Tilbake til søkeresultatene

TRANSPORT-Transport 2025

AutonoWeather: Enabling autonomous driving in winter conditions through optimized road weather interpretation and forecast

Alternativ tittel: AutonoWeather: Muligjøring av autonome kjøretøy på vinterføre gjennom optimal måing og prediksjon av vær- og veiforhold

Tildelt: kr 7,6 mill.

Målet med prosjektet er å redusere trafikkulykker ved å gjøre autonome kjøretøyer bedre i stand til å operere på vinterføre, slik som har mye av i Norge. Den nåværende generasjon selvkjørende biler, eller førerassistent-systemer, inneholder ikke den intelligensen som kreves for å gjenkjenne glatte veier. De fleste biler som selges i Norge i dag inneholder Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) som tar sikte på å redusere hendelser i veien. Eksempler er Autonomous Emergency Braking (AEB) og Lane Keeping Assist (LKA). En velkjent begrensning er imidlertid at slike systemer ikke fungerer som de skal under vinterforhold, og under visse omstendigheter til og med kan øke sjansen for alvorlige hendelser. Som en konsekvens antas det at innføring av selvkjørte biler på vinterforhold vil øke risikoen for omkomne, sammenlignet med bare å ha (erfarne) menneskelige sjåfører. Videre antas det at ved å gi disse autonome systemene verktøy til å bestemme vegens friksjon, kan ytelsen i stor grad forbedres, og risikoen for omkomne kan bli redusert. Hovedmålet med den foreslåtte studien er å utvikle en nøyaktig og rimelig metode for estimering av vegfriksjon i sanntid. Slike estimater er etablert ved å bruke en ny kombinasjon av veivalgmodeller og bilmonterte miljøsensorer. Foruten forbedret trafikksikkerhet, tilbyr den foreslåtte teknologien potensialet for miljømessige fordeler gjennom intelligent ruteplanlegging, som kan redusere CO2-utslipp, og tilby optimalisert vintervedlikehold på veien, noe som reduserer behovet for kjemikalier som er skadelige for miljøet. Det ble utviklet en Road Weather Forecast-løsning, der det ved hjelp av data fra værstasjoner og/eller fra bilsensorer, kombinert med værmeldinger, er mulig å forutsi tilstanden til enhver vei i Norge. I tillegg ble det utviklet en sensorboks med miljøsensorer som kan monteres i biler. Med dataene fra disse sensorene forbedres veiværmeldingen for regionen der bilen kjører og prognosemodeller kan forbedres. En veitilstandsdetektor som bruker Machine Learning og Computer Vision ble også utviklet. Der behandles kamerabilder og radardata for å anslå om sporene har snø eller asfalt. Til sluttt estimeres friksjonen, ved bruk av kamerabildene og Machine Learning-modeller.

The AutonoWeather project developed a road weather forecast solution which uses meteorological models, road weather stations measurements, weather forecast and meteorological sensors mounted on cars. This product can be accessed via an API or a web app, where the user can click on any road in Norway, choose the forecast period and obtain the road weather forecast. Another solution to detect the condition of the road in real time was developed using Machine Learning and Computer Vision, where it is possible to detect if the road in front of the car has asphalt or snow. In addition, a friction estimate solution based on camera images and radar measurements was developed. Finally, a Machine Learning solution was developed to improve the weather forecast with data from the sensors mounted on cars. The road weather forecast API is a prototype ready to be used by drivers to plan their journey or by the road authorities to plan maintenance measures. The other solutions, such as the friction estimation and the contaminant detection, are in proof-of-concept level and need further investigation.

Yearly an estimated 135 000 accidents occur on European roads, of which regrettably 25 500 people lose their lives. Most cars that are sold in Norway today contain Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) that aim to reduce road incidents. Examples are Autonomous Emergency Braking (AEB) and Lane Keeping Assist (LKA). However, a notorious limitation is that such systems do not function properly in winter conditions, and under certain circumstances can even increase the chance of serious incidents. It is believed that by providing these autonomous systems with the intelligence to determine the slipperiness of the road, the performance can greatly be improved. This project proposes the development and evaluation of such a method. In order for this solution to be of practical use it needs to be (1) robust, (2) reliable, and (3) affordable. Considering the available (and competing) technologies, it is believed that weather forecast models offer a high potential for complying with these requirements. However, the current state of technology is not sufficient for these models to be suitable for direct friction estimation. More specifically, the accuracy of weather forecast models are limited due to the fact that the meteorological weather stations are stationary, which are few and have large distances in between. To overcome these limitations this project proposes a novel method that uses a suite of car-mounted environmental sensors combined with advanced weather modelling. In essence the car becomes a moving weather station, and thereby continuously obtains the most accurate and local weather data. Besides improved road safety, the proposed technology offers the potential for environmental benefits through intelligent route planning, which can reduce CO2 emissions, and offer optimized winter road maintenance, which reduces the need for chemicals that are harmful to the environment.

Budsjettformål:

TRANSPORT-Transport 2025