state-of-the-art methods on the self-built actual data set. In ablation, we study the dependence of the fusion method on 2D features and the effect of different fusion positions on the performance.

The main objective of this paper was to effectively interface object detection based on Convolution Neural Networks (CNNs) with selective lossy image compression techniques to improve the efficiency of subsequent image operations and reduce the memory requirement for storing the images in autonomous applications of self-driving vehicles. Object detection and localization was performed using 2 state-of-the-art CNN based models from the Tensorflow 2.0 Object Detection API - Faster R-CNN ResNet152 V1 $1024\times 1024$ and CenterNet HourGlass104 $1024\times 1024$. Lossy Image Compression centred around the most prominent detected object (which is preserved) is done through 3 techniques - K-Means Clustering (KM), Genetic Algorithm (GA), Discrete Cosine Transform (DCT). The compressed and preserved parts were recombined to produce the final image. Analysis of the results obtained from different models and compression techniques was carried out. It was found that DCT produced the best results on both the models.

The rapid growth in the Autonomous Vehicle (AV technology calls for increased attention towards road safety recently. Particularly, higher number of road accidents occur when the AV tries to overtake or change the lane. To cut down the number of accidents and improve traffic reliability, the AV should be capable of taking intelligent decisions and communicate with other AVs. Therefore, in this paper a Cooperative Collision avoidance scheme for AVs at Overtaking and Lane Changing maneuver (CCAV-OLC is proposed. The Inverse Reinforcement Learning (IRL in CCAV-OLC scheme, process on the given number of expert demonstrations for automatically acquiring the reward function, and thereby imitating actual human driving strategy and decisions. However, the adaptability of IRL to high-dimensional AV environment restricts the performance of the CCAV-OLC scheme. To overcome this, the IRL in CCAV- OLC leverages the Gaussian Process (GP regression model (IRL-GP, which enables data-efficient Bayesian prediction even when the number of demonstrations is very low. After taking intelligent decisions in overtaking and lane changing maneuver, the AVs cooperatively communicate and exchange the decisions with each other by 6th Generation Vehicle-to-Everything (6G- V2X communications, which further improves the accuracy and lessens the time taken for making optimal decisions. The experimental results show that the AVs clone the experts optimal driving strategy and avoids the collisions to a greater extent

With the aim to reduce car accidents, autonomous driving attracted a lot of attentions these years. However, recently reported crashes indicate that this goal is far from being achieved. Hence, cost-effective testing of autonomous driving systems (ADSs) has become a prominent research topic. The classical model-based testing (MBT), i.e., generating test cases from test models followed by executing the test cases, is ineffective for testing ADSs, mainly because of the constant exposure to ever-changing operating environments, and uncertain internal behaviors due to employed AI techniques. Thus, MBT must be adaptive to guide test case generation based on test execution results in a step-wise manner. To this end, we propose a natural language and model-based approach, named LiveTCM, to automatically execute and generate test case specifications (TCSs) by interacting with an ADS under test and its environment. LiveTCM is evaluated with an open-source ADS and two test generation strategies: Deep Q-Network (DQN)-based and Random. Results show that LiveTCM with DQN can generate TCSs with 56 steps on average in 60 seconds, leading to 6.4 test oracle violations and covering 14 APIs per TCS on average.