Egovoertuig (rood voertuig) volgt een vertragend middelvoertuig (witte auto) op korte afstand op een bochtige weg in een woonwijk, en de zon komt achter het egovoertuig op. Krediet: Universiteit van Warwick
De Safety PoolTM Scenariodatabase, de grootste openbare opslagplaats van scenario’s voor het testen van autonome voertuigen ter wereld – geleid door WMG aan de Universiteit van Warwick en Deepen AI – zal nu worden gebruikt in China, dankzij een nieuwe samenwerking met Automotive Data of China, een dochteronderneming van de China Automotive Technologie en Onderzoekscentrum (CATARC-ADC).
CATARC-ADC is China’s belangrijkste onderzoeks- en technische organisatie voor de auto-industrie en loopt voorop in de innovatie en regelgeving van het land voor geconnecteerde en autonome voertuigen (CAV). Ondertussen neemt CATARC-ADC actief deel aan ISO, ASAM en UNECE en andere internationale organisaties, met internationale invloed.
Deze belangrijke nieuwe grote samenwerking, die vandaag (9 september 2021) is gelanceerd, betekent dat Safety Pool Scenario Databases wegsimulaties mogelijk zullen maken, inclusief use-cases uit China, waardoor de reikwijdte van dit wereldwijde veiligheidsplatform wordt uitgebreid – en zo de groeiende CAV-industrie ondersteunt en opkomend regelgevingsbeleid informeert en het verbeteren van de veiligheid van miljoenen extra chauffeurs in heel China en daarbuiten.
Dr. Siddartha Khastgir, hoofd van verificatie en validatie, intelligente voertuigen bij WMG, University of Warwick, zei:
“Veiligheid van autonome voertuigen moet een gezamenlijke missie zijn. Geen enkele organisatie of land kan deze missie alleen bereiken. Met dit in gedachten hebben we Safety PoolTM Scenario Database gecreëerd om wereldwijde samenwerking op het gebied van het delen van scenario’s mogelijk te maken.
We zijn verheugd dat CATARC-ADC zich heeft aangesloten bij Safety PoolTM Scenario Database, wat onze missie van internationale samenwerking op het gebied van CAV-veiligheid versterkt. Met een gevarieerde reeks scenario’s is de database geschikt voor een groot aantal autonome voertuigtoepassingen, waarvan er vele relevant zullen zijn voor onze belanghebbenden in China.”
Nicola Croce, technisch programmamanager, Deepen AI, zei: “Safety Pool heeft alle ingrediënten om het referentieplatform en initiatief voor AV-veiligheidsgarantie wereldwijd te zijn. Wat zeer uniek is, is de wereldwijde reikwijdte, de op prikkels gebaseerde mechanismen die zijn ontworpen om en waarde bieden aan alle verschillende belanghebbenden in de sector, en de diepe betrokkenheid bij regelgevers, alles gebaseerd op een gemeenschappelijke basis voor het delen van gegevens.
We zijn verheugd CATARC-ADC te verwelkomen bij het Safety Pool-initiatief. CATARC-ADC is de belangrijkste speler in op scenario’s gebaseerde testen en scenariodatabases in China. De toetreding van CATARC-ADC tot Safety Pool biedt een belangrijke opstap naar internationale samenwerkingen in het scenariogebaseerde testlandschap van AV’s, en een grote sprong voorwaarts om bedrijven te helpen hun aanpassingsvermogen in China-georiënteerde testen voor ADS te verbeteren.”
Sinds de lancering van dit baanbrekende project in maart 2021 hebben WMG van de University of Warwick en Deepen AI samengewerkt met belanghebbenden over de hele wereld: tot op heden hebben meer dan 200 organisaties zich ingeschreven voor de Safety PoolTM Scenario Database
Bolin Zhou, global business general manager, CATARC—ADC zei: “Als een van de oprichters van Safety PoolTM Scenario Database in China en het toonaangevende externe bedrijf voor ADS-validatie in China, zal Automotive Data of China de geweldige kans van Safety PoolTM benutten. Scenario Database om de wereldwijde veiligheidsproblemen van autonome voertuigen op eigen kracht aan te pakken. Safety PoolTM Scenario Database is een cruciaal, open platform dat goed aansluit bij ADC-positionering in China en de rest van de wereld. Via Safety PoolTM Scenario Database, een wereldwijde veiligheidstool, China zal doorgaan met het leveren van data- en toolservices voor de validatie van geautomatiseerde rijsystemen”
Tim Dawkins, Global Impact Strategy Lead, World Economic Forum, zei: “Initiatieven zoals Safety Pool zijn de sleutel tot het realiseren van veilige autonome voertuigen – we zouden veiligheid geen concurrentievoordeel moeten maken. Deze gedeelde scenariobibliotheek stelt ontwikkelaars in staat om van elkaars ervaringen te leren. datasets om de robuustheid van hun systemen te vergroten door blootstelling aan een gevarieerde scenarioset. CATARC’s steun voor Safety Pool vertegenwoordigt een essentiële inzet voor een gelijk speelveld voor de ontwikkeling van autonome voertuigen in naam van veiligheid”
Egovoertuig (het rode voertuig) volgt een versnellingsmiddelvoertuig (witte auto) op veilige afstand op een rechte weg in een woonwijk, en de zon komt op voor egovoertuig. Krediet: Universiteit van Warwick
Richard Morris, innovatieleider – autonome en verbonden voertuigen, Innovate UK zei: “Innovate UK is verheugd de oprichting en ontwikkeling van de Safety PoolTM Scenario Database te hebben ondersteund. We willen ook meer organisaties en landen aanmoedigen om scenario-inhoud bij te dragen. Scenario’s die in privésilo’s worden bewaard, zullen de massale acceptatie van voertuigautomatisering niet helpen. We moeten allemaal veiligheidskennis delen en best practices op grote schaal beschikbaar maken. Hoe uitgebreider de Safety PoolTM Scenario Database wordt, hoe nuttiger deze is voor elke ontwikkelaar die wil implementeren CAV’s overal ter wereld.”
De database biedt een gevarieerde reeks scenario’s in verschillende operationele ontwerpdomeinen (ODD’s, dwz bedrijfsomstandigheden) die door overheden, de industrie en de academische wereld kunnen worden gebruikt om Automated Driving Systems (ADS’s) te testen en te benchmarken en inzichten te gebruiken om beleids- en regelgevende richtlijnen te informeren.
De scenario’s zijn gegenereerd met behulp van een nieuwe hybride methodologie die is ontwikkeld door WMG, aan de Universiteit van Warwick, met behulp van zowel op kennis gebaseerde als op gegevens gebaseerde benaderingen. Met de Safety Pool Scenario Database kunnen organisaties scenario’s maken in hun eigen bibliotheken, samenwerken met andere organisaties via zowel gedeelde als openbare bibliotheken en het publiek in staat stellen uitdagende real-world scenario’s in te dienen.
Door scenario’s af te stemmen op specifieke omgevingen en bedrijfsomstandigheden, kunnen proeven en tests worden uitgevoerd in de gesimuleerde omgeving, gecontroleerde testfaciliteiten en op de openbare weg, waarbij bewijs uit elke omgeving wordt gebruikt om ons inzicht te geven in veilig gedrag, waardoor autonome voertuigen tempo dichter bij de markt.
Er is gesuggereerd dat CAV, om veilig te zijn voor de gemiddelde bestuurder, getest moet worden op een weg van 18 miljard mijl – een onoverkomelijk doel in de fysieke wereld. De op scenario’s gebaseerde virtuele simulaties van Safety Pool bieden niet alleen de benodigde hoeveelheid testen, maar ook de complexiteit en kwaliteit van talloze ‘real-world’ wegscenario’s.
De ontwikkeling van de Safety Pool Scenario Database werd gefinancierd door het Britse Centre for Connected & Autonomous Vehicles (CCAV), Innovate UK en het door Zenzic gefinancierde Midlands Future Mobility-project onder leiding van WMG, University of Warwick.
Geleverd door de Universiteit van Warwick